MetaPHoDcast Zapisi 18: Tea Tušar, informatičarka

TEA TUŠAR se je po diplomi iz matematike na FMF in magisteriju iz računalništva in informatike na FRI zaposlila na Odseku za inteligentne sisteme na Inštitutu “Jožef...

TEA TUŠAR se je po diplomi iz matematike na FMF in magisteriju iz računalništva in informatike na FRI zaposlila na Odseku za inteligentne sisteme na Inštitutu “Jožef Stefan”, kjer je na Mednarodni podiplomski šoli tudi doktorirala iz informacijskih in komunikacijskih tehnologij. Njen mentor, prof. dr. Bogdan Filipič, je bil eden izmed finalistov izbora Mentor leta 2015. Sedaj je podoktorska raziskovalka na inštitutu Inria Lille – Nord Europe v Franciji, kjer se ukvarja z večkriterijsko optimizacijo ter sodeluje pri razvoju platforme COCO za medsebojno primerjavo optimizacijskih algoritmov.

Na konferenci BIOMA 2016 (foto: Jurij Šilc)

1. Kakšne okoliščine so te privedle na trenutno raziskovalno ustanovo?

Trenutno sem na enoletnem podoktorskem izpopolnjevanju v Franciji, na inštitutu Inria Lille – Nord Europe. Prej sem delala na Institutu »Jožef Stefan« in se zavedala, da bo treba po doktoratu v tujino. Pred zagovorom se s tem nisem hotela ukvarjati in pričakovala sem, da bo dolgo trajalo, preden bom našla nekaj primernega zase. Zato sem bila res presenečena, ko me je raziskovalec, s katerim sva se na videz poznala iz konferenc, povabil v Francijo še isti dan, ko sem zagovarjala doktorat. No, od povabila do selitve je nato minilo skoraj leto, saj sem želela z delom začeti poleti, da ne bi prekinjala šolskega leta za otroka. K odločitvi je precej prispevala ponudba službe tudi za moža, saj so na istem projektu potrebovali tudi programerja. Skratka, lahko rečem, da so bile okoliščine precej srečne, takšnih zgodb ni veliko.

2. Zakaj je tvoje raziskovalno področje zanimivo za nas?

Ukvarjam se z večkriterijsko optimizacijo in ta je povsod, ali se je zavedamo ali ne. Gre za hkratno optimiranje po več kriterijih, se pravi iskanje rešitev, ki predstavljajo kompromise med različnimi, nasprotujočimi si kriteriji. Na primer, želimo zasnovati izdelek, ki bo hkrati kakovosten in poceni. Ali pa lahek in trden. Ali pa kar vse skupaj (to še najraje). Seveda optimizacija ni omejena samo na izdelke, gre lahko tudi za procese oz. karkoli, kar lahko formuliramo kot optimizacijski problem. Možen nabor aplikacij je precejšen, večkriterijska optimizacija se pogosto uporablja v avtomobilski in drugih industrijah, farmaciji, medicini …

3. Kaj tvoje raziskovalno delo prispeva v skupno zakladnico znanja?

Trenutno se ukvarjam z bolj teoretičnimi vidiki večkriterijske optimizacije. Tukajšnja skupina že več let razvija platformo COCO za medsebojno primerjanje optimizacijskih algoritmov. Platforma omogoča raziskovalcu, ki razvija nov optimizacijski algoritem, analizirati uspešnost algoritma na raznovrstnih testnih problemih in jo primerjati z uspešnostmi drugih algoritmov, ki so že uporabili to platformo. To precej olajša analizo algoritma in primerjavo z drugimi algoritmi ter hkrati gradi neke vrste bazo podatkov, ki nam omogoča hitro videti kateri algoritem je najbolj primeren za katere vrste problemov (algoritma, ki bi bil najboljši za vse vrste problemov pač ni). Takšne primerjave so ključnega pomena pri izbiri algoritmov za reševanje realnih optimizacijskih problemov, tako da ima to teoretično delo čisto praktične implikacije.

Moja naloga je platformo COCO razširiti iz enokriterijskih na večkriterijske probleme. Večkriterijske optimizacijske algoritme je težje primerjati kot enokriterijske, zato si nadejamo, da bo uporaba platforme precej prispevala k večji jasnosti in transparentnosti na tem področju (trenutni načini primerjave imajo namreč veliko slabosti, ki jih naš način odpravlja). Seveda bomo sčasoma zgradili podobno bazo rezultatov tudi za večkriterijske algoritme. Ni odveč omeniti, da je platforma odprtokodna in vsem dostopna na spletu.

(foto: Bernard Ženko)

4. Kateri del službe je najbolj in kateri najmanj prijeten?

Svojo službo imam zelo rada, tako da mi tudi tisti manj prijetni deli niso prehudo zoprni. Najraje počnem stvari, ki so dejansko moja služba – raziskovanje, programiranje, objavljanje rezultatov v člankih. Zelo rada tudi potujem in se srečujem z raziskovalci iz mojega področja iz celega sveta. Zdaj sem že tako dolgo na sceni, da jih precej poznam in so konference skorajda prijateljska srečanja.

Manj prijetni deli so različni, a si vsi delijo isto lastnost – jemljejo mi čas za raziskave. Sem sodijo na primer pisanje predlogov projektov, pisanje birokratskih poročil, razna predolga in nekoristna sestankovanja. Tudi recenziranje člankov mi ni najljubše, a predvsem zato, ker je tega res veliko in mi vzame precej časa.

Z malo drugačnega stališča pa je verjetno največja slabost te službe, da je nikoli zares ne odklopiš. Ravno takrat, ko se malo sprostiš in misliš, da si pozabil na vse, ti šinejo v glavo vse tiste ideje, ki si jih prej za računalnikom zaman iskal. Največja prednost pa je gotovo, da ni nikoli dolgčas in si vedno miselno v pogonu.

5. Kako lahko primerjaš razmere za raziskovanje v Sloveniji in na instituciji, kjer trenutno gostuješ?

Kar bom povedala, verjetno ne bo čisto pravično do razmer v Sloveniji, saj sem tu v nekakšnem prijetnem mehurčku, izolirana od vseh težav oz. realnosti nekoga, ki bi si tu želel narediti kariero. Delam namreč na enem samem projektu in to je vse. Moj nadrejeni in ostali sodelavci so krasni, vse se hitro zmenimo in ni nobenih težav ne glede vsebine dela ne glede kakšnih bizarnih osebnostnih lastnosti, ki bi mi grenile vsakdan. Skratka, težko bi bilo bolje. Gotovo bi bilo drugače, če bi želela tu ostati dolgoročno, saj bi se morala angažirati tudi pri pridobivanju projektov, ne samo delati na njih.

V Sloveniji je manj sproščeno, večino delovnega dne posvetiš iskanju projektov (pisanju projektnih predlogov, sestankom ipd.) ter raznorazni birokraciji, tako da le malo časa ostane za dejanske raziskave. Ob enakem trudu imam konec dneva/meseca/leta v Sloveniji veliko manj za pokazati kot v Franciji. Žal ni videti, da se bo to v bližnji prihodnosti kaj spremenilo, zato se mi je po tej plati težko vrniti.

6. Z besedo in sliko deli z nami kakšno navdušujočo podrobnost, povezano s tvojim raziskovanjem.

Na sliki je teren v bližini mesta Vimy, ki so ga ohranili takšnega, kot je nastal po hudih obstreljevanjih v prvi svetovni vojni. Takoj, ko sem ga videla, me je spomnil na optimizacijske probleme (očitno znak profesionalne deformacije). Namreč, optimizacijske probleme črne škatle, s katerimi se največ ukvarjam, lahko lepo razložimo s pomočjo te slike. Predstavljajte si, da je vaša naloga najti najvišjo travico na tem terenu, ne da bi teren sploh videli. Na voljo imate le omejeno število poskusov, recimo tisoč, da izberete položaj na zemlji, neka vsevedna črna škatla pa vam na milimeter natančno pove višino travice na tem položaju. Pri vsakem naslednjem poskusu si lahko pomagate le s podatki, ki ste jih pridobili v prejšnjih poskusih. To je enokriterijski optimizacijski problem črne škatle, vi pa morate najti zaporedje korakov (algoritem), ki bo ta problem rešil čim bolje (v tisoč poskusih našel travico, ki je čim višja).

Teren v bližini kraja Vimy, kot je nastal po hudih obstreljevanjih v prvi svetovni vojni (foto: Lidija Kmet)

Problem lahko naredimo še bolj zanimiv, če k višini travice dodamo še en kriterij, na primer njeno barvo. Zdaj nas torej zanimajo vse tiste travice, ki so hkrati najvišje in najbolj zelene. Če ni ene same travice, ki bi bila hkrati najvišja in najbolj zelena, želimo najti vsako takšno travico, za katero ni nobene druge, ki bi bila od nje hkrati višja in bolj zelena. To je dvokriterijski optimizacijski problem črne škatle.

7. Kaj bi bila, če ne bi bila znanstvenica? Kakšne so bile tvoje alternative ob vpisu na univerzo?

Če ne bi bila znanstvenica, bi bila verjetno programerka v kakšnem računalniškem podjetju.

Od nekdaj sem občudovala ljudi, ki so že od malega vedeli kaj hočejo postati, meni se je to dolgo izmikalo. Dileme sem imela že ob vpisu v srednjo šolo, saj mi je bil turistični krožek v osnovni šoli tako všeč, da sem se hotela vpisati na turistično srednjo šolo. V gimnaziji sem tako pristala šele po prigovarjanju učiteljic. Tam sem imela najraje biologijo in spominjam se, kako so vsi sošolci »vedeli«, da bom študirala biologijo. Tako so bili prepričani, da me sploh ni nihče vprašal, kateri študij bom izbrala. Potem pa sem presenetila njih (in malo tudi sebe), ko sem se vpisala na matematiko. Tja sem namreč šla na informativni dan in bolj, kot je profesor Vrabec govoril, da je to težek študij ter da ni za vsakega, bolj me je mikalo.

V matematiki pa se nisem našla, zdela se mi je premalo uporabna, čeprav je bilo to točno ime mojega študija. Od vseh predmetov na fakulteti me je najbolj veselilo računalništvo. Ko sem študij končala, spet nisem najbolj vedela, kaj naj (naj grem delat ali naj nadaljujem s študijem), in sem vpisala magistrski študij na računalništvu. In to je bilo končno to, našla sem ne samo pravi študij zase, temveč tudi mojega kasnejšega mentorja in preko njega prvo službo. Na doktorski študij sem se vpisala šele potem, ko sem bila že dolgo na Inštitutu »Jožef Stefan« in sem prej tudi že dvakrat rodila (ter bila na dveh porodniških dopustih). Tako sem do doktorata iz informacijskih in komunikacijskih tehnologij prišla po precej ovinkasti poti. Ni mi žal nobenega ovinka, so precej bolj razburljivi od ravnih odsekov.

8. Koga od nam znanih ali neznanih bi povabila na večerjo, če ne bi bilo nobenih omejitev?

Mislim, da bi se zelo zabavala na večerji z Richardom Feynmanom, Nobelovim nagrajencem, ki je bil za teoretičnega fizika netipično radoživ in je znal uživati v življenju. Z veseljem bi poslušala njegove zgodbe, igranje na bonge in se zraven naučila še kaj fizike.

9. Če bi imela milijon evrov za poljubno raziskavo, kaj bi raziskovala?

Načrtovanje poti vesoljske sonde je optimizacijski problem, ki je zaradi številnih parametrov še posebej zahteven. Če bi imela toliko denarja, kar v praksi pomeni veliko časa, bi se posvetila samo temu problemu in poskušala najti čim bolj optimalno pot za neko prihodnjo sondo. Že nekaj časa se navdušujem nad vesoljem in ne predstavljam si, kaj bi bilo boljšega, kot da bi naslednja sonda za npr. Mars šla po poti, ki sem jo pomagala izračunati.

10. Kaj boš počela čez 5 let in kaj čez 40 let?

Upam, da bom čez 5 let še vedno raziskovala in upam, da bom v Sloveniji, vendar seveda ne vem, kaj bo prinesel čas. Precej bolj gotovo je, kaj bom počela čez 40 let, saj sta samo dve možnosti – bodisi bom v začasnem bodisi v večnem pokoju :).

11. Priporočilo za knjigo/igro/film/spletno stran/podcast.

Zadnja knjiga, ki mi je dala kar precej misliti, je bila Sapiens: kratka zgodovina človeštva Yuvala Noaha Hararija. Podaja zanimivo teorijo o tem, kaj nas loči od živali in nam je omogočilo prevlado na svetu.

Nisem čisto prepričana kaj je mišljeno z »igro«, a ker pri nas pogosto igramo družabne igre, moram priporočiti eno, ki je sicer že stara, a smo jo odkrili šele pred kratkim in se ob njej zelo zabavamo. Ime ji je Pandemic in je igra, pri kateri vsi igralci sodelujejo pri skupnem cilju premagati bolezni na svetu.

Že dolgo si nisem pogledala nobenega novega filma, tako da žal ne vem kaj priporočiti. Sicer imam rada filme bratov Coen in Tarantina.

Redno prebiram spletno stran slotech ki lepo povzema glavne novice iz znanosti in tehnologije.

Z možem sva postala obsedena poslušalca podkasta Hardcore History Dana Carlina. Nikoli nisem bila kaj posebej navdušena nad zgodovino, a to se je zdaj spremenilo, saj jo Dan podaja tako zanimivo, da vsakič komaj čakam na pot v službo in nazaj, ko ga imava z možem na sporedu. Trenutno poslušava o prvi svetovni vojni, kar je še toliko bolj zanimivo, saj živiva v bližini zahodne fronte in sva si nekaj bojišč iz tistih časov že imela priložnost ogledati.

Z družino po ogledu dirke Paris-Roubaix (foto: Lidija Kmet)

12. S čim se zamotiš in kakšne izgovore si izmišljuješ, ko zavlačuješ ali odlašaš pri stvareh, ki jih moraš narediti (članek, doktorat)?

Zdi se mi, da z leti tega ne počnem več mnogokrat, saj so roki vse pogostejši in enostavno nimam manevrskega prostora, da bi sploh lahko odlašala. Če pa že, je za odlašanje dobra vsaka stvar. Moja najljubša je ukvarjanje z obliko članka ali predstavitve, to lahko traja ure. Sicer pa vse na internetu (od Twitterja do Youtuba). Če je res hudo, pomaga tudi pospravljanje ali čiščenje stanovanja (žal mi ta možnost vedno pride zadnja na misel).

13. Kaj bi ti lahko v tem trenutku izboljšalo kakovost življenja?

Razen teleporta, ki bi bil res prikladen za obiske prijateljev in družine, bi si želela, da bi se zemlja malo počasneje vrtela in bi dan trajal nekje okrog 26 ur. Tako bi se lahko kdaj naspala tudi med tednom. Sicer pa bi mi pomagalo, če bi bolje znala francosko. To bi mi precej olajšalo vsakodnevno komunikacijo izven doma in službe (kljub temu, da sem v Franciji, v službi govorimo angleško).

 

—

Dr. Luka Ausec (foto: osebni arhiv LA)

 

Ana Slavec (foto: osebni arhiv AS).

Avtorja Meta PHoDcasta sta dr. LUKA AUSEC in ANA SLAVEC. Luka je doktor bioloških znanosti, ki tekoče bere DNK, deloma pa tudi literaturo. Navdušuje ga pregibanje telesa in možgana v vse smeri, deloma tudi navznoter. Uživa v širjenju navdihujočih idej, deloma tudi v obliki čivkov.

Ana je sociologinja in doktorska študentka statistike. Rada postavlja vprašanja, tako v anketah kot tudi sogovornikom v intervjujih. Piše za blog Udomačena statistika, na Twitterju pa jo najdete kot @aslavec.

Preberite o ideji in začetnih ter vmesnih vtisih in poslušajte ostale epizode.