Apprentissage machine en optique non-linéaire ultrarapide fibrée
La combinaison des effets non linéaires et dispersifs en photonique guidée génèrent des dynamiques spectro-temporelles aussi riches que complexes. Les techniques d'apprentissage-machine offrent désormais de nouvelles perspectives pour en tirer le meilleur parti. Nous présenterons ainsi plusieurs approches que nous avons déployées dans le cadre de la photonique ultrarapide fibrée.
Authors
- Christophe Finot (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0755-5995)
- Andrei Ermolaev (ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6144-5124)
- Anastasiia Sheveleva (ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5012-2100)
- Junsong Peng (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1432-5880)
- Sonia Boscolo (ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5388-2893)
- J.M. Dudley
Institutions
- Aston University (GB)
- Franche-Comté Électronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (FR)
- Laboratoire Interdisciplinaire Carnot de Bourgogne (FR)
- Université Bourgogne Europe (FR)
- East China Normal University (CN)
Publication Details
- Journal
- Aston Publications Explorer (Aston University)
- Published
- 2025-06-30
- Primary Topic
- Optical Coherence Tomography Applications
- Type
- article
- Field-Weighted Citation Impact
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