Optimización de algoritmos genéticos de operación de banda ancha en un ruido

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 1865 (2023) Citar este artículo

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El régimen de pulsos similar al ruido de los láseres de fibra óptica es muy complejo y está asociado con la emisión multiescala de pulsos aleatorios de subpicosegundos debajo de una envolvente mucho más larga. Con la adición de fibra altamente no lineal en la cavidad, los láseres de pulso similares al ruido también pueden exhibir un ensanchamiento supercontinuo y la generación de espectros de salida que abarcan cientos de nm. Sin embargo, lograr estos anchos de banda más amplios requiere una optimización cuidadosa del absorbente saturable basado en la rotación de polarización no lineal, lo que implica un espacio de parámetros potencial muy grande. Aquí estudiamos las características espectrales de un láser de pulso similar al ruido de banda ancha al escanear la operación del láser en una muestra aleatoria de 50,000 configuraciones de polarización, y cuantificamos que estos anchos de banda más amplios se generan en solo \(\sim\) 0.5% de los casos. También mostramos que un algoritmo genético puede reemplazar la optimización de prueba y error para alinear la cavidad para estos estados operativos de banda ancha.

Es bien sabido que la propagación de pulsos ultracortos en la fibra óptica da lugar a una amplia gama de dinámicas y procesos no lineales complejos, como la inestabilidad de la modulación, la evolución de solitones y autosimilares, y la generación de supercontinuum1. Se puede observar una gama de dinámicas comparablemente amplia en los láseres de fibra modelados, donde el concepto de solitón disipativo en particular ha proporcionado un marco poderoso dentro del cual interpretar las diferentes clases de operación del láser que se observan2,3,4,5,6 ,7. Desde el punto de vista de las aplicaciones, la mayoría de los estudios de los láseres de fibra se han centrado en diseños que producen trenes de pulsos muy regulares8,9, pero también ha habido un amplio estudio desde una perspectiva fundamental sobre las inestabilidades del láser. De hecho, el estudio de las inestabilidades en los láseres de fibra ha llevado a nuevos conocimientos sobre procesos como la formación de moléculas de solitones10,11,12, la formación de patrones temporales complejos en los láseres13,14,15, la aparición de ondas rebeldes de solitones14,16, así como la intermitencia y la aperiódica. transiciones entre diferentes regímenes de estabilidad e inestabilidad17,18.

Un modo particularmente inestable de funcionamiento del láser de fibra es el régimen de "pulso similar al ruido" (NLP), en el que un gran número (100-1000) de pulsos ultrarrápidos evolucionan aleatoriamente bajo una envolvente mucho más amplia19. El régimen NLP ha sido el foco de muchos experimentos recientes20,21,22,23,24,25,26,27, así como demostraciones en aplicaciones tales como metrología de baja coherencia28 y procesamiento de materiales29. Un estudio reciente ha informado de un láser NLP de alrededor de 1550 nm en el que la presencia de fibra altamente no lineal en la cavidad conduce a un ensanchamiento del supercontinuo intracavitario con espectros de salida que abarcan cientos de nm30. Sin embargo, se descubrió que lograr estos anchos de banda particulares requería una optimización de prueba y error altamente precisa del absorbente saturable basado en la rotación de polarización no lineal. En este documento, informamos un estudio experimental adicional de un láser NLP de banda ancha, donde escaneamos la operación del láser en 50,000 configuraciones de polarización y cuantificamos que los anchos de banda más amplios se generan en solo \(\sim\) 0.5% de los casos en relación con el total espacio de parámetros muestreados de la operación del láser. Para el acceso sistemático a este régimen de ancho de banda amplio, utilizamos un algoritmo genético que reemplaza con éxito la prueba y el error para optimizar automáticamente la alineación de la cavidad.

La Figura 1 muestra la configuración experimental, que se basa en el sistema descrito anteriormente en la Ref.30. El láser es una cavidad anular unidireccional y utiliza fibra que no conserva la polarización. Las longitudes de fibra y los parámetros son los siguientes. El segmento AB consta de 11 m de fibra dopada con erbio (EDF), el segmento BD consta de 1,8 m de fibra monomodo estándar (SMF-28), el segmento DE consta de 12 m de fibra altamente no lineal (HNLF) y los segmentos EF y GA consta de 4,3 m y 3,1 m de SMF-28 respectivamente. El EDF tiene un parámetro de dispersión \(\beta _2 = +40 \times 10^{-3}\,{\text{ps}}^2\,{\text{m}}^{-1}\), y parámetro no lineal \(\gamma = 6.0 \times 10^{-3}\,{\text{W}}^{-1}\,{\text{m}}^{-1}\). Los parámetros de dispersión de SMF-28 son \(\beta _2 = -21,7\times 10^{-3}\,{\text{ps}}^2\,{\text{m}}^{-1}\) , \(\beta _3 = +86.0 \times 10^{-6}\,{\text{ps}}^3\,{\text{m}}^{-1}\), y parámetro no lineal \( \gamma = 1,1 \times 10^{-3}\,{\text{W}}^{-1}\,{\text{m}}^{-1}\). El HNLF tiene parámetros de dispersión \(\beta _2 = -5.23\times 10^{-3}\,{\text{ps}}^2\,{\text{m}}^{-1}\), \ (\beta _3 = +42,8\times 10^{-6}\,\text{ps}^3\,\text{m}^{-1}\) y parámetro no lineal \(\gamma = 18,4 \times 10 ^{-3}\,\text{W}^{-1}\,\text{m}^{-1}\). Todos los parámetros de dispersión y no linealidad se especifican a 1550 nm y la dispersión neta de la cavidad es + 0,17 ps\(^2\).

Esquema del láser NLP y nuestra configuración experimental. Las etiquetas AH se refieren a diferentes segmentos de fibra. El segmento absorbente saturable está entre F y G. La figura también muestra cómo la retroalimentación del analizador de espectro óptico (OSA) y el espectro de potencia calculado del osciloscopio (panel inferior izquierdo) se utilizan como entradas para el algoritmo genético para la optimización del láser. aislador ISO; \(\theta _1\) y \(\theta _4\) placa de cuarto de onda, \(\theta _2\) y \(\theta _3\) placa de media onda; Divisor de haz polarizador PBS, fibra dopada con erbio EDF, fibra altamente no lineal HNLF, multiplexor por división de longitud de onda WDM.

Un segmento de espacio libre FG de \(\sim\) de 40 cm de óptica masiva incluye un absorbente saturable basado en rotación de polarización no lineal. Como se muestra en la figura, la entrada al absorbente saturable encuentra secuencialmente una placa de cuarto de onda (ángulo \(\theta _1\)), una placa de media onda (ángulo \(\theta _2\)), un divisor de haz polarizador ( PBS), un filtro supergaussiano, una placa de media onda (ángulo \(\theta _3\)), y una placa de cuarto de onda (ángulo \(\theta _4\)). Esta configuración permite una pérdida dependiente de la polarización para discriminar entre el funcionamiento de onda pulsada y continua (CW) en un láser de fibra31. Las placas de ondas se colocaron en etapas de rotación motorizadas (Thorlabs PRM128) controladas por servomotores de CC programables (Thorlabs KDC101). El filtro espectral después del PBS (Andover (155FSX10-25) tenía un ancho de banda de 10 nm (FWHM) y una transmisión máxima del 80 %, y se usa para controlar el ancho de banda de los pulsos reinyectados en el EDF8,32. El EDF se bombeó codireccionalmente a 976 nm, y se observó un comportamiento pulsado similar al ruido en todos los valores de potencia de bombeo por encima del umbral de bombeo de 40 mW donde se observa por primera vez el funcionamiento del láser pulsado. La salida del láser se muestreó en varios puntos, como se muestra en la figura, para la caracterización espectral y temporal. como se describe a continuación. La tasa de repetición de la cavidad es de 6,28 MHz (tiempo de ida y vuelta de \(\sim\) 159 ns.)

En todas las potencias de bombeo, se encontró que las características espectrales dependían sensiblemente de los ajustes precisos de las placas de ondas en el absorbente saturable, lo cual es, por supuesto, una propiedad bien conocida de los láseres modelados a través de la rotación de polarización no lineal33. Para investigar esto más a fondo, establecimos la potencia de la bomba en 195 mW (muy por encima del umbral de \(\sim\) 40 mW) y luego variamos las orientaciones angulares de las placas de ondas para caracterizar efectivamente los diferentes estados de operación del láser en su totalidad. rangos Esto se realizó utilizando muestreo de hipercubo latino para generar 50 000 cuádruples (\(\theta _1,\theta _2,\theta _3,\theta _4\)) para muestrear aleatoriamente los ajustes angulares de las placas de cuarto de onda (\(\theta _1 ,\theta _4\)) sobre el rango \([0,\pi ]\), y las placas de media onda (\(\theta _2,\theta _4\)) sobre el rango \([0,\pi /2]\). Para cada configuración de los ángulos de la placa de onda, medimos el espectro promedio de la salida del láser después del HNLF utilizando un OSA integrador (Anritsu MS9710B) en un intervalo de 1500 a 1750 nm. Notamos que el ancho de banda espectral del láser en realidad puede extenderse por encima de 2100 nm en el nivel de -30 dB debido a la ampliación del supercontinuo en el HNLF30, pero medir este rango de longitud de onda completo en realidad requiere la concatenación de espectros de dos detectores. Sin embargo, como veremos a continuación, descubrimos que simplemente optimizar el ancho espectral medido hasta 1750 nm utilizando el Anritsu MS9710B fue suficiente para identificar el régimen operativo de banda ancha objetivo. (Tenga en cuenta que, una vez optimizado, caracterizamos el ancho de banda operativo completo mediante un espectrómetro Ocean Optics NIRQuest512 que permitió realizar mediciones en un rango espectral ampliado). También utilizamos un fotodiodo rápido (Thorlabs DET08CFC/M-5 GHz) y un osciloscopio de 4 GHz (Rohde & Schwarz RTO2044) a partir del cual se calculó un espectro de potencia de intensidad basado en FFT (ver Fig. 1). Como discutimos a continuación, podemos extraer una métrica de contraste del pico armónico fundamental en este espectro para proporcionar una medida conveniente de operación en el régimen NLP.

Para ilustrar los diferentes regímenes de comportamiento del láser que se observan en función del espacio multidimensional de las orientaciones de las placas de ondas, representamos en la Fig. 2a el ancho de banda espectral medido (en el nivel de − 20 dB) en función de los pares de ángulos de las placas de ondas \ (\theta _3,\theta _4\) en sus rangos completos. Tenga en cuenta que la dependencia del ancho de banda en la posición de la placa de onda está en un espacio de cuatro dimensiones tal que los resultados en la figura corresponden a una proyección a través del plano \(\theta _3,\theta _4\) en el espacio donde los cuatro ángulos están siendo escaneado simultáneamente. En otras palabras, los ángulos \(\theta _1,\theta _2\) varían en cada punto representado en el plano \(\theta _3,\theta _4\). Tenga en cuenta que se obtienen resultados similares al graficar contra otros pares de ángulos de polarización.

(a) Representación gráfica en color falso de cómo varía el ancho de banda espectral de − 20 dB de la salida del láser en función de los ángulos de la placa de onda \(\theta _3\) y \(\theta _4\) con una potencia de bombeo de 195 mW. (b) Una vista ampliada sobre la región indicada por el cuadrado blanco en (a) para ilustrar la rareza de los estados operativos de anchos de banda superiores a \(\sim\) 100 nm (correspondientes a las regiones rojas en el gráfico).

Los resultados en la Fig. 2a revelan las características esenciales de la dinámica y muestran que los estados de pulso similares al ruido de ancho de banda que exceden \(\sim\) 20 nm existen en "islas" relativamente bien definidas dentro de un espacio de estado más amplio donde el la operación del láser está asociada con la operación de onda de banda estrecha o casi continua. Los anchos de banda más amplios que exceden \(\sim\) 100 nm ocupan solo una fracción muy pequeña de los estados de salida observados y se observan para combinaciones muy particulares de posiciones de placas de onda, como se muestra en la vista ampliada en la Fig. 2b. La potencia de salida del láser promedio (medida después del punto C en la cavidad) era típicamente \(\sim\) 3 mW para los puntos operativos dentro de las islas de banda ancha y típicamente \(\sim\) 3,5 mW en los regímenes de banda estrecha. Tenga en cuenta que la aleatoriedad de estas ubicaciones en el espacio de polarización se atribuye a la birrefringencia aleatoria en la cavidad debido al uso de fibra que no conserva la polarización.

La variación en las propiedades espectrales a lo largo del espacio de polarización también se muestra en la Fig. 3. Aquí, las curvas grises superponen 2000 espectros medidos con Anritsu OSA, seleccionados al azar de la exploración completa de parámetros. La figura destaca un espectro de banda estrecha asociado con la operación de ondas casi continuas (línea negra discontinua), así como un espectro de banda ancha observado en el régimen NLP (línea negra continua). El recuadro representa un espectro de banda ancha típico medido con el espectrómetro NIRQuest para mostrar la extensión espectral por encima de 1750 nm.

2000 espectros medidos con Anritsu OSA, seleccionados aleatoriamente del escaneo completo (curvas grises). También se muestran ejemplos específicos de un espectro de banda estrecha (línea negra discontinua) y un espectro de banda ancha (línea negra continua). El recuadro representa un espectro de banda ancha medido con el espectrómetro NIRQuest para mostrar la extensión espectral por encima de 1750 nm.

Para discutir las propiedades estadísticas de los diferentes regímenes de operación del láser vistos en este escaneo, la Fig. 4 traza un histograma del ancho de banda del láser de -20 dB calculado a partir del conjunto completo de 50,000 mediciones espectrales. El gráfico principal utiliza un eje vertical logarítmico, mientras que el recuadro muestra una vista explosionada en una escala lineal. La distribución es fuertemente de cola larga y, de hecho, solo alrededor de 1000 espectros medidos (2% del conjunto de datos medido total) tienen un ancho de banda superior a 20 nm. De hecho, la operación a un ancho de banda superior a 20 nm puede tomarse como un indicador útil de entrada en el régimen NLP, ya que aquí es donde los puntos comienzan a agruparse en las regiones localizadas que se muestran en la Fig. 2. Los anchos de banda más amplios constituyen una fracción aún más pequeña. de los estados operativos, con solo \(\sim\) 0,5% de los anchos de banda medidos que superan los 100 nm en el nivel de − 20 dB.

Histograma de los anchos de banda medidos de − 20 dB del escaneo de cavidad completa de 50,000 configuraciones de polarización del absorbente saturable. El gráfico principal utiliza una escala logarítmica para el eje vertical, mientras que el recuadro muestra una vista detallada en una escala lineal para ilustrar la naturaleza de cola larga de la distribución.

La localización de la orientación de polarización óptima de un láser NLP generalmente se realiza mediante prueba y error, pero ahora discutimos cómo este proceso puede ser reemplazado por un algoritmo genético (GA). Nuestro uso de la optimización GA en lugar de otros métodos de gradiente aquí está motivado por varias razones. En primer lugar, observamos que la comparación entre GA y otros métodos de gradiente sigue siendo un tema activo de investigación en el aprendizaje automático, y se sabe que ambas técnicas tienen ventajas y desventajas34. Dicho esto, se sabe que los métodos basados en gradientes muestran dificultades particulares con espacios de función objetivo ruidosos y cálculos de gradientes inexactos, y para el régimen particular que buscamos optimizar (desde una operación caótica no modelada hasta una operación modelada de banda ancha) un método GA es más adecuado . También destacamos que las técnicas GA se han aplicado previamente a otros láseres de fibra modelados pasivamente35,36, y otra motivación específica de nuestro trabajo fue probar el rendimiento de un GA para un láser de pulso similar al ruido. Al mantener el método de optimización igual que en estudios anteriores, fue posible confirmar la utilidad específica del enfoque GA para un láser con dinámica intracavitaria de banda ancha compleja.

Nuestro GA se resume de la siguiente manera. Cada conjunto particular de 4 orientaciones de placas de onda (\(\theta _1,\theta _2,\theta _3,\theta _4\)) describe un "individuo", y la configuración de cada placa de onda constituye un "gen". Consideramos una población de 50 individuos con genes iniciales (ángulos) que se seleccionan aleatoriamente y, en función de las características de salida del láser, calculamos (y minimizamos) una función objetivo definida para discriminar entre la operación de NLP de banda ancha y otros modos de CW de banda estrecha. o emisión cuasi-CW en la cavidad. En este contexto, observamos que es esencial que escaneemos las cuatro placas de ondas. Por ejemplo, si solo variamos \(\theta _3\) y \(\theta _4\) sin variar también \(\theta _1\) y \(\theta _2\), no hay garantía de que alcancemos el el régimen de ancho de banda más amplio ya que esto dependería críticamente de las configuraciones fijas particulares de \(\theta _1\) y \(\theta _2\). También es necesario escanear las placas de ondas en sus rangos angulares completos. Específicamente, aunque las islas localizadas que se ven en la Fig. 2a podrían sugerir que podríamos ubicar el ancho de banda óptimo escaneando un rango angular limitado, la configuración de polarización particular asociada con la operación de banda ancha es altamente sensible a las variaciones en la birrefringencia aleatoria de la fibra debido a factores ambientales. Como resultado, un espacio de búsqueda angular reducido sería válido solo por un período de tiempo finito. Para la utilidad más general de la técnica, se requiere buscar en todo el espacio de parámetros.

Nuestro AG tiene como objetivo minimizar la función objetivo compuesta definida como: \(C = S_{\text{peak}} /S_{\text{ref}} - \delta \lambda / \delta \lambda _{\text{ref} }\) donde el primer término selecciona la aparición de un fuerte pico armónico fundamental en el espectro de potencia de intensidad (ver Fig. 1), y el segundo término selecciona la generación de un espectro óptico de banda ancha. En particular, con respecto al primer término, \(S_{\text{pico}}\) es el valor medio del pico armónico fundamental calculado dentro de \(\pm 200\) kHz de la frecuencia de repetición del láser, y el valor de referencia de \ (S_{\text{ref}} = -\,35\) dBm. Cuando el láser está mal sincronizado, el valor de \(S_{\text{peak}}\) se aproxima al piso de ruido espectral (alrededor de \(-80\) dBm) de modo que la contribución del primer término a la función objetivo es grande. Por el contrario, la presencia de un pico armónico fuerte asociado con el modelado da como resultado que \(S_{\text{pico}}\) aumente hacia el valor de referencia, por lo que la contribución del primer término a la función objetivo disminuye. En cuanto al segundo término, \(\delta \lambda\) es el ancho de banda cuadrático medio del espectro medido en el OSA, y \(\delta \lambda _{\text{ref}}=10\) nm es una referencia valor. Dado que el segundo término está asociado con un signo menos, aumentar el ancho de banda en relación con la referencia actúa para minimizar la función objetivo. Dado que la función objetivo se basa en dos componentes (el pico armónico y el ancho de banda), es importante que se ponderen adecuadamente. Dicha ponderación se incluye a través de los parámetros de referencia \(S_{\text{ref}}\) y \(\delta \lambda _{\text{ref}}\), y los valores proporcionados anteriormente se basaron en pruebas exhaustivas para garantizar que la AG no mostró un comportamiento divergente. De hecho, probamos el GA durante más de 100 generaciones y no encontramos ninguna evidencia de divergencia. También observamos que cualquier posible divergencia relacionada con el ancho de banda estará limitada por la ventana de transmisión de los diversos elementos del sistema (fibra SMF28 y HNLF, acopladores, etc.), lo que dará como resultado un valor mínimo finito de la función objetivo.

El algoritmo itera usando técnicas GA estándar37,38. Para cada generación subsiguiente, se seleccionan 3 individuos como élite y se propagan de forma determinista a la siguiente generación sin cambio de genes. Luego se aplica una fracción de cruce de 0,7 a los individuos que no pertenecen a la élite para generar 33 individuos en la siguiente generación que se construyen combinando genes de individuos con los valores de aptitud más bajos. Los individuos restantes se construyen a partir de la mutación. Luego iteramos y monitoreamos la evolución de los valores de aptitud durante varias generaciones. Toda la codificación se realizó en MATLAB utilizando la caja de herramientas de optimización global. Las fracciones de élite y cruzadas se basaron en parametrizaciones de algoritmos típicos, pero se descubrió que el GA funciona en una amplia gama de valores.

Los resultados típicos del procedimiento de optimización GA se muestran en la Fig. 5. Específicamente, durante 20 generaciones, la Fig. 5a traza la función objetivo media calculada sobre los 50 individuos de la población (estrellas rojas), así como la función objetivo mínima para el mejores individuos (estrellas negras). Para completar, la Fig. 5b muestra los espectros de los mejores individuos para generaciones seleccionadas como se indica en el eje de la derecha. La evolución de GA que se muestra en la figura revela que rápidamente entramos en un régimen de convergencia. De hecho, para estos resultados particulares, el algoritmo parece identificar el régimen óptimo después de solo 2 generaciones, aunque la evolución precisa para cualquier experimento en particular depende de los genes iniciales que se seleccionan al azar. No obstante, las pruebas adicionales revelaron que entre 2 y 4 generaciones para entrar en el régimen óptimo era típico.

También remarcamos que existe una pequeña variación en el mejor valor de la función objetivo que se atribuye a la histéresis residual en la operación del láser, un efecto bien conocido en este tipo de láseres39. Una vez que el GA ha convergido, las características espectrales son visualmente idénticas a la curva negra sólida que se muestra en la Fig. 3, asociada con anchos de banda de − 20 dB de \(\sim\) 170 nm. Tenga en cuenta que realizamos pruebas exhaustivas con múltiples ejecuciones del GA a partir de diferentes condiciones iniciales, y todas arrojaron resultados similares a los de la Fig. 5 con anchos de banda comparables de − 20 dB después de la optimización. También probamos el rendimiento del algoritmo para poblaciones en el rango de 20 a 100, y se encontró que la población de 50 para la que mostramos resultados aquí produce una convergencia confiable al régimen de banda ancha para cualquier condición inicial. No se obtuvo una mejora significativa en los resultados utilizando más de 20 generaciones.

(a) Evolución de la función objetivo a lo largo de 20 generaciones del algoritmo genético. En cada generación, mostramos la media de la población (estrellas rojas) y los individuos particulares correspondientes a los valores mínimos de aptitud (estrellas negras). (b) Para los datos en (a) mostramos el espectro del mejor individuo para las generaciones como se indica en el eje de la derecha.

Como conclusión general, estos resultados brindan una mayor comprensión del funcionamiento de los láseres NLP y brindan un ejemplo adicional de la utilidad de las técnicas de aprendizaje automático para optimizar el funcionamiento del láser en regímenes complejos. Nuestros experimentos han demostrado claramente la fuerte dependencia de la operación NLP en los ajustes precisos de los ajustes de polarización del absorbente saturable, y revelaron directamente la fracción muy pequeña del espacio de parámetros completo que está asociado con los anchos de banda más amplios. Sin embargo, a pesar de esta complejidad, se ha demostrado que la optimización automática mediante un algoritmo genético localiza de manera efectiva los regímenes operativos de ancho de banda más amplio asociados con anchos de banda de − 20 dB de \(\sim\) 170 nm en solo unas pocas generaciones (solo unos minutos de alineación). .)

Estos resultados representan una mejora significativa en comparación con la optimización de prueba y error (humana), donde la necesidad de monitorear varios instrumentos mientras se ajustan cuatro placas de onda da como resultado tiempos de alineación típicos de varias horas. En este contexto, anticipamos que el tiempo de búsqueda del algoritmo genético podría reducirse aún más con una instrumentación mejorada. Específicamente, nuestra configuración sufría de dos cuellos de botella particulares: (i) el uso de un OSA de escaneo para medir el espectro de cada individuo en la población y en cada generación; (ii) el uso de etapas de rotación controladas por motor a granel para modificar las orientaciones de la placa de onda en el absorbente saturable para cada individuo en la población y en cada generación. Si bien esta elección de equipo fue conveniente para la flexibilidad experimental en una configuración de laboratorio, existen alternativas disponibles que darían como resultado una adquisición y un ajuste significativamente más rápidos. Por ejemplo, podría ser posible usar un filtro de longitud de onda larga y un fotodetector simple para optimizar la extensión del espectro de salida, y un controlador de polarización integrado podría reemplazar el sistema masivo que empleamos. En un entorno industrial, deberían lograrse tiempos de optimización de menos de un minuto.

Los datos están disponibles del autor correspondiente a petición razonable. Todo el código utilizado en el manuscrito era la suite GA estándar dentro de la caja de herramientas de optimización global de MATLAB.

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FM, CL, MH y JMD agradecen el apoyo del programa francés Investissements d'Avenir, proyecto ISITE-BFC (contrato ANR-15-IDEX-0003) y proyecto EUR (ANR-17-EURE-0002). GG y MH reconocen el apoyo de la Academia de Finlandia (Grants 318082, 333949, Flagship PREIN 320165). JMD y CF también reconocen el proyecto ANR-20-CE30-0004.

Universidad de Franche-Comté, Instituto FEMTO-ST, CNRS UMR 6174, 25000, Besançon, Francia

Coraline Lapre, Mathilde Hary y John M. Dudley

Laboratorio estatal clave de optoelectrónica integrada, Facultad de ciencia e ingeniería electrónica, Universidad de Jilin, Changchun, 130012, China

Fanchao Meng

Laboratorio de Fotónica, Universidad de Tampere, FI-33104, Tampere, Finlandia

Mathilde Hary y Goery Genty

Universidad de Borgoña, Laboratorio Interdisciplinario Carnot de Borgoña, CNRS UMR 6303, 21078, Dijon, Francia

Cristóbal Finot

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CL y FM contribuyeron por igual a este trabajo tanto en el desarrollo como en el estudio del sistema experimental y deben ser considerados primeros autores por igual. Todos los autores (CL, FM, CF, MH, GG, JMD) realizaron el análisis de datos y la interpretación de los resultados, y JMD también proporcionó la supervisión general del proyecto. Todos los autores contribuyeron a escribir el manuscrito.

Correspondencia a John M. Dudley.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Lapre, C., Meng, F., Hary, M. et al. Optimización del algoritmo genético de la operación de banda ancha en un láser de fibra de pulso similar al ruido. Informe científico 13, 1865 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-28689-8

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Recibido: 26 noviembre 2022

Aceptado: 23 de enero de 2023

Publicado: 01 febrero 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-28689-8

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