• Ansprechpartner:   Prof. Dr. Stefan Scheel, Prof. Dr. Thomas Fennel, Prof. Dr. Boris Hage

1. D 81-19: Postdoktorand*in
2. D 80-19: Doktorand*in

Ziel des Teilprojektes ist es, Methoden des maschinellen Lernens zur Extraktion von Strukturinformationen aus Bilddaten in der Nanophysik und der Quantenoptik zu etablieren.
Schwerpunkte sind hierbei einerseits die effiziente Rekonstruktion der Struktur einzelner, nichtreproduzierbarer Nanoteilchen aus Weitwinkel-Röntgenstreubildern, und andererseits die effiziente Rekonstruktion quantenmechanischer Vielmodenzustände von Licht aus Homodyndetektionsdaten. In beiden Situationen sind die durch hohe Repetitionsraten generierten Datenmengen mit herkömmlichen Methoden nicht zu bewältigen, so dass mit simulierten Daten trainierte neuronale Netze zum Einsatz kommen müssen.

Das Institut für Physik der Universität Rostock deckt mit seinen 15 Professuren thematisch breit das Fachgebiet der physikalischen
Forschung und Lehre ab. Trotz der großen Vielfalt spezieller physikalischer Fragestellungen gibt es eine Reihe verbindender Methoden, die
in verschiedenen Arbeitsgruppen Anwendung finden. So sind drei Arbeitsgruppen wesentlich mit der Erschließung der Konzepte des
Maschinellen Lernens für physikalische Rekonstruktionen und deren Weiterentwicklung befasst. Die Bandbreite der Fragestellungen reicht
hierbei von der Rekonstruktion quantenmechanischer Systeme bis zur Rekonstruktion komplexer biologischer und chemischer Prozesse in
Nanostrukturen. Vielfach liegen hierfür tomographische Messdaten vor, z.B. in Form von Homodynmessungen oder komplexe Streumuster
aus der kohärenten Röntgenstrukturanalyse mit kurzwelligem Licht.
In der Arbeitsgruppe (AG) "Quantenoptik makroskopischer Systeme "von Prof. Stefan Scheel werden unter anderem theoretische Methoden
zur Rekonstruktion von Quantenzuständen auf der Basis Bayes'scher Inferenz [Audenaert and Scheel (2009)] und Methoden des
Maschinellen Lernens zur Rekonstruktion von Einzelschuss-Streudaten entwickelt.
Die AG "Experimentelle Quantenoptik" von Prof. Boris Hage präpariert in den Laboratorien optische Vielmoden-Quantenzustände als Basis
für Quanteninformationsverarbeitung, und ist Spezialist für die experimentelle Charakterisierung und Manipulation von optischen
Quantenzuständen [Armstrong et al. (2012)].
Die AG "Theoretische Clusterphysik und Nanophotonik" von Prof. Thomas Fennel beschäftigt sich mit der Modellierung von Streuprozessen
ultrakurzer Lichtpulse von Infrarot- bis zu Röntgenstrahlung an komplexen Vielteilchensystemen wie Clustern, Nanopartikeln [Barke et al.
(2015)] und Nanotröpfchen [Rupp et al. (2017)].
Im Rahmen des NEISS-Projektes führen wir Daten aus unterschiedlichsten Quellen wie den lokalen Laboren der Quantenoptik oder
Freie-Elektronen-Lasern wie dem LCLS in Stanford oder dem XFEL in Hamburg (ebenso wie Projekpartner 3) neuartigen
Rekonstruktionsmethoden zu, die auf dem Prinzip des Maschinellen Lernens aufgebaut sind. Zusammen mit den Projektpartnern 1 und 4
werden dazu Neuronale Netze entwickelt, die Symmetrien für effiziente Inferenz ausnutzen. Die physikalische Modellbildung beruht auf
diversen Methoden wie modernsten Vielteilchen-Simulationstechniken, grundlegender Quantenoptik und statistischen Inferenzmethoden.