Reconstrucción de modos espaciales de luz a partir de redes neuronales profundas

Bruno Iván Salgado Molina

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Jorge Luis Domínguez Juárez	es_ES
dc.contributor	Mario Alan Quiroz Juárez	es_ES
dc.contributor	María Lucero Gómez Herrera	es_ES
dc.contributor	Marco Antonio Aceves Fernández	es_ES
dc.creator	Bruno Iván Salgado Molina	es_ES
dc.date.accessioned	2024-04-23T18:06:52Z
dc.date.available	2024-04-23T18:06:52Z
dc.date.issued	2024-04-01
dc.identifier.uri	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10410
dc.description	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.	es_ES
dc.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad Autónoma de Querétaro	es_ES
dc.relation.requires	No	es_ES
dc.rights	Acceso Abierto	es_ES
dc.subject	Redes neuronales convolucionales	es_ES
dc.subject	Haces Laguerre-Gauss	es_ES
dc.subject	Procesamiento de imágenes	es_ES
dc.subject.classification	Ciencias Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra	es_ES
dc.title	Reconstrucción de modos espaciales de luz a partir de redes neuronales profundas	es_ES
dc.type	Tesis de licenciatura	es_ES
dc.creator.tid	curp	es_ES
dc.contributor.tid	ORCID	es_ES
dc.creator.identificador	SAMB011213HDFLLRA7	es_ES
dc.contributor.identificador	https://orcid.org/0000-0001-5010-6012	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.contributor.role	Secretario	es_ES
dc.contributor.role	Vocal	es_ES
dc.contributor.role	Suplente	es_ES
dc.degree.name	Ingeniería Física	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Licenciatura	es_ES