在传统自适应光学控制系统中，由于对准误差、驱动器非线性等因素的影响，变形镜会偏离预期的运行状态，传统的离线建模方法采用了变形镜的稳态数据，缺乏对非线性和时变因素的感知，导致模型估计不足，不利于充分发挥变形镜的校正能力。 

　　光电所自适应光学技术研究室团队提出一种深度学习控制模型，考虑了时变因素的影响，实现了系统的在线辨识，降低了对光学系统调整精度的要求。 

　　该研究工作得到了本领域学者的高度关注。相关论文发表于近期的光学期刊《Applied Optics》，且在期刊2019年3月下载量位列整个期刊前十。 

　　论文链接：https://www.osapublishing.org/ao/abstract.cfm?uri=ao-58-8-1998