19.04.2024

Herausragende Dissertation: Dr. Michael Niemeyer mit Südwestmetall-Förderpreis geehrt

Auszeichnung für Arbeit über "Neural Science Representations for 3D Reconstruction and Generative Modelling"

Der Arbeitgeberverband Südwestmetall hat am Donnerstag acht junge Nachwuchswissenschaftler der baden-württembergischen Landesuniversitäten für ihre herausragenden wissenschaftlichen Arbeiten ausgezeichnet, darunter Dr. Michael Niemeyer von der Universität Tübingen.

Die prämierten Dissertationen zeichnen sich durch eine besondere Bedeutung für die industrielle Arbeitswelt und deren sozialpolitische Rahmenbedingungen aus. Die Förderpreise werden seit nunmehr 35 Jahren verliehen und sind jeweils mit 5.000 Euro dotiert.

Dr. Michael Niemeyer erhielt für seine Dissertation an der Universität Tübingen mit dem Titel "Neural Science Representations for 3D Reconstruction and Generative Modelling" den SüdwestmetallFörderpreis.  Dr. Niemeyer erforschte in seiner Dissertation die Fragestellung, wie 3D Informationen idealerweise für maschinelles Lernen in Computer Vision Modellen repräsentiert werden können. Mit seiner Arbeit hat er neue Standards in der 3D Rekonstruktion und der generativen 3D Modellierung gesetzt. Das von ihm entwickelte Modell GIRAFFE ist ein wichtiger Schritt in Richtung realistischer und kontrollierbarer Generierung von 3D Szenen. Mit der generativen 3D Modellierung lassen sich komplexe Systeme, z. B. autonome Fahrzeuge oder Drohnen, in fotorealistischen, aber synthetischen Umgebungen testen, entwickeln und trainieren.

Nach dem erfolgreichen Abschluss seiner Dissertation entschied sich Dr. Niemeyer für eine angewandte Forschungsstelle bei Google und arbeitet dort als Research Scientist. 

Südwestmetall-Förderpreise 2024 – alle Preisträger

• Albert-Ludwigs-Universität Freiburg  
  Dr. Niklas Goby
  Deep Reinforcement Learning in Operations Management Concepts and Application
• Universität Hohenheim
  Dr. Johannes U. Dahlke
  Flooding the Landscape of Knowledge: Perspectives on Transitions to Artificial Intelligence in Industry
• Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
  Dr. Ali Riza Durmaz
  Experimental and Data-driven Workflows for Microstructure-based Damage Prediction
• Universität Konstanz
  Dr. Felix Petersen
  Learning with Differentiable Algorithms
• Universität Mannheim
  Dr. Aline Lanzrath  
  Talent- und Diversitätsmanagement im Vertrieb: Eine empirische Untersuchung der Erfolgsfaktoren für die Gewinnung und Bindung von Vertriebstalenten
• Universität Stuttgart
  Dr. Kathrin Pollmann
  A Human-Centered Pattern Approach to Comprehensible and Pleasant Behavioral Expressions for Social Robots 2
• Universität Tübingen
  Dr. Michael Niemeyer
  Neural Scene Representations for 3D Reconstruction and Generative Modeling
  Universität Ulm
  Dr. Franziska Babel
  Derivation and Evaluation of Psychological Conflict Resolution Strategies for Autonomous Service Robot 

Pressemitteilung SÜDWESTMETALL