論文の概要: Making the unmodulated pyramid wavefront sensor smart II. First on-sky demonstration of extreme adaptive optics with deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16690v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 20:17:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:55:11.343776
• Title: Making the unmodulated pyramid wavefront sensor smart II. First on-sky demonstration of extreme adaptive optics with deep learning
• Title（参考訳）: 非変調ピラミッド波面センサのスマート化 II. 深層学習による極端適応光学のオンスキー実証
• Authors: R. Landman, S. Y. Haffert, J. D. Long, J. R. Males, L. M. Close, W. B. Foster, K. Van Gorkom, O. Guyon, A. D. Hedglen, P. T. Johnson, M. Y. Kautz, J. K. Kueny, J. Li, J. Liberman, J. Lumbres, E. A. McEwen, A. McLeod, L. Schatz, E. Tonucci, K. Twitchell,
• Abstract要約: ピラミッド波面センサ(PWFS)は、現在および将来の極端適応光学(XAO)システムにおいて好まれる選択である。 ほぼ全ての機器は、有限線型性範囲を緩和するために、PWFSを変調形式で使用する。 我々は、変調されていないPWFSを用いたXAOの最初のオンスキーデモンストレーションを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08121379264351831
• License:
• Abstract: Pyramid wavefront sensors (PWFSs) are the preferred choice for current and future extreme adaptive optics (XAO) systems. Almost all instruments use the PWFS in its modulated form to mitigate its limited linearity range. However, this modulation comes at the cost of a reduction in sensitivity, a blindness to petal-piston modes, and a limit to the sensor's ability to operate at high speeds. Therefore, there is strong interest to use the PWFS without modulation, which can be enabled with nonlinear reconstructors. Here, we present the first on-sky demonstration of XAO with an unmodulated PWFS using a nonlinear reconstructor based on convolutional neural networks. We discuss the real-time implementation on the Magellan Adaptive Optics eXtreme (MagAO-X) instrument using the optimized TensorRT framework and show that inference is fast enough to run the control loop at >2 kHz frequencies. Our on-sky results demonstrate a successful closed-loop operation using a model calibrated with internal source data that delivers stable and robust correction under varying conditions. Performance analysis reveals that our smart PWFS achieves nearly the same Strehl ratio as the highly optimized modulated PWFS under favorable conditions on bright stars. Notably, we observe an improvement in performance on a fainter star under the influence of strong winds. These findings confirm the feasibility of using the PWFS in its unmodulated form and highlight its potential for next-generation instruments. Future efforts will focus on achieving even higher control loop frequencies (>3 kHz), optimizing the calibration procedures, and testing its performance on fainter stars, where more gain is expected for the unmodulated PWFS compared to its modulated counterpart.
• Abstract（参考訳）: ピラミッド波面センサ(PWFS)は、現在および将来の極端適応光学(XAO)システムにおいて好まれる選択である。 ほぼ全ての機器は、有限線型性範囲を緩和するために、PWFSを変調形式で使用する。 しかし、この変調は感度の低下、ペダルピストンモードの盲点、センサーの高速動作能力の限界といったコストが伴う。 したがって, 非線形再構成器で実現可能な変調のないPWFSの使用には強い関心がある。 本稿では、畳み込みニューラルネットワークに基づく非線形再構成器を用いた非変調PWFSを用いたXAOのオンスキー実験について紹介する。 我々は、最適化されたTensorRTフレームワークを用いて、Magellan Adaptive Optics eXtreme(MagAO-X)のリアルタイム実装について議論し、制御ループを2kHzの周波数で動作させるのに十分な速度の推論を示す。 本実験では, 各種条件下で安定かつロバストな補正を行う内部ソースデータを校正したモデルを用いて, 閉ループ運転に成功したことを示す。 性能解析により、我々のスマートPWFSは、明るい恒星の好ましい条件下で高度に最適化されたPWFSとほぼ同じStrehl比を達成することが明らかとなった。 特に,強風の影響下での暗黒星の性能向上を観察する。 これらの結果から,PWFSの非修飾形態での使用の可能性を確認し,次世代機器の可能性を強調した。 今後の取り組みは、より高い制御ループ周波数(>3 kHz)を達成すること、キャリブレーション手順を最適化し、その性能を暗黒星でテストすることに集中する。

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