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Engagement in der Nachwuchsförderung

Wir engagieren uns intensiv in der Lehre und Ausbildung von Studierenden und Nachwuchswissenschaftler/inne/n wie Doktorand/inn/en, Habilitand/inn/en und Juniorprofessor/inn/en mit dem Ziel, ihnen die Voraus­setzung für die Gestaltung der Zukunft zu vermitteln. Neben der wissenschaftlichen Qualifizierung bereiten wir unseren Nachwuchs auf die Übernahme von Verantwortung in Wirtschaft und Wissenschaft vor.

2020 haben mehr als 190 Studierende bei uns ihre Abschlussarbeit erstellt. 110 besonders begabte Absolvent/inn/en sind auf dem Weg zur Promotion. Unser Engagement in der Nachwuchsförderung zeigt sich auch durch unsere Beteiligung an den beiden Forschungskollegs.
46 unserer Absolvent/inn/en haben bereits Professuren.

Vorbereitung auf eine Hochschulkarriere

Wir fördern nachdrücklich die Mitarbeiter/innen, die eine Hochschulkarriere anstreben:

Gleb Polevoy leitet die Fachgruppe „Algorithmische Spieltheorie“ und beschäftigt sich mit Wirtschaftswissenschaften, Spieltheorie und Informatik. Diese Bereiche vermitteln ein Verständnis für die Gesellschaft und das Handeln in der belebten und unbelebten Welt und wie man Interaktionen lenkt. Sein Ziel ist es Modelle für Interaktionen zu entwickeln bzw. zu verbessern, wie die explizite Modellierung menschlicher Werte, rechtlicher bzw. widerrechtlicher Entscheidungen und Zeitmanagement. Auch interessiert ihn die Modellierung von Abstimmungen unter dem Gesichtspunkt der sozialen Effizienz, von Spielen in sozialen Netzwerken und das Zusammenspiel von Kontaktsuche, Sichtbarkeit und Einfluss. Eine solche Lösung sollte bestimmte Eigenschaften besitzen, wie die Reaktionsfähigkeit auf wichtige Veränderungen und Widerstandsfähigkeit gegenüber immateriellen Erschütterungen. Im Bereich Algorithmen liegt sein Schwerpunkt auf Graphalgorithmen und anderen Disziplinen, wie die Entwicklung von approximativen Lösungen für schwierige Probleme. Mit seiner oben beschriebenen Expertise trägt er zum Teilprojekt A3 des SFB901 „On-The-Fly Computing“ bei.

Julia Timmermann promovierte 2013 zum Thema „Optimale Steuerung und Mehrzieloptimierung von dynamischen Systemen, untersucht am Beispiel des Mehrfachpendels“ am Heinz Nixdorf Institut. Seit Juli 2020 leitet sie die vom BMBF geförderte Nachwuchsforschungsgruppe „DART – Datengetriebene Methoden in der Regelungstechnik“. Ziel dieses Projektes ist es, neuartige hybride Methoden zu entwickeln, die Bestandteile aus regelungstechnischen Methoden mit maschinellem Lernen sinnvoll verbinden. Dazu werden bewährte physikalisch motivierte Verfahren mit modernen datengetriebenen Verfahren kombiniert, sodass die größtmögliche Performanz beim Regelungsentwurf erzielt werden kann. Diese hybriden Ansätze gehen weit über einfache, Kombinationen hinaus, weil sie auf strukturell gut begründeten Kompositionen aus aufeinander zugeschnittenen Verfahren beruhen, die ihre Vorteile synergetisch vereinen.