AI4AO: The inevitable future to see the stars
Autor:
Ramírez-Trujillo, María de la Cruz
Fecha:
07/2021Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesisResumen:
Se presenta una metodología basada en Aprendizaje Automático para solventar el problema
de uso de controladores para la corrección en lazo cerrado en técnicas de Óptica Adaptativa.
Se estudian varios modelos para discutir la eficacia de distintas metodologías frente al
problema presentado. El modelo final, el presentado en este Trabajo Final de Máster como
RNN+LSTM, tiene la capacidad de modelar un frente de onda en todo el rango de nodos de
Zernike en menos de un milisegundo por matriz, demostrando así su eficacia para eliminar el
uso de otros tipos de control más tradicionales. Posee mayor precisión en cálculo a la hora de
predecir la evolución de una serie temporal de un frente de onda, así como mayor optimización
de uso de procesador y tiempos de evaluación. Por último, se discute una serie de mejoras
para trabajos futuros, donde se podría discutir la eliminación total o parcial de sensores y solo
utilizar tecnologías basadas en Inteligencia Artificial.
Descripción:
A novel, Machine Learning method is presented to solve control-specific problems related to
Adaptive Optics techniques, as well as an evidence of its use against other well-known
techniques of adaptive control. Several methods are discussed for solving the presented
problem [aberration correction in real time], from which the use of LSTM+RNN is highly
recommended and defended in this report. The LSTM+RNN model has the capacity of
calculating not just the first Zernike nodes but the entire node range, at an optimal calculus
speed of less than one millisecond per matrix, demonstrating its potency against more
traditional opto-mechanical controllers. Plus, the LSTM+RNN model has showed improved
results over time, overall improved processor performance and optimized calculus of a
wavefront, Zernike based model. Furthermore, several improvements are discussed at the end
of the report, where Artificial Intelligence methods are the key to new, improved Adaptive
Optics.
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