Fallstudien und Referenzen
Hier finden Sie eine Reihe detaillierter Beispiele meiner Arbeit. Weitere Informationen lassen ich Ihnen auf Anfrage gerne zukommen — sprechen Sie mich an!
Eine sehr interessante Art von Anwendungen besteht in der Modellierung und Simulation von Maschinen. Damit können z. B. Maschinenparameter optimiert werden oder neue Konfigurationen virtuell (in silico) getestet werden, ohne die Maschine real verändern oder umbauen zu müssen. Ein Beispiel dafür ist die Simulation einer Schneidemaschine für Lebensmittel. In einem anderen Projekt wurden die geometrischen Fehler einer CNC-gesteuerten Präzisions-Drehmaschine modelliert, um aus den beobachteten Fehlern der Werkstücke auf Fehler der Maschine rückschließen zu können und diese letzten Endes automatisch durch Anpassen der Werkzeugpfade zu kompensieren.
Während in den vorgenannten Projekten die effiziente Implementierung einer von mehreren Aspekten einer erfolgreichen Lösung ist, steht die Beschleunigung von rechenintensiven Programmen in anderen Fällen alleine im Vordergrund, etwa bei der Optimierung einer Anwendung von Echtzeit-Signalverarbeitung mittels Vektorisierung und Verbesserung der Datenlokalität, oder der Parallelisierung einer Fluid-Simulation mit OpenMP.
Eine weitere Gruppe der Fallstudien wurzelt in meiner Arbeit für das @neurIST EU-Projekt. @neurIST hatte die Verbesserung der Diagnose und Behandlung von Hirn-Aneurysmen zum Ziel. Ein solcher Aneurysmus — ein lokale Aussackung einer Arterie — führt zu lebensgefährlichen Hirnblutungen und Schlaganfall wenn er reißt. Aber welche Aneurysmen haben ein hohes Risiko zu reißen? Das ist eine offene Frage von höchster medizinischer Relevanz.
Ein Weg zu einer Antwort auf diese Frage ist die Suche nach biomechanischen Risikofaktoren, also etwa die Frage nach Mustern in der Wandspannung oder der Blutströmung in Aneurysmen. Ich war beteiligt an der Spezifikation, Entwurf und Entwicklung einer hochautomatisierten Simulationskette zur Berechnung von Blutströmung, Wandspannungen und geometrischen Eigenschaften von Aneurysmen, ausgehend von medizinischen Bilddaten. Außerdem habe ich den finalen Bericht des Projekts über die Modellierungs-Entscheidungen und Spezifikation der Simulationskette zusammengestellt. Ein ganz zentraler Beitrag war die Konzipierung und Implementierung eines Systems zum Management der Simulationsdaten, das sowohl die Rückverfolgung der Daten erlaubt (wo kommen die Daten her?) als auch zukünftige Variationen der Simulationen unterstützt (was kann man noch mit den Daten machen?)