Ekipa BoTiNe osvojila prvo mesto na tekmovanju RIS 2026
Ekipa BoTiNe, ki jo sestavljajo študenti Biotehniške fakultete UL, Tina Kvasič, Nejc Pelko in Luka Bonin, je na tekmovanju RIS 2026 osvojila prvo mesto in prejela priznanje zlati RIS.
Vir: UL BF
RIS je tekmovanje v razvoju novih analitskih metod v medicini, ki ga organizirata Društvo matematikov, fizikov in astronomov Slovenije (DMFA Slovenije) ter Programska skupina Medicinska fizika Fakultete za matematiko in fiziko Univerze v Ljubljani.
Letošnji tekmovalni izziv je bil razvoj modela za klasifikacijo in segmentacijo mikrobnih kolonij. Naloga ekipe BoTiNe je bila izdelati program, ki s pomočjo nevronskih mrež prepozna osem različnih vrst bakterijskih kolonij ter razlikuje med praznimi petrijevkami in kontaminacijami.
Njihov model je dosegel rezultat 0,946, s čimer je ekipa osvojila prvo mesto med sodelujočimi ekipami in prejela priznanje zlati RIS.
Zmagovalce smo vprašali
1. Kaj vam pomeni osvojitev prvega mesta na tekmovanju RIS 2026?
Osvojitev prvega mesta je za nas ne-le velik dosežek v smislu zmage tekmovanja, temveč tudi dokaz česa vse smo zmožni in kaj lahko dosežemo, če poskusimo. Kot biotehnologi, za tekmovanje nismo bili ravno ciljna publika, ampak nas to ni ustavilo, da poskusimo nekaj novega in vidimo kam nas pelje. Za nas je to dokaz, da te proaktivnost in iznajdljivost daleč pripeljeta.
Tina Kvasič
2. Kaj je bil pri razvoju modela oziroma reševanju naloge največji izziv?
Pri razvoju modela je bil za nas največji izziv predvsem oblikovanje smiselne rešitve. Naš študij nam je omogočil dovolj poglobljeno razumevanje problema, da smo si lahko predstavljali rešitev, nismo pa imeli potrebnega znanja programiranja, da bi nam bila ta rešitev v obliki programa takoj jasna. Zato smo preden smo oddali končno rešitev poskusili nekaj različnih pristopov, ki so močno prispevali k našemu razumevanju in nam omogočili oblikovanje najboljšega programa.
Tina Kvasič
3. Zakaj je po vašem mnenju razvoj takšnih modelov za prepoznavanje bakterijskih kolonij pomemben? Kakšno uporabno vrednost imajo lahko v praksi?
Biotehnologija je področje, ki se še vedno močno razvija in spreminja ter privzema tehnološke prakse iz drugih področji. Eden od teh je globoko učenje, ki se izkaže za še posebej pomembno pri avtomatizaciji nalog, ki zahtevajo veliko sistemskega znanja kot je npr. prepoznava bakterijskih kolonij. Razvoj takih modelov nam omogoča, da pospešimo monotone procese analize in obdelave podatkov ter omogočimo raziskovalcem ali rutinskim analitikom večjo svobodo pri svojem raziskovalnem delu. V praksi lahko modele »izšolamo« za različne aplikacije, od prepoznave bakterijskih kolonij do prepoznave tumorjev, atipičnih pljučnic itd., pri čemer se v določenih primerih modeli izkažejo celo za bolj natančne kot strokovnjaki.
Luka Bonin
4. Kako vam je pri reševanju naloge pomagalo znanje, ki ste ga pridobili na Biotehniški fakulteti?
Pred tekmovanjem nihče od nas ni imel poglobljenih izkušenj s programiranjem ali nevronskimi mrežami, zato je bil ta del za nas velik izziv. Smo pa v tekmovanje vstopili z veliko večjim znanjem s področja mikrobiologije in na splošno poznavanja laboratorijskega dela, katerega smo tekom študija na Biotehniški fakulteti dobili res veliko. Menimo, da nam je ravno to omogočilo drugačen pogled na izziv, kar nas je ločilo od konkurence. Vsi trije smo tretji letnik dodiplomskega študija biotehnologije.
Nejc Pelko
5. Kaj bi sporočili študentom, ki razmišljajo o sodelovanju na podobnih tekmovanjih?
Ne bojte se stopiti izven področja svojega študija in se udeležujte čim več interdisciplinarnih tekmovanj in dogodkov. Tudi mi smo imeli pomisleke pred prijavo na RIS, saj smo mislili, da na njem sodelujejo večinoma študentje FMF-ja in FRI-ja. Na koncu pa smo ugotovili, da lahko prav drugačen pristop predstavlja veliko prednost. Če se vam nekaj zdi zanimivo, se prijavite in poskusite, nikoli ne veste kam vas lahko to pripelje.
Nejc Pelko
Študentom iskreno čestitamo za izjemen uspeh.
Več o tekmovanju in rezultatih si lahko preberete na: Zunanja povezava na RIS 2026 - MedFiz Odpira se v novem oknu