Quantitative analysis of in situ time-resolved RHEED during growth of self-catalysed GaAs nanowires

Die morphologischen und kristallographischen Eigenschaften vertikaler, freistehender Nanodrähte, welche mittels der Dampf-Flüssigkeits-Feststoff-Methode (VLS) gezüchtet werden, sind durch ein kompliziertes Wechselspiel der Wachstumsparameter während des Herstellungsprozesses beeinflusst. Das Verständnis und die Kontrolle dieser dynamischen Prozesse sind folglich Voraussetzung für die Herstellung von Nanodrähten mit maßgeschneiderten Eigenschaften. Zeitaufgelöste $\textit{in situ}$ Charakterisierungsmethoden ermöglichen die direkte Beobachtung und Analyse solcher dynamischen Prozesse, sowie deren Wechselwirkung. Die $\textit{in situ}$ Beugung hochenergetischer Elektronen unter streifendem Einfall (RHEED) spielt in der gegenwärtigen Nanodrahtforschung unter den kristallographischen $\textit{in situ}$ Charakterisierungsmethoden, aufgrund der bisherigen Beschränkung auf rein $\textit{qualitative}$ Analysen, eine untergeordnete Rolle, obwohl eine umfassende Verfügbarkeit der Methode an fast allen Molekularstrahlepitaxie-Anlagen besteht. In der vorliegenden Arbeit wird ein Ansatz zur $\textit{quantitativen}$ Auswertung von zeitaufgelösten Intensitätsverläufen der $\textit{in situ}$ gemessenen RHEED Beugungsbildern entwickelt, welche während des Wachstums von vertikaler, freistehender Nanodrähte in Transmissionsgeometrie gemessen werden. Auf dieser Basis werden methodische Einschränkungen der $\textit{qualitativen}$ Analyse überwunden. Über die Intensitätsverläufe charakteristischer Beugungsreflexe der verschiedenen Kristallphasen erlaubt RHEED die $\textit{quantitative}$ Untersuchung von in III-V Nanodrähten auftretenden strukturellen Polytypismus. In der Arbeit wird dazu ein Simulationsprogramm entwickelt, welches sowohl die Wechselwirkungen der Elektronen mit einzelnen Nanodrähten als auch den Einfluss des gesamten Nanodrahtensembles auf die gebeugten Intensitäten abschätzt, sowie deren Dynamik während der Nanodrahtherstellung berücksichtigt. Mittels Simulationen werden Einflüsse morphologischer und kristallographischer Veränderungen während des Wachstums auf die resultierenden Intensitätsverläufe der Beugungsreflexe untersucht und deren Ursache diskutiert. Die wichtigsten Herausforderungen, Möglichkeiten und Einschränkungen der Methode für $\textit{in situ}$ RHEED Studien des Nanodrahtwachstums werden dabei identifiziert. Darüber hinaus wird gezeigt, dass die bei RHEED an Nanodrähten durch Elektronenabsorption verursachte Elektronenschattenbildung, zu einem auf die Nanodrahtspitze reduzierten Informationsvolumen führt, was RHEED unempfindlich für die untere, abgeschattete Nanodrahtregion macht. Die erhöhte höhenselektive Sensitivität von $\textit{in situ}$ RHEED gegenüber der Nanodrahtspitze eignet sich insbesondere dazu, komplementäre Informationen zu den etablierten $\textit{in situ}$ Charakterisierungsmethoden, wie $\textit{in situ}$ Röntgenbeugung (XRD), zu erhalten. Simultan durchgeführte $\textit{in situ}$ RHEED und $\textit{in situ}$ XRD Experimente während der Herstellung von selbstkatalysierten GaAs Nanodrähten erlaubten es, diese Komplementarität auszunutzen. Während $\textit{in situ}$ RHEED vorrangig Informationen über die Kristallstruktur an der Nanodrahtspitze liefert, untersucht $\textit{in situ}$ XRD das gesamte Nanodrahtvolumen. Zusammen mit abschließender $\textit{ex situ}$ Rasterelektronenmikroskopie (REM), erhält man umfassende und repräsentative Informationen über die morphologische und kristallographische Entwicklung großer Nanodrahtensembles während des Wachstums. Darüber hinaus wird $\textit{in situ}$ RHEED als laborbasierte, eigenständige Methode etabliert. Es wird gezeigt, dass $\textit{in situ}$ RHEED untersetzt mit angemessenem $\textit{a priori}$ Wissen, eine leistungsfähige Charakterisierungstechnik der Nanodraht-Kristallstruktur ist und sich daher auch für grundlegende Nanodraht-Wachstumsstudien mit gängigen Molekularstrahlepitaxie-Anlagen eignet. Mit Hilfe der hier vorgestellten Datenanalyseprozeduren konnte allein mittels laborbasierter $\textit{in situ}$ RHEED- und REM-Analytik ein kürzlich publiziertes theoretisches VLS-Wachstumsmodell an großen Nanodrahtensembles $\textit{quantitativ}$ verifiziert werden. Zusammenfassend ebnen die in dieser Arbeit vorgestellten Ergebnisse den Weg für die Verwendung von $\textit{quantitativem}$ $\textit{in situ}$ RHEED während des Nanodrahtwachstums, sowohl als eigenständige, laborbasierte, wie auch als komplementär zu anderen Charakterisierungsmethoden einsetzbare $\textit{in situ}$ Analysemethode der Kristallstruktur

SIRF: Synergistic Image Reconstruction Framework

The combination of positron emission tomography (PET) with magnetic resonance (MR) imaging opens the way to more accurate diagnosis and improved patient management. At present, the data acquired by PET-MR scanners are essentially processed separately, but the opportunity to improve accuracy of the tomographic reconstruction via synergy of the two imaging techniques is an active area of research. In this paper, we present Release 2.1.0 of the CCP-PETMR Synergistic Image Reconstruction Framework (SIRF) software suite, providing an open-source software platform for efficient implementation and validation of novel reconstruction algorithms. SIRF provides user-friendly Python and MATLAB interfaces built on top of C++ libraries. SIRF uses advanced PET and MR reconstruction software packages and tools. Currently, for PET this is Software for Tomographic Image Reconstruction (STIR); for MR, Gadgetron and ISMRMRD; and for image registration tools, NiftyReg. The software aims to be capable of reconstructing images from acquired scanner data, whilst being simple enough to be used for educational purposes

A Scalable Approach to Modeling on Accelerated Neuromorphic Hardware.

Neuromorphic systems open up opportunities to enlarge the explorative space for computational research. However, it is often challenging to unite efficiency and usability. This work presents the software aspects of this endeavor for the BrainScaleS-2 system, a hybrid accelerated neuromorphic hardware architecture based on physical modeling. We introduce key aspects of the BrainScaleS-2 Operating System: experiment workflow, API layering, software design, and platform operation. We present use cases to discuss and derive requirements for the software and showcase the implementation. The focus lies on novel system and software features such as multi-compartmental neurons, fast re-configuration for hardware-in-the-loop training, applications for the embedded processors, the non-spiking operation mode, interactive platform access, and sustainable hardware/software co-development. Finally, we discuss further developments in terms of hardware scale-up, system usability, and efficiency

Genetic risk for autism spectrum disorders and neuropsychiatric variation in the general population

Almost all genetic risk factors for autism spectrum disorders (ASDs) can be found in the general population, but the effects of that risk are unclear in people not ascertained for neuropsychiatric symptoms. Using several large ASD consortia and population based resources, we find genetic links between ASDs and typical variation in social behavior and adaptive functioning. This finding is evidenced through both inherited and de novo variation, indicating that multiple types of genetic risk for ASDs influence a continuum of behavioral and developmental traits, the severe tail of which can result in an ASD or other neuropsychiatric disorder diagnosis. A continuum model should inform the design and interpretation of studies of neuropsychiatric disease biology

Mechanical design of the optical modules intended for IceCube-Gen2

IceCube-Gen2 is an expansion of the IceCube neutrino observatory at the South Pole that aims to increase the sensitivity to high-energy neutrinos by an order of magnitude. To this end, about 10,000 new optical modules will be installed, instrumenting a fiducial volume of about 8 km3. Two newly developed optical module types increase IceCube’s current sensitivity per module by a factor of three by integrating 16 and 18 newly developed four-inch PMTs in specially designed 12.5-inch diameter pressure vessels. Both designs use conical silicone gel pads to optically couple the PMTs to the pressure vessel to increase photon collection efficiency. The outside portion of gel pads are pre-cast onto each PMT prior to integration, while the interiors are filled and cast after the PMT assemblies are installed in the pressure vessel via a pushing mechanism. This paper presents both the mechanical design, as well as the performance of prototype modules at high pressure (70 MPa) and low temperature (−40∘C), characteristic of the environment inside the South Pole ice

Direction reconstruction performance for IceCube-Gen2 Radio

The IceCube-Gen2 facility will extend the energy range of IceCube to ultra-high energies. The key component to detect neutrinos with energies above 10 PeV is a large array of in-ice radio detectors. In previous work, direction reconstruction algorithms using the forward-folding technique have been developed for both shallow (≲20 m) and deep in-ice detectors, and have also been successfully used to reconstruct cosmic rays with ARIANNA. Here, we focus on the reconstruction algorithm for the deep in-ice detector, which was recently introduced in the context of the Radio Neutrino Observatory in Greenland (RNO-G)

Deep Learning Based Event Reconstruction for the IceCube-Gen2 Radio Detector

The planned in-ice radio array of IceCube-Gen2 at the South Pole will provide unprecedented sensitivity to ultra-high-energy (UHE) neutrinos in the EeV range. The ability of the detector to measure the neutrino’s energy and direction is of crucial importance. This contribution presents an end-to-end reconstruction of both of these quantities for both detector components of the hybrid radio array (\u27shallow\u27 and \u27deep\u27) using deep neural networks (DNNs). We are able to predict the neutrino\u27s direction and energy precisely for all event topologies, including the electron neutrino charged-current (νe-CC) interactions, which are more complex due to the LPM effect. This highlights the advantages of DNNs for modeling the complex correlations in radio detector data, thereby enabling a measurement of the neutrino energy and direction. We discuss how we can use normalizing flows to predict the PDF for each individual event which allows modeling the complex non-Gaussian uncertainty contours of the reconstructed neutrino direction. Finally, we discuss how this work can be used to further optimize the detector layout to improve its reconstruction performance

The next generation neutrino telescope: IceCube-Gen2

The IceCube Neutrino Observatory, a cubic-kilometer-scale neutrino detector at the geographic South Pole, has reached a number of milestones in the field of neutrino astrophysics: the discovery of a high-energy astrophysical neutrino flux, the temporal and directional correlation of neutrinos with a flaring blazar, and a steady emission of neutrinos from the direction of an active galaxy of a Seyfert II type and the Milky Way. The next generation neutrino telescope, IceCube-Gen2, currently under development, will consist of three essential components: an array of about 10,000 optical sensors, embedded within approximately 8 cubic kilometers of ice, for detecting neutrinos with energies of TeV and above, with a sensitivity five times greater than that of IceCube; a surface array with scintillation panels and radio antennas targeting air showers; and buried radio antennas distributed over an area of more than 400 square kilometers to significantly enhance the sensitivity of detecting neutrino sources beyond EeV. This contribution describes the design and status of IceCube-Gen2 and discusses the expected sensitivity from the simulations of the optical, surface, and radio components