Če bi Titanik uporabljal model za detekcijo ovir, bi se skoraj zagotovo ognil eni največjih pomorskih nesreč v zgodovini. Borja Bovcon je za svoje magistrsko delo pod mentorstvom izr. prof. dr. Mateja Kristana z naslovom Izboljšan segmentacijski model za detekcijo ovir na robotskem čolnu v letu 2017 prejel Prešernovo nagrado Fakultete za računalništvo in informatiko. Svoje raziskovalno delo nadaljuje v Laboratoriju za umetne vizualne spoznavne sisteme, kjer je zaposlen kot raziskovalec na projektu razvoja robustnih metod računalniškega vida za avtonomna plovila. Borja je za nas spregovoril o študiju na FRI, svojem raziskovalnem delu in načrtih za prihodnost.

Kaj je segmentacijski model za detekcijo ovir in kako pravzaprav deluje?

Semantični segmentacijski model je pomemben za omogočanje avtonomnega delovanja robotskega plovila, ki se mora samostojno navigirati v priobalnem pasu in marinah. Ključni del avtonomnosti je sposobnost zaznavanja ovir na vodi (npr., boj, plavalcev, čolnov). Še natančneje, model na podlagi vizualnih lastnosti vsak slikovni element v sliki razvrsti v eno od štirih semantičnih komponent: nebo, kopno oziroma meglica, voda ali neznan element. Tako zaznava vodo, vse kar se nahaja v vodi pa obravnava kot oviro.

V čem vidite relevantnost teme svojega dela? Katere praktične aplikacije prinaša vaš model?

Avtomobilska industrija posveča vse več pozornosti razvoju algoritmov, katerih namen je omogočiti učinkovito, avtonomno delovanje vozila brez pomoči porabnika. Kljub temu avtonomnost plovil ostaja v veliki meri še neraziskano področje, zato menim, da predstavlja nišo, ki se jo splača raziskati.

Bliža se čas vpisa nove generacije dijakov in dijakinj. Zakaj ste se sploh odločili za študij računalništva?

Že v osnovi šoli me je zanimalo računalništvo, bolj natančneje programiranje. Všeč mi je, kako lahko preproste, vsakdanje probleme zapišemo z algoritmom in zanje pridobimo rešitev z uporabo računalnika.

Kakšna znanja ste pridobili v času študija? Kako so vam pridobljena znanja pomagala pri razvoju modela?

V času študija sem se predvsem izuril v algoritmičnem razmišljanju. Pri razumevanju teoretičnega ozadja modela za zaznavanje ovir, pa mi je pomagalo matematično znanje, ki sem ga osvojil na Fakulteti za matematiko in fiziko v sklopu interdisciplinarnega študija računalništva in matematike.

Zakaj ste se odločili nadaljevati študij na FRI še na magistrski ravni in kakšni so vaši načrti za prihodnost?

Dodiplomski študij mi je odprl pogled na nova področja računalništva in zbudil še dodatno zanimanje, tako da sem se odločil svoje znanje poglobiti. Eden izmed mojih primarnih ciljev je zaključiti doktorski študij računalništva in izpopolniti poznavanje svojega raziskovalnega področja, za ostalo pa se rad pustim presenetiti. Nedvomno bi pa rad po zaključenem študiju odšel v tujino.

Vse, ki vas zanima študij računalništva in informatike, vabimo na informativne dneve, 9. in 10. februarja 2018. Več si lahko preberete na strani Bodoči študenti, kjer so na voljo opisi študijskih programov in pomembni datumi.