 Jeg er en typisk, som godt kan lide at lave hevel mange forskellige ting. Jeg har en hobby i ca. to måneder før jeg skal finde på noget andet at lave. Jeg hedder Helene, og jeg er POD-studjerne på Institut for Mathematik, hvor jeg arbejder med geometrisk machine løgning. Så det vil sige, at jeg på en eller anden måde kigger på, hvordan datan formøser sig i rummet, hvor jeg på den ene side sidder og kigger i gamle matematiske beviser og leder efter teori. Og så bag efter får lov til at anvende det i praktisk, hvor jeg sidder på min computer og kudder algoritmer. For mig er det mega fedt, at jeg kan få lov til at have en afvæxende hverdag, hvor jeg kan skifte mellem, hvad jeg laver. Machine løgning, det har I sikkert hørt om. Det er et kæmpe hot topic, som f.eks. Google bruger til at genkende billeder. Et eksempel, man kan tænke på, det er, at hvis du giver en billede genkendelsesalgoritm, med et billede af en kog på en mark, så er den rigtig god til at se, at det er en kog. Så du kan bare blive ved med at give den billede af køre på græsmarker, og den siger, det er en kog, det er en kog, det er en kog. Men hvis du så tager et billede af en kog, der er på en strand, så kan den lige pludselig ikke længere genkende, at det er en kog. Og det er fordi, det den i virkeligheden ser, det er, at den ser sammenhængen, den ser noget, der ligner en kog, og så ser den en græsmark, og det hele af en stor samme blandede ting. Så et af de store spørgsmål, det er, hvordan får vi computeren til at se, at det viser? Noget af det, jeg synes er hævildt spændende, er, at jeg får lov til at arbejde lige i grænselaget, mellem amatik og machinelønning. Så på den ene side, så får jeg lov til at gå i dyb med amatikken, som jeg synes er hævildt spændende, og så på den anden side, så får jeg også lov til at se, hvordan man rent faktisk kan bruge det i praksis.