KI4D4E: Ein KI-basiertes Framework für die Visualisierung und Auswertung der massiven Datenmengen der 4D Tomographie für Endanwender von Beamlines

Abstract

Dieser Schlussbericht dokumentiert die Ergebnisse des von der Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. durch ihr ausführendes Institut für Integrierte Schaltungen IIS unter der Leitung von Dr. Thomas Lang durchgeführten Verbundbundprojektes "KI4D4E: Ein KI-basiertes Framework für die Visualisierung und Auswertung der massiven Datenmengen der 4D Tomographie für Endanwender von Beamlines" (Teilprojekt 3, Förderzeitraum: 01.03.2023 –28.02.2026). Das Projekt adressierte die Herausforderungen in der Verarbeitung großer Datenmengen, die an Großforschungseinrichtungen im Rahmen von 4D Tomographie-Experimenten regelmäßig generiert werden, vgl. die Konsortiums-Publikation "A Framework for the AI-based visualization and analysis of massive amounts of 4D tomography data for end users of beamlines". Dies inkludiert die Korrektur von Artefakten, die Bestimmung der zeitlichen Verschiebung von Inhalten mittels Digital Volume Correlation (DVC), die Segmentierung (digitale Extraktion) von applikations-spezifisch relevanten Teilvolumina, und die anwendungsorientierte Vorhersage von Defekten und Materialermüdungserscheinungen. Durch die Implementierung entsprechender Werkzeuge soll die Verarbeitung der Daten für Anwender von Beamlines signifikant vereinfacht werden.