Tiskane izdaje
Šestindvajsetletna Marinka Žitnik je doktorirala iz računalništva na ljubljanski Fakulteti za računalništvo in informatiko (FRI). Zdaj je v Kaliforniji, kjer je postdoktorska raziskovalka na priznani stanfordski univerzi. Ukvarja se s tehnikami matematičnega modeliranja, umetne inteligence, strojnega učenja, odkrivanjem znanj iz podatkov in verjetnostno numeriko.
Po končani osnovni šoli ste se vpisali na elektrotehniško-računalniško strokovno šolo in gimnazijo Vegova. Kako to? Ste imeli že izoblikovane poklicne želje?
Zaradi odličnega uspeha bi se lahko vpisala na katerokoli gimnazijo. Moja prva želja je bila sicer študij medicine, ampak ne prenašam prav dobro krvi (smeh), zato je pri vpisu na Vegovo odločilo to, da me je zelo zanimala tudi matematika in s tem povezano računalništvo. Vegovo je obiskoval moj dve leti starejši brat, ki je imel s šolo zelo dobre izkušnje. Z gimnazijskim programom sem tako dobila veliko splošnega znanja, ki je bilo potrebno za maturitetni preizkus, hkrati pa sem se že usmerila v bolj tehniško-naravoslovne vede.
Kakšne spomine imate na srednjo šolo in kako vas je ta pripravila na študij?
Imeli smo več predmetov, pri katerih smo se seznanili z računalništvom; od programiranja do spoznavanja podatkovnih baz in informacijskih sistemov. V srednji šoli, kjer sem bila tako kot v osnovni šoli dobra tudi na različnih tekmovanjih iz naravoslovnih predmetov, je dozorela želja po vpisu na fakulteto; odločala sem se med računalništvom in matematiko ter na koncu izbrala interdisciplinarni študij na obeh fakultetah.
Da sem pred tem obiskovala strokovno gimnazijo, je bilo zelo dobro sploh v prvih letnikih študija, ker so se nekatere vsebine prekrivale s tem, kar smo se učili v srednji šoli. Predvsem pa sem imela dober vpogled v to, kaj vse obsega računalništvo kot znanstvena disciplina.
Ste mlada raziskovalka. Kako bi opisali področje, s katerim se ukvarjate?
Ukvarjam se s strojnim učenjem in z njegovo uporabo za reševanje zanimivih problemov na področju biologije in medicine. V zadnjih letih količina in raznolikost bioloških podatkov naraščata izjemno hitro, kar poraja številne nove izzive za obdelavo zbranih podatkov in iskanje značilnih vzorcev v njih. Če proučujemo neko bolezen, denimo, raka, nas lahko zanima, kateri so tisti geni, katerih okvare, npr. mutacije, vplivajo na razvoj bolezni, in predvsem kateri pristopi zdravljenja so za določenega pacienta najbolj učinkoviti ter povzročajo čim manj nezaželenih stranskih učinkov.
Moje področje je razvoj algoritmov, ki iščejo vzorce v velikih količinah podatkov in zgradijo napovedne modele, ki nam nato koristijo na primer pri napovedovanju najbolj učinkovitih metod zdravljenja ali pri načrtovanju nadaljnjih bioloških poskusov. V Laboratoriju za bioinformatiko na FRI, kjer sem delovala kot mlada raziskovalka med doktorskim študijem, smo pred kratkim skupaj z ameriškimi sodelavci iz Houstona opravili raziskavo mehanizmov bakterijske rezistence. Razvili smo tehnike podatkovnega rudarjenja, ki gradijo napovedne modele z obravnavo mnogoterih bioloških podatkov, in napovedali devet kandidatnih rezistenčnih genov.
Biologi so na osnovi naših napovedi opravili poskuse in jih potrdili kar osem. To pomeni, da so bile napovedi naših modelov izjemno točne. Pomembno je, da smo za to odkritje potrebovali le razvoj novega algoritma in dober mesec laboratorijskih poskusov, medtem ko so znanstveniki za določitev začetnih genov potrebovali več let in veliko denarja.
Trenutno ste v akademskih vodah. Imate željo, da bi bili kdaj tudi del kakega podjetja ali korporacije?
Po srcu sem raziskovalka, a sem zelo vesela, če se nek računski postopek – rezultat raziskovalnega dela – dejansko uporablja, in ne ostane le objavljen znanstveni članek. Vsaka uporaba metode, ki jo razvijem, se mi zdi zelo zanimiva, saj k temu raziskovalci tudi težimo; da z znanjem, ki ga imamo, vplivamo na okolico, rešujemo probleme, izboljšamo svet.
Aplikativnost je pomembna tudi zato, da raziskovanje prizemljimo – da se zavedamo, kateri so aktualni problemi in izzivi. Puščam odprte možnosti za sodelovanje z industrijo ali različnimi podjetji, ki so bolj raziskovalno usmerjena. Bioinformatika in računska biologija sta razmeroma mladi področji, zato so tovrstna znanja za zdaj precej zaželena in iskana tako v raziskovalnem kot tudi v poslovnem okolju, a za zdaj ostajam v raziskovalnih vodah.
Računalništvo je še vedno bolj moška domena, kako bi lahko več deklet navdušili za to področje?
Nesorazmerje je pogosto omenjeno, a zdi se mi, da se veliko dela na tem, da bi več deklet navdušili nad tehniko in računalništvom. Na FRI imajo vsako leto precej programov, ki so namenjeni popularizaciji računalništva med dekleti kot tudi osnovnošolci in srednješolci nasploh. Zelo odmevna je bila enodnevna delavnica učenja izdelave spletne aplikacije za dekleta Django Girls.
Tudi sama se zavzemam za večji delež žensk na tem področju in zato sodelujem v mednarodnem odboru za promocijo računalništva med dekleti in za promocijo inovacij nasploh, ki ga je ustanovil Google. Treba pa je računalništvo in tehniko, izjemno zanimivi in široko uporabni področji, mladim predstaviti že dovolj zgodaj. Sama sem se v teh vodah vedno počutila enakovredno z moškimi in verjamem, da bo sčasoma v naravoslovju več žensk.
Kaj še radi počnete v življenju v prostem času, ali je tudi ta prepleten z vašim raziskovalnim delom?
Raziskovalno delo mi je v veliko veselje in nanj ne gledam v strogem pomenu besede, ampak kot na nekaj, kar lahko poteši mojo radovednost po učenju in spoznavanju novega. Mislim, da je treba razbiti stereotipe o nedružabnih in čudnih znanstvenikih, saj smo raziskovalci čisto navadni ljudje, ki nas delo, ki ga opravljamo, zelo zanima, zato ni omejeno na osem ur na dan; nove ideje in zamisli pridejo lahko kadarkoli, tudi na sprehodu.
