Name der Teilnehmerin: Sonja Gerlach
Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: Die Entwicklung von Lasersystemen für Forschung, medizinische und industrielle Nutzung zeigt einen starken Trend in Richtung höherer Leistung und Komplexität, begleitet von immer breiteren Anwendungsgebieten. Eine Anwendung von Hochleistungs-Lasersystemen ist die Beschleunigung von subatomaren Teilchen (Ionen) aus einem Plasma für Forschung in der medizinischen Physik sowie in der Materialwissenschaft. Dabei ist eine besondere Herausforderung die Kontrolle der Ionenstrahleigenschaften, da diese von mehreren Laser- und Plasmaparametern abhängen. Die derzeitig genutzten cutting-edge Lasersysteme werden allerdings noch hauptsächlich manuell gesteuert, was die Entwicklung einer umfangreichen Softwareumgebung nötig macht, um die multidimensionalen Abhängigkeiten zu kontrollieren und zu optimieren.
In diesem Projekt sollen die Möglichkeiten einer Softwareumgebung am ‚Centre for Advanced Laser Applications‘, Garching, im Hinblick auf Automatisierung und Daten-Management analysiert und realisiert werden. Hier wird das 3 PetaWatt starke Atlas 3000 System zur Laser-Ionen-Beschleunigung verwendet. Durch systematische Beobachtung und Analyse der gemessenen Parameter soll zunächst ein tieferes Verständnis für die Laser-Ionen-Beschleunigung generiert werden. Im nächsten Schritt kann dieses dann genutzt werden, um die Ionenstrahleigenschaften zu optimieren. Für diesen Schritt wird die Möglichkeit zur Nutzung von Machine-Learning-Algorithmen zunächst bewertet und dann entsprechend eingesetzt.
Software Campus-Partner: Ludwig-Maximilians-Universität München & TRUMPF
Umsetzungszeitraum: 01.01.2022 – 31.12.2023