«Важная часть программы – самостоятельная исследовательская деятельность»
Программа «Математические методы моделирования и компьютерные технологии», реализуемая МИЭМ НИУ ВШЭ, направлена на подготовку специалистов высокого класса, способных вести исследования на стыке различных областей математики и ее приложений в актуальных и перспективных задачах моделирования. Выпускники магистратуры рассказали новостной службе о том, что определило их выбор после бакалавриата, программе в целом и планах на аспирантуру.
Илья Касьянов и Михаил Халилов пришли в магистратуру «Математические методы моделирования и компьютерные технологии» по разным причинам, но их одинаково увлекла наука, которая изучается в рамках программы. Сегодня ребята поступили в аспирантуру, где оба планируют продолжить свои исследования уже на новом уровне.
Магистерская программа «Математические методы моделирования и компьютерные технологии» предоставляет большой выбор научных и проектных направлений, одно из которых становится ключевым для студента: в рамках этого направления студент получает новые результаты, готовит магистерскую диссертацию, а остальные направления служат для расширения профессионального кругозора.
В образовательном процесс применяется проектная образовательная модель. Это означает, что основные новые знания и профессиональные компетенции студенты получают не в виде сухих академических курсов лекций, а при решении актуальных научных задач в профессиональных командах под руководством ведущих специалистов.
У Ильи за плечами – бакалавриат факультета математики Вышки и магистратура в МИЭМ. Теперь он – студент аспирантуры факультета компьютерных наук, где продолжит работать с прежним научным руководителем над темой, которую начал в магистратуре. Как менялись его научные интересы и почему он после бакалавриата решил переключиться на прикладную математику? Слово Илье.
Смена вектора после бакалавриата
Мотивацией поступления в магистратуру стал поиск себя в прикладной математике. Из близких мне прикладных курсов в бакалавриате были компьютерная графика, машинное обучение, компьютерная лингвистика. Диплом я писал существенным образом про компьютерную графику и методы оптимизации, а в выбранной научной области и проектах в магистратуре я частично использовал свои знания из двух последних областей (компьютерная лингвистика и методы машинного обучения).
О программе в целом и в частностях
Программа довольно разнородна — из значимых тем можно отметить квантовую и статистическую физику, молекулярную биологию, суперкомпьютерные методы, сетевой анализ. Тем не менее, во многих прикладных задачах появляется возможность посмотреть на них с принципиально разных сторон – в этом проявляется, как мне кажется, важная связь различных курсов между собой. Новые знания (будь то наука о сетях, необходимая для моих исследований, или физика, присущая курсам магистерской программы) давались достаточно комфортно, поскольку вся необходимая математическая база у меня уже имелась.
До магистратуры я не имел дело с физическими задачами, поэтому мне кажется важным отметить лекторов, которые заинтересовали и познакомили меня с целыми областями науки: это Ефремов Роман Гербертович, который вёл курс по компьютерной молекулярной биологии, Лозовик Юрий Ефремович, преподававший «Фундаментальные квантовые принципы и явления», и Тамм Михаил Владимирович — вместе с Вальбой Ольгой Владимировной они вели курсы по статистической физике и анализу сложных сетей.
Помимо преподавательского состава хочу отметить возможность уже в первом семестре сознательно выбирать направление ВКР. Моим научным руководителем стал Тамм Михаил Владимирович: в итоге я отдал предпочтение анализу сложных сетей. Благодаря этому два года магистратуры стали самыми интересными и плодотворными в научном плане. Я съездил на международную конференцию, принял участие в различных проектах, так или иначе связанными со сложными сетями, погрузился в науку о сетях — и получил довольно интересные результаты. Я оказался интегрирован в целую команду замечательных людей и очень этому рад.
Научная тема, научный руководитель
С Таммом Михаилом Владимировичем мы изучали сети свободных ассоциаций английского и русского языков. В таких сетях слова играют роль вершин сложной сети, направленные ребра же означают наличие ассоциации одного слова с другим в рассматриваемом языке. Данные сети обладают свойствами, которые можно было бы объяснить наличием скрытой гиперболической метрики между узлами – то есть возникновение связей между словами определялось бы близостью в этой метрике.
Сама по себе идея скрытой метрики и её способности объяснить реально наблюдающиеся эффекты в различных ненаправленных сетях – уже замечательна (это результаты 2010-2012 годов). Мы же пытались применить существующие результаты к нашим ориентированным сетям. Результатом стало построение принципиально новой модели, описывающей довольно интересный класс направленных сетей в гиперболическом пространстве.
Стоит сказать, что сеть свободных ассоциаций – непростой объект для изучения, сочетающий в себе связи различного рода (семантика, антонимия, омофония...). Поэтому поставленная задача – объяснить существующие эффекты в этой сети единой моделью – заслуживает внимания.
Что дальше
В дальнейшем хочется строго описать придуманную нами модель, сделать её более общей и применить полученные результаты в исследовании сетей свободных ассоциаций. Уверен, что модель будет полезна при изучении других реальных направленных сетей.
На данный момент я поступил в аспирантскую школу по компьютерным наукам и надеюсь завершить исследование, в котором мы сильно продвинулись во второй год магистратуры.
Основные направления, реализуемые программой «Математические методы моделирования и компьютерные технологии»:
Моделирование и анализ сложных сетей
Разработка и применение новых математических методов для исследования сложных сетей: интернет, социальные сети, нейронные сети мозга, сети, возникающие в задачах анализа текстов и многие другие.
Технологии суперкомпьютерного моделирования
Направление развивается в рамках международной лаборатории суперкомпьютерного атомистического моделирования и многомасштабного анализа ВШЭ. Студенты приобретают знания передовых суперкомпьютерных технологий и опыт их применения в задачах моделирования.
Моделирование биохимических систем
Направление реализуется в тесном партнерстве с лабораторией моделирования биомолекулярных систем ИБХ РАН. Студенты знакомятся с компьютерным моделированием биологических молекул и надмолекулярных систем.
Новые методы математического моделирования
Направление реализуется в лаборатории Математические методы естествознания. Рассматриваются задачи на стыке современной фундаментальной математики и прикладных методов моделирования в задачах математической физики, гидродинамики, классической и квантовой механики и др.
Квантовые вычисления и модели в наноэлектронике
Направление посвящено актуальным задачам математического и численного моделирования квантовых систем, исследованиям в области квантовых алгоритмов и квантовой теории информации, исследованию новых физических эффектов в наносистемах.
Михаил Халилов в магистратуре продолжил заниматься темой параллельного программирования, которую выбрал еще во время обучения в бакалаврские годы на образовательной программе «Прикладная математика» в МИЭМ. Сейчас Михаил поступил в аспирантскую школу факультета компьютерных наук, где планирует продолжить свои исследования. Кроме того, он совмещает учебу с работой в компании Huawei.
От бакалавриата до аспирантуры: единый вектор исследований
С 3 курса бакалавриата мои исследовательские интересы связаны с высокопроизводительными вычислениями (High-Performance Computing - HPC). На магистерской программе я продолжал исследования в этом направлении: так, моя дипломная работа посвящена оценке производительности различных моделей параллельного программирования на графических процессорах (GPU), активно используемых в качестве ускорителей научных расчетов в вычислительных узлах.
О программе в целом и в частностях
Магистерская программа выгодно выделяется среди других программ расширенными возможностями ведения исследовательской деятельности. От студентов ожидается, что они уже с начала первого курса будут вести исследовательскую работу вместе с научным руководителем по одному из направлений, а учебная программа построена таким образом, что в первом семестре магистр сможет познакомиться с каждым направлением и выбрать для себя наиболее интересное.
Хочется отметить также гибкость программы в учебном плане – это во многом определило мой выбор. Например, в и без того разнообразную программу магистратуры можно добавить курсы, которые читаются на других факультетах и направлениях.
Курс в целом построен на взаимодействии с учеными, которые активно используют суперкомпьютеры для своих расчетов и которым нужно, чтобы их вычисления работали с максимальной скоростью. Таким образом, программа помогает сформировать глубокое понимание о том, каким образом устроены высокопроизводительные параллельные расчеты и какие проблемы стоят перед суперкомпьютерной отраслью в целом.
Важная часть магистерской программы – самостоятельная исследовательская деятельность, сначала в рамках курсовой работы, а затем и полноценного диплома.
В этом мне во многом поспособствовала работа в международной лаборатории суперкомпьютерного атомистического моделирования и многомасштабного анализа, где могут работать заинтересованные в суперкомпьютерной тематике студенты.
Участие в научных семинарах лаборатории – это отличная возможность познакомиться с современными тенденциями в области суперкомпьютеров и значительно углубить свои знания в этой области. За время работы в лаборатории мне удалось внести вклад в несколько научных статей и принять участие в конференциях по суперкомпьютерной тематике.
Что дальше
Сейчас я поступил в аспирантуру школы компьютерных наук, где продолжу заниматься прежней темой под руководством Алексея Тимофеева, моего научного руководителя в магистратуре. Кроме того, я работаю инженером в лаборатории математического моделирования и оптимизации Huawei, где продолжаю исследовательскую деятельность в области суперкомпьютерных сетей и MPI. И учеба в магистратуре сыграла тут не последнюю роль – успешное освоение программы и активная исследовательская деятельность позволят без труда найти интересную работу.
Тамм Михаил Владимирович
Халилов Михаил Русланович