Effektive Benchmarks für die Modellierung optischer Turbulenzen

Optisches Turbulenz stellt eine erhebliche Herausforderung für Kommunikationssysteme, gerichtete Energie-Systeme und Bildgebungssysteme dar, insbesondere in der atmosphärischen Grenzschicht. Eine effektive Modellierung der Stärke optischen Turbulenzen ist entscheidend für die Entwicklung und den Einsatz dieser Systeme. Der Mangel an Standardauswertungswerkzeugen, insbesondere langfristigen Datensätzen, Modellaufgaben, Metriken und Basismodellen, verhindert effektive Vergleiche zwischen Ansätzen und Modellen. Dies erschwert die Wiedergewinnung von Ergebnissen und führt zu Überanpassungen an lokalen Mikroklima-Bedingungen. Die Charakterisierung der Leistung durch Auswertungsmetriken gibt einige Aufschluss über die Anwendbarkeit eines Modells zur Vorhersage der Stärke optischer Turbulenzen. Diese Metriken sind jedoch nicht ausreichend, um die relative Qualität eines Modells zu verstehen. Wir stellen das Paket \texttt{otbench} vor, ein Python-Paket für sorgfältige Entwicklung und Auswertung von Vorhersagemodellen zur Stärke optischer Turbulenzen. Das Paket bietet eine konsistente Schnittstelle zur Auswertung von Optik-Turbulenz-Modellen auf einer Vielzahl von Benchmark-Aufgaben und Datensätzen. Das \texttt{otbench}-Paket enthält eine Reihe von Basismodellen, einschließlich statistischer, datengesteuerter und tiefer Lernmodelle (deep learning models), um einen Überblick über die relative Modellqualität zu geben. \texttt{otbench} unterstützt zudem die Hinzufügung neuer Datensätze, Aufgaben und Auswertungsmetriken. Das Paket ist unter \url{https://github.com/cdjellen/otbench} verfügbar.