論文の概要: Reinforcement learning for post-coronagraphic wavefront control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.20880v1
• Date: Wed, 16 Sep 2026 13:22:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-21 18:40:16.731589
• Title: Reinforcement learning for post-coronagraphic wavefront control
• Title（参考訳）: コロナ後の波面制御のための強化学習
• Abstract要約: シミュレーション高コントラスト画像検層におけるコロナ画像の収差補正のための完全データ駆動方式を提案する。 本手法は,高コントラストイメージングテストベッドの簡易シミュレーションにおいて,異なる観測表現と制御戦略の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0416239271409642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Direct imaging of exoplanets is limited by the extreme contrast between the star and the planets, which is mitigated using a coronagraph. However, optical aberrations cause starlight leakage through the coronagraph, producing speckles that obscure the planetary signal. Achieving the required contrast levels demands wavefront control with subnanometric precision. Deep reinforcement learning offers a promising alternative to traditional focal-plane wavefront control techniques by enabling adaptive correction strategies learned directly from interaction with the system. In this work, we present a fully data-driven method for post-coronagraphic aberration correction in a simulated high-contrast imaging testbed. The agent controls a deformable mirror using observations consisting of focal-plane measurements (images) and physics-informed wavefront sensing information derived from these images. We evaluate different observation representations and control strategies, and the method is validated on simplified simulations of a high-contrast imaging testbed, where it successfully creates dark holes, i.e., regions of the focal plane in which residual starlight is strongly suppressed, while approaching the performance of conventional wavefront control methods.
• Abstract（参考訳）: 太陽系外惑星の直接イメージングは、コロナグラフを用いて緩和される恒星と惑星の間の極端なコントラストによって制限される。 しかし、光の収差はコロナグラフを通して星の光を漏れさせ、惑星のシグナルを隠蔽するスペックルを発生させる。 必要なコントラストレベルを達成するには、サブナノメータの精度で波面制御が必要である。 深部強化学習は、システムとの相互作用から直接学習した適応補正戦略を有効にすることで、従来の焦点面波面制御技術に代わる有望な代替手段を提供する。 そこで本研究では, シミュレーションされた高コントラスト画像検層において, コロナ後の収差補正のための完全データ駆動方式を提案する。 本発明のエージェントは、焦点面計測(画像)およびこれらの画像から導出される物理インフォームド波面センシング情報からなる観測結果を用いて、変形可能なミラーを制御する。 本手法は,高コントラストイメージングテストベッドの簡易なシミュレーションにより,残光が強く抑制される焦点面の領域を再現し,従来の波面制御手法の性能にアプローチしながら,異なる観測表現と制御戦略の評価を行った。

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