Dreizehn neue Professorinnen und Professoren ernannt

Auf Antrag von ETH-Präsident Joël Mesot hat der ETH-Rat an seiner Sitzung vom 10. und 11. Juli 2019 neue ETH-Professorinnen und -Professoren ernannt.

Florian Dörfler

Prof. Dr. Florian Dörfler (*1982), zurzeit Tenure-Track-Assistenzprofessor, zum ausserordentlichen Professor für Komplexe Regelsysteme. Die Forschungsinteressen von Florian Dörfler liegen im Bereich der Analyse, des Entwurfs und der Sicherheit von vernetzten Systemen, deren Aufgabe es ist, technisch-physikalische Prozesse zu steuern. Im Fokus seiner Anwendungen liegen robuste intelligente Stromnetze (Smart Grid) und die zugehörige Optimierung von Stromflüssen. Mit diesem Fokus fügt sich Florian Dörflers Arbeitsgebiet auf ideale Weise in die bestehenden Lehr- und Forschungsgebiete des Departements Informationstechnologie und Elektrotechnik und der ETH Zürich ein.

Roger Gassert

Prof. Dr. Roger Gassert (*1976), zurzeit ausserordentlicher Professor an der ETH Zürich, zum ordentlichen Professor für Rehabilitationstechnik. Roger Gassert forscht an der Schnittstelle von Ingenieur-, Neuro- und Bewegungswissenschaften. Mit seinem Team entwickelt er mechatronische Systeme zur Erforschung der neuromechanischen Bewegungsgenerierung und haptischen Wahrnehmung sowie zur quantitativen Bewertung der Bewegungsqualität und des Rehabilitationsfortschrittes von Menschen mit sensomotorischen Defiziten. Dank dem interdisziplinären Ansatz spannt Roger Gassert eine Brücke zwischen den grundlagenorientierten Neuro- und Bewegungswissenschaften und den anwendungsorientierten Ingenieurwissenschaften sowie zu Kliniken.

Robert Katzschmann

Dr. Robert Katzschmann (*1986), zurzeit Technischer Direktor in der Privatwirtschaft, zum Tenure-Track-Assistenzprofessor für Robotik. Robert Katzschmann fokussiert seine Forschung auf die Entwicklung weicher Antriebssysteme für die Robotik. Dazu gehört das Design von neuartigen pneumatischen und hydraulischen Antriebskonzepten, die eine weiche und nachgiebige Interaktion ermöglichen. Zudem erforscht er deren Herstellung, Modellierung, Regelung und Integration in Roboterarme, Roboterhände oder schwimmende und laufende Roboter. Mit der Berufung von Robert Katzschmann verstärken und ergänzen das Departement für Maschinenbau und Verfahrenstechnik sowie das kürzlich gegründete Center for Robotics ihre internationale Spitzenposition in Robotik.

David Kaufmann

Dr. David Kaufmann (*1985), zurzeit Postdoktorand an der Universität Bern, zum Tenure-Track-Assistenz­pro­fessor für Raumentwicklung und Stadtpolitik. David Kaufmanns Forschung konzentriert sich auf die Analyse von Governance-Prozessen und Politikstrategien in Städten und Metropolitanregionen. Sein Interesse gilt räumlicher Politik in dichten Räumen und in Mehrebenensystemen. Er wird an der ETH Zürich Forschungsprojekte zu Verdichtungsstrategien in der Raumplanung und zu partizipativen Politikprozessen in Städten lancieren. Mit der Berufung von David Kaufmann verstärkt das Departement Bau, Umwelt und Geomatik seine interdisziplinäre Forschung im Bereich Raum- und Stadtentwicklung.

Ana Klimovic

Dr. Ana Klimovic (*1991), zurzeit Doktorandin an der Stanford University, Kalifornien, USA, zur Tenure-Track-Assistenzprofessorin für Computerwissenschaft und -engineering. Ana Klimovic forscht im Bereich von Computerarchitektur, Cloud-Computing, Computersystemen sowie Data Center Architektur. Dabei verbindet sie die klassischen Gebiete der Computerarchitektur und -systeme mit neuen Methoden in verteilten Systemen und Cloud-Computing. In der Lehre weist sie bereits Erfahrung auf und bringt die idealen Voraussetzungen mit, um am neuen Masterprogramm in Data Science mitzuwirken. Mit der Berufung von Ana Klimovic werden die Lehr- und Forschungstätigkeiten des Departements Informatik in den Bereichen Data Science und Data Center Architektur entscheidend gestärkt.

Rasmus Kyng

Dr. Rasmus Kyng (*1988), zurzeit Postdoktorand an der Harvard University, Cambridge, USA, zum Tenure-Track-Assistenzprofessor für Theoretische Informatik. Rasmus Kyng forscht im Bereich der theoretischen Informatik, mit einem Fokus auf Algorithmentheorie und theoretische Aspekte der Data Science. Er beschäftigt sich gezielt mit Algorithmen für die Lösung linearer Gleichungssysteme spezieller Typen, wie sie in vielen Bereichen verschiedener Wissenschaften auftreten. Seine Forschung ist ein Musterbeispiel für theoretische Forschung, die gleichzeitig enormes Potenzial für Durchbrüche in der Praxis ver­schiedener Disziplinen hat. Mit der Ernennung von Rasmus Kyng stärkt das Departement Informatik die Forschung in der Theorie und Praxis der Algorithmen.

Maria Lukatskaya

Dr. Maria Lukatskaya (*1988), zurzeit Postdoktorandin am SLAC National Accelerator Laboratory in Menlo Park, CA, zur Tenure-Track-Assistenzprofessorin für Elektrochemische Energiesysteme. Maria Lukatskaya forscht in den Bereichen neue Materialien und Elektrolyte zur Energiespeicherung und -umwandlung sowie Elektrochemie, Materialsynthese und -charakterisierung. An der ETH Zürich wird sie grundlegende elektrochemische Prozesse in Lösungen und Materialien sowie an den Grenzflächen von Elektroden und Elektrolyte untersuchen, mit dem Ziel, superkonzentrierte Elektrolyt-Formulierungen für die elektrokatalytische Kraftstofferzeugung sowie sichere und leistungsstarke Energiespeicherung herzustellen. Mit der Berufung von Maria Lukatskaya baut die ETH Zürich Ihre weltweite Spitzenposition in der Energieforschung aus und verstärkt den Bereich der elektrischen Energiespeicherung.

James Mitchell

Prof. Dr. James Mitchell (*1971), zurzeit ausserordentlicher Professor an der Harvard School of Public Health, Boston, USA, zum ordentlichen Professor für Biologie des Gesunden Alterns. James Mitchell beschäftigt sich mit spezifischen Aspekten der biologischen Alterung und mit wissenschaftlich fundierten Ansätzen der Beeinflussung dieses Prozesses sowie mit damit einhergehenden altersassoziierten Erkrankungen. Sein Fokus liegt in der Prävention von Krebs, Diabetes, Übergewicht und anderen altersassoziierten Erkrankungen durch Lebensstilveränderungen, insbesondere Änderungen der Ernährung. Mit der Berufung von James Mitchell werden die intradepartementalen Verbindungen zwischen den Forschungsbereichen Translationale Medizin sowie Ernährung und Gesundheit verstärkt.

Mrinmaya Sachan

Mrinmaya Sachan (*1987), zurzeit Doktorand an der Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA, zum Tenure-Track- Assistenzprofessor für Maschinelles Lernen und Natürliche Sprachverarbeitung. Mrinmaya Sachan erforscht Konzepte und Methoden des maschinellen Lernens für das Verständnis natürlicher Sprache. Diese werden beispielsweise für Tutorsysteme benötigt, die Studierende bei der Lösung von Geometrie- und Physikproblemen unterstützen sollen. Mit seiner Berufung verstärkt das Departement Informatik den Schwerpunkt Informatik und Ausbildung. Mrinmaya Sachans Kompetenz zur Verarbeitung natürlicher Sprache eröffnet der ETH Zürich einen weiteren Zugang zur künstlichen Intelligenz, die künftig grossen Einfluss auf die Ausbildung nehmen wird.

G. V. Shivashankar

Prof. Dr. G. V. Shivashankar (*1968), zurzeit Professor und stellvertretender Direktor am Mechanobiology Institute der National University of Singapore, zum ordentlichen Professor für Mechano-Genomik. G. V. Shivashankars Forschung in der Mechanobiologie konzentriert sich mit multidisziplinären Ansätzen auf die Fragen, wie die Genomarchitektur mechanisch reguliert wird und somit das Verhalten und langfristige Schicksal von Zellen bestimmt. Mit seiner Berufung wird die Verbindung zwischen der ETH Zürich und dem PSI gestärkt. Weiter werden sich auf dem Weg der Translation seiner Forschungsergebnisse wichtige Interaktionen und Synergien mit den Kolleginnen und Kollegen in dem Departement für Endokrinologie, Diabetologie und Klinische Ernährung am Universitätsspital Zürich ergeben.

Siyu Tang

Dr. Siyu Tang (*1983), zurzeit Forschungsgruppenleiterin am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen, Deutschland, zur Tenure-Track-Assistenzprofessorin für Computer Vision. Siyu Tang beschäftigt sich mit der Entwicklung von rechnergestützten Verfahren zur Wahrnehmung und Digitalisierung von Menschen und ihren Tätigkeiten in komplexen und natürlichen Umgebungen. Sie entwickelt neuartige Methoden, die an der Schnittstelle zwischen numerischer Optimierung und maschinellem Lernen liegen und die dafür sorgen, dass Maschinen die menschliche Gestalt, Bewegung und komplexe Aktivität besser verstehen. Die Ernennung von Siyu Tang erlaubt dem Departement Informatik, die vorhandene Expertise im Bereich Computer Vision weiter auszubauen.

Caroline Uhler

Prof. Dr. Caroline Uhler (*1983), zurzeit Associate Professor am Massachusetts Institute of Technology in Cambridge, USA, zur ordentlichen Professorin für Maschinelles Lernen, Statistik und Genomik. Ihre Forschung beschäftigt sich mit den Grundlagen und Anwendungen graphi­scher Modelle, einer Klasse statistischer Modelle zur Modellierung hochdimensionaler Daten. Ihr For­schungsprogramm ist eine seltene Kombination aus tiefgreifenden mathematischen Analysen die­ser Modelle, der Entwicklung von effizienten Algorithmen für Big Data Probleme sowie die Anwen­dung dieser Methoden in den biomedizinischen Wissenschaften. Mit der Berufung von Caroline Uhler verstärkt das Departement Biosysteme in idealer Weise seine Kompetenzen im Bereich der biomedizinischen Datenwissenschaften.

Fisher Yu

Dr. Fisher Yu (*1987), zurzeit Postdoktorand an der University of California, Berkeley, USA, zum Tenure-Track-Assistenzprofessor für Computer Vision. Fisher Yu forscht in Computer Vision und maschinellem Lernen. Seine Arbeit spannt einen weiten Bogen von den Grundlagen der maschinellen Bild- und Videoanalyse bis zu praktischen Anwendungen, zum Beispiel in selbstfahrenden Fahrzeugen. Seine Hauptwerkzeuge sind neuronale Netze, die er anwendet und auch weiterentwickelt. Dabei geht es immer auch um eine möglichst universelle Repräsentation von visuellem Verständnis. Mit der Berufung von Fisher Yu sichern die ETH Zürich und das Departement Informationstechnologie und Elektrotechnik ihre führende Rolle in Computer Vision und verstärken ihre Basis im maschinellen Lernen.

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