Título :	Reconstrucción de modos espaciales de luz a partir de redes neuronales profundas
Autor(es):	Bruno Iván Salgado Molina
Palabras clave:	Redes neuronales convolucionales Haces Laguerre-Gauss Procesamiento de imágenes
Área:	Ciencias Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra
Fecha de publicación :	1-abr-2024
Editorial :	Universidad Autónoma de Querétaro
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Ingeniería Física
Resumen:	Los haces de luz estructurada que llevan momento angular orbital (OAM) han sido utilizados para codificar información en el área de la comunicación óptica usando protocolos que destacan por su robustez. Sobresalen los haces de Laguerre-Gauss por dichas propiedades de OAM que les otorga alta dimensionalidad y que le permite la implementación de protocolos que transmiten grandes cantidades de información. Recientemente, la pérdida de su perfil espacial al propagarse en medios dispersivos ha sido aprovechada como mecanismo de encriptación natural, y se han utilizado redes neuronales multicapa como mecanismo de desencriptación por su capacidad para reconocer y clasificar patrones. En esta tesis se busca optimizar el proceso de desencriptación de los modos espaciales de luz al eliminar el pre-procesamiento de las distribuciones de intensidad, implementando redes neuronales convolucionales (CNN) por su capacidad para extraer características de los patrones de luz de forma automática, siendo invariantes a traslaciones, escalamientos, rotaciones y pequeñas distorsiones. Este es un paso importante para el desarrollo de las tecnologías de comunicación cuántica ya que la aplicabilidad de los haces de luz estructurada con OAM se puede extender a medios dispersivos como las fibras ópticas multimodo comerciales o comunicaciones en espacio libre que, aunque no conservan estos perfiles espaciales, son de las más usadas en la industria de la comunicación.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10410
Aparece en:	Ingeniería Física

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