– Enormt behov for kompetansen til Didrik (29)

– Bachelorprogrammet passer deg som liker matematikk, og som vil forstå både det og statistikk ganske grundig, men som også blir veldig motivert av å bruke den kunnskapen til å løse praktiske problemer.

Det sier Didrik Sten Ingebrigtsen, som i snart fem år har studert ved Matematisk institutt ved Universitetet i Oslo. I disse dager jobber han med masteroppgaven sin i samarbeid med den Oslo-baserte startupen Sensorita, der han har fått fast jobb.   

– Matematikk på universitetsnivå krever tålmodighet, men det er et utrolig givende fagområde! Du setter puslespillbrikke etter puslespillbrikke sammen for å forstå stadig mer, og du får hundrevis av små og store aha-øyeblikk i løpet av studieløpet.

I jobb før studieslutt

Didrik har ikke bare en ettertraktet utdanning å slå i bordet med når masteroppgaven er levert. Allerede nå har han en jobb der han får 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 å utvikle maskinlæringsalgoritmer for å analysere radarmålinger.

– Kompisen min sa ja til jobben, men sa han trodde jobben var for stor for bare ham, så plutselig fikk vi jobb begge to. Det har vært en veldig spennende og meningsfull jobb, og nå er jeg tilbake på studiebenken for å skrive en mastergrad sammen med bedriften min.

Trener algoritmer for miljøet

Startup-bedriften Didrik jobber i er Sensorita, som utvikler løsninger for å bedre holde styr på og gjenvinne avfall. Selskapet har utviklet en sensor som settes på avfallskonteinere for å måle hvor fulle de er, og som blant annet brukes for å bestille automatiske tømminger før konteineren blir full.

Det gjør at konteinerne blir hentet på riktig tidspunkt, noe som sparer både tungtrafikk og manuelt arbeid.

– Min jobb er å ta radarsignalet fra sensoren og finne ut hvor mye avfall signalet representerer. For å gjøre det, har vi tatt hundretusenvis av radarmålinger sammen med bilder av avfallet, og skrevet inn hvor fulle det ser ut som om konteinerne er basert på bildene. Denne dataen bruker vi for å trene en kraftig maskinlæringsalgoritme, som dermed kan si med ganske god nøyaktighet hvor full en ny konteiner er.

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

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

Et enormt behov

Joel Wilsson er teknologisjef i Sensorita og Didriks veileder i bedriften. Han slår fast at kompetansen fra matematikkstudier ved universitetet kommer til å bli enda viktigere i årene som kommer. 

– Behovet for ansatte som Didrik, med god forståelse av både teori og praksis innen maskinlæring, er enormt. Alle bransjer får mer og mer data, og for å kunne skape verdi av disse dataene trenger vi å bruke mer maskinlæring og kunstig intelligens.

Dette gjelder ikke minst for bedrifter som fortsatt befinner seg i startgropen, ifølge Joel.

– Det er ekstra verdifullt for startups som Sensorita å ha en slik person på teamet, som kan jobbe selvstendig når det trengs, og som kan gå hele veien fra analyse av data til å sette en maskinlæringsmodell i produksjon, sier han.

Attraktivt for mange arbeidsgivere

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

– Å kunne behandle store mengder data og beregne disse nøyaktig er attraktivt også utenfor matematikken. Det kan kombineres med fysikk, kjemi og biologi, for å nevne noen få eksempler, og da har du en utdanning som er svært anvendelig.  

Selv om Ulrik og hans medprofessorer har som tilnærming å utdanne matematikere, er det få som ender opp med den yrkestittelen. De fleste får jobb i næringslivet, der de behandler store mengder data, programmerer eller løser tekniske oppgaver. Behovet for å kunne bruke datamaskiner som et verktøy til å løse problemene til en bedrift, vil bare bli større, mener Ulrik.

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

Professoren tror mange vil finne noe de liker ved det nye bachelorprogrammet. Det er ikke engang nødvendig å være superopptatt av matematikk. Men nysgjerrighet og en viss evne til å løse problemer er en fordel, sier han. 

– Med tanke på livet etter studiene, er Matematikk: data, modellering og beregninger et veldig trygt valg. Du utdanner deg innenfor noe det vil være etterspørsel etter i fremtiden, og du utdanner deg bredt. Jeg blir stadig overrasket over å se hvilke jobber studentene våre har fått.

Løser reelle problemer

I år er det fire og et halvt år siden Didrik startet på matematikkstudiene i Oslo. Med en mastergrad innen nær rekkevidde, angrer han ikke på valget.  

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

Likevel er det høyst reelle problemer som står i fokus i bachelorprogrammet Matematikk: data, modellering og beregninger.

Maskinlæringsalgoritmer kan for eksempel avdekke kreft på 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 å holde på med matematikk i dag, er følelsen av å stå på 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 nå, gir enorme muligheter, sier Didrik.

– Den delen av faget jeg holder mest på med, er numeriske beregninger. Feltet har ved hjelp av superdatamaskiner og kunstig intelligens klart å gjøre det forrige generasjon med ordentlig dyktige mattenerder bare kunne drømme om. Å holde på med matematikk på kraftige datamaskiner, er som å være en superhelt.

Les mer om studieprogrammet Matematikk: data, modellering og beregninger