Panorama

Digitale Werkzeuge für Sensoren und Quanten

27.11.2020 - Niedersachsen fördert fünf Digitalisierungsprojekte an der Universität Oldenburg.

Im Programm „Digi­talisierung in den Natur­wissenschaften“ fördert das Niedersächsische Wissenschafts­ministerium insgesamt fünf Vorhaben an der Universität Oldenburg für drei Jahre mit insgesamt knapp 4,5 Millionen Euro. Gemeinsam mit Partnern wollen die Oldenburger Forscher zum Beispiel die Nanowelt mit neuen digitalen Werkzeugen erkunden oder Systeme entwickeln, um Daten von Satelliten oder Umwelt­sensoren mit Hilfe von Verfahren der künstlichen Intelligenz automatisch auszuwerten. An drei der Projekte ist das Labor Niedersachsen des Deutschen Forschungs­zentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) als Partner beteiligt. 

„Innovative digitale Methoden ermöglichen es, große Daten­mengen zu analysieren und neues Wissen zu generieren. Gerade in den Natur­wissenschaften bieten KI-Verfahren die Chance, neue Forschungsfelder zu erschließen und unterschiedliche Disziplinen zu vernetzen. Ich freue mich, dass gleich fünf Oldenburger Projekte erfolgreich waren und mit digitalen Ansätzen wichtige Fragen der Grundlagen- und Umweltforschung bearbeiten“, sagte Universitäts­präsident Hans Michael Piper. Die Haupt­antragsteller der fünf geförderten Oldenburger Projekte sind die Physikerin Caterina Cocchi, Leiterin der Arbeitsgruppe Theoretische Festkörper­physik am Institut für Physik, und die Meeres­wissenschaftler Thomas Badewien, Thorsten Dittmar, Oliver Wurl und Oliver Zielinski vom Institut für Chemie und Biologie des Meeres (ICBM).

In Caterina Cocchis Projekt SMART – „Simulations meet experiments on the nanoscale: Opening up the quantum world to artificial intelligence“ –sollen quanten­mechanische Prozesse mit innovativen Methoden der Computerphysik und Ultrakurz­zeitphysik aufklärt werden, insbesondere die Interaktion von Licht und Materie auf der Skala von wenigen Nanometern. Das Team will zum Beispiel digitale Werkzeuge entwickeln, um die Ergebnisse von Experimenten und Simu­lationen automatisch zu vereinigen. Neue Visualisierungs­software soll zudem die Bewegung von Ladungsträgern innerhalb von Nano­materialien anschaulich sichtbar machen. Am Vorhaben saimidris – „Sailing Intelligent Micro Drifter Swarms“, das von Thomas Badewien geleitet wird, sind auch die Hochschule Emden/Leer und das DFKI als Partner beteiligt. Es hat als Ziel, kleine, intelligente Drift­körper zu entwickeln, die autonom mit den Meeres­strömungen treiben und sich wie ein Schwarm verhalten. Diese Drifter sollen mit Hilfe neu entwickelter Sensoren zum Beispiel eingesetzt werden, um die Verteilung von Schadstoffen in Meeresgebieten zu erkunden, in denen Wassermassen unter­schiedlichen Ursprungs aufeinandertreffen. Für die kleinen Driftkörper, die miteinander kommunizieren können, werden minia­turisierte Segel­antriebe am neuen Maritimen Technikum in Leer entwickelt.

Im Mittelpunkt von Thorsten Dittmars Projekt „Global Carbon Cycling and Complex Molecular Patterns in Aquatic Systems: Integrated Analyses Powered by Advanced Digitization Techniques“ steht das gelöste organische Material – eine rätselhafte Mischung unterschiedlichster kohlenstoffhaltiger Substanzen im Meer, die eine wichtige Rolle für das Weltklima spielt. Dittmar will ein existierendes Daten­managementsystem weiter­entwickeln, um die großen Datenmengen, die bei der Untersuchung des gelösten organischen Materials anfallen, zu ordnen, zu vergleichen und zu analysieren. Ziel ist es, Muster in den Daten zu erkennen und dadurch Rückschlüsse auf weltweite Stoffkreisläufe zu ziehen. Das Vorhaben NorthSat-X – „The North Sea from space: Using explainable artificial intelligence to improve satellite observations of climate change“ – von Oliver Wurl und Partnern vom ICBM und vom DFKI zielt darauf ab, die Qualität von Ferner­kundungsdaten von Satelliten vor allem für Küsten­regionen grundlegend zu verbessern. Das Team entwickelt dafür auf maschinellem Lernen basierende Verfahren, um die Satelliten­daten mit direkt an der Meeres­oberfläche aufgenommenen Messdaten besser als bisher abgleichen zu können. Auf diese Weise sollen künftig zum Beispiel Niederschläge in der Nordsee­region und klima­tische Änderungen besser erfasst werden. 

Im fünften Projekt ChESS – „Change Event based Sensor Sampling“ – von Oliver Zielinski geht es um eine Art Frühwarn­system für Veränderungen in Ökosystemen. Gemeinsam mit Partnern vom DFKI-Labor Niedersachsen und von der Jade Hochschule will der Meeres­wissenschaftler ein KI-Verfahren entwickeln, das in Echtzeit Daten von verschiedenen Umweltsensoren erfasst und analysiert. Ziel ist, eine grundlegende KI-Struktur zu schaffen, die autonom agiert und etwa frühzeitig vor Verschmut­zungen warnt. Das neu entwickelte Verfahren wollen die Forscher anhand eines auto­matisierten Sensor­systems für Küsten­gewässer umsetzen und testen.

U. Oldenburg / JOL

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