Airbus-Forschungspreis Claude Dornier
Erstmals seit der Pandemie konnte der Airbus-Forschungspreis „Claude Dornier“ wieder persönlich überreicht werden. Im Rahmen einer Feierstunde wurden jetzt die beiden Preisträger des 32. Airbus-Forschungspreises an der Universität Konstanz geehrt. In diesem Jahr gehen die Preise an Dr. Stephan Eckstein vom Fachbereich Mathematik und Statistik und Dr. Norman Meuschke vom Fachbereich Informatik und Informationswissenschaft.
Seit 1989 vergibt der Standort Friedrichshafen von Airbus Defence and Space den mit 6000 Euro dotierten Preis für herausragende Doktorarbeiten in den Fachbereichen Mathematik und Statistik, Informatik und Informationswissenschaft, Physik und Wirtschaftswissenschaften an der Universität Konstanz.
Prof. Dr. Katharina Holzinger, Rektorin der Universität Konstanz, unterstrich bei der Begrüßung der Preisträger, Laudatoren und Festgäste die herausragende Qualität der wissenschaftlichen Arbeit an der Hochschule, die sich nicht zuletzt in zahlreichen Ehrungen und Auszeichnungen widerspiegelt. Der Airbus-Preis sei dabei eine seit vielen Jahren etablierte und anerkannte, regionale Würdigung von exzellenten Doktorarbeiten.
Airbus Standortleiter Dietmar Pilz bei der Preisverleihung: „Ein Hightech-Unternehmen wie Airbus ist auf wegweisende Erkenntnisse aus Forschung und Wissenschaft angewiesen. Wir setzen deshalb auf Spitzenforschung und deren Ergebnisse, um auch in Zukunft innovative Produkte und Technologien entwickeln und unserer gesellschaftlichen Verantwortung gerecht werden zu können. Mit dem „Airbus-Forschungspreis Claude Dornier“ leisten wir deshalb seit vielen Jahren einen kleinen, aber sichtbaren Beitrag, um herausragende Leistungen in Wissenschaft und Forschung auch regional zu fördern.“
Die ausgezeichneten Doktorarbeiten:
In seiner Dissertation widmet sich Norman Meuschke den Grenzen bestehender Software zur Plagiatserkennung in wissenschaftlichen Dokumenten. Bestehende Plagiatssoftware arbeitet vorwiegend über einen Textvergleich. Meuschkes Prototyp eines verbesserten Systems vereint die Überprüfung von Textübereinstimmungen mit einer Analyse von nicht-textlichen Merkmalen, darunter Zitationen, Abbildungen und mathematische Ausdrücke. Durch eine neuartige Visualisierung werden strukturelle Ähnlichkeiten einfacher sichtbar. Link zur Dissertation: https://gipplab.org/team/dr-norman-meuschke/doctoral-thesis/
Die Dissertation von Stephan Eckstein befasst sich mit Unsicherheiten in mathematischen Modellen und Wahrscheinlichkeitsrechnungen und deren Optimierung. Die Arbeit zeichnet sich durch ihre methodische Vielfalt aus und bringt unter anderem die Theorie des optimalen Transports und neuronale Netzwerke (künstliche Intelligenz) zum Einsatz. Sie führte bereits zu einer bemerkenswerten Zahl an Publikationen in einer großen Bandbreite an Fachjournalen. Link zur Dissertation: https://kops.uni-konstanz.de/handle/123456789/51896
