Kasper Green Larsen udnævnt til professor

• Af:
  
• John Nyberg

Da Kasper Green Larsen tilbage i 2008 startede med at læse Datalogi ved AU havde han en ide om at studiet skulle bruges til praktisk programmering på arbejdsmarkedet, men forskning og teori endte med at blive hans passion og i dag er han internationalt anerkendt for sine forskningsresultater.

Som bare 26-årig fik han et gennembrud, da han var i stand til matematisk at udregne, hvor hurtig og effektiv en søgning i en database kan blive – også selv om computere bliver hurtigere og hurtigere med tiden. Kasper Green Larsens forskning beviste at der er et loft for hvor hurtigt man kan søge, og at det loft ikke er til at gennembryde. Dermed kunne store virksomheder - som eksempelvis Google - ganske enkelt stoppe med at forbedre databaser, forudsat at de havde nået den matematiske grænse, og dermed bruge kræfterne på noget andet. Forskningen blev udført i forskningsgruppen Algorithms, Data Structures & Foundations of Machine Learning – selvsamme forskningsgruppe, som han i dag er leder af. Kasper Green Larsens forskning antager både praktisk og teoretisk form, og resultaterne danner grundlag for forskning i mange andre grene af datalogien. I sin forskning har Kasper især fokuseret på, hvordan man optimerer algoritmer, og ikke mindst på, hvordan man finder den endegyldigt bedste algoritme.          

Annonce - artiklen fortsætter under banneret

Aktuelt er hans fokus på et emne, der har bred bevågenhed. For det, der på Institut for Datalogi hedder Foundations of Machine Learning, bliver af mange kaldt Kunstig Intelligens. Og for Kasper Green Larsen er det dragende, at man ganske enkelt ikke kan forklare, hvorfor neurale netværk til eksempelvis billedgenkendelse virker så godt, som det gør. De gængse formler kan simpelthen ikke give et svar:

"For praktikerne ude i virksomhederne er det jo skønt, at det fungerer, men for en teoretiker som mig er det vildt spændende at finde ud af hvorfor det fungerer," siger Kasper Green Larsen.