In 2018 werden zeven BIGMATH PhD-beurzen verdeeld aan vier Europese Universiteiten. De Italiaanse Greta Malaspina was een van de gelukkigen die door de selectie kwam. Ze voert haar onderzoek deels uit bij Sioux onder begeleiding van Lense Swaenen, technology manager bij het Mathware Competence Centre van Sioux. ‘Dit is een prachtige manier om onze relatie met de academische wereld te verdiepen, kennis op te doen en Greta te helpen in haar research en carrière.’
BIGMATH - “Big Data Challenges for Mathematics” valt onder het Marie Curie European Industrial Doctorate subsidieprogramma. Dit stimuleert PhD-kandidaten hun skills verder te ontwikkelen binnen het bedrijfsleven. Europa wil zo onder andere bijdragen aan het behouden van talentvolle wetenschappers en het genereren en implementeren van waardevolle kennis. Excelleren ‘Ik ben ontzettend trots op onze deelname aan BIGMATH’, stelt Natasa Krejic, professor Numeral Mathematics aan de Universiteit van Novi Sad in Servië. ‘Minder dan tien procent van de projectvoorstellen wordt door Europa beloond met funding. De combinatie van excelleren in academische vaardigheden en een uitdagende onderzoeksvraag staat voorop. De samenwerking met een relevant bedrijf is daarmee cruciaal. Dat we bij Sioux uitkwamen is geen toeval. Wij kennen de hoogwaardige wiskundeafdeling al lang via de Technische Universiteit Eindhoven. En er is nog iets waar ik heel blij van word. Het BIGMATH-project onderscheidt zich door het hoge aandeel vrouwelijke wetenschappers dat eraan werkt: maar liefst vijf van de zeven PhD-kandidaten en een gelijke verhouding bij de academische begeleiders.’
Waar steeds grotere uitdagingen worden opgelost met alsmaar complexere technologie, groeit het belang van big data-toepassingen. Ze worden in toenemende mate ingezet bij uiteenlopende opgaven zoals het creëren van maximale efficiency in logistieke processen, voorraadbeheer en Computer Generated Imaging. Swaenen: ‘Big data is ook onlosmakelijk verbonden met de opkomst van industrie 4.0. Automatisering en connectivity vormen de backbone van productieprocessen, machines en applicaties van de toekomst. Er zijn inmiddels sensoren die meer dan 1000 kleuren onderscheiden. Zelfs bij het analyseren van een kleine afbeelding, bijvoorbeeld afkomstig van een elektronenmicroscoop, heb je het dan al over het verzamelen en verwerken van een enorme hoeveelheid gegevens. Zo zijn er nog ontelbare andere voorbeelden te noemen - onder andere op het gebied van machinecontrole en testing - waarbij optimalisatie met behulp van bigdatawiskunde het verschil maakt in de hightech. Daarom investeert Sioux volop in dit werkveld. Samenwerken met kennisinstellingen is voor ons een van de manieren om verdiepingsslagen te maken.’
Greta Malaspina haalde haar master wiskunde aan de Universiteit van Florence. De komende drie jaar werkt ze aan het BIGMATH-onderzoek dat haar haar PhD moet opleveren. Ze ging kortgeleden aan de slag bij Sioux. Haar focus ligt op een lopend project voor het Kadaster. ‘De Nederlandse kadastrale kaarten - zo’n vijf miljoen stuks - zijn handmatig gemaakte schetsen. Ze bevatten allerhande elementen zoals cijfers, lijnen en tekst. Tot nu toe lag de uitdaging voor Sioux vooral in het automatisch herkennen, analyseren en digitaliseren van afzonderlijke kaarten. Een huidige/ toekomstige uitdaging is om al deze miljoenen kaarten aan elkaar te plakken; een wiskundig optimalisatieprobleem met ongeveer 1 miljard variabelen. Dat is heel ingewikkeld en bij uitstek het domein van bigdatawiskunde. Voor mij is deze case dan ook bijzonder interessant als kapstok voor mijn onderzoek. Tegelijkertijd is het boeiend om eens buiten de academische wereld te werken, in een bedrijfsmatige cultuur met een heel ander soort mensen. Tot nu toe bevalt dat uitstekend.’
Gezien de grote en complexe opgave die Malaspina voorligt, is de vraag gerechtvaardigd wanneer haar werk succesvol mag worden genoemd. Haar promotor Krejic geeft hierop een helder antwoord: ‘Greta is door een bijzonder grondige selectie gegaan. Over haar vaardigheden en passie bestaat geen twijfel. Hetzelfde geldt voor de kwaliteiten van Sioux. De samenwerking verloopt prettig en we leggen de lat hoog vanuit een gedeeld belang. Maar een PhD is niet niks. We verwachten een gedegen nieuwe theorie en methodiek, in de wetenschap dat algemene bigdatawiskunde toepasbaar is voor allerhande specifieke problematiek.’ ‘Tegelijkertijd is het mooi wanneer Greta ook daadwerkelijk een wezenlijke bijdrage levert aan ons Kadaster-project’, vult Swaenen aan. ‘Misschien is de klik wel zo goed dat ze hier uiteindelijk blijft, dat zou natuurlijk helemaal fantastisch zijn.’
