Развивање модели за машинско учење и автоматско проценување на ризикот од компликации кај болни од дијабетес мелитус тип 2, како и истражување прототипи на модели за когнитивно-нарушувачки заболувања, како што е Алцхајмеровата болест, се дел од истражувачката дејност на д-р Мартин Павловски, 30-годишен македонски научник во областа на компјутерските науки, кој веќе осма година работи на научни проекти во САД.

Неговиот просек од 4,0 на докторските студии, нивното завршување за помалку од четири години (во САД во просек траат пет до шест години) и многубројните награди што ги има добиено во текот на школувањето му беа препорака да се вработи во корпорацијата „Јаху“, каде што е ангажиран за да развива системи за машинско учење и за вештачка интелигенција.

– Непосредно пред завршувањето на докторските студии, добив понуда за работа како научник во истражувачкиот оддел на „Јаху“. Понудата ја прифатив и се преселив во Калифорнија. Поминав и две практики во истражувачкиот оддел на компанијата. Во „Јаху“ сега сум среќен што имам привилегија да бидам дел од средина во која можам секојдневно да учам, осознавам и професионално да растам – вели Павловски.

Мартин во моментов работи на методологии со кои учествува на меѓународни конференции, а некои од нив се и патентирани. Кажано со стручен јазик, развива „податочни модели засновани на машинско учење за таргетирање на корисничките интереси“, односно „интелигентни системи за обработка на текст, со цел автоматско агрегирање и усогласување на информации од различни интернет извори“.

– Засега продолжувам да работам на тековните проекти со тимот во Јаху, каде што активно објавуваме научни трудови и патенти, но секако академската работа е нешто што останува моја пасија поради што и понатаму соработувам со истражувачи од академскиот свет – вели Павловски.

Академската приказна му почнува на ФИНКИ и во МАНУ

Неговата академска приказна почнува на ФИНКИ, насока информатика и компјутерско инженерство. Набргу станува стипендист на Министерството за образование и наука како дел од групата најдобри студенти на Факултетот. Студиите ги завршува со просек 9,68, а здружението за ЕТАИ (електроника, телекомуникации, автоматика и информатика) му доделува награда за најдобар дипломски труд. На трите летни практики во компанијата „Асеко СЕЕ“ во Скопје за време на студиите ги зајакнува техничките вештини за развој на информациски системи. По дипломирањето се вработува во компанијата „NI-TEKNA“, каде што се надградува преку истражувања на системи засновани на компјутерска визија (препознавање објекти со помош на сензори за движење и препознавање на лица во дигитални фотографии). Уште како студент волонтира во Истражувачкиот центар за компјутерски науки и информатички технологии при МАНУ на сугестија на проф. д-р Ласко Баснарков. Таму соработува и со академик д-р Љупчо Коцарев, кој во тоа време го води и Центарот за компјутерски науки при МАНУ.

– Овој период беше клучен за мене, бидејќи во овој центар се запознав со новините во научната литература, како и со фазите на едно научно истражување. Како млад истражувач во МАНУ, летото 2016-та, на конференција во Белград, на која студенти и млади научници од регионот ги презентираа своите истражувања, се запознав со професор од САД, кој трагаше по истражувачи за неговата лабораторија за аналитика на податоци и биомедицинска информатика на универзитетот Темпл во Филаделфија, во Пенсилванија. Добив понуда да работам привремено во неговата лабораторија како гостин-истражувач, првично, во период од шест месеци, кој потоа беше продолжен за дополнителни шест месеци – вели Павловски.

Од Пенсилванија во Калифорнија

Младиот Павловски решава да остане во САД за да го надгради своето образование. Во Филаделфија аплицира на Универзитетот Темпл за постдипломски студии.

– Бев примен на комбинираните постдипломски студии, односно во еден циклус да ги изучувам наставните програми за магистерски и докторски студии заедно, за што добив целосна стипендија од Универзитетот. Во рамките на таквите студии, студентите активно се занимаваат со научноистражувачка работа и можат да ги објават резултатите од нивните истражувања во меѓународни списанија и на меѓународни конференции. Првите две години претежно слушав предавања и полагав испити додека не станав кандидат за докторанд. По положувањето на предметите, се квалификував за остатокот од студиите што беше фокусиран на научноистражувачка работа – се потсетува Павловски.

Мартин решава самостојно да го истражува развојот на модели за машинско учење од т.н. структурирани податоци.

– За време на студиите, секој докторанд може да работи Универзитетот Темпл како наставен или како истражувачки асистент. Како истражувачки асистент, јас работев на повеќе проекти. Објавив авторски трудови што беа основа за мојата докторска дисертација. Докторските студии, кои во просек траат пет до шест години во САД, ги завршив за помалку од четири години, во голем дел благодарение на искуството и вештините стекнати во МАНУ – вели Павловски.

Неговите проекти биле финансирани од агенции и државни научни институции, меѓу кои и Националната научна фондација на САД, Истражувачката лабораторија на воздухопловните сили на САД и Министерството за енергетика на САД.

– Освен државните, работев и на заеднички проекти со компанијата „IQVIA“, која е на листата на првите 500 најголеми американски компании според бизнис-магазинот „Форчн“ – нагласува Мартин.

Добитник на неколку награди во САД

Добитник е на награда за истражување во рана кариера во рамките на научноистражувачките работилници на Националната научна фондација на САД.

– Во текот на студиите, заедно со неколку колеги од истата компјутерска лабораторија добивме награда за најдобар студентски научен труд на 16-тата меѓународна конференција за примена и иновации во вештачката интелигенција. Во последната година на постдипломските студии ја добив наградата за најдобар истражувачки асистент во рамките на одделот за компјутерски науки, доделена од колеџот за наука и технологија при Универзитетот Темпл – вели Павловски.

Што е, всушност, машинско учење и вештачка интелигенција?

Машинското учење и вештачката интелигенција се две тесно поврзани области во компјутерските науки што се занимаваат со создавање на системи способни да учат и да донесуваат одлуки со минимална или без човечка интервенција. Машинско учење е гранка на вештачката интелигенција која им овозможува на машините да учат од податоци и да се подобруваат со времето без да бидат експлицитно програмирани за секоја задача.

Од друга страна, вештачката интелигенција е поширока научна дисциплина, која се стреми кон создавање на системи што би можеле да изведуваат задачи што обично бараат човечка интелигенција. Овие системи опфаќаат задачи, какви што се разбирање на јазици, препознавање на говор, препознавање на лица во дигитални фотографии, автоматско расудување и слично. Вештачката интелигенција се користи во многу апликации, какви што се автономни возила, персонализирани препораки на интернет, системи за автоматско препознавање на говор и интелигентни асистенти.

Машинското учење и вештачката интелигенција имаат потенцијал значително да го трансформираат начинот на кој работиме, учиме и ја користиме технологијата, правејќи ги машините поспособни да се справат со сложени задачи.