論文の概要: Aligning an optical interferometer with beam divergence control and
continuous action space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04457v1
- Date: Fri, 9 Jul 2021 14:23:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-12 13:54:49.849998
- Title: Aligning an optical interferometer with beam divergence control and
continuous action space
- Title（参考訳）: 光干渉計のビーム発散制御と連続動作空間との整合
- Authors: Stepan Makarenko, Dmitry Sorokin, Alexander Ulanov, A. I. Lvovsky
- Abstract要約: 我々は1本の腕に共焦点望遠鏡を備えた光学的マッハ・ツェンダー干渉計の視覚に基づくアライメントを実装した。
実験的評価では、エージェントは、既存のソリューションと人間の専門家とを著しく上回る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.71260357476602
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reinforcement learning is finding its way to real-world problem application,
transferring from simulated environments to physical setups. In this work, we
implement vision-based alignment of an optical Mach-Zehnder interferometer with
a confocal telescope in one arm, which controls the diameter and divergence of
the corresponding beam. We use a continuous action space; exponential scaling
enables us to handle actions within a range of over two orders of magnitude.
Our agent trains only in a simulated environment with domain randomizations. In
an experimental evaluation, the agent significantly outperforms an existing
solution and a human expert.
- Abstract（参考訳）: 強化学習は実世界の問題アプリケーションへの道を見つけ、シミュレーションされた環境から物理的な環境へ移行している。
本研究では,片腕に共焦点望遠鏡を装着し,対応するビームの直径と発散を制御する光学マッハツェンダー干渉計の視覚に基づくアライメントを実装した。
指数的スケーリングによって、2桁以上の範囲のアクションを処理することができます。
我々のエージェントはドメインランダム化を模擬環境でのみ訓練する。
実験的評価では、エージェントは既存のソリューションと人間の専門家とを著しく上回る。
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