DLR - Institut für Softwaretechnologie - Ausgewählte Projekte der Abteilung High-Performance Computing

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	Big-Data-Plattform Im Querschnittsprojekt Big-Data-Plattform erarbeiten Wissenschaftler des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) Methoden für den Zukunftsbereich Big-Data-Science. In dem interdisziplinären Forschungsprojekt arbeiten 21 DLR-Institute aus den Forschungsbereichen Raumfahrt, Luftfahrt, Verkehr, Energie und Sicherheit zusammen.
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	Quantencomputer Wir untersuchen gatterbasierte Quantenalgorithmen und Quantencomputer bezüglich ihrer Anwendbarkeit auf Probleme der Luft- und Raumfahrtforschung. Zum Beispiel entwickeln wir Strategien zur Abbildung von Quantenalgorithmen auf „approximative“ Quantencomputer unter Berücksichtigung der signifikanten Hardware-Einschränkungen (Quantum Compiling).
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	Selective Laser Melting (SeLEC) Im Projekt SeLEC wird die Herstellung metallischer Antriebskomponenten mittels Selective Laser Melting untersucht. Software-technisch werden pyrometrische Messdaten, die während des 3D-Drucks aufgezeichnet wurden, ausgewertet, um den Einfluss der Druckparameter auf lokale Temperaturschwankungen zu verstehen und so Eigenspannungen zu vermeiden.
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	Antriebstechnologien und Komponenten für Trägersysteme (ATEK) Im Rahmen des Projektes ATEK werden Technologien entwickelt, die für die Realisierung von Raketenträgersystemen essentiell sind. Dabei stehen deren Auslegung, Simulation, Fertigung, Instrumentierung und Qualifikation unter besonderer Berücksichtigung der Wiederverwertbarkeit im Mittelpunkt des Projektes.
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Helmholtz Analytics Framework (HAF)

Das Helmholtz Analytics Framework ist ein Gemeinschaftsprojekt der sechs Helmholtz-Zentren DLR, KIT, FZ Jülich, DESY, DKFZ und HMGU mit dem Ziel einen gemeinsamen Softwarerahmen zu schaffen, der die Datenanalyse für verschiedene Anwendungen erleichtert. Insbesondere sollen damit Anwendungen in der Luft- und Raumfahrt, sowie den Neurowissenschaften, aber auch der Strukturbiologie abgedeckt werden.

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	Quantenannealer Quantenannealer sind Löser für kombinatorische Optimierungsprobleme. Es gibt Hinweise, dass solche Maschinen klassischen Computer für bestimmte Probleme überlegen sein könnten. Wir untersuchen Quantenannealer hinsichtlich ihrer möglichen Überlegenheit gegenüber klassischen Computern für kombinatorische Optimierungsprobleme aus der Luft- und Raumfahrtforschung.
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Backbone Catalogue of Relational Debris Information (BACARDI)

Raumfahrtrückstände stellen heute ein großes Problem dar. Mit jeder Raumfahrtaktivität wird es voller im All und das Risiko von gefährlichen Kollisionen steigt. Daher ist es von höchster Wichtigkeit die Anzahl, Verteilung und Entwicklung dieser Rückstände zu erforschen. BACARDI ist ein Verfahren zur verbesserten Detektion, Ortung und Verfolgung von Orbitalen Objekten.

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	GALILEO Unsere Aufgabe für das europäische Satellitennavigationssystem Galileo ist die Entwicklung einer Software zur Zustandsmessung der Satelliten. Die Software soll jeden Monat Messdaten wie die Stärke der Satellitensignale oder die Genauigkeit der Atomuhren auswerten, um Fehler im System schnell erkennen zu können.
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Equipping Sparse Solvers for Exascale (ESSEX)

ESSEX-II befasst sich mit der Lösung dünnbesetzter Eigenwertprobleme auf zukünftigen Exascale Systemen. Die Aktivitäten des DLR reichen von Grundoperationen der linearen Algebra und Fehlertoleranzmechanismen bis hin zu vollständigen Lösungsalgorithmen. Wir verwenden ein fortschrittliches MPI+X Programmiermodell, kombiniert mit Performanceengineering um Laufzeit und Energieaufwand zu minimieren.

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Big-Data-Plattform

Quantencomputer

Selective Laser Melting (SeLEC)

Antriebstechnologien und Komponenten für Trägersysteme (ATEK)

Helmholtz Analytics Framework (HAF)

Quantenannealer

Backbone Catalogue of Relational Debris Information (BACARDI)

GALILEO

Equipping Sparse Solvers for Exascale (ESSEX)