{"id":2434,"date":"2024-03-19T11:45:16","date_gmt":"2024-03-19T14:45:16","guid":{"rendered":"https:\/\/optolab.pucv.cl\/?p=2434"},"modified":"2024-04-02T15:45:43","modified_gmt":"2024-04-02T18:45:43","slug":"ai-optics-articulo-optolab-propone-mejora-a-funcionamiento-de-sensor-de-frente-de-onda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qommtrue.cl\/optolab\/ai-optics-articulo-optolab-propone-mejora-a-funcionamiento-de-sensor-de-frente-de-onda\/","title":{"rendered":"AI-Optics: Art\u00edculo Optolab propone mejora a sensor de frente de onda"},"content":{"rendered":"\n

Nuevo art\u00edculo escrito por integrantes del Laboratorio de Optoelectr\u00f3nica de la PUCV fue publicado en destacada revista cient\u00edfica \u201cPhotonics Research\u201d.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Felipe Guzm\u00e1n, Jorge Tapia, Camilo Weinberger, Nicol\u00e1s Hern\u00e1ndez y el profesor Esteban Vera de la Escuela de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica PUCV, junto a Jorge Bacca de la Universidad Industrial de Santander en Bucaramanga, Colombia y el profesor Benoit Neichel del Laboratorio de Astrof\u00edsica de Marsella (LAM), Francia publicaron Deep Optics preconditioner for modulation-free pyramid wavefront sensing<\/a><\/em>.<\/p>\n\n\n\n

La investigaci\u00f3n de los integrantes de Optolab, entre los que se encuentran estudiantes de postgrado<\/strong>, postdoctorado <\/strong>y profesores<\/strong> de la Pontificia Universidad Cat\u00f3lica de Valpara\u00edso, fue publicada en la revista cient\u00edfica Photonics Research<\/strong>, que pertenece al destacado Optica Publishing Group<\/em> y tiene un factor de impacto de 7.6<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Como resultado de esta investigaci\u00f3n se establece el hallazgo, mediante el uso de herramientas de deep learning<\/strong>, de un elemento \u00f3ptico llamado preacondicionador<\/strong>, que mejora el funcionamiento de un sensor de frente de onda tradicional como lo es el piramidal, lo que permite estimar las turbulencias de la luz y aberraciones causadas por la atm\u00f3sfera y corregirlas de mejor forma.<\/p>\n\n\n\n

Utilizar herramientas de deep learning en sensado de frente de ondas es algo reciente, que no se ha explorado ampliamente, por lo que resultados como el de este paper validan que es una buena herramienta a utilizar para mejorar procesos preexistentes.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s formaron parte del equipo de trabajo, el grupo de Procesamiento de Se\u00f1ales de la UIS<\/strong><\/a> en Colombia, a cargo de Jorge Bacca, debido a su experiencia en el dise\u00f1o de elementos \u00f3pticos relacionados a problemas de sensado de im\u00e1genes. Posteriormente, hubo trabajo colaborativo en los aspectos f\u00edsicos, con Benoit Neichel, en representaci\u00f3n del grupo de LAM<\/a><\/strong> por su vasta experiencia en el dise\u00f1o e implementaci\u00f3n de sensores de frente de onda.<\/p>\n\n\n\n

Jorge Tapia, investigador de postdoctorado en Optolab coment\u00f3 sobre este trabajo colaborativo que \u201clas dificultades pr\u00e1cticas ten\u00edan que ver con que el grupo humano estaba disperso en distintos lugares del mundo, a pesar de eso funcion\u00f3 bien y es gratificante lograr este trabajo multidisciplinario\u201d.<\/p>\n\n\n\n

La metodolog\u00eda propuesta es de gran relevancia para la comunidad cient\u00edfica, ya que podr\u00e1 llegar a ser aplicada para el dise\u00f1o de una nueva generaci\u00f3n de sensores de frente de onda<\/strong> que podr\u00edan ser utilizados en telescopios de \u00faltima generaci\u00f3n tal como el Extremely Large Telescope<\/strong> (ELT).<\/p>\n\n\n\n

Puedes revisar el paper completo aqu\u00ed<\/a> y te invitamos a ver nuestra publicaci\u00f3n de Instagram<\/a> en la que explicamos la investigaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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