• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

«Поступая в МИЭМ, я решил разобраться, как работают суперкомпьютеры»

«Поступая в МИЭМ, я решил разобраться, как работают суперкомпьютеры»

© iStock

Состоялся первый выпуск магистерской программы МИЭМ ВШЭ «Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии». Из 20 поступивших студентов до финиша дошли 13, причем пятеро из них уже приняты в различные аспирантские школы ВШЭ. Набор на программу проводится и в этом году.

Программу «Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии» МИЭМ разработал при участии коллег из ключевых компьютерных и других научных центров России. В их числе Институт прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН, Институт теоретической физики имени Л. Д. Ландау в Черноголовке, Курчатовский институт, где успешнее всего применяются методы глубокого машинного обучения для обработки результатов экспериментов.

Магистерская программа рассчитана на тех, кто хочет разрабатывать, применять и исследовать современные методы суперкомпьютерного моделирования и обработки данных большого объема в науке и инженерии. Студенты осваивают современные методы математического моделирования, машинного обучения, основы статистической механики и механики сплошных сред, учатся проводить расчеты на суперкомпьютерах. Выпускники являются специалистами в междисциплинарной области компьютерных технологий, естественных и инженерных наук.

На эмблеме программы изображены земной шар, перфолента и атом. Земной шар символизирует включенность российских исследователей в мировое сообщество, перфолента – компьютерные науки, атом – естественные науки. Эмблема раскрашена в цвета российского флага, поскольку в основе программы – достижения фундаментальной российской науки: в математике – школы профессора МГУ Николая Лузина, учителя Колмогорова, в физике — школы Абрама Иоффе, основателя питерского Физтеха, учителя Ландау и Капицы.

Эмблема программы

Научный руководитель магистерской программы Лев Щур подчеркивает, что первый набор составили студенты с разнообразной базой знаний. «Кто-то из вас не знал математику на должном уровне, кто-то не умел программировать. Кто-то бакалавриат прошел в Физтехе или в Бауманке, а кто-то – в гуманитарных и сельскохозяйственных университетах, – отметил он, обращаясь к выпускникам. – При выборе тем выпускных квалификационных работ мы решили опираться на то базовое обучение, которое вы получили ранее, и добавили в ваш багаж знаний методы прикладной математики, статистической физики и компьютерных наук. На защите дипломов мы увидели, что стратегия сработала».

Весной 2019 года, когда студенты первого набора оканчивали первый курс, в МИЭМ был установлен суперкомпьютер, и это значительно расширило возможности подготовки магистров. Начал работу общеуниверситетский семинар по высокопроизводительным вычислениям, а также внутренний семинар «Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии, или Вычислительные среды». За два года в магистратуре появились две новых темы – машинное обучение (из пяти выпускников, поступивших в аспирантуру, им будут заниматься трое) и геномика (в прошлом году в МИЭМ открылась Международная лаборатория статистической и вычислительной геномики).

Вячеслав Мозоленко

Вячеслав Мозоленко получил диплом бакалавра в Физтехе. Специализировался на кафедре теоретической физики в Институте имени Ландау и к концу обучения стал искать более прикладные специальности, как, например, вычислительная физика. Поиск привел его на магистерскую программу в МИЭМ, где его научным руководителем стал Андрей Горчаков. «Мы с ним исследовали применимость теоремы Арнольда-Колмогорова к некоторым практическим задачам, по результатам опубликовали статью и выступили на конференции», – вспоминает Вячеслав. Выпускную квалификационную работу он писал в Вычислительном центре РАН, а по окончании магистерской программы поступил в Аспирантскую школу ВШЭ по физике – «в погоне за интересными задачами в области вычислительной физики».

На программе «Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии» выделено 20 бюджетных мест, 5 платных мест и 5 платных мест для иностранцев. Обучение на русском и английском языках.

Денис Пехтерев поступил на программу «Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии» два года назад, окончив бакалавриат по прикладной математике в Финансовом университете. «Любая международная компания все больше внимания уделяет работе с данными, объём которых с каждым годом возрастает, – рассказывает он. – Это значит, что для работы с ними требуется всё больше вычислительных мощностей. Поступая в МИЭМ, я решил разобраться, как работают суперкомпьютеры, освоить параллельные вычисления и затем применять знания на практике».

Важным элементом магистерской программы Денис считает научно-исследовательские семинары, так как там научили правильно обрабатывать большой объём информации, содержащейся в научных статьях, и критически подходить к её анализу. Один из самых интересных курсов, по его мнению, – «Программирование сложных вычислений»: эта дисциплина помогла углубить знания языка Python, а также научила решать нестандартными методами различный набор задач, часто встречающихся как в научной, так и в бизнес-сфере. «Все преподаватели – сильные, готовые делиться своими знаниями и отвечать на вопросы студентов», – добавляет он.

Денис Пехтерев

Отдельным преимуществом обучения в МИЭМ Денис называет общение со сверстниками, с которыми можно обсудить что угодно – от научных статей и домашней работы по квантовой физике до обзоров фильмов: «Все хотят развиваться: ищут интересные курсы, делятся изученным, и в таком окружении ты просто не захочешь оставаться на месте». По мнению Дениса, обучение помогло ему окончательно сформироваться как специалисту, готовому к решению широкого спектра задач – как аналитических, где нужны обработка больших данных и знание различных алгоритмов и подходов, так и управленческих, где необходим критический подход к оценке результатов.

Сейчас Денис работает старшим бизнес-аналитиком в компании Gett. «Полученные на программе знания языка Python, навыки критического мышления и создания нестандартных алгоритмов по решению возникающих бизнес-задач помогли заинтересовать моего будущего работодателя, - рассказывает он. – Я решил развиваться в области обработки естественного языка, и результатом стал анализ методов векторизации и определения тональности текстовых данных, который я произвёл в своей магистерской работе. В дальнейших планах - написать чат-бот для службы поддержки, который помогал бы приоритизировать негативные сообщения от клиентов и ускорить их обработку».

Поступающим в магистратуру МИЭМ в этом году Денис рекомендует быстрее знакомиться с преподавателями, выбирать тему, над которой они хотели бы работать два года (или шесть лет с учетом аспирантуры) и начинать в нее погружаться. «Программа требует от вас желания развиваться, меняться и адаптироваться. Прокачав эти навыки здесь, вы будете успешны и востребованы везде», – считает выпускник.