Das Unternehmen Google unterstützt mit dem Stipendium vielversprechende Forschende direkt bei ihrer Promotion und bringt sie mit einem Google Forschungsmentor zusammen. Das Programm fördert herausragende Promovierende, die außergewöhnliche und innovative Forschungsarbeiten in Bereichen durchführen, die für die Informatik und verwandte Gebiete relevant sind. Die Stipendien werden in Afrika, Australien, Kanada, Ostasien, Europa, Indien, Lateinamerika, Neuseeland, Südostasien und den Vereinigten Staaten vergeben.
Eine Jury aus Mitarbeitenden in Forschung und Engineering bei Google wählte Michael Jungmair aus einer Vielzahl von Nominierten aus, darunter drei Vorschläge von der Technischen Universität München (TUM). Zuletzt erhielt ein Kandidat der TUM das Stipendium im Jahr 2020 im Bereich Health.
Wie lässt sich benutzerdefinierter Code effizient verarbeiten?
Michael Jungmair forscht bei Jana Giceva, Professorin für Datenbanksysteme. Sein Forschungsthema ist eine zentrale Herausforderung in der modernen Datenverarbeitung: benutzerdefinierten Code, wie Python-Funktionen, in Datenbanksystemen effizient zu verarbeiten. Heutzutage sind Datenbanksysteme hauptsächlich auf die Verarbeitung traditioneller Datenbankabfragen optimiert. Sie haben jedoch Schwierigkeiten mit dem benutzerdefinierten Code, der immer häufiger in Aufgaben wie maschinellem Lernen oder Datenanalyse verwendet wird. Diese Schwierigkeit führt dazu, dass die Systeme potenzielle Chancen verpassen, die Verarbeitung zu beschleunigen – besonders da moderne Hardware immer leistungsfähiger und spezialisierter wird, etwa durch paralleles Rechnen.
Die Lösung sehen die Forschenden in einem neuen Ansatz für eine Abfrage-Engine. Diese integriert den benutzerdefinierten Code direkt in den Kern der Datenbank und optimiert diesen Code zusammen mit den üblichen Datenbankaufgaben. Die Grundlage bildet das Projekt "LingoDB" von Michael Jungmair. Dieses zielt darauf ab, eine sehr effiziente und zugleich modulare Abfrage-Engine zu schaffen. Zusätzlich nutzt es ein Framework namens HiPy, das Python-Code analysiert.
Durch die Kombination dieser beiden Ansätze wird es möglich, Python-Funktionen innerhalb von Abfragen tiefgehend zu optimieren und gleichzeitig neue Herausforderungen zu lösen, zum Beispiel den Arbeitsspeicher effizient zu verwalten – besonders bei der Arbeit mit komplexeren, benutzerdefinierten Aufgaben.
Die Liste der Personen, die im Jahr 2024 gewonnen haben, finden Sie unter Google PhD Fellowships 2024. Weitere Informationen erhalten Sie im Google Keyword Blog.