Schnelle 4D-Einblicke in Materialien und Substanzen
Projekt entwickelt KI-basiertes Software-Framework, das Terabyte-große 4D-Tomographie-Daten auf Desktop-PC verarbeiten kann
Um Vorgänge im Mikrometerbereich wie etwa die Entladung einer Batterie sichtbar zu machen, brauchte man bisher leistungsfähige Computer, die Tage, wenn nicht gar Monate mit der Auswertung großer Mengen von 4D-Tomographie-Daten beschäftigt waren. Das Verbundprojekt KI4D4E plant nun ein Open-Source-Framework, mit dem Forschende Daten der 4D-Tomographie auf handelsüblichen PCs in kürzester Zeit auswerten und visualisieren können. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert das Vorhaben mit über 2,5 Millionen Euro. Koordiniert wird es durch das Institut für Technische Informatik (ITI) der Universität Stuttgart.
Die 4D In-Situ/Operando Röntgen-Tomographie einer kommerziellen Zink-Luft-Batterie zeigt die Auflösung der Zink-Partikel während des Entladens.
Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB), Tobias Arlt, Ingo Manke
Wie verhält sich die Elektrode einer Lithium-Batterie während der Entladung? Wie wachsen Blasen in basaltischem Schaum? Wie verändern sich Knochen, wenn man ein Implantat einsetzt? Solche und ähnliche Fragen können Forschende nicht mit einem einfachen Röntgenbild ergründen. Stattdessen braucht es leistungsstarke Synchrotron- oder Neuronen-Quellen, die zahlreiche 3D-Aufnahmen in zeitlicher Folge ermöglichen (4D-Tomographie). Dabei entstehen schnell Datenmengen im Terabyte-Bereich, die sich bislang nur mit viel Handarbeit und nicht systematisch auswerten lassen.
Hier setzt das Verbundprojekt KI4D4E („Ein KI-basiertes Framework für die Visualisierung und Auswertung der massiven Datenmengen der 4D-Tomographie für Endanwender von Beamlines“) an. Die daran beteiligten Partner planen ein Framework, das bereits auf handelsüblichen PC für Spieleanwendungen und mit 128 Gigabyte Arbeitsspeicher (RAM) läuft. Die Terabyte-großen Datenmengen sollen komprimiert im RAM abgelegt und in Echtzeit verarbeitet sowie visualisiert werden. Bei der Tomographie auftretende Artefakte – wie Rauschen oder Bewegungsunschärfen – wollen die Forschenden mit neuartigen Algorithmen zur Artefaktreduktion korrigieren; hierbei soll eine künstliche Intelligenz (KI) mit tiefen neuronalen Netzen zum Einsatz kommen.
Zeit- und ortsunabhängige Auswertung im Nachgang
Künftig werden Endanwender*innen ihre Materialien, Substanzen und Objekte wie gehabt an stationären Neuronen-Quellen oder Strahllinien mächtiger Forschungsgroßgeräte (Synchrotron-Beamlines) erfassen – die einmal gesammelten Messdaten allerdings können sie im Nachgang zeit- und ortsunabhängig auswerten. Ein entsprechend ausgestatteter Desktop-PC am eigenen Institut genügt.
Grundlage für das geplante Software-Framework ist ein als Open-Source verfügbares und erweiterbares Anwendungsprogramm, das Abbildungen dreidimensionaler Objekte darstellt. Dieser so genannte 3D-Voxel-Viewer wurde bereits 2014 an der Fakultät 5 (Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik) der Universität Stuttgart entwickelt. Am dortigen Institut für Technische Informatik (ITI) angesiedelt ist die Abteilung Computational Imaging Systems, die das Verbundprojekt koordiniert. Zu den weiteren Partnern zählen das Karlsruher Institut für Technologie, die Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung, das Forschungszentrum Jülich, die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, das Helmholtz-Zentrum Berlin für Materialien und Energie, das Helmholtz-Zentrum Hereon sowie die Universität Passau.
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