Vergeben wird der Preis für eine Bachelor- und Masterarbeit sowie für eine Dissertation. Lewandowsky erhielt die Auszeichnung, die bereits zum siebten Mal ausgelobt wurde, für seine Arbeit mit dem Titel »The Information Bottleneck Method in Communications«. Er bearbeitet darin ein neuartiges Konzept für eine energie- und zeiteffiziente Informationsverarbeitung. Betreut wurde die Promotion von Prof. Dr. Gerhard Bauch, Leiter des Instituts für Nachrichtentechnik der TU Hamburg, der auch die Laudatio für den FKIE-Wissenschaftler hielt.

Bei der Auswahl der Preisträger liegt der Fokus vor allem auf der technischen Praxisrelevanz. »Die Arbeit von Jan Lewandowsky umfasst das gesamte Spektrum von den informationstheoretischen Grundlagen, Weiterentwicklung von Algorithmen, Entwicklung, Optimierung, simulative Untersuchung dieses neuartigen Informationsverarbeitungskonzepts bis hin zu einer konkreten Implementierung«, betonte Bauch. Am Institut für Nachrichtentechnik der TU Hamburg wird das Thema daher in weiteren Arbeiten fortgeführt – ein klares Zeichen für die praktische Relevanz der Ergebnisse. Auch in der Wissenschaft finden Lewandowskys Ergebnisse und Publikationen international große Beachtung.

Inhaltlich geht es vor allem darum, dass in der modernen digitalen Kommunikation die gesendeten Daten in mehreren Verarbeitungsschritten aus dem Empfangssignal extrahiert werden müssen. Dazu gehören u. a. die zeitliche Synchronisation, die Kompensation von Störungen sowie die Korrektur von Fehlern. »Für eine optimale Signalverarbeitung werden eine sehr hohe Quantisierungsauflösung und sehr aufwendige Rechenoperationen benötigt, die Zeit und Energie kosten. Bei konventionellen Ansätzen führt dies unweigerlich auch zu erheblichen Einbußen in der Performance«, erläuterte Lewandowsky die Ausgangssituation.

Im Gegensatz dazu nähert die von Lewandowsky eingesetzte Quantisierungsmethode nicht alle Signale an, sondern verarbeitet lediglich die enthaltene relevante Information. Ein typisches Klassifizierungsproblem. Lewandowsky löst es mit der Information Bottleneck Method, einem informationstheoretischen Verfahren zur Kompression einer Zufallsvariable aus dem Bereich des maschinellen Lernens. So ist es ihm gelungen, eine Performance zu erreichen, die nur minimal schlechter ist als die der konventionellen, rechenaufwendigen Ansätze. »So kann eine höhere Datengeschwindigkeit bei gleichzeitig kleinerer Chipfläche und geringerem Energieverbrauch erzielt werden«, konkretisiert Lewandowsky seine Ergebnisse.

Bereits während seiner Promotionszeit kam Lewandowsky als wissenschaftlicher Mitarbeiter ans Fraunhofer FKIE und forscht in der Abteilung »Kommunikationssysteme« weiterhin an Verfahren zur digitalen Signalverarbeitung.