Auszeichnung für Prof. Dr. Carsten Binnig
Renommierte Stiftung VLDB Endowment wählt Datenbankexperten in ihren Stiftungsrat
07.02.2024
Prof. Dr. Carsten Binnig, Leiter des Fachgebiets Daten- und AI-Systeme (DAI) wurde in das Board of Trustees der US-amerikanischen Stiftung VLDB Endowment gewählt. Er wird die ehrenamtliche Position für sechs Jahre vom 1. Januar 2024 bis zum 31. Dezember 2029 ausüben.
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Die Stiftung wählt ihre Trustees aus international anerkannten Wissenschaftlern im Bereich der Datenbank- und Informationssysteme aus. Diese sollten sich durch ihre bisherige Arbeit besonders für die Ziele der Stiftung eingesetzt haben. Aufgabe der Trustees ist es, die Satzung und die Tätigkeit der Stiftung zu überwachen.
Die Stiftung, deren Abkürzung VLDB für „Very Large Data Bases“ steht, will die wissenschaftliche Arbeit und den internationalen Austausch auf dem Gebiet der Datenbanken und verwandter Gebiete fördern. Die Stiftung dient als Lenkungsausschuss für die VLDB-Konferenzreihe, die zu den wichtigsten und internationalsten Konferenzen in diesem Feld zählt. Die VLDB-Konferenz wurde 1975 ins Leben gerufen und ist heute eng mit SIGMOD und SIGKDD verbunden.
Zu den Emeriti des Board of Trustees gehören unter anderem Gustavo Alonso, Michael J. Franklin, David J. DeWitt, Gerhard Weikum
Prof. Dr. Carsten Binnig
Carsten Binnig ist seit 2017 ordentlicher Professor am Fachbereich Informatik. Er leitet das Fachgebiet . Seinen Doktortitel erlangte er an der Universität Heidelberg. Danach war er als Postdoc an der ETH Zürich. Anschließend verbrachte Prof. Binnig mehrere Jahre in der Industrie als Software-Architekt bei SAP und war mitverantwortlich für die Entwicklung der Hauptspeicherdatenbank SAP HANA bevor er 2014 an die renommierte Brown Universität in die USA ging. Binnig ist unter anderem Pricipial Investigator am Hessischen Zentrum für Künstliche Intelligenz Daten und AI Systeme sowie Leiter des Forschungsbereiches hessian.AI am Darmstädter Standort des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz DFKI. Systemische KI für Entscheidungsunterstützung