"Verjamem, da je potencial za dolgoročno izboljšanje življenj z uporabo mojega znanja tu trenutno največji," pravi dolenjski raziskovalec Alen Pavlič, ki je del ene najbolj ambicioznih startup zgodb na presečišču umetne inteligence in nevroznanosti. V podjetju Merge Labs v San Franciscu razvija tehnologije, ki bi lahko v prihodnosti spremenile način komunikacije z možgani. "Smo kot akademski laboratorij na steroidih," oriše.
Alen Pavlič prihaja iz Šentjerneja na Dolenjskem. Po diplomi na Fakulteti za strojništvo v Ljubljani, kjer je prejel študentsko Prešernovo nagrado, je raziskovalno pot nadaljeval na eni najprestižnejših svetovnih univerz – ETH Zürich v Švici. Tam je zaključil magistrski in doktorski študij na področju strojništva in akustofluidike.
Po zaključku doktorata je deloval kot podoktorski raziskovalec na California Institute of Technology (Caltech) v ZDA, kjer je sodeloval pri razvoju naprednih tehnologij za manipulacijo celic z uporabo ultrazvoka. Pred nekaj meseci se je pridružil podjetju Merge Labs, ki razvija tehnologije za neposredno povezavo možganov z digitalnimi sistemi.
Kako je prišlo do odločitve, da svojo priložnost najdete v tujini?
Na začetku so me vodile želja po raziskovanju in privlačne izobraževalne možnosti, ki jih ponuja Švica, pozneje pa sem želel svoje znanje uporabiti predvsem na projektih, ki imajo čim bolj pozitiven vpliv na ljudi.
Pavlič ob zaključku doktorata na ETH v Švici. Foto: Osebni arhiv
V Ljubljani ste študirali strojništvo, zdaj pa delujete na popolnoma drugem področju.
Že med študijem strojništva sem pomagal pri raziskavah in se udeležil raziskovalnega obiska na švicarskem Nacionalnem Inštitutu za Tehnologijo v Zürichu (ETH). Ključna razloga za nadaljevanje študija v Švici sta bila, da je obiskovanje predmetov različnih smeri bolj preprosto, prav tako je bilo veliko možnosti za raziskave na zanimivih področjih.
Magistrsko delo sem opravljal na področju akustofluidike, interdisciplinarnega področja, ki povezuje akustiko (predvsem ultrazvok – frekvence zunaj slušnega razpona človeka) in mikrofluidiko. Na tem področju sem zaključil tudi doktorski študij.
Želja po delu na področju, ki bi imelo bolj neposreden in širok vpliv na ljudi, me je vodila na Caltech, v laboratorij prof. Mikhaila Shapira, kjer sem svoje znanje s področja akustike in mikrofluidike poskušal uporabiti za raziskovanje interakcij med ultrazvokom in nevroni.
Zdaj ste že nekaj mesecev zaposleni v startup podjetju Merge Labs. Je bila to načrtovana smer ali bolj naključje?
Pot je bila popolnoma naključna. Ko sem zaključeval doktorat na področju akustofluidike v Švici, sem se odločal med nadaljevanjem dela na istem področju, ali pa spremembo smeri na bolj biomedicinsko področje. Tako sem pristal na podoktorski raziskovalni poziciji v laboratoriju Mikhaila Shapira na kalifornijskem tehnološkem inštitutu Caltech. Gre za enega od soustanoviteljev podjetja Merge Labs in prav on me je povabil, da svoje raziskave s Caltecha nadaljujem in razširim v sklopu novonastalega podjetja.
Kakšen profil zaposlenih dela v Merge Labs?
Ekipa je zelo raznolika tako z vidika narodnosti, izobrazbe in poklicev. Vključuje raziskovalce, inženirje, programerje, raziskovalne asistente in mnogo drugih poklicev, ki podpirajo in dopolnjujejo celotno ekipo. Za razvoj tako zahtevne in napredne tehnologije iščemo najboljše ljudi na svetu.
Podjetje financira OpenAI – kaj to pomeni za zaposlene? Ste imeli z ekipo možnost, da spoznate investitorje, npr. Sama Altmana?
Brez investitorjev, kot je OpenAI, podjetje ne bi moglo obstajati, saj zahteva veliko začetno investicijo v raziskave. Za razvoj komercialnega produkta je namreč potrebno daljše časovno obdobje. Financiranje sicer odpira možnosti sodelovanja z OpenAI, vendar nima večjega vpliva na naš vsakdan. Z investitorji načeloma nimamo veliko stika, razen na organiziranih dogodkih, ali med njihovimi obiski, ko jim predstavimo laboratorijske prostore, eksperimente in potek raziskav.
Dela približno 12 ur na dan, vendar je dolžina delovnika odvisna od narave dela. Pri bolj fizičnih nalogah, kot so vzdrževanje in pridobivanje nevronov, priprava vzorcev ali gradnja eksperimentalne opreme, daljši delovni dan prispeva k večji produktivnosti. Pri miselno zahtevnejših nalogah, kot so simulacije ultrazvoka, izračuni ali razvoj eksperimentalne opreme, pa je krajši delovnik učinkovitejši. Foto: Osebni arhiv