Pasak Kauno technologijos universiteto Matematikos ir gamtos mokslų fakulteto (KTU MGMF) docento, fizikos krypties studijų programų vadovo Beno Gabrieliaus Urbonavičiaus, fizikas-inžinierius turi unikalių žinių, kurios leidžia laboratorijoje sukurtas inovatyvias technologijas perkelti į realų pasaulį, pradedant nuo įvairių nanomedžiagų, kvantinių kompiuterių ir baigiant vėžio gydimo technologijomis.
– Inžinieriams atitenka pagrindinis vaidmuo kuriant naujas technologijas ir diegiant naujas sistemas verslo ir pramonės sektoriuose. O koks yra būsimo fizikos inžinerijos specialisto vaidmuo? Koks yra jo pranašumas, lyginat su kitų sričių inžinieriais?
– Matome, kad dabartiniai specialistai, nepriklausomai nuo darbinės sferos, turi turėti labai platų spektrą žinių ir įgūdžių, gebėti greitai susiorientuoti neapibrėžtose situacijose ir veikti. Inžinerinės fizikos studijų turinys ir yra nukreiptas į lanksčius specialistus, kurie ras sprendimą net ir kebliausioje situacijoje. Studijų metu KTU studentai gilinsis ne tik į atskiras fizikos šakas, bet išmoks taikyti mašininio mokymo(si) metodus ir kurti matavimo technologijas. Kad tai nebūtų tik „buzzword’ai” – turiu tokį pavyzdį:
Turime išgalvotą įmonę UAB „Tikrai ne KTU duona”, kuriai reikia išspręsti labai specifinę problemą – kiekvieną dieną kepamų batonų brokas sudaro apie 12%, ekonomiškai priimtinas brokas – 2%. Galimas toks sprendimas – batonų išvažiuojančių iš krosnies filmavimas techninės regos priemonėmis (matavimo technologijos), gautų vaizdų apdorojimas naudojant vaizdų analizės algoritmus ir sprendimo priėmimas (mašininis mokymas(is)) apie tai ar batonas iškepęs, galiausiai fizikinių kepimo procesų valdymo algoritmų valdymas ir modifikavimas (taikomoji fizika).
Matyti, kad iš tokio linksmo pavyzdžio (nors batoną tikrai visi esame valgę) nesunku įvertinti, kad tokios ir panašios situacijos gamyboje susidaro gan dažnai. Klasikiniu požiūriu, tokiai kompleksinei problemai spręsti reikėtų 3 specialistų iš kiekvienos iš aukščiau išvardintų sričių, bet iš darbdavio perspektyvos geriau turėti vieną, lankstų ir lengvai prisitaikantį specialistą, kuris nuolatos bus gebės spręsti problemas, nei visa būrį inžinierių.
– Fizika ir inžinerija yra labai persipynusios sritys. Ar tai tiesa? Tikriausiai daugelis fizikų daro tai, ką daro ir inžinieriai. Pavyzdžiui, daugelis įprastų medicininės diagnostikos metodų atsirado būtent fizikos laboratorijose. Šių ir kitų dalykų išradėjai – nuo branduolio dalijimosi panaudojimo elektros gamybai iki įvairiapusio lazerių naudojimo – turėjo gerai išmanyti tiek fiziką, tiek praktinius inžinerinius aspektus. Kokias dar realaus pasaulio problemas gali išspręsti inžinieriai-fizikai? Gal galite duoti pavyzdžių, kurie papildytų ankščiau minėtus išradimus?
– Iš tiesų, nepriklausomai nuo to, ką mano Šeldonas iš „Didžiojo sprogimo teorijos“ serialo, fizikai dažnai „tampa“ savo mokslo srities inžinieriais. Tuo tarpu inžinieriai privalo gerai išmanyti fiziką. Pateikti pavyzdžiai yra konkretūs atvejai, kuomet fizikos eksperimentai virsta realiais produktais ar sprendimais visuomenei.
Todėl inžinerinėje fizikoje dėmesys yra skiriamas ir inžinerijos kompetencijoms: kaip suprojektuoti, parinkti medžiagas, programuoti tam tikras sistemas, t.y. prototipuoti gaminius, sistemas remiantis fizikiniais sprendimais.
– Astrofizika, informacinės technologijos, inžinerinė grafika, dirbtinio intelekto sprendimų kūrimas – tai tik keli moduliai iš naujosios KTU Inžinerinės fizikos studijų programos. Papasakokite plačiau būtent apie dirbtinį intelektą fizikoje. Kur ir kaip jis taikomas šioje srityje ir kodėl jo reikia?
– Pastaruoju metu dirbtinio intelekto sprendimai tapo ypač populiarūs po „ChatGPT“ paleidimo, daug kompanijų pradėjo lenktyniauti tarpusavyje kas pasiūlys geriausią sprendimą plačiajai visuomenei.
Bet tai tik vienas iš šių algoritmų taikymų. Naudojant įvairius eksperimentinius duomenis galima kurti predikcinius modelius ir tuomet aiškintis atitinkamus fizikinius ryšius tarp parametrų. Natūralu, kad fundamentalieji fizikos tyrimai dirbtinio intelekto pagalba ženkliai sutaupo laiko resursų, pvz. nagrinėjant atskirų atominių sluoksnių formavimosi metu nanotechnologijose.
Bet tuo pačiu dirbtinis intelektas gali padėti ir padeda spręsti inžinerines problemas, kurios sprendžiamos greičiau, kuomet suskaidomos į mažesnius komponentus (remiantis fizikine prigimtimi, kaip su batono pavyzdžiu), kurie tuomet modeliuojami/analizuojami dirbtinio intelekto pagalba.
– Moksleiviai, kurie norėtų studijuoti šią sritį, bet nedrįsta, nes nepasitiki savo žiniomis: kodėl reikėtų nebijoti? Ar mokykloje paliktas spragas fizikoje, informatikoje ar matematikoje galima užpildyti studijų metu?
– Programos turinys yra sukonstruotas taip, kad pirmieji studijų metai leis apsiprasti universiteto kultūroje. Išsiaiškinti kas tas „kolis“, docentas ar sesija.
