Wir danken Katharina Seiffarth für ihren Beitrag zu unserer Forschung und gratulieren ihr zu ihrer hervorragenden Masterarbeit.

Wir verabschieden uns von Katharina Seiffarth als Mitglied der Gruppe und tun dies mit aufrichtiger Wertschätzung für ihr Engagement, ihre Offenheit und ihre vielfältigen Beiträge. Gleichzeitig gratulieren wir ihr herzlich zum Abschluss ihrer Masterarbeit mit dem Titel „Optische Bildgebung durch streuende Medien: Signalrekonstruktion mit Deep-Learning-Methoden. ” Es handelt sich um eine beeindruckende Arbeit, die modernes maschinelles Lernen mit einem technisch anspruchsvollen Bildgebungsproblem verbindet.

Die optische Bildgebung stößt oft auf Schwierigkeiten, wenn Licht durch stark streuende Materialien hindurchgeht. Nebel, trübe Flüssigkeiten und biologisches Gewebe können Signale verzerren und die Bildqualität beeinträchtigen. Katharinas Dissertation befasst sich mit dieser Herausforderung anhand von Deep-Learning-basierten Rekonstruktionsmethoden. In der Praxis besteht das Ziel darin, aussagekräftige Informationen aus optischen Messungen zu gewinnen, selbst wenn das Medium das Signal stört. Dieser Ansatz kann robustere Bildgebungs-Pipelines unterstützen und neue Wege für die datengesteuerte Optik aufzeigen.

Innerhalb der Gruppe arbeitete Katharina an verschiedenen Themen. Sie beschäftigte sich mit KI-Modellen in der Sprach- und Bildverarbeitung und ging diese Aufgaben mit einer klaren technischen Denkweise an. Außerdem analysierte sie hyperspektrale Bilddaten, bei denen jedes Pixel ein Spektrum statt eines einzelnen Intensitätswerts enthält. Diese Art von Daten kann subtile Materialunterschiede aufzeigen, erfordert jedoch auch eine sorgfältige Vorverarbeitung, Validierung und Interpretation. Ihre Arbeit trug dazu bei, unsere Routinen für den Umgang mit komplexen Datensätzen zu verbessern.

Über die Forschung hinaus trug Katharina durch ihr Engagement in der Studierendenvertretung zum akademischen Leben bei. Sie brachte die Perspektiven der Studentenschaft in Diskussionen ein und trug dazu bei, die alltäglichen Realitäten des Studiums mit forschungsorientierter Lehre zu verbinden.

Wir danken ihr für die Energie, die sie in die Gruppe investierte, und für die Zuverlässigkeit, die sie in allen Aufgabenbereichen zeigte. Wir wünschen Katharina alles Gute für ihre nächsten Schritte und weiterhin viel Erfolg in der Forschung, in der Industrie oder wo auch immer ihr Weg sie hinführen mag.