Dr. Marinka Žitnik je leta 2015 doktorirala na Fakulteti za računalništvo in informatiko in za svoje delo prejela zlati znak Jožefa Stefana, ki ga najodmevnejšim doktoratom vsako leto podeli Institut Jožef Stefan (IJS). Kot podoktorska raziskovalka je trenutno zaposlena na priznani Univerzi Stanford v ZDA in v Laboratoriju za bioinformatiko na FRI, kjer preučuje pristope umetne inteligence in strojnega učenja za odkrivanje znanj v velikih biomedicinskih podatkih.

Z njo smo spregovorili o delu v tujini, doktorskem študiju in njenem raziskovalnem delu. 

1. Pred dvema letoma ste uspešno zaključili doktorski študij na ljubljanski Fakulteti za računalništvo in informatiko. Kaj vas je vodilo k odločitvi za študij na doktorski ravni? Med čim ste tehtali in kaj je bilo odločilno?

Vselej sta me izredno zanimala računalništvo in matematika. To zanimanje je skupaj z raziskovalnimi izkušnjami, pridobljenimi tekom dodiplomskega študija, vodilo v nadaljnji študij. Tudi sicer sem precej radovedna oseba in se vselej poskušam naučiti nekaj novega o svetu okoli sebe. Znanstvena metoda in sistematični pristop k reševanju izzivov se mi zdita gonilni sili tehnološkega napredka. Prav tako menim, da poglobljeno znanje računalništva omogoča, da smo zmožni kritične presoje kompleksnih sistemov in da znamo v odločilnih trenutkih zastaviti prava vprašanja. Ta osebni pogled me je vodil skozi celotno izobraževanje in je imel ključno vlogo pri odločitvi za doktorski študij.

2. Pot do doktorata je včasih lahko izjemno dolga, toda vi ste zaključili nadpovprečno hitro in ob tem objavili tudi številne članke. Kakšna je vaša izkušnja doktorske študentke?

Izkušnja je bila odlična! Imela sem veliko raziskovalne svobode in lahko sem se ukvarjala s tematikami, ki so me navduševale. Poleg tega sem imela odličnega mentorja, vrhunske sodelavce na raziskavah in obilo priložnosti za nabiranje izkušenj na uglednih tujih institucijah. Vselej sem poskušala delati veliko in to čim bolje. Tako se je izšlo, da so od vpisa do oddaje doktorskega dela minila manj kot tri leta.

3. Že med svojim doktorskim študijem ste gostovali na več uglednih tujih institucijah, sedaj pa ste podoktorska raziskovalka računalništva na Univerzi Stanford v ZDA. Kako se med seboj razlikujeta študij in raziskovalno delo v Sloveniji in v tujini?

Gostovanja na tujih univerzah so bila zelo pomembna, pogosto so bila katalizator novih idej, začetek ali poglobitev sodelovanj na raziskavah in odprta vrata za prihodnje priložnosti. Hvaležna sem profesorjem, ki so me prijazno sprejeli v svoje skupine na University of Toronto, Imperial College of London, Baylor College of Medicine in Stanford University. V Sloveniji in v tujini se srečujem z vrhunskimi raziskovalci, ki so vodilni na svojih področjih v svetu. A včasih se zdi, da širša družba raziskovalnemu okolju v Sloveniji ni tako naklonjena kot ponekod v tujini, morda je to le moj subjektivni pogled.

4. V svojem doktorskem delu ste se ukvarjali z razvojem algoritmov umetne inteligence in strojnega učenja, ki omogočajo sklepanje v velikih in večplastnih podatkovnih sistemih. Povejte nam kaj več o tem.

Moderni tehnološki, znanstveni in biološki sistemi omogočajo zajem skorajda neomejenih količin heterogenih podatkov. Ti podatki opisujejo sisteme na večih plasteh in iz različnih zornih kotov. A podatki so pogosto predstavljeni v povsem različnih podatkovnih domenah, kar predstavlja izzive za algoritme strojnega učenja in umetne inteligence. Moje doktorsko delo je temeljijo na premisi, da je heterogene podatke mogoče »organizirati,« tako da se naučimo ustreznih preslikav med podatkovnimi dimenzijami. Ozko grlo, ki nas loči od boljšega razumevanja podatkov, je namreč prepoznava informacij, ki lahko vzpostavijo povezavo med podatki, ki so na videz nepovezljivi. Te informacije delujejo kot neke vrste »lepljiva predloga za oblikovanje mozaika iz podatkovnih koščkov«.

Predlagala sem več zanimivih in zmogljivih algoritmov za učenje z zlivanjem podatkov. Ti pristopi dosegajo visoko napovedno točnost in so splošna rešitev za gradnjo »podatkovnih mozaikov iz načeloma neomejenega števila podatkovnih koščkov«. Pristope smo s sodelavci uspešno uporabili v molekularni in sistemski biologiji za napovedovanje genskih funkcij, rangiranje obetavnih genov za nadaljnje biološke raziskave (na primer, napovedali smo nove funkcije devetih genov, ki so bile potrjene z eksperimenti v biološkem laboratoriju), odkrivanje vzorcev povezav med boleznimi, odkrivanje toksičnosti zdravil in analize umrljivosti.

5. Trenutno ste podoktorska raziskovalka na ugledni tuji univerzi, kjer nadaljujete svojo uspešno pot. Kakšni so vaši načrti za prihodnost?

Tudi v prihodnje želim nadaljevati pot v raziskovalnih in inovacijskih okoljih, ki so odlična, dinamična, razvojno aktivna in spodbudna.

Vabljeni na vpis na doktorski študijski program, kamor se lahko prijavite do 2. junija 2017. Prijavite se prek spletnega portala eVš.