Arbeitsgruppe Desch/Kaminski

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© Klaus Desch

Prof. Dr. Klaus Desch

+49 228 73 3236

+49 228 73-7869

Dr. Jochen Kaminski

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+49 228 73 7869

Gruppenleiter: Dr. Jochen Kaminski / Prof. Dr. Klaus Desch

Forschungsschwerpunkt

Der Schwerpunkt der Gruppe liegt auf der Entwicklung von gasgefüllten Detektoren für ionisierende Strahlung mit einer hochpixeligen Auslese (GridPix-Technologie).
Die GridPix-Technologie, die aus einem Hochspannungsnetz besteht, das auf einem CMOS-Pixel-Auslesechip montiert ist, wird durch Mikrostrukturierungstechniken (MEMS) ermöglicht, die ebenfalls in den FTD-Reinräumen aufgebaut werden.

Die Detektoren können zur Verfolgung geladener Teilchen oder zum Nachweis weicher Röntgenphotonen oder (in Verbindung mit einem Bor-Konverter) langsamer Neutronen eingesetzt werden. Die Detektoren wurden im CAST-Experiment am CERN für die Suche nach solaren Axionen eingesetzt, und eine nächste Generation ist für das zukünftige IAXO-Experiment bei DESY vorgesehen. Wir entwickeln auch verschiedene Arten von Detektoren für langsame Neutronen für zukünftige Anwendungen, z. B. an der Europäischen Spallationsquelle ESS. GridPix-Detektoren können auch als Technologie für eine Zeitprojektionskammer (TPC) in einer zukünftigen e+e- Higgs-Fabrik dienen. Eine kleine TPC wurde auch als Demonstrationsexperiment für Gymnasien und öffentliche Veranstaltungen entwickelt. Die pixellierte Auslesung wird von den Timepix- und Timepix3-Chips bereitgestellt, zu denen wir ebenfalls beigetragen haben. Neben der anwendungsorientierten Detektorentwicklung führen wir auch allgemeine Forschungs- und Entwicklungsarbeiten an Gasdetektoren durch. Timepix3-Chips zusammen mit Silizium-Pixelsensoren werden für einen planaren ultraschnellen Tracking-Detektor für ein zukünftiges Experiment zur Suche nach dunklen Photonen bei ELSA untersucht. Die Forschungs- und Entwicklungsarbeiten unserer Gruppe tragen auch zur internationalen RD51-Kollaboration bei, die sich mit Mikrodetektoren für Gase befasst.

Wir arbeiten auch an "intelligenter Elektronik" und untersuchen die Möglichkeit, schnelle maschinelle Lernalgorithmen in FGPA- und KI-Hardware zu implementieren.

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