Molekulare Adsorbate auf epitaktischem MgO/Ag(100)

This thesis presents a comprehensive micro-spectroscopic approach for interface and surface studies of functional organic molecules adsorbed on epitaxial magnesium oxide thin films. All investigations are based on the model system MgO/Ag(100), opting out potential charging effects and yielding only slight lattice deviations for a well-defined substrate. In the main part of the thesis, physical vapor deposited, respectively vacuum sublimed organic films in the submonolayer to multilayer regime are addressed. The molecule selection focusses on π-conjugated molecules with various terminal groups as linker for selective bond-formation with MgO. Within the scope of the work, the molecular size is enhanced from one functionalized benzene ring in benzonitrile (BN) and phthalonitrile (PN) to five rings in perylene derivatives with two tetracarboxylic dianhydride (PTCDA) or dicarboxylic acid (PDCA) moieties. Medium-sized and large molecules, like tetracyanoquinodimethane (TCNQ), cobalt(II)-octaethylporphyrin (Co-OEP) with its free-base equivalent (2H-OEP), as well as three different α,ω-disubstituted oligothiophenes are considered additionally. Those chain-like organics are namely dihexyl-sexithiophene (DH6T), dihexyl-quaterthiophene (DH4T), and bis(N-acetamido-2-ethyl)-quaterthiophene (DAc4T). Their molecular arrangement, including long-range order, orientation, and morphology, is driven by an intricate interplay of inter- versus intramolecular interactions and interface effects. Therefore, the different functionalities play a crucial role. Within the present thesis cyano (BN, PN, TCNQ), acetamido (DAc4T), alkyl (DH4T, DH6T, 2H-OEP, Co-OEP), anhydride (PTCDA), and carboxylic acid (PDCA) functional groups are investigated. The employed electron and photon probes offer a deeper structural and chemical understanding of the organic thin films. Their surface morphology is crucially determined by structure formation processes. Thus, in-situ observations with low-energy electron microscopy (LEEM) and photoemission electron microscopy (PEEM) give valuable clues about the underlying mechanisms. Temperature-programmed desorption (TPD) contributes information on growth kinetics. The resulting near- and long-range order and correlative molecular orientation are studied by low-energy electron diffraction (LEED) and near-edge X-ray absorption fine structure (NEXAFS). Information on chemical composition and electronic properties is provided by X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and complemented by XPEEM and NEXAFS. Almost all investigated molecular adsorbates exhibit long-range ordered superstructures on Ag(100) and, thus, a high degree of self-organization in the monolayer regime. Substrate-induced commensurability is predominant over incommensurable monolayers with strong intermolecular bonding and limited self-assembly. The influence of the substrate becomes obvious by comparing the results for Ag(100) to the ones found for MgO/Ag(100). There, periodicity of organic layers is lost for some cases, indicating an in general weaker molecule-substrate coupling and an island-covered surface. In addition, epitaxic MgO-films usually offer an enhanced defect density (steps, point defects). Within this thesis, on-surface metalation of the free-base porphyrin by Mg incorporation was observed. PTCDA and DH4T superstructures are highlighted as a special case. Both systems exhibit not only periodically ordered monolayers, but also differently arranged commensurable multilayers. PTCDA and TCNQ are in contrast good examples for deposition temperature and coverage density dependency of molecular self-organization, as those parameters also influence commensurability and induce structurally inequivalent ordered phases. LEED and TPD give a hint on molecular arrangement and growth kinetics, which is correlated to NEXAFS and LEEM/PEEM to figure out molecular orientation and morphology. The results are in all cases in good agreement. Accordingly, partial charge transfer between MgO color-centers and TCNQ induces small monolayer domains. The degree of self-assembly during deposition depends on growth rate, hence, the interplay of diffusion and nucleation. The result is either 2 µm wide TCNQ dendrites or 800 nm sized cubes, indicating diffusion-controlled growth. The substrate plays thereby no role. Especially PTCDA shows a very complex adsorption mechanism with huge impact of growth parameters. Growth modes range from Stranski-Krastanov to Frank-van-der-Merwe, highlighting the influence of diffusion limitation. This results in thermodynamically favored 1.5 µm islands (only on Ag(100)) or open layers on Ag(100) and homogeneous films on MgO/Ag(100). For enhanced interactions to magnesium oxide, the carboxylic acid group of PDCA is favored. Adsorption studies with the base-free porphyrin 2H-OEP show ionic reactions with MgO that are strongly affected by the defect density of the MgO substrate. Upon adsorption on MgO, the molecules remain planar but are inclined with respect to the substrate. When adsorbed on Ag(100), the 2H-OEP molecules are strongly distorted into a cup-like shape with upward pointing ethyl chains and almost coplanar orientation of the porphyrin core skeleton. The Co-core of Co-OEP induces less distortion, but a denser packing on silver, pointing out the importance of the metal center on the interactions with the Ag(100)-substrate. The orientation of DH4T and DH6T within multilayers is almost upright standing, with rigid thiophene backbone and flexible chains. Within the monolayer, the molecules are oriented coplanar with their long axis to the surface but tilted along their short axis. This opts out steric hindrance induced by a small unit cell compared to the molecular space requirement. Long-range order is limited by an increased amount of thiophene units in DH6T and stronger binding acetamide end groups in DAc4T. This thesis covers a broad range from weakly interacting molecules (BN, PN) to chemisorbed layers that cannot be desorbed thermally (TCNQ, PTCDA). Though as much as the molecular structures and functionalities differ, certain extractable patterns give valuable insights into structure-property relationships. Chemical composition, morphology and temperature of the substrate are as crucial as deposition rate and structure of the adsorbate to determine the final thin film characteristics. The resulting orientation and commensurability, growth mode with surface morphology and electrical properties are governed by an interplay of kinetics, energetics, steric repulsion, and lateral versus vertical interactions. Furthermore, this work addresses novel microscopic investigations of magnesium oxide thin films. To this end, LEEM and XPEEM were used as surface-sensitive microprobes to understand and tune growth and structure of MgO layers in detail. Reactively deposited stoichiometric MgO islands adopt the Ag(100) epitaxy with low defect density. They exhibit thickness dependent properties allowing to determine bulk and interface properties. Electron and photon irradiation modifies the MgO surface by oxygen loss. Thereby, electrons yield reversible color-centers that provide highly reactive binding sites for the formation of long-range ordered periodic H2O/OH sub-monolayers. In contrast, irradiation with intense X-rays leads to pronounced and irreversible oxygen desorption, up to magnesium cube formation with preferred orientation along the high symmetry directions of the MgO support. All in all, this thesis lays a foundation for well-defined and comprehensively characterized organic thin films and tailorable MgO layers for, e.g., molecular electronics. It covers the aspect of fundamental science in a bottom-up approach towards advanced applications.Die vorliegende Arbeit präsentiert einen umfassenden mikrospektroskopischen Ansatz für Grenz- und Oberflächenstudien an funktionellen organischen Molekülen, die auf Magnesiumoxid-Dünnschichten adsorbiert sind. Alle Untersuchungen basieren auf dem Modellsystem MgO/Ag(100), welches potenzielle Aufladungs-effekte reduziert und dank nur geringster Gitterabweichungen ein wohl-definiertes Substrat ergibt. Der Hauptteil der Arbeit widmet sich der Herstellung organischer Schichten, im Submonolagen bis Multilagenbereich, mittels physikalischer Gasphasen-Abscheidung bzw. Vakuumsublimation. Die Molekülauswahl fokussiert sich auf π konjugierte Moleküle, die verschiedene Endgruppen als Linker zur selektiven Bindung an das MgO-Substrat enthalten. Im Rahmen der Arbeit wird die Molekülgröße von einem funktionalisierten Benzolring in Benzonitril (BN) und Phthalonitril (PN) bis hin zu fünf Ringen in Perylenderivaten mit zwei Tetracarbonsäuredianhydrid- (PTCDA) oder Dicarbonsäurereste (PDCA) erweitert. Des Weiteren werden mittelgroße und große Moleküle wie Tetracyanochino-dimethan (TCNQ), Kobalt(II)-Oktaethylporphyrin (Co-OEP) mit seinem freien Basenäquivalent (2H-OEP) sowie drei verschiedene α,ω-disubstituierte Oligothiophene betrachtet. Bei diesen kettenartigen organischen Molekülen handelt es sich um Dihexyl-Sexithiophen (DH6T), Dihexyl-Quaterthiophen (DH4T) und Bis(N-acetamido-2-ethyl)-Quaterthiophen (DAc4T). Ihre molekulare Anordnung, einschließlich der langreichweitigen Ordnung, Orientierung und Morphologie, wird durch das komplexe Zusammenspiel von inter- und intramolekularen Wechselwirkungen und Grenzflächeneffekten bestimmt. Dabei spielen die unterschiedlichen Funktionalitäten eine entscheidende Rolle. In der vorliegenden Arbeit werden Cyano- (BN, PN, TCNQ), Acetamido- (DAc4T), Alkyl- (DH4T, DH6T, 2H-OEP, Co-OEP), Anhydrid- (PTCDA) und Carbonsäure- (PDCA) Gruppen untersucht. Die angewendeten Elektronen- und Photonensonden erlauben ein tieferes strukturelles und chemisches Verständnis der organischen Dünnschichten. Die Oberflächenmorphologie wird entscheidend durch die Strukturbildungsvorgänge bestimmt. So geben in-situ-Beobachtungen mit Niederenergie-Elektronen-mikroskopie (LEEM) und Photoemissions-Elektronenmikroskopie (PEEM) wertvolle Hinweise auf die zugrundeliegenden Mechanismen. Temperatur-programmierte Desorption (TPD) steuert Informationen zur Wachstumskinetik bei. Die resultierende Nah- und Fernordnung und die korrelierende molekulare Orientierung werden mittels der Beugung niederenergetischer Elektronen (LEED) und Röntgen-Nahkanten-Absorptions-Spektroskopie (NEXAFS) untersucht. Informationen über die chemische Zusammensetzung und die elektronischen Eigenschaften werden durch Röntgenphotoelektronenspektroskopie (XPS), XPEEM und NEXAFS erhalten. Fast alle untersuchten molekularen Adsorbate zeigen langreichweitig geordnete Überstrukturen auf Ag(100) und somit einen hohen Grad an Selbstorganisation im Monolagenbereich. Die substrat-induzierte Kommensurabilität dominiert gegenüber inkommensurablen Monolagen mit starker intermolekularer Bindungsfähigkeit und begrenzter Selbstorganisation. Der Einfluss der Unterlage wird deutlich, wenn man die für Ag(100) gewonnenen Ergebnisse mit denen für MgO/Ag(100) vergleicht. Dort geht in einigen Fällen die Periodizität der organischen Schichten verloren, was auf eine meist schwächere Molekül-Substrat-Kopplung und die mit MgO Inseln bedeckte Oberfläche zurückzuführen ist. Hinzu kommt, dass die epitaktischen MgO-Filme in der Regel eine höhere Defektdichte (Stufen, Punktdefekte) aufweist. Im Rahmen der Arbeit wurde die auf der Oberfläche stattfindende Metallisierung des freien Base Porphyrins durch Mg-Einlagerung beobachtet. PTCDA- und DH4T-Überstrukturen sollen hier als Sonderfall hervorgehoben werden. Beide Systeme zeigen nicht nur periodisch geordnete Monolagen, sondern auch unterschiedlich angeordnete kommensurable Multilagen. PTCDA und TCNQ sind dagegen gute Beispiele für die Abhängigkeit der molekularen Selbstorganisation von der Abscheidetemperatur und der Bedeckungsdichte, da diese Parameter auch die Kommensurabilität beeinflussen und strukturell unterschiedlich geordnete Phasen hervorrufen. LEED und TPD geben Hinweise auf die molekulare Anordnung und die Wachstumskinetik, die mit NEXAFS und LEEM/PEEM korreliert werden, um Informationen zur Molekülorientierung und Morphologie zu erhalten. Wir erhielten in allen Fällen konsistente Ergebnisse. So induziert der partielle Ladungstransfer zwischen MgO-Farbzentren und TCNQ kleine Monoschichtdomänen. Der Grad der Selbstorganisation während der Molekül-Abscheidung hängt von der Wachstumsrate und damit von dem Wechselspiel von Diffusion und Nukleation ab. Das Resultat sind entweder 2 µm große TCNQ-Dendriten oder 800 nm große Würfel, was für Diffusionskontrolliertes Wachstum spricht. Das Substrat spielt dabei keine Rolle. Insbesondere bei PTCDA zeigt sich ein sehr komplexer Adsorptions-mechanismus mit starkem Einfluss der Wachstumsparameter. Die Wachstumsmodi reichen von Stranski-Krastanov bis hin zu Frank-van-der-Merwe und unterstreichen den Einfluss der Diffusionslimitierung. So entstehen thermodynamisch begünstigte 1,5 µm große Inseln (nur auf Ag(100)) oder offene Schichten auf Ag(100) und homogene Filme auf MgO/Ag(100). Für die stärkere Kopplung mit Magnesiumoxid ist die Carbonsäuregruppe von PDCA verantwortlich. Adsorptions-Untersuchungen mit dem basenfreien Porphyrin 2H-OEP zeigen Ionenreaktionen mit MgO, die stark von der Defektdichte des MgO-Substrats beeinträchtigt werden. Bei Adsorption auf MgO bleiben die Moleküle planar aber gegenüber dem Substrat geneigt. Bei Adsorption auf Ag(100) weisen die 2H-OEP-Moleküle hingegen eine stark deformierte, becherartige Form mit nach oben gerichteten Ethylketten auf und nahezu koplanarer Orientierung des Porphyrin-Kerngerüsts auf. Der Co-Kern von Co-OEP induziert zwar eine geringere Verformung, aber eine dichtere Packung auf Silber, was den Einfluss des Metallzentrums auf die Kopplung zum Ag(100)-Substrat unterstreicht. In den Multilagen ist die Orientierung von DH4T und DH6T fast aufrechtstehend, mit starrem Thiophen-Rückgrat und flexiblen Ketten. Innerhalb der Monolage sind die Moleküle mit ihrer Längsachse komplanar zur Oberfläche ausgerichtet, aber entlang ihrer kurzen Achse gekippt, um die sterische Hinderung auszugleichen, die durch eine kleine Einheitszelle im Vergleich zum molekularen Raumbedarf entsteht. Die langreichweitige Ordnung wird durch eine erhöhte Anzahl an Thiopheneinheiten in DH6T und stärker bindende Acetamid-Endgruppen in DAc4T beeinträchtigt. Diese Dissertationsschrift behandelt ein breites Spektrum von schwach wechselwirkenden Molekülen (BN, PN) bis hin zu chemisorbierten Schichten, die thermisch nicht desorbiert werden können (TCNQ, PTCDA). So sehr sich die molekularen Strukturen und Funktionalisierungen auch unterscheiden, so lassen sich dennoch bestimmte Muster ableiten, die wertvolle Einblicke in die Struktur-Eigenschafts-Beziehungen geben. Die chemische Zusammensetzung, die Morphologie und die Temperatur des Substrats sind ebenso entscheidend wie die Abscheiderate und die Struktur des Adsorbats, um die finalen Eigenschaften der Dünnschicht zu bestimmen. Die resultierende Orientierung und Kommensurabilität, der Wachstumsmodus mit der Oberflächenmorphologie und die elektrischen Eigenschaften werden durch das Zusammenspiel von Kinetik, Energetik, sterischer Repulsion und lateralen gegenüber vertikalen Wechselwirkungen bestimmt. Des Weiteren behandelt diese Arbeit neuartige mikroskopische Untersuchungen von Magnesiumoxid-Dünnschichten. Hierzu wurden LEEM und XPEEM als oberflächen-empfindliche Mikrosonden genutzt, um Einblicke in das Wachstum und die Struktur von MgO-Schichten im Detail zu verstehen und zu manipulieren. Reaktiv abgeschiedene stöchiometrische MgO-Inseln übernehmen die Ag(100)-Epitaxie mit einer niedrigen Defektdichte. Sie weisen dickenabhängige Eigenschaften auf, die es erlauben, Volumen- und Grenzflächeneigenschaften zu ermitteln. Elektronen- und Photonenbestrahlung modifizieren die MgO-Oberfläche durch Sauerstoffverlust. Dabei erzeugen Elektronen reversible Farbzentren, die hoch-reaktive Bindungsplätze für langreichweitig geordnete periodische H2O/OH-Submonolagen ausbilden. Im Gegensatz hierzu führt die Bestrahlung mit intensivem Röntgenlicht zu einer ausgeprägten und irreversiblen Sauerstoffdesorption, bis hin zur Bildung von Magnesiumwürfeln mit bevorzugter Orientierung entlang der hochsymmetrischen Richtung der MgO-Unterlage. Alles in allem legt diese Arbeit den Grundstein für wohldefinierte und umfassend charakterisierte organische Dünnschichten und maßgeschneiderte MgO-Schichten für z. B. molekulare Elektronik. Im Bottom-up-Ansatz in Richtung fortgeschrittener Anwendungen, deckt sie den Aspekt der Grundlagenforschung ab

Responsible and Regulatory Conform Machine Learning for Medicine: A Survey of Challenges and Solutions

Machine learning is expected to fuel significant improvements in medical care. To ensure that fundamental principles such as beneficence, respect for human autonomy, prevention of harm, justice, privacy, and transparency are respected, medical machine learning systems must be developed responsibly. Many high-level declarations of ethical principles have been put forth for this purpose, but there is a severe lack of technical guidelines explicating the practical consequences for medical machine learning. Similarly, there is currently considerable uncertainty regarding the exact regulatory requirements placed upon medical machine learning systems. This survey provides an overview of the technical and procedural challenges involved in creating medical machine learning systems responsibly and in conformity with existing regulations, as well as possible solutions to address these challenges. First, a brief review of existing regulations affecting medical machine learning is provided, showing that properties such as safety, robustness, reliability, privacy, security, transparency, explainability, and nondiscrimination are all demanded already by existing law and regulations - albeit, in many cases, to an uncertain degree. Next, the key technical obstacles to achieving these desirable properties are discussed, as well as important techniques to overcome these obstacles in the medical context. We notice that distribution shift, spurious correlations, model underspecification, uncertainty quantification, and data scarcity represent severe challenges in the medical context. Promising solution approaches include the use of large and representative datasets and federated learning as a means to that end, the careful exploitation of domain knowledge, the use of inherently transparent models, comprehensive out-of-distribution model testing and verification, as well as algorithmic impact assessments

Calibration by differentiation – Self‐supervised calibration for X‐ray microscopy using a differentiable cone‐beam reconstruction operator

High‐resolution X‐ray microscopy (XRM) is gaining interest for biological investigations of extremely small‐scale structures. XRM imaging of bones in living mice could provide new insights into the emergence and treatment of osteoporosis by observing osteocyte lacunae, which are holes in the bone of few micrometres in size. Imaging living animals at that resolution, however, is extremely challenging and requires very sophisticated data processing converting the raw XRM detector output into reconstructed images. This paper presents an open‐source, differentiable reconstruction pipeline for XRM data which analytically computes the final image from the raw measurements. In contrast to most proprietary reconstruction software, it offers the user full control over each processing step and, additionally, makes the entire pipeline deep learning compatible by ensuring differentiability. This allows fitting trainable modules both before and after the actual reconstruction step in a purely data‐driven way using the gradient‐based optimizers of common deep learning frameworks. The value of such differentiability is demonstrated by calibrating the parameters of a simple cupping correction module operating on the raw projection images using only a self‐supervisory quality metric based on the reconstructed volume and no further calibration measurements. The retrospective calibration directly improves image quality as it avoids cupping artefacts and decreases the difference in grey values between outer and inner bone by 68–94%. Furthermore, it makes the reconstruction process entirely independent of the XRM manufacturer and paves the way to explore modern deep learning reconstruction methods for arbitrary XRM and, potentially, other flat‐panel computed tomography systems. This exemplifies how differentiable reconstruction can be leveraged in the context of XRM and, hence, is an important step towards the goal of reducing the resolution limit of in vivo bone imaging to the single micrometre domain

On the Benefit of Dual-domain Denoising in a Self-supervised Low-dose CT Setting

Computed tomography (CT) is routinely used for three-dimensional non-invasive imaging. Numerous data-driven image denoising algorithms were proposed to restore image quality in low-dose acquisitions. However, considerably less research investigates methods already intervening in the raw detector data due to limited access to suitable projection data or correct reconstruction algorithms. In this work, we present an end-to-end trainable CT reconstruction pipeline that contains denoising operators in both the projection and the image domain and that are optimized simultaneously without requiring ground-truth high-dose CT data. Our experiments demonstrate that including an additional projection denoising operator improved the overall denoising performance by 82.4-94.1%/12.5-41.7% (PSNR/SSIM) on abdomen CT and 1.5-2.9%/0.4-0.5% (PSNR/SSIM) on XRM data relative to the low-dose baseline. We make our entire helical CT reconstruction framework publicly available that contains a raw projection rebinning step to render helical projection data suitable for differentiable fan-beam reconstruction operators and end-to-end learning.Comment: This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessibl

Ultralow‐parameter denoising: trainable bilateral filter layers in computed tomography

Background Computed tomography (CT) is widely used as an imaging tool to visualize three-dimensional structures with expressive bone-soft tissue contrast. However, CT resolution can be severely degraded through low-dose acquisitions, highlighting the importance of effective denoising algorithms. Purpose Most data-driven denoising techniques are based on deep neural networks, and therefore, contain hundreds of thousands of trainable parameters, making them incomprehensible and prone to prediction failures. Developing understandable and robust denoising algorithms achieving state-of-the-art performance helps to minimize radiation dose while maintaining data integrity. Methods This work presents an open-source CT denoising framework based on the idea of bilateral filtering. We propose a bilateral filter that can be incorporated into any deep learning pipeline and optimized in a purely data-driven way by calculating the gradient flow toward its hyperparameters and its input. Denoising in pure image-to-image pipelines and across different domains such as raw detector data and reconstructed volume, using a differentiable backprojection layer, is demonstrated. In contrast to other models, our bilateral filter layer consists of only four trainable parameters and constrains the applied operation to follow the traditional bilateral filter algorithm by design. Results Although only using three spatial parameters and one intensity range parameter per filter layer, the proposed denoising pipelines can compete with deep state-of-the-art denoising architectures with several hundred thousand parameters. Competitive denoising performance is achieved on x-ray microscope bone data and the 2016 Low Dose CT Grand Challenge data set. We report structural similarity index measures of 0.7094 and 0.9674 and peak signal-to-noise ratio values of 33.17 and 43.07 on the respective data sets. Conclusions Due to the extremely low number of trainable parameters with well-defined effect, prediction reliance and data integrity is guaranteed at any time in the proposed pipelines, in contrast to most other deep learning-based denoising architectures

Exploring Epipolar Consistency Conditions for Rigid Motion Compensation in In-vivo X-ray Microscopy

Intravital X-ray microscopy (XRM) in preclinical mouse models is of vital importance for the identification of microscopic structural pathological changes in the bone which are characteristic of osteoporosis. The complexity of this method stems from the requirement for high-quality 3D reconstructions of the murine bones. However, respiratory motion and muscle relaxation lead to inconsistencies in the projection data which result in artifacts in uncompensated reconstructions. Motion compensation using epipolar consistency conditions (ECC) has previously shown good performance in clinical CT settings. Here, we explore whether such algorithms are suitable for correcting motion-corrupted XRM data. Different rigid motion patterns are simulated and the quality of the motion-compensated reconstructions is assessed. The method is able to restore microscopic features for out-of-plane motion, but artifacts remain for more realistic motion patterns including all six degrees of freedom of rigid motion. Therefore, ECC is valuable for the initial alignment of the projection data followed by further fine-tuning of motion parameters using a reconstruction-based method

Noise2Contrast: Multi-Contrast Fusion Enables Self-Supervised Tomographic Image Denoising

Self-supervised image denoising techniques emerged as convenient methods that allow training denoising models without requiring ground-truth noise-free data. Existing methods usually optimize loss metrics that are calculated from multiple noisy realizations of similar images, e.g., from neighboring tomographic slices. However, those approaches fail to utilize the multiple contrasts that are routinely acquired in medical imaging modalities like MRI or dual-energy CT. In this work, we propose the new self-supervised training scheme Noise2Contrast that combines information from multiple measured image contrasts to train a denoising model. We stack denoising with domain-transfer operators to utilize the independent noise realizations of different image contrasts to derive a self-supervised loss. The trained denoising operator achieves convincing quantitative and qualitative results, outperforming state-of-the-art self-supervised methods by 4.7-11.0%/4.8-7.3% (PSNR/SSIM) on brain MRI data and by 43.6-50.5%/57.1-77.1% (PSNR/SSIM) on dual-energy CT X-ray microscopy data with respect to the noisy baseline. Our experiments on different real measured data sets indicate that Noise2Contrast training generalizes to other multi-contrast imaging modalities

Innovation via net : the role of relationship between science and business in transfer of knowledge and technology. Vol. 2, Stakeholders point of view

Ausgehend von der Tatsache, dass die Umsetzung der Ergebnisse aus der Grundlagenforschung in die Praxis noch großes Verbesserungspotential aufweist, wurde im Projekt PATE eine Analyse des Netzwerkes im Bereich Material- und Werkstoffwissenschaften durchgeführt. Die Datenerhebung gestaltete sich, wie erwartet, als äußerst schwierig. Viele Akteure waren nicht bereit oder in der Lage, über ihre Netzwerkverbindungen direkt Auskunft zu geben. Diese Verbindungen gehören zum spezifischen Know-how eines jeden Unternehmens und werden daher nicht nach außen kommuniziert. Allerdings waren die Akteure bereit, Auskunft über die genutzten Wege und Mittel beim Wissens-bzw. Technologietransfer zu geben. Um Einblick in die Funktion des Innovationssystems, die fördernden und hemmenden Faktoren des Transfers zu gewinnen, wurden die Akteure dieses Transfers befragt, welche Mittel sie einsetzen, um Erkenntnisse überhaupt nutzbar zu machen. Hierbei wurde sowohl nach den Mechanismen des Transfers als auch nach dem Funktionieren der Kooperation und Kommunikation gefragt. Welche Instrumente nutzen Technologietransferstellen, welche sind den Akteuren aus Wissenschaft und Industrie bekannt, wie funktioniert der Transfer (über Netzwerke, über Köpfe, über Technologietransferstellen, Patentbörsen etc.)? Wo werden in der Praxis Hemmnisse und fördernde Faktoren gesehen. Welche Motivation haben Forschende und die Anwender der Forschungsergebnisse sich um einen Technologietransfer zu bemühen? Existieren in der Praxis die häufig postulierten Sprachbarrieren tatsächlich? Ziel der durch die DFG - geförderten Projekte PATE und MATRIX-OOW/Dia war es, Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie die Verbesserung und Beschleunigung des Transfers von Ergebnissen der Grundlagenforschung in die industrielle Anwendung erreicht werden kann. Beide Untersuchungen wurden im Bereich der Materialwissenschaften durchgeführt. Beziehungen und Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftlern und Industrievertretern wurden empirisch untersucht. Im Rahmen einer Netzwerkanalyse konnten die Kommunikations- und Kooperationsbeziehungen, die zwischen Forschungseinrichtungen und Unternehmen sowie Transfereinrichtungen bestehen, wie bereits in Band 1 dieses Berichtes dargestellt, abgebildet werden. Darüber hinaus wurden Leitfadeninterviews mit 26 Wissenschaftlern aus dem DFG-Schwerpunktprogramm HAUT, 14 Industrievertretern aus dem Bereich der Werkstoff- und Materialwissenschaften und 15 Transferstellen in Niedersachsen und Baden-Württemberg geführt, die darauf abzielten, das Erfahrungswissen der unterschiedlichen Akteure um den Transfer von Grundlagenwissen und Forschungsergebnissen im eng umgrenzten Bereich der Material- und Werkstoffwissenschaften zu erfassen. Es wurde ein guter Einblick in den Prozess des Technologietransfers im Hochtemperaturbereich gewonnen. Im Ergebnis zeigt sich, dass es für die Verbesserung des Technologie-monitorings und -transfers in Deutschland einige Anknüpfungspunkte im Hinblick auf die Transferierbarkeit der Ergebnisse gibt. Dabei muss zwischen Großunternehmen und KMU unterschieden werden, wobei Letztere einen größeren Bedarf an externer Unterstützung postulieren. Es zeigt sich in der Netzwerkanalyse, dass Technologietransferstellen im erhobenen Netzwerk – im Gegensatz zum theoretischen Modell – keine zentrale Position einnehmen. Auch in den Interviews mit Akteuren aus Wissenschaft und Wirtschaft spiegelte sich die nicht zentrale Rolle der Technologietransferstellen durch Zurückhaltung gegenüber diesen oder Unkenntnis über sie wider. Eine Vermittlung von Wissen oder Forschungsergebnissen durch Makler, im Projekt als so genannte Verwertungsagenten bezeichnet, wird von den Akteuren als zielführend angesehen. Die Installation eines Verwertungsagenten, erscheint angesichts dieser Ergebnisse sinnvoll, sie ist allerdings an bestimmte Voraussetzungen gebunden. Um als Vermittler effektiv arbeiten zu können, werden besondere Kompetenzen gefordert. Dies gilt gerade auch in hoch spezialisierten Bereichen wie den Hochtemperaturanwendungen. Insbesondere zeigt sich, dass neben den reinen wissenschaftlichen Fachkompetenzen Vertrauen und Diskretion im Hinblick auf Schutzrechte und Patentproblematik von hoher Bedeutung sind. Da an eine Person als „Makler“ sehr hohe sowohl fachliche als auch personelle Anforderungen gestellt werden, wird die Suche nach einer geeigneten Person als sehr schwierig eingeschätzt. Folgerichtig wurde im Projekt MATRIX ein Werkzeug pilotiert, das einem Verwertungsagenten die Aufgabe erheblich zu erleichtern verspricht. Die Einschätzung der Akteure zu diesem Instrument wird berichtet. Das Anforderungsprofil für einen Verwertungsagenten wird vorgestellt. Ein mögliches Förderinstrument wird vorgeschlagen