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Publication . Conference object . Part of book or chapter of book . 2021

Propagation non linéaire dans des fibres optiques par réseaux de neurones artificiels

Sonia Boscolo; Christophe Finot;
Open Access
Published: 19 Oct 2021
Abstract

National audience; Les techniques d’apprentissage machine transforment le paysage de la recherche traditionnelle avec l’utilisation d’outils algorithmiques avancés pour l’analyse de données massives offrant de nouveaux angles de vue. Les domaines de la photonique et de l’optique ultra-rapide n’échappent pas à cette révolution. Nous nous intéressons dans cette contribution à la mise en œuvre de telles techniques appliquées à la mise en forme non-linéaire d’impulsions se propageant dans une fibre optique en présence de non-linéarités optiques. En effet, la combinaison de la dispersion et de la non-linéarité au cours de la propagation modifie profondément les profils temporels et spectraux de toute impulsion se propageant dans une fibre optique. Le résultat dépend tout autant des propriétés de la fibre utilisée que des propriétés de l’impulsion initiale et des impulsions ultra-brèves, triangulaires, paraboliques, super-gaussiennes peuvent être générées, tout comme des spectres significativement élargis ou, au contraire, comprimés. Dans tous ces processus, l’évolution du champ complexe lumineux dans une fibre monomode est prédite grâce à l’intégration numérique de l’équation de Schrödinger non-linéaire (ESNL). Nous montrons dans cette contribution qu’un réseau neuronal peut se substituer à cette approche et fournir fidèlement les profils temporels et spectraux d’intensité. Un réseau neuronal est également en mesure de résoudre le problème inverse, i.e. reconnaître à partir des profils d’intensité de l’impulsion, les conditions de la propagation.

Subjects

[PHYS.PHYS.PHYS-OPTICS]Physics [physics]/Physics [physics]/Optics [physics.optics]

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