Ono što me najviše motiviše u ovom poslu je intelektualna kreativnost koja prožima naučni proces – od početne ideje, preko istraživanja i razvoja, do publikovanja ili integracije u proizvode, kao i saradnja između istraživača i inženjera na velikim projektima
Kada sam završio mehatroniku, robotiku i automatizaciju na Fakultetu tehničkih nauka u Novom Sadu kao najbolji student Univerziteta, želeo sam da nastavim svoj karijerni put izucavajući napredne robotske sisteme. Zato sam nakon osnovnih studija upisao dvostruki master program EMARO (European Masters on Advanced Robotics) i 2013. godine stekao zvanje magistra. Imao sam priliku da učim od evropskih stručnjaka iz Italije i Francuske i radim svoj master projekat na Keio univerzitetu u Japanu. U saradnji sa japanskom svemirskom agencijom (JAXA) bavio sam se mobilnim robotima za planetarno istraživanje.
Kao inženjer u RIS grupi, LAAS-CNRS u Tuluzu, radio sam na dijagnostici kretanja rovera koristeći sekvencijalne modele mašinskog učenja. Potom sam postao istraživač saradnik u iBug grupi na Odeljenju za računarstvo na Imperial College London, gde sam primenjivao metode dubokog učenja za prepoznavanje ljudskih emocija na osnovu multimodalnih podataka, uključujući izraze lica i govor.
Moj dalji karijerni put nastavlja se u Londonu, jer sam doktorske studije završio na Imperial College London u Robot Intelligence Lab. Tu sam razvijao algoritme mašinskog učenja za upravljanje robotima, a moja doktorska disertacija fokusirala se na neuroevolutivne algoritme za pronalaženje kolekcije različitih kontrolera za robote koji rešavaju zadatke na različite načine, čime se olakšava prilagođavanje promenama u okruženju.
Cilj mi je da kompleksne teme iz oblasti AI predstavim na pristupačan i razumljiv način, motivišem ljude da se bave veštačkom inteligencijom i dublje razumeju njene potencijale i primene
Tokom svoje profesionalne karijere napravio sam tranziciju iz oblasti robotike u oblast računarstva i veštačke inteligencije (AI) što je zahtevalo dodatni napor i samostalnu edukaciju. Stoga verujem da multidisciplinarna perspektiva i te kako doprinosi naučnom kreativnom procesu.
Danas sam naučnik u kompaniji Google DeepMind gde se bavim razvojem i primenom velikih jezičkih modela. Moja istraživačka interesovanja uključuju učenje potkrepljivanjem (reinforcement learning) i velike jezičke modele kao što je Gemini. Fokusiram se na razvoj naprednih mogućnosti u Gemini modelima koji se koriste u svim Google proizvodima. Ono što me najviše motiviše u ovom poslu je intelektualna kreativnost koja prožima naučni proces – od početne ideje, preko istraživanja i razvoja, do publikovanja ili integracije u proizvode, kao i saradnja između istraživača i inženjera na velikim projektima.
Takođe, posvećen sam prenošenju znanja u oblasti veštačke inteligencije kroz mentorstva, naučne edukacije i popularizaciju nauke. Cilj mi je da kompleksne teme iz oblasti AI predstavim na pristupačan i razumljiv način, motivišem ljude da se bave veštačkom inteligencijom i dublje razumeju njene potencijale i primene.
Verujem da je ključ uspeha u neprestanoj želji za učenjem i prilagođavanju promenama. Zato bih svima koji žele da se bave naukom poručio da veruju u sebe i svoje sposobnosti i da budu istrajni, jer uz trud i posvećenost, svaki cilj je dostižan.