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Enregistrement W4401934405 · doi:10.1117/12.3020360

GPI 2.0: pre-integrated pyramid wavefront sensor results

2024· article· en· W4401934405 sur OpenAlexaff
Saavidra Perera, Jérôme Maîre, Clarissa R. Do Ó, Jayke S. Nguyen, Vincent Chambouleyron, Quinn Konopacky, Jeffrey Chilcote, Brian Sands, Randall Hamper, Matthew Engstrom, Joeleff Fitzsimmons, Dan Kerley, Bruce Macintosh, Christian Marois, Fredrik T. Rantakyrö, Dmitry Savransky, Jean‐Pierre Véran, Guido Agapito, S. Mark Ammons, Marco Bonaglia, Marc-André Boucher, Joel Burke, Daren Dillon, Jennifer Dunn, Simone Esposito, Guillaume J. Filion, Oyku Galvan, Jean-Thomas Landry, Olivier Lardière, Duan Li, Alexander Madurowicz, Teo Močnik, Dillon Peng, Lisa Poyneer, Carlos Quiroz, Garima Singh, Eckhart Spalding

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWavefront sensorAdaptive opticsWavefrontUpgradeTelescopeExoplanetPhysicsComputer scienceOpticsImage qualityRemote sensingPlanetArtificial intelligenceAstronomyGeologyImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Gemini Planet Imager (GPI) is a high-contrast imaging instrument designed to directly detect and characterise young, Jupiter-mass exoplanets. After six years of operation at the Gemini South Telescope in Chile, the instrument is being upgraded and moved to the Gemini North Telescope in Hawaii as GPI 2.0. Several improvements have been made to the adaptive optics (AO) system as part of this upgrade. This includes replacing the current Shack-Hartmann wavefront sensor with a pyramid wavefront sensor (PWFS) and a custom EMCCD. These changes will increase GPI’s sky coverage by accessing fainter targets, improving corrections on fainter stars and allowing faster and ultra-low latency operations on brighter targets. The PWFS subsystem was independently built and tested to verify its performance before being integrated into the GPI 2.0 instrument. This paper will present the pre-integration performance test results, including pupil image quality, throughput and linearity without modulation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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