Einstein-Teleskop

Das Einstein-Teleskop (ET) ist ein geplantes europäisches Gravitationswellenobservatorium der dritten Generation. Aufbauend auf den Entdeckungen von LIGO und Virgo soll es eine etwa zehnfach höhere Empfindlichkeit als heutige Gravitationswellendetektoren erreichen und Beobachtungen bei Frequenzen von nur wenigen Hertz ermöglichen. Das unterirdische Observatorium wird hochempfindliche Laserinterferometer einsetzen, um die winzigen Verformungen der Raumzeit durch Gravitationswellen nachzuweisen.

Das Einstein-Teleskop wird neue Möglichkeiten zur Erforschung des Universums eröffnen. Dazu gehören die Beobachtung verschmelzender Schwarzer Löcher und Neutronensterne über kosmologische Entfernungen, Präzisionstests der Allgemeinen Relativitätstheorie und Untersuchungen des frühen Universums. Die außerordentliche Empfindlichkeit wird zudem detaillierte Studien der Eigenschaften kompakter Objekte ermöglichen und die Multimessenger-Astronomie voranbringen, bei der Gravitationswellenmessungen mit elektromagnetischen und anderen astronomischen Beobachtungen kombiniert werden.

Die Herausforderung des Newtonschen Rauschens

Eine der größten technologischen Herausforderungen für das Einstein-Teleskop besteht darin, die angestrebte Empfindlichkeit bei niedrigen Frequenzen zu erreichen. Seismische Wellen, die sich im Untergrund ausbreiten, verursachen geringfügige Veränderungen der lokalen Massenverteilung. Dadurch entstehen schwankende Gravitationskräfte auf die Spiegel der Interferometer, die als Newtonsches Rauschen (Newtonian Noise) bezeichnet werden. Anders als mechanische Schwingungen lassen sich Gravitationskräfte nicht abschirmen, weshalb diese Rauschquelle besonders schwer zu unterdrücken ist.

Ein vielversprechender Ansatz ist die aktive Rauschunterdrückung (Active Noise Mitigation, ANM). Dazu erfassen Netzwerke von Seismometern rund um die Interferometerspiegel das seismische Wellenfeld. Fortschrittliche Algorithmen, darunter künstliche neuronale Netze, können anhand dieser Messungen die resultierenden Gravitationsstörungen vorhersagen. Das vorhergesagte Rauschen kann anschließend von den aufgezeichneten Daten abgezogen oder in Echtzeit über das Regelsystem des Interferometers kompensiert werden. Eine Echtzeitkompensation ist besonders attraktiv, da sie auch die Empfindlichkeit schneller Analysen von Gravitationswellensignalen verbessern und damit zeitnahe Folgebeobachtungen ermöglichen kann.

Unsere Forschungsaktivitäten in Siegen

Unsere Arbeitsgruppe beteiligt sich seit Kurzem an der Forschung für das Einstein-Teleskop. Dabei bringen wir unsere Erfahrungen in der Detektorelektronik, der Echtzeit-Datenverarbeitung und dem maschinellen Lernen ein, die wir insbesondere im Rahmen des ATLAS-Experiments am CERN und des Pierre-Auger-Observatoriums gewonnen haben. Im Mittelpunkt unserer Aktivitäten steht die Entwicklung elektronischer Systeme, mit denen KI-basierte Algorithmen zur Rauschunterdrückung kontinuierlich und mit sehr geringer, vorhersagbarer Verarbeitungszeit ausgeführt werden können.

Im Rahmen des vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) geförderten Projekts FPGA-based Building Blocks for Active Noise Mitigation entwickeln wir Echtzeit-Verarbeitungsarchitekturen auf Basis feldprogrammierbarer Logikbausteine (Field-Programmable Gate Arrays, FPGAs). Diese programmierbaren elektronischen Bausteine können zahlreiche Rechenoperationen parallel ausführen und eignen sich deshalb besonders für anspruchsvolle Echtzeitanwendungen.

Unsere Forschung umfasst drei eng miteinander verbundene Bereiche:

• Hardwaregerechte Optimierung neuronaler Netze: Wir passen Modelle des maschinellen Lernens an die begrenzte numerische Genauigkeit und die verfügbaren Rechenressourcen von FPGAs an. Verfahren wie Quantization-Aware Training und High-Granularity Quantization ermöglichen es, die Komplexität neuronaler Netze zu reduzieren, ohne ihre Vorhersagegenauigkeit wesentlich zu beeinträchtigen.
• Echtzeit-Inferenz auf FPGAs: Wir entwickeln datenstrombasierte Verarbeitungsarchitekturen, die Signale zahlreicher seismischer Sensoren gleichzeitig verarbeiten können. Besonderes Augenmerk liegt auf geringen und deterministischen Verarbeitungszeiten, einer effizienten Nutzung der FPGA-Ressourcen und der skalierbaren Integration in die Regelsysteme der Interferometer.
• Hardwarevalidierung und Datenemulation: Wir entwickeln FPGA-basierte Systeme, die realistische Datenströme seismischer Sensoren nachbilden. Durch das wiederholte Einspielen simulierter und aufgezeichneter Signale können wir die gesamte Verarbeitungskette unter kontrollierten Bedingungen testen und hinsichtlich Latenz, Datendurchsatz, Ressourcenbedarf und Skalierbarkeit untersuchen.

Zusammenarbeit und experimentelle Validierung

Unsere Arbeiten sind Teil eines koordinierten Forschungsprogramms zur Unterdrückung des Newtonschen Rauschens mit Partnern an der RWTH Aachen, der FH Aachen, dem Forschungszentrum Jülich und der TU Dortmund. Während unsere Partner unter anderem Algorithmen zur Rauschvorhersage, die Vorverarbeitung von Sensorsignalen und Konzepte zur verteilten Datenverarbeitung entwickeln, konzentriert sich die Siegener Arbeitsgruppe auf die zentrale Echtzeitverarbeitung mit FPGAs.

Ein wichtiger Bestandteil des Forschungsprogramms ist die experimentelle Überprüfung der entwickelten Verfahren. Hierzu dienen unter anderem Interferometer im Labormaßstab sowie die ETpathfinder-Anlage in Maastricht, an der Technologien für zukünftige Gravitationswellenobservatorien erprobt werden. Obwohl das Newtonsche Rauschen am ETpathfinder selbst nicht direkt messbar ist, lassen sich vergleichbare Verfahren zur aktiven Rauschunterdrückung anhand akustischer Störungen und entsprechender Umweltsensoren untersuchen.

Mit diesen Forschungsarbeiten wollen wir dazu beitragen, vielversprechende Algorithmen des maschinellen Lernens in praktische, energieeffiziente Echtzeitsysteme zu übertragen, die den hohen Anforderungen des zukünftigen Einstein-Teleskops gerecht werden.