Wissenschaftspreis der Gisela und Erwin Sick Stiftung

Preis für herausragende wissenschaftliche Leistungen im Bereich Information, Systeme, Technologien

Mit dem Wissenschaftspreis würdigt die Gisela und Erwin Sick Stiftung Stiftung jährlich herausragende wissenschaftliche Leistungen in Form von Abschlussarbeiten und Promotionen, die den Forschungsgebieten des KIT-Zentrums Information ∙ Systeme ∙ Technologien (KCIST) zugeordnet werden können. Es können sowohl grundlagenorientierte als auch anwendungsorientierte Arbeiten ausgezeichnet werden. Die Dotierung des Preises beträgt je Ausschreibung im Jahr 3.000 Euro für die beste Abschlussarbeit sowie 7.000 Euro für die beste Promotion. Alle Informationen zum Preis finden Sie unten sowie auf der Website des KCIST (auch in Englisch).

Bewerben Sie sich jetzt!

Das KIT-Zentrum Information · Systeme · Technologien (KCIST) verleiht in Kooperation mit der KIT-Stiftung im Jahr 2022 zwei von der Gisela und Erwin Sick Stiftung gestiftete Preise, um exzellente wissenschaftliche Arbeiten im Forschungsgebiet des KCIST zu würdigen:

  • Der Wissenschaftspreis der Gisela und Erwin Sick Stiftung für die beste Dissertation im Jahr 2021, dotiert mit 7.000 €,
  • Der Wissenschaftspreis der Gisela und Erwin Sick Stiftung für die beste Abschlussarbeit (Bachelor oder Master) im Jahr 2021, dotiert mit 3.000 €.

Bewerben können sich nur KIT-Doktorandinnen und -Doktoranden sowie Master- und Bachelorstudierende, die 2021 am KIT immatrikuliert waren. Doktorarbeiten sind förderfähig, wenn die Verteidigung im Jahr 2021 stattgefunden hat. Bei Master- und Bachelorarbeiten muss das offizielle Abgabedatum der Arbeit im Jahr 2021 liegen. Ausgezeichnet werden können sowohl grundlagenorientierte als auch anwendungsorientierte Arbeiten, die dem KCIST-Forschungsbereich zugeordnet werden können. Einen Überblick der Forschungsaktivitäten des KCIST entnehmen Sie bitte der Website des KCIST.

Einsendeschluss ist der 30. April 2022.

Alle Informationen zum Bewerbungsverfahren finden Sie unter diesem Beitrag sowie auf der Informationsseite des KCIST zum Preis. Die Ergebnisse werden voraussichtlich Ende September 2022 dort bekannt gegeben.

SICK-Wissenschaftspreis 2020

Peter Koepernik KCIST
Peter Koepernik
Lukas Rapp KCIST
Lukas Rapp
Andreas Kuhnle KCIST
Andreas Kuhnle

Für das Jahr 2020 wurden folgende Arbeiten mit dem Wissenschaftspreis der Gisela und Erwin Sick-Stiftung prämiert:

Den Preis für die beste Abschlussarbeit, dotiert mit jeweils 1.500 Euro, teilen sich 2020 erneut zwei Preisträger:

  • Herr Peter Koepernik, beste Bachelor-Thesis. Titel der Arbeit: "Consistency of Nearest Neighbour and Gaussian Process Regression".

    Kurze Zusammenfassung: Das grundlegende Konzept, das fast jeder Aufgabe im Bereich der künstlichen Intelligenz zugrunde liegt ist die Regression: Die Vorhersage der Bewertung einer Funktion auf der Grundlage unbeobachteter Eingaben und einer Reihe von Trainingsdaten. Im Fall der Bildklassifizierung wäre dies zum Beispiel eine binäre Funktion, die einen Vektor von RGB-Werten als Eingabe erhält. In seiner Arbeit beweist Herr Koepernik die Konsistenz der Nächste-Nachbarn-Regression und Gaußprozess-Regression. Zwei der wenigen bekannten Methoden, die in solchen Fällen anwendbar sind - für den Fall, dass die erklärenden Variablen Werte in abstrakten metrischen Räumen annehmen. Bislang gab es nur wenige bzw. keine derartigen Beweise, was diesen Beitrag zu einer wichtigen Ergänzung der umfangreichen empirischen Forschung zu diesem Thema macht und für zahlreiche reale Anwendungen von grundlegender Bedeutung ist.
     
  • Herr Lukas Rapp, beste Bachelor-Thesis. Titel der Arbeit: "Analyse von Produkt- und Staircase-Codes für die Datenübertragung über Kanäle mit Fehlern und Auslöschungen".

    Kurze Zusammenfassung: Gegenstand der Bachelorarbeit von Herrn Rapp sind neuartige Ansätze zur Decodierung von fehlerkorrigierenden Codes, wie sie in der Glasfaser-Kommunikation eingesetzt werden. Ein Großteil des Energieverbrauchs im Glasfasernetz wird zur Fehlerkorrektur in den Empfangsmodulen verwendet. Heutzutage werden dort vorwiegend sogenannte Produkt- und Staircase-Codes verwendet. Für diese existieren aufwandsarme Decoder, die aber in der Anzahl korrigierbarer Fehler beschränkt sind. In der Arbeit entwickelt er ein mathematisches Modell, welches diesen Decoder analytisch beschreibt und zur effizienten Parameteroptimierung der Codes verwendet werden kann. Kern der Arbeit ist die Entwicklung einer innovativen kombinatorischen Beschreibung des neuen Decoders, da bestehende Ansätze nicht direkt übertragen werden konnten.

Der Preis für die beste Dissertation, dotiert mit 7.000 Euro, ging an:

  • Herr Dr. Andreas Kuhnle. Titel der Arbeit: "Adaptive Order Dispatching based on Reinforcement Learning".

    Kurze Zusammenfassung: Produktionssysteme tendieren durch die Marktanforderungen getrieben zu kleineren Losgrößen und höherer Produktvielfalt und stellen so bestehende Steuerungsmethoden in Frage. Im Zuge der Digitalisierung bieten lernende Algorithmen (z.B. Reinforcement Learning, RL) einen neuen Ansatz zur Optimierung. Im Bereich der Produktionssteuerung haben sich jedoch bisher nur wenige Autoren damit befasst. Motiviert durch die Herausforderungen der komplexen Halbleiterfertigung schließt die Arbeit von Dr. Kuhnle diese Forschungslücke. Die Arbeit untersucht die RL-Modellierung in Bezug auf Zustand, Aktion und Belohnungsfunktion in sehr umfassenden Experimenten. Die Ergebnisse werden anhand von realen Halbleiter-Produktionsszenarien analysiert und zeigen, dass RL autonom Steuerungsstrategien erlernen und etablierte Benchmarks übertreffen kann. Damit stellt die Arbeit einen wesentlichen Beitrag in Richtung selbstoptimierender, autonomer Produktionssysteme. Darüber hinaus zeigt die Arbeit, dass (Produktions-) Techniker das Potenzial datenbasierter, lernender Verfahren für ihre Anwendung in Betracht ziehen müssen, um in Bezug auf Flexibilität in einer Welt, die sich immer schneller neuen Herausforderungen gegenübersteht, wettbewerbsfähig zu bleiben.

Auch die Preise für das Jahr 2020 konnten aufgrund der Corona-Pandemie nicht persönlich verliehen werden. Die Preisträger erhielten Ihre Auszeichnungen per Post. Die Gisela und Erwin Sick-Stiftung, das KIT-Zentrum Information ˑ Systeme ˑ Technologien (KCIST) und die KIT-Stiftung gratulieren den Preisträgern herzlich und bedanken sich bei allen anderen Bewerbern und Bewerberinnen für ihre Teilnahme!

Die Pressemitteilung finden Sie auf der Website des KCIST, auf Deutsch und Englisch.

So bewerben Sie sich

Kriterien

Kriterium für die Vergabe des Wissenschaftspreises der Gisela und Erwin Sick Stiftung ist eine herausragende Abschlussarbeit oder Doktorarbeit, die mindestens mit „sehr gut“ oder „ausgezeichnet“ bewertet ist, die auf eines der Forschungsgebiete des KCIST zielt und die an einer KIT-Einrichtungen mit Bezug zu den genannten Forschungsgebieten des KCIST angefertigt wurde. Teilnahmeberechtigt sind Absolventinnen und Absolventen bzw. Doktorandinnen und Doktoranden des KIT, die im vergangenen Kalenderjahr ihre Abschluss- oder Doktorarbeit in einem Forschungsschwerpunkt des KCIST fertiggestellt haben (für Abschlussarbeiten gilt das Abgabedatum, für Dissertationen das Datum der mündlichen Prüfung).

Erforderliche Unterlagen

Bitte reichen Sie die folgenden Dokumente (in Englisch oder Deutsch) als eine PDF-Datei an info∂kcist.kit.edu ein:

  • Formloser Antrag mit Name und Kontaktdaten der Kandidatin bzw. des Kandidaten sowie Titel, Datum und Endnote der Arbeit 
  • Tabellarischer Lebenslauf der Bewerberin bzw. des Bewerbers
  • Elektronische Version der Dissertation/Thesis
  • Begründungsschreiben (1000 – 1500 Zeichen inkl. Leerzeichen): Warum ist die Arbeit preiswürdig? Was ist neu in der Arbeit im Vergleich zum bisherigen Stand? (letzteres nur bei Promotionsarbeiten)
  • Empfehlungsschreiben (½ Seite ) der Betreuerin bzw. des Betreuers (in separater E-Mail möglich)

Auswahlverfahren

Das Begutachtungskomitee besteht aus Mitgliedern des KCIST. Die Auswahlkriterien gestalten sich wie folgt:

 

  • Innovation und Originalität
  • Bedeutung des Themas
  • Beitrag im Vergleich zum Stand der Technik (nur bei Doktorarbeiten)
  • Qualität der Ergebnisse
  • Gesamteindruck (Klarheit, Grafiken, Bilder, Kohärenz,... der Arbeit sowie Eindruck der Bewerbungsunterlagen)

 

Preisvergabe

 

Die Preisvergabe findet im Rahmen einer durch KCIST zu benennenden Veranstaltung statt, ggf. an der jeweiligen KIT-Fakultät (ein KIT-Zentrum ist fakultätsübergreifend). Aufgrund der Pandemielage kann aktuell keine persönliche Vergabe stattfinden.

SICK-Wissenschaftspreis 2019

Der Wissenschaftspreis der Gisela und Erwin Sick-Stiftung 2019 konnte aufgrund der Corona-Pandemie nicht persönlich verliehen werden. Die Preisträger erhielten Ihre Auszeichnungen per Post, verbunden mit nicht minder herzlichen Glückwünschen.

Prämiert wurden in diesem Jahr die Arbeiten der folgenden Preisträger:

Den Preis für die beste Abschlussarbeit teilen sich in diesem Jahr zwei Preisträger, jeweils dotiert mit 1.500 EUR:

  • Beste Bachelor-Thesis: Herr Benedikt Wagner
    Titel der Arbeit:  „Constructing Blind Signature Schemes“
  • Beste Master-Thesis, Herr Tobias Röddiger
    Titel der Arbeit: „Exploring the Wearability and Design of a Fully-Integrated Sleep Tracker”

Den Preis für die beste Dissertation, dotiert mit 7.000 EUR, ging an:

  • Beste Dissertation, Herr Dr. Tobias Harter,
    Titel der Arbeit : „Wireless Terahertz Communications: Optoelectronic Devices and Signal Processing"

Die Gisela und Erwin Sick-Stiftung, das KIT-Zentrum Information ˑ Systeme ˑ Technologien (KCIST) und die KIT-Stiftung gratulieren den Preisträgern herzlich!

Die KIT-Stiftung sowie das KCIST danken der Gisela und Erwin Sick-Stiftung für dieses große Engagement zugunsten des herausragenden wissenschaftlichen Nachwuchses.

Die Pressemitteilung des KCIST finden  Sie unter: https://www.kcist.kit.edu/1026.php.

 

Herr Benedikt Wagner Privat
Herr Benedikt Wagner freute sich über seine Auszeichnung
Herr Dr. Tobias Harter Privat
Herr Dr. Tobias Harter freute sich über seine Auszeichnung

SICK-Wissenschaftspreis 2017 und 2018

Der SICK-Wissenschaftspreis 2017 und 2018 wurde im Rahmen der Festlichkeiten zu "50 Jahre Informatik" des KIT am 19. Juni 2019 verliehen.

Prämiert wurden die folgenden Preisträger und ihre Arbeiten:

SICK-Wissenschaftspreis 2017:

  • Beste Abschlussarbeit , dotiert mit 3.000 EUR: Herr Matthias Grundmann,
    Titel der Arbeit: "Analysis and Evaluation of Analysis Methods for Topology Inference in the Bitcoin Peer-to-Peer Network"
  • Beste Dissertation, dotiert mit 7.000 EUR: Herr Dr. rer. nat. Max Kramer,
    Titel der Arbeit :"Specification Languages for Preserving Consistency between Models of Different Languages"

SICK-Wissenschasftspreis 2018:

  • Beste Abschlussarbeit, dortiert mit 3.000 EUR: Herr Jonas Sauer
    Titel der Arbeit: "Faster Public Transit Routing with Unrestricted Walking"
  • Beste Dissertation, dotiert mit 7.000 EUR: Herr Dr. Florian Pfaff
    Titel der Arbeit: "Multitarget Tracking Using Orientation Estimation for Optical Belt Sorting"

Die Gisela und Erwin Sick-Stiftung, das KIT-Zentrum Information ˑ Systeme ˑ Technologien (KCIST) und die KIT-Stiftung gratulieren den Preisträgern herzlich!

Die KIT-Stiftung sowie das KCIST danken der Gisela und Erwin Sick-Stiftung für ihr großes Engagement.

Die Pressemitteilung des KCIST finden  Sie unter: http://www.kcist.kit.edu/sick-preis.php.

Die Pressemitteilung mit weiteren Inforamtionen zum Festakt "50 Jahres Informatik" des KIT erhalten Sie unter: www.informatik.kit.edu.

 

Im Bild: Frau Renate Sick-Glaser (links), Vorsitzende des Stiftungsrates und Tochter der Gründungsstifter Gisela und Erwin Sick und Herr Wolfgang Bay (rechts), Geschäftsführer der Gisela und Erwin Sick-Stiftunggratulierten den Preisträgern Matthias Grundmann (zweiter von links), Dr. Florian Pfaff (Dritter von links) und Jonas Sauer (Dritter von rechts). Die Urkunde des Preisträgers Dr. Max Kramer, der nicht persönlich anwesend sein konnte, nahm Prof. Ralf Reussner (Zweiter von links), Prodekan für Forschung der KIT-Fakultät für Informatik, entgegen. (Bildrechte: Andreas Dollinger, KIT)