В ВШЭ открывается новая магистерская программа «Системный анализ и математические технологии»
Программа будет готовить специалистов в области разработки, исследования и применения методов математического моделирования и новейших компьютерных технологий для комплексного анализа сложных систем и больших данных. Студенты освоят современные методы аналитики - от построения математических моделей и алгоритмов до разработки эффективных вычислительных методов с применением технологий машинного обучения.
Новая магистратура объединила направления подготовки и предметные области трех успешных магистерских программ департамента прикладной математики МИЭМ НИУ ВШЭ: «Математические методы моделирования и компьютерные технологии», «Системы управления и обработки информации в инженерии», «Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии». Такое объединение обусловлено бурным развитием науки и технологий, направленных на разработку, исследования и применение методов математического моделирования для комплексного анализа сложных систем и больших данных.
Студенты программы освоят современные методы аналитики – от построения математических моделей и алгоритмов до разработки эффективных вычислительных методов с применением технологий машинного обучения. На базе методики и содержания существующих образовательных программ будут реализовываться соответствующие специализации по выбору студентов. Объединение трех отдельных образовательных программ в один большой кластер позволяет создать обширную базу из порядка 30 передовых специальных курсов и обеспечить множество проектных направлений для свободного выбора студентов. Также появляется возможность гибко формировать индивидуальные учебные планы в зависимости от их общих и профессиональных интересов. Учебный курс программы составлен таким образом, что ее можно пройти в онлайн-формате.
На конкурсной основе у поступающих студентов имеется возможность обучения по треку «магистратура-аспирантура», предполагающему индивидуальный учебный план с обязательным участием в исследовательских проектах и повышенную стипендию в размере 50 тысяч рублей на 2021 год.
Еще один важный результат объединения программ состоит в том, что студенты смогут активно включаться в научные и индустриальные проекты, осуществляемые партнерами или совместно с партнерами департамента прикладной математики: к реализации программы привлечены эксперты мирового уровня, руководители проектов ведущих институтов РАН, российских и зарубежных технологических центров, международных лабораторий НИУ ВШЭ.
Иногородние студенты, имеющие значимые достижения в научной деятельности, предметной области или наилучшие результаты по конкурсу портфолио, смогут получить место в общежитии НИУ ВШЭ на весь период обучения.
«Математические методы и компьютерные технологии»
Здесь основной акцент будет сделан на глубокое изучение современных математических методов и технологий моделирования и их воплощения в технических решениях. Конкретная область специализации студента во многом будет определяться выбором прикладного или научного направления проектной работы.
Одним из ключевых проектных направлений специализации станет моделирование и анализ сложных сетей – социальных сетей, сетей взаимодействия белков, лингвистических сетей для анализа естественных языков, сетей нейронных связей мозга и т.д.
Другое важное направление будет посвящено технологиям суперкомпьютерного моделирования. Выбирая проекты по данному направлению, студенты будут развивать открытые комплексы моделирования молекулярной динамики, проводить сравнительный анализ суперкомпьютерных архитектур, различных языков программирования, компиляторов и систем параллельного доступа к памяти, заниматься компьютерным моделированием материалов и биологических систем.
Кроме того, будут представлены направления проектов и в других предметных областях – от биотехнологий и экономического моделирования до разработки игр и мобильных приложений.
Научное ядро специализации сформировано на базе международной лаборатории суперкомпьютерного атомистического моделирования и многомасштабного анализа, а также лаборатории «Математические методы естествознания». Студенты, во время обучения будут привлечены к работе в научных и прикладных проектах лабораторий в качестве стажеров, приобретая практический опыт решения профессиональных задач.
Лилия Хадеева, выпускница образовательной программы «Математические методы моделирования и компьютерные технологии» 2021 года
Учеба на этой программе была замечательным этапом в моей жизни. В самом начале мне казалось все жутко сложным, были определенные сомнения, на том ли месте я, пришлось сразу же повторять всю высшую математику. После начался курс Ефремова Романа Гербертовича по компьютерным методам в биологии и медицине, тут я и увлеклась биоинформатикой, моделированием белков. Научная деятельность требовала большой самоотдачи, усердия, трудолюбия. Наука – это чистое творчество, это сотни часов, проведенных в поиске, потому что многого не найдешь в интернете, и ты должен сам придумывать алгоритмы и методы.
На 2 курсе у нас появилась вариативная часть, и я безумно благодарна Евгению Викторовичу Выборному за возможность взять тот предмет, который мне был очень нужен. Таким предметом у меня стала молекулярная биология. Это сильно помогло в написании магистерской выпускной работы. Считаю, что вариативная часть обязательно должна присутствовать в учебном процессе, это позволяет студенту заниматься непосредственно тем, что он считает полезным и необходимым для себя.
«Системы управления и обработки информации»
Новый учебный план трека предполагает несколько изменений. Во-первых, накопившиеся массивы информации в различных отраслях (датасеты, базы данных и прочее) требуют все больше внимания к технологиям хранения данных. Кроме того, извлечение и отбор нужных для анализа данных из огромных массивов тоже требует определенных знаний и навыков. В связи с этим в учебные планы ближайших лет добавлены профильные учебные дисциплины. Наконец, в учебных планах зафиксировано и существенное расширение подготовки студентов в области системного анализа для решения комплексных задач, где необходимо принимать решения на основании анализа большого количества факторов.
Одной из ключевых особенностей трека является высокая концентрация на прикладных аспектах. Это обусловлено как особенностями проектной деятельности студентов, так и наличием пула индустриальных партнеров, круг которых год от года расширяется. В прошедшем учебном году студенты трека были задействованы как во внешних, так и во внутренних проектах, грантах и научных группах ВШЭ. Среди заказчиков внешних проектов в текущем году можно выделить компанию “Вебинар Технологии” с целой группой проектов в области распознавания объектов и компьютерного зрения. В рамках внутреннего межфакультетского взаимодействия ребята приняли активное участие в прикладных проектах Института государственного и муниципального управления ВШЭ в части применения методов машинного обучения в сфере управления, в научных проектах в рамках совместной научно-учебной группы со Школой лингвистики, посвященной применению технологий автоматической обработки текстов на естественном языке.
Александр Луканькин, выпускник образовательной программы «Системы управления и обработки информации в инженерии» 2021 года
Обучение в магистратуре позволило мне сформировать набор компетенций, которыми должен обладать квалифицированный специалист моего направления. На момент окончания бакалавриата, признаться честно, такого понимания у меня не было. Бакалавриат привнес мне хаотичное множество инструментов и знания, как этими инструментами пользоваться, однако только после окончания магистратуры бесструктурная база бакалавриата открылась мне по-новому. Помимо всего прочего, только после окончания магистратуры я смог определиться с кругом своих профессиональных интересов.
«Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии»
В настоящее время устойчивое развитие вычислительной техники обеспечивается за счет глубокой параллелизации вычислений. Это требует разработки новых методов и алгоритмов для выполнения программного кода многими процессорными элементами одновременно. Такой подход лежит в основе построения архитектуры современных суперкомпьютеров и распределенных вычислительных систем. С другой стороны, наметилась тенденция формирования новой парадигмы научного развития — извлечения нового знания из данных большого объема, формируемых путем математического моделирования. Эта тенденция порождает новый вызов — необходимость подготовки специалистов для междисциплинарной области естественных наук, инженерных и компьютерных технологий. Интеграция в одной программе такого подхода с методами анализа больших данных актуальна, на что указывает международный опыт.
В рамках специализации студенты будут приобретать навыки разработки алгоритмов для высокопроизводительных вычислительных систем (многоядерные вычислительные системы, распределенные вычисления, использование параллельных архитектур SIMD и CUDA, OpenMP, MPI, и т.п.), их применения для решения актуальных задач во всех областях знаний. Кроме того, магистранты будут обучаться методам машинного обучения, вычислительной и популяционной геномики, статистической физике.
Для исследования Вышка имеет один из лучших суперкомпьютеров России, название которого – «cHARISMa» (Computer of HSE for Artificial Intelligence and Supercomputer Modelling) – отражает и его назначение, и направление подготовки на нашем треке. Суперкомпьютер активно используется в процессе обучения студентов.
Камилла Файзуллина, студентка 1-го курса единого трека «магистратура-аспирантура»
ВШЭ предоставляет значительную финансовую поддержку. Это самое главное преимущество программы, так как это позволяет целиком заниматься исследованиями уже в магистратуре, не тратя время на дополнительный заработок. Можно беспрепятственно заниматься учёбой и участвовать в программах академической мобильности.
Также стоит выделить возможность подстроить индивидуальный учебный план под свои научные интересы. Я смогла скорректировать учебный план, добавив биоинформатические курсы от факультета компьютерных наук. Это позволило заниматься полезными для будущих исследований и интересными лично для меня предметами. Подобных мер поддержки студентов, ориентированных на науку, мало в России, и я благодарна Вышке за подобную возможность. Рекомендую и другим использовать этот шанс.
Выборный Евгений Викторович