„Freudenberg zeichnet mit dem Preis wissenschaftliche Arbeiten mit dem Fokus auf das wichtige Thema Digitalisierung und KI aus“, sagte Dr. Niko Reuß, Head of Freudenberg Technology Innovation (FTI), bei der Preisverleihung. „Damit fördert die Unternehmensgruppe junge Talente in der Wissenschaft und leistet einen Beitrag zur digitalen Transformation“, so Dr. Julia Kubasch, Head of Public Funding, FTI. „Die Auswahl der Preisträger war nicht einfach bei so vielen spannenden Projekten“, sagte Jurymitglied Dr. Christopher Klatt, Director Data Sciences, FTI, bei der Preisverleihung.

Der Masterpreis geht an Tim Faust für seine Arbeit „Model Simplification in Value-Based Deep Reinforcement Learning: Adaptive Sparsification and Removal of the Target Network“. Der Absolvent des Studienganges Computational Engineering beschäftigte sich mit selbstlernenden Algorithmen, die durch Versuch und Irrtum Strategien entwickeln. Bekannt geworden sind diese zum Beispiel durch Computerprogramme für das Brettspiel Go: Sie fanden eigenständig neue Spielzüge und konnten menschliche Go-Meister besiegen.

Solche Verfahren des Reinforcement Learning sind leistungsfähig, aber ressourcenintensiv: Sie benötigen viel Speicher, Rechenleistung und Energie. Faust stellte deshalb die Frage, wie sich KI-Modelle vereinfachen lassen, ohne dass ihre Leistungsfähigkeit leidet. In seiner Arbeit konnte Faust zeigen, dass sich der Speicherbedarf der Modelle deutlich reduzieren lässt – um rund die Hälfte laut seiner Untersuchungen. Das macht selbstlernende Systeme günstiger, ressourcenschonender und leichter verfügbar und ist besonders für autonome Roboter von großer Relevanz – ein Forschungsgebiet, das zunehmend an Bedeutung gewinnt.

„Selbstlernende Algorithmen können neues Wissen generieren“, so Faust. Sein typischer Arbeitstag bestand aus Codes schreiben, Fehler suchen und beheben sowie Experimenten auf großen Rechnern laufen lassen und überwachen. Seine Masterarbeit dauerte rund ein Jahr und führte zu zwei Veröffentlichungen. Besonders dankbar ist Faust für die enge Zusammenarbeit mit seinem Betreuer Théo Vincent am von Professor Jan Peters geleiteten Institut für Intelligente Autonome Systeme (iAS). Auch künftig möchte er in der Wissenschaft bleiben und promovieren. In seiner Freizeit liest er gerne, spielt Brettspiele und programmiert eigene Projekte.

Einen der beiden Bachelorpreise erhält Thomas Bangard für seine Arbeit „Deep Generative Models for Full-Transcript mRNA Optimization“. Die Arbeit entstand am Self-Organizing Systems Lab der TU Darmstadt unter der Betreuung von Philipp Fröhlich und Prof. Heinz Koeppl. Bangard, Absolvent der Molekularen Biotechnologie aus dem Fachbereich Chemie untersuchte, wie generative KI-Modelle dazu beitragen können, mRNA-Sequenzen gezielt zu optimieren. Ziel seiner Arbeit war es, Sequenzen so zu gestalten, dass sie für den menschlichen Körper möglichst natürlich wirken, stabil bleiben und zugleich viel des gewünschten Proteins produzieren können.

mRNA funktioniert dabei wie ein Bauplan: Sie enthält die Information, nach der Zellen ein bestimmtes Protein herstellen. In Impfstoffen oder therapeutischen Anwendungen kann dieser Bauplan genutzt werden, um dem Immunsystem ein fremdes Protein zu zeigen oder neue Ansätze in der Krebsforschung zu eröffnen. Bangard testete und verglich verschiedene komplexe Transformer-Modelle, die auf menschlichen Genomdaten lernen. Ein großer Teil seiner Arbeit bestand darin, die Modelle effizient zu programmieren und auf Hochleistungsrechnern der TU Darmstadt laufen zu lassen.

„Die Arbeit war sehr theoretisch, aber spannend, weil ich der Gesellschaft damit etwas zurückgeben kann“, sagt Bangard. Herausfordernd sei gewesen, über lange Zeit an einem theoretischen Thema zu arbeiten und Phasen zu überwinden, in denen es scheinbar nicht weiterging. Nach dem Bachelorabschluss hat Bangard nun mit seinem Master in Molekularer Biotechnologie an der TU Darmstadt begonnen und fängt im Oktober mit einem weiteren Master in Bioinformatik an. Gerade die Verbindung beider Perspektiven reizt ihn: „Ich spreche beide Sprachen.“ Ausgleich findet er im Fitnessstudio und beim Schwimmen.

Den anderen Bachelorpreis erhält Jakob Steinke für seine Arbeit „Enabling Structured Query Execution over Disorganized Data Lakes“. Die Arbeit entstand am Lehrstuhl von Professor Carsten Binnig an der TU Darmstadt. Ausgangspunkt der Forschung von Steinke ist ein Problem, das viele Organisationen kennen: Sie arbeiten mit immer größeren und komplexeren Datenmengen. Relevante Informationen liegen häufig verstreut, uneinheitlich und schwer zugänglich vor. Steinke entwickelte ein System, das die Suche nach relevanten Daten automatisiert und strukturierte Abfragen auch über unorganisierte Datensammlungen hinweg ermöglicht.

Neun Monate lang arbeitete Steinke als wissenschaftliche Hilfskraft an dem Thema und entwickelte eine eigene Lösung für eine völlig neue Problemstellung. „Es gab keine fertigen Datensätze und keine bestehenden Lösungen für mein konkretes Problem. Ich musste die Methodik selbst entwickeln“, sagt er. Das Ergebnis überzeugte auch wissenschaftlich: Aus der Arbeit ging ein erstes Paper hervor, das auf einer Konferenz veröffentlicht wurde.

Für Steinke liegt der Reiz der Informatik darin, „mit wenig Res-sourcen große Dinge bauen und Probleme lösen zu können“. Besonders spannend findet er, wenn moderne Technologien auf Grundlagenforschung treffen. Sein nächster Schritt führt ihn nach Oxford, wo er seinen Master machen und weiter in diesem Bereich arbeiten möchte. Langfristig sieht er seine Zukunft sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie. Mit einem Industriepraktikum möchte er diesen Sommer erleben, wie sich seine Forschung in der Praxis anwenden lässt. In seiner Freizeit spielt er Volleyball, geht ins Fitnessstudio und organisiert Hackathons.

Mit dem Freudenberg Award – Digital Science wurden die Bachelorarbeiten von Thomas Bangard und Jakob Steinke mit jeweils 5.000 Euro Preisgeld und die Masterarbeit von Tim Faust mit 10.000 Euro prämiert. Die Auszeichnung wurde im Rahmen der Absolventenfeier des Fachbereichs Informatik an der TU Darmstadt verliehen.

Der Freudenberg Award – Digital Science würdigt jährlich zwei Bachelorarbeiten mit jeweils 5.000 Euro sowie eine Masterarbeit mit 10.000 Euro. Ausgezeichnet werden herausragende Studienabschlussarbeiten zur Digitalisierung an der Schnittstelle zwischen Grundlagenforschung und Anwendung.

Freudenberg