Projekte im Wintersemester 2025/26
Indexing Beschleunigen mit Raytracing RTX-CPU Cores
Slots: 2, Stunden pro Woche: 4, Fertigstellung innerhalb: 9 MonateStudiengänge: Informatik B.Sc., Informatik B.Ed., Mathematik-Infomatik B.Sc., Physik B.Sc.,
Beschreibung
Ziel des Projektes ist es mit Hilfe von cutting-edge Raytracing Indexing-Prozesse bei GPU-Datenbanken zu beschleunigen. Dabei möchte man in der Lage sein Datenstrukturen schnell durchsuchen und Eigenschaften quantifizieren zu können. Raytracing nutzt dabei intern eine hardwarebeschleunigte Datenstruktur über die noch nicht viel Details bekannt sind. Diesen Raytracing-Prozess zu untersuchen ist Ziel des Projektes.
Rolle der Studierenden
Aufgabe des Studierenden ist es explorativ die Raytracing-Prozesse zu untersuchen. Dabei sollten verschiedene Experimente geplant und durchgeführt werden, um mehr über die Details und Funktionsweise der neuen Raytracing Technologie zu finden.
Notwendige Qualifikationen
Vorkenntnisse in Programmiersprachen und GPUs sind notwendig.
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Der Einfluss der Rotationsreibung zwischen Teilchen
Slots: 1-4, Stunden pro Woche: 3-9, Fertigstellung innerhalb: 3-12 MonateStudiengänge: Angewandte Physik B.Sc., Informatik B.Sc., Informatik B.Ed., Mathematik B.Sc., Meteorologie B.Sc., Physik B.Ed., Physik B.Sc.,
Beschreibung
Die Reibung zwischen rotierenden Teilchen spielt in verschiedenen physikalischen oder biologischen Zusammenhängen eine wichtige Rolle und wird in einem SFB (Sonderforschungsbereich) in Mainz untersucht. Solche Teilchen, wie zum Beispiel Bakterien, können als Motoren für bakterienbasierte Batterien verwendet werden. In diesem Projekt soll der Einfluss der Rotationsreibung zwischen Teilchen in typischen molekulardynamischen Simulationen untersucht werden.
Rolle der Studierenden
Die Studierenden werden vorgefertigten Python-Code verwenden, um mögliche physikalische Effekte und Anwendungen einer solchen Reibung zwischen rotierenden Teilchen in Computersimulationen zu analysieren. Bei Interesse können die Studierenden auch den Quellcode anpassen.
Notwendige Qualifikationen
Grundkenntnisse in Python sind erforderlich. Es wird im Rahmen des Projektes mit Linux gearbeitet. Sie brauchen aber keine grundlegenden Linux-Kenntnisse, da Sie es im Rahmen des Projektes lernen werden.
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Projekte im Sommersemester 2025
Phasenverhalten und morphologische Analyse von 2D-Kolloidmonoschichten
Slots: 2, Stunden pro Woche: 6, Fertigstellung innerhalb: 6 MonateStudiengänge: Angewandte Physik B.Sc., Informatik B.Sc., Informatik B.Ed., Mathematik B.Sc., Mathematik-Infomatik B.Sc., Meteorologie B.Sc., Physik B.Ed., Physik B.Sc., Umweltwissenschaften mit Schwerpunkt Atmosphäre und Klima B.Sc.,
Beschreibung
Zweidimensionale selbstassemblierende kolloidale Partikelmonoschichten haben vielfältige Anwendungen in der Nanotechnologie. Das Phasenverhalten solcher Monoschichten wird in erster Linie durch Wechselwirkungen zwischen den Teilchen beeinflusst. So kann in einer 2D-Monolage eine Vergrößerung des Teilchendurchmessers Phasenübergänge von einem flüssigkeitsähnlichen Zustand zu einer hexatischen Phase und schließlich zu einer kristallinen festen Phase bewirken. Ziel dieses Projekts ist es, den Studierenden ein grundlegendes Verständnis der physikalischen Grundlagen des Selbstassemblierungsprozesses zu vermitteln und praktische Erfahrungen mit fortgeschrittenen Werkzeugen zur Analyse der Morphologie zweidimensionaler kolloidaler Assemblierungen zu vermitteln.
Rolle der Studierenden
Die Studierenden führen partikelbasierte Simulationen mit Molekulardynamik-Software (MD) durch, um die Morphologie selbstassemblierter Strukturen durch Veränderung der Wechselwirkungen zwischen den Partikeln zu untersuchen. Sie werden die Physik der Selbstorganisation untersuchen und die Phasenmorphologie mit Techniken wie 2D-Fourier-Transformationen, Delaunay-Triangulation, Ordnungsparameter und Korrelationsfunktionen analysieren.
Notwendige Qualifikationen
Ideal sind motivierte, enthusiastische Studierende, die bereit sind neue Werkzeuge und Techniken zu erlernen. Grundlegende Kenntnisse von Programmiersprachen wie Python oder C/C++ sind erforderlich. Bevorzugt werden Studierende mit einem Hintergrund in Physik, Mathematik oder computergestützter Physik. Gute Englischkenntnisse sind für die Kommunikation erforderlich.
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Multiskalen biomolekulare Simulationen - Analyse von Protein-Interaktionsmustern
Slots: 1, Stunden pro Woche: 4, Fertigstellung innerhalb: 9 MonateStudiengänge: Angewandte Physik B.Sc., BMC B.Sc., Chemie B.Sc., Informatik B.Sc., Informatik B.Ed., Mathematik B.Sc., Mathematik-Infomatik B.Sc., Physik B.Ed., Physik B.Sc.,
Beschreibung
In Zusammenarbeit mit unseren experimentellen Laborpartnern am IMB (Insitut für molekulare Biologie) untersuchen wir Protein-Granula. Als eine Form von molekularem Kondensat in Zellen ist es an epigenetischer Vererbung beteiligt. Um die Entstehung zu untersuchen, nutzen wir molekulardynamische (MD) Simulationen und analysieren wiederkehrende Muster in den Proteininteraktionen. Diese helfen uns, den zugrunde liegenden biophysikalischen Mechanismus zu verstehen.
Rolle der Studierenden
Dieses QUEST-Projekt bietet einen ersten Einblick in die biophysikalische Forschung zu Proteinen, die bei der epigenetischen Vererbung eine Rolle spielen. Wir rechnen molekulardynamische (MD) Simulationen auf MOGON2 und fokussieren uns dann auf Mustererkennung. Der Schwerpunkt des Projektes kann selbst wählt werden und besteht in der Weiterentwicklung unseres Python-Workflows: (a) Musteranalyse durch Frequent Item Set Mining oder einfache ML/generative Modelle, (b) Leistungsoptimierung durch Benchmarking und Testentwicklung, oder (c) Erforschung molekularer Systeme durch Sequenzmutationen.
Notwendige Qualifikationen
Neugierde an Simulationen und Methodenentwicklung in Kontext von Biophysik. Interesse an der Zusammenarbeit mit Doktoranden in einer interdisziplinären Arbeitsgruppe. Grundkenntnisse in Python sind hilfreich, eine hohe Motivation Programmierkenntnisse zu entwickeln ist grundsätzlich jedoch auch ausreichend. Ein gewisses Interesse, Erfahrungen im Bereich High-Performance Computing (HPC) Systemen zu sammeln, ist von Vorteil. Die Betreung kann ich Deutsch oder Englisch stattfinden - Arbeitsprache in der Arbeitsgruppe ist Englisch.
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Aufbau Analyse-Framework für Coarse-Grained LLPS-Simulationen
Slots: 1, Stunden pro Woche: 6, Fertigstellung innerhalb: 6 MonateStudiengänge: Angewandte Physik B.Sc., BMC B.Sc., Chemie B.Ed., Chemie B.Sc., Geographie B.Ed., Geographie B.Sc., Geowissenschaften B.Sc., Informatik B.Sc., Informatik B.Ed., Mathematik B.Sc., Mathematik-Infomatik B.Sc., Meteorologie B.Sc., Molekulare Biologie B.Sc., Molekulare Biotechnologie B.Sc., Physik B.Ed., Physik B.Sc., Umweltwissenschaften mit Schwerpunkt Atmosphäre und Klima B.Sc.,
Beschreibung
Komplementär zur Arbeit unserer Experimentatoren in der Biologie untersuchen wir die flüssig-flüssig Phasenseparation (engl. LLPS) verschiedener Proteine anhand von vergröberten (coarse-grained) Molekular Dynamik (MD) Simulationen. Zur Erstellung eines Phasendiagrams werden viele Simulation mit varierenden Startparametern nach einem gleichen Schema durchgeführt und ausgewertet. Das hierfür bestehende Framework soll um zusätzliche Features ergänzt werden.
Rolle der Studierenden
Die Studierenden implementieren neue Analyse-Features und erhalten dadurch einen Einblick in die Forschung mithilfe von biophysikalischer Simulationen, sowie der Entwicklung von Forschungssoftware anhand von Testgetriebene Entwicklung.
Notwendige Qualifikationen
Grundlegende Kenntnisse von statistischer Physik, Programmierung und Bereitschaft sich in ein interdisziplinäres Feld einzuarbeiten sind von Nöten. Vorteilhaft sind Kenntnisse in MD Simulationen, der Julia-Programmiersprache, gute englisch Kenntnisse, Git und Statistik.
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