Erster Preis beim studentischen Forschungswettbewerb auf der SAC-2026-Konferenz

Chandana Priya Nivarthi wurde für ihre Forschungsarbeit „Zero-Shot-Anomalieerkennung für Photovoltaik-Wechselrichterflotten mittels selbstüberwachtem kontrastivem Lernen“ mit dem ersten Preis des Student Research Competition (SRC) auf der ACM SAC 2026-Konferenz (https://www.sigapp.org/sac/sac2026/) ausgezeichnet.

Ihre Arbeit befasst sich mit entscheidenden Herausforderungen hinsichtlich der Zuverlässigkeit erneuerbarer Energien, indem sie selbstüberwachtes maschinelles Lernen einsetzt, um Fehler zu erkennen, ohne dass dafür gekennzeichnete historische Daten erforderlich sind. Diese Forschung ist Teil des Forschungsprojekts LongLife an der Universität Kassel, das sich auf die „Kosteneffiziente Zuverlässigkeit von PV-Kraftwerken und Wechselrichtertechnologie“ konzentriert.