Optimisation de l'algorithme génétique du fonctionnement à large bande dans un bruit

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 1865 (2023) Citer cet article

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Le régime d'impulsions de type bruit des lasers à fibre optique est très complexe et associé à une émission multi-échelle d'impulsions sub-picosecondes aléatoires sous une enveloppe beaucoup plus longue. Avec l'ajout d'une fibre hautement non linéaire dans la cavité, les lasers à impulsions de type bruit peuvent également présenter un élargissement de supercontinuum et la génération de spectres de sortie couvrant des centaines de nm. Cependant, l'obtention de ces largeurs de bande les plus larges nécessite une optimisation minutieuse de l'absorbant saturable basé sur la rotation de polarisation non linéaire, ce qui implique un très grand espace de paramètres potentiels. Ici, nous étudions les caractéristiques spectrales d'un laser à impulsions de type bruit à large bande en balayant le fonctionnement du laser sur un échantillon aléatoire de 50 000 paramètres de polarisation, et nous quantifions que ces bandes passantes les plus larges sont générées dans seulement \(\sim\) 0,5 % des cas. Nous montrons également qu'un algorithme génétique peut remplacer l'optimisation par essais et erreurs pour aligner la cavité pour ces états de fonctionnement à large bande.

La propagation d'impulsions ultracourtes dans la fibre optique est bien connue pour conduire à un large éventail de dynamiques et de processus non linéaires complexes tels que l'instabilité de modulation, l'évolution des solitons et des auto-similaires et la génération de supercontinuum1. Une gamme relativement large de dynamiques peut être observée dans les lasers à fibre verrouillés en mode, où le concept de soliton dissipatif en particulier a fourni un cadre puissant dans lequel interpréter les nombreuses classes différentes de fonctionnement laser qui sont observées2,3,4,5,6,7. Du point de vue des applications, la plupart des études sur les lasers à fibre se sont concentrées sur des conceptions qui produisent des trains d'impulsions très réguliers8,9, mais il y a également eu une étude approfondie d'un point de vue fondamental sur les instabilités laser. En effet, l'étude des instabilités dans les lasers à fibre a conduit à de nouvelles connaissances sur des processus tels que la formation de molécules solitons10,11,12, la formation de motifs temporels complexes dans les lasers13,14,15, l'émergence d'ondes solitons voyous14,16, ainsi que l'intermittence et les transitions apériodiques entre différents régimes de stabilité et d'instabilité17,18.

Un mode de fonctionnement des lasers à fibre particulièrement instable est le régime « impulsion de type bruit » (NLP), où un grand nombre (100 à 1000) d'impulsions ultrarapides évoluent de manière aléatoire sous une enveloppe beaucoup plus large19. Le régime NLP a fait l'objet de nombreuses expériences récentes20,21,22,23,24,25,26,27, ainsi que de démonstrations dans des applications telles que la métrologie à faible cohérence28 et le traitement des matériaux29. Une étude récente a rapporté un laser NLP autour de 1550 nm où la présence d'une fibre hautement non linéaire dans la cavité conduit à un élargissement du supercontinuum intracavité avec des spectres de sortie couvrant des centaines de nm30. Cependant, l'obtention de ces bandes passantes particulières s'est avérée nécessiter une optimisation très précise par essais et erreurs de l'absorbant saturable basé sur la rotation de polarisation non linéaire. Dans cet article, nous rapportons une étude expérimentale plus approfondie d'un laser NLP à large bande, où nous analysons le fonctionnement du laser sur 50 000 paramètres de polarisation, et quantifions que les bandes passantes les plus larges sont générées dans seulement \(\sim\) 0,5 % des cas par rapport à l'espace paramétrique échantillonné complet du fonctionnement du laser. Pour un accès systématique à ce régime à large bande passante, nous utilisons un algorithme génétique qui remplace avec succès les essais et erreurs pour optimiser automatiquement l'alignement de la cavité.

La figure 1 montre la configuration expérimentale, qui est basée sur le système décrit précédemment dans la réf.30. Le laser est une cavité annulaire unidirectionnelle et utilise une fibre non conservatrice de polarisation. Les longueurs et les paramètres des fibres sont les suivants. Le segment AB se compose de 11 m de fibre dopée à l'erbium (EDF), le segment BD se compose de 1,8 m de fibre monomode standard (SMF-28), le segment DE se compose de 12 m de fibre hautement non linéaire (HNLF) et les segments EF et GA se composent respectivement de 4,3 m et 3,1 m de SMF-28. L'EDF a un paramètre de dispersion \(\beta _2 = +40 \times 10^{-3}\,{\text{ps}}^2\,{\text{m}}^{-1}\) et un paramètre non linéaire \(\gamma = 6.0 \times 10^{-3}\,{\text{W}}^{-1}\,{\text{m}}^{-1}\). Les paramètres de dispersion SMF-28 sont \(\beta _2 = -21.7\times 10^{-3}\,{\text{ps}}^2\,{\text{m}}^{-1}\), \(\beta _3 = +86.0 \times 10^{-6}\,{\text{ps}}^3\,{\text{m}}^{-1}\) et le paramètre non linéaire \(\gam ma = 1,1 \times 10^{-3}\,{\text{W}}^{-1}\,{\text{m}}^{-1}\). Le HNLF a des paramètres de dispersion \(\beta _2 = -5,23\times 10^{-3}\,{\text{ps}}^2\,{\text{m}}^{-1}\), \(\beta _3 = +42,8\times 10^{-6}\,\text{ps}^3\,\text{m}^{-1}\) et un paramètre non linéaire \(\gamma = 18. 4 \fois 10^{-3}\,\text{W}^{-1}\,\text{m}^{-1}\). Tous les paramètres de dispersion et de non-linéarité sont spécifiés à 1550 nm, et la dispersion nette de la cavité est de + 0,17 ps\(^2\).

Schéma du laser NLP et de notre montage expérimental. Les étiquettes AH font référence à différents segments de fibres. Le segment absorbant saturable se situe entre F et G. La figure montre également comment la rétroaction de l'analyseur de spectre optique (OSA) et le spectre de puissance calculé de l'oscilloscope (panneau inférieur gauche) sont utilisés comme entrées de l'algorithme génétique pour l'optimisation laser. Isolateur ISO ; \(\theta _1\) et \(\theta _4\) plaque quart d'onde, \(\theta _2\) et \(\theta _3\) plaque demi-onde ; Séparateur de faisceau polarisant PBS, fibre dopée à l'erbium EDF, fibre hautement non linéaire HNLF, multiplexeur par répartition en longueur d'onde WDM.

Un segment d'espace libre \(\sim\) optique de masse de 40 cm FG comprend un absorbeur saturable basé sur la rotation de polarisation non linéaire. Comme le montre la figure, l'entrée de l'absorbant saturable rencontre séquentiellement une lame quart d'onde (angle \(\theta _1\)), une lame demi-onde (angle \(\theta _2\)), un séparateur de faisceau polarisant (PBS), un filtre supergaussien, une lame demi-onde (angle \(\theta _3\)) et une lame quart d'onde (angle \(\theta _4\)). Cette configuration permet à une perte dépendante de la polarisation de faire la distinction entre le fonctionnement en onde pulsée et continue (CW) dans un laser à fibre31. Les lames d'onde ont été placées dans des étages de rotation motorisés (Thorlabs PRM128) contrôlés par des servomoteurs CC programmables (Thorlabs KDC101). Le filtre spectral après le PBS (Andover (155FSX10-25) avait une bande passante de 10 nm (FWHM) et une transmission de crête de 80%, et est utilisé pour contrôler la bande passante des impulsions réinjectées dans l'EDF8,32. L'EDF a été pompé de manière codirectionnelle à 976 nm et un comportement pulsé de type bruit a été observé à toutes les valeurs de puissance de pompe au-dessus du seuil de pompe de 40 mW où le fonctionnement du laser pulsé est observé pour la première fois. différents points comme indiqué sur la figure pour la caractérisation spectrale et temporelle comme décrit ci-dessous. Le taux de répétition de la cavité est de 6,28 MHz (temps aller-retour de \(\sim\) 159 ns.)

À toutes les puissances de pompe, les caractéristiques spectrales se sont révélées dépendantes de manière sensible des réglages précis des lames d'onde dans l'absorbant saturable, ce qui est bien sûr une propriété bien connue des lasers verrouillés en mode par rotation de polarisation non linéaire33. Pour approfondir cette question, nous avons réglé la puissance de la pompe à 195 mW (bien au-dessus du seuil de \(\sim\) 40 mW), puis nous avons fait varier les orientations angulaires des lames d'onde pour caractériser efficacement les différents états de fonctionnement du laser sur toutes leurs plages. Cela a été réalisé à l'aide d'un échantillonnage d'hypercube latin pour générer 50 000 quadruples (\(\theta _1,\theta _2,\theta _3,\theta _4\)) pour échantillonner de manière aléatoire les paramètres angulaires des plaques quart d'onde (\(\theta _1,\theta _4\)) sur la plage \([0,\pi ]\) et des plaques demi-onde (\(\theta _2,\theta _4 \)) sur la plage \([0,\pi /2]\). Pour chaque réglage des angles de la plaque d'onde, nous avons mesuré le spectre moyen de la sortie laser après le HNLF à l'aide d'un OSA d'intégration (Anritsu MS9710B) sur une plage de 1 500 à 1 750 nm. Nous notons que la bande passante spectrale du laser peut en fait s'étendre au-dessus de 2100 nm au niveau de -30 dB en raison de l'élargissement du supercontinuum dans le HNLF30, mais la mesure de cette plage de longueur d'onde complète nécessite en fait la concaténation des spectres de deux détecteurs. Cependant, comme nous le verrons ci-dessous, nous avons constaté que la simple optimisation de la largeur spectrale mesurée jusqu'à 1750 nm à l'aide de l'Anritsu MS9710B était suffisante pour identifier le régime de fonctionnement à large bande ciblé. (Notez qu'une fois optimisé, nous avons caractérisé la bande passante de fonctionnement complète à l'aide d'un spectromètre Ocean Optics NIRQuest512 qui permettait des mesures sur une plage spectrale étendue.) Nous avons également utilisé une photodiode rapide (Thorlabs DET08CFC/M-5 GHz) et un oscilloscope 4 GHz (Rohde & Schwarz RTO2044) à partir desquels un spectre de puissance d'intensité basé sur FFT a été calculé (voir Fig. 1). Comme nous en discutons ci-dessous, nous pouvons extraire une métrique de contraste à partir du pic harmonique fondamental dans ce spectre pour fournir une mesure pratique du fonctionnement dans le régime NLP.

Pour illustrer les différents régimes de comportement du laser observés en fonction de l'espace multidimensionnel des orientations de la plaque d'onde, nous traçons sur la Fig. 2a la bande passante spectrale mesurée (au niveau - 20 dB) en fonction des paires d'angles de la plaque d'onde \(\theta _3,\theta _4\) sur toutes leurs plages. Notez que la bande passante dépend de la position de la plaque d'onde dans un espace à quatre dimensions de sorte que les résultats de la figure correspondent à une projection à travers le plan \(\theta _3,\theta _4\) dans l'espace où les quatre angles sont balayés simultanément. En d'autres termes, les angles \(\theta _1,\theta _2\) sont eux-mêmes variés en chaque point tracé dans le plan \(\theta _3,\theta _4\). Notez que des résultats similaires sont obtenus lors du traçage par rapport à d'autres paires d'angles de polarisation.

( a ) Tracé en fausses couleurs cartographiant comment la bande passante spectrale - 20 dB de la sortie laser varie en fonction des angles de la plaque d'onde \ (\ theta _3 \) et \ (\ theta _4 \) avec une puissance de pompe à 195 mW. (b) Une vue élargie sur la région indiquée par le carré blanc en (a) pour illustrer la rareté des états de fonctionnement des bandes passantes dépassant \(\sim\) 100 nm (correspondant aux régions rouges dans le tracé).

Les résultats de la figure 2a révèlent les caractéristiques essentielles de la dynamique et montrent que les états d'impulsion de type bruit de bande passante dépassant \(\sim\) 20 nm existent dans des "îlots" relativement bien définis dans un espace d'état plus large où le fonctionnement du laser est associé à un fonctionnement en onde à bande étroite ou quasi continue. Les largeurs de bande les plus larges dépassant \(\sim\) 100 nm n'occupent qu'une très petite fraction des états de sortie observés et sont observées pour des combinaisons très particulières de positions de la plaque d'onde, comme le montre la vue agrandie de la Fig. 2b. La puissance de sortie moyenne du laser (mesurée après le point C dans la cavité) était typiquement \(\sim\) 3 mW pour les points de fonctionnement dans les îlots à large bande et typiquement \(\sim\) 3,5 mW dans les régimes à bande étroite. Notez que le caractère aléatoire de ces emplacements dans l'espace de polarisation est attribué à la biréfringence aléatoire dans la cavité due à l'utilisation d'une fibre non conservatrice de polarisation.

La variation des propriétés spectrales dans l'espace de polarisation est également illustrée à la Fig. 3. Ici, les courbes grises superposent 2000 spectres mesurés avec l'Anritsu OSA, sélectionnés au hasard à partir du balayage complet des paramètres. La figure met en évidence un spectre à bande étroite associé à un fonctionnement en onde quasi continue (ligne noire en pointillés) ainsi qu'un spectre à large bande observé dans le régime NLP (ligne noire continue). L'encart trace un spectre large bande typique mesuré à l'aide du spectromètre NIRQuest pour montrer l'extension spectrale au-dessus de 1750 nm.

2000 spectres mesurés avec l'Anritsu OSA, sélectionnés aléatoirement à partir du balayage complet (courbes grises). Des exemples spécifiques d'un spectre à bande étroite (ligne noire en pointillés) et d'un spectre à large bande (ligne noire continue) sont également présentés. L'encart trace un spectre à large bande mesuré à l'aide du spectromètre NIRQuest pour montrer l'extension spectrale au-dessus de 1750 nm.

Pour discuter des propriétés statistiques des différents régimes de fonctionnement du laser observés dans ce balayage, la figure 4 trace un histogramme de la bande passante laser à - 20 dB calculée à partir de l'ensemble complet de 50 000 mesures spectrales. Le graphique principal utilise un axe vertical logarithmique, tandis que l'encart montre une vue éclatée sur une échelle linéaire. La distribution est fortement à longue queue et en effet, seuls environ 1000 spectres mesurés (2% du jeu de données total mesuré) ont une bande passante supérieure à 20 nm. En effet, le fonctionnement à une bande passante supérieure à 20 nm peut être considéré comme un indicateur utile d'entrée dans le régime NLP, car c'est là que les points commencent à se regrouper dans les régions localisées illustrées à la Fig. 2. Les bandes passantes les plus larges constituent une fraction encore plus petite des états de fonctionnement, avec seulement \(\sim\) 0,5 % des bandes passantes mesurées dépassant 100 nm au niveau de -20 dB.

Histogramme des bandes passantes mesurées - 20 dB à partir du balayage complet de la cavité de 50 000 réglages de polarisation de l'absorbant saturable. Le graphique principal utilise une échelle logarithmique pour l'axe vertical tandis que l'encart montre une vue éclatée sur une échelle linéaire pour illustrer la nature à longue queue de la distribution.

La localisation de l'orientation de polarisation optimale d'un laser NLP est généralement effectuée par essais et erreurs, mais nous discutons maintenant de la manière dont ce processus peut être remplacé par un algorithme génétique (GA). Notre utilisation de l'optimisation GA plutôt que d'autres méthodes de gradient ici est motivée pour plusieurs raisons. Tout d'abord, nous notons que la comparaison entre GA et d'autres méthodes de gradient reste un sujet de recherche actif en apprentissage automatique, et les deux techniques sont connues pour avoir des avantages et des inconvénients34. Cela dit, les méthodes basées sur le gradient sont connues pour présenter des difficultés particulières avec des espaces fonctionnels objectifs bruyants et des calculs de gradient imprécis, et pour le régime particulier que nous cherchons à optimiser (du fonctionnement chaotique non verrouillé au mode verrouillé à large bande), une méthode GA est plus appropriée. Nous remarquons également que les techniques GA ont déjà été appliquées à d'autres lasers à fibre à verrouillage de mode passif35,36, et une autre motivation spécifique de notre travail était de tester les performances d'un GA pour un laser à impulsions de type bruit. En gardant la même méthode d'optimisation que les études précédentes, il a été possible de confirmer l'utilité spécifique de l'approche GA pour un laser avec une dynamique intracavité à large bande complexe.

Notre GA se résume comme suit. Chaque ensemble particulier de 4 orientations de la plaque d'onde (\(\theta _1,\theta _2,\theta _3,\theta _4\)) décrit un "individu", le réglage de chaque plaque d'onde constituant un "gène". Nous considérons une population de 50 individus avec des gènes initiaux (angles) sélectionnés au hasard et, sur la base des caractéristiques de sortie laser, nous calculons (et minimisons) une fonction objectif définie afin de discriminer entre le fonctionnement NLP à large bande et d'autres modes d'émission CW à bande étroite ou quasi-CW dans la cavité. Dans ce contexte, nous notons qu'il est essentiel de balayer les quatre lames d'onde. Par exemple, si nous ne faisions varier que \(\theta _3\) et \(\theta _4\) sans faire également varier \(\theta _1\) et \(\theta _2\), il n'y a aucune garantie que nous atteindrions le régime de bande passante le plus large car cela dépendrait essentiellement des paramètres fixes particuliers \(\theta _1\) et \(\theta _2\). Il est également nécessaire de balayer les lames d'onde sur toutes leurs plages angulaires. Plus précisément, bien que les îlots localisés illustrés à la Fig. 2a puissent suggérer que nous pourrions localiser la bande passante optimale en balayant une plage angulaire limitée, les paramètres de polarisation particuliers associés au fonctionnement à large bande sont très sensibles aux variations de la biréfringence aléatoire des fibres dues à des facteurs environnementaux. Par conséquent, un espace de recherche angulaire réduit ne serait valide que pour une période de temps finie. Pour l'utilité la plus générale de la technique, une recherche sur l'espace complet des paramètres est nécessaire.

Notre GA vise à minimiser la fonction objective composée définie comme : \(C = S_{\text{peak}} /S_{\text{ref}} - \delta \lambda / \delta \lambda _{\text{ref}}\) où le premier terme sélectionne l'apparition d'un fort pic harmonique fondamental dans le spectre de puissance d'intensité (voir Fig. 1), et le second terme sélectionne la génération d'un spectre optique à large bande. En particulier concernant le premier terme, \(S_{\text{peak}}\) est la valeur moyenne du pic harmonique fondamental calculé à \(\pm 200\) kHz de la fréquence de répétition du laser, et la valeur de référence de \(S_{\text{ref}} = -\,35\) dBm. Lorsque le laser est mal verrouillé en mode, la valeur de \(S_{\text{peak}}\) se rapproche du plancher de bruit spectral (autour de \(-80\) dBm) de sorte que la contribution du premier terme à la fonction objectif est importante. En revanche, la présence d'un fort pic harmonique associé au verrouillage de modèle entraîne une augmentation de \(S_{\text{peak}}\) vers la valeur de référence, de sorte que la contribution du premier terme à la fonction objectif diminue. Concernant le deuxième terme, \(\delta \lambda\) est la bande passante quadratique moyenne du spectre mesurée sur l'OSA, et \(\delta \lambda _{\text{ref}}=10\) nm est une valeur de référence. Le second terme étant associé à un signe moins, l'augmentation de la bande passante par rapport à la référence a pour effet de minimiser la fonction objectif. Étant donné que la fonction objectif est basée sur deux composants (le pic harmonique et la bande passante), il est important que ceux-ci soient correctement pondérés. Cette pondération est incluse dans les paramètres de référence \(S_{\text{ref}}\) et \(\delta \lambda _{\text{ref}}\), et les valeurs indiquées ci-dessus étaient basées sur des tests approfondis pour s'assurer que l'AG n'affichait pas de comportement divergent. En effet, nous avons testé l'AG sur plus de 100 générations et n'avons trouvé aucune preuve de divergence. Nous notons également que toute divergence potentielle liée à la bande passante sera limitée par la fenêtre de transmission des différents éléments du système (la fibre SMF28 et HNLF, les coupleurs, etc.) ce qui se traduira par une valeur minimale finie de la fonction objectif.

L'algorithme effectue une itération à l'aide des techniques GA standard37,38. Pour chaque génération suivante, 3 individus sont sélectionnés comme élite et se propagent de manière déterministe jusqu'à la génération suivante sans changement de gènes. Une fraction de croisement de 0,7 est ensuite appliquée aux individus non élites pour générer 33 individus dans la génération suivante qui sont construits en combinant les gènes des individus ayant les valeurs de fitness les plus faibles. Les individus restants sont construits à partir de mutations. Ensuite, nous itérons et surveillons l'évolution des valeurs de fitness sur plusieurs générations. Tout le codage a été effectué dans MATLAB à l'aide de la boîte à outils Global Optimization. Les fractions d'élite et de croisement étaient basées sur des paramétrisations d'algorithmes typiques, mais l'AG s'est avéré fonctionner sur une large gamme de valeurs.

Les résultats typiques de la procédure d'optimisation GA sont présentés à la Fig. 5. Plus précisément, sur 20 générations, la Fig. 5a trace la fonction objectif moyenne calculée sur les 50 individus de la population (étoiles rouges), ainsi que la fonction objectif minimale pour les meilleurs individus (étoiles noires). Pour être complet, la figure 5b montre les spectres des meilleurs individus pour les générations sélectionnées, comme indiqué sur l'axe de droite. L'évolution de GA montrée sur la figure révèle que nous entrons rapidement dans un régime de convergence. En effet, pour ces résultats particuliers, l'algorithme semble identifier le régime optimal après seulement 2 générations, bien que l'évolution précise pour une expérience particulière dépende des gènes initiaux sélectionnés au hasard. Néanmoins, des tests supplémentaires ont révélé qu'entre 2 et 4 générations pour entrer dans le régime optimal étaient typiques.

Nous remarquons également qu'il existe une petite variation dans la meilleure valeur de la fonction objectif qui est attribuée à l'hystérésis résiduelle dans le fonctionnement du laser, un effet bien connu dans de tels lasers39. Une fois que le GA a convergé, les caractéristiques spectrales sont visuellement identiques à la courbe noire continue représentée sur la figure 3, associée à des bandes passantes de - 20 dB de \(\sim\) 170 nm. Notez que nous avons effectué des tests approfondis avec plusieurs exécutions de l'AG à partir de différentes conditions initiales, et ils ont tous donné des résultats similaires à ceux de la Fig. 5 avec des bandes passantes comparables à - 20 dB après optimisation. Nous avons également testé les performances de l'algorithme pour des populations comprises entre 20 et 100, et la population de 50 pour laquelle nous montrons les résultats ici s'est avérée produire de manière fiable une convergence vers le régime à large bande pour toute condition initiale. Aucune amélioration significative des résultats n'a été obtenue en utilisant plus de 20 générations.

(a) Évolution de la fonction objectif sur 20 générations de l'algorithme génétique. A chaque génération, on indique la moyenne de la population (étoiles rouges) et les individus particuliers correspondant aux valeurs minimales de fitness (étoiles noires). (b) Pour les données en (a), nous montrons le spectre du meilleur individu pour les générations comme indiqué sur l'axe de droite.

En conclusion générale, ces résultats fournissent un aperçu supplémentaire du fonctionnement des lasers NLP et fournissent un exemple supplémentaire de l'utilité des techniques d'apprentissage automatique pour optimiser le fonctionnement du laser dans des régimes complexes. Nos expériences ont clairement montré la forte dépendance du fonctionnement de la PNL sur les réglages précis des paramètres de polarisation de l'absorbant saturable, et ont directement révélé la très petite fraction de l'espace complet des paramètres qui est associée aux largeurs de bande les plus larges. Cependant, malgré cette complexité, il a été démontré que l'optimisation automatique à l'aide d'un algorithme génétique localisait efficacement les régimes de fonctionnement de bande passante les plus larges associés à des bandes passantes de - 20 dB de \(\sim\) 170 nm en seulement quelques générations (seulement quelques minutes d'alignement.)

Ces résultats représentent une amélioration significative par rapport à l'optimisation par essais et erreurs (humaine) où la nécessité de surveiller plusieurs instruments tout en ajustant quatre lames d'onde entraîne des temps d'alignement typiques de plusieurs heures. Dans ce contexte, nous prévoyons que le temps de recherche de l'algorithme génétique pourrait être encore réduit grâce à une instrumentation améliorée. Plus précisément, notre configuration souffrait de deux goulots d'étranglement particuliers : (i) l'utilisation d'un OSA à balayage pour mesurer le spectre pour chaque individu de la population et à chaque génération ; (ii) l'utilisation d'étages de rotation motorisés en vrac pour modifier les orientations de la lame d'onde dans l'absorbant saturable pour chaque individu de la population et à chaque génération. Alors que ce choix d'équipement était pratique pour la flexibilité expérimentale dans une configuration de laboratoire, il existe des alternatives disponibles qui se traduiraient par une acquisition et un ajustement beaucoup plus rapides. Par exemple, il pourrait être possible d'utiliser un filtre à grande longueur d'onde et un simple photodétecteur pour optimiser l'extension du spectre de sortie, et un contrôleur de polarisation intégré pourrait remplacer le système de masse que nous avons utilisé. Dans un environnement industriel, des temps d'optimisation inférieurs à une minute devraient être réalisables.

Les données sont disponibles auprès de l'auteur correspondant sur demande raisonnable. Tout le code utilisé dans le manuscrit était la suite GA standard de la boîte à outils MATLAB Global Optimization.

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FM, CL, MH et JMD reconnaissent le soutien du programme français Investissements d'Avenir, du projet ISITE-BFC (contrat ANR-15-IDEX-0003) et du projet EUR (ANR-17-EURE-0002). GG et MH reconnaissent le soutien de l'Académie de Finlande (Grants 318082, 333949, Flagship PREIN 320165). JMD et CF reconnaissent également le projet ANR-20-CE30-0004.

Université de Franche-Comté, Institut FEMTO-ST, CNRS UMR 6174, 25000, Besançon, France

Coraline Lapré, Mathilde Hary & John M. Dudley

State Key Laboratory of Integrated Optoelectronics, College of Electronic Science and Engineering, Jilin University, Changchun, 130012, Chine

Fanchao Meng

Laboratoire de photonique, Université de Tampere, FI-33104, Tampere, Finlande

Mathilde Hary & Goëry Genty

Université de Bourgogne, Laboratoire Interdisciplinaire Carnot de Bourgogne, CNRS UMR 6303, 21078, Dijon, France

Christophe Finot

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CL et FM ont contribué de manière égale à ce travail à la fois dans le développement et l'étude du système expérimental et doivent être considérés comme des premiers auteurs égaux. L'analyse des données et l'interprétation des résultats ont été effectuées par tous les auteurs (CL, FM, CF, MH, GG, JMD), et JMD a également assuré la supervision globale du projet. Tous les auteurs ont contribué à la rédaction du manuscrit.

Correspondance à John M. Dudley.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

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Lapre, C., Meng, F., Hary, M. et al. Optimisation de l'algorithme génétique du fonctionnement à large bande dans un laser à fibre à impulsions de type bruit. Sci Rep 13, 1865 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-28689-8

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Reçu : 26 novembre 2022

Accepté : 23 janvier 2023

Publié: 01 février 2023

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

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