Wirre Teilchenbahnen aufgeschlüsselt

  • 23. July 2018

Neuer Algorithmus erkennt Trajektorien von Teilchen mit verschiedensten Massen und Kern­ladungs­zahlen.

Ein kleines Team vom Forschungs­institut iPattern der Hochschule Nieder­rhein hat für das National Super­conducting Cyclotron Laboratory (NSCL) an der Michigan State University (USA) einen Algorithmus entwickelt, um Mess­daten auswerten zu können. In dem riesigen Labor der US-Universität werden Kern­fusions­prozesse von Sternen untersucht, wo ständig aus leichteren Elementen schwerere Elemente gebildet werden. Um die dabei ablaufenden Prozesse besser zu verstehen, nutzen Physiker exotische Isotope, die ungewöhnliche Effekte zeigen können. Als Mess­technik kommen „Active Target Time Projection Chamber“ (AT-TPC) zum Einsatz.

Abb.: Christoph Dalitz (Mi.) mit Lukas Aymans (li.) und Jens Wilberg (re., Bild: HS Niederrhein)

Abb.: Christoph Dalitz (Mi.) mit Lukas Aymans (li.) und Jens Wilberg (re., Bild: HS Niederrhein)

Bei den Experimenten fallen große Daten­mengen an, deren Auswertung mit Methoden der Statistik und der Muster­erkennung automatisiert werden muss. Deshalb hatte Yassid Ayyad vom NSCL Ende 2016 Christoph Dalitz vom Institut für Muster­erkennung (iPattern) kontaktiert. Dalitz hatte zuvor auf einer Konferenz in Rom einen Algorithmus vorgestellt, der auf die Experimente in Spezial­fällen anwendbar war. Für andere Konstellationen musste jedoch ein neues Verfahren entwickelt werden. Eine Besonderheit der Experimente am NSCL ist nämlich, dass dabei Teilchen mit einem breiten Spektrum von Kern­ladungs­zahlen und Massen entstehen, die zu nicht mehr einfach zu beschreibenden Teilchen­bahnen führen.

Der Professor für Mathematik und Informatik am Fach­bereich Elektro­technik und Informatik entwarf auf Anregung des US-Physikers zusammen mit zwei Studierenden des Master­studien­gangs Informatik einen neuen Algorithmus. Dieser sollte in der Lage sein, große Daten­mengen schnell auszuwerten und zugleich Teilchen­bahnen verschiedenster Formen erkennen können. Im Rahmen seiner Master­arbeit implementierte der Student Lukas Aymans eine erste Version des Algorithmus.

Im Juni 2017 war Aymans, der inzwischen sein Studium abgeschlossen hat, für einen Monat an der Michigan State University zu Gast, um den neuen Algorithmus vor Ort in die Analyse-Software des NSCL zu integrieren. Anschließend hat der Student Jens Wilberg Professor Dalitz in umfang­reichen Experimenten bei der Verbesserung und Validierung des Algorithmus unterstützt. Mittler­weile ist das neue Verfahren in die Auswertungs­software am NSCL integriert. Christoph Dalitz sagt: „Es freut mich, dass wir mit an unserer Hoch­schule entwickelten Methoden der Muster­erkennung dazu beitragen können herauszufinden, was die Welt im Innersten zusammenhält.“

HS Niederrhein / DE

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