20 przedstawicieli świata akademickiego zaprezentowało swoje pomysły, jak naprawiać otaczający nas świat. Każdy miał na swój występ zaledwie trzy minuty. Wśród tych finalistów znalazł się Marcin Wierzbiński, scientific programmer w zespole Sano Science.  

Falling Walls Lab to jedna z największych na świecie sieci łączących ambitnych i myślących przyszłościowo ludzi z całego świata, zarówno z sektora akademickiego, pozarządowego, jak i biznesu. Jej wspólnym mianownikiem jest poszukiwanie odpowiedzi na pytanie o to, które mury jeszcze muszą upaść, aby zapoczątkować pozytywne zmiany – społeczne, gospodarcze czy technologiczne. 
Uczestnicy mają 3 minuty, by opowiedzieć o swoim pomyśle na zburzenie istniejącego muru – w branży technologicznej, gospodarce, społeczeństwie czy nauce. 

Tegoroczna edycja Falling Walls Lab przyciągnęła rekordową liczbę zainteresowanych. W niespełna trzy miesiące do konkursu zgłosiły się aż 64 osoby, które zdiagnozowały istotne problemy w takich obszarach jak nauka, technologia czy społeczeństwo. Tym samym warszawski konkurs zgromadził jedną z największych liczb zgłoszeń spośród wszystkich edycji tego przedsięwzięcia na świecie.Młodych naukowców w gmachu głównym Politechniki Warszawskiej słuchało blisko 200-osobowe audytorium. 

Istotnym elementem konkursu jest nie tylko dostrzeżenie problemu, który należy rozwiązać oraz opracowanie koncepcji jego rozwiązania, ale także właściwa prezentacja tej wiedzy. Dzięki takim przedsięwzięciom akademicy uczą się opowiadać o swoich rozwiązaniach w sposób, który będzie zrozumiały dla szerokiego grona słuchaczy. 

– Często słyszymy w debacie publicznej, że teoria rozmija się z praktyką, a biznes narzeka na nieadekwatność problemów badawczych do otaczającej rzeczywistości. W Sano Science od samego początku podkreślamy, jak ważny jest dla nas dialog z beneficjentami naszych naukowych rozwiązań. Medycyna obliczeniowa to połączenie medycyny i nauk informatycznych, które daje nadzieję na rozwiązanie jednego z wyzwań współczesnego świata: trafne diagnozowanie i efektywne leczenie starzejącego się społeczeństwa. Dlatego cieszymy się, że jeden z naszych naukowców spróbował swoich sił w Falling Walls Lab i został finalista tego wydarzenia! To bardzo cenne doświadczenie – mówi dr Anna Maria Trawińska.  

Marcin Wierzbiński przedstawił prezentację “Breaking the Wall of machine learning in the fight against cancer”.  

– Uczenie maszynowe to część informatyki, która koncentruje się na wykorzystaniu algorytmów i danych do naśladowania sposobu, w jaki ludzie uczą się, stopniowo poprawiając dokładność. Obecny postęp w tej dziedzinie jest niezwykle obiecujący i może przysłużyć się do rozwiązania problemów obecnej ery. Jednym z takich problemów jest przewidywanie informacji o typach komórek zdrowych i rakowych w mikrośrodowisku guza. Można wykorzystać techniki z uczenia maszynowe, aby rozpoznać taką informację. W tej prezentacji przedstawiłem przykład modelu, który bazuje na informacji o danych tanskryptomicznych i wnioskuje o rozkładzie typów komórek w środowisku guza uwzględniając ich przestrzenne położenia – opowiada Marcin.  

Gratulujemy sukcesu!