Laura Nenzi

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Laura Nenzi (* 10. Dezember 1984 in Venedig) ist eine italienische Mathematikerin und Informatikerin. Sie ist Assistenzprofessorin an der Abteilung für Mathematik und Geowissenschaften der Universität Triest und Projektassistentin am Institut für Technische Informatik an der Technischen Universität (TU) Wien. In ihrer Forschung beschäftigt sie sich mit Cyber-Physikalischen Systemen. 2020 wurde sie für ihre außergewöhnlichen Leistungen im Bereich des maschinellen Lernens mit dem Hedy-Lamarr-Preis der Stadt Wien ausgezeichnet.

Leben

Nenzi wurde 1984 in Venedig geboren. Nach zwei Bachelorstudien – Biotechnologie (2003–2006) und Mathematik (2006–2010) – an der Universität Padua, begann sie ein Masterstudium an der Universität Triest, das sie 2012 mit einer Arbeit über einen logikbasierten Ansatz zur Bestimmung des Zusammenhangs zwischen biologischen Modulen und ihren Verhaltenseigenschaften abschloss. Darauf folgte ein Doktoratsstudium der Informatik an der IMT School of Advanced Studies Lucca und 2016 die Promotion mit einer Dissertation über einen logikbasierten Ansatz zur Spezifikation und zum Entwurf des räumlich-zeitlichen Verhaltens komplexer Systeme.

2017 begann Nenzi als Projektassistentin am Institut für Technische Informatik der Technischen Universität (TU) Wien zu arbeiten und seit 2018 ist sie Assistenzprofessorin an der Abteilung für Mathematik und Geowissenschaften der Universität Triest, wo sie bereits seit 2017 lehrt. Seit 2019 ist sie Leiterin des vom Wissenschaftsfonds (FWF) geförderten Projekts High-dimensional statistical learning: new methods to advance economicand sustainability policies (Gesamtfördersumme: zwei Millionen Euro).

2020 wurde Laura Nenzi für ihre außergewöhnlichen Leistungen auf dem Gebiet der Informationstechnologie – ganz konkret für ihre Grundlagenforschung im Bereich des maschinellen Lernens – mit dem mit 10.000 Euro dotierten Hedy-Lamarr-Preis ausgezeichnet. Die Fachjury, bestehend aus Prof. Martina Mara (JKU Linz), Prof. Ivona Brandic (TU Wien), Prof. Laura Kovacs (TU Wien) sowie den Preisträgerinnen der Vorjahre Verena Fuchsberger-Staufer (Universität Salzburg) und Ass.-Prof. Martina Lindorfer (TU Wien), wählte sie aus einer vom Wissenschaftsfonds (FWF) zusammengestellte Shortlist österreichischer, international hochkompetitiver Forscherinnen aus und begründete die Entscheidung folgendermaßen:

„Wir leben in einer von Software gesteuerten Gesellschaft. Der zunehmende Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) erleichtert unseren Alltag, allerdings stellen sich auch besorgniserregende Fragen. [...] Die Arbeit von Dr. Laura Nenzi schafft die Ausgangsbasis dafür, gültige Antworten auf diese dringlichen Fragen zu finden. Um Modelle des ,Machine Learning‘ zu erklären und das Verhalten von cyber-physischen Systemen vorherzusagen, kombiniert Dr. Nenzi den streng logischen Zugang der Informatik mit ,deep mathematics‘. Die Resultate dieser Methodik lassen uns in Folge das ultimative Ziel erreichen, nämlich die vermeintlich ,schwarze Magie‘ der KI in einen erklärbaren und zugänglichen Ansatz für ExpertInnen und EndbenutzerInnen zu übersetzen.“

Nenzi ist nicht nur Wissenschafterin, sondern wie die Namensgeberin des Preises, Hedy Lamarr, auch Schauspielerin. Sie spielte bereits als Schülerin Theater und erarbeitet seit einigen Jahren unter der Bezeichnung „wissenschaftliches Theater“ Projekte, die beide Sphären – Wissenschaft und Kunst – verbinden sollen.

Publikationen

Dissertation

• A logic-based approach to specify and design spatio-temporal behaviours of complex systems, IMT PhD Thesis. Digital abrufbar über die Website der IMT School for Advanced Studies Lucca.

Artikel in Zeitschriften und Sammelbänden (Auswahl)

• mit L. L. Vissat et al.: Analysis of spatio-temporal properties of stochastic systems using TSTL. In: Transactions on Mod-eling and Computer Simulation (bevorstehend).
• mit L. Bortolussi und R. Lanciani: Model checking Markov population modelsby stochastic approximations. In: Information and Computation 262 (2018), S. 189–220. DOI: 10.1016/j.ic.2018.09.004.
• mit L. Bortolussi et al.: Qualitative and Quanti-tative Monitoring of Spatio-Temporal Properties with SSTL. In: Logical Methods in Computer Science 14/4 (2018). DOI: 10.1016/j.ic.2018.09.004.
• mit S. Silvetti, E. Bartocci und L. Bortolussi: Signal Convolution Logic. In: ATVA 2018: The 16th International Symposium on Automated Technology for Verificationand Analysis 11138, Springer 2018, S. 267–283. DOI: 10.1007/978-3-030-01090-4_16.
• mit S. Silvetti, E. Bartocci und L. Bortolussi: A Robust Genetic Algorithm forLearning Temporal Specifications from Data. In: QEST 2018: The 15th International Conference on Quantitative Evaluation of SysTems 11024, Springer, S. 323–338. DOI: 10.1007/978-3-319-99154-2_20.
• mit E. Bartocci, L. Bortolussi und M. Loreti: Monitoring Mobile and SpatiallyDistributed Cyber-Physical Systems. In: MEMOCODE 2017: The 15th ACM-IEEE International Conference on Formal Methods and Models for System Design, ACM, S.146–155. DOI: 10.1145/3127041.3127050.
• mit E. Bartocci et al.: System Design of StochasticModels using Robustness of Temporal Properties. In: Theoretical ComputerScience 587 (2015), S. 3–25. DOI: 10.23638/LMCS-14.
• mit L. Bortolussi: Specifying and monitoring properties of stochasticspatio-temporal systems in signal temporal logic. In: VALUETOOLS 2014: The 8th International Conference on Performance Evaluation Methodologies and Tools, ACM, S. 66–73. DOI: 10.4108/icst.valuetools.2014.258183.

Auszeichnungen

• Christiana HÖRBIGER Preis zur Förderung der internationalen Mobilität von Nachwuchswissenschaftler_innen, 2017–2018
• Hedy-Lamarr-Preis der Stadt Wien, 2020

Weblinks

• Website von Laura Nenzi
• Forschungsprofil von Laura Nenzi auf der Website der TU Wien
• Einträge für Laura Nenzi in Google Scholar
• Aufzeichnung der Hedy-Lamarr-Preisverleihung bei den Digital Days 2020, YouTube, 7. Oktober 2020.
• Porträt über Laura Nenzi „Wir alle nutzen heute Machine Learning“, Madame Wien, 27. Oktober 2020.
• Interview mit Laura Nenzi über die menschliche Seite der Technologie, TEDx Vienna, 2. Januar 2021.