CALISO-ML – Analyse von Calcium-Isotopen mittels optischer Spektroskopie und maschinellem Lernen zur Datenauswertung

• Antragsteller: Dr. Carlos Abad
• Fachliche Zuordnung: Analytische Chemie
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 567565274

Calcium-Isotope (Ca) dienen als leistungsstarke Marker zum Verständnis geologischer, umweltbezogener und biologischer Prozesse. Allerdings stoßen aktuelle Analysemethoden auf technische Herausforderungen. Dieses Projekt zielt darauf ab, einen neuartigen, auf maschinellem Lernen basierenden Ansatz für die Calcium-Isotopenanalyse zu entwickeln, der hochauflösende optische Spektroskopie nutzt, um die komplexen elektronischen Spektren von zweiatomigen, calciumhaltigen Molekülen, CaX (X = H, F, Cl, Br, I), zu untersuchen. Das Projekt befasst sich mit den Herausforderungen der Analyse von Spektren, die sechs stabile Calcium-Isotope und ein Radioisotop umfassen, und entwickelt eine neue Methode zur in-situ-Erzeugung von CaX-Molekülen. Dabei wird der vorteilhafte große Isotopen-Shift genutzt, der durch die jeweilige Änderung der reduzierten Masse verursacht wird. Simulationen der Molekülspektren sollen eine höhere Präzision ermöglichen, was die Messung und Vorhersage von Molekülkonstanten erfordert. Anschließend wird ein Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt, um das CaX-Spektrum zu dekonvolutieren und präzise Isotopenverhältnisse zu bestimmen. CALISO-ML strebt die Etablierung einer schnellen, präzisen und kosteneffizienten Methode zur Calcium-Isotopenanalyse an, die Matrixeffekte minimiert und den Weg für breite Anwendungen in der Geologie, den Umweltwissenschaften und der Medizin ebnet. Mögliche Anwendungsgebiete umfassen die Erforschung von Paläoklimabedingungen, das Nachverfolgen von Calcium-Flüssen in Ökosystemen, das Verständnis der biologischen Funktionen von Calcium bei knochenbezogenen Erkrankungen sowie das Management radioaktiver Abfälle.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: USA
• Mitverantwortliche: Dr. Kristin Vogel; Dr. Jochen Vogl
• Kooperationspartner: Professor Mitchio Okumura, Ph.D.; Professor Dr. Timothy C. Steimle; Professor Dr. Francois Tissot