論文の概要: The Raspberry Pi Auto-aligner: Machine Learning for Automated Alignment
of Laser Beams
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15246v1
- Date: Thu, 22 Oct 2020 10:33:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-28 00:49:16.261135
- Title: The Raspberry Pi Auto-aligner: Machine Learning for Automated Alignment
of Laser Beams
- Title(参考訳): raspberry pi auto-aligner: レーザービームの自動アライメントのための機械学習
- Authors: Renju S. Mathew, Roshan O'Donnell, Danielle Pizzey, and Ifan G. Hughes
- Abstract要約: デバイスはRaspberry Piコンピュータ、ステッパーモーター、商用光学、電子機器をベースとしている。
ビーム自動配向装置は、単一モード光ファイバーへのレーザビームのアライメントを改善するために使用されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a novel solution to automated beam alignment optimization. This
device is based on a Raspberry Pi computer, stepper motors, commercial
optomechanics and electronic devices, and the open source machine learning
algorithm M-LOOP. We provide schematic drawings for the custom hardware
necessary to operate the device and discuss diagnostic techniques to determine
the performance. The beam auto-aligning device has been used to improve the
alignment of a laser beam into a single-mode optical fiber from manually
optimized fiber alignment with an iteration time of typically 20~minutes. We
present example data of one such measurement to illustrate device performance.
- Abstract(参考訳): 自動ビームアライメント最適化のための新しい解法を提案する。
このデバイスはraspberry piコンピュータ、ステッパーモーター、商用光メカニクスと電子機器、オープンソースの機械学習アルゴリズムm-loopをベースにしている。
装置の動作に必要なカスタムハードウェアの図面図を作成し,性能判定のための診断技術について検討する。
ビーム自動調整装置は、通常20分程度の反復時間で、手動で最適化されたファイバアライメントから単一モード光ファイバへのレーザビームのアライメントを改善するために使用されてきた。
デバイス性能を示すために,このような測定の例を示す。
関連論文リスト
- Optical training of large-scale Transformers and deep neural networks with direct feedback alignment [48.90869997343841]
我々は,ハイブリッド電子フォトニックプラットフォーム上で,ダイレクトフィードバックアライメントと呼ばれる多目的でスケーラブルなトレーニングアルゴリズムを実験的に実装した。
光処理ユニットは、このアルゴリズムの中央動作である大規模ランダム行列乗算を最大1500テラOpsで行う。
我々は、ハイブリッド光アプローチの計算スケーリングについて検討し、超深度・広帯域ニューラルネットワークの潜在的な利点を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-01T12:48:47Z) - Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and
Applications [74.67495900436728]
本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。
本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。
本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T15:02:15Z) - Optical tweezer generation using automated alignment and adaptive optics [0.0]
微調整を実現するための光学アライメントの最先端の精度は、手動制御の限界に達している。
光学手動アライメントの基本的な技法の1つは、レーザービームの横断歩行である。
この手法を用いて, 高い開口目標を機械的に整列させ, 高品質なツイーザを製作可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-20T18:40:37Z) - Windscreen Optical Quality for AI Algorithms: Refractive Power and MTF
not Sufficient [74.2843502619298]
自動車の大量生産プロセスは、ウインドスクリーンの光学的品質を意味のある方法で特徴づける計測システムを必要とする。
本稿では, 産業で確立された主測度である屈折力が, ウインドスクリーンの関連する光学特性を捉えることができないことを実証する。
本稿では,ウインドスクリーンの光学的品質を決定するための新しい概念を提案し,この光学的品質とAIアルゴリズムの性能を関連付けるためにシミュレーションを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T20:41:04Z) - Automated control and optimisation of laser driven ion acceleration [0.0]
自動化されたHRR互換システムは高忠実度パラメータースキャンを生成し、レーザー強度がターゲットの予熱および陽子生成に与える影響を明らかにした。
最大陽子エネルギーの閉ループベイズ最適化は、レーザー波面と目標位置の制御を通じて、手動で最適化されたレーザーパルスに対して同等の最大エネルギーを持つ陽子ビームを生成するが、レーザーエネルギーの60%しか使用していない。
このレーザー駆動陽子ビームの自動最適化の実証は、より深い物理的洞察と将来の放射線源の構築に向けた重要なステップである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-01T21:08:51Z) - Machine Learning-Driven Process of Alumina Ceramics Laser Machining [0.0]
インテリジェントな戦略は、ピコ秒レーザー加工パラメータの関係を捉えるために機械学習(ML)技術を使用することである。
ビーム振幅や周波数、スキャナ通過速度、表面上の通過数などのレーザーパラメータを用いて、彫刻されたチャネルの深さ、最上幅、底幅を予測する。
ニューラルネットワーク(NN)は、出力を予測する上で最も効率的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-13T22:35:14Z) - Automated Machine Learning Techniques for Data Streams [91.3755431537592]
本稿では、最先端のオープンソースAutoMLツールを調査し、ストリームから収集したデータに適用し、時間とともにパフォーマンスがどのように変化するかを測定する。
この結果から,既製のAutoMLツールで十分な結果が得られることが示されたが,概念ドリフトや検出,適応といった手法が適用されれば,予測精度を時間とともに維持することが可能になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-14T11:42:46Z) - A parameter refinement method for Ptychography based on Deep Learning
concepts [55.41644538483948]
伝播距離、位置誤差、部分的コヒーレンスにおける粗いパラメトリゼーションは、しばしば実験の生存性を脅かす。
最新のDeep Learningフレームワークは、セットアップの不整合を自律的に補正するために使用され、ポチコグラフィーの再構築の質が向上する。
我々は,elettra シンクロトロン施設のツインミックビームラインで取得した合成データセットと実データの両方でシステムをテストした。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-18T10:15:17Z) - Rapid characterisation of linear-optical networks via PhaseLift [51.03305009278831]
集積フォトニクスは優れた位相安定性を提供し、半導体産業によって提供される大規模な製造性に依存することができる。
このような光回路に基づく新しいデバイスは、機械学習アプリケーションにおいて高速でエネルギー効率の高い計算を約束する。
線形光ネットワークの転送行列を再構成する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-01T16:04:22Z) - Fabry-Perot Lasers as Enablers for Parallel Reservoir Computing [3.360730781782703]
本稿では,Fabry-Perot(FP)レーザーを並列処理機能を有するニューロモルフィックコンピューティングマシンとして活用する。
本稿では,25Gbaud強度変調直接検出光通信システムにおいて,縦モードの粒度で処理パワーをスケールアップする可能性を示し,信号等化のリアルタイム処理を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-04T05:45:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。