ICT Dissertation Award 2020 – Die Gewinner stehen fest

01. März 2021

Die Mitarbeiter*innen von Fraunhofer zeigen Forschungsleistungen mit exzellenter Qualität. Sie tragen dazu bei, dass Fraunhofer einen Spitzenplatz in der Forschung in Europa einnimmt. Seit 2015 wird auf Verbundsebene jährlich der Fraunhofer ICT Dissertation Award ausgelobt. Dabei prämiert die Jury herausragende Dissertationen aus den Fraunhofer-Instituten, die sich mit hochgradig innovativen Entwicklungen und Technologien in der Informatik, Mathematik oder angrenzenden Gebieten auseinandersetzen.

Die Preisträger Julius Pfrommer vom Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB, André Homeyer vom Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS und Konstantin Böttinger vom Fraunhofer-Institut für Angewandte und Integrierte Sicherheit AISEC konnten die Jury in ihren Arbeiten vor allem dadurch überzeugen, dass sie nicht nur bemerkenswerte Ergebnisse erzielt haben, sondern auch dadurch, dass sie die Entwicklungen in hochaktuellen Forschungsgebieten bereicherten.

Platz 1

Julius Pfrommer

»Distributed Planning for Self-Organizing Production Systems«

Die Arbeit beschreibt eine automatische Anpassung der Steuerung von Produktionsanlagen an wechselnde Aufträge und Rahmenbedingungen. Dabei wird das Prinzip der Selbstorganisation durch verteilte Planung angewendet.

Die Bewertung der Dissertation mit dem Prädikat »mit Auszeichnung«, die zahlreichen Veröffentlichungen des Autors und die hohen Zitationsraten (h-Index: 13) unterstreichen das hohe wissenschaftliche Niveau der Arbeit. Gleichzeitig ist die Arbeit von sehr hoher praktischer Relevanz für die produzierende Wirtschaft und hat somit einen starken wirtschaftlichen und damit auch gesellschaftlichen Impact.

Platz 2

André Homeyer

»Automated analysis of necrosis and steatosis in histological images – Practical solutions for coping with heterogeneity and variability«

Die Dissertation liefert wichtige Beiträge zur Verbesserung der automatisierten histologischen Bildanalyse mit Fokus auf die Quantifizierung von Nekrose oder die Quantifizierung von Steatose in histologischen Schnitten von Lebergewebe. Neu entwickelte Scores ermöglichen eine zuverlässige Messung heterogen verteilter Gewebeeigenschaften. Interaktives Training führt zu verringertem Aufwand bei trotzdem genauen Ergebnissen. Schließlich werden Verfahren vorgestellt, die die genaue und trotzdem schnelle automatisierte Auswertung auch großer Bilddatenmengen ermöglichen.

Aufgrund der thematischen Ausrichtung hat die Arbeit einen sehr hohen gesellschaftlichen Bezug und weist darüber hinaus ein hohes Maß an Interdisziplinarität, Innovation sowie Übertragbarkeit und Verallgemeinerbarkeit auf.

Platz 3

Konstantin Böttinger

»Fuzzing with Stochastic Feedback Processes«

Im Rahmen der Arbeit werden neue KI-gestützte Testmethoden vorgestellt, um moderne Software-Entwicklungsprozesse zu unterstützen und somit die Sicherheit von Software zu verbessern. Dazu werden Resultate aus der Wahrscheinlichkeitstheorie in Algorithmen zum Testen von Software übersetzt.

Die Arbeit stellt relevante neue Methoden bereit, komplexe Softwaresysteme gegen Cyberangriffe zu sichern. Dieser Aspekt wird angesichts der fortschreitenden Digitalisierung und Vernetzung und der zunehmenden Bedeutung von Software im industriellen, behördlichen und privaten Bereich immens an Bedeutung gewinnen. Da mit potenziell angreifbarer Software kritische Infrastrukturen, Industrieanlagen, Produktionsprozesse, medizinische Geräte und automatisiert fahrende Fahrzeuge gesteuert werden, haben praxisrelevante Lösungsansätze zur Steigerung der Software- und IT-Sicherheit einen enormen wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Impact. Angesichts der grundlegenden und noch zunehmenden Bedeutung von IUK-Technologien für die Gesellschaft sollte der Cognitive Security hohe Aufmerksamkeit gewidmet werden.