Machine-Learning für die Complex Plasma Facility

COMPACT

Als „Plasma“ bezeichnet man ein elektrisch leitfähiges Gas, das oft auch neben fest, flüssig und gasförmig als der vierte Aggregatzustand bezeichnet wird. Im Weltraum ist das Plasma der Normalzustand, wie u.a. in Sternen, im interplanetaren und interstellaren Raum. Auf der Erde nutzt man Plasmen beispielsweise in Leuchtstofflampen und zur Chipherstellung. Bei staubigen Plasmen werden zusätzlich noch mikrometergroße Teilchen ins Plasma eingebracht. Das Verhalten dieser Partikel in einem Plasma ist besonders interessant, da solche partikelhaltigen Plasmen auch in Kometenschweifen, den (Staub-)Ringen von Planeten und plasmatechnologischen Prozessen zu finden sind.

Bei Experimenten an staubigen Plasmen auf der Erde ist die Schwerkraft oft ein großes Problem. Sobald man eine größere Staubwolke erzeugen möchte, sorgt die Schwerkraft dafür, dass die Wolke am unteren Rand des Plasmas zusammengepresst wird. Auf Parabelflügen können diese Experimente ohne den Einfluss der störenden Schwerkraft durchgeführt werden. Damit werden neuartige Eigenschaften des Staub-Plasma-Systems für Messungen zugänglich.

Auf dieser Kampagne soll auf technischer Seite das Zusammenspiel der Zyflex-Plasmakammer, die am DLR-Institut für Materialphysik im Weltraum entwickelt wurde, und nun an der Universität Greifswald betrieben wird, mit dem Greifswalder stereoskopischen Kameraaufbau zur dreidimensionalen Teilchenverfolgung erprobt werden. Beides sind zentrale Komponenten für das geplante ISS-Experiment COMPACT (Complex Plasma Facility). Zur Analyse der Stereoskopie-Daten werden Machine-Learning-Methoden entwickelt, die nun bei den Daten aus dieser Parabelflug-Kampagne zum Einsatz kommen sollen und anschließend weiterentwickelt und optimiert werden sollen.

Wissenschaftliches Ziel ist die Erzeugung sehr ausgedehnter und homogener Staubsysteme durch spezielle gepulste Ansteuerung der Hochfrequenz-Plasmaerzeugung. Die Zyflex-Kammer bietet darüber hinaus die Möglichkeit, das Staubsystem durch Veränderung des Elektrodenabstandes zu komprimieren und damit dessen Dichte zu verändern. Die Struktur und die Dynamik dieser ausgedehnten Wolken unter Dichtevariation soll hier studiert werden.

Durch die stetige Weiterentwicklung des stereoskopischen Kameraaufbaus, der Plasmakammer und der Machine-Learning-Methoden soll der Weg einem geplanten ISS-Experiment an staubigen Plasmen geebnet werden.