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Die Ernst-August-Göttsche-Gedächtnisstiftung verlieh am 7. November 2025 alle drei Preise an Student*innen der HAW Kiel. Max Senkbeil erhielt den Hauptpreis für ein KI-basiertes Robotersystem, das E-Fuel-Betankungsschnittstellen präzise erkennt und autonome, bewegungsausgleichende Betankungen ermöglicht – ein Beitrag zur klimafreundlichen Schifffahrt. Jule-Marie Goetzke entwickelte ein Verfahren, das mit generativer KI synthetische Angriffsdaten für Automotive-Ethernet erzeugt, um die Cybersicherheit vernetzter Fahrzeuge zu stärken. Max Borm erforschte ein neuronales Netz zur automatisierten Werkzeugwahl anhand von CAD-Daten und schuf damit Grundlagen für effizientere Produktionsprozesse.
Max Senkbeil gewann den mit 2.000 Euro dotierten Hauptpreis für seine Masterthesis „6D-Posenbestimmung mittels 2D-Kamera und künstlicher Intelligenz für Robotikanwendungen“. Senkbeil entwickelte ein echtzeitfähiges System, das die genaue Position einer E-Fuel-Betankungsschnittstelle erfasst. Das System wertet Sensordaten für einen Roboter aus, der autonom Schiffe und maritime Fahrzeuge mit einem klimafreundlichen synthetischen Kraftstoff betanken soll. Dabei passt der Roboter seine Bewegungen an die Schiffsbewegungen an, um präzise und sicher zu arbeiten. Senkbeils Thesis ist inspiriert von seiner Mitarbeit im Forschungsprojekt „Fuel-Ship2Ship“. Vor allem die Interdisziplinarität seiner Forschungsfrage habe ihn begeistert, erklärt Senkbeil: „Ich durfte in spannenden Themenbereichen wie Bildverarbeitung, Robotik, Deep Learning und Automatisierungstechnik arbeiten. All diese Disziplinen zu verknüpfen, um einem Roboter eine KI-basierte, visuelle Wahrnehmung zu geben, war für mich die größte Motivation.“ Seinen Betreuer Prof. Dr. Christoph Wree überzeugte er insbesondere mit seiner methodischen Arbeitsweise. „Max Senkbeil hat sein wissenschaftliches Vorgehen, seine Arbeitsschritte und Ergebnisse in allen Phasen seiner Arbeit klar aufgezeigt und beschrieben. Diese hervorragende wissenschaftliche Herangehensweise wurde von ihm in seiner Thesis so exzellent verschriftlicht, dass sie als ein sehr gutes Beispiel dienen kann“, sagt Wree.
Zusätzlich zum Hauptpreis vergibt die Ernst-August-Göttsche-Gedächtnisstiftung zwei Anerkennungspreise. Jule-Marie Goetzke erhielt einen Anerkennungspreis für ihre Masterarbeit „AI-based Attack Traffic Generation for Attack Signature Extraction in Automotive Ethernet“. Goetzke beschäftigte die Frage, wie Sicherheitssysteme vernetzte und autonome Fahrzeuge besser vor Cyberangriffen schützen können. Der Hintergrund: Autonome Fahrzeuge kommunizieren permanent mit dem Internet, ihrer Umgebung und anderen Fahrzeugen. Diese Vernetzung macht sie für Hacker*innen angreifbar. Goetzke entwickelte eine KI-gestützte Methode, um verschiedene Angriffsszenarien zu simulieren. Die so erzeugten Angriffsdaten bieten Herstellern die Möglichkeit, ihre Sicherheitssysteme zu testen und zu verbessern. „Besonders begeistert hat mich, die internen Mechanismen dieser Modelle zu analysieren und gezielt zu modifizieren, um systematisch Varianten von Angriffsvektoren zu synthetisieren“, sagt Goetzke. „Die so erzeugten, synthetischen Datensätze bieten das Potenzial, Abwehrmechanismen robuster zu entwickeln und so die Cybersicherheit von Fahrzeugen zu erhöhen.“ Goetzkes Arbeit sei ein entscheidender Beitrag zur sicheren Einführung von vernetzten und autonomen Fahrzeugen, findet Prof. Dr. Steffen Prochnow. „Die Arbeit füllt eine Forschungslücke im Bereich synthetischer Daten für Automotive Ethernet, ein speziell für Fahrzeuge entwickeltes Netzwerk. Sie zeigt eindrucksvoll, wie sich generative KI-Modelle für die Weiterentwicklung von Angriffserkennungssystemen nutzen lassen. Die methodische Sorgfalt, die systematische Evaluierung und die klare Relevanz für die industrielle Praxis waren ausschlaggebend für die Nominierung“, begründet Prochnow seine Wahl.
Den zweiten Anerkennungspreis gewann Max Borm für seine Bachelorthesis „Konzeption und Entwicklung eines graphenbasierten Regressors zur KI-gestützten Werkzeugwahl auf CAD-nativen Daten“. Borm analysierte CAD-Daten, die digitalen Bauplänen für technische Bauteile aus der Industrie. Diese Auswertungen sind insbesondere wertvoll für die Automatisierung von Prozessen in der Produktion, beispielsweise der Angebotserstellung und Arbeitsplanung. Borm untersuchte, ob und wie das „ChildSumTreeLSTM-Netzwerk“ bei der Auswahl von passenden Werkzeugen für die Fertigung eines Bauteils eingesetzt werden kann. Dieses künstliche neuronale Netz kann besonders gut in CAD-Daten enthaltende Baumstrukturen analysieren. Borm habe fasziniert, wie aus relativ einfachen Grundstrukturen der KI ein komplexes Verhalten entstehe. „Obwohl die Grundstruktur eines neuronalen Netzes nicht von vornherein spezialisiert ist, lernt es quasi von selbst, eine hochkomplexe Funktion zu approximieren. Zu sehen, dass diese Fähigkeit aus dem Optimierungsprozess hervorgehen kann, war unglaublich spannend“, sagt Borm. Die Vorgehensweise seines Studenten beeindruckte Prof. Dr. Daniel Böhnke besonders: „Er war in der Lage, den aktuellen Stand der Technik zu bewerten und gemeinsam mit einer Forschungsgruppe an der University of Durham kritisch zu diskutieren. Darüber hinaus hat er das Modell auf Probleme angewandt, die den aktuellen Stand des Wissens erweitern.“
Hintergrund Ernst-August-Göttsche-Preis
Die Ernst-August-Göttsche-Gedächtnisstiftung fördert anwendungsbezogene Forschung junger Ingenieur*innen der Fachgebiete Elektrotechnik und Informatik, Feinwerktechnik, Maschinenbau und Schiffbau an Hochschulen für Angewandte Wissenschaften/Fachhochschulen in Schleswig-Holstein. Alle zwei Jahre können Dozierende herausragende Bachelor- oder Masterthesen nominieren, die in ihrer Qualität herausragen und sich durch ihre Anwendungsbezogenheit auszeichnen.
Die Ernst-August-Göttsche-Gedächtnisstiftung zeichnete Max Senkbeil, Jule-Marie Goetzke und Max Borm ...
Source: Leandra Freese
Copyright: HAW Kiel
Criteria of this press release:
Business and commerce, Journalists
Electrical engineering, Information technology, Mechanical engineering, Traffic / transport
transregional, national
Contests / awards
German
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