HZB intensiviert die Zusammenarbeit mit RI Research Instruments (RI)
Die Teams von RI und HZB Arbeiten Hand in Hand. © RI, HZB
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HZB und RI Research Instruments (RI) haben ihre langjährige Geschäftspartnerschaft durch die Unterzeichnung eines weiteren Vertrags gestärkt - diesmal einer Kooperationsvereinbarung zur Unterstützung des Technologietransfers von Komponenten supraleitender Beschleuniger.
In der Vergangenheit war RI einerseits ein wichtiger Ausrüstungslieferant für HZB, andererseits hat HZB einige Rechte an geistigem Eigentum an RI lizensiert.
Im Rahmen des neuen Vertrags werden Experten des SupraLab am HZB ihre Industriekollegen bei RI in der Entwicklung des ersten industriellen supraleitenden Hochleistungselektronenbeschleunigers unterstützen, der zur Herstellung von Mo-99 verwendet wird, einem Isotop, das mehreren 10 Millionen Patienten jedes Jahr hilft.
Gemeinsam werden sie unter anderem die Fotokathodenherstellung, Laser zur Erzeugung von Elektronenstrahlen und Koppler evaluieren, welche die für die Beschleunigung erforderlichen Hochfrequenzwellen in die supraleitenden Module bringen. Dies ist ein gutes Beispiel dafür, wie Technologie aus der Grundlagenforschung in industrielle Anwendungen gelangt.
Die aktuelle Corona-Krise könnte andere davon abhalten, neue Fernkooperationen aufzunehmen, aber nicht uns. Wir haben die Flexibilität von Videokonferenzen genutzt und bereits viele Meetings abgehalten, bei denen die Erfahrungen des HZB-Teams zu Fortschritten in der Produktentwicklung bei RI geführt hat. In 2021 beginnen die ersten Tests der gemeinsam entwickelten Geräte.
Besonderer Dank gebührt dem Land Berlin und dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) für die Kofinanzierung von SupraLab.
- Ultraschnelle Entmagnetisierung - Dünneres Eisen, stärkere Wirkung
Je dünner eine Eisenschicht, desto leichter lässt sie sich durch einen Laserpuls entmagnetisieren. Forschende der Universität Duisburg-Essen haben gemeinsam mit dem Helmholtz-Zentrum Berlin und weiteren Partner:innen herausgefunden, warum das so ist: Entscheidend ist die magnetische Ordnung an den Grenzflächen des Materials. Die Erkenntnisse könnten langfristig dazu beitragen, neue Technologien für die magnetische Datenspeicherung zu entwickeln. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Advanced Science veröffentlicht.
- Blinder Fleck für die Anordnung der AtomeKünstliche Intelligenz wird zunehmend eingesetzt, um Eigenschaften neuer Materialien vorherzusagen. Ein Forschungsteam aus Jena und den USA zeigt nun in einer im Fachjournal „Nature Computational Science“ Studie: Kommen dabei Sprachmodelle zum Einsatz, erfassen diese zwar zuverlässig, welche Atomsorten ein Material enthält. Informationen über deren räumliche Anordnung nutzen sie jedoch nur unzureichend. Selbst größere Modelle und mehr Trainingsdaten beheben diese Schwäche nicht. Für stark strukturabhängige Materialeigenschaften sind deshalb auf räumliche Strukturen spezialisierte KI-Modelle die verlässlichere Wahl. (DOI: 10.1038/s43588-026-01045-2)
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