Verleihung Dissertationspreis Adlershof für 2022

Drei Nominierte. Drei Vorträge.
Wer sein Thema am besten auf den Punkt bringt, gewinnt den mit 3.000 Euro dotierten Dissertationspreis Adlershof

Am Dienstag, 14. Februar 2023 ab 15:00 Uhr präsentieren drei Nachwuchsforschende das Thema ihrer Dissertation live im Erwin Schrödinger-Zentrum.

PROGRAMM

Begrüßung

• • • Dr. Christoph Schneider, Vizepräsident für Forschung, Humboldt-Universität zu Berlin
    • Dr. Ulrich Panne, Sprecher IGAFA, Präsident Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
    • Roland Sillmann, Geschäftsführer WISTA Management GmbH

Moderation

• • • Cindy Böhme, WISTA Management GmbH

Kurzvorträge der Nominierten

Üble Nachrede bleibt hängen: Wie „Fake News“ unsere Urteile beeinflussen
Dr. Julia Baum 

Wir sind häufig mit emotionalen Halbwahrheiten und Falschinformationen konfrontiert, aber wie gehen wir damit um? In ihrer Dissertation zeigte Dr. Julia Baum, dass wir selbst bei wenig vertrauenswürdigen Informationen hart über andere urteilen. Prozesse, die dabei im Gehirn ablaufen, offenbaren die dafür zentrale Rolle unserer Emotionen. Julia Baum untersuchte, was das für unseren Umgang mit „Fake News“ bedeutet und wie wir uns in Zukunft besser vor ihnen schützen können.

Polymere Halbleiter für die Zukunft: Auf dem Weg zu effizienten und kostengünstigen OLEDs und Solarzellen
Dr. Dominique Lungwitz

Halbleitende Polymere aus Lösung ermöglichen die kostengünstige Herstellung von mehrschichtigen Halbleiter-Bauelementen, wie organischen Leuchtdioden (OLEDs) oder Solarzellen. Doch ihre Realisierung ist eine Herausforderung: Polymere weisen eine geringe elektrische Leitfähigkeit auf und sind in ähnlichen Lösemitteln löslich, was das Aufeinanderschichten von Polymerfilmen aus Lösung nahezu unmöglich macht. Dr. Dominique Lungwitz präsentierte in ihrer Dissertation, wie mit molekularen Dotanten beide Herausforderungen überwunden werden können.

Erdbebenrisiken besser einschätzen: Wie Künstliche Intelligenz die Grenzen für die Frühwarnung bei Erdbeben auslotet
Dr. Jannes Münchmeyer

Erdbebenfrühwarnung ist ein essentieller Schritt zur Vermeidung großer Schäden: Zwischen dem Beginn eines Bebens und dem Auftreten starker Erschütterungen liegen oft wertvolle Sekunden, um Schutzmaßnahmen zu ergreifen. Doch wie früh sind Warnungen möglich und wo setzen die Physik und die natürliche Stochastizität von Erdbeben uns Grenzen? Dr. Jannes Münchmeyer zeigte in seiner Doktorarbeit, wie Künstliche Intelligenz helfen kann, diese Fragen zu beantworten und welche Auswirkungen seine Ergebnisse auf den Umgang mit Erdbebenrisiken haben können.

Jurysitzung mit anschließender Preisverleihung

Die Preisverleihung findet in Präsenz statt. Interessierte sind herzlich eingeladen vor Ort live dabei zu sein oder dem Livestream zu folgen. Der Link zum Livestream wird kurz vor der Veranstaltung hier veröffentlicht.

Über den Dissertationspreis Adlershof
Seit 2002 vergeben Humboldt-Universität zu Berlin, WISTA Management GmbH und IGAFA jährlich den Dissertationspreis Adlershof, mit dem Nachwuchsforscher*innen für hervorragende wissenschaftliche Leistungen im Rahmen einer in Adlershof angefertigten Dissertation ausgezeichnet werden.
Berücksichtigt werden Dissertationen, die in den vergangenen 18 Monaten mit einem Prädikat von mindestens »sehr gut« (magna cum laude) abgeschlossen wurden. Drei Nominierte stellen dazu in allgemeinverständlichen Kurzvorträgen das Thema ihrer Arbeit vor, die im Anschluss nach Forschungs- und Präsentationsleistungen bewertet und ausgezeichnet werden.
Für die Nominierung erhalten die Teilnehmenden eine Prämie von 1.000 Euro, die beste Leistung beim Dissertationspreis wird mit 3.000 Euro belohnt.

Kontakt
Petra Franz
Büro des Vizepräsidenten für Forschung
Humboldt-Universität zu Berlin
Tel.: +49 30 2093-20035
petra.franz@uv.hu-berlin.de

Sanela Schlößer
Wissenschaftsbüro
IGAFA e.V.
Tel.: +49 30 6392-3669
igafa@igafa.de

Cindy Böhme
Unternehmensprecherin
WISTA Management GmbH
Tel.: +49 30 6392-2191
cindy.boehme@wista.de

www.adlershof.de/dissertationspreis/