Reconstrucción en GPU de perfiles atmosféricos turbulentos mediante redes neuronales para la mejora de sistemas de óptica adaptativa

Abstract

En el presente trabajo se han propuesto una serie de soluciones para CARMEN basadas en la implementación en redes neuronales sobre tarjetas gráficas, estudiando cuál es la que mejor se adapta para resolver el problema y analizando y comprobando su viabilidad si la cantidad de información recogida sigue creciendo. La utilización de redes neuronales más complejas aplicadas a diferentes sistemas de óptica adaptativa es también un campo de estudio novedoso y en el que se ha trabajado en la presente tesis. El sistema Projected Pupil Plane Pattern (PPPP), propone una configuración de óptica adaptativa en la que únicamente es necesario utilizar dos sensores CCD para recibir imágenes con las que realizar la reconstrucción, simplificando así el sistema y permitiendo eliminar algunos de los inconvenientes que aparecen en los sistemas más tradicionales. El empleo de un nuevo tipo de redes neuronales, las conocidas como redes neuronales convolucionales, ha sido también uno de los objetivos de este trabajo logrando una mejora sustancial en la capacidad de reconstrucción del sistema PPPP y haciendo más viable su utilización en un telescopio real al conseguir que el láser utilizado como referencia, pueda ser mucho menos potente de lo estipulado en su definición original.