Photonic Data Science

Unsere Forschung konzentriert sich auf das Zusammenspiel von mittlerer Infrarotspektroskopie (IR) und Techniken der künstlichen Intelligenz (KI). Wir erforschen, entwickeln und nutzen Ansätze des maschinellen Lernens (ML) und des Deep Learning (DL), um die Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit der IR in biomedizinischen Untersuchungen und klinischen Anwendungen zu verbessern und zu erweitern. Insbesondere werden Daten-Pipelines für die IR-Spektroskopie von der Messung und Vorverarbeitung bis zur Auswertung und Analyse entwickelt, um biomedizinisch relevantes Wissen aus IR-Daten zu extrahieren. Darüber hinaus werden Strategien zur Standardisierung von IR-Spektraldaten systematisch untersucht, um die Technologie in realen Anwendungen weiter zu verbreiten. Darüber hinaus soll die Leistungsfähigkeit der IR-Spektroskopie durch Co-Modeling zwischen verschiedenen IR-Modalitäten (z.B. FTIR, O-PTIR) maximiert werden. Noch wichtiger ist, dass die experimentellen Protokolle von der Probenvorbereitung bis zur IR-Messung mit KI-Techniken wie Reinforcement Learning (RL) und Large Language Models (LLMs) optimiert werden. Nicht zuletzt nutzen wir KI zur Wissensentdeckung, indem wir IR-Signale und andere Datenmodalitäten mit den zugrundeliegenden biomedizinischen Eigenschaften einer Probe sowie den Mechanismen und der Dynamik eines biomedizinischen Prozesses verknüpfen.