Exzellente Leistungen des wissenschaftlichen Nachwuchses

KIT-Fakultät für Informatik verleiht Preise für die besten Abschlussarbeiten und Dissertationen 2020 und 2021.

Jeder der schon einmal eine Abschlussarbeit oder gar eine Dissertation verfasst hat, weiß: Darin stecken nicht nur eine enorme Menge an Arbeit und Ehrgeiz sondern auch viel Herzblut und natürlich persönliche Erfahrungen. Doch dieses Stück Arbeit bildet letztlich den Abschluss einer noch viel größeren Leistung, nämlich des Studiums bzw. der Promotion. Das Ziel der KIT-Fakultät für Informatik ist es dabei jedes Jahr aufs Neue dem wissenschaftlichen Nachwuchs in der Informatik das Handwerkszeug mit auf den Weg zu geben, um sich in der Forschung wie auch in der Wirtschaft den großen Problemstellungen unserer Zeit anzunehmen.

Dabei ist es feste Tradition der Fakultät jedes Jahr bei der feierlichen Verabschiedung der Absolventinnen und Absolventen, dem Tag der Informatik, die besten Studierenden und Promovierten zu ehren. Der Beginn der internationalen Pandemielage im Jahr 2020 hat jedoch eine solch festliche Veranstaltung sowohl in 2020, als auch in 2021 verhindert. Selbstverständlich gab es dennoch eine Vielzahl an hervorragenden Abschlussarbeiten und ausgezeichneten Promotionen, die nicht unerwähnt bleiben sollen. Daher hat die KIT-Fakultät für Informatik nun rückwirkend für die Jahre 2020 und 2021 die Preise in den jeweils drei Kategorien: „Beste Abschlussarbeit“, „Bester Studienabschluss“, und „Beste Dissertation“ verliehen und den Preisträgern somit ihre verdiente Ehrung in Form einer Urkunde und einem entsprechenden Preisgeld zukommen lassen. Darüber hinaus möchte die Fakultät für Informatik die Leistung der Alumni in kurzen Videos vorstellen und würdigen.

Wir wünschen allen Preisträgerinnen und Preisträgern nur das Beste für Ihre Zukunft und hoffen sie bleiben ihrer Alma Mater stets verbunden.

Preise 2019/2020

Preis für die beste Abschlussarbeit

Nils Christian Froleyks, M.Sc.

Titel der Masterarbeit: PASAR – Planning as Satisfiability with Abstraction Refinement
Die Masterarbeit von Nils Froleyks beschäftigt sich mit neuartigen Ansätzen zur automatisierten Planung. Die momentan gängigste Planungsmethode, heuristische Suche im Graphen des Zustandsraums, wurde mil Planungsansätzen verknüpft, welche auf einer Reduktion auf Aussagenlogik basieren. Zentrales Ergebnis der Arbeit ist ein automatisierter nichtoptimaler Planungsansatz, welcher Prinzipien der gegenbeispielgetriebenen Abstraktionsverfeinerung nutzt und hervorragende Ergebnisse vergleichbar mit dem bisherigen Stand der Technik erzielt.

Betreuender Professor: Prof. Peter Sanders

Der Preis wurde vom Förderverein FZI e.V. gestiftet.

Preis für den besten Studienabschluss

Phil Ostheimer, M.Sc.

Titel der Masterarbeit: Design and lmplementation of a Generic Parallel Framework for Evolutionary Algorithms Based on Microservices and Container Technologies
Phil Ostheimer sollte in seiner Masterarbeit für ein Parallelisierungsmodell für evolutionäre Algorithmen, dem "Coarse Grained Model", eine flexible und hochskalierbare Umsetzung auf Basis von Microservices und Containerautomatisierung konzipieren, danach prototypisch implementieren und anschließend bzgl. der Performanz evaluieren. Die von Ostheimer vorgestellte konzeptuelle Lösung weist viele durch ihn erarbeitete neue konzeptionelle ldeen auf. Sowohl die dahinter stehende Problemanalyse, als auch die Analyse des Standes der Technik wurden dabei wissenschaftlich detailliert durchgeführt. Das Konzept ist dabei generisch anwendbar, funktional leicht ausbaubar und fügt sich nahtlos in die bestehende Lösung zur automatisierten Ressoureneinsatzplanung ein. Die prototypische lmplementierung zum Zwecke der Evaluation zeigute ebenfalls bereits das große Potential der Lösung und lässt sich ohne Probleme zur Lösung von Optimierungsproblemen einsetzen.

Betreuender Professor: Prof. Veit Hagenmeyer

Der Preis wurde von der Erika und Dr. Wolfgang Eichelberger-Stiftung gestiftet.

Preis für beste Dissertation

Dr. rer. nat. Till Neudecker

Titel der Dissertation: Security and Anonymity Aspects of the Network Layer of Perm iss ion less Blockchains
Durch die Popularität von Bitcoin als dezentralem Bezahlsystem haben Blockchains als zugrundeliegende ,,Datenstruktur' in den vergangenen Jahren eine hohe Aufmerksamkeit von Seiten der Wissenschaft erfahren. Während der Begriff ,,Blockchain" lediglich auf die durch (kryptografische) Hash-Ketten verknüpften Datenblöcke verweist, können Blockchains hinsichtlich ihrer Ausgestaltung der Verteilung der Daten und insbesondere hinsichtlich der Ausgestaltung der Schreibe- und Leserechte sehr unterschiedlich um- und eingesetzt werden. Zahlreiche Arbeiten klassifizieren verschiedene Blockchain-Typen und schlagen Entscheidungsverfahren für die Auswahl abhängig von Einsatzszenarien vor. Till Neudecker widmet sich in seiner Dissertation ,,Secürity and Anonymity of the Network Layer of Permissionless Blockchains" einem praktisch wie theoretisch besonders relevanten Thema, dessen Behandlung mit einer großen Herausforderung einhergeht: einerseits soll die Netzschicht der Permissionless Blockchains beobachtet werden, um diese Artefakte zu verstehen, andererseits liegt in der ,,Unbeobachtbarkeit" dieser Netze eine Sicherheitseigenschaft vor, die bewusst entworfen werden soll bzw. kann. Neudecker leistet hierzu, insbesondere konkret auf das Bitcoin-Netz bezogen, Pionierarbeit. Ein herausragender Beitrag ist die Beobachtung des Bitcoin-Netzes über einen mehrjährigen Zeitraum. Er hat hierzu eine Messmethode entwickelt und diese hinsichtlich ihrer Funktionsweise, aber auch ihrer Grenzen sehr präzise und sorgfältig beschrieben. Die Messungen stellen mustergültig die Seite der datengetriebenen Netzwerkforschung dar, mit der von Menschenhand geschaffene Strukturen im naturwissenschaftlichen Sinne beobachtet werden.

Betreuender Professor: Prof. Hannes Hartenstein

Der Preis wurde von der Uniserv GmbH gestiftet.

Preise 2020/2021

Preis für die beste Abschlussarbeit

Lukas Hübner, M.Sc.

Titel der Masterarbeit: Load-Balance and Fault-Tolerance for Massively Parallel Phylogenetic lnference
Die Masterarbeit von Lukas Hübner beschäftigt sich mit der Bewertung der Qualität von Lastausgleichsmechanismen, aber auch mit der Implementierung einer fehlertoleranten Version der parallelen phylogenetischen Wahrscheinlichkeitsberechnungen in RAxML-NG, dem Nachfolger des weit verbreiteten RAxML-Tools für phylogenetische Inferenz. Bei der Analyse großer Datensätze, die Hunderte von Genen oder sogar ganze Genome umfassen, werden die Berechnungen der phylogenetischen Wahrscheinlichkeit typischerweise über die Stellen einer multiplen Sequenz-Anpassung parallelisiert, welche die untersuchten Taxa (Arten) enthält. Aufgrund der guten parallelen Skalierbarkeit werden Tausende von Kernen verwendet, um phylogenetische Bäume aus solch großen empirischen Datensätzen abzuleiten. Der Rechenaufwand paralleler Likelihood-Fuktionen wirft Fragen zur Effizienz und Fehlertoleranz des Codes auf: Wie gleichmäßig verteilen sich die Daten (Arbeit) auf die Kerne? Welche Fehlertoleranzmechanismen können eingesetzt werden und was kostet es, wenn Hardwarekomponenten bei umfangreichen Inferenzläufen ausfallen? In seiner Arbeit geht Lukas Hübner auf diese Fragen ein.

Betreuende Professoren: Prof. Peter Sanders und Prof. Alexandros Stamatakis

Der Preis wurde vom Förderverein FZI e.V. gestiftet.

Preis für den besten Studienabschluss

Alexander Gellner, M.Sc.

Titel der Masterarbeit: Efficient Generalized Reductions for the Maximum Weight lndependent Set Problem
Das Problem des Findens einer gewichtsmaximalen unabhängigen Menge in einem ungerichteten Graphen ist ein fundamentales NP-hartes Problem der lnformatik. Eine Technik, die seit langem in theoretischen Algorithmen und seit einigen Jahren auch in der Praxis erfolgreich eingesetzt wird, ist die sogenannte Problemkern-Reduktion aus dem Gebiet der Fixed Parameter Tractable Algorithmen. Hierbei werden Strukturen innerhalb des Graphs gesucht, für die eine Lösung einfach gefunden werden kann. Diese werden aus dem Eingabegraphen entfernt, um eine kleinere lnstanz zu erzeugen, den sogenannten Kern. Dies hat zur Folge, dass zeitaufwändige Algorithmen zum Finden einer gewichtsmaximalen unabhängigen Menge nur noch auf diesem kleineren Graphen arbeiten müssen. Die Arbeit von Alexander Gellner liefert mehrere wichtige Beiträge auf dem Gebiet der Problemkern-Reduktion für das Finden gewichtsmaximaler unabhängiger Mengen. Dies beinhaltet sowohl die Entwicklung neuer Reduktionsregeln, die signifikante praktische Verbesserungen bringen, als auch die theoretische Analyse dieser Regeln und deren Einordnung in bisherige Verfahren.

Betreuender Professor: Prof. Peter Sanders

Der Preis wurde von der Erika und Dr. Wolfgang Eichelberger-Stiftung gestiftet.

Preis für die beste Dissertation

Dr. rer. nat. Lisa Kohl

Titel der Dissertation: On Improving Communication Complexity in Cryptography
Kryptographie ist ein wesentliches Werkzeug zum Schutz von Daten während der Übertragung über einen unsicheren Kanal. Tatsächlich helfen kryptografische Tools wie Multi-Party Computing oder vollständig homomorphe Verschlüsselung sogar dabei, Daten während der Berechnungen zu schützen. Darüber hinaus können starke Sicherheitsgarantien für moderne kryptografische Verfahren rigoros nachgewiesen werden. Zum Beispiel garantiert die semantische Sicherheit eines Verschlüsselungsschemas, dass ein Geheimtext nichts über die verschlüsselte Nachricht preisgibt, selbst wenn Teilinformationen über diese Nachricht bereits bekannt sind. Diese starken Garantien sind jedoch nicht kostenlos: Beispielsweise ist eine verschlüsselte Nachricht normalerweise länger als die ursprüngliche Nachricht. Im Fall des Schutzes von Berechnungen ist die zusätzliche Komplexität, die durch kryptographische Mechanismen entsteht, tatsächlich viel größer; dies macht beispielsweise die sichere Auslagerung von Berechnungen zu einer inhärent schwierigen Aufgabe. Ein Hauptziel der aktuellen kryptografischen Forschung ist es daher, die Effizienz (oder: Komplexitätsreduktion) von kryptografischen Mechanismen wie Verschlüsselung oder Multiparty Computing zu verbessern. Die Dissertation von Lisa Kohl behandelt genau dieses Problem, wobei der Fokus auf drei kryptographischen Bausteinen (Public-Key-Verschlüsselung, digitale Signaturschemata und Mehrparteienberechnung) und dem besonderen Ziel der Kommunikationskomplexität liegt. Konkret versucht die Dissertation, Schemata zu konstruieren, in denen Chiffretexte, Signaturen oder ausgetauschte Protokollnachrichten (im Falle von Mehrparteienberechnungen) klein sind. Die Ergebnisse der Arbeit wurden zudem in einschlägigen Kryptographie-Konferenzen (CRYPTO und EUROCRYPT) veröffentlicht.

Betreuender Professor: Prof. Dennis Hofheinz

Der Preis wurde von der Uniserv GmbH gestiftet.

Wir bedanken uns bei den Sponsoren und Stiftern der Preise!