Vivian Nastl mit dem Outstanding Female Doctoral Student Prize 2025 ausgezeichnet

Tübingen – Vivian Nastl hat den „Outstanding Female Doctoral Student Prize“ 2025 gewonnen, eine Auszeichnung, die vor zwei Jahren vom Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme (MPI-IS) ins Leben gerufen wurde, um jedes Jahr eine herausragende Doktorandin für ihre wissenschaftlichen Leistungen und Beiträge zur Forschungsgemeinschaft zu ehren. Die diesjährige Preisträgerin Vivian Nastl wird gemeinsam von Moritz Hardt, Direktor der Abteilung für Soziale Grundlagen der Informatik am MPI-IS, und Nicolai Meinshausen, Professor für Statistik an der ETH Zürich, betreut. Darüber hinaus erhielten drei weitere Doktorandinnen eine lobende Erwähnung für diesen Preis: Natalia Sanchez-Tamayo, Melis Bal und Maria-Paola Forte.

„Ich fühle mich sehr geehrt, den MPI-IS-Preis für herausragende Doktorandinnen zu erhalten, und er motiviert mich, meine Forschungsarbeit fortzusetzen“, sagte Nastl. „Ich bin meinen Betreuern Moritz Hardt und Nicolai Meinshausen zutiefst dankbar für ihre unschätzbare Unterstützung, die meinen Forschungsweg maßgeblich beeinflusst und geprägt hat. Ich schätze mich glücklich, Teil einer Gemeinschaft von herzlichen und hilfsbereiten Kollegen zu sein, deren Teamgeist Neugier getriebene Forschung und gemeinsamen Fortschritt fördert.“

Nastl ist Doktorandin am Max Planck ETH Center for Learning Systems (CLS), einem Doktorandenprogramm der ETH Zürich und der Max-Planck-Gesellschaft. Mit einem Hintergrund in Finanzmathematik untersucht sie statistische Methoden für angewandtes maschinelles Lernen mit dem Schwerpunkt auf kausale Inferenz und Evaluation.

Nastls Arbeit zeugt von einem tiefen Verständnis der Kausalitätstheorie und ihrer praktischen Anwendung. In ihrer ersten Veröffentlichung, die auf der NeurIPS 2024 erschien, „Do Causal Predictors Generalize Better to New Domains?”, untersuchte Nastl die Hypothese, wonach kausale Merkmale die Domänenverallgemeinerung verbessern. Vivian zeigte, dass über viele Modelle, Datensätze und Domänen hinweg Modelle, die auf allen Merkmalen (unabhängig von kausalen Zusammenhängen) trainiert wurden, besser auf neue Domänen generalisieren als Modelle, die nur auf kausalen Merkmalen trainiert wurden. Ihre Arbeit verbindet modernste Techniken wie Algorithmen zur Kausalitätserkennung und hochmoderne Deep-Learning-Modelle in einem prinzipientreuen und umfangreichen Versuchsaufbau.

In ihrer jüngsten Arbeit „Limits to Scalable Evaluation at The Frontier: LLM as Judge Won’t Beat Twice the Data” untersucht Vivian Nastl die statistischen Grenzen und das Potenzial von Annotationen – ein zunehmend auftretender Engpass bei der Bewertung großer Sprachmodelle – sogenannter LLMs. Forscher versuchen, Modelle als Richter (bzw. LLMs als Richter) einzusetzen, um andere Modelle zu bewerten. Leider weisen LLM-Richter zahlreiche Verzerrungen auf; das schränkt den Erfolg in der Praxis ein. Neuere Methoden versprechen, Modellbewertungen anhand einer kleinen Anzahl menschlicher Ground-Truth-Bewertungen zu entzerren. In einem bemerkenswerten Ergebnis mit Florian Dorner zeigte Nastl, dass keine solche Methode jemals besser sein kann als die Verwendung von doppelt so vielen menschlichen Bewertungen. Die Forschungsarbeit, die mit einer mündlichen Präsentation auf der ICLR 2025 ausgezeichnet wurde, ist ebenso überraschend wie aktuell.

In einem weiteren Paper mit dem Titel „Causal Inference from Competing Treatments” untersuchen Vivian Nastl und ihre Kollegin Ana Stoica ein häufiges, aber oft übersehenes Problem bei der Anwendung von Kausalschlussfolgerungen auf digitalen Plattformen. Zu jedem Zeitpunkt arbeiten mehrere Experimentatoren mit demselben Kandidatenpool. Ein Beispiel hierfür ist eine Gruppe von Werbetreibenden, die versuchen, die Wirksamkeit ihrer werbekampagnen zu schätzen. Aufgrund der Konkurrenz zwischen den Anzeigen auf dem Bildschirm konkurrieren die Behandlungsentscheidungen eines Experimentators mit denen der anderen. Stoica und Nastl charakterisieren die optimale Strategie für kausale Inferenz im Gleichgewicht, wenn Experimentatoren strategisch handeln. Die Arbeit befasst sich mit einem wichtigen Problem bei Experimenten auf digitalen Plattformen, das für alle Teams relevant ist, die an A/B-Tests für Online-Dienste arbeiten. Diese Arbeit verknüpft Instrumente aus der Wirtschaftswissenschaft und der Kausalitätsforschung und integriert spieltheoretische Konzepte in das Standard-Toolkit der statistischen Inferenz. „Die Zusammenarbeit mit Vivian hat neue Wege an der Schnittstelle zwischen Wirtschaftswissenschaft und maschinellem Lernen eröffnet. Ihr tiefes Verständnis beider Bereiche zeigte sich in jedem Schritt unseres Projekts“, sagte Ana Stoica.

Der MPI-IS-Preis für herausragende Doktorandinnen wurde im Rahmen des ersten Gleichstellungsplans (GEP) unseres Instituts eingeführt und wird im zweiten GEP (2024–2026) fortgesetzt, um die Gleichstellung der Geschlechter an beiden Standorten des MPI-IS in Stuttgart und Tübingen zu verbessern. Der Preis soll auch die Forschungsgemeinschaft dazu anregen, nach potenziell unentdeckten Spitzenleistungen unter den Doktorandinnen des Instituts zu suchen. Die Preisträgerin erhält bis zu 2.000 Euro für Karriereförderungsmaßnahmen ihrer Wahl, wie beispielsweise die Teilnahme an einem Workshop oder einer Konferenz. Eine externe wissenschaftliche Auswahlkommission bestimmt die Preisträgerin und die lobenden Erwähnungen, wobei besonders darauf geachtet wird, Interessenkonflikte mit den Nominierten und ihren Betreuern zu vermeiden. 

Die Auswahlkommission 2025 bestand aus:

• Georgia Chalvatzaki, Professorin für Interaktive Roboterwahrnehmung und -lernen an der Technischen Universität Darmstadt
• Asja Fischer, Professorin für Maschinelles Lernen an der Ruhr-Universität Bochum
• Josie Hughes, Assistenzprofessorin für Computational Robot Design and Fabrication an der Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL)
• Hilde Kühne, Professorin für Multimodales Lernen am Tübinger KI-Zentrum und assoziierte Professorin am MIT-IBM Watson AI Lab

Auf dem MPI-IS-Symposium und der Sommerparty am 27. Juni 2025 wurden die Gewinnerin und drei lobende Erwähnungen von dem Organisationsteam des Preises unter der Leitung von Katherine J. Kuchenbecker, Direktorin der Abteilung für Haptische Intelligenz, bekannt gegeben. Auch Birgül Akolpoglu, Florian Hartmann und Wieland Brendel gehörten dem Komitee an.

„Wir haben diesen Preis ins Leben gerufen, um die Leistungen unserer hervorragenden Doktorandinnen zu würdigen und ihnen Karrierechancen zu eröffnen, die ihnen sonst möglicherweise verwehrt bleiben würden“, erklärte Katherine J. Kuchenbecker. „Unser Institut betreibt weltweit führende Forschung in den Bereichen Robotik und KI, beide Forschungsgebiete, die stark von Männern dominiert sind. Viele renommierte und finanziell dotierte Preise in der Wissenschaft werden von männlichen Nominierten und Preisträgern dominiert, was die Fairness, Anerkennung und Karrierechancen für Wissenschaftlerinnen beeinträchtigen kann. Tatsächlich haben Untersuchungen gezeigt, dass überiegend Männer für Auszeichnungen nominiert werden. Dieser Preis soll das Bewusstsein für mögliche Vorurteile bei der Nominierung und Auswahl schärfen und die Unterstützung für Wissenschaftlerinnen in der frühen Phase ihrer Karriere verbessern.“

„Die bahnbrechende Forschung an unserem Institut inspiriert mich immer wieder. Der Preis honoriert den bemerkenswerten Beitrag, den Doktorandinnen zur Weiterentwicklung des Instituts leisten“, so Vivian Nastl weiter. „Ich danke den Organisatoren und der Auswahlkommission herzlich für diese wichtige Plattform zur Förderung weiblicher Talente. Ich bin stolz darauf, neben den außergewöhnlichen Preisträgerinnen Paola, Melis und Natalia zu stehen und gratuliere ihnen zu ihren herausragenden Leistungen.“

Nastl wuchs in der Nähe von Stuttgart auf und studierte Finanzmathematik an der Universität Konstanz. Während ihres Masterstudiums verlagerte sie ihren Schwerpunkt auf Statistik und profitierte dabei vom interdisziplinären Studiengang Mathematik und Wirtschaftswissenschaften. Außerdem erwarb sie einen zweiten Bachelor-Abschluss in Mathematik.

Die Preisträgerinnen der drei lobenden Erwähnungen 2025 sind:

Melis Ilayda Bal, Doktorandin in der Gruppe „Lernen und Dynamische Systeme“ in Tübingen unter der Leitung von Michael Mühlebach.

Bal ist eine hochtalentierte und engagierte Forscherin mit einer hervorragenden Erfolgsbilanz. Ihre Arbeit zeichnet sich durch ihre interdisziplinäre Kreativität aus und umfasst Operations Research, Bayes'sche Optimierung für Proteindesign und das robuste Training groß angelegter Machine-Learning-Modelle. In einer ihrer ICLR 2025-Publikationen entwickelte Melis beispielsweise eine neuartige adversale Trainingsmethode zur Verbesserung der Robustheit gegenüber Label Poisoning, einem Szenario, in dem Trainingslabels böswillig verfälscht werden. Ihre jüngste Arbeit, die derzeit bei NeurIPS 2025 begutachtet wird, baut auf dieser Grundlage auf und stellt eine Methode für das selektive Token-Level-Pretraining großer Sprachmodelle vor, die sowohl die Recheneffizienz als auch die Downstream-Performance verbessert. Melis trat dem CS@maxplanck-Doktorandenprogramm bei, nachdem sie ihr Masterstudium in Operations Research an der Middle East Technical University in der Türkei als Beste abgeschlossen hatte. Sie hat an der ETH Zürich und am MPI für Softwaresysteme geforscht und ist derzeit Amazon–Max Planck Science Hub Fellow und Doktorandin an der EPFL.

Maria-Paola Forte ist Doktorandin sowohl der Abteilung für Haptische Intelligenz (HI) als auch für Perzeptive Systeme (PS) und wird von Katherine J. Kuchenbecker und Michael J. Black betreut. Sie ist zudem Teil der IMPRS-IS.

Fortes Forschung verbindet Maschinelles Sehen mit neuartigen tragbaren Sensoren für die Erfassung von Gebärdensprache. In einer als Erstautorin veröffentlichten Arbeit auf der CVPR 2023 stellte Paola SGNify vor, eine leistungsstarke Methode zur Rekonstruktion hochrealistischer Gebärden-Avatare aus niedrigauflösenden Frontalvideos, die im Internet weit verbreitet sind. Forte bildete sich selbst in der Linguistik der Gebärdensprache weiter. Sie studierte die Regeln, die Handbewegungen und -formen in allen Gebärdensprachen bestimmen. Sie las sich intensiv ein, um spezifische Regeln formulieren zu können, wie z.B. dass die Position der linken und rechten Hand identisch sein muss oder dass sich die Handhaltung im Laufe der Zeit linear verändert. Beides erhöht die Anzahl der Pixel erheblich, die zur Ableitung der Handhaltung für ein bestimmtes Bild verwendet werden können. Forte nimmt auch am EXIST-Women-Programm teil, das vielversprechende Wissenschaftlerinnen mit Interesse an Ausgründungen unterstützt und ausbildet. Im Rahmen dieses Programms untersucht sie kommerzielle Wege, um ihre Forschung in Produkte umzusetzen, die die Barrierefreiheit verbessern und einen Einfluss auf die reale Welt haben. Forte erhielt ihren B.Sc. in Biomedizintechnik von der Universität Genua, Italien, gefolgt von einem M.Sc. in Bioingenieurtechnologien für Elektronik vom Politecnico di Milano. Ihre Masterarbeit schrieb sie Ende 2017 in der HI-Abteilung. Nach ihrem Abschluss arbeitete sie 1,5 Jahre lang als Forschungsingenieurin in derselben Abteilung, bevor sie Ende 2019 ihre Promotion begann.

Natalia Sanchez-Tamayo ist Doktorandin am IMPRS-IS und wird gemeinsam von Katherine J. Kuchenbecker und Christoph Keplinger, Direktor der Abteilung für Robotik Materialien, betreut.

Sanchez-Tamayo ist forscht an weichen Aktuatoren und Sensoren für haptisches Feedback und Roboteranwendungen. Ihre aktuellen Projekte konzentrieren sich auf den Entwurf vielseitiger tragbarer haptischer Geräte mit elektrohydraulischem Antrieb, die Untersuchung der Wahrnehmung taktiler Rückmeldungen durch den Benutzer und die Entwicklung maschinell lernfähiger weicher taktiler Sensoren für die Robotermanipulation. Einer ihrer wichtigsten Beiträge ist die Leitung der Entwicklung von Cutaneous Electrohydraulic (CUTE)-Geräten – kompakten, am Handgelenk getragenen Geräten, die reichhaltige, ausdrucksstarke taktile Empfindungen vermitteln, die weit über das Summen typischer Verbrauchergeräte hinausgehen. Jedes Gerät wird von einem Stapel von zehn elektrohydraulischen Aktuatoren angetrieben: ölgefüllte Beutel, die sich bei Anlegen einer Spannung ausdehnen und mit einer Kraft von bis zu mehreren Newton gegen die Haut drücken. Diese Geräte ermöglichen eine Vielzahl an taktilen Wahrnehmungen, von sanftem Druck über beruhigende Berührungen bis hin zu hochfrequenten Vibrationen. Sanchez-Tamayo führte eine Nutzerstudie durch, bei der die Teilnehmer fast alle haptischen Empfindungen als angenehm bewerteten. Im Herbst 2024 war sie als wissenschaftliche Praktikantin beim US-Konzern Meta tätig. Bevor sie ans MPI-IS kam, schloss Sanchez-Tamayo 2020 einen Master-Abschluss in Wirtschaftsingenieurwesen an der Purdue University ab, nachdem sie einen Doppel-Bachelor-Abschluss in Maschinenbau und Bauingenieurwesen an der Universidad de Los Andes in Kolumbien erworben hatte.