Pressemitteilung
Neutronenforschung: Messzeit effizienter nutzen durch Maschinelles Lernen
Ein wissenschaftliches Team des Forschungszentrums Jülich hat am Heinz Maier-Leibnitz Zentrum einen neuen Ansatz entwickelt, um die Effizienz von Neutronenspektroskopie-Experimenten zu verbessern, und diesen am Schweizer Paul Scherrer Institut erfolgreich getestet. Neutronenspektroskopie erkennt dynamische Eigenschaften in Materialien, etwa die Kräfte zwischen den in einem Atomgitter angeordneten Atomen. Die Forschenden optimierten die Datenerfassung mit Hilfe eines selbstlernenden Ansatzes aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz. Die Zeit pro Experiment kann so verringert werden und die knappe Ressource Messzeit vor allem in den ersten Stunden eines Experiments besser genutzt werden.