EA 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 bileden 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.

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.

Preberite si intervju v celoti na Metina lista.