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Ende der jährlichen Auffrischung? Neueste Ergebnisse lassen auf universellen Grippeimpfstoff hoffen

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Medieninformation der Universität Innsbruck vom 10.02.2022

Monica Fernández-Quintero und Klaus Liedl vom Institut für Allgemeine, Anorganische und Theoretische Chemie der Uni Innsbruck haben zusammen mit Wissenschaftler*innen der University of Chicago, des Scripps Research Institute und der Icahn School of Medicine eine neue Klasse breit neutralisierender Antikörper gegen das Influenza-Virus identifiziert und so einen wesentlichen Fortschritt bei der Suche nach einem universellen Grippeimpfstoff erzielt. Die Wissenschaftler*innen publizierten ihre Ergebnisse heute im Fachmagazin Nature.

In einem typischen Jahr erkranken allein in Österreich circa 5 -15 % der Bevölkerung an Influenza und rund 1000 Personen sterben an einer Ansteckung mit Influenzaviren. Impfstoffe gegen das Grippe-Virus bringen das Immunsystem in der Regel dazu, Antikörper zu bilden, die den Kopf des Hämagglutinins (HA) erkennen, ein Protein, das sich von der Oberfläche des Virus nach außen erstreckt. Der Kopf ist der am besten zugängliche Bereich des HA und damit ein gutes Ziel für das Immunsystem; leider ist er aber auch einer der variabelsten: Von Jahr zu Jahr mutiert der HA-Kopf häufig, so dass jährlich angepasste Impfstoffe gegen das Grippe-Virus erforderlich sind.

Neue Antikörper-Klasse identifiziert

Forscher*innen haben experimentelle Grippeimpfstoffe entwickelt, die universeller sind und den Körper dazu anregen, Antikörper gegen die weniger variable Stielregion des HA zu bilden, die sich wie ein Stiel zwischen dem Influenzavirus und dem HA-Kopf erstreckt. Einige dieser universellen Grippeimpfstoffe befinden sich derzeit in frühen klinischen Versuchen. In der Studie, die das internationale Forscher*innen-Team nun in Nature veröffentlicht hat, wurden 358 verschiedene Antikörper im Blut von Personen analysiert, die entweder einen saisonalen Grippeimpfstoff erhalten haben, an einer Phase-I-Studie für einen experimentellen universellen Grippeimpfstoff teilnahmen oder sich auf natürliche Weise mit der Grippe infiziert hatten. Bei vielen der im Blut der Teilnehmer*innen vorhandenen Antikörper handelte es sich um Antikörper, von denen bereits bekannt war, dass sie entweder den HA-Kopf oder den HA-Stiel erkennen. Eine Gruppe neuer Antikörper stach jedoch heraus: Diese Antikörper binden an den unteren Teil des Stiels, den die Wissenschaftler*innen in weiterer Folge als Anker bezeichneten. Dieser Anker befindet sich in der Nähe der Stelle, an der jedes HA-Molekül an der Membran des Grippevirus befestigt ist. Insgesamt identifizierten die Wissenschaftler*innen 50 verschiedene Antikörper gegen den HA-Anker, die von insgesamt 21 Personen stammten.

Simulation erweitert das Experiment

„Unser Beitrag im Rahmen dieser internationalen Kooperation bestand aus der Simulation und Optimierung von Modellen der Antikörper. Aufbauend auf unsere jahrelange Arbeit in diesem Bereich sind wir in der Lage, Antikörper und ihr Verhalten mithilfe von Graphics Processing Units (GPU) zu simulieren. Da wir unsere Rechnersysteme selbst zusammenbauen, können wir sie an besonders herausfordernde Problemstellungen anpassen“, erklärt Klaus Liedl.

Andrew Ward und seine Kollegen bei Scripps Research haben die Antikörper im Anschluss mittels Kryo-Elektronenmikroskopie (Kryo-EM) untersucht und es zeigte sich, dass diese im Labor erzielten Resultate die Ergebnisse der ersten Simulationen bestätigten. „Nachdem die Zuverlässigkeit unserer Simulationen bestätigt war, untersuchten wir anhand weiterer Modelle vier Antikörper und konnten so wesentliche Erkenntnisse über ihr Verhalten und ihre Bindeeigenschaften liefern“, ergänzt Monica Fernández-Quintero. „Diese Modelle bestätigten auch, dass die neu identifizierte Art der Antikörper sowohl in ihrer Struktur als auch in ihrer Funktion sehr stark konserviert ist. Das hat uns auch den Vergleich dieser Strukturen immens erleichtert, denn wenn alle relativ gleich sind, kann man die Dynamiken und Unterschiede gezielt lokalisieren und genauer untersuchen“, so die Nachwuchswissenschaftlerin.

Die Forscher*innen planen nun weitere Studien zur Entwicklung eines Impfstoffs, der möglichst direkt auf den HA-Anker verschiedener Grippestämme abzielt und so die Bildung der neu identifizierten Antikörper-Klasse auslöst. Die Antikörper selbst könnten auch als Arzneimittel mit breiter therapeutischer Anwendung entwickelt werden.

Originalpublikation:
Guthmiller, J.J., Han, J., Utset, H.A. et al. Broadly neutralizing antibodies target a hemagglutinin anchor epitope. Nature (2021).

Externer Link: www.uibk.ac.at

Wie künstliche Intelligenz beim Kampf gegen Doping helfen kann

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Pressemitteilung der Universität des Saarlandes vom 10.02.2022

Künstliche Intelligenz könnte in Zukunft dazu beitragen, dass sportliche Wettkämpfe sauber und fair bleiben: Professor Wolfgang Maaß forscht mit seinem Team daran, Dopingverstöße mit selbstlernenden Computersystemen schneller und einfacher zu entlarven. In Projekten mit der Welt-Anti-Doping-Agentur Wada arbeitet der Wirtschaftsinformatiker daran, Datensysteme, die er für die Industrie 4.0 entwickelt hat, mit Daten aus Doping-Kontrollen zu trainieren, um sportlichen Betrug effizient aufzudecken.

Ungleiche Chancen, unfairer Wettkampf, unsauberer Sport – wird gedopt, bleibt nicht nur die Gerechtigkeit auf der Strecke. Sportlerinnen und Sportler setzen auch ihre Gesundheit aufs Spiel. Der Kampf gegen Doping ist ein schwieriges Unterfangen. Sportbetrug zu entlarven, ist komplex und aufwändig. Künstliche Intelligenz könnte die Doping-Kontrolleure bei dieser Aufgabe unterstützen, ist Professor Wolfgang Maaß überzeugt. „Methoden künstlicher Intelligenz können die Doping-Kontrollverfahren beschleunigen und effizienter machen“, erklärt der Wirtschaftsinformatiker. Normalerweise sorgen Maaß und sein Team mit ihren intelligenten Datensystemen an der Universität des Saarlandes und am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) für Transparenz in der Industrie 4.0: Sie sagen früh und zuverlässig voraus, ob etwa Störungen an Anlagen oder in Lieferketten drohen und finden passende Lösungen. Jetzt will Maaß die smarten Computer-Algorithmen auch gegen Doping einsetzen. „Unsere Datensysteme sind auch über den Wirtschaftsbereich hinaus aufschlussreich“, erklärt er.

Die Ergebnisse von bislang drei Projekten, bei denen Maaß mit der Welt-Anti-Doping- Agentur Wada kooperiert, liefern deutliche Hinweise darauf, dass die mit Wirtschaftsdaten vortrainierten Saarbrücker KI-Systeme auch bei Doping funktionieren und Sportbetrugsfälle verschiedener Art schnell und zuverlässig erkennen können. „Unsere bisherigen Forschungsarbeiten verlaufen vielversprechend. Die KI-basierten Analysen von biochemischen und weiteren Daten aus Doping-Kontrollen liefern sehr gute Ergebnisse“, sagt Maaß. Seine Vision ist, die Arbeit der Doping-Labore in Zukunft durch Analysen im virtuellen Labor zu unterstützen.

Bei Doping-Kontrollen fallen zahlreiche Daten an. So werden in Trainings- und Wettkampfzeiten teils über längere Zeiträume Blut- und Urinproben genommen, in Laboren analysiert und auf verbotene Substanzen und Methoden hin untersucht. Auch weitere Informationen rund um die Athletinnen und Athleten kommen hinzu. Da die Kontrollen immer und überall erfolgen können, melden die Sportler zum Beispiel auch ihren aktuellen Aufenthaltsort. Mit allen solchen Daten können die angelernten KI-Datensysteme gefüttert werden, um Manipulationen auf die Spur zu kommen.

Mithilfe maschineller Lernmethoden und Deep Learning bringen die Forscherinnen und Forscher dem System bei, Doping treffsicher an typischen Mustern zu erkennen. Es lernt, winzigste, aber charakteristische Doping-Merkmale wie Puzzleteile zu identifizieren. Hierfür trainiert Maaß‘ Team das Computer-System mit den Daten aus Doping-Kontrollen vieler Athletinnen und Athleten. Das System ist in der Lage, alle möglichen Verknüpfungen in den Daten zu durchleuchten, das heißt, es begreift, wie die einzelnen Puzzleteile des mehrdimensionalen Puzzles eines Doping-Falles zusammenhängen.

Das KI-System erfasst und gewichtet etwa Blutmarker oder Steroidprofil-Daten in Urin, bezieht kausale und zeitliche Abläufe bei mehreren Proben ebenso mit ein wie die chemischen Umwandlungen der Stoffe im Körper oder auch die Wirk-Zusammenhänge des Dopingmittels. Mit etwas Training findet es in den digitalen Daten und Zahlenkolonnen Muster und kleinste Nuancen, die auf Abweichungen hindeuten und typisch für Dopingfälle sind. Auf diese Weise sagt es voraus, wie wahrscheinlich es bei einer bestimmten Puzzle-Konstellation ist, dass jemand verbotene Substanzen eingesetzt oder die Tests anderweitig verfälscht hat.

„Um komplexe Modelle trainieren zu können, brauchen wir sehr viel Datenmaterial, insbesondere zu positiven Dopingfällen. Mit sogenannten generativen maschinellen Lernverfahren – wir sprechen abgekürzt von ‘GAN‘ – können wir unseren Datenpool anreichern. Erst ein tiefes Verständnis der Daten und der zugrundeliegenden, biologischen Zusammenhänge erlaubt es uns, derartige KI-Modelle zu entwickeln und zu testen“, erklärt Wolfgang Maaß.

2015 testete Maaß in Kooperation mit der Wada erstmals, ob seine Datensysteme generell in der Lage sind, anhand einer anonymisierten Auswahl biochemischer Analyse-Daten Doping mit dem Mittel Erythropoetin, kurz „EPO“, aufzuspüren. Bei dieser Methode des Blutdopings wird die Zahl an roten Blutkörperchen erhöht, um mehr Sauerstoff zu transportieren und so die Leistung zu steigern. „Wir verwendeten als Datensatz für das Training mehrere Blutindikatoren und eine Reihe von Fragebögen über Aktivitäten der Sportlerinnen und Sportler“, erläutert Maaß. Beim Vergleich mit den tatsächlichen Ergebnissen der Dopingkontrollen zeigte das Datensystem bereits in diesem ersten, noch nicht spezifisch weiterentwickelten Stadium eine sehr gute Trefferquote.

Ein weiteres Projekt mit der Wada bestätigte die sehr gute Vorhersage-Qualität: Diesmal arbeiteten Maaß und sein Forschungsteam mit dem Fachbereich für Ernährung, Bewegung und Sport der Universität Kopenhagen im Rahmen einer Studie ebenfalls zu EPO-Doping zusammen. Ohne weitere Hintergrundinformationen werteten die Saarbrücker Forscherinnen und Forscher mithilfe ihres Datensystems bestimmte Blutmarker und Blutwerte aus verschiedenen Trainingsgruppen mit insgesamt 50 Probandinnen und Probanden aus: Die Computer-Algorithmen erkannten die EPO-Doping-Gruppe und filterten diese aus den Vergleichsgruppen heraus – darunter auch eine Gruppe Sportler, deren Blutkörperchen-Zahl wegen Trainings in großer Höhe natürlich erhöht war.

Im jüngsten Projekt mit der Wada und dem Institut für Biochemie der Sporthochschule Köln, dessen Ergebnisse das Team im Dezember vorgelegt hat, erkannten die Computer-Algorithmen durch spezielle Trainings auch anderweitige Manipulation über die klassischen Dopinganalysen hinaus: „Unser System kommt auch dem Austausch von Urinproben auf die Spur“, sagt Maaß. Diese Art des Betrugs, bei dem die Urinprobe eines gedopten Sportlers mit einer „sauberen“ Urinprobe vertauscht wird, ist für Doping-Kontrolleure extrem schwer nachzuweisen und mit höchst aufwändigen Analysen verbunden. Mit Deep-Learning-Trainings erkennt das Saarbrücker Datensystem auch die typischen Muster solcher Manipulationen. „Die Sensitivität und Spezifität unserer Methoden erreicht bereits jetzt hohes Niveau; wir können dies aber auch noch weiter verbessern. Dies lässt darauf schließen, dass der Einsatz von KI-Methoden im Doping die Kontrollen effektiv unterstützen kann“, sagt Maaß, der jetzt die Zusammenarbeit mit der Wada und der Sporthochschule Köln weiter intensivieren will.

Aktuell arbeitet Wolfgang Maaß daran, die Forschungsaktivitäten gegen Doping grenzüberschreitend auszuweiten: Er leitet den Aufbau eines deutsch-französischen Netzwerks, das den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Kampf gegen Doping intensivieren soll: Beteiligt hieran sind das französische Anti-Doping Labor in Paris (Laboratoire AntiDopage Français, LADF, Université Paris-Saclay), das französische Nationale Forschungsinstitut für Informatik und Automatisierung INRIA (Institut national de recherche en informatique et en automatique), die Sporthochschule Köln sowie Maaß‘ Lehrstuhl an der Saar-Universität und seine Forschungsgruppe „Smart Service Engineering“ am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, DFKI.

Externer Link: www.uni-saarland.de

Perowskit-Solarmodule in Marmoroptik

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Presseinformation des KIT (Karlsruher Institut für Technologie) vom 09.02.2022

Forschende des KIT demonstrieren farbige Perowskit-Solarmodule für Häuserfassaden

Ab 2022 gilt für alle Neubauten in Baden-Württemberg die Photovoltaik-Pflicht. Betroffen sind davon ab Mai auch private Haushalte, bei denen der Anteil an Solarinstallationen noch sehr gering ist. Studien zufolge könnte neben den hohen Anschaffungskosten die mangelnde Ästhetik der Anlagen ein Grund dafür sein. Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben farbige Solarzellen aus günstigem Perowskit-Halbleitermaterial entwickelt, die auf lange Sicht in Gebäudefassaden oder Dächern integriert werden können und dabei die Optik bekannter Baumaterialien imitieren. Darüber berichten sie in der Zeitschrift Solar RRL.

Perowskit-Solarzellen zeigen schon jetzt im Labor Wirkungsgrade von über 25 Prozent – und das bei kostengünstigeren Ausgangsstoffen und einfacheren Herstellungsmethoden als die ähnlich effizienten Silizium-Solarzellen. Noch gilt das allerdings nur im Kleinen: „Eine zentrale Hürde für den Markteintritt der Technologie ist es, neben der Stabilität, den auf kleinen Flächen erzielten hohen Wirkungsgrad auf große Flächen zu übertragen“, so Tenure-Track-Professor Ulrich W. Paetzold vom Institut für Mikrostrukturtechnik (IMT) des KIT. Nur so könne die Technologie jedoch zur Entwicklung von kosteneffizienten Solarmodulen führen. Die Perspektive sei attraktiv, denn eben solche könnten massenhaft in noch ungenutzte Gebäudeteile wie zum Beispiel Fassaden integriert werden. Weil für eine solche Nutzung neben Kosten und Wirkungsgrad insbesondere auch die Ästhetik eine wichtige Rolle spielt, untersuchte das Forschungsteam um Paetzold zusammen mit dem Industriepartner SUNOVATION eine Tintenstrahldruck-Methode, mit der die Perowskit-Solarmodule eingefärbt werden kann. Ihr Vorteil: Die Färbung der Module per Tintenstrahldruck ist kostengünstig und auch für größere Flächen geeignet.

Farbeindruck ist unabhängig vom Lichteinfall

Der gewählte Ansatz hat einen weiteren erheblichen Vorteil: „Bisher war bei der Herstellung von farbigen Perowskit-Solarzellen der farbliche Eindruck der Solarzelle für den Betrachter stark vom Winkel des einfallenden Lichts abhängig“, erklärt Projektkoordinator Helge Eggers vom IMT. „Bei unserer Methode ist die verwendete Farbe dagegen fast gar nicht vom Einfallwinkel des Sonnenlichts abhängig, sondern sieht immer gleich aus“, so Eggers. In einer groß angelegten Experimentreihe konnten die Forschenden belegen, dass diese ursprünglich für Solarmodule aus Silizium entwickelte Methode auch bei Perowskit-Solarmodulen effizient anwendbar ist. Die lebhaft in den Basisfarben Cyan, Magenta und Gelb kolorierten Solarzellen zeigten bis zu 60 Prozent der ursprünglichen Effizienz beim Umwandeln von Solarenergie in Strom.

Solarmodule in Marmoroptik dank Farbmischung

Die Methode hat außerdem einen weiteren Vorteil: Durch die Tintenstrahldrucktechnik können diese Farben gemischt werden. Damit ist nicht nur ein weites Farbspektrum möglich, sondern auch der Druck komplexer Farbmuster. Die Forschenden nutzten dies, um Solarmodule in der Optik von verschiedenen Baumaterialien herzustellen. Besonders effizient zeigten sich Perowskit-Solarmodule in weißer Marmoroptik. Hier konnte das Team Wirkungsgrade von bis zu 14 Prozent erreichen. „Das Ziel von gebäudeintegrierter Photovoltaik ist es, photovoltaische System nicht auf Dächer oder Fassaden zu montieren, sondern diese durch Module zu ersetzen und damit zusätzliche Kosten zu vermeiden“, sagt Eggers. „Für in gebäudeintegrierte Photovoltaik gilt: Eine integrierte Solarzelle mit geringer Effizienz ist besser als eine Wand, die gar keinen Strom liefert. Ein Wirkungsgrad von 14 Prozent ist da enorm.“ (rli)

Originalpublikation:
Eggers, H., Gharibzadeh, S., Koch, S., Schackmar, F., Ritzer, D.B., Abzieher, T., Richards, B.S., Erban, C., Paetzold, U.W.: Perovskite Solar Cells with Vivid, Angle-Invariant, and Customizable Inkjet-Printed Colorization for Building-Integrated Photovoltaics. Solar RRL, 2022. DOI: 10.1002/solr.202100897

Externer Link: www.kit.edu

Flugzeuge im Funkkontakt: TU Graz entwickelt Simulationstools zur Transponderbelastung

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Pressemeldung der TU Graz vom 21.01.2022

Wenn Flugzeuge vom Radar verschwinden, kann das an überlasteten Transpondern liegen. Für Austro Control entwickelte die TU Graz ein Simulationstool zur Bestimmung der Transponderbelastung. Dieses wird nun im Auftrag der EUROCONTROL für den europäischen Luftraum ausgebaut.

Er gehört zur gesetzlichen Pflichtausstattung von zivilen Flugzeugen: der Transponder; ein elektronisches Gerät, das auf Radarabfragen antwortet und so der Flugsicherung und den Kollisionsvermeidungssystemen (air collision avoidance systems) anderer Luftfahrzeuge am Himmel hilft, die genaue Position des Flugzeugs zu ermitteln. Die Dauer, die das Signal vom Transponder bis zum Empfänger braucht, gibt Aufschluss über die genaue Position des Flugzeugs. Je nach Transpondertyp werden auch weiterführende Informationen übermittelt, etwa zu Flughöhe oder Flugkennung.

Hat ein Transponder besonders viele Signalabfragen zu bewältigen, besteht die Gefahr einer Überlastung – der Transponder antwortet dann nicht mehr auf alle Abfragen und im äußersten Fall auf gar keine Abfragen mehr. Das Flugzeug kann dadurch für kurze Zeit vom Radar verschwinden. Das Risiko eines solchen Szenarios ist zwar gering, aber gegeben.

„Ein Flugzeug, das plötzlich vom Bildschirm der Flugüberwachung verschwindet, ist immer höchst alarmierend“, sagt Helmut Schreiber vom Institut für Hochfrequenztechnik der TU Graz. Er untersuchte im Auftrag der österreichischen Flugsicherung Austro Control sämtliche Einflussfaktoren auf die Transponderbelastung und entwickelte darauf aufbauend das Simulationstool „TOPAS (Transponder Occupancy Analysis Software)“ für die Transponderbelastung im österreichischen Luftraum. Im Auftrag der EUROCONTROL wird dieses Tool nun für den gesamteuropäischen Luftraum weiterentwickelt. Unter dem Akronym ESIT (EUROCONTROL Simulator of Surveillance Interrogators and Transponders) arbeitet die TU Graz dafür eng mit Austro Control sowie mit der deutschen Firma SeRo Systems und der EUROCONTROL zusammen. „Für die Planung und den Ausbau von Flugsicherungsinfrastruktur ist es essentiell zu wissen, wie sich diese Infrastruktur auf die Transponderbelastung auswirkt. Das betrifft etwa das Hinzufügen neuer Radaranlagen oder Änderungen von Abfragestrategien. Da ist es wichtig herauszufinden, wo es bereits Hotspots gibt und eine Entlastung notwendig ist. Unsere Simulationswerkzeuge leisten hier einen wichtigen Beitrag“, so Schreiber.

Paul Bosman, Abteilungsleiter der ATM-Infrastruktur bei EUROCONTROL ergänzt: „Wir freuen uns über die hervorragende Zusammenarbeit mit der TU Graz, Austro Control und SeRo Systems. Die Simulationstools werden zu einer nachhaltigen Nutzung der kritischen Ressourcen Funkfrequenzen und Transponderkapazität beitragen, wovon alle europäischen Luftraumnutzer profitieren werden.“

Digitaler Zwilling

Einen raschen und ungefähren Überblick über die Transponderbelastung gibt eine relativ einfache Tabellenkalkulation. Sie berücksichtigt nur die Anzahl der Sensoren und der Flugzeuge, nicht aber deren räumliche Verteilung. Die Tools TOPAS und ESIT hingegen beziehen als digitaler Zwilling die tatsächlichen Positionen aller Radarsensoren und auch die reale Luftverkehrssituationen mit ein. „Mit so einer Simulation sind auch komplexere Abfragefolgen programmierbar, sowohl für ganze Radarsysteme als auch isoliert für einzelne Sensoren. Damit erzielen wir realistischere und genauere Ergebnisse: Wir erfahren konkret, wann und wo es welche Belastungssituationen für Transponder geben wird“, erklärt Helmut Schreiber.

Mit dem ESIT-Tool können Nutzer (staatliche Behörden, Flugsicherungen) die Transponderbelastung in ihrem Luftraum bestimmen, die durch eigene Systeme und die der Nachbarstaaten verursacht wird. Nachdem das Tool ausschließlich auf Servern der EUROCONTROL laufen wird, haben die Nutzer keinen Zugang zu sensiblen Daten der Infrastruktur anderer Länder.

Radar fragt, Transponder antwortet

Neben zivilen und militärischen Radarstationen an Flughäfen oder an neuralgischen Punkten wie der Koralpe, beanspruchen außerdem laufende Funkkontakte sogenannter Multilaterations-Systeme die Transponder. Österreichweit gibt es dafür rund 70 Sende- und Empfangsstationen. Die Multilateration, kurz MLAT, funktioniert wie ein umgekehrtes GPS: Mehrere Antennenstationen auf dem Boden tasten das ausgesandte Funksignal eines Transponders ab und schicken zusätzlich auch eigene Abfragen an den Transponder.

Je nach Entfernung des Flugzeugs erreichen die Funkwellen des Transponders die jeweiligen Empfangsantennen zu anderen Zeitpunkten. Jede Empfangsstation meldet den exakten Zeitpunkt, an dem sie das Signal erhalten hat, an einen Zentralrechner. So lässt sich der Weg des Flugzeuges mitverfolgen. Helmut Schreiber vom Institut für Hochfrequenztechnik der TU Graz erklärt: „MLAT-Systeme haben große Vorteile: Sie können teure Radarstationen ersetzen. Und der Ausfall eines einzelnen Empfängers ist weniger dramatisch als etwa der Ausfall einer ganzen Radarstation. Trotz dieser Vorteile können die laufenden Funkkontakte bei einer schlechten Konfiguration Transponder in einem außerordentlich hohen Maß belasten und ebenso dazu führen, dass ein Flugzeug quasi unsichtbar wird.“

Die Entwicklung der zivilen Flugüberwachung geht laut Schreiber in die Richtung, dass längerfristig auf Radaranlagen zumindest teilweise verzichtet werden kann: Flugzeuge bestimmen mittels Satellitennavigationssystem ihre Position selbst und schicken diese automatisch an die Flugüberwachung. Auch dies wird durch ESIT simuliert. Durch Berechnung der potentiellen Transponderbelastungen erhöhen TOPAS und ESIT somit die Sicherheit in der Luft für bestehende und zukünftige Systeme. (Susanne Filzwieser)

Externer Link: www.tugraz.at

Ein neues Modell für mikromechanische Sensoren

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Presseaussendung der TU Wien vom 17.01.2022

Die Eigenschaften von Flüssigkeiten oder Gasen lassen sich mit winzigen schwingenden Plättchen messen. An der TU Wien entwickelte man dafür nun eine Berechnungsmethode.

Mikromechanische Sensoren verbinden zwei verschiedene Welten miteinander: Auf der einen Seite die Welt der Elektronik und der digitalen Signale, auf der anderen Seite die physisch greifbarere Welt der Mechanik. Den Zusammenhang zwischen diesen Gebieten zu beschreiben ist oft nicht einfach, und so fehlte bisher ein umfassendes Modell, mit dem man winzige Platten oder Balken exakt beschreiben kann, die durch elektrische Effekte zum Schwingen gebracht werden. An der TU Wien gelang es nun, ein solches Modell zu entwickeln – in hervorragender Übereinstimmung mit Messergebnissen. Das ermöglicht nun winzige Sensoren, mit denen man die Eigenschaften von Flüssigkeiten oder Gasen präzise und einfach messen kann.

Flüssigkeiten charakterisieren mit schwingenden Mikro-Platten

Das Schwingungsverhalten der Mikrostrukturen hängt ganz wesentlich von zwei Faktoren ab: Erstens von ihrer Geometrie und zweitens von ihrer Umgebung: Befindet sich die Mikrostruktur etwa in einer zähen Flüssigkeit, dann wird die Schwingung gedämpft und die Schwingungsfrequenz verändert sich.

„Auf diese Weise kann man Veränderungen der Umgebung sehr schnell detektieren“, erklärt Ulrich Schmid. „So könnte man zum Beispiel durch einen mikroelektromechanischen Sensor in einem Ölbehälter überwachen, ob das Öl noch immer die passende Viskosität hat, oder ob es durch Alterung seine Eigenschaften verändert hat und ausgetauscht werden muss.“

Wenn man allerdings das Schwingungsverhalten dieser winzigen Strukturen berechnen möchte, stößt man auf eine Reihe von Schwierigkeiten: Zwar gibt es Rechenmodelle, um die Schwingung von kleinen Balken oder Platten zu beschreiben, allerdings muss diese Schwingung rechnerisch mit dem Verhalten der umgebenden Flüssigkeit oder des umgebenden Gases gekoppelt werden – man muss also Schwingungsmechanik und Fluiddynamik miteinander verbinden.

„Das ist numerisch aufwändig, auch deshalb, weil man es hier mit unterschiedlichen Größenskalen zu tun hat“, sagt André Gesing. „Der Durchmesser der schwingenden Strukturen liegt im Milli- bis Mikrometerbereich, die Amplitude der Schwingungen hingegen im Nanometerbereich. Dieser Unterschied von mehr als drei Größenordnungen ist der Grund, dass herkömmliche Finite-Elemente-Methoden, wie man sie in vielen anderen Forschungsbereichen für die Analyse von Schwingungen einsetzt, hier schnell an ihre Grenzen kommen.“

Neues Modell: vielseitig und präzise

Nun ist es André Gesing, Daniel Platz und Ulrich Schmid vom Institut für Sensor- und Aktuatorsysteme der TU Wien gelungen, eine Methode zu entwickeln, die all diese Schwierigkeiten meistert, und noch dazu viel umfassender ist als bisherige Modelle: „Damit kann man Mikrostrukturen unterschiedlicher Form und Größe analysieren, mit unterschiedlich starken Dämpfungen“, sagt Daniel Platz. So lässt sich nun auch vorhersagen, welche Strukturen für welchen Anwendungsfall am vielversprechendsten sind. Experimente zeigen: Das neue Rechenmodell stimmt mit den gemessenen Daten ausgezeichnet überein.

Wichtig sind diese Erkenntnisse nicht nur für die Herstellung von Sensoren, sondern auch für die Rasterkraftmikroskopie: Dort wird die Schwingung extrem feiner Nadeln gemessen um Information über eine Oberfläche zu erhalten, die Punkt für Punkt abgebildet werden soll. Das neue Modell soll nun auch helfen, neue Sensoren für die Rasterkraftmikroskopie zu entwickeln, insbesondere für die Untersuchung von biologischen Proben in Flüssigkeiten. Ein weiteres Anwendungsfeld ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) von hydraulischen Komponenten. Mikrosensoren können direkt in solche Komponenten integriert werden und so kontinuierlich Daten zur Ölqualität liefern. Auf diese Weise kann man Systemausfälle frühzeitig verhindern und die wartungsbedingte Standzeit minimieren.

„Diese grundlegenden Erkenntnisse, die wir nun gewonnen haben, sind die Basis für die weiteren Ziele, die wir nun verfolgen: Wir wollen nun mikromechanische Sensoren verbessern und ihr Anwendungspotenzial vergrößern“, sagt Daniel Platz. Dabei wird es nicht nur um die Interaktion zwischen der Struktur und den umgebenden Fluiden gehen, sondern auch um die Frage, wie man andere Energieverlustmechanismen auf ein Minimum reduzieren kann. „Auf Basis dieser Untersuchungen wollen wir mikromechanische Sensoren mit sehr hohen Gütefaktoren entwickeln, wie sie zum Beispiel in der Quantensensorik verwendet werden“, sagt Daniel Platz. (Florian Aigner)

Originalpublikation:
A. Gesing, D. Platz, U. Schmid, A numerical method to determine the displacement spectrum of micro-plates in viscous fluids, Computers&Structures, 260, 106716 (2022).

Externer Link: www.tuwien.at