Prof. Dr.-Ing. Bodo Rosenhahn

Unsere Gruppe konzentriert sich zum einen auf den Bereich der photonischen integrierten Schaltungen (PICs) durch neuartige inverse Designmethoden und Optimierungstechniken.

Ein primärer Schwerpunkt unserer Forschung ist die Entwicklung von inversen Entwurfsverfahren für polymerbasierte optische Komponenten in PICs. Wir nutzen unsere Erfahrung mit maschinellem Lernen in großem Maßstab, um Designs unter komplexen Bedingungen zu erstellen. Um die rechnerischen Herausforderungen dieses Prozesses zu bewältigen, setzen wir Techniken aus unserer Forschung zur Videokompression ein, um den Speicherbedarf bei der Optimierung von polymerbasierten PICs mit großem räumlichen Fußabdruck und hoher Auflösung zu verringern. Außerdem passen wir den inversen Entwurfsprozess an, um die Herstellung der Strukturen zu berücksichtigen, die wir mit In-situ-Mikroskopie beobachten.

Der zweite Forschungsbereich liegt im Bereich der Out-of-Distribution (ood) oder Anomalie-Erkennung. Hier nutzen wir normalisierende Flüsse, um eine Verteilung von Datenproben auf eine Normalverteilung abzubilden, und verwenden statistische Maße, um Scores für Anomalien zu liefern. Da die verwendeten neuronalen Netze invertierbar sind, ermöglichen sie auch eine Schlussfolgerung über die Teile, die den Ood-Score verursachen.