Wichtigste Auszeichnung für den wissenschaftlichen Nachwuchs in Deutschland Herausragende Leistungen: KIT-Forscher erhält Heinz Maier-Leibnitz-Preis

KIT-Forscher erhält Heinz Maier-Leibnitz-Preis

Pascal Friederich, Tenure-Track-Professor am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), erhält einen Heinz Maier-Leibnitz-Preis der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), darüber informiert das KIT in einer Pressemeldung. Der mit 20.000 Euro dotierte Preis gilt als die wichtigste Auszeichnung für den wissenschaftlichen Nachwuchs in Deutschland.

In seiner interdisziplinär ausgerichteten Arbeit konzentriert sich Pascal Friederich auf den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Materialsimulation, virtuelles Materialdesign sowie autonome experimentelle Plattformen zur automatischen Materialerkennung.

Preisgeld, um die Laufbahn weiterzuverfolgen

„Die Anforderungen an neue, hochleistungsfähige Materialien – sei es für effiziente Energiespeicher oder für Anwendungen in der Medizin – steigen immer weiter, zugleich müssen die Entwicklungszeiten immer kürzer werden. Dieser Herausforderung stellt sich Tenure-Track-Professor Pascal Friederich mit der perfekten Verknüpfung von Methoden des Maschinellen Lernens mit den Materialwissenschaften“, sagt der Präsident des KIT, Professor Holger Hanselka.

Die DFG verleiht den Heinz Maier-Leibnitz-Preis an Forscherinnen und Forscher in einem frühen Karrierestadium für herausragende Leistungen. Der Preis soll die Ausgezeichneten dabei unterstützen, ihre wissenschaftliche Laufbahn weiterzuverfolgen. 2022 erhalten insgesamt zehn Forschende den Leibnitz-Preis. Benannt ist dieser nach dem Physiker Professor Heinz Maier-Leibnitz, DFG-Präsident von 1974 bis 1979.

Mehr zu Tenure-Track-Professor Pascal Friederich

Pascal Friederich ist Tenure-Track-Professor am Institut für Theoretische Informatik (ITI) des KIT sowie assoziierter Gruppenleiter am Institut für Nanotechnologie (INT) und leitet die Forschungsgruppe AiMat (Artificial Intelligence for Materials Sciences).

Sie befasst sich vor allem mit der datenbasierten Vorhersage von Materialeigenschaften, mit computergestütztem Materialdesign, mit dem Einsatz von Maschinellem Lernen zur Materialsimulation auf atomarer Skala sowie mit der direkten Verbindung von Methoden der Künstlichen Intelligenz mit Experimenten im Labor. Diese Themen gewinnen angesichts der steigenden Nachfrage nach leistungsfähigen Materialien und der Vielfalt an Anwendungsmöglichkeiten stetig an Bedeutung, wird erklärt.

Autor zahlreicher Publikationen

Nach dem Bachelor- und Masterstudium der Physik am KIT entwickelte Pascal Friederich im Rahmen seiner Promotion, ebenfalls am KIT, eine neue Methode zur Berechnung der Materialeigenschaften von organischen Halbleitern, die den Weg zum Design neuartiger organischer Halbleiter weist.

Bei Forschungsaufenthalten am Georgia Institute of Technology/USA sowie als Marie Curie Fellow an der Harvard University/USA und an der University of Toronto/Kanada, arbeitete er an der Entwicklung von Methoden des Maschinellen Lernens für verschiedene Disziplinen. Er ist Autor zahlreicher Publikationen in renommierten wissenschaftlichen Zeitschriften.