Matematiske fag

Vinner av NR-prisen 2019/20 Henrik Syversveen-Lie.

Oppgaven beskriver en hierarkisk statistisk modell for romlige retningsdata som for eksempel vindfelt eller havstrømmer. Modellen har en diskret latent klasse som muliggjør romlig segmentering av slike retningsdata. Han utvikler en ny metode for parameterestimering innen dette rammeverket. Gjennom simuleringsstudier viser han at den nye metoden har bedre statistiske egenskaper enn et par andre forslag fra litteraturen. Han gjennomfører videre et inngående anvendt studie av metodikken på satellittdata av havstrømmer og fra numeriske havmodeller. Arbeidet ble publisert i tidsskriftet Spatial Statistics, i 2021.

Lie har vist en eksepsjonell innsikt i statistiske modellering og metodikk. Han er spesielt dyktig til implementere algoritmer på datamaskin, og han kan raskt levere gode løsninger på et matematisk problem, som så utvikles videre. Han skriver lett og svært presist, og har gode evner når det gjelder fremstilling og presentasjon av vitenskapelige arbeider.

Syversveen-Lie har svært gode karakterer fra studiet.

Juryen bestod av Brynjulf Owren og Øyvind Bakke fra IMF.

IKT

Prisen tildeles Amund Tenstad for masteroppgaven "Deep Evolvable-Substrate HyperNEAT: Extending ES-HyperNEAT with Multiple Substrates in an Evolving Topology".
Veileder var Pauline Haddow.

HyperNEAT er en state-of-the-art algoritme for utvikling av storskala nevrale nett for kunstig intelligens ved hjelp av evolusjonære beregninger. Dypere nevrale nett kan gi høyere nøyaktighet i beslutninger, men bare inntil et visst punkt – deretter vil økt dybde gi overtilpasning. En sentral utfordring er derfor å finne optimal dybde og layout for det nevrale nettet. Tenstads masteroppgave har utviklet en ny algoritme for evolusjonær utvikling av nevrale nett, DES-HyperNEAT, som kombinerer positive egenskaper ved flere eksisterende algoritmer. Algoritmen har blitt testet på tre ulike datasett, med lovende resultater i sammenligning med konkurrerende algoritmer.

Tenstad har utført en oppgave av meget høy vanskegrad, hvor han har måttet sette seg inn i mye teori og en rekke kompliserte eksisterende teknikker, hvorpå han har prøvd å kombinere disse på en måte som beholdt flest mulig fordeler og unngikk mest mulig av ulempene. Har har vist stor arbeidsinnsats, teknisk dyktighet og kreativitet. Med basis i masteroppgaven fikk kandidat og hovedveileder publisert en artikkel i konferansen IEEE CEC 2021, som er den internasjonale flaggskipkonferansen innen feltet «evolutionary computing».

Juryen bestod av Anne C. Elster og Guttorm Sindre fra IDI.