KUTATÓI PORTRÉ – Dr. Gyalog Gergő, a Halászati Kutatóintézet kutatási osztályvezetője

KUTATÓI PORTRÉ – Dr. Gyalog Gergő, a Halászati Kutatóintézet kutatási osztályvezetője

A NAIK tudományos műhelye több mint 1200 embert ölel fel. Kiváló koponyákkal dolgozunk itt együtt, akik életüket és egész munkásságukat a tudománynak szentelik. Sorozatunkban hétről hétre megismerkedhettek egy szakemberrel, ma Dr. Gyalog Gergővel, aki a Halászati Kutatóintézet kutatási osztályvezetője.

Szakterület: A haltermelési folyamatok modellezése, valamint modelleken alapuló elemzése üzemi és ágazati szinten.

Kutatási témák:

  • A haltermelési folyamatot leíró modellek paramétereinek, egyenlet típusainak tökéletesítése.
  • Különböző modell eredményekre támaszkodva elemzések készítése egyrészt egyes technológiák gazdaságosságára, másrészt ágazati szintű problémákra vonatkozóan.
  • A klímaváltozásnak a halastavi gazdálkodásra gyakorolt jövőbeli hatásainak – modell alapú – szimulálása.

Hogy mondaná el egy laikusnak, hogy mivel foglalkozik?

A halastavi termelés komplex fizikai és biológiai kölcsönhatásokon alapul. A termelők szerves trágyát visznek be a tavakba, amiből kioldódik a nitrogén és a foszfor. Ezekből az elemi tápanyagokból napfény hatására a növényi planktonikus szervezetek szerves anyagot állítanak elő. Ezt fogyasztják az állati planktonok, ugyanakkor a ponty zsákmányát is képezik. A ponty ürüléke szintén hasznosul és visszakerül a tápláléklánc körforgásába. Ez csak néhány említett folyamat a táplálékláncban, az egész ennél lényegesen komplexebb. Minden említett folyamat intenzitása függvénye a vízhőmérsékletnek, az oldott oxigénszintnek és egyéb vízkémiai paramétereknek. Ahhoz, hogy az egyes inputok (trágya, takarmány, kihelyezett ivadék) vagy klimatikus tényezők szerepét pontosan értsük a termelésben, mindezen folyamatokat a matematika nyelvén le kell képezni, és az egyenleteket egy egységes rendszerbe kell foglalni. Ezt nevezik modellezésnek. Vannak egyszerűbb modellek, amik egy-két egyenletet tartalmaznak, és vannak bonyolultak, amik több százat. Amikor sikerül megragadni a bonyolult valóságot a számok nyelvén (vagyis érvényes modellt készítettünk), akkor mind technológiai, mind ökonómiai irányultságú elemzésekre használjuk azt. Például szimuláljuk, hogy mi történne a hozamokkal és a gazdasági eredményekkel akkor, ha hektáronként nem 2 tonna takarmányt etetünk, hanem 3-at; ha hektáronként nem 200 kg tenyészanyagot helyezünk ki, hanem 400 kg-ot; ha nem 350 grammos egyedsúlyú tenyészanyagot helyezünk ki, hanem 500 grammost, stb. Mi történik, ha a vízhőmérséklet nő 2 fokkal, vagy csökken a radiáció? Az ilyen szimulációk futtatása és elemzése kutatói munkám alapja.

Ezhogyansegítiamagyaragráriumot?

Ha egy tágabb kontextusba helyezem a válaszom, akkor azzal kezdem, hogy a feldolgozóipari termelés az elmúlt évtizedben éli meg negyedik ipari forradalmát, amelyben a folyamatok automatizálását összekötik az információs technológia vívmányaival. Ez a forradalom most tör be a mezőgazdasági szektorba a precíziós technológiák térhódításával. Az akvakultúra, és azon belül is a tavi akvakultúra sem fog kitérni ezen kihívás elől. El fog jönni azaz idő, amikor a termelők otthonról a mobiltelefonjuk segítségével adagolják be a tápanyagokat a rendszerbe (real-time eszközökkel megjelenített vízkémiai adatok függvényében), és mivel rendszerük jobban automatizált, valamint az élőmunka egyre drágább, ezek a termelők versenyképesebbek lesznek élőmunka-intenzív technológiát alkalmazó társaiknál. Egy nemzetközi hírű wageningeni professzor mondta előadásában, hogy „bár minden termelő távolinak érzi az ilyen körülményeket, mégis, ez sokkal közelebb van hozzánk, mint gondolnánk”.

Jó, de „hogy kerül a cipő az asztalra”, mi köze a 4.0-ás forradalomnak az én kutatásomhoz? Hát mindenféle automatizálás és információtechnológiai fejlesztés egyik alapja a folyamatok matematikai leképzése, hiszen a szoftverek is csak a számok nyelvén értenek. Emiatt úgy értelmezem a HAKI-ban folytatott modellezési kutatásainkat, mint egy apró alkotóelemét a fent leírt innovációnak a tavi akvakultúra vonatkozásában.

Mit gondol, milyen érdekes fejlesztések/kutatási eredmények várhatóak a saját szakterületén a jövőben?

Az olyan haltermelési rendszerekben (elsősorban zárt recirkulációs rendszerekben), ahol a folyamatmodellek jobban kidolgozottak, 15 év múlva szoftver alapú optimálás nélkül nem lehet majd versenyképesen gazdálkodni. Ezt elősegíti majd a kutatási döntéstámogató szoftverek elérhetővé tétele. A jelenlegi tendencia arra mutat, hogy a kínai és indiai kutatók eredményei nagyban hozzá fognak járulni ezekhez az „okos” megoldásokhoz.

Miért és hogyan vált kutatóvá?

A válasz sokkal prózaibb, mint bárki gondolná. Azért, mert friss diplomásként megtudtam, hogy a Halászati Kutatóintézetben van egy szabad hely egy közgazdásznak. Ez volt a második állás, ahova a jelentkeztem; az első egy bank volt: ha oda felvesznek, akkor nem lettem volna kutató. Bár abban biztos vagyok, hogy pénzügyi szakemberként is matematikai problémákkal foglalkoznék.

Mi a kedvenc története szakmai életével kapcsolatban?

Személyes kutatói életemből egy vicces epizód az, amikor a Phd-fokozat megszerzéséhez közeledve egy beszélgetés során második gyerekem elkapta azt a mondatot, hogy „apa doktor lesz”. Mérgesen tiltakozni kezdett ez ellen, hogy ő azt nagyon nem akarja. Nyilván a doktor szót a gyerekorvossal azonosította, akitől fél.

Mit szeret a kutatói pályában?

Saját szemszögemből nézve a tudományos tevékenység túl nagy flexibilitása, és túl alacsony „automatizáltsága” az előnye és egyben hátránya a kutatói pályának. Egyfelől a kutató érdeklődésének megfelelően kimozdulhat a napi rutinból, egyfajta szellemi mozgást végez, és ez megakadályozza a kiégésben. Én közgazdászként kezdtem a termelés gazdasági eredményeinek matematikájával foglalkozni, aztán a halbiológia matematikájával, aztán a szoftverek használatával történő modellezéssel, így elég messze merészkedtem eredeti „hazai pályámtól”. Ugyanakkor ez a flexibilitás néha súlyként nehezedik rám. Minden hirtelen új feladatnak van egy „tranzakciós költsége”: számos frusztrációval teli és haszontalanul töltött hét után veszem fel a fonalat az új kihívások kapcsán. Ilyenkor az ember úgy érzi, jobb lenne a konzervgyár szalagja mellett tölteni azt a munkanapot, ott olyan jól körül van határolva minden, és emiatt az ember minden mozdulata hasznos….

Mire a legbüszkébb?

Több termelő biztosított arról, hogy egy fontos kutatási területbe sikerült belenyúlnunk. Ezt annak ellenére mondják, hogy jelenlegi eredményeink nem a halas gazdák nyelvén vannak megfogalmazva és prezentálva, ez majd a kutatás későbbi lépése lesz.

Mik a rövid távú céljai?

5 éves távlatban mi a modellek tökéletesítésével, a mért adatokra jobban illeszkedő szimulációs kapacitások fejlesztésével szeretnénk foglalkozni, mind a halak növekedési, mind a planktonikus folyamatok vonatkozásában. A modellek eredményeit gazdasági kalkulációkkal kiegészítve szeretnénk előre lépni a technológiai optimalizálás területén.

Ha pályakezdő lenne és most állna választás előtt, akkor milyen terület felé indulna el?

Mindképpen számokkal foglalkoznék, legyen az pénzügyi, élettani vagy gépészeti jellegű adatsor.


Comments are closed.