Trabajo de Fin de Máster

Una vez superadas el resto de asignaturas, para obtener el título de máster cada estudiante debe presentar su Trabajo de Fin de Máster, en el que deberá mostrar las competencias y conocimientos adquiridos a lo largo del curso. A continuación se expone el listado de trabajo que se proponen para este curso. Sin embargo, los estudiantes podrán proponer otros proyectos a los profesores del máster para que se los tutoricen.

Listado de trabajos Fin de Máster

(Pinchar en el título para obtener más detalles)

Tutor/a: J. Jiménez

Estudiante:

Descripción:

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: 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: Carlos Hernández García e Íñigo Sola

Estudiante:

Descripción: Uno de los procesos de óptica no lineal más atractivos es la generación de armónicos de orden alto (High Harmonic Generation, HHG). En este proceso, un haz láser pulsado e intenso en el rango espectral visible o infrarrojo interacciona con un material (por ejemplo, un gas noble) y se genera radiación coherente en armónicos de órdenes alto de la radiación fundamental. Dicha radiación puede llegar al rango espectral del ultravioleta extremo (XUV) o los rayos X blandos [1]. En el dominio temporal se manifiesta en forma de trenes de pulsos muy breves, en el rango de duraciones del orden de centenares de attosegundos (1 attosegundo = 10^-15 s) o inferiores. Estos pulsos son los eventos más breves generados por el ser humano, y presentan un número creciente de aplicaciones en la disciplina conocida como “attociencia”. Sorprendentemente no solo somos capaces de generar pulsos tan cortos, sino de medirlos. Pero la medición experimental de esos pulsos requiere de montajes muy complejos [2,3] que sólo están al alcance de algunos laboratorios.

El presente trabajo tiene como objetivo explorar de manera teórica alternativas viables a las actuales técnicas de caracterización de pulsos de attosegundo. Se pretende desarrollar una técnica que sea más sencilla desde el punto de vista experimental. Tras una primera propuesta, se efectuará un análisis crítico para evaluar si puede funcionar, qué tipo de montaje experimental requeriría, y cuáles serían sus fortalezas y limitaciones frente a las técnicas actuales.

En este TFM es necesario tener conocimientos básicos de programación (cualquiera entre Matlab, Mathematica, Fortran, C, etc, de los que se ven en la asignatura de Métodos Computacionales en Óptica),  así como interés por el trabajo de simulación. Dado que el objetivo es el análisis de una posible técnica experimental, será interesante asimismo tener presente las posibilidades experimentales actuales.

Referencias

[1] T. Popmintchev, M.-C. Chen, D. Popmintchev, P. Arpin, S. Brown, S. Alisauskas, G. Andriukaitis, T. Balciunas, O. D. Muecke, A. Pugzlys, A. Baltuska, B. Shim, S. E. Schrauth, A. Gaeta, C. Hernandez-Garcia, L. Plaja, A. Becker, A. Jaron-Becker, M. M. Murnane, and H. C. Kapteyn, Science (1979) 336, 1287 (2012).

[2] P. M. Paul, E. S. Toma, P. Breger, G. Mullot, F. Auge, P. Balcou, H. G. Muller, and P. Agostini, Science (1979) 292, 1689 (2001).

[3] Y. Mairesse and F. Quere, Phys Rev A  (Coll Park) 71, (2005).

Tutor/a: Enrique Conejero y Julio San Román

Estudiante:

Descripción: De entre todas las técnicas de post-compresión empleadas para la generación de pulsos láser de pocos ciclos, una de las más empleada es la propagación no lineal de un pulso por una fibra de núcleo hueco rellena de un gas [1]. La post-compresión, en la mayoría de los casos, consta de dos etapas: una primera en la que el espectro del pulso que se propaga por la fibra se ensancha durante la propagación no lineal del mismo, y una segunda, no siempre necesaria, en la que se corrigen los desfases espectrales que hayan podido aparecer hasta lograr el pulso ultra-corto. El ensanchamiento espectral que aparece durante la propagación no lineal del pulso por la fibra hueca es debido, principalmente, a la auto-modulación de fase pero hay otros efectos no lineales que también pueden ser relevantes en este proceso, como el self-steepening o la difusión Raman estimulada, en el caso de usar un gas molecular para rellenar la fibra [2]. Precisamente la difusión Raman estimulada se ha descubierto recientemente como un efecto muy eficaz para el ensanchamiento espectral [3]. En este trabajo se plantea desarrollar un modelo unidimensional para estudiar la propagación no lineal de un pulso láser en un medio prestando especial atención a los efectos inducidos por e término Raman estimulado en función de los distintos parámetros del láser incidente. El modelo que se va a implementar será el estándar propuesto en [2].

Referencias:

[1] Tamas Nagy, Peter Simon & Laszlo Veisz (2021) High-energy few- cycle pulses: post-compression techniques, Advances in Physics: X, 6:1, 1845795

[2] Agrawal GP. Nonlinear fiber optics. Academic Press; Amsterdam.

[3] Beetar et al. (2020) Multioctave supercontinuum generation and frequency conversion based on rotational nonlinearity Sci. Adv. 6 : eabb5375

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: Íñigo Sola

Estudiante:

Descripción: Los láseres constituyen una herramienta fundamental para el análisis espectroscópico de muestras y materiales en un amplio abanico de campos (Física, Ciencia de Materiales, Química, biotecnología, etc.). En particular, los láseres pulsados permiten, además, conocer las dinámicas de dichos sistemas con una alta resolución temporal, obteniendo un conocimiento más profundo de los mismos.

Se dispone en el laboratorio láser del grupo ALF-USAL de un montaje experimental en el que se bombea una muestra con un haz láser ultracorto (del orden de los femtosegundos), con la capacidad de sintonizar su longitud de onda central entre el UV y el IR medio, y se recoge y analiza espectralmente la fluorescencia emitida. La dinámica ultrarrápida se puede estudiar con diversas técnicas. Por un lado, gracias a un espectrómetro con puerta intensificada, es posible obtener la dinámica de la fluorescencia con una resolución de algunos nanosegundos [1,2]. Esta técnica de análisis es de especial interés en campos como la ciencia de materiales y las aplicaciones biomédicas. Por otro, se puede trabajar con montajes ópticos de tipo «pump&probe» con resoluciones en el rango del femtosegundo.

El objetivo del trabajo es optimizar la recolección de luz y el proceso de extracción de datos con alguna de las dos técnicas comentadas. Una vez optimizada la técnica, se aplicará a diversos tipos de muestras, en particular muestras conocidas para pruebas, nanopartículas y materiales de interés, analizando la dinámica temporal de los espectros.

El TFM tiene dos vertientes: por un lado, trabajo de laboratorio (montaje y su optimización, toma de datos) y, por otro, procesado y estudio de los datos experimentales para extraer la dinámica de las muestras analizadas con mejores resoluciones.

Referencias

[1]      David Phillips,” Luminescence Lifetimes in Biological Systems”, Analyst, April 1994, Vol. 119 (1994)

[2]      Klaus Suhling, Paul M.W. French and David Pjullips, “Time-resolve fluorescence microscopy”, Photochem. Photobiol, Sci 4, 13-22 (2005)

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: Luis Plaja, Enrique Conejero

Estudiante:

Descripción:

La dinámica de muchos sistemas físicos puede describirse desde el punto de vista de los estados propios del Hamiltoniano dependiente del tiempo. En el caso en el que la variación de la interacción sea lenta (adiabática), la dinámica en función de los estados propios resulta muy adecuada e intuitiva. Paradójicamente, cuando la interacción sigue un ciclo cerrado (por ejemplo inicialmente es 0 y finalmente es 0), la función de onda de un electrón no retorna exactamente al estado inicial, sino que se ve afectada por una fase conocida como fase de Berry. En este trabajo estudiaremos como se acumula la fase de Berry en el caso de un átomo de dos niveles en interacción adiabática con un pulso de luz. Será interesante explorar la dependencia de la fase de Berry con el recorrido de la interacción. Exploraremos posibles descripciones geométricas que nos permitan definir características topológicas. Se trata de un trabajo especialmente interesante para los que cursen la asignatura optativa de óptica cuántica.

D. Vanderbilt «Berry Phase in Electronic Structure Theory» Cambridge University Press 2018.
Christian Schmidt, «Topological insulators and their invariants», notas del autor https://phas.ubc.ca/~berciu/TEACHING/PHYS502/PROJECTS/21-Christian.pdf

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/.

 

Documentación sobre el Máster

Reglamento de Trabajos de Fin de Máster de la Universidad de Salamanca.

Reglamento específico de Trabajos de Fin de Máster del Máster de Física y Tecnología de los Láseres en la Universidad de Salamanca.

Normas complementarias de estilo para el Trabajo de Fin de Máster.

Modelo de solicitud de defensa de Trabajo de Fin de Máster.

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