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Professorin Sonja Herres-Pawlis, Inhaberin des Lehrstuhls für Bioanorganische Chemie und Fachgruppensprecherin Chemie der RWTH Aachen, erhält eine Förderung durch die VolkswagenStiftung.
Professorin Sonja Herres-Pawlis, Inhaberin des Lehrstuhls für Bioanorganische Chemie und Fachgruppensprecherin Chemie der RWTH Aachen, erhält eine Förderung durch die VolkswagenStiftung. Mit ihrer Initiative „Momentum – Förderung für Erstberufene“ will die Stiftung Vielfalt der Forschung und Kreativität der Forscherpersönlichkeiten unterstützen sowie Möglichkeiten zur inhaltlichen und strategischen Weiterentwicklung einer Professur eröffnen. Die Chemikerin konnte mit ihrem Antrag „Universal molecular syntax for sustainable machine learning applications“ überzeu-gen, sie erhält in den nächsten sieben Jahren 998.000 Euro Fördermittel.
Herres-Pawlis promovierte 2005 an der Universität Paderborn in Bioanorganischer Chemie. Sie habilitierte in nachhaltiger Polymerisationskatalyse an der Technischen Universität Dortmund und war anschließend Professorin für Koordinationschemie an der Ludwig-Maximilians-Universität München. Mehrere Forschungsaufenthalte an der Stanford University in den USA und an der Ecole de Chimie de Montpellier in Frank-reich prägten ihren Werdegang. Im Januar 2015 übernahm sie schließlich die RWTH-Professur.
Herres-Pawlis konnte in Aachen unterschiedliche Themenbereiche an die internationale Spitze der Forschung führen, etwa im Bereich der katalytisch aktiven Tyrosinase-Modelle und Nitren-Systeme sowie der biomimetischen Elektronen- und Charge-transfer-Komplexe. Ihre Forschungsergebnisse zu schnellsten robusten Lactidpolymerisationskatalysatoren ermöglichen künftig großtechnisch die nachhaltige Produktion von maßgeschneiderten Biokunststoffen. Stets nutzt sie theoretische Methoden, um chemische Verbindungen zu entwerfen, Vorhersagen zur Reaktivität zu treffen und spektroskopische Signaturen zuzuordnen. Mit der Förderung der Volkswagen-Stiftung soll eine molekulare Syntax entstehen, die die Anwendung von Methoden des Maschinellen Lernens an Fragestellungen der bioanorganischen und nachhaltigen Chemie zulässt. Ziel ist, schneller bessere Katalysatoren zu entwickeln und ihre Aktivität besser zu verstehen.
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Chemistry
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