Toward a hybrid dynamo model for the Milky Way

(Abridged) Based on the rapidly increasing all-sky data of Faraday rotation measures and polarised synchrotron radiation, the Milky Way's magnetic field is now modelled with an unprecedented level of detail and complexity. We aim to complement this heuristic approach with a physically motivated, quantitative Galactic dynamo model -- a model that moreover allows for the evolution of the system as a whole, instead of just solving the induction equation for a fixed static disc. Building on the framework of mean-field magnetohydrodynamics and extending it to the realm of a hybrid evolution, we perform three-dimensional global simulations of the Galactic disc. Closure coefficients embodying the mean-field dynamo are calibrated against resolved box simulations of supernova-driven interstellar turbulence. The emerging dynamo solutions comprise a mixture of the dominant axisymmetric S0 mode, with even parity, and a subdominant A0 mode, with odd parity. Notably, such a superposition of modes creates a strong localised vertical field on one side of the Galactic disc. We moreover find significant radial pitch angles, which decay with radius -- explained by flaring of the disc. In accordance with previous work, magnetic instabilities appear to be restricted to the less-stirred outer Galactic disc. Their main effect is to create strong fields at large radii such that the radial scale length of the magnetic field increases from 4 kpc (for the case of a mean-field dynamo alone) to about 10 kpc in the hybrid models. There remain aspects (e.g., spiral arms, X-shaped halo fields, fluctuating fields) that are not captured by the current model and that will require further development towards a fully dynamical evolution. Nevertheless, the work presented demonstrates that a hybrid modelling of the Galactic dynamo is feasible and can serve as a foundation for future efforts.Comment: 12 pages, 12 figures, 2 tables, accepted for publication in A&

3D simulations of rising magnetic flux tubes in a compressible rotating interior: The effect of magnetic tension

Context: Long-term variability in solar cycles represents a challenging constraint for theoretical models. Mean-field Babcock-Leighton dynamos that consider non-instantaneous rising flux tubes have been shown to exhibit long-term variability in their magnetic cycle. However a relation that parameterizes the rise-time of non-axisymmetric magnetic flux tubes in terms of stellar parameters is still missing. Aims: We aim to find a general parameterization of the rise-time of magnetic flux tubes for solar-like stars. Methods: By considering the influence of magnetic tension on the rise of non-axisymmetric flux tubes, we predict the existence of a control parameter referred as $\Gamma_{\alpha_1}^{\alpha_2}$. This parameter is a measure of the balance between rotational effects and magnetic effects (buoyancy and tension) acting on the magnetic flux tube. We carry out two series of numerical experiments (one for axisymmetric rise and one for non-axisymmetric rise) and demonstrate that $\Gamma_{\alpha_1}^{\alpha_2}$ indeed controls the rise-time of magnetic flux tubes. Results: We find that the rise-time follows a power law of $\Gamma_{\alpha_1}^{\alpha_2}$ with an exponent that depends on the azimuthal wavenumber of the magnetic flux loop. Conclusions: Compressibility does not impact the rise of magnetic flux tubes, while non-axisymmetry does. In the case of non-axisymmetric rise, the tension force modifies the force balance acting on the magnetic flux tube. We identified the three independent parameters required to predict the rise-time of magnetic flux tubes, that is, the stellar rotation rate, the magnetic flux density of the flux tube, and its azimuthal wavenumber. We combined these into one single relation that is valid for any solar-like star. We suggest using this generalized relation to constrain the rise-time of magnetic flux tubes in Babcock-Leighton dynamo models.Comment: 18 pages, 15 figures, 6 tabula

High β\beta magnetic reconnection at different altitudes in the cool low solar atmosphere

We numerically studied magnetic reconnection in a high $\beta$ hydrogen-helium plasma at different altitudes from the photosphere to the upper chromosphere. The time dependent ionization degrees were included to get more realistic diffusivities and viscosity, and appropriate radiative cooling models were applied. Our numerical results indicate that the plasmoid instability always plays a vital role in speeding up magnetic reconnection at different atmospheric layers. In addition, both the strong radiative cooling and the magnetic diffusion caused by the electron-neutral collision ($\eta_{en}$) can significantly accelerate magnetic reconnection below the middle chromosphere. On the other hand, both the ambipolar diffusion and the viscosity result in higher temperature and plasma pressure in the reconnection region in the upper chromosphere, which then hinder the fast reconnection process from developing. The local compression heating triggered by turbulent reconnection mediated with plasmoids is the dominant heating mechanism in the unstable reconnection stage at different atmospheric layers, but the viscous heating and the ambipolar diffusion heating are equally important in the upper chromosphere. The Joule heating contributed by $\eta_{en}$ dominates during the early quasi-steady reconnection stage below the middle chromosphere, the strong radiative cooling also leads to much stronger compression heating and more generation of thermal energy in this region. Though the plasma $\beta$ is the same in all the simulation cases at different altitudes, the temperature increase is more significant in the upper chromosphere with much lower density and weaker radiative cooling

NIRwave: A wave-turbulence-driven solar wind model constrained by PSP observations

We generate a model description of the solar wind based on an explicit wave-turbulence-driven heating mechanism, and constrain our model with observational data. We included an explicit coronal heating source term in the general 3D magnetohydrodynamic code NIRVANA to simulate the properties of the solar wind. The adapted heating mechanism is based on the interaction and subsequent dissipation of counter-propagating Alfv\'en waves in the solar corona, accounting for a turbulent heating rate Q_p. The solar magnetic field is assumed to be an axisymmetric dipole with a field strength of 1 G. Our model results are validated against observational data taken by the Parker Solar Probe (PSP). Our NIRwave solar wind model reconstructs the bimodal structure of the solar wind with slow and fast wind speeds of 410 km/s and 650 km/s respectively. The global mass-loss rate of our solar wind model is 2.6e-14 solar masses per year. Despite implementing simplified conditions to represent the solar magnetic field, the solar wind parameters characterising our steady-state solution are in reasonable agreement with previously established results and empirical constraints. The number density from our wind solution is in good agreement with the derived empirical constraints, with larger deviations for the radial velocity and temperature. In a comparison to a polytropic wind model generated with NIRVANA, we find that our NIRwave model is in better agreement with the observational constraints that we derive.Comment: 14 pages, 12 figures, accepted for publication in A&

Numerical Investigations of Catastrophe in Coronal Magnetic Configuration Triggered by Newly Emerging Flux

We performed 2D magnetohydrodynamical numerical experiments to study the response of the coronal magnetic configuration to the newly emerging magnetic flux. The configuration includes an electric-current-carrying flux rope modeling the prominence floating in the corona and the background magnetic field produced by two separated magnetic dipoles embedded in the photosphere. Parameters for one dipole are fixed in space and time to model the quiet background, and those for another one are time dependent to model the new flux. These numerical experiments duplicate important results of the analytic solution but also reveal new results. Unlike previous works, the configuration here possesses no symmetry, and the flux rope could move in any direction. The non-force-free environment causes the deviation of the flux rope equilibrium in the experiments from that determined in the analytic solution. As the flux rope radius decreases, the equilibrium could be found, and it evolves quasi-statically until the flux rope reaches the critical location at which the catastrophe occurs. As the radius increases, no equilibrium exists at all. During the catastrophe, two current sheets form in different ways. One forms as the surrounding closed magnetic field is stretched by the catastrophe, and another one forms as the flux rope squeezes the magnetic field nearby. Although reconnection happens in both the current sheets, it erases the first one quickly and enhances the second simultaneously. These results indicate the occurrence of the catastrophe in asymmetric and non-force-free environment, and the non-radial motion of the flux rope following the catastrophe

BioOK – a Comprehensive System for Analysis and Risk Assessment of Genetically Modified Plants

Gentechnisch veränderte (GV) Pflanzen müssen im Rahmen des Zulassungsverfahrens in der EU auf ihre potentiellen Auswirkungen auf die Umwelt und die mensch­liche oder tierische Gesundheit analysiert werden. Der gegenwärtige Zulassungsprozess ist ein Konglo­merat verschiedenster Analysemethoden und extrem zeit- und kostenaufwendig. Das Anliegen von BioOK als ein multidisziplinäres wissenschaftliches Netzwerk ist die Entwicklung von maßgeschneiderten Ansätzen zur Risikoanalyse von GV Pflanzen auf der Grundlage von Ursache-Wirkungs­hypothesen mit dem Ziel des Aufbaus eines effektiven und qualifizierten Risikobewertungssystems. Die Forschungsaktivitäten von BioOK zielen auf einen Paradigmenwechsel im aktuellen Zulassungsprozess. Sie basieren auf einem modularen System, das alle Aspekte des Risikomanagements umfasst: molekulare Charakterisierung, Inhaltsstoffanalyse, agronomische Eigenschaften, Ziel- und Nichtzielorganismen, Boden und Mikroorganismen, Toxikologie, Allergenität und Überwachung nach Markt­einführung, wobei jeder Modul unterschiedliche Analysemethoden beinhaltet. Die durch BioOK angestrebte Reform des Risikobewertungsprozesses von GV Pflanzen umfasst zwei Phasen: zunächst die Optimierung der Analysemethoden selbst und dann die Etablierung eines Entscheidungsunterstützungssystems (Test Decision System – DSS), basierend auf biologischen Schwankungsbreiten (baselines), Zeigermerkmalen (indicators) und Grenzwerten (thresholds) für jede Analysemethode. BioOK hat in einer ersten Entwicklungsphase bereits optimierte Testmethoden entwickelt: Für die Inhaltsstoffanalyse wurde die Untersuchung auf substantielle Äquivalenz durch GC-MS, LC-MS und HPLC/RI Methoden vereinfacht. Ein neu eingeführtes Analyseschema zur Ermittlung potentieller Effekte von GV Pflanzen auf den Boden kombiniert ein in vitro System zur Beprobung von Rhizodepositaten von Pflanzen, die unter kontrollierten Umweltbedingen gewachsen sind, sowie die entsprechenden Bodentypen und deren Charakterisierung mit offenen und hochsensitiven molekular-chemischen Screening und Fingerprinting-Methoden. Ein neues in vitro System zur Simulation des Transports von Substanzen aus dem Darm ins Blut, das das Risiko der Aufnahme durch Mensch oder Tier zu einem frühen Zeitpunkt misst, wurde entwickelt. Um die Effektivität und Reproduzierbarkeit von Probenahmen an der Pflanze zu erhöhen, wird ein genau definiertes Probenahmeschema entwickelt. Schließlich, in Ergänzung der aktuellen Methodik zur Allgemeinen Überwachung (General Surveillance) von GV Pflanzen im Anbau, wurde eine Herangehensweise zur Abschätzung der Notwendigkeit für ein europaweites fallspezifisches (Case Specific) Monitoring beruhend auf Ursache-Wirkungsszenarien, erarbeitet. Die zweite Phase der BioOK F&E-Arbeiten konzentriert sich auf die Entwicklung eines Entscheidungsunterstützungssystems (Decision Support System, DSS). Dazu wird ein computergestütztes System implementiert, in dem alle standardisierten und validierten Methoden zu einem Entscheidungsbaum mit Knotenpunkten, definiert über biologische Schwankungsbreiten und potentielle Risiken definierenden Grenzwerten für Zeigermerkmale, zusammengeführt sind.    Genetically modified (GM) plants have to be analyzed for their potential impacts on the environment and on human or animal health before authorisation by the EU. The approval process currently refers to a conglomeration of diverse analytical methods and is intensive in time and costs. The intention of BioOK as a multidisciplinary scientific network is the development of tailor-made approaches for GM plants based on a cause-effect hypothesis to obtain an effective and qualified risk assessment system. The research activity of BioOK aims to renew the current approval process. It is based on a modular system covering all aspects of risk assessment: molecular characterisation, compound analysis, agronomic traits, target and non-target organisms, soil and micro organisms, toxicology, allergenicity and post-market monitoring, each module containing several test methods. The renewal of the risk assessment procedure intended by BioOK consists of two phases: first the optimization of test methods and second the establishment of a decision support system (DSS) based on baselines, indicators and thresholds developed for each of the methods. Optimized test methods have been developed mainly during the first phase: For compound analysis methods have been developed to ease the analysis of substantial equivalence of the events by GC-MS, LC-MS and HPLC/RI. A newly introduced testing scheme for the detection of potential effects of GM plants on soil combines an in-vitro system to collect rhizodeposits from plants grown under controlled environmental conditions and the correspon­ding bulk soil, and their characterisation by untargeted and highly sensitive molecular-chemical screening and fingerprinting technique. A novel in vitro system simula­ting the transport of substances from the gut into the blood that detects the risk of incorporation in human or animal at an early time point was developed. In order to increase the effectiveness and reproducibility of the sampling procedure we developed a valid defined sampling scheme. Finally, complementing the actual General Surveillance methodology, an approach for a Europe-wide case specific monitoring referring to cause-effect sce­narios was developed. The second phase concentrates on the development of a Decision Support System (DSS). A computer-based system will implement and merge all standardized methods in a decision tree system following decision rules defined by baseline and thresholds for indicators.   &nbsp

KI-basierte Fahrwerksregelung KIFAHR

Für die Vertikaldynamikregelung von semi-aktiven Dämpfern werden neuartige Regelungsansätze benötigt, welche für den Zielkonflikt zwischen Komfort und Fahrsicherheit unter Berücksichtigung von verschiedenen Einflussfaktoren, wie veränderliche Beladungen, unterschiedlichste Fahrbahnoberflächen, Reifentypen, Reifendrücke und Wetterbedingungen einen besseren Kompromiss als Regler nach dem Stand der Technik realisieren. Die herkömmliche Umsetzung einer semi-aktiven Vertikaldynamikregelung beinhaltet in der Praxis sowie in den meisten wissenschaftlichen Veröffentlichungen das Zusammenführen folgender Komponenten: Ein parametrisiertes Synthesemodell (meist ein so genanntes Viertelfahrzeugmodell), ein Regelansatz, der darauf abzielt eine Zielgröße zu minimieren sowie eine Auswahl an Sensorsignalen als Eingänge des Reglers. Methoden des maschinellen Lernens bieten die Möglichkeit, das Regelgesetz aus gemessenen Daten und der Interaktion mit System oder Simulation automatisiert zu lernen. Für den Regler stellen Methoden des Reinforcement Learnings (RL) einen vielversprechenden Ansatz dar. In mehreren Veröffentlichungen wurde bereits die Leistungsfähigkeit von RL-basierten Methoden für die Anwendung auf regelungstechnische Probleme gezeigt. Entsprechende Ansätze wurden bisher nur vereinzelt an einer semi-aktiven Vertikaldynamikregelung erprobt. Ziel des Projekts war es, eine stärkere Automatisierung des Reglerauslegungsprozesses zu erreichen. Gleichzeitig soll das Potential von intelligenten Lernverfahren, insbesondere Reinforcement Learning, für die Regelung von semi-aktiven Dämpfern im Fahrwerksbereich bestimmt werden. Hierfür sollen auf der Basis von realen Messdaten und daraus abgeleiteten Systemmodellen intelligente Lernverfahren zur Auslegung des Reglers zum Einsatz kommen. Ziel ist es zudem, die Sicherheit des Systems im Betrieb mit einem Absicherungskonzept für die Umsetzung der gelernten Regler zu gewährleisten und damit die Praxistauglichkeit der entwickelten Konzepte am Versuchsträger in Prüfstandsversuchen und realen Versuchsfahrten zu demonstrieren. Das Versuchsfahrzeug AFM (AI for Mobility, einem straßenzugelassenen Versuchsfahrzeug mit Drive-By-Wire Kit) wurde mit den nötigen Sensoren und Aktuatoren sowie Rapid Control Prototyping (RCP) Systemen ausgerüstet. Durch umfangreiche Vermessung von sowohl Einzelkomponenten als auch dem gesamten Fahrzeug wurde eine umfassende Datenbasis für die Modellierung und das Lernen von Neuronalen Netzen geschaffen. Auf Basis dieser Messdaten wurden Komponentenmodelle und Modelle des gesamten Fahrzeugs erstellt. Bei der Modellierung des Dämpfers kamen sowohl datenbasierte Modellierungsmethoden basierend auf Neuronalen Netzen als auch physikalisch motivierte Methoden zum Einsatz. Darüber hinaus wurden Fahrzeugmodelle in unterschiedlicher Komplexität und Simulationsdauer je nach Einsatzzweck erstellt. Für das Training des Reglers, den Reglerexport und die Reglervalidierung wurden neue Software-Werkzeugketten entwickelt oder bestehende Werkzeugketten für den Anwendungszweck umfassend erweitert und angepasst. Zur Ausführung des gelernten Reglers wurde innerhalb des Projekts ein neues und leistungsstarkes Steuergerät für die Vertikaldynamikregelung entwickelt und eine vorkompilierte Reglerbibliothek bereitgestellt. Um die sichere Ausführung des Reglers gewährleisten zu können, wurde ein Absicherungskonzept entwickelt und im realen Fahrversuch erprobt. Die Performance des in Simulation gelernten Reglers wurden sowohl qualitativ im realen Fahrversuch als auch quantitativ durch Messungen an einem Vertikaldynamikprüfstand bestätigt. Insgesamt wurde mittels Methoden des Reinforcement Learnings ein Regelgesetz gelernt, welches qualitativ und quantitativ einen Regler auf dem Stand der Technik in den meisten Anregungsszenarien übertreffen kann. In dem Vorhaben wurden Methoden der künstlichen Intelligenz aus der Wissenschaft - insbesondere aus dem Bereich des Reinforcement Learnings (RL) - in die praktische Anwendung für die Regelung und Abstimmung von semi-aktiven Dämpfern straßengebundener Fahrzeuge transferiert. Die Automatisierung des Reglerauslegungsprozesses mittels RL und der Generierung von Systemmodellen aus Messdaten bietet den Projektpartner KW automotive hochmoderne Methoden, um aktuelle und künftige Anforderungen der Märkte effizient zu bedienen. Durch die Zusammenarbeit zwischen KW automotive und dem DLR-Institut für Systemdynamik und Regelungstechnik wurde darüber hinaus bei KW automotive Wissen im Bereich der KI eingeführt und in die Praxis umgesetzt. Die Firma KW wurde somit dazu befähigt, KI-Anwendungen nicht nur zu nutzen, sondern auch zu verstehen, in einem nächsten Schritt weiterzuentwickeln und in ihre Produkte zu integrieren. Durch die Erprobung des Reglers auf einem Prototypensystem wurde die Anwendbarkeit von RL-basierten Reglern in der Praxis gezeigt. Die KW automotive GmbH wird sich im Anschluss an das Kooperationsprojekt mit der Überführung des prototypischen Aufbaus in eine seriennahe Anwendung beschäftigen, um die beschriebenen Vorteile in Ihre Produkte einfließen zu lassen. Die Erfahrung aus vorangegangen Forschungsprojekten zeigt hier einen zeitlichen Horizont von 2-3 Jahren bis zur Einführung der neuen Technologien (Prototypen – Vorserie – Serie). Die entwickelten methodischen Ansätze werden im Anschluss an das Projekt innerhalb des beteiligten DLR-Instituts abstrahiert, optimiert und weiterentwickelt. Ziel des Instituts ist es weitere methodische Fortschritte im Bereich der KI-gestützten Regelungsmethoden in der Robotik, der Luft- und Raumfahrt sowie dem Automobil- und Schienenfahrzeugbereich zu erzielen

Epigenetic Control of the foxp3 Locus in Regulatory T Cells

Compelling evidence suggests that the transcription factor Foxp3 acts as a master switch governing the development and function of CD4(+) regulatory T cells (Tregs). However, whether transcriptional control of Foxp3 expression itself contributes to the development of a stable Treg lineage has thus far not been investigated. We here identified an evolutionarily conserved region within the foxp3 locus upstream of exon-1 possessing transcriptional activity. Bisulphite sequencing and chromatin immunoprecipitation revealed complete demethylation of CpG motifs as well as histone modifications within the conserved region in ex vivo isolated Foxp3(+)CD25(+)CD4(+) Tregs, but not in naïve CD25(−)CD4(+) T cells. Partial DNA demethylation is already found within developing Foxp3(+) thymocytes; however, Tregs induced by TGF-β in vitro display only incomplete demethylation despite high Foxp3 expression. In contrast to natural Tregs, these TGF-β–induced Foxp3(+) Tregs lose both Foxp3 expression and suppressive activity upon restimulation in the absence of TGF-β. Our data suggest that expression of Foxp3 must be stabilized by epigenetic modification to allow the development of a permanent suppressor cell lineage, a finding of significant importance for therapeutic applications involving induction or transfer of Tregs and for the understanding of long-term cell lineage decisions