Una rápida mirada en 4D a materiales y sustancias
Un proyecto está desarrollando un marco de software basado en IA que puede procesar datos de tomografía 4D de tamaño terabyte en un PC de sobremesa.
Para visualizar procesos a escala micrométrica, como la descarga de una batería, los científicos han necesitado hasta ahora potentes ordenadores que tardaban días, si no meses, en analizar grandes cantidades de datos de tomografía 4D. En el proyecto conjunto "KI4D4E", los investigadores están planificando un marco de código abierto que pueda utilizarse para evaluar y visualizar datos de tomografía 4D en un PC comercial en muy poco tiempo. El Ministerio Federal de Educación e Investigación (BMBF) financia el proyecto con unos 2,5 millones de euros. El proyecto está coordinado por el Instituto de Arquitectura de Computadores e Ingeniería Informática (ITI) de la Universidad de Stuttgart.
La tomografía de rayos X 4D in situ/operando de una batería comercial de Zn-aire muestra la disolución de las partículas de zinc durante la descarga.
Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB), Tobias Arlt, Ingo Manke
¿Cómo se comporta el electrodo de una batería de litio durante la descarga? ¿Cómo crecen las burbujas en la espuma basáltica? ¿Cómo cambian los huesos tras la inserción de un implante? Los investigadores no pueden responder a preguntas como éstas mirando una simple imagen de rayos X. En su lugar, lo que necesitan son potentes fuentes de sincrotrón o neutrones que les permitan obtener una secuencia temporal de numerosas imágenes en 3D (tomografía 4D). Esto genera rápidamente volúmenes de datos del orden de terabytes que, hasta ahora, los investigadores no han podido analizar sistemáticamente, y sólo con mucho trabajo manual.
Aquí es donde entra en juego el proyecto conjunto "KI4D4E" ("Un marco basado en IA para la visualización y evaluación de cantidades masivas de datos de tomografía 4D para usuarios finales de líneas de luz"). Los socios implicados están planificando un marco que ya funciona en PC comerciales para aplicaciones de juegos y con 128 Gbytes de RAM. Los volúmenes de datos, del tamaño de un terabyte, se comprimirán y almacenarán en la memoria RAM, y a continuación se procesarán y visualizarán en tiempo real. Los investigadores quieren corregir los artefactos que se producen durante la tomografía -como el ruido o el desenfoque por movimiento- con novedosos algoritmos de reducción de artefactos. Para ello se utilizará inteligencia artificial (IA) con redes neuronales profundas.
Evaluación posterior independiente del tiempo y la ubicación
En el futuro, los usuarios finales recopilarán datos sobre sus materiales, sustancias y objetos de la forma habitual, es decir, en una fuente de neutrones estacionaria o en la línea de haz de un potente dispositivo de investigación a gran escala (líneas de haz de sincrotrón). Sin embargo, una vez recogidos los datos de las mediciones, podrán evaluarlos posteriormente y con independencia del tiempo y el lugar, para lo que sólo necesitarán un PC de sobremesa convenientemente equipado en su propio instituto.
La base del marco de software previsto es un programa de aplicación de código abierto que puede ampliarse para mostrar imágenes de objetos tridimensionales. Este denominado visor de vóxeles 3D se desarrolló en la Facultad 5 (Informática, Ingeniería Eléctrica y Tecnología de la Información) de la Universidad de Stuttgart en 2014. Allí, el proyecto conjunto está coordinado por el Departamento de Sistemas de Imágenes Computacionales del Instituto de Arquitectura de Computadores e Ingeniería Informática (ITI). Entre los socios del proyecto se encuentran el Instituto de Tecnología de Karlsruhe, la Sociedad Fraunhofer para el Fomento de la Investigación Aplicada, la institución nacional de investigación Forschungszentrum Jülich, la Universidad de Erlangen-Nuremberg, el Centro Helmholtz de Investigación sobre Energía y Materiales de Berlín, el Centro Helmholtz Hereon y la Universidad de Passau.
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