Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften
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The scaling limitations of electrical interconnects are driving the demand for efficient optical chip-to-chip links. We report the first monolithic integration of air-clad optical through-silicon waveguides in silicon, fabricated via Bosch and cryogenic deep reactive-ion etching. Rib, single-bridge, and double-bridge designs with 50 μm cores and up to 150 μm propagation lengths have been evaluated. Cryogenic-etched rib waveguides achieve the highest median transmission (66%, −1.80 dB), compared to Bosch-etched ribs (62%, −2.08 dB). Across all geometries, 3 dB alignment windows range from 9.3 μm to 49.2 μm, with Bosch-etched double-bridge waveguides providing the broadest tolerance. We show that geometric fidelity outweighs sidewall roughness for transmission and alignment in these large-core, multimode optical through-silicon waveguides. This technology provides a scalable, complementary metal-oxide semiconductor-compatible pathway toward 3D photonic interconnects.
Studies of ultrafast dynamics in substrate-free nanoparticles at ELI using Timepix3 optical camera
(2025)
We present a novel application of the Timepix3 optical camera (Tpx3Cam) for investigating ultrafast dynamics in substrate-free nanoparticles at the Extreme Light Infrastructure European Research Infrastructure Consortium (ELI ERIC). The camera, integrated into an ion imaging system based on a micro-channel plate (MCP) and a fast P47 scintillator, enables individual time-stamping of incoming ions with nanosecond timing precision and high spatial resolution. The detector successfully captured laser-induced ion events originating from free nanoparticles disintegrated by intense laser pulses. Owing to the broad size distribution of the nanoparticles (10-500 nm) and the variation in laser intensities within the interaction volume, the detected events range in occupancy from near-zero to extremely high, approaching the readout limits of the detector. By combining time-of-flight and velocity map imaging (VMI) techniques, detailed post-processing and analysis were performed. The results presented here focus on the performance of Tpx3Cam under high-occupancy conditions, which are of particular relevance to this study. These conditions approach the limitations imposed by the camera readout capabilities and challenge the effectiveness of standard post-processing algorithms. We investigated these limitations and associated trade-offs, and we present improved methods and algorithms designed to extract the most informative features from the data.
Die digitale Transformation und das Potenzial Künstlicher Intelligenz (KI) stellen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor komplexe Herausforderungen. KI-Technologien bieten einerseits erhebliche Potenziale für Innovationen und Wettbewerbsfähigkeit. Andererseits ist die Nutzung dieser Potenziale voraussetzungsreich und erfordert die Verfügung bzw. den Aufbau von Ressourcen, wie Fachwissen, Daten, finanziellen Ressourcen und IT-Infrastruktur. KI-Kooperationen sind ein zunehmend relevantes strategisches Instrument für KMU, um diesen strukturellen Defiziten zu begegnen und den Unternehmen Zugänge zu benötigten Ressourcen zu ermöglichen. Darüber hinaus können sie im Sinne der organisationalen Ambidextrie die Balance zwischen Exploration, der Suche und Erschließung neuer Handlungsfelder und Exploitation, dem Ausbau etablierter Wertschöpfungspotenziale im Unternehmen und damit langfristig die Wettbewerbsfähigkeit des Mittelstandes unterstützen. Der vorgestellte Forschungsansatz erweitert das Konzept der organisationalen Ambidextrie um eine systematische Analyse von KI-Kooperationssystemen an der Schnittstelle von KI-Technologie-Anwendung, Organisations- und Innovationsentwicklung sowie der menschenzentrierten Produktion.
This publication presents an improved manufacturing method for tetrahedral metal effect pigment particles that demonstrates reduced flowlines in injection-molded polymer components compared with conventional platelet-shaped pigment particles. The previously published cold forming process for tetrahedral particles, made entirely from aluminum, faced manufacturing challenges, resulting in a high reject rate due to particle adhesion to the micro-structured mold roller. In contrast, this study introduces a new manufacturing method for tetrahedral particles, now consisting of metallized UV-cured thermoset polymer. These particles, dispersed in amorphous matrix thermoplastics, have shown to maintain their shape during the injection molding process. The manufacturing technique for these novel particles is based on UV imprint lithography, omitting the reject rates compared with the previously presented cold rolling process of tetrahedral full aluminum particles. Thus, the novel manufacturing technique for tetrahedral pigment particles shows increased potential for automation through roll-to-roll manufacturing in the future.
Im Beitrag wird untersucht, wie gut Bahnhöfe im Landkreis Dahme-Spreewald mit dem Fahrrad erreichbar sind und welche Bedeutung sie im Netz haben. Auf Basis von Isochronenanalysen werden Einzugsgebiete ermittelt, mit Bevölkerungsdaten verschnitten und mit den Bahnhöfen in Verbindung gesetzt. Die Ergebnisse zeigen, dass 71 % der Bevölkerung des Landkreises einen Bahnhof innerhalb von 20 Minuten erreichen können. Es bestehen jedoch räumliche Unterschiede, die Hinweise auf intermodale Potenziale für die strategische Planung liefern.
We present a novel, fast (exponential rate adaption), ab initio (hyper-parameter-free) gradient based optimizer algorithm. The main idea of the method is to adapt the learning rate α by situational awareness, mainly striving for orthogonal neighboring gradients. The method has a high success and fast convergence rate and does not rely on hand-tuned parameters giving it greater universality. It can be applied to problems of any dimensions n and scales only linearly (of order O(n)) with the dimension of the problem. It optimizes convex and non-convex continuous landscapes providing some kind of gradient. In contrast to the Ada-family (AdaGrad, AdaMax, AdaDelta, Adam, etc.) the method is rotation invariant: optimization path and performance are independent of coordinate choices. The impressive performance is demonstrated by extensive experiments on the MNIST benchmark data-set against state-of-the-art optimizers. We name this new class of optimizers after its core idea Exponential Learning Rate Adaption - ELRA. We present it in two variants c2min and p2min with slightly different control. The authors strongly believe that ELRA will open a completely new research direction for gradient descent optimize.
Ensuring the traffic safety of trees poses a significant challenge for urban authorities. Conventional manual inspection methods are both time-consuming and resource-intensive, and they are subject to human error. The following paper presents an innovative system for automated tree condition assessment using modern camera technologies and artificial intelligence (AI). As part of a feasibility study, image data generated by various camera systems was analyzed. Based on this data, a YOLOv8 model was trained, which enables precise detection of trees and damage, such as deadwood. The results of the prototype system presented are promising in terms of accuracy and efficiency, suggesting the potential to supplement or replace manual spections with automated procedures.
The results of this study lay the foundation for sustainable and scalable approaches in tree care and can contribute to increasing public safety and efficiency in urban management.
We present two novel, fast gradient based optimizer algorithms with dynamic learning rate. The main idea is to adapt the learning rate α by situational awareness, mainly striving for orthogonal neighboring gradients. The method has a high success and fast convergence rate and relies much less on hand-tuned hyper-parameters, providing greater universality. It scales linearly (of order O(n)) with dimension and is rotation invariant, thereby overcoming known limitations. The method is presented in two variants C2Min and P2Min, with slightly different control. Their impressive performance is demonstrated by experiments on several benchmark data-sets (ranging from MNIST to Tiny ImageNet) against the state-of-the-art optimizers Adam and Lion.
In der heutigen dynamischen Industrie erfordern erfolgreiche Gründungen nicht nur innovative Ideen, sondern auch die richtigen Partner – Künstliche Intelligenz kann helfen, diese effizient und gezielt zusammenzubringen. Der Beitrag thematisiert die Rolle Künstlicher Intelligenz (KI) im Kooperationsmanagement von Gründungsveranstaltungen. Die Autoren stellen das KI-gestützte Matchmaking-Tool „KIKma“ vor, das Gründern, Investoren und Mentoren anhand von Profil- und Interessenanalysen gezielte Kooperationsvorschläge macht. Das System basiert auf einem Transformer-Modell, das Teilnehmerprofile klassifiziert und für gezielte Speed-Dating-Slots Vorschläge generiert. Die Ergebnisse zeigen eine hohe Treffsicherheit, allerdings treten gelegentlich Fehlzuordnungen durch Ambiguitäten auf. Dies könnte durch ein Finetuning des Modells oder eine Optimierung der Fragebögen verbessert werden. Ziel ist es, den Austausch in der Gründerlandschaft zu erleichtern und langfristig ein intelligentes, adaptives Kooperationsnetzwerk zu etablieren. Die Autoren sehen in der kontinuierlichen Optimierung des Matching-Algorithmus großes Potenzial für zukünftige Anwendungen im Innovationsmanagement.
Unternehmen stehen vor erheblichen Herausforderungen beim Erhalt, bei der Nutzung und Weitergabe zentralen Wissens. Demografischer Wandel, zunehmender Mitarbeiterfluktuation und steigende organisatorische Komplexität erschweren klassische Dokumentations- und Austauschprozesse, welche auf erhebliche Mitarbeitendenmitwirkung angewiesen sind. Mithilfe generativer KI und agentischer Recommender-Systeme lassen sich diese Hindernisse überwinden, indem wichtiges Wissen ”on-the-fly“ und weitestgehend automatisiert erfasst wird. Ein zentrales Element bildet hierbei die Kombination aus semantischen Embeddings, einer Graphdatenbank und spezialisierten KI-Agenten, die Dokumente und Chatverläufe analysieren, Mitarbeiter gezielt mit Vorschlägen unterstützen und Wissen so kontinuierlich aktualisieren. So entsteht eine effektive Wissenskultur mit niedrigen Barrieren für die Nutzung dank minimalem Mehraufwand für die menschlichen Nutzer.

