Real-life data hebben sterke algoritmen nodig: Mitra Baratchi ontwerpt ze

Verkeerssensoren, mobiele telefoons, satellieten en zelfs telescopen: het zijn allemaal sensoren die meten wat er op een bepaalde plek op een bepaald moment gebeurt. Dit kan van alles zijn, van methaanconcentraties tot de bewegingen van spelende kinderen op schoolpleinen. Al deze gegevens kunnen ons helpen begrijpen wat er in de echte wereld gebeurt.

Gegevens uit de echte wereld zijn verre van perfect

Veel van die gegevens zijn complex. Als computerwetenschapper ontwerpt Mitra Baratchi algoritmen die data beter kunnen gebruiken. Bij het verwerken van deze gegevens ontstaan ​​allerlei problemen, legt hij uit.

Mitra Baratchi ontwerpt algoritmen die beter met complexe en imperfecte data kunnen omgaan.

Het kan zijn dat er gegevens ontbreken, bijvoorbeeld omdat de sensor defect is. Of u wilt databronnen van verschillende kwaliteit combineren. Gegevens uit de echte wereld zijn verre van perfect. Baratchi: ‘Ik probeer al deze uitdagingen automatisch aan te pakken. We willen algoritmen die eenvoudig modellen kunnen maken voor vergelijkbare datasets, in plaats van gebruikers te vragen voor elke dataset afzonderlijk een model te maken. Zo beschikken we over allerlei databronnen waar gebruikers veel makkelijker gebruik van kunnen maken.’

Data en kennis zijn twee verschillende dingen

Wie zijn die gebruikers? Baratchi begon steeds meer samen te werken met andere wetenschappers om spatiotemporele gegevens te verzamelen, gegevens die zaken meten die verband houden met ruimte en tijd. Ze beschikken over veel data om problemen aan te pakken, maar niet over de expertise om complexe en imperfecte data optimaal te benutten. Aan de andere kant realiseerde Baratchi zich dat deze gespecialiseerde kennis van wetenschappers essentieel is voor het begrijpen en oplossen van veel problemen. Hij werkt veel samen met milieuwetenschappers en sinds kort ook met astronomen.

Hoe kunnen data helpen bij het nemen van beslissingen?

Baratchi is geïnteresseerd in complexe mondiale uitdagingen, zoals klimaatverandering, en hoe data kunnen helpen bij het nemen van beslissingen. Met bestaande algoritmen kunnen we voorspellen wat er in de loop van de tijd gebeurt, op basis van de veronderstelling dat dingen constant zijn en niet onverwachts veranderen. ‘Maar wat wij proberen te doen is anders. We willen kunnen voorspellen hoe mogelijke maatregelen andere processen in een complexe en verbonden wereld kunnen beïnvloeden. “Dit vereist algoritmen die ons een dieper inzicht geven.”

‘Data kunnen een belangrijke rol spelen in ons besluitvormingsproces’

Zullen machines in de toekomst beslissingen voor ons kunnen nemen?

En Baratchi realiseert zich dat dit diepere niveau van begrip heel moeilijk te bereiken is met data alleen, omdat datagedreven kennis vaak andere wetenschappelijke kennis ontbeert. Daarom is er volgens Baratchi geen toekomstscenario waarin machines betrouwbare beslissingen voor ons kunnen nemen. “Er zit altijd een zekere mate van onzekerheid in voorspellingsmodellen.” Data kunnen echter een nog belangrijkere rol spelen in ons besluitvormingsproces dan nu het geval is, zegt Baratchi. “Het kan ons helpen beter te begrijpen wat er gebeurt en wat er daarna zal gebeuren.”