Vyhlasovateľ výzvy a jej identifikácia:

VA Matching granty ku zdrojom ziskaným v rámci programu Horizont 2020 a Horizont Európa

Názov projektu:

Particle based reconstruction of XMPH dynamics / Časticový prístup pre rekonštrukciu XMPH dynamík

Akronym:

FPtomo

Žiadost o PPM č.:

09I01-03-V04-00069

Postavenie UPJŠ v projekte:

žiadateľ

Zodpovedný riešiteľ za UPJŠ v Košiciach:

doc. RNDr. Jozef Uličný, CSc.

Zapojenie pracoviska UPJŠ:

PF / ÚFV

Predpokladané obdobie realizácie (od – do):

od 1.9.2024 do 30.6.2026

Rozpočet projektu v € za celý projekt:

131 993,27 EUR

Rozpočet projektu v € za UPJŠ:

131 993,27 EUR

Projekt „Časticový prístup pre rekonštrukciu XMPH dynamík“ (FPtomo) nadväzuje na projekt HEU EIC Pathfinder „MHz tomoscopy“. Jeho cieľom je doplniť nami vyvíjanú metodológiu multiprojekčnej rentgenovskej holografie (XMPH) o využitie optimalizovaných fiduciálnych častíc na rýchlu kalibráciu fluidických experimentov a urýchlenie procesov učenia neurónových sietí používaných na rekonštrukcie holografických projekcií. Tento časticový prístup mienime overiť na rekonštrukcii dynamiky deformovateľných častíc v turbulentnom prúdení nie-newtonovských kvapalín, napr. krvi. Projekt zahŕňa vytvorenie počítačového modelu konkrétneho vyvíjaného XMPH prototypu a optimalizáciu rýchlosti rekonštrukcie časticových dynamík technikami umelej inteligencie.

Projekt FPtomo (akronym odvodený z Fiducial Particle tomoscopy) vychádza z našej osobnej skúsenosti z prvých 22 mesiacov riešenia projektu MHz tomoscopy a zameriava sa na doteraz neaplikované prístupy k experimentom aj rekonštrukčným algoritmom, rozvíjaným vo WP2, kde sme jedným z hlavných kontribútorov pôvodného projektu. Experimentálny prototyp umožňuje získať experimentálne merania dynamiky metódami diferenciálneho fázového kontrastu v tvrdej RTG oblasti (cca 4 keV až po dnes dosiahnuteľné maximum 25 keV) s veľkosťami vzoriek do 1 cm³ a priestorovým rozlíšením závislým od veľkosti vzorky, neprekračujúcim submikrometrové (400 nm a viac) rozlíšenie. Rozlišovacou schopnosťou teda ide o zariadenie porovnateľné s optickými modalitami. Atraktivita pre vedecké komunity spočíva hlavne v získavaní priamej experimentálnej informácie o rýchlych procesoch, ktoré nie sú opticky transparentné, vrátane správania sa matérie v extrémnych podmienkach. Pre 3D zobrazovanie dynamiky šokových vĺn, kavitácií, sonoluminiscencie, propagácie trhlín v materiáloch, procesov horenia v spaľovacích komorách, pôsobenia ultrazvuku v rovnakých časových škálach ako je vzorkovacia frekvencia MHz tomoskopie – toto sú len niektoré z oblastí výskumu, kde je MHz tomoskopia zatiaľ jediným nástrojom. Doterajší externí užívatelia – členovia práve formovanej komunity užívateľov doteraz uskutočnili štúdie uskutočniteľnosti na 2D prototype projekcie procesov defoliácie grafénov, mechanizmov doručovania liečiv či laserom a ultrazvukom indukovaných kavitácií a turbulencií (pred publikáciou sú detaily predmetom NDA). WP2, na ktorom sa UPJŠ ako partner podieľa, má za úkol vytvoriť počítačové spracovanie experimentálnych záznamov a zrekonštruovať trojrozmernú dynamiku z multiprojekčného záznamu. Keďže rekonštrukcia je z matematického hľadiska poddeterminovanou úlohou, inverznú úlohu možno riešiť obvykle len iteratívnymi metódami na základe znalosti priamej úlohy, v našom prípade forward simulácie multiprojekčného experimentu. Nosnou témou WP2 pôvodného projektu je použitie trénovaných neurónových sietí na rozoznávanie dynamiky objektov „uhádnutím“ podoby objektu vrátane jeho absorpčnej a fázovej komponenty vo voxelovej reprezentácii. Rekonštrukcia dynamiky začína z fyziky experimentu, ktorým je v našom prípade sada holografických snímkov – simultánnych projekcií rýchlo sa pohybujúcej vzorky z viacerých strán.  Pre ilustráciu uvádzame experimentálne meranie jednej takej holografickej projekcie sady stabilných homogénnych sférických častíc (Obr. 1).

Pre všeobecné vzorky ide o výpočtovo veľmi náročnú úlohu s nie vždy uspokojivým výsledkom. Voxelová reprezentácia vzorky je náročná na objem spracovaných dát tým aj veľkosť neurónovej siete ako aj správnu spoluprácu jednotlivých vrstiev výslednej neurónovej siete. Interpretácia multiprojekčného experimentu obsahujúceho 128 časových rámcov trvá aj hodiny na súčasnom špičkovom hardvéri ako je A100 NVIDIA procesor. (získanie týchto dát je otázka 128 mikrosekúnd pri 1 MHz vzorkovaní).

Situácia s interpretáciou sa dá zjednodušiť, ak súčasťou reálnych vzoriek sú vnorené značkovacie – kalibračné častice, optické vlastnosti ktorých sa v priebehu dynamiky nemenia. Takéto tzv. fiduciálne častice sú často používané na testovanie reálnej experimentálnej dynamiky turbulentných prúdení, ak podmienky experimentu zachovávajú identitu častíc. V navrhovaných experimentoch MHz tomoskopie tomu nie je vždy tak.

V projekte FPtomo preto navrhujeme adaptovať neuronálne siete na rozoznávanie limitovaného setu dynamík objektov, reprezentovaných namiesto voxelovou reprezentáciou ich časticovou reprezentáciou – tento prístup sa vyznačuje kompaktnou internou reprezentáciou a schopnosťou popisovať aj náhle zmeny optickej hustoty vzorky, aká sa vyskytuje napr. v šokových vlnách a kavitačných procesoch. U takejto reprezentácie objektov dynamiky očakávame výrazné zjednodušenie veľkostí a architektúry neurónových sietí a tým podmienenú zvýšenú rýchlosť rekonštrukcie. Časticová reprezentácia získaná coarse-graining a super-coarse graining technikami by mala dostatočne dobre reprezentovať vznik kavitácií a šokových vĺn kvapalín, ako aj popisovať dynamiku flexibilných častíc, ako je napr. deformácia krviniek v turbulentnom prúdení krvi. Experimentálne overenie validity rekonštrukčných algoritmov by sme radi overili – ak to pridelené meracie časy umožnia – na prúdení kvapalín so syntetizovanými fiduciálnymi časticami mikroskopických rozmerov a tomoskopickom experimente.

1. Vytvoriť časticovú reprezentáciu fiduciálnych častíc s optickými (atómovými stechiometrickými vlastnosťami) zodpovedajúcimi statickej homogénnej kvapaline a kvapaline komprimovanej šokovou vlnou. Vytvoriť tiež multiparametrický model deformovateľnej červenej krvinky. (M1-M12 projektu)
2. Pre Fresnelovu difrakciu (near field, alebo holografický zobrazovací režim) vytvoriť forward simuláciu multiprojekčného experimentu pre fiduciálne častice, s optickými vlastnosťami zodpovedajúcimi stechiometrii častíc a ich hustote počas elastickej deformácie a počas šírenia šokovej vlny. (M8-M16 projektu)
3. Na základe týchto syntetických trénovacích dát vytvoriť zjednodušenú neurónovú sieť a zrekonštruovať simulovanú dynamiku v kompaktnej reprezentácii. (M4-M18 projektu)
4. Porovnať kvalitu a dobu rekonštrukcie s nami doteraz používaným frameworkom ONIX. (M18-M21 projektu)
5. Príprava a zaslanie publikácie  s novou metodológiou rekonštrukcie objektov (M18 – M20).  
6. Deponovanie kontajnerizovanej verzie kódu a referenčných dát konformných s FAIR princípom (M20-M21 projektu).