חדשות: 17.06.2026

גאווה פקולטית, הזוכים ביום מחקר (תארים מתקדמים) 2026

בקטגוריית PhD

מקום ראשון:
רועי שפרן, סטודנט בהנחיית פרופ’ מחקר מוטי שגב.

נושא המחקר: All DOF All at once: Single-Measurement Quantum Tomography for Hyperentanglement

מנימוקי השופטים: הוועדה התרשמה מחשיבות ועומק הבעיה לה הוצע פתרון טכנולוגי אלגנטי וישים. כמו כן, אנו מציינים לטובה את אופן ההצגה של הסטודנט.

מקום שני:
זהר רימון, סטודנט בהנחיית פרופ”ח אביב תמר.

נושא המחקר:  Toward Artificial Palpation: Representation Learning of Touch on Soft Bodies

מנימוקי השופטים: הוועדה התרשמה מהשילוב של רובוטיקה, למידת מכונה וחיישנים מתקדמים לפתרון בעיה רפאוית בעלת חשיבות רבה. המאמר מלווה בניסויים מעשיים התומכים בגישה המוצעת ובישימותה.

מקום שלישי:
רותם אלימלך, סטודנט בהנחיית פרופ’ עדו קמינר.

נושא המחקר:  Electronic-State Tomography via DFT-Informed Electron-Phase Imaging

הוועדה התרשמה מהגישה החדשנית לדימות אשר מהווה פוטנציאל לטומוגרפיה של חומרים מתקדמים. 

בקטגוריית MsC

מקום ראשון:
רותם רוסו, סטודנטית בהנחיית פרופ”ח יוסי קשת

נושא המחקר: DCAF: Dynamic Contrastive Alignment Framework for Phoneme Forced Alignment   

מנימוקי השופטים:

Novel solution design of end-to-end differentiable training for audio-to-phoneme alignment. Rotem demonstrated broad and focused knowledge, answered questions clearly and effectively, and maintained a strong focus on the core research objectives.

מקום שני:
יוסף ספדי, סטודנט בהנחיית ד”ר ניקולס ויינשטיין

נושא המחקר:  High-Speed and Energy-Efficient PAM-4 Transceiver with Crosstalk Cancellation for Die-to-Die Links

מנימוקי השופטים:

Brave location of solution that requires high innovation to achieve significant improvement in energy consumption. Demonstrated a clear, well-structured presentation and effectively conveyed the research findings throughout the poster presentation.

מקום שלישי:
שלי פרנסיס, סטודנטית בהנחיית פרופ”ח אביב תמר

נושא המחקר:  Temporal Difference Calibration in Sequential Tasks: Application to Vision-Language-Action Models

מנימוקי השופטים:

Bringing reinforced learning to real world important problem of calibrating language action models. A clear, engaging, and focused presentation, demonstrating strong mastery of the subject matter and a thorough understanding of the research.