Die Preisverleihung fand am 22. August 2022 im Rahmen der DEXA 2022 Konferenz an der WU Wien statt. „Die insgesamt 30 Arbeiten, die eingereicht wurden, sind alle sehr gut, die Sieger-Arbeiten zeichnen sich zusätzlich durch ihre Anwendungsorientiertheit und Innovation aus“, erklärte Juryvorsitzende Prof.in Gabriele Kotsis, die die Urkunden übergab. Schon die letzten Jahre wurde der OCG Förderpreis immer öfter an zwei Studierende verliehen. 2022 wurden aufgrund der zahlreichen ausgezeichneten Einreichungen schließlich drei Preise vergeben.
Erstmals wurde auch eine Arbeit der Universität Innsbruck ausgezeichnet. Mit seiner Masterarbeit „Generalizing BlockSci to Cross-Chain Analyses of Forked Ledgers“ erweiterte Martin Plattner die von der Universität Princeton entwickelte hochperformante Blockchain-Analyseplattform BlockSci grundlegend um einen Multi-Chain-Modus, wodurch effiziente Cross-Chain-Analysen von geforkten Chains ermöglicht werden. Eine Integration von Plattners Clustering-Verfahrens in die Blockchain-Analysesoftware GraphSense ist bereits geplant. Die Arbeit wurde am Institut für Informatik von Univ.-Prof. Dr. Rainer Böhme und Dr. Michael Fröwis betreut.
„Nachdem ich meine Arbeit bereits 2020 abgegeben habe und letztes Jahr Corona-bedingt kein Preis vergeben wurde, freue ich mich nun umso mehr über die Anerkennung in Form des OCG Förderpreises. Besonders stolz macht mich, dass der Preis somit das erste Mal an eine an der Universität Innsbruck verfasste Arbeit verliehen wurde“, so Plattner.
Neben Martin Plattner wurden Theresa Neubauer und Fabio Francisco Oberweger ausgezeichnet. Neubauer entwickelte eine neue Bild-Segmentierungsmethode von Tumoren, die maschinelles Lernen (Künstliche Intelligenz) verwendet, um komplexe Bildmerkmale und Zusammenhänge zwischen den Modalitäten zu lernen und somit den Tumor effizienter und präziser segmentieren zu können. Neubauer hat die Forschungen für ihre ausgezeichnete Masterarbeit „Volumetric Tumor Segmentation on Multimodal Medical Images using Deep Learning“ am VRVis unter der Leitung von Dr.in Katja Bühler durchgeführt und wurde von Dipl.Ing.in Maria Wimmer (VRVis) betreut. Die medizinischen Fragestellungen wurden gemeinsam mit Prof. Thomas Beyer von der MedUni Wien erarbeitet. Prof. Eduard Gröller von der TU Wien hat die Arbeit akademisch betreut.
Fabio Francisco Oberweger stellt in seiner Arbeit „Large Neighborhood Search for the Staff Rerostering Problem“ eine mit Machine Learning (ML) erweiterte Large Neighborhood Search (LNS) vor, um das Staff Rerostering Problem (SRRP) zu lösen. Das SRRP ist ein kombinatorisches Zeitplanungsproblem, das sich mit Störungen eines bestehenden Arbeitsplans befasst, z. B. Krankenstand von Arbeitnehmer*innen oder Änderung des Personalbedarfs. Das Ziel des SRRPs ist es, einen neuen Arbeitsplan unter Berücksichtigung dieser Störungen zu erstellen und so wenige Änderungen wie möglich am ursprünglichen Plan vorzunehmen. Oberweger schrieb seine ausgezeichnete Diplomarbeit an der TU Wien an der Fakultät für Informatik im Rahmen des Studiums Logic and Computation, Betreuer Prof. Günther Raidl.
Der mit 2000 Euro dotierte Preis wurde von der OCG somit erstmals um 1000 EUR erhöht und auf die drei Gewinner*innen aufgeteilt.
Der OCG Förderpreis sowie der OCG Förderpreis-FH für hervorragende Diplom- bzw. Masterarbeiten im Bereich Informatik und Wirtschaftsinformatik werden jährlich vergeben. Die aus Informatik-Professor*innen bestehende Jury wählt aus den besten eingereichten Abschlussarbeiten aus.