VIPR Framework

Das Problem: Mehrdeutigkeit, Zeitaufwand und heterogene Anwendungsfälle

Bei der Neutronenreflektometrie müssen aus verrauschten Reflektivitätsmessdaten zentrale Materialeigenschaften rekonstruiert werden. Dazu gehören beispielsweise die Schichtdicke von Dünnfilmen im Bereich von wenigen bis hunderten Ångström, die Rauheit der Grenzflächen, Dichteprofile in Form der Streulängendichte sowie magnetische Eigenschaften bei polarisierten Messungen.

Die klassische Analyse ist zeitintensiv, erfolgt oft Stunden oder gar Tage nach dem Experiment und erforderte oft weitere manuelle Anpassungen durch Experten. Für Echtzeit-Feedback während Experimenten, automatisierte Anpassung von Messparametern, Hochdurchsatz-Analysen mit Tausenden Datensätzen oder in-situ Prozesssteuerung ist dies einfach nicht geeignet.

Hinzu kommt die grundsätzliche Mehrdeutigkeit inverser Probleme. Verschiedene Materialkonfigurationen können identische Messsignale erzeugen. Ohne tiefgreifendes Expertenwissen und physikalisches Verständnis ist eine zuverlässige Interpretation nahezu unmöglich.

Die größte Herausforderung für ein Software-Framework im Allgemeinen liegt oftmals in der Heterogenität der Anwendungsfälle. VIPR - als ein Software.Framework für KI-Workflows - soll beispielsweise nicht nur für Neutronenreflektometrie einsetzbar sein, sondern auch für GIWAXS-Analysen, Ptychographie, Plasma-Diagnostik in Beschichtungsprozessen und perspektivisch sogar für Spektroskopie, Teilchenphysik und viele ander Anwendungsgebiete.

Die Zielgruppen sind im ersten Moment Forschende aus der Physik und Materialwissenschaft, und eben NICHT Informatiker. Diese Anwendergruppe möchten mit überschaubaren Anpassungen ihre konkreten, teils hochspezialisierten Probleme lösen. Dies steht in einem direkten Spannungsfeld zur Komplexität und Mächtigkeit, die ein universelles Software-Framework bieten soll.

Unsere Lösung: Modularität trifft Mächtigkeit

Die Grundidee hinter dem VIPR-Framework ist es, einzelne Komponenten in einem Workflow einfach austauschen, anpassen oder erweitern zu können. Das Framework basiert auf einem modularen Konzept mit mehreren Abstraktionsebenen, das sowohl Flexibilität für Experten als auch eine einfache Nutzbarkeit für Einsteiger bieten soll.

Hooks, Filter und Plugins für maximale Flexibilität

Jeder Ablaufschritt im Workflow kann durch Hooks einsehbar und protokollierbar gemacht werden. Hooks werden vor und nach jeder Schrittausführung aufgerufen und ermöglichen es, ohne Eingriff in die Kernlogik Debugging-Ausgaben und Protokolle zu erzeugen, Visualisierungen zu generieren oder Zwischenergebnisse zu speichern.

Mit Filtern lassen sich die Eingangs- sowie Ausgangswerte vor jedem Verarbeitungsschritt gezielt verändern. Dies ermöglicht etwa Normalisierungen, Datenaugmentation oder die Transformation zwischen verschiedenen Repräsentationen.

Plugins sind das zentrale Erweiterungskonzept. Sie ermöglichen nicht nur die Integration entsprechender Hooks und Filter für die Basisschritte, sondern auch den kompletten Austausch von Workflow-Schritten durch eigene Logiken. Ein Plugin kann eigene vortrainierte KI-Modelle mitbringen, domänenspezifische Datenvor- und -nachverarbeitung implementieren oder sogar ganze neue komplexere Workflow-Typen einbringen.

Invertierbare Neuronale Netze als methodischer Kern

Im Gegensatz zu klassischen neuronalen Netzen lernen Invertible Neural Networks (invertierbare neuronale Netze) eine bidirektionale Abbildung. Sie können sowohl von Materialparametern zu Messdaten rechnen, also das Vorwärtsproblem lösen, als auch umgekehrt vom Messsignal auf die zugrunde liegenden Materialparameter schließen.

Der entscheidende Vorteil liegt darin, dass die Analyse in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf durch das Netzwerk erfolgt. Es entfällt die zeitaufwendige iterative Optimierung. Darüber hinaus können INNs nicht nur einen einzelnen Parametersatz vorhersagen, sondern vollständige posterior-Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Dies quantifiziert die Unsicherheit der Rekonstruktion und macht mehrere mögliche Lösungen eines mehrdeutigen inversen Problems explizit sichtbar.

Die Ergebnisse der INN-Vorhersage können zudem als initiale Bedingung für ein klassisches lokales Fitting verwendet werden, was die Robustheit weiter erhöht und drastische Beschleunigungen der Analysezeit ermöglicht.

Das VIPR-Framework ermöglicht die Rekonstruktion von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für inverse Probleme. Die folgenden Visualisierungen zeigen typische Analyseergebnisse aus der Neutronenreflektometrie und anderen Anwendungen, bei denen invertierbare neuronale Netze mehrdeutige Messdaten in interpretierbare Parameterverteilungen überführen.

Umgang mit Mehrdeutigkeit und physikalischer Plausibilität

Inverse Probleme haben per Definition oft mehrere gültige Lösungen. Die eingesetzten INNs quantifizieren diese Unsicherheit durch Vorhersage vollständiger Wahrscheinlichkeitsverteilungen statt einzelner Werte. Gleichzeitig musste sichergestellt werden, dass die vorhergesagten Parameter physikalisch sinnvoll sind. Dazu wurden spezielle Constraints und physik-informierte Loss-Funktionen implementiert, die während des Trainings physikalische Gesetzmäßigkeiten erzwingen.

Balanceakt zwischen Mächtigkeit und Benutzerfreundlichkeit

Das fundamentale Spannungsfeld zwischen der Mächtigkeit eines universellen Software-Frameworks und der Einfachheit für den Anwender zieht sich durch alle Designentscheidungen. Die Lösung liegt in mehreren parallelen Zugangswegen. Forschende, die schnell Ergebnisse benötigen, können über das Web-Interface mit vorkonfigurierten Workflows arbeiten. Diejenigen, die tiefer einsteigen möchten, können über das Config-System arbeiten und bestehende Komponenten rekombinieren. Für hochspezialisierte Anwendungen steht der volle Plugin-Mechanismus zur Verfügung.

Entscheidend ist, dass hochwertige Beispielimplementierungen und dokumentationen bereitstellt werden. Diese zeigen dann Best Practices, demonstrieren die Mächtigkeit des Frameworks und dienen gleichzeitig als Startpunkt und Blaupausen für eigene Anpassungen. So wird die Einstiegshürde für die Lösung konkreter Probleme minimiert, ohne die Flexibilität unnötig einzuschränken.