Autores
Ms.
Paula
Bañares Palacios
Fecha y hora
16 Oct 2026 - 10:30 Europe/London
Dirección
Aula
Idioma de la charla
Inglés
Número en la serie
1
Descripción
En este Trabajo de Fin de Máster se desarrolla y evalúa un sistema de Deep Learning guiado por la física para la reconstrucción de imágenes astronómicas de estrellas individuales y binarias adquiridas por el instrumento FastCam. El modelo integra redes convolucionales y capas recurrentes (LSTM) para modelar la correlación temporal de las perturbaciones del frente de onda, proyectadas sobre una base modal de Karhunen-Loève. El entrenamiento se realiza de forma auto-supervisada mediante una función de pérdida informada por el formalismo analítico de MFBD en el espacio de Fourier, prescindiendo de datos sintéticos etiquetados. Asimismo, se explora el impacto de cinco configuraciones de entrada basadas en representaciones espaciales y transformaciones de Fourier (módulo y fase).