Razred za tehničke znanosti Hrvatske akademije znanosti i umjetnosti organizirao je predavanje istaknutog znanstvenika prof. dr. Igora Mezića (University of California, Santa Barbara, SAD) Teorija Koopmanovih operatora u strojnom učenju: operator kao model održano u petak 4. rujna 2026. u Knjižnici HAZU. Uvodno je govorio akademik Jurica Sorić koji je predstavio predavača.

Prof. dr. Igor Mezić djeluje u području dinamičkih sustava, teorije upravljanja i njihovih primjena u umjetnoj inteligenciji. Diplomirao je strojarstvo na Tehničkom fakultetu Sveučilišta u Rijeci 1990. godine. Doktorirao je u području dinamičkih sustava na California Institute of Technology (Caltech) 1994. Bio je postdoktorski istraživač na Institutu za matematiku Sveučilišta Warwick u Ujedinjenom Kraljevstvu od 1994. do 1995. Od 1995. do 1999. bio je zaposlen na Fakultetu strojarstva, Sveučilišta Kalifornija u Santa Barbari, gdje je danas istaknuti profesor. U razdoblju od 2000. do 2001. radio je kao izvanredni profesor na Sveučilištu Harvard, u Odjelu za inženjerstvo i primijenjene znanosti.
Dobitnik je Alfred P. Sloan Fellowship nagrade iz područja matematike, NSF CAREER nagrade Nacionalne zaklade za znanost (NSF) te George S. Axelby nagrade za izvanredan znanstveni rad od IEEE-a. Također je dobio Nagradu za posebna postignuća potpredsjednika za znanost i tehnologiju kompanije United Technologies.
Za svoj rad na analizi i upravljanju složenim sustavima, imenovan je članom (Fellow) Američkog fizikalnog društva (American Physical Society), Društva za industrijsku i primijenjenu matematiku (Society for Industrial and Applied Mathematics) te Instituta inženjera elektrotehnike i elektronike (Institute of Electrical and Electronics Engineers). Dobitnik je i J. D. Crawford SIAM nagrade za 2021. godinu, koja se dodjeljuje svake dvije godine istraživaču u području dinamičkih sustava.

Prof. dr. Igor Mezić na predavanju je predstavio inovativan pristup strojnom učenju dinamičkih sustava primjenom teorije Koopmanovog operatora (KOT) s ciljem premošćivanja ograničenja umjetne inteligencije u mehanici. Ova metodologija, koja ima duboke matematičke temelje, omogućuje razvoj generativnih, prediktivnih i kontekstualno svjesnih mehaničkih modela pogodnih za primjene u povratnom upravljanju. Pojasnio je da su se mnogi dosadašnji pristupi strojnom učenju suočili s poteškoćama u primjeni na sustave s kompleksnom dinamikom procesa tipičnoj u mehanici. Nasuprot tome, ljudska je inteligencija prilagođena za razumijevanje i upravljanje složenom dinamikom, što ljudski mozak – prema trenutnoj teoriji – postiže neprestanim obnavljanjem modela svijeta na temelju povratnih informacija koje prima. Uz izlaganje osnovnih postulata i metoda za učinkovito računanje, prof. Mezić je funkcionalnost ovog pristupa demonstrirao kroz konkretne primjere u dinamici fluida, elektroenergetskih mreža i meke robotike.

Više o profesoru Meziću može se naći na https://me.ucsb.edu/people/igor-mezic.