Veileder var Dumitru Roman ved Institutt for Informatikk med biveileder Ingvild Elise Bjerke fra Institutt for medisinske basalfag.
Juryens begrunnelse:
Masteroppgaven til Gulnes tar for seg en problemstilling som øker i aktualitet: å navigere i store og uoversiktlige datamengder for å gjenbruke og kombinere forskningsdata av forskjellig art og fra forskjellige kilder for videre forskning. For forskerne kan eksisterende kunnskap være vanskelig tilgjengelig. Avhandlingen utforsker hvordan nevrovitenskapelige data om mus og rotter kan modelleres, lagres og visualiseres på nye måter for å støtte gjenbruk og kombinasjoner av data.
Data om hjernen finnes i store kvanta, de er komplekse og spredt over mange kilder i forskjellige formater. Gulnes' grafbaserte visualiseringer viser egenskaper på tvers av veldig store og sammensatte datamengder på en måte som ikke støttes av tradisjonelle databaser. I tillegg har hun utviklet programvare som støtter dette.
Gulnes har satt sammen og viser at hun behersker flere felt innenfor informatikken, som brukerstudier, programmering, databasedesign, evaluering og brukertester. I tillegg har avhandlingen sterke interdisiplinære trekk, ved at kunnskaper om nevrovitenskap og nevrovitenskapelig forskning inngår.
Resultatene fra masteroppgaven er publisert i en artikkel av Gulnes, veileder og en medforfatter i tidsskriftet "Data Technologies and Applications" i 2021.