Nadeln im Heuhaufen

Erster Platz im IAEA-Wettbewerb „Materials for Fusion“ / Wandbelastung im Fusionskraftwerk rechnerisch simuliert

5. Oktober 2018

Den ersten Platz in der weltweiten „IAEA Challenge on Materials for Fusion“ haben unter zahlreichen Einreichungen die Wissenschaftler Dr. Udo von Toussaint und Humboldt-Stipendiat Javier Dominguez vom Max-Planck-Institut für Plasmaphysik zusammen mit Dr. Markus Rampp und Dr. Michele Compostella von der Max Planck Computing and Data Facility (MPCDF) in Garching erhalten.

Die von der Internationalen Atomenergie-Organisation (IAEA) gestellte Preisaufgabe war knifflig: Dabei ging es um das Wandmaterial für das Plasmagefäß in einem künftigen Fusionskraftwerk – zum Beispiel Wolfram oder Stahl. Das Material muss hohen Temperaturen und dem Aufprall schneller Neutronen und Plasmateilchen standhalten. Weil Experimente hierzu schwierig und teuer sind – unter anderem, weil ein brennendes Fusionsplasma noch nicht existiert – erkundet man das zu erwartende Materialverhalten stattdessen mit atom- und molekulardynamischen Computer-Simulationen.

Für den Wettbewerb gab die IAEA Datensätze vor, die die Positionen sämtlicher Wolfram- oder Eisenatome 40 Picosekunden nach dem Einschlag eines schnellen Teilchens in den ursprünglich perfekten Metall-Kristall beschreiben. Die Aufgabe: Aus der riesigen Datenmenge herausfiltern, welche Veränderungen der Einschlag hervorgerufen hat. Die dazu anzustellenden Rechnungen müssen also die Bewegung und Wechselwirkung von vielen Millionen von Teilchen nachvollziehen, um aus diesem Heuhaufen von Teilchen die wenigen interessierenden Fehlstellen bzw. „Nadeln“ herauszufinden: die Teilchen nämlich, die nach der ausgelösten Bewegungskaskade nicht mehr an der richtigen Stelle im Kristallgitter sitzen. „Dabei kann sich nach dem ersten wilden Durchschütteln der Atome und nach vielen Platzwechseln die Kristallstruktur wieder entspannen,“ sagt Dr. Udo von Toussaint, „sodass am Ende nur eine Handvoll Atome betroffen sind“. Selbst mit Hochleistungsrechnern lässt sich ein derart komplexes Problem nur mit einer sehr raffinierten Rechenstrategie bewältigen.


Für eines der Testprobleme der IAEA-Challenge – in einen Wolfram-Einkristall schlägt ein Wolfram-Atom mit einer Energie von 50 Kiloelektronenvolt ein – spürt die neue Methode automatisiert unter mehr als einer Million Atomen die etwa 50 durch den Einschlag verursachten Fehlstellen auf und charakterisiert sie. In der farbigen Kodierung bedeutet rot zum Beispiel ein Atom neben einer Leerstelle im Gitter des Wolfram-Kristalls. Grün gefärbte Atome weisen auf überzählige Atome im Gitter hin und blaue Wolken zeigen niedrige Atomdichte an. Übergänge zwischen diesen "reinen" Eigenschaften werden durch Farbmischungen angezeigt.

Wer liegt hier falsch?

Für eines der Testprobleme der IAEA-Challenge – in einen Wolfram-Einkristall schlägt ein Wolfram-Atom mit einer Energie von 50 Kiloelektronenvolt ein – spürt die neue Methode automatisiert unter mehr als einer Million Atomen die etwa 50 durch den Einschlag verursachten Fehlstellen auf und charakterisiert sie. In der farbigen Kodierung bedeutet rot zum Beispiel ein Atom neben einer Leerstelle im Gitter des Wolfram-Kristalls. Grün gefärbte Atome weisen auf überzählige Atome im Gitter hin und blaue Wolken zeigen niedrige Atomdichte an. Übergänge zwischen diesen "reinen" Eigenschaften werden durch Farbmischungen angezeigt.
https://www.youtube.com/watch?v=rp8qigZpfqw


Die Methode des Gewinnerteams: Unanschaulich, aber sehr effizient haben sie jedes Atom durch den Fingerabdruck seiner Umgebung beschrieben – durch die Abstände und relativen Orientierungen seiner benachbarten Teilchen auf Kugelflächen im Kristall, ausgedrückt als Vektoren in einem 50-dimensionalen Raum von Eigenschaften. Damit konnte der von dem Team entwickelte Algorithmus die Fingerabdrücke eines unbeschädigten Kristalls mit dem von der IAEA vorgegebenen Datensatz vergleichen und alle Atome identifizieren, die sich nach 40 Picosekunden in einer gestörten Umgebung befanden.

In einem zweiten Schritt waren diese Fehler nun genauer zu klassifizieren: Weil die Fingerabdrücke bekannter Fehlertypen im Vorhinein zu berechnen sind, konnten die dazu passenden Atome erkannt und aussortiert werden. Mit einem speziellen Rechenverfahren wurden dann in halbautomatisierter Weise auch einige bislang unbekannte Defekttypen lokalisiert und klassifiziert. Udo von Toussaint: „So können wir nicht nur feststellen, wo in einem großen Heuhaufen die wenigen Nadeln liegen, sondern auch, von welcher Art sie sind“. Visualisiert wurden die großen Datenmengen dann in enger Kooperation mit der MPCDF-Gruppe für High-Performance-Computing, Anwendungsunterstützung und Visualisierung unter Leitung von Dr. Markus Rampp.

Unter sämtlichen Einreichungen sprach die IAEA dieser Methode den ersten Preis zu: „Indem die Software auf neuartige Weise unbekannte Defekte findet und klassifiziert, hat sie ein klares wissenschaftliches Potential und kann in der laufenden Forschungsarbeit unmittelbar eingesetzt werden.“ Tatsächlich ist das im IPP der Fall. Inzwischen wird die Methode hier in der täglichen Arbeit verwendet, zum Beispiel um den Einfluss von Wasserstoff auf die Defektbildung in verschiedenen Materialien zu untersuchen.

Der mit 5000 Euro dotierte Preis wurde dem siegreichen Team am 20. September 2018 im IAEA-Hauptquartier in Wien überreicht.

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