Publikationsrepositorium - Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf

Hochleistungslaser werden u. a. zur Erforschung von exotischen Materiezuständen und für medizinische Anwenden benötigt. Während des Betriebs wird der Strahlquerschnitt überwacht um destruktiv hohe Energiedichten zu erkennen und zu unterbinden. Eine Reaktion auf zufällig auftretende Fehler muss jedoch zwischen Pulsen bei 10Hz erfolgen.

Der Vorgestellte Automatisierungsansatz verwendet Deep Learning in Kombination mit einer einfachen Anomalieerkennung auf Basis bekannter physikalischer Eigenschaften des Systems. Dies ist notwendig für kurze Reaktionszeiten und um
Ergebnisse mit einer sehr kleinen Datenbasis zu erzielen.