Trabajo de Fin de Máster

Tutor/a: José Caridad, Ignacio López-Quintás

Estudiante: Víctor Garnung

Descripción:

En este trabajo fin de máster, el alumno caracterizará materiales bidimensionales basados en grafeno a través de la realización de medidas de segundo armónico resueltas espacialmente.

El objetivo es detectar y monitorizar la posible rotura de simetría de inversión en este tipo de materiales, de forma local o global, a través de la existencia de tensiones presentes en las muestras o la aplicación de un campo eléctrico externo perpendicular a las mismas.

Tutor/a: Ignacio López (USAL) y Carolina Romero (USAL)

Estudiante:

Descripción:

La irradiación con pulsos ultracortos de dieléctricos cristalinos transparentes permite la modificación localizada de sus propiedades con dimensiones micrométricas. Estas modificaciones son tanto de las propiedades ópticas lineales (índice de refracción) como de su comportamiento no lineal (susceptibilidad no lineal). En este trabajo proponemos explorar la fabricación de diversas estructuras 3D en el interior de medios cristalinos para estudiar posteriormente sus propiedades no lineales y posibles aplicaciones.

El trabajo implica: manipulación de muestras, programación de microposicionadores XYZ de alta precisión, manejo de estación de microprocesado con láser de pulsos ultracortos, utilización de microscopio no lineal, utilización de microscopio óptico convencional, técnicas de reconstrucción de imágenes 3D.

Referencia: Opt. Express 32, 16845 (2024)

Tutor/a: Javier Rodríguez (USAL) y Carolina Romero (USAL)

Estudiante:

Descripción:

Los láseres de femtosegundos se han consolidado como herramientas muy versátiles para el microestructurado de todo tipo de materiales, especialmente en el caso de dieléctricos transparentes. La elevada intensidad que se alcanza en la región focal y la duración extremadamente corta de la interacción láser materia, hacen que se pueda eliminar material sin apenas modificar las propiedades del material circundante (ablación ultrarápida). Este procedimiento permite la creación de canales para aplicaciones microfluídicas con una precisión y flexibilidad sin precedentes en sustratos de vidrio o cristales. En este trabajo proponemos investigar en el microestructurado con pulsos de femtosegundos en dieléctricos transparentes para aplicaciones de microfluídica, utilizando técnicas como el “back-etching” con las que se puede controlar de forma más flexible la geometría y calidad de los canales fabricados.

El trabajo implica: manipulación de muestras, programación de microposicionadores XYZ de alta precisión, manejo de estación de microprocesado con láser de pulsos ultracortos, utilización de microscopio óptico.

Ref. Opt. Express 29, 23477 (2021)

Tutor/a: Ignacio López Quintás, Íñigo Sola

Estudiante:

Descripción:

Los pulsos ultracortos, con duraciones en el rango de femtosegundos (1 fs = 10^-15 s), son fundamentales en la investigación científica y tecnológica debido a su capacidad para estudiar fenómenos que ocurren en escalas de tiempo extremadamente breves, como el movimiento de electrones en átomos y moléculas, reacciones químicas rápidas y procesos en materiales. La caracterización precisa de estos pulsos es crucial para asegurar la calidad y exactitud de los experimentos. Los pulsos de femtosegundo permiten obtener resoluciones temporales sin precedentes, lo que es esencial para aplicaciones en espectroscopía, microscopía y la generación de armónicos.

La técnica dispersión scan (d-scan) [1] permite reconstruir pulsos ultracortos con una gran precisión estudiando la evolución de una señal no lineal generada con dicho pulso es estudio cuando se introduce un barrido de valores conocidos de dispersión espectral. Un desarrollo posterior, el d-scan autoreferenciado [2] permite realizar la técnica sin conocer dichos valores y, en el proceso, obtenerlos. Esta técnica es especialmente útil para caracterizar sistemas láser de amplificación de pulso chirriado (CPA), empleando el compresor final de la línea como sistema de barrido de dispersión. El resultado final es la reconstrucción de los pulsos y la caracterización del compresor. Además, se puede emplear la técnica para obtener un conocimiento más profundo del sistema láser, con diagnósticos internos no obtenidos hasta el momento.

El trabajo consistirá en preparar el sistema experimental necesario para implementar la técnica de d-scan autoreferenciado en un láser CPA disponible en el laboratorio. Esto implicará la configuración y calibración del equipo de medición, así como la integración del d-scan con el sistema láser. Una vez instalado, se realizarán diagnósticos internos utilizando esta herramienta para evaluar y optimizar el rendimiento del láser CPA: dispersión en los amplificadores, efectos no lineales internos, etc. El trabajo es principalmente experimental, involucrando programación de sistemas en el laboratorio, montajes experimentales, medidas y su procesado.

[1] Miguel Miranda, Cord L. Arnold, Thomas Fordell, Francisco Silva, Benjamín Alonso, Rosa Weigand, Anne L’Huillier, and Helder Crespo, “Characterization of broadband few-cycle laser pulses with the d-scan technique,” Opt. Express 20, 18732-18743 (2012). https://doi.org/10.1364/OE.20.018732

[2] Benjamín Alonso, Íñigo J. Sola, and Helder Crespo, “Self-calibrating d-scan: measuring ultrashort laser pulses on-target using an arbitrary pulse compressor,” Scientific Reports 8, 3264 (2018). https://doi.org/10.1038/s41598-018-21701-6

Tutor/a: Jorge Souto Bartolomé (UVa), Jose Luis Pura Ruiz (UVa)

Contacto: jorge.souto@uva.es

Estudiante:

Descripción:

En este trabajo fin de máster se propone la elaboración de un modelo realista de un dispositivo láser basado en elementos finitos. Para ello se utilizará el software COMSOL Multiphysics. Se implementará en dicho modelo el módulo de transporte térmico, lo que permitirá calcular propiedades térmicas del dispositivo, como pueden ser la potencia disipada o el perfil local de temperaturas en funcionamiento [1-2]. Asimismo, se planea incluir en el modelo las características de las bandas electrónicas de los distintos materiales que permitan obtener distintas propiedades de emisión del dispositivo final, así como su dependencia con la temperatura.

El trabajo puede efectuarse, si fuese necesario, con un alto grado de no presencialidad.

Referencias bibliográficas:
[1] J. Souto; J. L. Pura; and J. Jiménez, Thermomechanical issues of high power laser
diode catastrophic optical damage, J. Phys. D. Appl. Phys., 52, 34, 343002 (2019).
https://doi.org/10.1088/1361-6463/ab243f
[2] J. Souto; J. L. Pura; and J. Jiménez, Nanoscale effects on the thermal and
mechanical properties of AlGaAs/GaAs quantum well laser diodes: Influence on the
catastrophic optical damage, J. Phys. D. Appl. Phys., 50, 23, 235101 (2017).
https://doi.org/10.1088/1361-6463/aa6fbd

Tutor/a: José Luis Henares (CLPU) y Enrique Conejero Jarque (USAL)

Estudiante: Óscar Pestanas

Descripción:
El objetivo de esta propuesta  es la caracterización de un jet supersónico gaseoso de alta presión capaz de generar blancos de gas con densidades en un rango sub-
critico a super-critico. Estos blancos gaseosos son fundamentales para acelerar partículas a alta tasa de repetición, por lo que es necesaria su perfecta caracterización tanto espacial como temporal. El/la estudiante tendrá la posibilidad de conocer y manejar los dispositivos para generar los blancos, ser parte activa del montaje y la toma de datos experimentales en el banco de pruebas. Por otro lado, el uso de blancos gaseosos conlleva un empeoramiento de las condiciones de vacío de la cámara experimental, por lo que además el/la estudiante realizará un estudio experimental de un sistema de captura de gas (gas catcher) para encontrar las condiciones óptimas de trabajo. Para la buena consecución del TFM se requieren conocimientos de interferometría, opto-mecánica y montaje experimental, toma de datos experimentales, análisis de resultados y toma de decisiones

CONTACTO: Jose Luis Henares jlhenares@clpu.es

Tutor/a: Javier Serrano y Carlos Hernández-García

Estudiante:

Descripción: Las técnicas de inteligencia artificial están en auge gracias a sus recientes éxitos en aplicaciones que han llegado al gran público (asistentes virtuales, mejora de imágenes, reconocimiento facial, deepfakes…). En el ámbito científico, la inteligencia artificial también está consiguiendo éxitos muy importantes en la resolución de problemas como la determinación de la estructura 3D de proteínas (AlphaFold) [1], se utiliza de forma habitual en física de altas energías (LHC) [2] e incluso en ámbitos todavía más cercanos a este Máster, como la caracterización de pulsos ultracortos [3].

Dentro de las distintas formas de Inteligencia Artificial que se pueden implementar, la mayoría de estas aplicaciones se catalogan dentro del llamado Deep Learning o Aprendizaje Profundo, que se basa en el uso de redes neuronales. Las redes neuronales son modelos matemáticos que tratan de emular el comportamiento de nuestro cerebro. Estos modelos se entrenan utilizando una gran cantidad de datos, lo que requiere en muchos casos una gran potencia de cálculo. Para facilitar la implementación de estas redes neuronales, existen varios frameworks como TensorFlow [4], PyTorch [5], MXNet [6] o Chainer [7] que, entre otras muchas cosas, pueden hacer uso de tarjetas gráficas para mejorar el rendimiento. Las tarjetas gráficas son muy adecuadas para este fin, ya que permiten realizar un gran número de operaciones con matrices de forma paralela, que es precisamente lo que se requiere.

La generación de armónicos (HGG), utilizada entre otras cosas para la generación de pulsos ultracortos en el ultravioleta extremo (XUV) o incluso rayos X, es un ámbito en el que el Deep Learning resulta muy prometedor. Por un lado porque existen algoritmos como SFA (Strong Field Approximation) [8] que permiten simular de forma rápida estos procesos físicos y pueden utilizarse para generar una gran cantidad de datos de entrenamiento. Por otra parte, porque el comportamiento altamente no lineal de estos procesos y la necesidad de hacer el cálculo en grandes cantidades de átomos para conseguir resultados acordes a la realidad, hacen que el análisis de este proceso y la modificación de los parámetros de entrada para conseguir resultados con las características deseadas sea difícil y computacionalmente muy costoso.

En este TFM pretendemos explorar el uso de técnicas de Deep Learning en este ámbito, contando para ello con algoritmos de generación de armónicos ya implementados y hardware específico para acelerar los cálculos (Intel Xeon Gold, NVidia Ampere A30). El objetivo será la generación de datos de entrenamiento y la implementación, utilizando alguno de los frameworks disponibles, de una red neuronal que utilice esos datos y sea capaz de generar posteriormente predicciones relativas a estos procesos que no tengan una solución directa y robusta de forma algorítmica.

[1] Senior, A.W., Evans, R., Jumper, J. et al. «Improved protein structure prediction using potentials from deep learning». Nature 577, 706–710 (2020).
[2] Dan Guest, Kyle Cranmer, Daniel Whiteson. «Deep Learning and Its Application to LHC Physics». Annual Review of Nuclear and Particle Science 2018 68:1, 161-181
[3] Tom Zahavy, Alex Dikopoltsev, Daniel Moss, et al. «Deep learning reconstruction of ultrashort pulses», Optica 5, 666-673 (2018)
[4] https://www.tensorflow.org/ (Google)
[5] https://pytorch.org/ (Facebook)
[6] https://mxnet.apache.org/ (Apache)
[7] https://chainer.org/ (Preferred Networks, IBM, Intel, Microsoft, Nvidia)
[8] M. Lewenstein, Ph. Balcou, M. Yu. Ivanov, et al. «Theory of high-harmonic generation by low-frequency laser fields», Phys. Rev. A 49, 2117 (1994)

Tutor/a: Javier Serrano y Carlos Hernández-García

Estudiante: David Hervalejo

Descripción: El objetivo principal de este trabajo de fin de máster es aplicar inteligencia artificial en la espectroscopía de armónicos de orden alto basada en las propiedades topológicas de los haces de luz láser. En este trabajo se exploran dos áreas de vanguardia en la óptica actual: la generación de armónicos de orden elevado en sólidos y el uso de haces de luz estructurada con propiedades topológicas complejas. Investigaciones recientes indican que los haces de luz estructurada, en concreto los haces vectoriales, permiten caracterizar la dinámica electrónica ultrarrápida que ocurre en sólidos en el proceso de generación de armónicos de orden elevado. Mediante este trabajo pretendemos estudiar la viabilidad de usar inteligencia artificial en dicho proceso de caracterización. Para ello entrenaremos y validaremos una red neuronal que sea capaz de predecir las propiedades no lineales de determinados blancos sólidos, basándonos en las propiedades topológicas de los armónicos de orden alto. Los resultados de este trabajo pueden aportar una perspectiva novedosa para la caracterización ultrarrápida de materiales.

Tutor/a: Luca Volpe y Jose Antonio Pérez Hernández

Estudiante:

Descripción: El objetivo de este trabajo es estudiar el mecanismo de aceleración de un haz de partículas generadas mediante la interacción de un láser ultra-intenso con materia. El sistema láser VEGA, ubicado en el Centro de Láseres Pulsados (CLPU), genera pulsos de 6 J y 30J comprimidos en 30 fs alcanzando así potencias pico de 200 TW (VEGA 2) y un 1 PW (VEGA 3) a una tasa de repetición de 10 Hz y 1 Hz, respectivamente. Bajo estas condiciones, focalizándolo adecuadamente, se pueden alcanzar intensidades pico de 1020-21 W/cm2 pudiendo generarse haces de partículas que dependiendo del tipo de target, pueden ser, de varios centenares de MeV en el caso de electrones, vía Laser Wakefield Acceleration (LWFA) y de decenas de MeV en el caso de protones e iones, vía Target Normal Sheath Acceleration (TNSA). Estos mecanismos de aceleración pueden ser estudiados en el contexto de la interacción laser-plasma debido a su carácter altamente no lineal.

El plan de trabajo estaría dividido en tres partes. Una primera parte en la que el alumno/a debe profundizar y adquirir conceptos teóricos para poder hacer un análisis crítico y comparativo de los resultados experimentales que se espera obtener. Para ello se le proporcionará la bibliografía necesaria. En la segunda parte, el alumno/a será integrado en una campaña experimental de 2-3 semanas de duración que se desarrollará en el CLPU, posiblemente entre Octubre y Mayo de 2022-2023 (se intentará ser flexible y compatibilizar la asistencia al experimento con el horario del máster). El alumno/a se involucrará en el equipo experimental para conocer la naturaleza del experimento y las correspondientes técnicas de diagnóstico, así como para participar “in situ” en el montaje, calibración y puesta en marcha de un diagnóstico en particular del experimento, y en la toma de datos a lo largo de la campaña experimental y su posterior análisis siendo esta la tercera parte. Estará supervisado en todo momento por los tutores y alguna otra persona involucrada en el experimento. Es bastante probable que también esté involucrado en colaboraciones con otros grupos de investigación nacionales e internacionales, en el propio experimento y/o en el análisis datos.

Es recomendable cursar las asignaturas de Interacción Láser-plasma y Física de Campos Intensos, del Máster, así como tener conocimientos de Física a nivel de grado. También es aconsejable tener conocimientos de algún lenguaje de programación, Python,  MatLab, Fortran, Mathematica, ….,

Gran parte de la bibliografía necesaria se encuentra escrita en Inglés, así que es necesario tener un nivel bueno de este idioma, al menos a nivel de lectura.

Dado que el trabajo contiene una parte experimental en el caso de que algún alumno/a se interese por este trabajo, se recomienda contactar lo antes posible con los tutores para planificar adecuadamente el desarrollo del mismo a lo largo del curso.

Se recomienda que los alumnos/as que se decidan por este trabajo, lo hagan si realmente se sienten motivados/as por el tema en estudio que aquí se ofrece. Es también recomendable que los alumnos/as vayan trabajando a lo largo del curso siguiendo las recomendaciones de los tutores. Se tratará de evitar “situaciones límite” en el sentido de dejar todo o gran parte del trabajo para el último momento.

Tutor/a: Luis Plaja y Julio San Román

Estudiante:

Descripción: La canalización de electrones  ocurre cuando se dirige un haz de electrones relativista sobre una estructura cristalina. Dependiendo de la orientación del haz, la dinámica de los electrones puede ser muy diferente. Hace unos años, los que proponemos este trabajo, realizamos una serie de simulaciones numéricas del proceso [1]. Pudimos ver que, aunque parezca una situación muy complicada, las ecuaciones del electrón eran equivalentes a la ecuación de Schrödinger en una dimensión. En este trabajo proponemos explorar los detalles de la emisión de radiación betatrón en este tipo de sistemas..

El alumno podrá usar cualquier lenguaje de programación (C, Fortran, Matlab, Mathematica o Python).

Referencias:

[1] San Roman, J., Plaja, L., Roso, L., Schwengelbeck, U., 2002. Characterization of the channeling process in the scattering of relativistic electrons with periodic structures. Physical Review A 65.

[2] Richard A. Carrigan Jr, James A. Ellison, Relativistic Channeling,  NATO ASI Series book series (NSSB, volume 165) Springer 1987.

[3] Swent, R.L., Pantell, R.H., Alguard, M.J., Berman, B.L., Bloom, S.D., Datz, S., 1979. Observation of Channeling Radiation from Relativistic Electrons. Phys. Rev. Lett. 43, 1723–1726. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.43.1723

Tutor/a: Enrique Conejero y Julio San Román

Estudiante: Diego Sánchez

Descripción:

Tutor/a: Aurora Crego García y Julio San Román

Estudiante:

Descripción:

Tutor/a: Esther Rebollar González (IQF-CSIC) y Pablo Moreno Pedraz (USAL)

Estudiante:

Descripción: El control de la mojabilidad y de la energía superficial es importante en el desarrollo de
nuevos materiales con aplicaciones específicas tales como materiales que no se
ensucien, que sean autolimpiables, que eviten la formación de hielos en su superficie, o
que presenten una buena adehsión a recubrimientos, por citar algunos ejemplos.
En este trabajo se propone la modificación superficial de materiales poliméricos
mediante irradiación láser utilizando para ello un láser de Titanio:zafiro con pulsos de
duración de femtosegundos. En partícular, se partirá de un polímero hidrofílico y de
otro hidrofóbico y se comparará el efecto de la irradiación láser en aire o en líquido.
Las irradiaciones se llevarán a cabo en la USAL, y las superficies modificadas se
caracterizarán en el IQF-CSIC. La topografía se analizará mediante microscopía de
fuerzas atómicas (AFM) o microscopía de barrido electrónico (SEM) dependiendo de su
rugosidad, y se estudiará la mojabilidad de las superficies mediante medidas de ángulo
de contacto con distintos líquidos para obtener información acerca de los cambios en la
hidrofilicidad/hidrofobicidad y en la energía superficial de los materiales.

Tutor/a: Roberto Guzmán de Villoria (USAL), Pablo Moreno Pedraz (USAL)

Estudiante:

Descripción:

Los materiales compuestos de fibra de carbono cada vez son más utilizados en diversos sectores tecnológicos como transporte, deporte, salud, etc. debido a su liviandad y, sin embargo, sus excepcionales propiedades mecánicas. En la actualidad, es posible producir piezas y componentes con estos materiales mediante impresión 3D/fabricación aditiva en procesos “capa a capa”, lo que ha aumentado más si cabe el interés en estos materiales. Sin embargo, la interacción entre las diversas capas de compuesto para conformar un sólido con las propiedades adecuadas es todavía muy deficiente, viéndose afectadas especialmente las propiedades mecánicas y condicionando la eficiencia de los procesos de fabricación.
En este trabajo se propone modificar la superficie de láminas de compuestos con fibras de carbono usadas en fabricación automática mediante procesos de modificación/ablación mediante pulsos láser ultracortos, aprovechando los limitados niveles de carga térmica sobre los materiales que permite esta técnica. Se realizarán tratamientos con diversas configuraciones geométricas y diferentes conjuntos de parámetros láser y se evaluará el efecto de las modificaciones en las propiedades mecánicas del material. Se realizarán diversos ensayos de caracterización de propiedades mecánicas así como de morfología como microscopía electrónica o propiedades químicas como medida del ángulo de contacto. Estas técnicas de análisis se realizarán en la Escuela Politécnica Superior de Zamora y en el Instituto de Química Física Blas Cabrera del CSIC en Madrid. Esta línea de investigación está integrada en el proyecto PID2023-150637OB-I00 del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades.

Tutor/a: Benjamín Alonso, Íñigo Sola

Estudiante:

Descripción:

Los láseres pulsados ultracortos emiten pulsos en la escala del femtosegundo. Existen diversas técnicas para la caracterización temporal de la amplitud y fase de dichos pulsos, como FROG  [1], SPIDER  [2], MIIPS  [3], d-scan  [4] o amplitude swing  [5].

Las fuentes láser que analizar emiten pulsos a una determinada tasa de repetición, en forma de tren de pulsos. En el caso general, las técnicas de caracterización asumen que todos los pulsos del tren son idénticos. Sin embargo, existen casos en los que esto no es cierto. Como habitualmente las medidas en las que se basa la detección integran la señal de distintos pulsos procedentes del tren, es posible que haya un efecto de promediado o de enmascaramiento. Por ese motivo es importante identificar, por un lado, cómo se trasladan las inestabilidades del tren de pulsos a las medidas y, por otro lado, cómo extraer información de dichas medidas a pesar de ello. Existen trabajos previos en los que se estudia su efecto en FROG [6–8], MIIPS [9,10], o d-scan  [11,12].

Los objetivos del presente trabajo son los siguientes. En primer lugar, estudiar cómo afectan distintos de inestabilidades del tren de pulsos a las trazas de amplitude swing. En segundo lugar, diseñar estrategias que permitan identificar las inestabilidades del tren de pulsos en las trazas y cuantificar la inestabilidad en dicho tren. En tercer lugar, explorar si se puede definir y reconstruir un pulso promedio a partir de las trazas medidas. Se trata de un trabajo de simulación y análisis de carácter teórico, si bien podrían llegar a aplicarse sus resultados a datos experimentales.

Referencias

1. D. J. Kane and R. Trebino, «Characterization of Arbitrary Femtosecond Pulses Using Frequency-Resolved Optical Gating,» IEEE J Quantum Electron 29, 571–579 (1993).
2. C. Iaconis and I. A. Walmsley, «Spectral phase interferometry for direct electric-field reconstruction of ultrashort optical pulses,» Opt Lett 23, 792–794 (1998).
3. V. V Lozovoy, I. Pastirk, and M. Dantus, «Multiphoton intrapulse interference IV Ultrashort laser pulse spectral phase characterization and compensation,» Opt Lett 29, 775–777 (2004).
4. M. Miranda, C. L. Arnold, T. Fordell, F. Silva, B. Alonso, R. Weigand, A. L’Huillier, and H. Crespo, «Characterization of broadband few-cycle laser pulses with the d-scan technique,» Opt Express 20, 18732–18743 (2012).
5. B. Alonso, W. Holgado, and Í. J. Sola, «Compact in-line temporal measurement of laser pulses with amplitude swing,» Opt Express 28, 15625–15640 (2020).
6. M. Rhodes, G. Steinmeyer, J. Ratner, and R. Trebino, «Pulse-shape instabilities and their measurement,» Laser Photon Rev 7, 557–565 (2013).
7. E. Escoto, R. Jafari, R. Trebino, and G. Steinmeyer, «Retrieving the coherent artifact in frequency-resolved optical gating,» Opt Lett 44, 3142–3145 (2019).
8. M. López-Ripa, B. Alonso, S. Jarabo, F. J. Salgado-Remacha, J. C. Aguado, and Í. J. Sola, «Coherent artifact and time-dependent polarization in amplified ultrafast erbium-doped fibre lasers,» Opt Laser Technol 140, 107018 (2021).
9. V. V Lozovoy, G. Rasskazov, D. Pestov, and M. Dantus, «Quantifying noise in ultrafast laser sources and its effect on nonlinear applications,» Opt Express 23, 12037–12044 (2015).
10. G. Rasskazov, V. V Lozovoy, and M. Dantus, «Spectral amplitude and phase noise characterization of titanium-sapphire lasers,» Opt Express 23, 23597–23602 (2015).
11. E. Escoto, D. Gerth, B. Hofmann, and G. Steinmeyer, «Strategies for the characterization of partially coherent ultrashort pulses with dispersion scan,» Journal of the Optical Society of America B 36, 2092–2098 (2019).
12. B. Alonso, S. Torres-Peiró, R. Romero, P. T. Guerreiro, A. Almagro-Ruiz, H. Muñoz-Marco, P. Pérez-Millán, and H. Crespo, «Detection and elimination of pulse train instabilities in broadband fibre lasers using dispersion scan,» Sci Rep 10, 7242 (2020).

Tutor/a: Antonio Picón (UAM), Luis Plaja (USAL)

antonio.picon@uam.es
lplaja@usal.es

Estudiante:

Descripción:

In this TFM we combine two fields that have been the recipient of Nobel Prize laurates; attosecond science and two-dimensional (2D) materials. On one hand, two-dimensional materials have unique conductivity and optical properties, such as graphene or bilayer graphene. On the other hand, pulses with durations that are in the same time scale of electron dynamics manipulate matter in an unprecedented way. In our group we work in the development of novel methods to address this goal [1]. Using these methods we also explore novel attosecond applications such as harnessing ultrafast electronics in 2D materials at the ultimate time scale [2]. The TFM will consist in learning these methods and perform calculations in state-of-the-art 2D quantum materials with strong laser pulses to investigate the possibility to create DC current with vortex structure [3,4].

References:
1)    Giovanni Cistaro, Mikhail Malakhov, Juan José Esteve, Alejandro José Uría- Álvarez, Rui E. F. Silva, Fernando Martín, Juan José Palacios, and Antonio Picón, “A theoretical approach for electron dynamics and ultrafast spectroscopy (EDUS)”, Journal of Chemistry Theory and Computation 19, 333 (2022)
2) Takuya Higuchi, Christian Heide, Konrad Ullmann, Heiko B Weber, Peter Hommelhoff, "Light-field-driven currents in graphene”, Nature 550, 224 (2017)
3) M. O. Sauer, A. Taghizadeh, U. Petralanda, M. Ovesen, K. S. Thygesen, T. Olsen, H. Cornean, and T. Garm Pedersen, “Shift current photovoltaic efficiency of 2D materials”, npj Comput. Mat. 9, 35 (2023)
4) Chen Hu, Mit H Naik, Yang-Hao Chan, Jiawei Ruan, Steven G Louie, "Light- induced shift current vortex crystals in moiré heterobilayers”, PNAS 120, e2314775120 (2023)

Tutor/a: Benjamín Alonso, Alejandro de la Calle (HP SCDS)

Estudiante:

Descripción:

Los pulsos láser ultracortos, debido a su duración, necesitan de técnicas especialmente desarrolladas para su caracterización [1]. Algunas de las más habituales actualmente son FROG [2] o d-scan [3]. Comúnmente, las señales detectadas no son directamente invertibles, y por ello se diseñan algoritmos específicos, como por ejemplo algoritmos basados en proyecciones [2], optimización no lineal [3] o métodos genéticos [4]. Más recientemente, el empleo de técnicas de aprendizaje automático (machine learning) en el marco de la inteligencia artificial y del big data se ha comenzado a explotar en un diverso y amplio número de campos científicos. En Óptica, en el ámbito de la caracterización de pulsos ultracortos, se ha empleado en las técnicas FROG [5] o d-scan [6], pero también ha permitido abordar otras técnicas recientes en las que la inversión del problema matemático es aún más compleja [7,8].

El presente trabajo aborda la técnica amplitude swing [9], que destaca por su sencillez experimental y por su capacidad para adaptarse a distintos escenarios: pulsos escalares y vectoriales, pulsos con distinto ancho de banda o chirp, o en distintos rangos espectrales [10–12]. Habitualmente se utilizan algoritmos de optimización no lineal [9] o algoritmos genéticos para su reconstrucción [11]. En el presente trabajo, se utilizarán redes neuronales profundas [13] para estudiar la reconstrucción de los pulsos a partir de la traza de amplitude swing. Se partirá de estudios previos en los que se ha analizado la capacidad del método para reconstruir casos sintéticos sencillos por medio de simulaciones. El alumno deberá generar trazas conocidas para alimentar el aprendizaje del algoritmo de reconstrucción y abordar después la solución de casos generales o arbitrarios. Estudiará distintas formas de parametrizar la fase espectral del pulso y otras estrategias que se encuentran en la literatura [5,6], así como optimizará las redes para conseguir entrenamientos y reconstrucciones eficaces. Podrá comparar sus resultados con los obtenidos con otros algoritmos ya existentes y se le podrán proporcionar datos experimentales para que aborde situaciones reales de laboratorio.

El trabajo será realizado en colaboración entre el Área de Óptica de la USAL y el Observatorio Tecnológico HP [14], cotutelado por el Senior Machine Learning Engineer de la división de inteligencia artificial de la empresa HP SCDS. La carga de trabajo consistirá en simulación física y cálculo computacional, por lo que se recomienda interés en este punto. En concreto es preferible un conocimiento básico previo del lenguaje de programación Python.

Referencias

1. I. A. Walmsley and C. Dorrer, «Characterization of ultrashort electromagnetic pulses,» Adv Opt Photonics 1, 308–437 (2009).
2. R. Trebino and D. J. Kane, «Using phase retrieval to measure the intensity and phase of ultrashort pulses: frequency-resolved optical gating,» J. Opt. Soc. Am. A 10, 1101–1111 (1993).
3. M. Miranda, C. L. Arnold, T. Fordell, F. Silva, B. Alonso, R. Weigand, A. L’Huillier, and H. Crespo, «Characterization of broadband few-cycle laser pulses with the d-scan technique,» Opt Express 20, 18732–18743 (2012).
4. D. Gerth, E. Escoto, G. Steinmeyer, and B. Hofmann, «Regularized differential evolution for a blind phase retrieval problem in ultrashort laser pulse characterization,» Review of Scientific Instruments 90, 43116 (2019).
5. T. Zahavy, A. Dikopoltsev, D. Moss, G. I. Haham, O. Cohen, S. Mannor, and M. Segev, «Deep learning reconstruction of ultrashort pulses,» Optica 5, 666–673 (2018).
6. S. Kleinert, A. Tajalli, T. Nagy, and U. Morgner, «Rapid phase retrieval of ultrashort pulses from dispersion scan traces using deep neural networks,» Opt Lett 44, 979–982 (2019).
7. W. Xiong, B. Redding, S. Gertler, Y. Bromberg, H. D. Tagare, and H. Cao, «Deep learning of ultrafast pulses with a multimode fiber,» APL Photonics 5, 096106 (2020).
8. R. Ziv, A. Dikopoltsev, T. Zahavy, I. Rubinstein, P. Sidorenko, O. Cohen, and M. Segev, «Deep learning reconstruction of ultrashort pulses from 2D spatial intensity patterns recorded by an all-in-line system in a single-shot,» Opt Express 28, 7528–7538 (2020).
9. B. Alonso, W. Holgado, and Í. J. Sola, «Compact in-line temporal measurement of laser pulses with amplitude swing,» Opt Express 28, 15625–15640 (2020).
10. Í. J. Sola and B. Alonso, «Robustness and capabilities of ultrashort laser pulses characterization with amplitude swing,» Sci Rep 10, 18364 (2020).
11. M. López-Ripa, Í. J. Sola, and B. Alonso, «Amplitude swing ultrashort pulse characterization across visible to near-infrared,» Opt Laser Technol 164, 109492 (2023).
12. C. Barbero, B. Alonso, and Í. J. Sola, «Retrieving Ultrashort Pulses with Time-Varying Polarization Using Amplitude Swing,» (2023).
13. J. Heaton, «Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville: Deep learning: The MIT Press, 2016, 800 pp, ISBN: 0262035618,» Genet Program Evolvable Mach 19, 305–307 (2018).
14. «Observatorio Tecnológico HP,» https://hpscds.com/observatorio-hp/.