OBSERVATORIO 2022/2023

La caracterización de los pulsos ultracortos es un tema novedoso, cuyo impacto en diversas aplicaciones ha generado un alto interés en los últimos años. Las diferentes estrategias desarrolladas llevan aparejados distintos algoritmos para recuperar la información de los pulsos. En algunas técnicas establecidas, como FROG [1] o d-scan [2], en las que a partir de la medida el pulso no es extraíble por métodos analíticos, dichos algoritmos juegan un papel clave.

Desde la invención de dichas técnicas se han introducido nuevos algoritmos. Desde algoritmos basados en proyecciones o en optimización no lineal [2] hasta métodos genéticos [3]. Más recientemente, el empleo de técnicas de aprendizaje automático en el marco de la inteligencia artificial y del big data se ha comenzado a explotar en un diverso y amplio número de campos científicos. En Óptica, en el ámbito de la caracterización de pulsos ultracortos, se ha empleado en las técnicas FROG [4] o d-scan [5], pero también ha permitido abordar otras técnicas recientes en las que la inversión del problema matemático es aún más compleja [6,7].

Recientemente, se ha introducido la técnica amplitude swing [8,9], la cual presenta algunas ventajas frente a otras técnicas existentes. En ella se han empleado algoritmos de optimización no lineal y algoritmos genéticos. En el presente trabajo, se utilizarán redes neuronales profundas [10] para estudiar la reconstrucción de los pulsos a partir de la traza de amplitude swing. El alumno deberá generar trazas conocidas para alimentar el aprendizaje del algoritmo de reconstrucción y abordar después la solución de casos generales o arbitrarios. Podrá comparar sus resultados con los obtenidos con otros algoritmos ya existentes y se le podrán proporcionar datos experimentales para que aborde situaciones reales de laboratorio.

Referencias:

[1] Kane, D. J., & Trebino, R. (1993). Characterization of arbitrary femtosecond pulses using frequency-resolved optical gating. IEEE Journal of Quantum Electronics, 29(2), 571-579.

[2] Miranda, M., Fordell, T., Arnold, C., L’Huillier, A., & Crespo, H. (2012). Simultaneous compression and characterization of ultrashort laser pulses using chirped mirrors and glass wedges. Optics express, 20(1), 688-697.

[3] Gerth, D., Escoto, E., Steinmeyer, G., & Hofmann, B. (2019). Regularized differential evolution for a blind phase retrieval problem in ultrashort laser pulse characterization. Review of Scientific Instruments, 90(4), 043116.

[4] Zahavy, T., Dikopoltsev, A., Moss, D., Haham, G. I., Cohen, O., Mannor, S., & Segev, M. (2018). Deep learning reconstruction of ultrashort pulses. Optica, 5(5), 666-673.

[5] Kleinert, S., Tajalli, A., Nagy, T., & Morgner, U. (2019). Rapid phase retrieval of ultrashort pulses from dispersion scan traces using deep neural networks. Optics letters, 44(4), 979-982.