– Enormt behov for kompetansen til Didrik (29)

Det nye bachelorprogrammet Matematikk: data, modeller og beregninger ved Universitetet i Oslo gir deg et dypdykk i kunstig intelligens, algoritmer og matematiske modeller – samtidig som du kan l?se reelle samfunnsproblemer. Etterp? venter arbeidslivet med ?pne armer.

Bildet kan inneholde: smil, komfort, stol, lykkelig, fritid.

Foto: Aina Louise Haukeland / UiO

– Bachelorprogrammet passer deg som liker matematikk, og som vil forst? b?de det og statistikk ganske grundig, men som ogs? blir veldig motivert av ? bruke den kunnskapen til ? l?se praktiske problemer.

Det sier Didrik Sten Ingebrigtsen, som i snart fem ?r har studert ved Matematisk institutt ved Universitetet i Oslo. I disse dager jobber han med masteroppgaven sin i 欧洲杯在线买球_欧洲杯投注网站推荐@ med den Oslo-baserte startupen Sensorita, der han har f?tt fast jobb.   

– Matematikk p? universitetsniv? krever t?lmodighet, men det er et utrolig givende fagomr?de! Du setter puslespillbrikke etter puslespillbrikke sammen for ? forst? stadig mer, og du f?r hundrevis av sm? og store aha-?yeblikk i l?pet av studiel?pet.

I jobb f?r studieslutt

Didrik har ikke bare en ettertraktet utdanning ? sl? i bordet med n?r masteroppgaven er levert. Allerede n? har han en jobb der han f?r finpusset og videreutviklet kompetansen sin i praksis hver dag.

Mens han planla mastergraden sin, fikk nemlig en av Didriks medstudenter og gode venner et jobbtilbud fra en oppstartsbedrift som holdt til rett utenfor campus. De trengte noen til ? utvikle maskinl?ringsalgoritmer for ? analysere radarm?linger.

– Kompisen min sa ja til jobben, men sa han trodde jobben var for stor for bare ham, s? plutselig fikk vi jobb begge to. Det har v?rt en veldig spennende og meningsfull jobb, og n? er jeg tilbake p? studiebenken for ? skrive en mastergrad sammen med bedriften min.

Trener algoritmer for milj?et

Startup-bedriften Didrik jobber i er Sensorita, som utvikler l?sninger for ? bedre holde styr p? og gjenvinne avfall. Selskapet har utviklet en sensor som settes p? avfallskonteinere for ? m?le hvor fulle de er, og som blant annet brukes for ? bestille automatiske t?mminger f?r konteineren blir full.

Det gj?r at konteinerne blir hentet p? riktig tidspunkt, noe som sparer b?de tungtrafikk og manuelt arbeid.

– Min jobb er ? ta radarsignalet fra sensoren og finne ut hvor mye avfall signalet representerer. For ? gj?re det, har vi tatt hundretusenvis av radarm?linger sammen med bilder av avfallet, og skrevet inn hvor fulle det ser ut som om konteinerne er basert p? bildene. Denne dataen bruker vi for ? trene en kraftig maskinl?ringsalgoritme, som dermed kan si med ganske god n?yaktighet hvor full en ny konteiner er.

I masteroppgaven sin simulerer Didrik radaren, konteineren og avfallet for ? lage data for andre typer konteinere enn de har jobbet med til n?.

– Hvis jeg lykkes, kan vi trene algoritmen til ? h?ndtere nye konteinertyper mye raskere og billigere enn i dag, sier Didrik.

Didrik jobber med sensorer som festes p? konteinere. Foto: Sensorita / UiO

Et enormt behov

Joel Wilsson er teknologisjef i Sensorita og Didriks veileder i bedriften. Han sl?r fast at kompetansen fra matematikkstudier ved universitetet kommer til ? bli enda viktigere i ?rene som kommer. 

– Behovet for ansatte som Didrik, med god forst?else av b?de teori og praksis innen maskinl?ring, er enormt. Alle bransjer f?r mer og mer data, og for ? kunne skape verdi av disse dataene trenger vi ? bruke mer maskinl?ring og kunstig intelligens.

Dette gjelder ikke minst for bedrifter som fortsatt befinner seg i startgropen, if?lge Joel.

– Det er ekstra verdifullt for startups som Sensorita ? ha en slik person p? teamet, som kan jobbe selvstendig n?r det trengs, og som kan g? hele veien fra analyse av data til ? sette en maskinl?ringsmodell i produksjon, sier han.

Didrik og veilederen hans, Joel, i bedriften Sensorita. Foto: Aina Louise Haukeland / UiO

Attraktivt for mange arbeidsgivere

Ulrik Skre Fjordholm er professor ved Matematisk institutt p? Universitet i Oslo – og veilederen til Didrik Sten Ingebrigtsen. Han mener at bachelorprogrammet Matematikk: data, modellering og beregninger kommer som et svar p? et konkret behov innen flere samfunnsomr?der.    

– ? kunne behandle store mengder data og beregne disse n?yaktig er attraktivt ogs? utenfor matematikken. Det kan kombineres med fysikk, kjemi og biologi, for ? nevne noen f? eksempler, og da har du en utdanning som er sv?rt anvendelig.  

Selv om Ulrik og hans medprofessorer har som tiln?rming ? utdanne matematikere, er det f? som ender opp med den yrkestittelen. De fleste f?r jobb i n?ringslivet, der de behandler store mengder data, programmerer eller l?ser tekniske oppgaver. Behovet for ? kunne bruke datamaskiner som et verkt?y til ? l?se problemene til en bedrift, vil bare bli st?rre, mener Ulrik.

– Fordelen til de som utdanner seg innen matematikk, er at de vil beherske b?de detaljer og helhetsbildet i jobben sin. ? kunne hoppe fra for eksempel finprogrammering av algoritmer til ? se de store sammenhengene og avdekke ineffektivitet som er vanskelig for andre ? oppdage, er en stor styrke. 

Professoren tror mange vil finne noe de liker ved det nye bachelorprogrammet. Det er ikke engang n?dvendig ? v?re superopptatt av matematikk. Men nysgjerrighet og en viss evne til ? l?se problemer er en fordel, sier han. 

– Med tanke p? livet etter studiene, er Matematikk: data, modellering og beregninger et veldig trygt valg. Du utdanner deg innenfor noe det vil v?re ettersp?rsel etter i fremtiden, og du utdanner deg bredt. Jeg blir stadig overrasket over ? se hvilke jobber studentene v?re har f?tt.

L?ser reelle problemer

I ?r er det fire og et halvt ?r siden Didrik startet p? matematikkstudiene i Oslo. Med en mastergrad innen n?r rekkevidde, angrer han ikke p? valget.  

– Det som har overrasket meg mest, tror jeg, er hvor g?y dette puslespillet er helt i seg selv.

Likevel er det h?yst reelle problemer som st?r i fokus i bachelorprogrammet Matematikk: data, modellering og beregninger.

Maskinl?ringsalgoritmer kan for eksempel avdekke kreft p? et tidlig stadium, og matematisk modellering kan forutsi spredningen av en tsunami, mens spredningen av en ny smittsom sykdom kan simuleres med en kombinasjon av kunnskap og data.

– Det aller beste med ? holde p? med matematikk i dag, er f?lelsen av ? st? p? skuldrene til titalls generasjoner matematikere som har skapt et utrolig rikt og bredt fagfelt – samtidig som den historisk sett helt utenkelige mengden regnekraft vi har tilgjengelig n?, gir enorme muligheter, sier Didrik.

– Den delen av faget jeg holder mest p? med, er numeriske beregninger. Feltet har ved hjelp av superdatamaskiner og kunstig intelligens klart ? gj?re det forrige generasjon med ordentlig dyktige mattenerder bare kunne dr?mme om. ? holde p? med matematikk p? kraftige datamaskiner, er som ? v?re en superhelt.

Les mer om studieprogrammet Matematikk: data, modellering og beregninger

 

Navn: Didrik Sten Ingebrigtsen

Relevant studieprogram: Matematikk: data, modellering og beregninger.

Didrik studerer Computational Science: Applied Mathematics and Risk Analysis – et av flere masterprogrammer ved UiO studentene kan s?ke seg til etter en bachelor i Matematikk: data, modellering og beregninger.

Publisert 26. jan. 2024 13:30 - Sist endret 22. feb. 2024 12:23