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Gruppenfoto der Preisträger*innen, Foto: Jürgen Gocke
Freiburg, den 23.10.2019
Die Preisträger*innen der Technischen Fakultät:
Antonina Trippel, M.Sc.
Institut für Nachhaltige Technische Systeme (INATECH) und Fraunhofer Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut (EMI)
"Metal Failure under Dynamic and Multiaxial Loading Conditions"
Der Schwerpunkt der Arbeit ist die experimentelle Charakterisierung und Modellierung eines hochfesten Stahls in Bezug auf den mehrachsigen Spannungszustand und Dehnratenabhängigkeit. Der Stahl vereint hohe Zugfestigkeit mit außergewöhnlich hoher Duktilität. Das macht es schwierig, das Materialverhalten mit bekannten Materialmodellen zu beschreiben.
Dr. rer. nat. Laura Elena Mund
Institut für Nachhaltige Technische Systeme (INATECH) und Fraunhofer Institut für Solare Energiesysteme (ISE)
"High-Resolution Analysis of Perovskite Absorbers in Photovoltaics"
Die Arbeit gibt Einblicke in die Kristallbildung und räumliche Heterogenität auf verschiedenen Längenskalen in hybriden organisch-anorganischen Perowskit-Dünnschichtsolarzellen. Die entwickelten Methoden ermöglichen unter anderem die Detektion und Quantifizierung von lokalen Leistungsverlusten in der Solarzelle und tragen dadurch zur Prozessoptimierung und Wirkungsgradsteigerung bei
Clara Siber, M.Sc.
Institut für Mikrosystemtechnik (IMTEK)
"Towards enhanced single-cell dispensing by acoustophoretic particle focusing in disposable dispensing cartridges"
Die Isolierung einzelner Zellen ist ein wesentlicher Schritt bei der Entwicklung klonaler Zelllinien und wird durch einen Einzelzelldrucker ermöglicht. In dieser Arbeit konnte der Prozess zum Dispensieren einzelner Zellen durch die Integration von akustophoretischem Fokussieren, welches in Einweg-Dispensierkartuschen realisiert wurde, im Hinblick auf Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Zellverlust verbessert werden
Osama Makansi, M.Sc.
Institut für Informatik (IIF), Professur für Mustererkennung und Bildverarbeitung
"Augmenting FlowNet with Real-world Training Data"
Eine Einschränkung von CNNs ist der Mangel an annotierten echten Trainingsdaten, die ein CNN benötigt, um Vorwissen zu erlernen. In dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt um das Training auch um nicht annotierte Daten zu erweitern. Hierfür wird durch ein Bewertungs-Netzwerk der Fehler mehrerer optischer Flussfelder geschätzt. Aufgrund dieser Kenntnis kann ein bestmöglicher optischer Fluss konstruiert werden.
Dr. rer. nat Yannic Maus
Institut für Informatik (IIF), Professur für Algorithmen und Komplexität
"The Power of Locality: Exploring the Limits of Randomness in Distributed Computing"
Netzwerke und verteilte Algorithmen spielen eine immer größere Rolle in unserer Welt. Meine Arbeit untersucht, welche Probleme effizient von verteilten Algorithmen gelöst werden können, und wir charakterisieren dabei die Rolle von Randomisierung. Der Focus liegt auf klassischen Problemen aus der Graphentheorie, wie dem Knotenfärbungsproblem. Wir hoffen, dass die gelegten Grundlagen helfen werden, in Zukunft ohne Randomisierung auszukommen.
Dr.-Ing. Christoph Werner
Institut für Mikrosystemtechnik (IMTEK)
"Stabilisierung und Durchstimmung nichtlinear-optischer Prozesse in Lithiumniobat-Flüstergalerieresonatoren"
Laser erlauben es Licht mit überragender Fokussierbarkeit und spektraler Reinheit zu erzeugen. Deren Ausgangswellenlänge kann jedoch bei klassischen Lasern nicht auf die Anwendung angepasst werden, da sie von physikalischen Eigenschaften des Lasermediums bestimmt wird. In meiner Dissertation habe ich deshalb einen neuen Ansatz erprobt, durchstimmbares Laserlicht in einem extrem kompakten optischen Flüstergalerieresonator zu erzeugen.
Die Technische Fakultät mit seinen Instituten gratuliert den Preisträgern ganz herzlich.
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