Vi bruger cookies!

stiften.dk bruger cookies til at give dig en god oplevelse og til at indsamle statistik, der kan være med til at forbedre brugeroplevelsen. Hvis du klikker på et link på www.stiften.dk, accepterer du samtidig vores cookiepolitik. Læs mere


Datalogiens Oscar går til århusianer

Foto: fotograf: Lars Kruse/AU Kommunikation

Datalogiens Oscar går til århusianer

Modtagerens email *:
Din e-mail *:
Dit navn *:
Evt. kommentar:

*) skal udfyldes.

Ph.d.-studerende Kasper Green Larsen fra Aarhus Universitet har netop modtaget de to mest prestigefyldte priser indenfor teoretisk datalogi.

Det er ganske uhørt, at en yngre ph.d.studerende modtager begge priser på en af verdens højest rangerede konferencer. Ikke desto mindre har den 25 årige ph.d-studerende Kasper Green Larsen fra Aarhus Universitet netop modtaget både »Best Paper Award« og »Danny Lewin Best Student Paper Award« da verdenseliten indenfor teoretisk datalogi afholdt konferencen, »ACM Symposium on Theory of Computing« – også kendt som STOC - i New York.

»Det er jo lidt overvældende for mig, at man har valgt at tildele mig to priser for mit arbejde. Men jeg er selvfølgelig meget glad og stolt over det. Dog vil jeg sige, at grunden til succesen også kan tilegnes det meget stærke forskningsmiljø, der er omkring MADALGO på Aarhus Universitet,« siger Kasper Green Larsen.

Kasper Green Larsen har fundet frem til det svar, som forskere har søgt siden 1970'erne. Men hvad er det så, han har fundet ud af?

Indenfor teoretisk datalogi taler man om, at der må findes en nedre grænse for, hvor mange gange et system skal slå op i en database for at finde de relevante oplysninger, som en bruger søger. Helt enkelt: Hvornår søger en database så effektivt som muligt? Det er dette svar, Kasper Green Larsen nu har fundet ved at udvikle et matematisk værkstøj, der kan håndtere dynamiske databasers enorme datamængder.

Det lyder abstrakt, men denne viden vil betyde for brugeren ude ved computeren, at man på sigt fx kan få oplyst en mere pålidelig bilrute på nettet. Ganske enkelt fordi man nu vil kunne fokusere på andre områder indenfor datastrukturer, og dermed udvikle bedre databaser.

»Kort forklaret, så kan man med mit redskab måle, at hvis en computer slår op i en database omkring 900 gange, før man får sit svar, så er der ikke grund til at bruge kræfter på at forsøge at gøre softwaren, der udfører søgningen hurtigere,« forklarer den unge ph.d.-studerende.