深層学習による分散開口望遠鏡の高速アライメント

畳み込みニューラルネットワークを用いて焦点面画像から分散開口望遠鏡のミスアライメントを高速に推定する手法を開発し、その有効性をシミュレーションで実証した。

• 次世代干渉計望遠鏡向けに、深層学習を用いた焦点面波面センシング手法を検討した。
• カスタムCNNを構築し、ミスアライメントと焦点面強度の非線形関係を学習させた。
• ミリ秒単位の高速な推論が可能であり、ピストンやティルト誤差の再構築に成功した。
• ノイズ付加により低SNR条件での堅牢性が向上することを確認した。

原文タイトル: Deep Learning-Based Coarse Alignment and Cophasing of a Distributed-Aperture Telescope. Application to the Small ExoLife Finder (SELF)

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