ETH-Medaille für Doktorarbeiten

Manuela Fischer, Maciej Besta und Francesco Locatello, drei Doktorierende vom Departement Informatik, wurden für ihre hervorragenden Doktorarbeiten mit der ETH-Medaille ausgezeichnet.

Hervorragende Master-​​ und Doktorarbeiten werden mit der Silbermedaille der ETH Zürich und einer finanziellen Prämie honoriert. Die Verleihung der ETH-​Medaille erfolgt im Rahmen der Promotionsfeier.

Manuela Fischer

Manuela Fischer | ETH Medaille 
DoktorarbeitLocal Algorithms for Classic Graph Problems
Betreuer: Prof. Mohsen Ghaffari

Manuela Fischer ist Postdoc-Forscherin an der Universität Reykjavík. Davor war sie Doktorandin am Institut für Theoretische Informatik der ETH Zürich, wo ihre Forschung durch ein Google PhD Fellowship unterstützt wurde. Während ihres Doktorats absolvierte sie zwei Forschungspraktika, eines bei Google NYC und eines am IBM T.J. Watson Research Center.

 

Maciej Besta

Maciej Besta | ETH Medaille
Doktorarbeit: Enabling High-Performance Large-Scale Irregular Computations
Betreuer: Prof. Torsten Hoefler

Maciej Besta ist Teil des Scalable Parallel Computing Lab (SPCL) an der ETH Zürich. Seine Interessen konzentrieren sich auf das Verständnis und die Beschleunigung grosser unregelmässiger Berechnungen in allen Arten von Umgebungen und Workloads. Besta erhielt ein ACM-IEEE CS HPC Fellowship und ein Google PhD Fellowship. Ausserdem wurde er mit verschiedenen Preisen für seine Arbeiten ausgezeichnet, unter anderem mit dem ACM/IEEE Best Student Paper Award.

 

Francesco Locatello

Francesco Locatello | ETH Medaille
Doktorarbeit: Enforcing and Discovering Structure in Machine Learning
Betreuer: Prof. Gunnar Rätsch

Francesco Locatello ist ein Senior Applied Scientist bei Amazon AWS, wo er das Causal Representation Learning Team leitet. Er war Promotionsstipendiat am Max Planck ETH Center for Learning Systems, ELLIS, und erhielt das Google PhD Fellowship in Machine Learning 2019. Ausserdem erhielt er den Best Paper Award auf der International Conference of Machine Learning (ICML) 2019.

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