Förderprojekte

Förderbeginn 01.07.2020

KI-basierte Time-Stretch Terahertz-Spektroskopie für physikalische und biomedizinische Anwendungen

Prof. Dr. Georg Herink
Universität Bayreuth
Ultrafast Dynamics Lab

Prof. Dr. Bahram Jalali
University of California, Los Angeles (UCLA)
Department of Electrical and Computer Engineering

Eine der zentralen Herausforderungen für Messinstrumente liegt in der schnellen Messung chemischer und physikalischer Eigenschaften von Materialien - und damit im Zugang zu irreversiblen Prozessen. Die Terahertz-(THz)-Spektroskopie eröffnet eine Vielzahl von Anwendungen von der Festkörperphysik über die Identifizierung chemischer Substanzen bis hin zur biomedizinischen Detektion im fernen Infrarot. Zwar existieren eine Reihe etablierter Messmethoden, jedoch erfassen sie typischerweise Proben, die stillstehen, und Ereignisse, die sich wiederholen und somit reproduzierbar sein müssen. Für die Hochdurchsatzspektroskopie und den Zugang zu irreversiblen Prozessen ist jedoch die Aufzeichnung elektrischer THz-Felder im Einzelschuss erforderlich.

In diesem Projekt entwickeln wir eine auf künstlicher Intelligenz (KI)-basiertes THz-Spektroskopie-Methode, welche die Echtzeit-Einzelschusserfassung der sog. "time-stretch"-Spektroskopie und jüngste Fortschritte der KI zur Datenklassifizierung kombiniert. Grundsätzlich wird die Signalqualität bei der Echtzeit-Datenerfassung durch das Fehlen hochauflösender Echtzeit-Digitalisierer beeinträchtigt. Die relevanten Informationen in den Rohsignalen sind jedoch an mehrere physikalische Randbedingungen gebunden, welche den endgültigen Informationsgehalt drastisch reduzieren. Auf der Basis von Echtzeit-THz-Daten demonstrieren wir als Proof-of-Concept einen Ansatz zur Datenklassifizierung und -extraktion.