{"id":34823,"date":"2026-03-26T16:45:27","date_gmt":"2026-03-26T16:45:27","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/?p=34823"},"modified":"2026-03-27T16:30:41","modified_gmt":"2026-03-27T16:30:41","slug":"wallmark-preis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/news\/wallmark-preis\/","title":{"rendered":"Christian Glaser mit Wallmark-Preis ausgezeichnet"},"content":{"rendered":"\n

Prof. Dr. Christian Glaser<\/a><\/strong>, Principal Investigator am Lamarr-Institut f\u00fcr Maschinelles Lernen und K\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong> und Professor an der TU Dortmund<\/a><\/strong> ist von der Schwedischen Akademie der Wissenschaften<\/a><\/strong> mit dem Wallmark-Preis 2026<\/a><\/strong> ausgezeichnet worden. Gew\u00fcrdigt werden seine Beitr\u00e4ge zur Radiodetektion ultrahochenergetischer Neutrinos sowie zur Echtzeitanalyse von Messdaten mithilfe von Methoden des Maschinellen Lernens. Die Auszeichnung unterstreicht die wachsende Rolle von K\u00fcnstlicher Intelligenz als methodischer Bestandteil datenintensiver Forschung. Glasers Arbeit am Lamarr-Institut zeigt exemplarisch, wie KI dazu beitr\u00e4gt, neue Zug\u00e4nge zu bislang kaum messbaren physikalischen Ph\u00e4nomenen zu er\u00f6ffnen.<\/p>\n\n\n\n

 
Forschung an der Grenze des Messbaren<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der Wallmark-Preis wird seit 1859 f\u00fcr wissenschaftliche Leistungen vergeben, die den Fortschritt in Wissenschaft und Technologie ma\u00dfgeblich voranbringen. Im Zentrum stehen Arbeiten, die neue experimentelle Zug\u00e4nge zu bislang schwer zug\u00e4nglichen Ph\u00e4nomenen er\u00f6ffnen. Glasers Forschung adressiert genau diese Herausforderung. Hochenergetische Neutrinos geh\u00f6ren zu den seltensten messbaren Teilchen \u00fcberhaupt; ihre Signaturen sind schwach und treten in gro\u00dfen Detektoren nur sporadisch auf. Glaser entwickelt Radiodetektionsverfahren, mit denen diese Signale in gro\u00dfskaligen Experimenten \u00fcberhaupt erst zug\u00e4nglich werden. Seine Beitr\u00e4ge reichen dabei von der physikalischen Modellierung \u00fcber die Entwicklung von Detektionshardware bis hin zur Analyse komplexer Messdaten \u2013 unter anderem in internationalen Gro\u00dfprojekten wie IceCube-Gen2 am S\u00fcdpol, einem Detektor zur Messung von Neutrinos im antarktischen Eis, und RNO-G in Gr\u00f6nland, das Radiowellen nutzt, um extrem hochenergetische Teilchen nachzuweisen. Glasers Arbeit ist eng in die Forschung im Bereich Astroteilchenphysik eingebettet und steht exemplarisch f\u00fcr die Aktivit\u00e4ten des Lamarr-Instituts im Forschungsschwerpunkt Physik<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

KI als methodischer Treiber interdisziplin\u00e4rer Forschung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz \u00fcbernimmt dabei eine operative Rolle innerhalb der experimentellen Kette. Verfahren des Maschinellen Lernens werden eingesetzt, um in stark verrauschten Messdaten seltene Teilchensignaturen zu identifizieren, Ereignisse in Echtzeit zu klassifizieren und physikalische Parameter aus indirekten Messgr\u00f6\u00dfen zu rekonstruieren. Damit verschiebt sich die Funktion von KI: Sie ist nicht nur Werkzeug zur nachtr\u00e4glichen Analyse, sondern integraler Bestandteil der Datenerhebung und -interpretation. Dies ist insbesondere bei Detektoren relevant, die kontinuierlich gro\u00dfe Datenstr\u00f6me erzeugen und bei denen relevante Ereignisse nur einen Bruchteil der Messungen ausmachen. Mit dem ERC-gef\u00f6rderten Projekt NuRadioOpt verfolgt Glaser das Ziel, diese Ans\u00e4tze systematisch weiterzuentwickeln und Detektionsstrategien selbst mithilfe von KI zu optimieren. F\u00fcr das Lamarr-Institut wird hier ein zentrales Prinzip sichtbar: Fortschritte in der KI entstehen zunehmend im engen Austausch mit komplexen Anwendungsdom\u00e4nen. Die Astroteilchenphysik zeigt exemplarisch, wie algorithmische Innovation und physikalische Modellierung zusammenwirken, um neue Zug\u00e4nge zu bislang kaum messbaren Ph\u00e4nomenen zu er\u00f6ffnen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Christian Glaser erh\u00e4lt den Wallmark-Preis 2026 f\u00fcr seine Forschung an der Schnittstelle von Astroteilchenphysik und K\u00fcnstlicher Intelligenz. Seine Arbeiten zeigen, wie KI als methodischer Bestandteil neue Zug\u00e4nge zur Detektion hochenergetischer kosmischer Teilchen erm\u00f6glicht.<\/p>\n","protected":false},"author":28,"featured_media":34821,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[174,175],"tags":[736,740],"class_list":["post-34823","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-pressemitteilungen","category-wissenschaft","tag-auszeichnung","tag-internationales"],"acf":[],"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34823","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/28"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=34823"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34823\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/34821"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=34823"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=34823"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=34823"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}