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Methodenentwicklung

Maschinelles Lernen und die automatische Erkennung von inhärenten Mustern spielen, wie in vielen anderen Bereichen des täglichen Lebens, auch in der experimentellen Astroteilchenphysik eine wichtige Rolle.

Interpretation des Campus durch ein neuronales Netz © Richard Wiemann ​/​ TU Dortmund

Nur mit Hilfe geeigneter Lernalgorithmen können die großen Datenmengen (Big Data) effizient auf kosmische Botenteilchen wie hochenergetische Photonen oder Neutrinos untersucht und diese in geeigneter Weise aus dem überwältigenden Untergrund atmosphärischer Myonen selektiert werden.

Zu diesem Zweck müssen die Lernalgorithmen nicht nur angemessen trainiert, sondern deren Performanz auch in geeigneter Weise validiert werden. Die Arbeit an der automatisierten Selektion astrophysikalischer Botenteilchen geschieht unter anderem im Rahmen des Teilprojekts C3 des Sonderforschungsbereiches SFB 876. Die Arbeitsgebiete im Bereich des maschinellen Lernens umfassen unter anderem folgende Unterpunkte:

  • Schätzen von Primärteilcheneigenschaften mithilfe des Maschinellen Lernens, vorallem Ensemble-Methoden und Deep Learning
  • Spektralrekonstruktion durch Lernalgorithmen
  • Effizienzsteigerung von Luftschauersimulationen durch maschinelles Lernen

Besucht Sonderforschungsbereich SFB 876 für weitere Informationen zu Entfaltungsalgorithmen und Inversen Problemen in der Astroteilchenphysik!

Mehr über die End-to-End-Analyse mit maschinellem Lernen erfahrt ihr auch in diesem Artikel.

Entfaltungsprojekte entwickelt bei E5b

Bei E5b wurden projektspezifische Entfaltungsalgorithmen entwickelt, die teilweise öffentlich zugänglich sind.

DSEA

Der Dortmund Spectrum Estimation Algorithm ist ein Verfahren zur Rekonstruktion von Spektren bei dem die Entfaltung als multinomiales Klassifikationsproblem aufgefasst wird.

Funfolding

Funfolding ist speziell für die Entfaltung von IceCube-Daten entwickelt worden. Funfolding ist eine Python Bibliothek in der mehrere Algorithmen, unter anderem den Blob/Run Likelihood Unfolding Algorithmus implementiert sind. Hauptmerkmale sind "Likelihood-Basierte Entfaltungstechniken und Entscheidungsbaum-basiertes Binning". Ihr findet dieses Projekt bei GitHub.

TRUEE

TRUEE (Time-dependent Regularized Unfolding for Economics and Engineering problems) ist ein neues Software-Paket zur numerischen Lösung von inversen Problemen (Entfaltung). Der Algorithmus basiert auf der in FORTRAN 77 geschriebenen Applikation RUN (Regularized UNfolding). Der Entfaltungs-Algorithmus wurde bei der Analyse in Experimenten der Teilchen- und Astroteilchenphyik verwendet und zeichnete sich durch besonders stabile Ergebnisse und verlässliche Unsicherheiten aus. Neben FORTRAN ist heutzutage die Programmiersprache C++ bei Analyseprogrammen in den verschiedensten Forschungsbereichen sehr verbreitet. Daher wurde das C++ Enfaltungsprogramm TRUEE entwickelt, welches den RUN Algorithmus und zusätzliche Erweiterungen beinhaltet, die ein komfortables und benutzerfreundliches Anwenden ermöglichen. Die Ergebnisse von TRUEE und RUN sind identisch.

 

 

Anfahrt & Lageplan

Der Campus der Technischen Universität Dortmund liegt in der Nähe des Autobahnkreuzes Dortmund West, wo die Sauerlandlinie A45 den Ruhrschnellweg B1/A40 kreuzt. Die Abfahrt Dortmund-Eichlinghofen auf der A45 führt zum Campus Süd, die Abfahrt Dortmund-Dorstfeld auf der A40 zum Campus-Nord. An beiden Ausfahrten ist die Universität ausgeschildert.

Direkt auf dem Campus Nord befindet sich die S-Bahn-Station „Dortmund Universität“. Von dort fährt die S-Bahn-Linie S1 im 20- oder 30-Minuten-Takt zum Hauptbahnhof Dortmund und in der Gegenrichtung zum Hauptbahnhof Düsseldorf über Bochum, Essen und Duisburg. Außerdem ist die Universität mit den Buslinien 445, 447 und 462 zu erreichen. Eine Fahrplanauskunft findet sich auf der Homepage des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr, außerdem bieten die DSW21 einen interaktiven Liniennetzplan an.
 

Zu den Wahrzeichen der TU Dortmund gehört die H-Bahn. Linie 1 verkehrt im 10-Minuten-Takt zwischen Dortmund Eichlinghofen und dem Technologiezentrum über Campus Süd und Dortmund Universität S, Linie 2 pendelt im 5-Minuten-Takt zwischen Campus Nord und Campus Süd. Diese Strecke legt sie in zwei Minuten zurück.

Vom Flughafen Dortmund aus gelangt man mit dem AirportExpress innerhalb von gut 20 Minuten zum Dortmunder Hauptbahnhof und von dort mit der S-Bahn zur Universität. Ein größeres Angebot an internationalen Flugverbindungen bietet der etwa 60 Kilometer entfernte Flughafen Düsseldorf, der direkt mit der S-Bahn vom Bahnhof der Universität zu erreichen ist.