A női mentorok szerepe a tudományban is egyre fontosabb - beszélgetés Itilekha Podder kutatónővel

Itilekha Podder hazánkban élő kutatónő, aki mesterséges intelligencia által vezérelt folyamatoptimalizálással és a mesterséges intelligencia ipari alkalmazásaival foglalkozik. Itilekha Hollandiában szerezte meg első MSc diplomáját a Delft University of Technolgy-n, amelyet a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem MSc képzésével egészített ki.

Jelenleg adattudományt és üzletfejlesztést tanul az ELTE-n, az Európai Technológiai Intézet (EIT) Digital és a Robert Bosch Kft. együttműködésében.

Volt olyan gyerekkori élményed, ami miatt ezt a pályát választottad?

Olyan családban nőttem fel, amely értékelte a tanulást és a felfedezést, és mindig arra ösztönöztek, hogy kérdéseket tegyek fel, kísérletezzek és kitaláljam a dolgokat. A kíváncsiság nemcsak a gyerekkorom része volt, hanem formálta is azt. Mindig vonzottak a minták, a logika és a problémamegoldás. A matematika lenyűgözött, mert strukturált módot nyújtott a világ értelmezésére.

A mesterséges intelligencia azért keltette fel az érdeklődésemet, mert egyesítette a logikát az alkalmazkodóképességgel. A problémamegoldás és a strukturált gondolkodás korai szeretete természetesen elvezetett az AI-kutatáshoz, ahol az absztrakt modelleket gyakorlati megoldásokká alakíthattam.

Hogyan kerültél erre a pályára?

Az utam nem volt egyszerű. Mindenképpen a felfedezés, a tanulás és a szerencsés lehetőségek révén alakult. Kezdetben lenyűgözött a szoftverfejlesztés és az automatizálás, de minél többet tanultam az AI-ról, annál inkább felismertem, hogy képes megoldani összetett, valós problémákat az iparágakban. A legjobban az AI interdiszciplináris jellege izgatott, amely nem kizárólag a kódolásról szól, hanem a rendszerek, az adatok és az emberi döntéshozatal megértéséről is.

„A legnagyobb kihívás az volt, hogy elengedjem a kontrollt” – Tenki Dalmával beszélgettünk az Egykutya c. film forgatásáról

Szinte varázslatosnak tűnt az az ötlet, hogy megtaníthatom a gépeket tanulásra, előrejelzésre és optimalizálásra is. Különösen vonzott az AI szerepe az ipari folyamatok optimalizálásában, az egészségügyi fejlesztésekben és a tudományos számítástechnikában, ahol az adatvezérelt megoldások kézzelfogható különbségeket érhetnek el a hatékonyságban, a minőségben, valamint az innovációban.

Volt esetleg olyan ösztöndíjprogram, amely nagy hatással volt rád?

Elnyertem az EIT Digitális Doktori Iskola Ösztöndíját, amely egyedülálló lehetőséget biztosított számomra, hogy az iparág szempontjából releváns AI-kihívásokon dolgozzak. Vezető kutatókkal és iparági szakértőkkel dolgozhatok együtt. Ezenkívül pár évvel ezelőtt hat hónapot tölthettem el az ETH Zürich & Schweizer Paraplegiker-Zentrum kutatójaként, amely hihetetlenül nagy hatással volt rám.

Vérnyomásbecslési modellek kidolgozásán dolgoztam hibrid mélytanulás és teljes körű jelfeldolgozás segítségével gerincvelősérült betegek számára. Megtapasztalhattam, hogy a mesterséges intelligencia hogyan járulhat hozzá az egészségügyhöz és a betegek jólétéhez, ami megerősítette az AI átalakító erejébe vetett hitemet.

Mit szeretsz a legjobban a munkádban?

A legjobban az izgat, hogy a munkám nem csak elméletről szól, hanem gyakorlati megoldások megalkotásáról, amelyek valódi hatást fejtenek ki. Legyen szó egy gyártási folyamat hatékonyságának javításáról vagy az orvosi diagnosztikát segítő mesterséges intelligencia modellek fejlesztéséről, óriási beteljesülést találok abban a tudatban, hogy kutatásaim jelentős előrelépésekhez járulnak hozzá.

Inspiráló fengsuj tippek kreatív energia-válság ellen

Min dolgozol jelenleg?

Jelenleg az ELTE-vel és az EIT Digitális Doktori Iskolával együttműködve a Bosch doktori kutatásában veszek részt. A Robert Bosch Kft.-nél a félvezetőgyártáshoz, a prediktív, vagyis előrejelezhető karbantartáshoz és az ipari érzékelők intelligens kalibrálásához kapcsolódó mesterséges intelligencia témakörrel foglalkozom.

Mit lehet tudni a félvezetőgyártással kapcsolatos mesterséges intelligencia kutatásról?

Mély tanulási módszerekkel, az automatizálás és az Ipar 4.0 elveinek integrálásával kutatásaim hozzájárulnak egy intelligensebb, önoptimalizáló félvezető-gyártási folyamathoz, ami gyorsabbá teszi a gyártást. A félvezetőgyártás ugyanis egy rendkívül összetett és precíz folyamat, amely folyamatos ellenőrzést és optimalizálást igényel.

A mesterséges intelligencia által vezérelve szeretném automatizálni ezt a folyamatot.

Például kifejlesztettem egy automatizált szelettérkép-elemző rendszert, amely egyszerűsíti a gyártási munkafolyamatokat. Egy, a folyamatok monitorozáshoz használt AI-n is dolgoztam, amely segítségével a mérnökök jobban megérthetik a rendszerbetekintést, ezzel lehetővé teszi a termelési stratégiák optimalizálását. Olyan gépi tanulási modelleket fejlesztettem ki, amelyek képesek előre jelezni a berendezések állapotát, megelőzni a váratlan leállásokat és javítani az általános hatékonyságot. Hiszek abban, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt optimalizálás javítja a folyamatok hatékonyságát, így a mérnökök jobban megbízhatnak az AI-vezérelt ajánlásokban.