Archiv der Kategorie: Informationstechnologie

Mit KI schneller zu besseren Photovoltaik-Materialien

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Presseinformation des Karlsruher Institut für Technologie vom 13.12.2024

Forschende zeigen, wie der Einsatz maschinellen Lernens die Suche nach neuen halbleitenden Molekülen für Perowskit-Solarzellen enorm beschleunigt. Perowskit-Solarzellen gelten als flexible und nachhaltige Alternative zu herkömmlichen Solarzellen auf Siliziumbasis. Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) gehören zu einem internationalen Team, das innerhalb weniger Wochen neue organische Moleküle gefunden hat, mit denen sich der Wirkungsgrad von Perowskit-Solarzellen steigern lässt. Das Team kombinierte dabei geschickt den Einsatz von KI mit vollautomatischer Hochdurchsatz-Synthese. Die entwickelte Strategie ist auf andere Bereiche der Materialforschung übertragbar, etwa auf die Suche nach neuen Batteriematerialien. Die Forschenden berichten aktuell in Science (DOI: 10.1126/science.ads0901). 

Wer unter 1 000 000 Molekülen jene herausfinden will, die als Leiter positiver Ladung Perowskit-Solarzellen besonders effizient machen, muss diese Million Moleküle herstellen und testen – oder so vorgehen, wie es Forschende rund um Tenure-Track-Professor Pascal Friederich vom Institut für Nanotechnologie des KIT und Professor Christoph Brabec vom HI ERN und getan haben. „Mit nur 150 gezielten Experimenten konnte ein Durchbruch erzielt werden, der sonst Hunderttausende von Tests erfordert hätte. Der entwickelte Workflow eröffnet neue Möglichkeiten für die schnelle und kosteneffiziente Entdeckung leistungsstarker Materialien in einer Vielzahl von Anwendungsfeldern“, sagt Brabec. Mit einem der so entdeckten Materialien steigerten sie den Wirkungsgrad einer Referenz-Solarzelle um rund zwei Prozent auf 26,2 Prozent. „Dieser Erfolg zeigt, dass man bei der Entwicklung neuer Energiematerialien mit einer geschickten Strategie enorm Zeit und Ressourcen einsparen kann“, so Friederich.

Ausgangspunkt am HI ERN war eine Datenbank mit den Strukturformeln von rund einer Million virtuellen Moleküle, die aus handelsüblichen Substanzen herstellbar wären. Von 13 000 dieser virtuellen Moleküle, nach dem Zufallsprinzip ausgelesen, berechneten die Forschenden am KIT mit etablierten quantenmechanischen Methoden Energieniveaus, Polarität, Geometrie und andere Merkmale.

KI-Training mit Daten von nur 101 Molekülen

Aus diesen 13 000 Molekülen wählten die Forschenden wiederum 101 Moleküle aus, die sich in ihren Merkmalen möglichst stark unterschieden. Diese wurden am HI ERN mit Hilfe eines Robotersystems automatisch hergestellt und damit ansonsten baugleiche Solarzellen gefertigt. Anschließend maßen sie deren Wirkungsgrad. „Für den Erfolg unserer Strategie war entscheidend, dass wir dank unserer hochautomatisierten Syntheseplattform wirklich vergleichbare Proben erzeugten und somit verlässliche Werte für den Wirkungsgrad ermittelten“, sagt Christoph Brabec, der die Arbeiten am HI ERN leitete.

Mit den erzielten Wirkungsgraden und den Merkmalen der zugehörigen Moleküle trainierten die Forschenden des KIT ein KI-Modell. Das Modell schlug dann weitere 48 Moleküle zur Synthese vor, basierend auf zwei Kriterien: ein erwartender hoher Wirkungsgrad und unvorhersehbare Eigenschaften. „Wenn sich das Machine-Learning-Modell bei der Prognose des Wirkungsgrades unsicher ist, lohnt es sich, das Molekül herzustellen, um es näher zu untersuchen“, erklärt Pascal Friederich das zweite Kriterium. „Es könnte mit einem hohen Wirkungsgrad überraschen.“

Tatsächlich ließen sich mit den von der KI vorgeschlagenen Molekülen überdurchschnittlich effiziente Solarzellen bauen, darunter auch solche, die modernste andere Materialien übertreffen. „Wir können nicht sicher sein, wirklich das Beste unter einer Million Moleküle gefunden zu haben, aber wir sind ganz gewiss nahe am Optimum“, sagt Friederich, Tenure-Track-Professor für Künstliche Intelligenz in der Materialwissenschaft.

KI versus chemische Intuition

Die Forschenden können die Molekülvorschläge der KI in gewissem Ausmaß nachvollziehen, da die verwendete KI angibt, welche Merkmale der virtuellen Moleküle für ihre Vorschläge ausschlaggebend waren. Es zeigte sich, dass sich die KI-Vorschläge teilweise auch auf Merkmale stützten, z.B. das Vorhandensein bestimmter chemischer Gruppen wie Amine, die Chemiker bisher weniger beachtet hatten.

Christoph Brabec und Pascal Friederich sind überzeugt, dass ihre Strategie vielversprechend für die Materialforschung auch in anderen Anwendungsbereichen ist oder auf die Optimierung ganzer Bauelemente ausgeweitet werden kann.

Die Forschungsergebnisse, die in Zusammenarbeit mit Forschenden der Universität Erlangen-Nürnberg, des südkoreanischen Ulsan National Institute of Science, der chinesischen Xiamen University und der University of Electronic Science and Technology in Chengdu, China, entstanden sind, wurden kürzlich im renommierten Journal „Science“ veröffentlicht.

externer Link: https://www.kit.edu

Hybrides Quantencomputing für Produktion und Logistik: JKU Linz und QMware zeigen Anwendungspotenzial für die produzierende Industrie

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Pressemitteilung der Johannes Kepler Universität vom 11.12.2024

Quantencomputing bietet Lösungen für hochkomplexe Probleme und treibt Innovationen in Bereichen wie Medizin, Logistik und Finanzen voran. Die Johannes Kepler Universität Linz nimmt dabei gemeinsam mit dem Start-up QMware eine Vorreiterinnenrolle ein.

Trotz seiner frühen Entwicklungsphase zeigt die Technologie bereits transformative Ansätze. Die JKU leistet hier schon länger Pionierarbeit. Im jüngsten Projekt zeigt das Team um Dr. Felix Gemeinhardt (Abteilung theoretische Biophysik der JKU) gemeinsam mit dem Quantencomputing-Start-up QMware, wie diese neuartige Form der Datenverarbeitung einen echten Mehrwert in der produzierenden Industrie leisten kann. Die Kooperation wurde im Rahmen des European Digital Innovation Hub AI5Production durchgeführt und gefördert.

Konkreter Anwendungsfall: Das Lot-Sizing-Problem
Im Rahmen des „Test Before Invest“-Projekts haben sich fachübergreifend das Institut für Wirtschaftsinformatik – Software Engineering sowie das Institut für Produktions- und Logistikmanagement an der JKU mit dem Quantencomputing-Start-up QMware zusammengetan, um anhand einer konkreten Problemstellung den Mehrwert des Quantencomputing für industrielle Anwendungen zu prüfen. Das Projekt „Hybrid quantum-classical optimization for the lot-sizing problem (HyQOLoS)“ betrachtet Herausforderungen, wie sie in der produzierenden Industrie an der Tagesordnung sind: Das Lot-Sizing-Problem fragt, wie viel eines Produkts wann produziert oder bestellt werden sollte, um Kosten zu minimieren. Faktoren wie Lagerkosten und Produktionskapazitäten machen diese Planungbesonders komplex. Das HyQOLoS-Projekt kombiniert klassische und Quantenmethoden, um schwierige Teilprobleme effizient zu lösen und damit die Unternehmensprozesse zu optimieren.

Hybrides Quantencomputing: Ein neuer Ansatz für komplexe Rechenleistungen
Quantencomputing steckt zwar noch in den Anfängen, doch hybride quanten-klassische Lösungen ebnen bereits den Weg für praktische Anwendungen. Das Wiener Start-up QMware hat sich auf die Kombination von klassischer und quantenbasierter Technologie spezialisiert. Mit der hybriden Cloud-Plattform von QMware konnte das Team der JKU neue Algorithmen entwickeln und testen, die klassische und quantenbasierte Ansätze intelligent verknüpfen. Diese Algorithmen nutzen die jeweiligen Stärken beider Ansätze und bieten dadurch praxisorientierte Lösungen für industrielle Herausforderungen. Die Entwicklung solcher hybriden Ansätze verlangt nicht nur spezialisierte Hardware, sondern auch innovative Software, die klassische und quantenbasierte Komponenten effizient integriert. Dieser Ansatz zeigt, wie sich das Potenzial des Quantencomputings schon heute auf konkrete Problemstellungen anwenden lässt.

HyQOLoS: Zukunftsaussichten und industrielle Anwendungen
Mit HyQOLoS haben die JKU und QMware bewiesen, dass hybrides Quantencomputing praktische Mehrwerte schafft und eine Basis für künftige technologische Entwicklungen legt. Das Team hat eine prototypische Anwendung hervorgebracht, die reale industrielle Herausforderungen bewältigen kann. Gleichzeitig zeigt das Projekt, wie KMUs durch Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen und Programmen wie dem European Digital Innovation Hub AI5Production innovative Lösungen umsetzen können.

externer Link: https://www.jku.at/

Mit Simulationssoftware auf dem Weg zu klimaresilienten Gebäuden

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Presseinformation der Fraunhofer Gesellschaft vom 02.12.2024

Sturm, Hagel, Hochwasser, Überschwemmungen – Wetterextreme haben in den vergangenen Jahren Schäden in Milliardenhöhe verursacht. Im Projekt ResCentric haben Forschende des Fraunhofer-Instituts für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut, EMI eine Simulationssoftware entwickelt, mit der sich Risiken bei baulichen Infrastrukturen identifizieren, die Wahrscheinlichkeit und die Höhe der Kosten von Schäden berechnen und Maßnahmen zum Schutz von Immobilien bei Klimarisiken ermitteln lassen. Im Fokus steht die Resilienz von Gebäuden.

Nicht zuletzt die Überschwemmungen im Ahrtal und die Hochwasserkatastrophe in Süddeutschland im Juni dieses Jahres haben gezeigt, wie verwundbar unsere Infra-strukturen sind. Nach Angaben des Verbands der Deutschen Versicherungsgesellschaft (GDV) steigen die versicherten Schäden an Häusern, Hausrat und Betrieben jedes Jahr um Beträge im mehrstelligen Millionenbereich. Vorbeugende bauliche Maßnahmen und Anpassungen an Klimafolgen werden angesichts der Zunahme von Extremwetterereignissen unerlässlich. Im Projekt ResCentric hat das Fraunhofer EMI gemeinsam mit einem Industriepartner eine Software für die Bewertung der Folgen von Wetterextremen entwickelt. Die Simulationssoftware bewertet die Schäden und Ausfallzeiten von mehrstöckigen Verwaltungs- und Bürogebäuden, Industriehallen oder Einfamilienhäusern, wobei der Schwerpunkt auf Starkregen-Hochwasser- und Starkwindszenarien liegt. In künftigen Versionen sollen auch Hitzewellen und Waldbrände berücksichtigt werden.

»Starkregen ist besonders gefährlich, da er ohne Vorwarnung einsetzt. Er tritt immer häufiger auf und richtet oftmals großen Schaden an. Unser übergeordnetes Ziel ist die Stärkung der Resilienz urbaner Strukturen«, sagt Dr. Julia Rosin, Wissenschaftlerin am Fraunhofer EMI in Efringen-Kirchen bei Freiburg. Mit ihrem Team entwickelt sie die Plattform, mit der sich die monetären Auswirkungen von klimatischen Extremwetterereignissen bewerten und Strategien zur Schadensminderung ermitteln lassen, wobei die Kosten im Vergleich zu finanziellen Schäden berücksichtigt und Intensitäten, Risiken und Auftretenswahrscheinlichkeiten von Klima-Extremen einkalkuliert werden. »Die Software versetzt uns in die Lage, gebäudespezifisch zu berechnen, welche Kosten infolge von Schäden durch Klimaphänomene auftreten und wie hoch die Kosten der Instandsetzung sind. Besonders an unserer Entwicklung ist, dass wir die Kosten präzise ihrer Ursache zuordnen können. Zudem können wir die ausfallbedingten Einnahmeverluste infolge fehlender Mieten oder durch Produktionsausfälle analysieren und so ermitteln, wann sich Maßnahmen zur Verbesserung der Immobilien amortisieren«, so Rosin. Von den Berechnungen profitieren Immobilieninvestoren, Versicherungsgesellschaften, Rückversicherungen, Wohnungsbaugesellschaften, aber auch Verwaltungsbehörden. Darüber hinaus lassen sich neben den eigentlichen Schäden auch Versagensmuster identifizieren, mögliche Schadenswahrscheinlichkeiten quantifizieren, Verbesserungsmaßnahmen qualifizieren und deren Effizienz bewerten. Ob Türen, Fenster, Lichtschächte und Tiefgarageneinfahrten – alles gehört auf den Prüfstand. »Moderne Türen mit dreifacher Dichtung können verhindern, dass Wasser eindringt. Auch durch den Austausch von Fenstern mit Dreifachverglasung kann man Wasserschäden vorbeugen. Unsere Software liefert einen ganzen Katalog an präventiven Maßnahmen inklusive der jeweils anfallenden Kosten.«

Auf dem Prüfstand: Schadensberechnung von Gebäuden

Immobilienunternehmen können ihren Immobilienbestand bzw. ihr Gebäudeportfolio in die Software einlesen, die dann in Sekundenschnelle für ein spezielles Gebäude und ein Wetterereignis eine entsprechende Schadensprognose berechnet. Dies gelingt unter anderem mithilfe von generischen Gebäudemodellen, einem zentralen Element der Software. Das sind vereinfachte mathematische Modelle, die typische Merkmale von Gebäuden in Bezug auf ihre Struktur, Materialien und Bauweise berücksichtigen. Diese Modelle stellen eine breite Palette von Gebäudetypen dar und können verwendet werden, um die Vulnerabilität einer großen Anzahl von Gebäuden gegenüber Hochwasser zu bewerten. Probabilistische Analysen generischer Gebäudemodelle basieren auf der Verwendung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für verschiedene Parameter, z. B. die Höhe des Hochwassers, der Fließgeschwindigkeit des Wassers, Windstärken, die Größe von Hagelkörnern, herumfliegende Gegenstände oder Festigkeitswerte der Konstruktionswerkstoffe. Durch die Kombination dieser Wahrscheinlichkeitsverteilungen können Rosin und ihr Team statistische Aussagen über die Wahrscheinlichkeit zu erwartender Schäden ableiten. »Wir berechnen quasi ein Typengebäude und übertragen die Ergebnisse auf alle Gebäude, die diesem ähnlich sind«, erklärt die Forscherin. Aktuell liegen Gebäudemodelle von mehrstöckigen Verwaltungs- und Bürogebäuden, Industriehallen und Einfamilienhäusern vor, das Portfolio soll jedoch sukzessive erweitert werden. Ebenfalls geplant ist, die Software künftig über Schnittstellen mit digitalen Stadtmodellen zu verknüpfen. Kommunen könnten dann städtebaulich auf die Anforderungen des Klimawandels reagieren und nötige Vorkehrungen umsetzen.

externer Link: https://www.fraunhofer.de/

Raum-Zeit-Kristall: Wichtiges Puzzleteil auf dem Weg zu neuen optischen Materialien

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Pressemitteilung des Karlsruher Institut für Technologie vom 12.11.2024

Forschende des KIT konstruieren maßgeschneiderte Materialien für die optische Informationsverarbeitung. Photonische Raum-Zeit-Kristalle sind Materialien, die drahtlose Kommunikation oder Lasertechnologien leistungsfähiger und effizienter machen könnten. Sie zeichnen sich durch die periodische Anordnung spezieller Materialien aus, in drei Raumrichtungen wie auch in der Zeit, und ermöglichen so eine präzise Kontrolle der Lichteigenschaften. Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben nun zusammen mit Partnern der Aalto University, der University of Eastern Finland und der Harbin Engineering University in China gezeigt, wie sich solche vierdimensionalen Materialien für die praktische Anwendung nutzen lassen. Über ihre Arbeit berichten sie im Fachmagazin Nature Photonics. (DOI: 10.1038/s41566-024-01563-3).

Photonische Zeitkristalle bestehen aus Materialien, die im Raum überall gleich beschaffen sind, deren Eigenschaften sich aber zeitlich periodisch ändern. Durch diese zeitliche periodische Änderung lässt sich die spektrale Zusammensetzung von Licht gezielt verändern und verstärken, beides sind entscheidende Faktoren für die optische Informationsverarbeitung. „Dies eröffnet neue Freiheitsgrade, birgt aber auch viele Herausforderungen“, sagt Professor Carsten Rockstuhl vom Institut für Theoretische Festkörperphysik und Institut für Nanotechnologie des KIT. „Die vorliegende Studie ebnet den Weg, diese Materialien für informationsverarbeitende Systeme einzusetzen, in denen alle Lichtfrequenzen genutzt und verstärkt werden sollen.“

Vierdimensionalen photonischen Kristallen ein Stück näher

Die zentrale Kenngröße eines photonischen Zeitkristalls ist seine Bandlücke im Impulsraum. Zur Erläuterung: Der Impuls ist ein Maß dafür, in welche Richtung sich das Licht ausbreitet. Eine Bandlücke beschreibt, in welche Richtungen sich das Licht ausbreiten muss, damit es verstärkt wird: Je breiter die Bandlücke, desto größer ist die Verstärkung. „Bisher müssen wir in photonischen Zeitkristallen für eine große Bandlücke die zeitlich periodische Änderung der Materialeigenschaften, etwa den Brechungsindex, intensivieren. Nur dann wird Licht überhaupt verstärkt“, erklärt Puneet Garg, einer der beiden Erstautoren der Studie. „Da die Möglichkeiten hierfür bei den meisten Materialien begrenzt sind, ist dies eine große Herausforderung.“

Als Lösung kombinierte das Forschungsteam die photonischen Zeitkristalle mit einer zusätzlichen räumlichen Struktur und konstruierte somit „photonische Raum-Zeit-Kristalle“: Es baute photonische Zeitkristalle aus Silizium-Kugeln ein, die das Licht „einfangen“ und etwas länger halten als bisher möglich. So reagiert das Licht wesentlich besser auf die zeitlich periodische Änderung der Materialeigenschaften. „Wir sprechen hier von Resonanzen, die die Wechselwirkung von Licht und Materie verstärken“, sagt Xuchen Wang, ebenfalls Erstautor. „In so optimal abgestimmten Systemen erstreckt sich die Bandlücke fast über den gesamten Impulsraum, das heißt: Das Licht wird unabhängig von seiner Ausbreitungsrichtung verstärkt. Dies könnte das fehlende Puzzleteil auf dem Weg zur praktischen Nutzung solcher neuen optischen Materialien sein.“

„Wir freuen uns sehr über diesen Durchbruch bei den photonischen Materialien und sind gespannt auf die langfristigen Auswirkungen unserer Forschung“, sagt Rockstuhl. „So kann das enorme Potenzial der modernen optischen Materialforschung ausgeschöpft werden. Die Idee ist nicht auf Optik und Photonik beschränkt, sondern kann für viele Systeme in der Physik angewandt werden und potenziell neue Forschungen in verschiedenen Bereichen anregen.“

Das Forschungsprojekt wurde in dem Sonderforschungsbereich „Waves: Analysis and Numerics“ durchgeführt, gefördert von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), und ist eingebettet in den Helmholtz-Forschungsbereich Information.

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Forschende lassen 3D-Computer-Welten in Millisekunden wachsen

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Pressemitteilung der Hochschule für angewandte Wissenschaften Coburg vom 11.10.2024

Gute Grafik schafft die Atmosphäre, die Gamer und Gamerinnen emotional und gedanklich in die Welt eines Videospiels zieht. Bei der Technik dahinter hat ein Forschungsteam rund um den Studiengang Visual Computing der Hochschule Coburg in einer Kooperation mit dem Grafikkartenhersteller AMD aufsehenerregende Fortschritte erzielt: Unter anderem ist es zum ersten Mal gelungen, mit der neuen Grafikkartentechnologie Work-Graphs bei einem Prototyp eine detaillierte 3D-Szene innerhalb von Millisekunden zu bestücken. Inspiration dafür lieferte unter anderem der Coburger Weihnachtsmarkt.

Die Forschungsarbeit zum Thema Prozedurale Echtzeit-Generierung mittels GPU Work-Graphs entstand im Projekt GeoFlow, einer Zusammenarbeit zwischen dem Grafikkartenhersteller Advanced Micro Devices (AMD) und dem Visual-Computing-Team der Fakultät Elektrotechnik und Informatik der Hochschule Coburg. In dem Projekt untersuchen die Forschenden die neue Grafikkartentechnologie Work Graphs. Work Graphs erlauben es, Grafikkarten mit einem hohen Grad an Flexibilität zu programmieren, was neuartige Algorithmen erfordert, die in diesem Projekt prototypisch untersucht werden. Es geht um eine Zukunftstechnologie, die viele Bereiche betrifft: Computerspiele genau wie Computer Aided Design, High Performance Computing und Künstliche Intelligenz.

Buden am Coburger Marktplatz als Inspiration

Das Forschungs-Team hat es geschafft, mit Work-Graphs eine 3D-Szene mit einer hohen Zahl an unterschiedlichen 3D-Modellen in wenigen Millisekunden zu bestücken. Als eines von vielen Beispielen führt der Coburger Visual-Computing-Doktorand Bastian Kuth die Erzeugung eines 3D-Modells eines Marktplatzes mit Wegen, Buden, Girlanden und weiteren Requisiten an. „Für Teile unserer Generierung haben wir uns vom Coburger Weihnachtsmarkt inspirieren lassen“, erklärt der Wissenschaftler. Entstanden ist die Arbeit im Team rund um Prof. Dr. Quirin Meyer, Studiengangsleiter im Bachelor Visual Computing und Leiter des Labors für Computergrafik, Doktorand Bastian Kuth, sowie Carsten Faber von der Hochschule Coburg. Seitens AMD beteiligen sich Dr. Matthäus Chajdas, Max Oberberger und Dominik Baumeister an diesem Forschungsthema.

Die neuen Algorithmen können ganze 3D-Computerwelten mit einer nie dagewesen Menge an Efeu, Pilzen und Gras überwuchern lassen. Dabei wird Vegetation auf einem bestehenden 3D Modell verteilt. Mit dem System können 3D-Welten schneller und interaktiver gestaltet werden. Das Gras wurde maßgeblich von dem Coburg Masteranden Carsten Faber mitentwickelt, worüber der Halbleiterhersteller AMD bereits in seinem Forschungs-Blog berichtete. Prof. Dr. Quirin Meyer freut sich: „Das zeigt die hervorragende Arbeit in Forschung und Lehre, die wir hier in Coburg im Bereich Visual Computing leisten!“

Internationale Erfolge

Die Arbeit der Coburger Forschenden erregt international Aufsehen: Auf der Konferenz „High Performance Graphics 2024“ (HPG) in Denver, USA, präsentierte Doktorand Bastian Kuth die Ergebnisse zum Thema Prozedurale Echtzeit-Generierung mittels GPU Work-Graphs. Bei der HPG werden jährlich wissenschaftliche Ergebnisse im Bereich Hochleistungscomputergrafik veröffentlicht. Das internationale Fachpublikum vergab der Coburger Gruppe den Best-Paper Award, eine Auszeichnung der wissenschaftlichen Community für hervorragende Leistungen. Gleichzeitig wurde der zugehörige Aufsatz „Real-Time Procedural Generation with GPU Work Graphs“ im angesehenen Journal „Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques“ veröffentlicht.

Die Auszeichnung ergänzt die Erfolgsgeschichte des Visual-Computing-Teams der Hochschule Coburg: Nach dem Best-Paper Award 2020 auf der HPG und 2022 auf der I3D, gelang 2023 auf der HPG ebenfalls der dritte Platz. Im März 2024 stellten AMD und Microsoft den weltweit ersten Demonstrator, der im Rahmen dieser Zusammenarbeit maßgeblich von der Hochschule Coburg mitentwickelt wurde, auf der Spieleentwicklungskonferenz GDC (Game Developer Conference) in San Francisco vor.

Schneller und weniger Speicherplatz: Kompakte Darstellung von Dreiecksnetzen

Im September brachte Kooperation zwischen der Hochschule Coburg und dem Grafikkartenhersteller AMD noch eine Auszeichnung hervor: Die Wissenschaftler unter der Leitung von Prof. Dr. Quirin Meyer und Dr. Matthäus Chajdas wurden auch auf der wissenschaftlichen Konferenz „Vision Modelling and Visualisation 2025“ in Garching von einer Fachjury und Peer-Reviewer mit dem Best-Paper Award ausgezeichnet. Präsentiert wurde eine neuartige Datenstruktur zur kompakten Darstellung von Dreiecksnetzen, die aus der Kooperation zwischen Hochschule Coburg und AMD hervorgegangen ist. Dazu wurde ein paralleler Algorithmus zur schnellen Dekompression entwickelt. In Kombination benötigen 3D-Modelle substanziell weniger Speicher bei für den Menschen nicht erkennbaren Qualitätsverlust. Gleichzeitig ergaben Messungen der Wissenschaftler, dass die 3D-Modelle bis zu 80 Prozent schneller angezeigt werden können als mit bisherigen Ansätzen. Maßgeblich für die Umsetzung des Projektes waren Visual Computing Doktorand Bastian Kuth, die Masteranden Sander Reitter (jetzt bei AMD), Felix Kawala (nun Doktorand an der TH Ingolstadt) und Sebastian Michel, sowie Max Oberberger (AMD).

externer Link: https://www.hs-coburg.de/