Stochastische Optimierung: Neue Methode beschleunigt Kalibrierung von Plasmasystemen
Ein neues Optimierungsframework, das sich an der Theorie der „Sloppy Models“ orientiert, wurde vorgestellt. Es ermöglicht die effiziente Kalibrierung physikalischer Modelle, indem es die wichtigsten Parameter gezielt anspricht.
Im Kern steht die Verwendung einer reduzierten Hessian‑Approximation. Diese erkennt den starren Parameterraum mit nur wenigen Simulationen und führt die Suche durch hochanisotrope Landschaften. So wird die Notwendigkeit umfangreicher Stichproben vermieden und die Rechenzeit drastisch reduziert.
Zur Gewährleistung einer rigorosen Inferenz wird das Verfahren mit einer probabilistischen Formulierung kombiniert. Daraus entsteht ein objektiver Verlustterm, der direkt aus den beobachteten Daten abgeleitet wird und die Optimierung auf einer soliden statistischen Basis aufbaut.
Die Methode wurde auf das Problem der Plasma‑Oberflächeninteraktionen angewendet, wo Unsicherheiten in der Oberflächenreaktivität und der hohe Rechenaufwand kinetischer Simulationen die Modellierung stark einschränken. Vergleichende Tests zeigen, dass die neue Technik die Basisoptimierungen in Bezug auf die Stichprobeneffizienz konsequent übertrifft.
Damit bietet die Herangehensweise ein skalierbares Werkzeug für die Optimierung komplexer Reaktionssysteme – von der Plasmachemie bis hin zu biochemischen Netzwerken – und eröffnet neue Möglichkeiten für die schnelle und präzise Modellanpassung in der Forschung.