Matemaatikon ura oli luonteva valinta Kaie Kubjasille
Millaista tutkimusta teet, apulaisprofessori Kaie Kubjas?
Keskeistä tutkimusalaani on sovellettu algebrallinen geometria ja sen sovellukset tilastotieteessä, optimoinnissa ja fylogenetiikassa. Algebrallinen geometria tutkii polynomiyhtälöiden ja polynomiepäyhtälöiden järjestelmiä. Olen viimeaikaisissa hankkeissa soveltanut algebrallista geometriaa matala-asteisten tensorien täydentämiseen sekä evoluutiomallien suurimman todennäköisyyden arviointiin. Suurimman uskottavuuden estimoinnissa on kyse optimointiongelmasta, ja olen erityisen kiinnostunut löytämään oikean, tulosten oikeellisuuden takaavan ratkaisun, jota perinteiset numeeriset menetelmät eivät yleensä voi tarjota. Muita merkittäviä tutkimusaiheitani ovat olleet ei-negatiivinen ja positiivisesti semidefiniitti aste, joka esiintyy tilastotieteen, koneoppimisen ja monimutkaisuusteorian yhteydessä.
Miten sinusta tuli tutkija?
Osallistuin lapsena matematiikkakilpailuihin ja innostuin jo silloin ongelmien ratkaisemisesta. Myöhemmin halusin ratkaista sellaisia matemaattisia ongelmia, joita muut eivät ole vielä selittäneet, joten tutkijaksi ryhtyminen oli minulle hyvin luonteva valinta. Minusta tuli hyvin itsenäinen jo jatko-opiskelijana, sillä ohjaajani siirtyi toiseen yliopistoon sen jälkeen, kun hän oli ensin auttanut minua valitsemaan keskeiset tutkimusaiheet. Apulaisprofessorina minulla on mahdollisuus valita ja tutkia omasta mielestäni tärkeimpiä tieteellisiä ongelmia.
Mitkä ovat urasi kohokohtia?
Toimin vuosina 2014–2016 tutkijatohtorina Aalto Science Institute (AScI) -yksikössä ja tutkin vastaavia aiheita kuin nytkin. Vuonna 2014 vietin lukukauden Simons-instituutissa Berkeleyssä ja osallistuin ohjelmaan nimeltä "Algorithms and Complexity in Algebraic Geometry". Vuonna 2013 vietin lukukauden Max Planck -instituutissa Bonnissa. Väittelin toukokuussa 2013 Berliinin vapaassa yliopistossa tohtoriksi aiheesta "Algebraic and combinatorial aspects of group-based models".
Mikä on tutkijan tärkein ominaisuus?
Mielestäni on välttämätöntä kyetä määrittämään omasta mielestä olennaisimmat tutkimusongelmat ja keskittyä niihin. Muutoin huomio voi helposti suuntautua oman tutkimusalueen ulkopuolelle, sillä mahdollisia tutkimusongelmia on niin paljon. Tarvitaan myös kovaa työtä ja tuuria ratkaisujen löytämisessä. Rentoutuakseni töiden jälkeen käyn usein kiipeilyhallissa. Kiipeillessäni en voi ajatella muuta kuin kiipeilyreittiä ja unohdan matematiikan.
Mitä odotat tulevaisuudelta?
Olen hyvin innostunut oman tutkimusryhmäni perustamisesta. Se on minulle aivan uusi ulottuvuus. Odotan myös, että pääsen puhumaan ihmisille erilaisista sovelluksista ja määrittämään uusia ongelmia, joiden ratkaisemisessa algebrallisesta geometriasta voi olla apua.
Lue lisää uutisia
Miljoonarahoitus uuden sukupolven koneteknologian kehittämiseen – tavoitteena tuottavuusloikka useilla vientialoilla
BEST-hankkeessa kehitetään uudenlaisia tiiviste-, laakerointi- ja vaimennusteknologioita useiden teollisuudenalojen käyttöön.
TAIMI-hanke rakentaa tasa-arvoista työelämää – kuusivuotinen konsortiohanke etsii ratkaisuja rekrytoinnin ja osaamisen haasteisiin
Tekoäly muuttaa osaamistarpeita, väestö ikääntyy ja työvoimapula syvenee. Samalla kansainvälisten osaajien potentiaali jää Suomessa usein hyödyntämättä. Näihin työelämän haasteisiin vastaa Strategisen tutkimuksen neuvoston rahoittama kuusivuotinen TAIMI-hanke, jota toteuttaa laaja konsortio.
Unite! Seed Fund 2026: Hakukierros avautuu 20. tammikuuta 2026
Tutustu ennakkoon Unite! Seed Fund 2026 -hakukierrokseen. Haku sisältää kolme rahoituslinjaa: opiskelijatoiminta, opetus ja oppiminen sekä tutkimus ja tohtorikoulutus.