{"id":43005,"date":"2026-09-23T20:27:58","date_gmt":"2026-09-23T20:27:58","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/?p=43005"},"modified":"2026-10-15T20:39:05","modified_gmt":"2026-10-15T20:39:05","slug":"zorah-laehner-erhaelt-german-pattern-recognition-award","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/news\/zorah-laehner-erhaelt-german-pattern-recognition-award\/","title":{"rendered":"Zorah L\u00e4hner erh\u00e4lt German Pattern Recognition Award"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/person\/laehner-zorah\/\">Prof. Dr. Zorah L\u00e4hner<\/a> ist mit dem <a href=\"https:\/\/www.dagm.de\/awards\/german-pattern-recognition-award\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">German Pattern Recognition Award <\/a>2026 ausgezeichnet worden. Die Professorin der Universit\u00e4t Bonn und Principal Investigator am Lamarr-Institut verbindet die Analyse dreidimensionaler Formen mit der Entwicklung geometrisch fundierter Lernverfahren. Der Nachwuchspreis der Deutschen Arbeitsgemeinschaft f\u00fcr Mustererkennung (DAGM) w\u00fcrdigt herausragende, international sichtbare Forschungsleistungen in Mustererkennung, maschinellem Sehen und maschinellem Lernen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\"><strong>Verformbare Oberfl\u00e4chen zuverl\u00e4ssig analysieren<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Schwerpunkt ihrer Forschung ist die Bestimmung von Formkorrespondenzen, also die Zuordnung entsprechender Punkte auf unterschiedlichen 3D-Oberfl\u00e4chen. So soll beispielsweise dieselbe K\u00f6rperstelle in verschiedenen Scans erkannt werden, auch wenn sich die Haltung ver\u00e4ndert hat. Bestehende mathematische Verfahren reagieren dabei empfindlich auf L\u00f6cher, Messfehler oder ver\u00e4nderte Oberfl\u00e4chenstrukturen. L\u00e4hners Gruppe untersucht, wie sich solche St\u00f6rungen bei der Optimierung ber\u00fccksichtigen lassen, um die Zuordnung auch unter realen Aufnahmebedingungen robuster zu machen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\"><strong>Geometrische Strukturen f\u00fcr lernende Modelle nutzen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ihre Arbeit reicht zugleich \u00fcber die Verarbeitung r\u00e4umlicher Daten hinaus: L\u00e4hner untersucht, wie die Geometrie gelernter Repr\u00e4sentationen das Verhalten von Lernalgorithmen beeinflusst und wie sich mathematische Bedingungen in neuronale Netze integrieren lassen. Damit kn\u00fcpft ihre Forschung an das hybride maschinelle Lernen am Lamarr-Institut an, das datenbasierte Verfahren mit strukturiertem Wissen verbindet. Geometrische Eigenschaften k\u00f6nnen dabei helfen, die Optimierung von Modellen zu steuern und bestimmte Eigenschaften ihrer Ergebnisse nachweisbar zu garantieren. Im Projekt <a href=\"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/news\/proxima-fusion-projekt\/\">\u201eAI for Fusion Engineering\u201c mit Proxima Fusion<\/a> entwickelt ihre Forschungsgruppe beispielsweise KI-Werkzeuge zur geometrischen Modellierung und Optimierung von Fusionsanlagen des Stellarator-Typs.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bereits 2023 erhielt L\u00e4hner den Forschungspreis der Naturwissenschaftlich-Technischen Fakult\u00e4t der Universit\u00e4t Siegen. Der nun verliehene German Pattern Recognition Award f\u00f6rdert Forschende in einer fr\u00fchen Karrierephase, deren wissenschaftliche Beitr\u00e4ge erkennbare Fortschritte im jeweiligen Fachgebiet erzielen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Zorah L\u00e4hner erh\u00e4lt den German Pattern Recognition Award 2026. 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