„Der Innovation Award gibt uns Rückenwind“

Hatte der Gewinn des Preises spürbare Auswirkungen auf Ihr Unternehmen?
Antolovic: Auf jeden Fall! Er hat Aufmerksamkeit auf PI Imaging gelenkt, viele Besucher an unserem Stand auf der LASER gelenkt und war ein wichtiger Meilenstein für uns. Es gab noch einen wichtigen Meilenstein: Im Juli haben wir die vollständige Übernahme durch Zeiss bekannt gegeben, mit denen wir schon lange eng zusammenarbeiten. All das macht uns stolz und bestärkt unser Engagement.

Sie haben den Preis mit einer speziellen Kamera gewonnen. Was sind deren Vorteile?
Antolovic: Wir haben die SPAD Alpha intern entwickelt. Sie basiert auf unserer Schlüsseltechnologie: Single Photon Avalanche Diodes, die Licht direkt in digitale Signale umwandeln. Sie zählt Photonen, indem sie jedes Photon als Lichtteilchen erfasst. Dank der direkten Digitalisierung können wir die Kamera extrem schnell betreiben und auch sehr schwaches Licht erkennen. Damit eignet sie sich sehr gut für Anwendungen bei schlechten Lichtverhältnissen.

Die direkte Umwandlung von Photonen in digitale Bits bewirkt, dass die Lichtemission nicht stark sein muss, da es so etwas wie ein schwaches Bit nicht gibt?
Antolovic: Genau. Licht ist quantisiert. Es ist sowohl Welle als auch Teilchen. Wir nutzen die Eigenschaft von Licht als Teilchen. Wir zählen sie und können etwa fünfzig Prozent der Photonen erkennen. Es wird also jedes zweite Photon gezählt. Aber wichtig dabei ist: Wir können zuverlässig unterscheiden, ob es sich um ein Photon handelt oder nicht. Es gibt keine Mehrdeutigkeit mehr, wie sie von analogen Kameras bekannt war.

Gibt es weitere Kundenvorteile?
Antolovic: Unser Ansatz führt zu besserer Bildqualität und erlaubt die Extraktion von Informationen, die mit anderen Detektoren nicht extrahierbar sind. Auch gewährleistet sie höchste Photonen-Fidelity, was in Quanten-Anwendungen wichtig ist. Und dass sie extrem schnell ist, führt dazu, dass wir Phänomene extrahieren können, die mit Standardkameras unsichtbar bleiben. Wir wissen, dass Hirntumore im Vergleich zu gesundem Gewebe andere Spektren aufweisen. Aber nicht nur das Spektrum ist unterschiedlich, sondern auch der zeitliche Fingerabdruck der emittierten Photonen. Mit unseren Kameras können wir diese Informationen extrahieren und damit noch genauer und präziser bestimmen, wo sich gesundes Gewebe und wo sich Krebsgewebe befindet.

Sie messen die spezifischen Muster und Frequenzen, mit denen angeregtes Gewebe Photonen emittiert? Das ist eine zusätzliche Methode zur Charakterisierung von Gewebe…
Antolovic: …es ist ähnlich wie beim radioaktiven Zerfall. Die fluoreszierenden Moleküle haben einen bestimmten zeitlichen Fingerabdruck, den unsere sehr schnelle, präzise Technologie erkennen kann. Grundsätzlich gibt es neben der Intensität und Farbe auch den zeitlichen Aspekt, den wir für präzisere Diagnosen in Stellung bringen.

Könnten Sie bitte näher auf die SPAD-Technologie eingehen?
Antolovic: Für unser Unternehmen ist es wichtig, dass wir SPADs unter Verwendung von Standard-Halbleitertechnologien herstellen. Daher sind sie gut skalierbar: wir können alles von einem einzelnen Pixel bis hin zu Megapixel und mehr realisieren. Es gibt keine grundlegenden Einschränkungen oder Grenzen hinsichtlich der Auflösung. Bevor wir anfingen, hatten die meisten Unternehmen, die sich mit Photonenzählung befassten, nur ein Pixel. Wir haben uns stattdessen voll auf SPAD-Arrays konzentriert. Vor uns gab es wenige Firmen, die kleinere SPAD-Arrays entwickelt hatten, aber wir waren die ersten, die 2021 eine hochauflösende SPAD-Kamera mit einer Auflösung von 512 x 512 Pixeln auf den Markt gebracht haben. Wir bauen Bildsensoren und Kameras, haben also die vollständige Lieferkette. Unsere Kernkompetenz ist das Design der SPAD-Bildsensoren. Das ist unser größter Vorteil angesichts der sehr hohen Eintrittsbarrieren in den Halbleitermarkt. Wir haben erkannt, dass viele Nischenmärkte kaum erschlossen sind. Wir adressieren Anwendungen abseits des Fokus großer, etablierter Unternehmen und bauen dort langfristige Präsenz auf. Zuerst mit Innovation, dann mit Volumen.

Die Mikroskopie mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung ist eine Wissenschaft für sich. Wie gehen Sie mit der Frage der Usability für ungeschultes Personal um?
Antolovic: Wir haben eine intuitive Software-Oberfläche entwickelt, über die Nutzende den jeweiligen Komplexitätsgrad auswählen können. Im erweiterten Modus sind auch alle Parameter, die sich auf diese Timing-Fingerabdrücke beziehen, manuell einstellbar. Das ist für viele Nutzer nicht intuitiv. Wir haben also zwei Modi, um die Timing-Informationen zu extrahieren. Die einfachere Oberfläche bietet schon Anwendungsparameter an. Im speziellen Fall der Fluoreszenzlebensdauer-Bildgebung brauchen Nutzende nur den erwarteten Bereich der Probe einstellen und erhalten dann ein Bild, das war's. Um die Vorteile der Kamera voll ausschöpfen zu können, ist aber eine gewisse Einarbeitung erforderlich. Deshalb bieten wir Demo-Sessions an.

KI hat einen enormen Einfluss auf den Bereich der Mikroskopie. Beeinflusst dieser Trend Ihren Ansatz als Hardware-Entwicklungsunternehmen?
Antolovic: In der Regel sind wir nicht der Anbieter einer fertigen Lösung. Andere integrieren unsere Sensoren und Kameras in ihre Systeme. Deshalb hat der KI-Trend noch keine direkten Auswirkungen auf uns. Aber wir nutzen KI, um unsere Forschung und Entwicklung zu erleichtern. Und weltweit gibt es zahlreiche Forschungsarbeiten zur Kombination von SPAD mit neuronalen Netzen. Einige unserer Kollegen haben sich damit beschäftigt, ehe sie zu PI Imaging kamen. Ich denke, es ist aber noch ein langer Weg, bis wir KI wirklich in die Bildsensoren integrieren können.

Wenn Sie den Blick weiten, was sind die wichtigsten Trends in der 3D-Bildgebung?
Antolovic: Ursprünglich wurde SPAD für die 3D-Bildgebung verwendet. Tatsächlich war es die erste Anwendung der Technologie. Doch seit einem Peak um 2015 herum hat sich der Markt der 3D-Sensorik abgekühlt und konsolidiert. LiDAR, die Schlüsseltechnologie zur 3D-Entfernungsmessung, wird heute von wenigen etablierten Anbietern vertreten, die Detektorlösungen für autonomes Fahren in Autos anbieten. Die Entwicklungszentren vieler Automobilherstellern sind jedoch nicht überzeugt, dass es sich um eine Schlüsseltechnologie für das autonome Fahren handelt. Ich persönlich teile die Einschätzung nicht. Vielleicht erleben wir eine zweite Welle. PI Imaging konzentriert sich nicht auf 3D-Bildgebung. Stattdessen sehen wir zwei Anwendungsfälle, in denen SPADs an Bedeutung gewinnen könnten. Das sind zum einen Setups mit sehr hoher Beleuchtungsanforderung. Dank der Low-Light-Fähigkeit der Technologie ist es möglich, die Beleuchtungsleistung drastisch zu reduzieren, damit die Gerätebatterien zu schonen und die Kosten teurer Beleuchtungssetups, beispielsweise bei Crashtests, zu senken. Der zweite Anwendungsfall ist die Bewegungskompensation. Die Fotografie hat in dunklen Umgebungen immer Probleme mit der Schärfe und Bildqualität. SPADs bieten hohe Geschwindigkeit, um die Bilder entsprechend der Bewegung zu verschieben und hochwertige Bilder in dunklen Umgebungen zu erstellen. Dies ist für viele Anwendungen sowohl in Konsumgüter- als auch im industriellen Umfeld interessant.