Ver­lei­hung der wich­tigs­ten Aus­zeich­nung für den wis­sen­schaft­li­chen Nachwuchs

Der Ten­u­re-Track-Pro­fes­sor am Karls­ru­her Insti­tut für Tech­no­lo­gie (KIT) Pas­cal Frie­de­rich erhält einen Heinz Mai­er-Leib­nitz-Preis der Deut­schen For­schungs­ge­mein­schaft (DFG). 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.

„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. Der Leib­nitz-Preis ist eine tol­le Aner­ken­nung sei­ner groß­ar­ti­gen Arbeit. Wir sind stolz und freu­en uns sehr mit ihm!“
— Pro­fes­sor Hol­ger Hanselka

Die DFG ver­leiht den Heinz Mai­er-Leib­nitz-Preis an For­sche­rin­nen und For­scher in einem frü­hen Kar­rie­re­sta­di­um für her­aus­ra­gen­de Leis­tun­gen. Der Preis ist mit 20 000 Euro dotiert und 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, Prä­si­dent von 1974 bis 1979.

Stei­gen­de Nach­fra­ge nach leis­tungs­fä­hi­gen Materialien

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.
Nach dem Bache­lor- und Mas­ter­stu­di­um der Phy­sik ent­wi­ckel­te Pas­cal Frie­de­rich im Rah­men sei­ner Pro­mo­ti­on 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.