André Brodtkorb

«Jeg vil jobbe for utdanning på alle plan. Det er selve bærebjelken i kunnskapssamfunnet vårt, og jeg brenner spesielt for realfagene»

Kort fortalt – hva forsker du på?

Jeg forsker på hvordan datamaskiner kan brukes til å regne raskt og effektivt. Jeg har blant annet jobbet med spredning av vulkansk aske og radioaktive isotoper i atmosfæren; simulering av flom og tsunamier; og oppsprekking av fjell knyttet til f.eks. geotermisk energi. Det jeg typisk gjør er å bruke kunnskap om matematikk, fysikk og ikke minst informatikk til å løse faktiske problemer. I skjæringen mellom disse feltene finnes det mange spennende utfordringer, og det mest givende jeg vet er å finne en lur måte å regne på – som ofte da er raskere eller mer nøyaktig enn før. For eksempel har jeg laget en fremgangsmåte for å beregne utslipp fra en vulkan basert på satellittbilder av askeskyer. Mens en tidligere metode krevde en superdatamaskin med bortimot 200 gigabyte minne kan den nye metoden kjøre på en helt vanlig laptop – og til og med løse problemet raskere.

Hva er de mest spennende problemstillingene innenfor ditt fagfelt?

Det er utrolig gøy å jobbe med beregningsvitenskap, for kunnskapen jeg har kan benyttes i mange forskjellige anvendelsesområder. Jeg har jobbet veldig mye med blant annet flomsimulering, og akkurat nå så er jeg medveileder for en doktorgradstipendiat som studerer hvordan tsunamier dannes fra jordskred som treffer vann. Vi klarer ikke simulere hva som skjer idet skredet treffer vannet godt nok i dag, og det påvirker igjen hvor nøyaktig vi kan simulere selve tsunamien. Målet med prosjektet er å lage ny matematikk som kan beskrive fysikken idet skredet treffer vannet – og så bruke grafikkort til å simulere dette raskt nok til at det kan brukes operasjonelt. Doktorgradsprosjektet er igjen del av et internasjonalt prosjekt som jobber med vindenergi til havs, som viser hvordan ny matematikk kan ha umiddelbare praktiske anvendelser.

Et annet spennende tema er selvfølgelig hvordan KI kan brukes i tospann sammen med tradisjonell beregningsvitenskap. I tradisjonell beregningsvitenskap så bruker man matte- og fysikk-kunnskapen man har om problemet til å løse det (f.eks. at en pendel påvirkes av gravitasjonskraften og luftfriksjon). En smart kombinasjon av tankegodset fra KI-metoder koblet med tradisjonelle metoder tror jeg har stort potensiale, og det har vært mange store fremskritt innen dette allerede.

Hvorfor og hvordan ble du interessert i ditt forskningfelt?

Datamaskiner har vært del av mitt liv så lenge jeg kan huske. Da jeg vokste opp hadde moren min investert i en datamaskin fra IBM, med to 5 ¼ toms diskettstasjoner og DOS som operativsystem. Jeg spilte «beast», «alley cat», «paperboy», «California games», «stunts», og andre dataspill på den. Da jeg gikk på videregående lærte jeg meg å programmere kalkulatoren av nysgjerrighet, og litt senere lærte jeg meg programmeringsspråket «Perl». Da jeg skulle studere valgte jeg litt tilfeldig noe som den gang het «teknisk programvare». Det er flaut å si, men jeg var en elendig student i starten, og det var først da jeg kom til masteroppgaven at jeg tok meg sammen og brukte tid på studiene. Da hadde jeg en inspirerende veileder, og jeg var del av en gjeng på 5-6 studenter med liknende oppgaver som satt i Avdeling for anvendt matematikk ved SINTEF i Oslo. Vi masterstudenter ble involvert i forskningen og miljøet på en veldig god måte, og det var nok der min interesse for forskning fikk spire. Men når jeg ser tilbake er det egentlig mye tilfeldigheter: jeg kunne kanskje ha endt opp som biolog eller treskjærer om ting hadde vært litt annerledes.

Hvordan ser din forskerhverdag ut?

Min forskning ser nok ganske kjedelig ut, sett fra utsiden, siden jeg stort sett enten sitter med penn og papir eller foran datamaskinen og skriver dataprogrammer eller artikler. Hverdagen er for tiden preget av «tidsklemma» som alle småbarnsforeldre står i. Jeg starter dagen tidlig med kaffe mens jeg lager matpakke til småbarna. Etter en kjapp frokost sykler jeg og leverer i barnehagen så jeg rekker være på jobb (noen ganger) før 8. Timen fra 8 til 9 er den mest effektive timen jeg har i løpet av dagen, for da jobber jeg stort sett uforstyrret.

Det er mange møter og epost jeg må følge opp som instituttleder, men jeg får lagt inn forskning i kalenderen og bruker ofte den tiden effektivt. Kontordagen avsluttes så jeg rekker barnehagen på vei hjem, og jeg har funnet ut at det er perfekt å gjøre litt forskning når barna skal legges! Etter å ha lest for dem og slukket lyset, så er det en ypperlig aktivitet å sitte med laptopen. Barna føler trygghet av at jeg er tilstede, og jeg er samtidig utilgjengelig for «bare en bok til».

Hvilke saker vil du jobbe for gjennom Akademiet for yngre forskere?

Jeg har tre punkter jeg ønsker å jobbe spesielt med gjennom Akademiet for yngre forskere: utdanning og realfagene, politikk og samfunnsdebatten, og akademiet selv.

Jeg er opptatt av hvordan vi kan forvalte kunnskapssamfunnet. Mitt ønske er at kommende generasjoner drømmer mer om å bli lærere, sykepleiere, ingeniører, kunstnere, leger, snekkere og brannmenn og mindre om å bli mote-influenser eller kjendis. I fremtiden vil vi gå tom for mennesker før vi går tom for arbeidsoppgaver som må løses for å opprettholde den skandinaviske velferdsmodellen, og jeg mener all utdanning er godt for samfunnet. Jeg vil derfor jobbe for utdanning, som danner selve grunnmuren for kunnskapssamfunnet vårt. Som realist er jeg spesielt opptatt av realfagene som vi er avhengige av i hele samfunnet.

Videre ønsker jeg å bidra til samfunnsdebatten gjennom kronikker som belyser aktuelle problemstillinger, innlegg på politiske arenaer, og ikke minst innspill til forskningsrådet. Jeg ønsker å bidra til at politiske beslutninger gjøres til fordel for forskningen og kunnskapssamfunnet.

Til slutt har jeg lyst til å jobbe for akademiet for yngre forskere som organisasjon. Jeg mener organisasjonen nyter godt av engasjerte medlemmer som jobber hverandre gode, fremsnakker akademiet, og jobber strategisk sammen til det beste for vitenskapen og samfunnet.