Sjoerd Dirksen benoemd tot hoogleraar Wiskunde voor Datawetenschappen
Structuur in een wereld met steeds meer data
Sjoerd Dirksen is benoemd tot hoogleraar Wiskunde voor Datawetenschappen aan de Universiteit Utrecht. In zijn onderzoek richt hij zich op hoogdimensionale kansrekening en op de wiskunde achter data science. Zo zoekt hij naar structuur in een wereld met steeds grotere hoeveelheden gegevens.
Hoe maak je weersvoorspellingen nauwkeuriger? Kun je algoritmes efficiënter maken? En hoe vind je zo snel mogelijk een speld in een digitale hooiberg? Sjoerd Dirksen vertelt dat het antwoord op die vragen vaak te vinden is met behulp van wiskunde.
Bergen informatie
Dirksen gebruikt wiskundige methoden om concrete vraagstukken aan te pakken. Eén van de centrale vragen in zijn onderzoek is hoe je grote hoeveelheden data op een slimme manier kunt terugbrengen tot iets werkbaars, zonder belangrijke informatie te verliezen. “Stel je een databank voor met miljoenen gegevens over plantensoorten, bijvoorbeeld,” zegt hij. “Hoe meer kenmerken je van elke soort hebt, zoals genetische informatie, hoe moeilijker het wordt om de data snel te vergelijken.”
Slimme samenvatters
Dat proces kan versneld worden met een beetje hulp van de wiskunde. Dirksen: “De oplossing ligt vaak in zogenaamde dimensiereductie: data comprimeren zonder de onderliggende structuur kwijt te raken.” Hiervoor gebruikt hij random matrices, wiskundige constructies die willekeurig zijn, maar in werkelijkheid toch verrassend betrouwbare resultaten opleveren. “Je maakt een nieuwe representatie van je data. Eentje die compacter is, maar toch de belangrijkste eigenschappen behoudt”, legt hij uit. Deze techniek maakt het makkelijker om snel te bepalen welke plantensoort in een databank het meest lijkt op een nieuw binnengekomen soort.
AI begrijpen
De leerstoel Wiskunde voor Datawetenschappen is opgericht om juist dit soort fundamentele wiskundige inzichten uit te diepen en te verbinden met moderne toepassingen als deep learning en kunstmatige intelligentie. “Veel deep learning algoritmes werken goed in de praktijk, maar we weten nog niet precies waarom,” zegt Dirksen. “We onderzoeken of en wanneer ze generaliseren, hoe robuust ze zijn en of ze optimaal leren.” Daarmee raakt zijn werk aan een kernvraag in het debat over AI: hoe transparant en betrouwbaar zijn de systemen die steeds vaker onze beslissingen beïnvloeden?
Veel deep learning algoritmes werken goed in de praktijk, maar we weten nog niet precies waarom
Nauwkeurigere weersvoorspellingen
Ook achter andere computermodellen schuilt een hoop wiskunde. Neem bijvoorbeeld weermodellen, die gebruikt worden om het weer te voorspellen. Dirksen werkt samen met het KNMI, waar hij samen met studenten de weersvoorspellingen nauwkeuriger probeert te maken. Dat doen ze met statistical postprocessing. “Weersystemen zijn chaotisch: kleine verstoringen kunnen grote gevolgen hebben. Deze methode helpt ons om de onzekerheid van weersvoorspellingen beter te kwantificeren en soms zelfs te verkleinen.”
Van energiebedrijven tot forensisch onderzoek
In zijn rol als hoogleraar blijft Dirksen nauw betrokken bij het onderwijs. Hij geeft eerstejaars les in kansrekening, ontwikkelde een vak over machine learning voor wiskundestudenten, en geeft nu aan een nieuwe mastercursus over hoogdimensionale kansrekening. Hij is ook één van de coördinatoren van het UU-brede project AI in Higher Education, dat de risico’s en mogelijkheden van generatieve AI in het onderwijs verkent.
Daarnaast begeleidt hij bachelor- en masterstudenten bij stages en scripties. “Wat ik mooi vind, is dat onze studenten op zoveel verschillende plekken terechtkomen. Van energiebedrijven tot forensisch onderzoek; met een stevige wiskundige basis kun je bijna overal naartoe.”
Cijfers zijn belangrijk, maar zeggen lang niet alles. Wat je leert en hoe je denkt, dát is belangrijk
Meer dan cijfers
Dirksen merkt op dat studenten vaak gefocust zijn op resultaten en cijfers, meer dan op echt leren. “Cijfers zijn belangrijk, maar zeggen lang niet alles. Het zijn momentopnames. Wat je leert en hoe je denkt, dát is belangrijk.” Hij moedigt studenten daarom aan om buiten de gebaande paden te denken. “In Utrecht is er veel ruimte om vakken buiten je opleiding te volgen. Maak daar gebruik van. Het verbreedt je blik en leert je anders denken.”
Over Sjoerd Dirksen
Sjoerd Dirksen (1983) begon zijn studie econometrie aan de Erasmus Universiteit in Rotterdam, maar stapte na zijn bachelor over naar wiskunde in Utrecht, waar hij in 2007 afstudeerde. “Ik zocht meer diepgang, en die vond ik daar”, zegt hij.
Binnen het Mathematisch Instituut vervult hij een brugfunctie tussen klassieke wiskunde en nieuwe technologieën. In samenwerking met collega’s uit de informatica, natuurkunde, elektrotechniek, meteorologie, en economie werkt hij aan vraagstukken die zich niet laten oplossen binnen één discipline.