Gisteren was ik te gast bij het promoveren van Johan Kwisthout (voorzitter SP Breda), een eervol moment. Eens stond Johan volgens sommigen bekend als “de man zonder voorkeur” , echter volgens vele andere precies het tegenovergestelde.
Het is mooi om te zien hoe ze oude tradities in stand houden binnen een universiteit. De manier van spreken, de kleding dracht en de rituelen. 4 jaar heeft johan onderzoek gedaan naar “probabilistische netwerken” een onderwerp waar ik eerlijk gezegd nog steeds super weinig van begrijp, het leven als onderzoeker van Johan is ook grotendeels langs mij heen gegaan, hij heeft dit altijd goed weten te scheiden van zijn rol binnen de partij. Ik heb wel getracht zijn proefschrift te lezen, getracht inderdaad want na de inleiding was ik het totaal kwijt. Ook gisteren tijdens de verdediging koste het me veel moeite om ook maar iets van de vraagstelling ook daad werkelijk te begrijpen.
Hoe dan ook vind ik het prachtig om te zien hoe Johan zijn doel in deze bereikt heeft, en wens ik hem naast veel geluk veel succes in Nijmegen waar hij over twee weken begint met werken. Ik kon het niet laten ook Johan toch nog een vraag te stellen over dit, voor mij onbegrijpelijke onderwerp.
Johan, nu zijn we een paar ton en 4 jaar verder, er ligt een proefschrift en een Dr. titel, wat is de meest opzienbarende en invloedrijkste conclusie uit je onderzoek?
(lees verder om zijn antwoord te lezen)
Mijn onderzoek was vooral fundamenteel en theoretisch van aard. Ik heb onderzoek gedaan naar de vraag hoe moeilijk bepaalde problemen in probabilistische netwerken zijn. Probabilistische netwerken worden gebruikt om te rekenen met onzekere informatie; bijvoorbeeld, in Utrecht is een netwerk ontwikkeld wat de ontwikkeling van slokdarmkanker modelleert en wat, op basis van informatie uit klinisch onderzoek kan aangeven wat de waarschijnlijkheid is dat de tumor een bepaald stadium heeft bereikt, en wat dan de beste behandeling is.
Van veel computationele problemen weten we niet precies hoe moeilijk ze zijn en weten we niet in hoeverre de algoritmen die we hebben voor die problemen, optimaal zijn. Ik heb in mijn onderzoek die vraag beantwoord. Waarom is dit relevant? Vergelijk het met het volgende voorbeeld: stel dat je 20.000 euro in je portemonnee hebt en een nieuwe auto wilt kopen. De eerste verkoper zegt: deze auto is boven uw budget. De tweede verkoper zegt: deze auto kost 25.000 euro, maar dat kost omdat ‘ie sportvelgen en luxe bekleding heeft: als u afziet van beide valt de auto wél binnen uw budget, maar als u alleen afziet van de sportvelgen dat is ‘ie nog steeds te duur. Beide verkopers spreken de waarheid, maar aan de informatie van de tweede heb je natuurlijk veel meer.
Mijn onderzoek kan bijdragen aan het ontwikkelen van efficiënte algoritmen om bijvoorbeeld snel een behandeling voor slokdarmkanker voor te schrijven, of te bepalen of er varkenspest in een bedrijf is uitgebroken (twee praktijkvoorbeelden van probabilistische netwerken die in Utrecht zijn ontwikkeld), omdat ik aan kan geven onder welke voorwaarden een probleem snel of niet snel opgelost kan worden.
