Podelitev nagrade Zlati Znak Jožefa Stefana
Ob obletnici rojstva Jožefa Stefana (24. marec) so v okviru Stefanovih dni na Institutu Jožefa Stefana /IJS/ slovesno podelili že triindvajseto leto zapored nagrade Zlati znak Jožefa Stefana. Letošnja dobitnika sta dr. Aljaž Godec in dr. Erik Štrumbelj.
Nagrado na IJS podeljujejo avtorjem, ki so doma ali v tujini dosegli najodmevnejše doktorate, a podeljene v Sloveniji v preteklih treh letih iz naravoslovno-matematičnih, tehniških ved in ved o življenju. Odbor, ki ga sestavljajo ugledni znanstveniki , odloča o izbiri kandidatov za podelitev zlatega znaka na podlagi javnega razpisa. S priznanji Jožefa Stefana želijo spodbuditi mlade ljudi k še večji zavzetosti na znanstvenoraziskovalnem področju, kar je tudi svojevrsten poziv odgovornim ljudem v gospodarstvu, da to znanje čim učinkoviteje uporabijo.
Podelitev je z nagovorom uvedel prof. dr. Jadran Lenarčič, direktor IJS, ki je v poudarkih, vrednih temeljitega razmisleka, opozoril na vse slabše razmere v znanosti, kar ne vliva optimizma mladim znanstvenikom, ki so na začetku karierne poti. Z obilico vrhunskega znanja, z zagnanostjo v raziskovalnem delu bodo pač iskali svoje mesto tam, kjer jih bodo znali sprejeti in ceniti njihov možganski potencial.
Dr Aljaž Godec, mag. farm., je na Fakulteti za matematiko in fiziko Univerze v Ljubljani marca 2012 zagovarjal doktorsko delo s področja fizike na temo VEČDELČNE KORELACIJE PRI HIDROFOBNIH INTERAKCIJAH. Po dokončanju dodiplomskega študija farmacije je namreč opravil doktorski študij na Oddelku za fiziko. Njegova doktorska disertacija posega na področje mikroskopske slike hidrofobne interakcije, ki je izjemnega pomena pri razumevanju procesov v molekularni biofiziki.
Doc. Dr. Erik Štrumbelj je doktoriral na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani. Njegovo doktorsko delo UČINKOVITA RAZLAGA NAPOVEDI KLASIFIKACIJSKIH IN REGRESIJSKIH MODELOV spada na področje strojnega učenja, rešuje pa problem ocenjevanja prispevka posameznih vhodnih spremenljivk v napovednih modelih in njihovih napovedih. Avtor sam in tudi drugi avtorji so metode, ki izhajajo iz njegovega doktorskega dela, kot orodje uporabili pri različnih praktičnih aplikacijah strojnega učenja: napovedovanju ponovitve raka dojke, diagnozi bolezni srca in ožilja, napovedovanju poslovnih izidov, napovedovanju največje strižne sile na steni žile in razlagi napovednih modelov za podatkovne tokove.
Foto & video: Igor Domijan
