Robot scientist: Towards an understanding of drop movement

Masterthesis

Jeder kennt das alltägliche Phänomen von Tropfen, die eine schiefe Ebene hinunterlaufen. So unglaublich es klingen mag, aber bisher ist nicht wirklich klar, welche physikalischen Parameter die Geschwindigkeit der Tropfen bestimmen. Im Rahmen der Masterarbeit soll dazu ein Aufbau erstellt werden, in der Flüssigkeitstropfen Computer-gesteuert auf eine schiefe Ebene pipettiert werden.

Der Computer soll nicht nur die Pipettierfrequenz und die Zusammensetzung der Flüssigkeit steuern, sondern auch den Kippwinkel der schiefen Ebene und den Aufsetzpunkt bestimmen. Die Tropfenbewegung und Form wird durch eine Hochgeschwindigkeitskamera festgehalten.

In einer zweiten, späteren Phase werden Elemente des sog. aktiven Lernens (active learning), des Verstärkungslernens (reinforcement learning) und der symbolischen Regression (symbolic regression) innovativ kombiniert und weiterentwickelt. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist, den Computer beizubringen, selbständig Experimente zu machen und die Gesetzmäßigkeiten zu erkennen, die die Tropfenbewegung bestimmen. Eben ein Robot Scientist.