Three-dimensional femtosecond laser beam shaping by real-time training and inference of a physics informed machine learning model
Notice bibliographique
Résumé
A physics-informed machine learning (PIML) model has been trained and optimized for three-dimensional (3D) shaping of a focused ultrafast laser, with the incorporation of physical optics into model training under a 3F optical system. This PIML model enables an unprecedented range of tailoring in the 3D structural design of refractive index elements used in the fabrication of diffractive optics. The PIML model has been trained with physical optics-simulated data based on various orthonormal bases, such as Bessel and generalized Bessel beams. The objective here is to transfer the learning of the PIML model to correct 3D beam profiles at the focus, by training the PIML model with real-time experimental data captured with a 3D beam profiling and analysis system. The results of training with Bessel and generalized Bessel beams are presented for a 3F optical beam system. The resultant PIML model provided rapid, accurate, and real-time predictions for generating arbitrary 3D beam shapes in the lab, a capability otherwise impossible with traditional phase retrieval algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».