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Space production in dwelling networks
No full textSeit den 1960er Jahren gilt das Kinderzimmer in Deutschland als institutionalisierte Norm für das Wohnen junger Menschen. Diese Fixierung auf den häuslichen Ort verdeckt jedoch die Vielschichtigkeit und Ungleichheit der Wohnpraxen von Kindern und Jugendlichen. Der Beitrag zeigt, dass Heranwachsende Orte wie Jugendfreizeiteinrichtungen, Einkaufszentren, öffentliche Plätze oder die Wohnungen von Freund:innen in ihr individuelles Wohnnetzwerk einbeziehen; Orte, an denen sie ‘einen Raum für sich’ konstituieren. Diese Praxis des Wohnens an verschiedenen Orten wird unter dem Begriff des vernetzten Wohnens gebracht und stützt sich auf empirische Befunde aus dem Citizen Science Projekt ‘C/O’. Ziel dieses Beitrags ist, anhand von Fallbeispielen plausibel nachzuweisen, dass es sich hierbei um Orte des Wohnens handelt.
Im Rückgriff auf raumsoziologische und akteur-netzwerktheoretische Ansätze wird Wohnen hier als raumbildende und raumwirksame soziale Handlung gefasst, in der Wohnraum nicht gegeben, sondern in der Praxis hergestellt (produziert), stabilisiert (reproduziert) und gemeinsam hervorgebracht (koproduziert) wird. Die Untersuchung der Fallbeispiele hat gezeigt, dass diese ‘anderen’ Orte Anknüpfungspunkte an das Gewohnte im Wohnen der Kinder und Jugendlichen ermöglichen. Der Zugang zu Spielgeräten, Eltern, Wohnungen, Zimmern, WLAN, Mitspielenden, Bezugspersonen, Betten, Essen, Gesprächspartner:innen, Smartphones, Konsolen stabilisiert als ‘Gewohntes’ die Wohnpraxen dieser Kinder und Jugendlichen entsprechend der Eigenlogik ihres Wohnens. Als Wohnressourcen schaffen sie die Bedingungen für die Reproduzierbarkeit der Wohnräume an verschiedenen Orten – das vernetzte Wohnen.
Der Beitrag zeigt, dass im Gegensatz zu institutionalisierten Räumen wie dem Kinderzimmer, diese ‘anderen’ Orte weder gesellschaftlich als Orte des Wohnens adressiert, noch von wissenschaftlichen, sozialpolitischen oder planerischen Wohndiskursen wahrgenommen werden. Stattdessen werden sie unter anderen Kategorien erfasst, geplant, finanziert. Für die Koordination und Sicherung einer umfassenden Daseinsvorsorge ist die Berücksichtigung heterogener Wohnformen wie des ‘vernetzten Wohnens’ auch im institutionellen Handeln von Stadtplanungsämtern, Wohnungsbaupolitik, Jugendämtern, Immobilieneigentümer:innen oder Grünflächenmanagement jedoch essenziell.Since the 1960s, the children's room (Kinderzimmer) has been considered the institutionalized norm for young people's dwelling arrangements in Germany. However, this fixation on the home obscures the complexity and inequality of children's and adolescents' dwelling practices. This article examines how adolescents incorporate places such as youth recreation centers, shopping malls, public spaces, and friends' homes into their individual dwelling networks—places where they can create ‘a room of their own’. This practice of dwelling in different places is referred to as networked living (Vernetztes Wohnen) and is based on empirical findings from the citizen science project ‘C/O.” The article aims to provide evidence that these ‘other” places are indeed places of residence and dwelling.
Drawing on approaches from spatial sociology and actor-network theory, 'dwelling' is understood as a form of social action that shapes the living spaces (Wohnraum). These spaces are not pre-existing, but are instead created (produced), stabilized (reproduced), and jointly produced (co-produced) in practice. The case studies show that these 'other' places facilitate connections to the familiar within the living environments of children and young people. Access to play equipment, parents, apartments, rooms, Wi-Fi, playmates, caregivers, beds, food, conversation partners, smartphones, and consoles stabilizes stabilizes these children's and young people's dwelling practice rendering them 'familiar' according to their own dwelling logic. These resources create the conditions for the reproducibility of dwelling spaces in different locations—networked living.
Unlike institutionalized spaces such as children's rooms, the article shows that these 'other' places are not socially recognized as places of residence nor considered in scientific, socio-political or planning discourses on housing. Instead, they are recorded, planned, and financed under different categories. To coordinate and secure comprehensive public services, it is essential to incorporate diverse forms of living, such as ‘networked living,” into the activities of urban planning offices, housing policy, youth welfare offices, property owners, and green space management.BMBF, 01BF2107, Wohnqualität: Forschen mit Kindern und Jugendlichen zur Wohnqualität in der Großwohnsiedlun
Vertrauenswürdiges kollaboratives maschinelles Lernen für Edge-KI: Datenschutz, Unlearning und Robustheit
No full textCollaborative Machine Learning (CML) enables edge devices to train models jointly without sharing raw data, offering a promising solution for privacy-sensitive and latency-critical applications in areas such as mobile computing, healthcare, and industrial automation. Among the various CML frameworks, Federated Learning (FL) has become the most widely adopted paradigm. However, deploying FL in real-world edge environments raises fundamental trust-related challenges, each linked to one of the three core components of CML: local data, learning model, and collaboration mechanism. Specifically, at the data level, strong privacy guarantees are difficult to achieve due to the risk of gradient leakage. At the model level, machine unlearning becomes essential to remove outdated, erroneous, or sensitive data from trained models. At the collaboration level, robustness against adversarial or faulty clients is critical to ensure reliable training in fully open environments. These three aspects are inherently connected: if privacy risks are uncontrollable, users will be hesitant to contribute data; if the model lacks unlearning capabilities, the system will be unable to adapt to data deletions and long-term evolution; and if the collaborative mechanism lacks robustness, the training process will struggle to converge. Guided by this logic, this dissertation systematically addresses these challenges by developing trustworthy FL algorithms with formal theoretical guarantees on convergence, differential privacy, machine unlearning, and Byzantine robustness.
First, to mitigate privacy risks in wireless edge learning, the dissertation explores FL over analog over-the-air aggregation channels, where both inherent wireless noise and participant-injected perturbations jointly contribute to privacy amplification. A privacy-aware OTA-FL algorithm is proposed that jointly leverages wireless noise and structured perturbation to achieve user-level local differential privacy, even under malicious server-side manipulation of channel state information (CSI). A bandwidth-adaptive gradient compression scheme is integrated to reduce communication overhead and accommodate limited bandwidth. Theoretical guarantees on privacy and convergence are established, and experimental results demonstrate robust protection against CSI attacks, achieving improved trade-offs between privacy, accuracy, and communication efficiency compared to state-of-the-art OTA-FL baselines.
Second, to address the need for data forgetting, the dissertation introduces a provably exact federated unlearning framework. Exact unlearning is defined as the requirement that the distribution of the output model and all intermediate states of the unlearning algorithm be statistically indistinguishable from those of a retraining process conducted from scratch without the deleted data. By establishing a novel connection between federated unlearning and an optimal transport problem, the work identifies a sufficient condition for exact unlearning: the underlying FL algorithm must satisfy Total Variation (TV) stability. Guided by this insight, a TV-stable FL algorithm called \texttt{FATS} is proposed, based on local SGD with periodic averaging and structured sub-sampling. Efficient unlearning protocols are further developed for both sample-level and client-level deletion. Theoretically, \texttt{FATS} is proven to guarantee exact unlearning with favorable convergence rates. Empirical evaluations across multiple benchmarks confirm that \texttt{FATS} enables fast and thorough unlearning with significantly reduced computation and communication overhead compared to prior methods.
Third, to ensure robustness against unreliable or malicious devices, the dissertation investigates FL under heavy-tailed gradient noise. It first considers scenarios where gradients follow coordinate-wise finite-variance heavy-tailed distributions, and proposes a local soft truncation-based gradient processing strategy that, when combined with appropriate global aggregation, achieves optimal Byzantine resilience in homogeneous data settings. The work is then extended to more realistic conditions involving infinite-variance noise and statistical heterogeneity. Two robust algorithms are developed using gradient and momentum clipping techniques. Additionally, a random projection-based approximate neighbor mixing method is introduced to reduce aggregation overhead in high-dimensional scenarios. On the theoretical side, the dissertation establishes the first high-probability convergence bounds under these relaxed assumptions. Empirically, the proposed algorithms demonstrate strong performance in adversarial and heterogeneous environments where previous approaches fail.
Although the dissertation focuses on the FL framework, the underlying algorithmic principles and theoretical insights generalize to other CML paradigms such as split learning, swarm learning, and peer-to-peer learning. This work thus lays a cohesive foundation for trustworthy CML at the edge, supporting the secure and reliable deployment of intelligent edge systems.Kollaboratives Maschinelles Lernen (Collaborative Machine Learning, CML) ermöglicht es Edge-Geräten, Modelle gemeinsam zu trainieren, ohne Rohdaten austauschen zu müssen – eine vielversprechende Lösung für datenschutzsensitive und latenzkritische Anwendungen in Bereichen wie Mobile Computing, Gesundheitswesen und industrielle Automatisierung. Unter den verschiedenen CML-Rahmenwerken hat sich Federated Learning (FL) als das am weitesten verbreitete Paradigma etabliert. Die praktische Umsetzung von FL in realen Edge-Umgebungen bringt jedoch grundlegende vertrauensbezogene Herausforderungen mit sich, die jeweils mit einem der drei Kernelemente von CML verbunden sind: \textit{lokale Daten}, \textit{Lernmodell} und \textit{Kooperationsmechanismus}. Konkret sind auf Datenebene starke Datenschutzgarantien schwer umzusetzen, da beispielsweise Gradientenlecks ein Risiko darstellen. Auf Modellebene wird maschinelles Unlearning erforderlich, um veraltete, fehlerhafte oder sensible Daten aus trainierten Modellen zu entfernen. Auf Ebene des Kooperationsmechanismus ist Robustheit gegenüber fehlerhaften oder böswilligen Clients entscheidend, um ein verlässliches Training in vollständig offenen Umgebungen sicherzustellen. Diese drei Aspekte sind eng miteinander verknüpft: Wenn Datenschutzrisiken nicht kontrollierbar sind, werden Nutzer zögern, ihre Daten beizutragen; wenn dem Modell Unlearning-Fähigkeiten fehlen, kann das System nicht auf Datenlöschungen und langfristige Entwicklungen reagieren; und wenn der Kooperationsmechanismus nicht robust ist, kann der Trainingsprozess nicht konvergieren. Geleitet von dieser Logik adressiert diese Dissertation die genannten Herausforderungen systematisch durch die Entwicklung vertrauenswürdiger FL-Algorithmen mit formalen theoretischen Garantien hinsichtlich Konvergenz, Differential Privacy, maschinellem Unlearning und byzantinischer Robustheit.
Zunächst untersucht die Dissertation Methoden zur Reduktion von Datenschutzrisiken im drahtlosen Edge Learning durch FL über analoge Over-the-Air Aggregationskanäle, bei denen sowohl das inhärente Kanalrauschen als auch von den Teilnehmern injizierte Störungen gemeinsam zur Privacy-Amplification beitragen. Es wird ein datenschutzsensibler OTA-FL-Algorithmus entwickelt, der Kanalrauschen und strukturierte Störungen kombiniert, um nutzerseitige Differential Privacy auch bei böswilliger Manipulation der Channel State Information (CSI) durch den Server zu gewährleisten. Zusätzlich wird ein bandbreitenadaptives Gradientenkompressionsverfahren integriert, das die Kommunikationslast reduziert und sich an begrenzte Bandbreite anpasst. Die Methode ist theoretisch durch Datenschutz- und Konvergenzgarantien untermauert und zeigt in Experimenten eine robuste Abwehr gegenüber CSI-Angriffen sowie ein verbessertes Verhältnis zwischen Datenschutz, Modellgenauigkeit und Kommunikationsaufwand im Vergleich zu bestehenden OTA-FL-Ansätzen.
Anschließend untersucht die Arbeit das Problem des maschinellen Vergessens durch ein beweisbar exaktes Federated-Unlearning-Framework. Exaktes Unlearning wird dabei als die Anforderung definiert, dass die Modellverteilung sowie alle Zwischenzustände des Unlearning-Prozesses statistisch nicht von jenen eines von Grund auf ohne die gelöschten Daten trainierten Modells unterscheidbar sind. Durch die Herleitung eines neuartigen Zusammenhangs zwischen Federated Unlearning und einem optimalen Transportproblem wird Total Variation (TV) Stability als hinreichende Bedingung für exaktes Unlearning identifiziert. Aufbauend auf dieser Erkenntnis wird ein TV-stabiler FL-Algorithmus namens \texttt{FATS} vorgeschlagen, der auf lokalem SGD mit periodischem Averaging und strukturiertem Subsampling basiert. Darüber hinaus werden effiziente Löschprotokolle für Löschanforderungen auf Sample- und Client-Ebene entwickelt. Theoretisch wird gezeigt, dass \texttt{FATS} exaktes Unlearning mit günstiger Konvergenzrate garantiert. Experimente auf mehreren Benchmarks bestätigen, dass \texttt{FATS} schnelles und zuverlässiges Unlearning mit deutlich reduziertem Rechen- und Kommunikationsaufwand ermöglicht.
Zum Abschluss wird die Robustheit gegenüber unzuverlässigen oder böswilligen Geräten im Kontext von FL mit heavy-tailed Gradientenrauschen untersucht. Zunächst wird der Fall betrachtet, bei dem Gradienten koordinatenweise heavy-tailed mit endlicher Varianz verteilt sind. Hierzu wird eine lokale Soft-Truncation-Strategie vorgeschlagen, die in Kombination mit geeigneter globaler Aggregation optimale byzantinische Robustheit bei homogenen Daten erzielt. Das Szenario wird dann auf realistischere Bedingungen mit unendlicher Varianz und statistischer Heterogenität erweitert. Zwei robuste Algorithmen auf Basis von Gradienten- und Momentum-Clipping werden entwickelt. Zudem wird ein randomisierter Projektionsansatz zur approximativen Nachbarmischung vorgestellt, der insbesondere in hochdimensionalen Situationen die Aggregationskosten reduziert. Auf theoretischer Ebene liefert die Arbeit erstmals Hochwahrscheinlichkeits-Konvergenzgarantien unter diesen gelockerten Annahmen. Empirisch zeigen die vorgeschlagenen Methoden robuste Leistung in adversarialen und heterogenen Umgebungen, in denen frühere Verfahren versagen.
Obwohl sich diese Arbeit auf das FL-Paradigma konzentriert, lassen sich die algorithmischen Prinzipien und theoretischen Erkenntnisse auf eine Vielzahl anderer CML-Ansätze übertragen --- darunter Split Learning, Swarm Learning und Peer-to-Peer Learning. Damit leistet die Dissertation einen kohärenten Beitrag zur vertrauenswürdigen Gestaltung von CML am Netzwerkrand und fördert die sichere, robuste und adaptive Implementierung intelligenter Edge-Systeme
Anonymous and private parameter estimation in networks of quantum sensors
No full textAnonymity and privacy are two key properties of modern communication networks. In quantum networks, distributed quantum sensing has emerged as a powerful use case, with applications to clock synchronization, detecting gravitational effects, and more. In this work, we develop a new protocol that, for the first time, combines the different cryptographic properties of anonymity and privacy for the task of distributed parameter estimation. That is, we present a protocol that allows a selected subset of network participants to anonymously collaborate in estimating the average of their private parameters. Crucially, this is achieved without disclosing either the individual parameter values or the identities of the participants, neither to each other nor to the broader network.TU Berlin, Open-Access-Mittel – 202
Modellierung der Insassenkinematik in verschiedenen Sitzpositionen während Vorunfallmanövern
No full textAutonomous vehicles are predicted to become familiar, affordable, and beneficial, otherwise also impact the transportation planning issue. Some earlier studies predicted that by 2030, autonomous vehicles would be sufficiently reliable and affordable to replace most human driving, providing independent mobility to non-drivers, reducing driver stress and tedium, and avoiding traffic congestion, accidents, and pollution problems. The highly autonomous driving system will have the leading role in controlling. The driver will release the car's control intervention and tend to find a more comfortable seated posture. It is said that the occupant’s position and posture will change a lot and challenge the restraint system’s performance. Since the position and posture of the occupant before the crash are very important for the collision avoidance system, the occupant’s posture and kinematics in different seating positions during the evasive maneuver should be clear for developing the new restraint system in highly automated . This study aims to model the occupant kinematics in different seating positions during evasive maneuvers using the numerical human body model. The model represents the front passenger with the standard restraint system. Two types of Madymo occupant models were programmed and simulated the occupant behavior during the evasive maneuver: one model for the braking maneuver in 3 seconds and one model for the rapid lane change maneuver in 3 seconds. To ensure the models' accuracy, they were tuned and validated against real-world volunteer test data. The results speak volumes, showcasing a remarkable alignment between the simulated kinematics of the head, T1 (the first thoracic vertebrae), chest, and upper torso with actual volunteer responses. Moreover, the study extends its applications to a frontal crash scenario, where an occupant is seated with a highly reclined seatback to estimate the model's usefulness in researching the occupant's kinematics and the injury outcome in a crash.Autonome Fahrzeuge werden voraussichtlich vertraut, erschwinglich und vorteilhaft werden und gleichzeitig auch Auswirkungen auf die Verkehrsplanung haben. Einige frühere Studien prognostizierten, dass autonome Fahrzeuge bis zum Jahr 2030 ausreichend zuverlässig und kostengünstig sein würden, um einen Großteil des menschlichen Fahrens zu ersetzen, indem sie nicht fahrfähigen Personen eine unabhängige Mobilität ermöglichen, den Stress und die Ermüdung der Fahrer reduzieren sowie Verkehrsstaus, Unfälle und Umweltverschmutzung vermeiden. In hochautomatisierten Fahrsystemen übernimmt das Fahrzeug die führende Rolle bei der Steuerung. Der Fahrer gibt die aktive Kontrolle über das Fahrzeug ab und neigt dazu, eine komfortablere Sitzposition einzunehmen. Es wird davon ausgegangen, dass sich die Position und Körperhaltung der Insassen deutlich verändern, was die Leistungsfähigkeit der Rückhaltesysteme vor neue Herausforderungen stellt. Da die Position und Haltung des Insassen vor einem Unfall für das Kollisionsvermeidungssystem von großer Bedeutung sind, müssen die Haltung und Kinematik der Insassen in unterschiedlichen Sitzpositionen während eines Ausweichmanövers für die Entwicklung neuer Rückhaltesysteme im hochautomatisierten Fahren klar verstanden werden. Ziel dieser Studie ist es, die Insassenkinematik in unterschiedlichen Sitzpositionen während Ausweichmanövern mithilfe eines numerischen Menschmodells zu modellieren. Das Modell repräsentiert einen Frontbeifahrer mit einem Standard-Rückhaltesystem. Zwei Typen von Madymo-Insassenmodellen wurden programmiert und zur Simulation des Insassenverhaltens während Ausweichmanövern eingesetzt: ein Modell für ein Bremsmanöver über drei Sekunden sowie ein Modell für ein schnelles Spurwechselmanöver über drei Sekunden. Um die Genauigkeit der Modelle sicherzustellen, wurden diese anhand von Freiwilligentests aus der realen Welt abgestimmt und validiert. Die Ergebnisse zeigen eine sehr gute Übereinstimmung zwischen der simulierten Kinematik des Kopfes, von T1 (erstem Brustwirbel), des Brustkorbs und des oberen Rumpfes und den tatsächlichen Reaktionen der Versuchspersonen. Darüber hinaus wird die Studie auf ein Frontalaufprallszenario erweitert, bei dem ein Insasse mit stark zurückgelehnter Sitzlehne sitzt, um die Eignung des Modells zur Untersuchung der Insassenkinematik und des Verletzungsausgangs bei einem Unfall abzuschätzen
Multi-criteria shape and topology optimization of permanent magnet synchronous machines over driving cycles
No full textDiese Arbeit behandelt die Implementierung und den Vergleich geeigneter Verfahren zur Form- und Topologieoptimierung von Rotoren permanenterregter Synchronmaschinen. Dazu wird zunächst der aktuelle Stand der Wissenschaft auf diesem Gebiet vorgestellt und ein Überblick über die häufig verwendeten Verfahren gegeben. Es werden die Formoptimierung mit parametrisierten Kurven, Methode der normalisierten Gauß-Netzwerke (NGnet), binäre Methode und bidirektionale evolutionäre Strukturoptimierung (BESO) implementiert, um diese für die Drehmomentmaximierung gegenüberzustellen. Hierbei zeigt sich die starke Abhängigkeit der gradientenfreien Verfahren von der Variablenanzahl sowie diverse Einschränkungen der einzelnen Methoden. So ist die Geometrievielfalt der Formoptimierung und des NGnet-Verfahrens stärker begrenzt als die der binären Methode. Im nächsten Schritt wird ein automatisierter Optimierungsprozess unter Berücksichtigung der Fertigung, Festigkeit und des Wirkungsgrads über einen gesamten Fahrzyklus umgesetzt. Dazu werden Verfahren zur Geometriefilterung und Glättung der Lufttaschen angewendet. Weiterhin wird das mechanische Kontaktproblem auf eine vereinfachte lineare Berechnung abgebildet. Aufgrund der großen Anzahl an Arbeitspunkten durch den Fahrzyklus wird eine Methode eingesetzt, um sie auf fünf repräsentative Betriebspunkte zu senken. Für eine Referenzmaschine wird der Rotor mit den unterschiedlichen Verfahren optimiert. Zuerst mit einer festen Magnetgeometrie und anschließend mit einer überlagerten Parameteroptimierung der vergrabenen Magnete. Für Letztere wird eine Methode zur Netzdeformation implementiert. Das Ziel ist die Maximierung des Wirkungsgrads und Minimierung des Magnetvolumens. Gleichzeitig müssen als Nebenbedingungen alle Arbeitspunkte erreicht und die Festigkeit gewährleistet werden. Die Formoptimierung führt zu einer Reduzierung der Magnetmasse um \SI{10}{\%} bei Erhaltung des Wirkungsgrads über den Fahrzyklus. Dies stellt im Vergleich zur Referenzmaschine das beste Ergebnis dar. Zur Validierung der Simulationen werden zwei Rotoren gefertigt und in den Stator der Referenzmaschine eingebaut. Für beide Rotoren werden die Polradspannungen, Drehmomente und Wirkungsgrade messtechnisch bestimmt. Unter Berücksichtigung der Messtoleranzen ergeben sich gute Übereinstimmungen zwischen Messung und Simulation.This thesis deals with the implementation and comparison of suitable methods for optimizing the shape and topology of rotors of permanent magnet synchronous machines. First, the current state of the art in this field is presented and an overview of the frequently used methods is given. The shape optimization with parameterized curves, method of normalized Gaussian networks (NGnet), binary method and bidirectional evolutionary structure optimization (BESO) are implemented in order to compare them for torque maximization. This shows the strong dependence of the gradient-free methods on the number of variables as well as various limitations of the individual methods. For example, the geometry variety of the shape optimization and the NGnet method is more limited than that of the binary method. This is followed by the implementation of an automated optimization process taking into account manufacturing, mechanical strength and efficiency over an entire driving cycle. For this purpose, methods for geometry filtering and smoothing of the air pockets are used. Furthermore, the mechanical contact problem is mapped to a simplified linear calculation. Due to the large number of operating points caused by the driving cycle, a method is used to reduce the number of optimization points to five representative operating points. For a reference machine, the rotor is optimized using the different methods. First with a fixed magnet geometry and then with a superimposed parameter optimization of the buried magnets. For the latter, a method for mesh deformation is implemented. The aim is to maximize the efficiency and minimize the magnet volume. At the same time, all operating points must be achieved and mechanical strength must be guaranteed. The shape optimization leads to a reduction of the magnet mass by \SI{10}{\%} while maintaining the efficiency over the driving cycle, which is the best result for the machine under consideration. To validate the simulations, two rotors are manufactured and installed in the stator of the reference machine. The back-EMF, torques and efficiencies are measured for both rotors. Taking into account the measurement tolerances, there is good agreement between measurement and simulation
Nanoskalige Bildgebung von MXenen mit Röntgenmikroskopie
No full textThe global transition towards a carbon-neutral society by 2050 necessitates not only the development of renewable energy sources but also advanced energy storage technologies to address the intermittent nature of solar, wind, and other sustainable energy systems. In this context, MXenes, a novel class of two-dimensional (2D) materials, have attracted considerable interest for their promising applications in energy storage. MXenes, with their unique structure and chemical diversity, offer a combination of metallic conductivity and tunable surface properties, making them ideal candidates for energy storage devices like batteries and supercapacitors. Despite their potential, fundamental questions remain regarding the intercalation and redox mechanisms of individual MXene flakes, the coverage of MXenes with surface terminations, and defects that influence their electrochemical performance.
This thesis explores the chemical and structural properties of Ti3C2Tx, Mo2CTx, and vacancy-ordered Mo1.33CTx MXenes, focusing on their thermal stability, surface chemistry, and interaction with aqueous electrolytes. Scanning X-ray Microscopy (SXM) is a suitable technique for the investigation of the surface and core chemistry of MXenes, particularly for capturing post mortem the intercalation mechanisms of a Li-ion battery and during exposure to varying conditions (temperature, gas, and liquid). SXM provided critical insights into the local distribution and chemical nature of surface terminations, defects, and intercalated water molecules, as well as the redox behavior of MXene flakes at the nanoscale.
The thesis reveals that intercalants and surface terminations such as O, OH, and F play a significant role in the thermal stability and redox reactions of MXenes, with O-terminated surfaces being active sites for redox reactions. These findings also highlight the effect of ordered vacancies and surface chemistry in Mo-based MXenes on their stability. These MXenes present signs of degradation during annealing above 400 °C, unlike the thermally stable Ti3C2Tx MXene. Additionally, the surface oxidation of Ti3C2Tx MXene flakes, induced by their exposure to alkaline electrolyte, is only partially reversible by exposure to acidic electrolyte.
These findings enhance the understanding of MXenes in energy storage, revealing at the nanoscale the interplay of intercalation and surface chemistry. Monitoring surface chemistry down to the level of single MXene flake provides valuable insights into the chemical changes that can occur during oxygenation or ion intercalation, adding to the understanding of electrochemical energy storage mechanisms in MXenes.Die weltweite Initiative hin zu einer kohlenstoffneutralen Gesellschaft bis 2050 erfordert nicht nur die Entwicklung erneuerbarer Energiequellen, sondern auch fortschrittliche Energiespeichertechnologien, um die schwankende Natur von Solar-, Wind- und anderen nachhaltigen Energiesystemen zu bewältigen. In diesem Zusammenhang haben MXene, eine neuartige Klasse zweidimensionaler (2D) Materialien, aufgrund ihrer vielversprechenden Anwendungen im Bereich der Energiespeicher großes Interesse geweckt. MXene bieten durch ihre einzigartige Struktur und chemische Vielfalt eine Kombination aus metallischer Leitfähigkeit und abstimmbaren Oberflächeneigenschaften, was sie zu idealen Kandidaten für Energiespeicher wie Batterien und Superkondensatoren macht. Trotz ihres Potentials bleiben bislang grundlegende Fragen zu den Interkalations- und Redoxmechanismen einzelner MXene-Flocken, den Oberflächenterminierungen und zu Defekten, die ihre elektrochemische Leistung beeinflussen, offen.
Diese Dissertation beleuchtet die chemischen und strukturellen Eigenschaften von Ti3C2Tx , Mo2CTx und Leerstellen-geordneten Mo1.33CTx MXenen, mit Fokus auf ihrer thermischen Stabilität, Oberflächenchemie und Interaktion mit wässrigen Elektrolyten.
Die nanoskalige Chemie der Oberfläche und des Kernes wurde sowohl ex situ als auch in situ mittels Raster-Röntgenmikroskopie (Scanning X-Ray Microscopy, SXM) untersucht, insbesondere um die Interkalationsmechanismen in einer Li-Ionen-Batterie mit MXene als Elektrodenmaterial post mortem und während der Exposition gegenüber unterschiedlichen Bedingungen (Temperatur, Gas und Flüssigkeit) zu erfassen. SXM lieferte entscheidende Einblicke in die lokale Verteilung und chemische Natur von Oberflächenterminierungen, Defekten und interkalierten Wassermolekülen sowie in das Redoxverhalten von MXene- Flocken auf der Nanoskala. Diese Dissertation zeigt, dass Interkalanten und Oberflächenterminierungen wie O, OH und F eine bedeutende Rolle für die thermische Stabilität und Redoxreaktionen von MXenen spielen, wobei O-terminierte Oberflächen als aktive Stellen für Redoxreaktionen fungieren. Diese Erkenntnisse unterstreichen auch den Einfluss geordneter Defekte und der Oberflächenchemie bei Mo-basierten MXenen auf ihre Stabilität. Diese MXene zeigen Anzeichen von Degradation während des Ausheizens bei Temperaturen über 400 °C, im Gegensatz zu dem thermisch stabilen Ti3C2Tx MXene. Darüber hinaus ist die Oxidation der Oberfläche der Ti3C2Tx MXene-Flocken, verursacht durch ihren Kontakt mit alkalinem Elektrolyt, teilweise reversibel durch Kontakt mit saurem Elektrolyten. Diese Ergebnisse erweitern das Verständnis von MXenen in der Energiespeicherung, indem sie das Zusammenspiel von Interkalation und Oberflächenchemie auf der Nanoskala offenbaren. Die Überwachung der Oberflächenchemie bis hinunter zur Ebene einzelner MXene-Flocken liefert wertvolle Einblicke in lokale chemische Veränderungen, die während der Oxidation oder Ioneninterkalation auftreten, und trägt so zum Verständnis der elektrochemischen Energiespeichermechanismen in MXenes bei
Electrical manipulation of intervalley trions in twisted MoSe2 homobilayers at room temperature
No full textThe impressive physics and applications of intra- and interlayer excitons in a transition metal dichalcogenide twisted-bilayer make these systems compelling platforms for exploring the manipulation of their optoelectronic properties through electrical fields. This work studies the electrical control of excitonic complexes in twisted MoSe2 homobilayer devices at room temperature. Gate-dependent micro-photoluminescence spectroscopy reveals an energy tunability of several meVs originating from the emission of excitonic complexes. Furthermore, this study investigates the twist-angle dependence of valley properties by fabricating devices with stacking angles of θ ∼ 1°, θ ∼ 4° and θ ∼ 18°. Strengthened by density functional theory calculations, the results suggest that, depending on the twist angle, the conduction band minima and hybridized states at the Q-point promote the formation of intervalley hybrid trions involving the Q-and K-points in the conduction band and the K-point in the valence band. By revealing the gate control of exciton species in twisted homobilayers, these findings open new avenues for engineering multifunctional optoelectronic devices based on ultrathin semiconducting systems.TU Berlin, Open-Access-Mittel – 2025DFG, 443416027, Manybody non-linear and coherent phenomena in optical cavities with embedded van der Waals heterostructures: The bosonic versus the fermionic regimeDFG, 410408989, Optical and Quantum Coherence Study of 2D-Material Based Cavity-Enhanced Emitters and Nanolaser
ein neues soziales Netzwerk für die Wissenschaftskommunikation
No full textHeutzutage Physik zu betreiben, heißt vielfach, auch die eigene Arbeit professionell in die Öffentlichkeit zu kommunizieren. Insbesondere Online-Medien haben in der Wissenschaftskommunikation eine immer größere Bedeutung erlangt, und die DPG und ihre Mitglieder sind dort in vielerlei Hinsicht aktiv. Leider verbreiten die von großen Konzernen betriebenen Plattformen X, Instagram, TikTok, Facebook und YouTube systematisch Desinformation, Wissenschaftsfeindlichkeit und Verleumdungen. Als Alternative sehen viele Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler inzwischen den Mastodon-Dienst an. Auch die DPG ist dort seit November 2025 vertreten
Adjustable spatio-spectral hyperspectral image compression network
No full textWith the rapid growth of hyperspectral data archives in remote sensing, the need for efficient storage has become essential, driving significant attention toward learning-based hyperspectral image (HSI) compression. However, a comprehensive investigation of the individual and joint effects of spectral and spatial compression on learning-based HSI compression has not been thoroughly examined yet. Conducting such an analysis is crucial for understanding how the exploitation of spectral, spatial, and joint spatio-spectral redundancies affects HSI compression. To address this issue, in this article, we propose adjustable spatio-spectral hyperspectral image compression network (HyCASS), a learning-based model designed for adjustable HSI compression in both spectral and spatial dimensions. HyCASS consists of six main modules: spectral encoder module; spatial encoder module; compression ratio (CR) adapter encoder module; CR adapter decoder module; spatial decoder module; and spectral decoder module. The modules employ convolutional layers and transformer blocks to capture both short-range and long-range redundancies. Experimental results on three HSI benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our proposed adjustable model compared to existing learning-based compression models, surpassing the state of the art by up to 2.36dB in terms of peak signal-to-noise ratio. Based on our results, we establish a guideline for effectively balancing spectral and spatial compression across different CRs, taking into account the spatial resolution of the HSIs.TU Berlin, Open-Access-Mittel – 202
Effekt magnetischer Inseln auf schnelle Ionen in Wendelstein 7-X und ASDEX Upgrade
No full textThis thesis investigates the effects of magnetic islands on the fast ions in tokamak and stellarator configurations, utilizing numerical modeling and validation against experimental data. Magnetic islands can occur in fusion plasmas due to internal or external magnetic perturbations and generally degrade plasma performance. Fast ions, which can be generated in fusion experiments by neutral beam injection (NBI), play an important role in plasma heating and current drive. Understanding their behavior is crucial for the development of fusion energy, since fast ions created by fusion reactions must heat the plasma in a fusion reactor.
The simulations with fast ions carried out in this thesis are based on the Monte Carlo code BEAMS3D, which is able to simulate particles in three-dimensional magnetic fields. The code was significantly improved and experimentally validated as part of this work. Improvements include the implementation of a more accurate guiding-center equation of motion, inclusion of toroidal plasma rotation effects, and an updated collision operator that accounts for separate contributions from electrons and ions as well as velocity diffusion.
The updated BEAMS3D code has been rigorously compared with the NUBEAM code, which is an established fast ion code for tokamak simulations, showing good agreement. Validation using synthetic measurements from the FIDASIM code and experimental Fast Ion D-alpha (FIDA) spectroscopy data from the ASDEX Upgrade (AUG) tokamak confirmed the predictive capabilities. Agreement was found for on- and off-axis NBI, with the greatest relative improvement in agreement achieved by including velocity diffusion. This validation provided a robust framework for numerically investigating the effects of magnetic islands on fast ions and FIDA measurements.
Simulations for AUG plasmas showed a local redistribution of the fast ions and a concentration in the center of the island. However, compared to the changes in the background plasma associated with the appearance of the island, the effect of the magnetic islands itself on the fast ions is small. Effect sizes that are clearly measurable with the FIDA system are only achieved for island sizes well above the stable experimentally observed sizes. The predicted FIDA profiles show a decrease in the core fast ion population as well as profile flattening around the island location. The scaling of the losses of fast ions with the island size indicates diffusive transport behavior.
For the Wendelstein 7-X (W7-X) stellarator, the investigations showed that the effects of magnetic islands on the confinement of fast ions in W7-X are similar to those in AUG, despite the different geometries. However, the generally low density of fast ions that can be achieved in W7-X requires careful optimization of the experimental conditions for FIDA measurements. If the conditions are sufficiently optimized, the FIDA signals can be expected to show an increase in the center of the island, which is detected by the FIDA system.In dieser Arbeit werden die Auswirkungen magnetischer Inseln auf die schnellen Ionen in Tokamak- und in Stellarator-Konfigurationen mit Hilfe numerischer Modellierung und Validierung anhand experimenteller Daten untersucht. Magnetische Inseln (MI) können in Fusionsplasmen aufgrund von internen oder externen magnetischen Störungen entstehen und verschlechtern im Allgemeinen die Plasmaleistung. Schnelle Ionen, die in Fusionsexperimenten durch Neutralstrahlinjektion (NBI) erzeugt werden können, spielen eine entscheidende Rolle bei der Plasmaheizung und dem Stromtrieb. Das Verständnis ihres Verhaltens ist für die Entwicklung der Fusionsenergie von entscheidender Bedeutung, da durch die Fusion entstandene schnelle Ionen das Plasma in einem Fusionsreaktor aufheizen müssen.
Die in dieser Arbeit durchgeführten Simulationen mit schnellen Ionen basieren auf dem Monte-Carlo-Code BEAMS3D, der in der Lage ist, Teilchen in dreidimensionalen Magnetfeldern zu simulieren. Der Code wurde im Rahmen dieser Arbeit erheblich verbessert und experimentell validiert. Zu den Verbesserungen gehören die Implementierung einer genaueren Bewegungsgleichung für das Gyro-Zentrum, die Einbeziehung von Rotationseffekten des toroidalen Plasmas und ein aktualisierter Kollisionsoperator, der getrennte Beiträge von Elektronen und Ionen sowie Geschwindigkeitsdiffusion berücksichtigt.
Der aktualisierte BEAMS3D-Code wurde mit dem NUBEAM-Code verglichen, der für Tokamak-Simulationen etabliert ist, und zeigte gute Übereinstimmungen. Die Validierung mithilfer synthetischer Messungen aus dem FIDASIM Code und anhand von experimentellen Daten der Fast Ion D-alpha (FIDA) Spektroskopie aus dem ASDEX Upgrade (AUG) Tokamak bestätigte die Vorhersagekraft. Es wurden Übereinstimmungen für on- und off-axis NBI gefunden, wobei die größte relative Verbesserung der Übereinstimmung durch die Einbeziehung der Geschwindigkeitsdiffusion erreicht wurde. Mit dieser Validierung wurde ein robuster Rahmen für die numerische Untersuchung der Auswirkungen von MI auf schnelle Ionen und FIDA-Messungen geschaffen.
Simulationen für AUG-Plasmen zeigten eine lokale Umverteilung der schnellen Ionen und eine Konzentration im Zentrum der Insel. Im Vergleich zu den Veränderungen im Hintergrundplasma, die mit dem Auftreten der Insel einhergehen, ist die Wirkung der MI selbst auf die schnellen Ionen jedoch gering. Effektgrößen, die mit dem FIDA-system eindeutig messbar sind, werden nur für Inselgrößen deutlich über den stabilen experimentell beobachteten Größen erreicht. Die vorhergesagten FIDA-Profile zeigen eine Abnahme der schnellen Ionenpopulation im Kern sowie eine Abflachung des Profils im bereich der MI. Die Skaleriung der Verluste an schnellen Ionen mit der Inselgröße deutet auf diffusives Transportverhalten hin.
Für den Stellarator Wendelstein 7-X (W7-X) ergaben die Untersuchungen, Auswirkungen der MI auf den Einschluss schneller Ionen in W7-X trotz der unterschiedlichen Geometrien ähnlich sind wie in AUG. Die allgemein nur geringe Dichte schneller Ionen, die in W7-X erreicht werden kann, erfordert jedoch eine sorgfältige Optimierung der experimentellen Bedingungen für FIDA-Messungen. Wenn die Bedingungen ausreichend optimiert sind, können die FIDA-Signale voraussichtlich einen Anstieg im Zentrum der Insel anzeigen, welches vom FIDA-System erfasst wird