Training and using the deep learning wavefront sensor

Camilo Weinberger, Felipe Guzman, Esteban Vera

Resultado de la investigación: Capítulo del libro/informe/acta de congresoContribución a la conferenciarevisión exhaustiva

Resumen

We propose an Adaptive Optics system controlled by a Slow Deep Learning Wavefront Sensor architecture that can predict and correct the first Zernike modes of low refresh frequency atmospheric effects to anticipate the AO in astronomical observations.

Idioma originalInglés
Título de la publicación alojadaComputational Optical Sensing and Imaging, COSI 2020
EditorialThe Optical Society
ISBN (versión digital)9781557528209
EstadoPublicada - 2020
Publicado de forma externa
EventoComputational Optical Sensing and Imaging, COSI 2020 - Part of Imaging and Applied Optics Congress 2020 - Virtual, Online, Estados Unidos
Duración: 22 jun. 202026 jun. 2020

Serie de la publicación

NombreOptics InfoBase Conference Papers

Conferencia

ConferenciaComputational Optical Sensing and Imaging, COSI 2020 - Part of Imaging and Applied Optics Congress 2020
País/TerritorioEstados Unidos
CiudadVirtual, Online
Período22/06/2026/06/20

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Training and using the deep learning wavefront sensor'. En conjunto forman una huella única.

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