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Zur optimalen Standortplatzierung von leistungselektronischen Kompensationsvorrichtungen : ein Beitrag zum Problem der Spannungsstützung in ausgedehnten Verbundsystemen
(2025) Lisin, Wladimir; Scheffknecht, Günter (Prof. Dr. techn.)
Behandelt wird ein NP-hartes Zuordnungsproblem. Die Lösung dieses Problems versteht sich als Antwort auf die Frage nach der optimalen Platzierung von leistungselektronischen Kompensationsvorrichtungen - den sog. FACTS. Die Güte einer Platzierungswahl bemisst sich dann am dynamischen Antwortverhalten infolge ausgelöster Netzfehler. Eine adäquate Abwägung zwischen Geräteanzahl und den dazu erforderlichen Aufwendungen überführt die Aufgabe in eine Pareto-optimale Mehrzielsuche. Des Weiteren ist die Frage nach einer optimalen Standortwahl zugleich auch ein fallvariables Problem, da die individuellen Netznutzungsfälle auch jeweils individuelle Probleminstanzen definieren. Zu ermitteln sind schließlich Ort, Art, Anzahl und die Auslegung von Parametern der Dynamikmodelle der dabei platzierten Anlagen.
Konstruiert wurde hierzu ein modulares Bestimmungsverfahren. Die Gütebewertung ermittelter Konfigurationen erfolgt mithilfe von Lastflussberechnungen im detaillierten Netzmodell des europäischen Stromverbundsystems. Die ermittelte Lösung ist schließlich ein aus optimal-korrespondierenden Ort-Geräte-Paaren erweiterter Netz-Anlagen-Park, der bei optimal bestimmten Installationsorten, der optimal bestimmten Anzahl jeder verwendeten Geräteart sowie der optimalen, ortsgebundenen Parametrierung ihrer jeweiligen Dynamikmodelle das anfängliche Systemverhalten eines ausgewählten Netzgebiets bzgl. Stabilität und Robustheit in optimaler Weise verbessert.
IoT-basierte Ladeinfrastruktur : Entwicklung eines plattformbasierten Ökosystems mit Hilfe des Action Design Research Ansatzes
(2025) Hofer, Philipp; Petrik, Dimitri
Mit dem Ausbau der erneuerbaren Energien und dem Markthochlauf der Elektromobilität entstehen neue energiewirtschaftliche Herausforderungen und Anforderungen unterschiedlicher Nutzergruppen im Bereich der privaten und halböffentlichen Ladeinfrastruktur. Um aktuelle Herausforderungen im Bereich der Ladeinfrastruktur wie die begrenzte Verfügbarkeit oder Inflexibilität bei der Nutzung erneuerbarer Energiequellen zu lösen ist die Integration digitaler Technologien unabdingbar. Dabei können digitale Plattformen als modulare Softwarearchitekturen für den Betrieb von Applikationen für intelligente Ladevorgänge und fortschrittliche Analyse von Verbrauchs- und Erzeugungsdaten einen Beitrag zur Netzstabilität leisten. Vor diesem Hintergrund stellt dieser Artikel das Konzept einer IoT-Plattform für Ladestationen mit integriertem Service Store zur flexiblen Erweiterung von Funktionalitäten durch Drittanbieter. Basierend auf dem Action Design Research Ansatz wurden drei Expertenworkshops durchgeführt, um zentrale Funktionalitäten und Boundary Resources zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass eine erfolgreiche IoT-Plattform für Ladestationen standardisierte Schnittstellen, klare Governance-Strukturen und ein ausgewogenes Ökosystem-Management benötigt. Die Integration von IoT-Technologien mit einem herstellerunabhängigen Service Store ermöglicht innovative Geschäftsmodelle und eine bessere Nutzerzentrierung. Gleichzeitig wurden Herausforderungen in den Bereichen Datensicherheit, Interoperabilität und rechtliche Rahmenbedingungen identifiziert. Die Arbeit leistet einen Beitrag zum Verständnis der technischen und organisatorischen Anforderungen an IoT-Plattformen im Kontext vernetzter Elektromobilität und deren Umsetzung. Die Erkenntnisse sind sowohl für Plattformbetreiber als auch für Entwickler digitaler Services und Ladesäulenhersteller relevant.
Epigenomic profiling of immune cell subtypes reveals H3K27ac-marked stress signatures after long-duration spaceflight
(2025) Fullstone, Tabea L.; Fischer, Lukas F.J.; Bohmeier, Maria; Frings-Meuthen, Petra; Crucian, Brian E.; Rathert, Philipp
Long-duration spaceflight imposes significant physiological stress on astronauts, including profound alterations in immune function. This study investigated epigenetic changes in immune cells following prolonged orbital spaceflight by analysing histone modifications in CD4+ and CD8+ T-cells from astronauts before, immediately after, and during recovery from spaceflight. Using Cleavage Under Targets and Tagmentation (Cut&Tag) to assess H3K27ac modifications, we identified significant alterations in chromatin accessibility, predominantly involving immune response pathways, gene regulation, and cellular adaptation mechanisms. While some epigenetic changes were transient, others persisted beyond 50 days post-return, suggesting long-term effects. These findings enhance our understanding of immune adaptation to spaceflight and have implications for mitigating spaceflight-associated health risks. Furthermore, they provide valuable insights into immune system regulation under high-stress conditions, potentially informing research on immunodeficiency disorders, cancer epigenetics, and aging-related immune decline on Earth. This study underscores the critical role of epigenetics in long-term space missions and terrestrial health applications.
Predicting sequence-specific amplification efficiency in multi-template PCR with deep learning
(2025) Gimpel, Andreas L.; Fan, Bowen; Chen, Dexiong; Wölfle, Laetitia O. D.; Horn, Max; Meng-Papaxanthos, Laetitia; Antkowiak, Philipp L.; Stark, Wendelin J.; Christen, Beat; Borgwardt, Karsten; Grass, Robert N.
Multi-template polymerase chain reaction (PCR) is a critical technique enabling the parallel amplification of diverse DNA molecules, thereby facilitating applications in fields from quantitative molecular biology to DNA data storage. However, non-homogeneous amplification due to sequence-specific amplification efficiencies often results in skewed abundance data, compromising accuracy and sensitivity. In this study, we address amplification efficiency in complex amplicon libraries by employing one-dimensional convolutional neural networks (1D-CNNs) to predict sequence-specific amplification efficiencies, based on sequence information alone. Trained on reliably annotated datasets derived from synthetic DNA pools, these models achieve a high predictive performance (AUROC: 0.88, AUPRC: 0.44), thereby enabling the design of inherently homogeneous amplicon libraries. We further introduce CluMo, a deep learning interpretation framework that identifies specific motifs adjacent to adapter priming sites as closely associated with poor amplification. This insight leads to the elucidation of adapter-mediated self-priming as the major mechanism causing low amplification efficiency, challenging long-standing PCR design assumptions. By addressing the basis for non-homogeneous amplification in multi-template PCR, our deep-learning approach reduces the required sequencing depth to recover 99% of amplicon sequences fourfold, and opens new avenues to improve the efficiency of DNA amplification in fields such as genomics, diagnostics, and synthetic biology.
Direct atomic-scale investigation of the coarsening mechanisms of exsolved catalytic Ni nanoparticles
(2025) Jennings, Dylan; Weber, Moritz L.; Meise, Ansgar; Binninger, Tobias; Price, Conor J.; Kindelmann, Moritz; Reimanis, Ivar; Matsumoto, Hiroaki; Cao, Pengfei; Dittmann, Regina; Kowalski, Piotr M.; Heggen, Marc; Guillon, Olivier; Mayer, Joachim; Gunkel, Felix; Rheinheimer, Wolfgang
Exsolution-active catalysts allow for the formation of highly active metallic nanoparticles, yet recent work has shown that their long-term thermal stability remains a challenge. In this work, the dynamics of exsolved Ni nanoparticles are probed in-situ with atomically resolved secondary electron imaging with environmental scanning transmission electron microscopy. Pre-characterization shows embedded NiOx nanostructures within the parent oxide. Subsequent in-situ exsolution demonstrates that two populations of exsolved particles form with distinct metal-support interactions and coarsening behaviors. Nanoparticles which precipitate above embedded nanostructures are observed to be more stable, and are prevented from migrating on the surface of the support. Nanoparticle migration which fits random-walk kinetics is observed, and particle behavior is shown to be analogous to a classical wetting model. Additionally, DFT calculations indicate that particle motion is facilitated by the support oxide. Ostwald ripening processes are visualized simultaneously to migration, including particle redissolution and particle ripening.
Single-shot readout of the nuclear spin of an on-surface atom
(2025) Stolte, Evert W.; Lee, Jinwon; Vennema, Hester G.; Broekhoven, Rik; Teng, Esther; Katan, Allard J.; Veldman, Lukas M.; Willke, Philip; Otte, Sander
Nuclear spins owe their long-lived magnetic states to their excellent isolation from the environment. At the same time, a finite degree of interaction with their surroundings is necessary for reading and writing the spin state. Therefore, detailed knowledge of and control over the atomic environment of a nuclear spin is key to optimizing conditions for quantum information applications. While various platforms enabled single-shot readout of nuclear spins, their direct environments were either unknown or impossible to controllably modify on the atomic scale. Scanning tunneling microscopy (STM), combined with electron spin resonance (ESR), provides atomic-scale information of individual nuclear spins via the hyperfine interaction. Here, we demonstrate single-shot readout of an individual 49 Ti nuclear spin with an STM. Employing a pulsed measurement scheme, we find its lifetime to be in the order of seconds. Furthermore, we shed light on the pumping and relaxation mechanisms of the nuclear spin by investigating its response to both ESR driving and tunneling current, which is supported by model calculations. These findings give an atomic-scale insight into the nature of nuclear spin relaxation and are relevant for the development of atomically assembled qubit platforms.
Vorstellung eines Ansatzes zur diskursiven Transformation von Energiesystemen und ausgewählte Ergebnisse dessen erster Anwendung
(2025) Lott, Stefanie; Helf, Raffaela; Huber, Peer; Drück, Harald; Stergiaropoulos, Konstantinos
Eine tiefgreifende Transformation unseres Energiesystems, also der Wärme-, Kälte- und Stromversorgung ist zukünftig erforderlich, um die europäischen, bundes- und landesweiten Klimaziele zu erreichen. Um eine erfolgreiche Umsetzung der Transformation mit ihren komplexen Energieversorgungssystemen, all ihren gesellschaftlichen Friktionen und Konflikten sowie der Vielzahl der beteiligten heterogenen Akteure wie z. B. Städte, Kommunen, Energieversorgende, Netzbetreibende, Handwerk, Industrie, Mietende, Immobilieneigentümer*innen zu unterstützen, wird mit der Stuttgarter Forschungsinitiative für die diskursive Transformation von Energiesystemen (DiTEnS) ein neuer inter- und transdisziplinärer Forschungsverbund aufgebaut.
In dem hierfür initialen Forschungsvorhaben „VR basierte simulative Gestaltung eines gesellschaftlichen Dialogs zur Transformation urbaner Energiesysteme“ des Forschungsverbunds, sind neben dem Institut für Gebäudeenergetik, Thermotechnik und Energiespeicherung (IGTE) auch das Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung (IER) und das Institut für Energieübertragung und Hochspannungstechnik (IEH) der Universität Stuttgart beteiligt. Die informationstechnischen Aspekte, wie die Visualisierung in einer veränderten sichtbaren Umgebung als virtuelle Realität, engl. virtual reality (VR), oder als erweiterte Realität, engl. augmented reality (AR), werden durch das Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) umgesetzt. Das Zentrum für interdisziplinäre Risiko- und Innovationsforschung (ZIRIUS) entwickelt und begleitet sozialwissenschaftliche und diskursive Aspekte.
In diesem Beitrag wird zum einen der Ansatz des initialen Forschungsvorhabens des Forschungsverbundes beschrieben. Zum anderen werden Herausforderungen der Datenbeschaffung, sowie Methoden und Ergebnisse der Datenvorverarbeitung zur Erstellung von aussagekräftigen Wärmelastprofilen, aus der aktuell erfolgenden Anwendung von energietechnischen Modellen zur Simulation der Wärme-, Kälte- und Stromversorgung sowie energiewirtschaftlichen Modellen für den Campus Vaihingen der Universität Stuttgart vorgestellt.
Tunable, permanent and instantly available super-wettability states on metal surfaces by laser texturing and plasma coating
(2025) Holder, Daniel; Reichle, Paul; Umlauf, Georg; Weber, Rudolf; Barz, Jakob; Graf, Thomas
Wettability, the ability of a liquid to spread on or repel from a surface, holds particular significance for applications requiring extreme control of liquid interaction, including self-cleaning, anti-icing, dropwise condensation, anti-fogging, and enhanced fluid transport. This work investigates the synergistic combination of laser surface texturing and plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD) to achieve tunable, permanent, and instantly available super-wettability states on metal surfaces. Ultrashort laser pulses were employed to produce various surface textures, ranging from fine nanoscale ripples to rougher microtextures such as microgrooves, spikes, and holes, on stainless steel AISI 304, copper, and the titanium alloy Ti64. PECVD coatings, including thin layers of glass and polymers, were subsequently applied to these textures to modulate surface chemistry and achieve the desired wettability.The results demonstrate that superhydrophilic surfaces with a water contact angle θ < 10° were achieved by combining rough textures with thin glass coatings, offering long-term stability that could be simply renewed via ultrasonic cleaning. Conversely, superhydrophobic surfaces with a water contact angle θ > 150° were instantly obtained using polymer coatings on rough textures. These functionalized surfaces also exhibited exceptional liquid repellence for complex liquids, such as milk and beer, making them particularly suitable for special applications using solutions or emulsions. The integration of laser texturing and PECVD coating provides a versatile and simple pathway for fabricating functional surfaces with tunable wettability and long-term performance across multiple metals and fluids.
Low resource named entity recognition applied to oncology
(2025) Mahr, Jonas
Named entity recognition (NER) is a fundamental task in Natural Language Processing (NLP) that involves identifying and classifying entities in text. NER forms the basis for solving many NLP tasks that play an important role in the biomedical domain. However, the scarcity of annotated data poses significant challenges in training effective NER models, particularly in low-resource languages, such as German. This study aims to evaluate five models in a low-resource environment, such as oncology in German, to gain insights into possible solutions to overcome this data scarcity. These approaches include prompt engineering of a Large Language Model, a BERT-based model, fine-tuned separately on the WikiMed-DE-BEL and a synthetic dataset, and a GLiNER-based model architecture. A model fine-tuned on a German gold standard oncology dataset serves as a benchmark to compare the other four models to. The evaluation is conducted using two datasets: MAED-KS, a de-identified oncology dataset consisting of patient reports collected from a German hospital, and the aluminium standard dataset, a synthetic dataset constructed based on disease co-occurrence, extracted from hospital data. Our results show that the GLiNER architecture achieves the highest F1-scores of the four approaches on the MAED-KS dataset and similar scores to the benchmark model. The Prompt Engineered Large Language Model performed best on the aluminum standard dataset. Overall, the GLiNER model shows the best performance and good adaptability in a low resource environment, such as oncology data in German.
Lensless magneto-optical imaging
(2025) Neu, Volker; Pedrini, Giancarlo; Soldatov, Ivan; Reichelt, Stephan; Schäfer, Rudolf
Magneto-optical methods, which utilize the interaction of polarized light with the magnetization of the sample in reflection through the magneto-optical Kerr effect or in transmission through the accordant Faraday effect, present prominent and widespread optical microscopy techniques for studying magnetic microstructures. In non-magnetic light microscopy, several alternatives to lens-based imaging have been developed, which offer various advantages, including an improved ratio of field-of-view to magnification. Selected lensless methods also provide access to both intensity and phase information of the probing light field, which presents an additional information channel obtainable from the studied sample. In a proof-of-principle study we verify that the reconstructed magneto-optical intensity obtained from a lensless multiplane recording scheme is in full qualitative agreement with conventional lens-based Faraday microscopy. The additional phase information, not accessible with conventional methods, offers direct access to domain information through the imaginary part of the Faraday or Kerr component in the studied material and allows domain imaging even in a crossed analyzer position or without the use of an analyzer. These findings will open the path to exploit the various established advantages of lensless microscopy for the magneto-optical investigation of magnetic materials.