О Нобелевской премии 2024 по физиологии и медицине.
Сергей Александрович Гуляев, доктор медицинских наук, доцент, начальник отдела симуляционных технологий ИФИБ, НИЯУ МИФИ при поддержке @smu_mephi

Нобелевскую премию 2024 по физиологии и медицине присудили совместно американским учёным Виктору Амбросу и Гэри Равкину за открытие микроРНК и роли в посттранскрипционной регуляции действия гена.

Стоит отметить, что открытие молекул микро РНК дуэтом учёных произошло ещё в 90-х годах прошлого века.

Прежде всего что это такое?

Микро РНК или ми-РНК - особый класс молекул, который подавляет экспрессию генов в клетке.
Наш геном не является постоянной структурой. Он может меняться, например, когда вирусы встраивают в него элементы своих ДНК, или с помощью системы обратной транскриптазы переносят информацию со своих РНК. Все это приводит к синтезу белков, структура которых не типична для макроорганизма, в результате мы сталкиваемся с такими заболеваниями как Болезни накопления (Болезнь Паркинсона, Болезнь Альцгеимера и др.), опухоли доброкачественного и злокачественного типа, вероятно и Рассеянный склероз тоже.

Как это поможет бороться с заболеваниями?

Естественно это все сложные болезненные состояния, с которыми нужно как - то бороться, иначе человечество было бы обречено на вымирание.
Вот одним из защитных механизмов нашего генома и является система микро-РНК молекул.
Их действие заключается в следующем: сформировавшаяся микро-РНК, представляет собой неактивную форму, напоминающую шпильку. При активации, она теряет свою головку и малую инактивирующую цепочку. Оставшаяся активная структура присоединяется к развернутому участку ДНК и вначале блокирует его, не позволяя рибосомальной РНК считать информацию, а после удаляет его из последовательности, восстанавливая исходную структуру ДНК.
Поэтому нарушения этой системы позволяют по - новому взглянуть на многие заболевания о природе которых мы ранее не могли знать. Особенно тех, причина которых кроется в нарушении человеческого генома.

#БольшаяЭкспертиза #НаукаМИФИ

Диванный экспресс-анализ результатов

В топ-50 есть студенты ИИКС (20), Лаплаз (18), ИЯФиТ (8), ИНТЭЛ и ИФТИС (по 2).
В топ-100 (101 на самом деле) студенты ИИКС (42), ЛаПлаз (29), ИЯФиТ (16), ИФТИС (6), ИФТЭБ (5), ИНТЭЛ (3).

В топ-100 20 студентов обучаются по направлению "Прикладная математика и информатика" (10 с ЛаПлаз, 10 с ИИКС), 13 студентов обучаются по направлению "Информатика и вычислительная техника".

Лучше всего физику знают студенты ИЯФиТ (34), ЛаПлаз (28), ИИКС (16);
математику: ИИКС (45), ЛаПлаз (19), ИЯФиТ (17);
информатику: ИИКС (53), ЛаПлаз (26), ИЯФиТ (8).

Нет никакой необходимости учиться в хороших школах хорошо. Можно учиться и плохо, а потом через прокуратуру добиваться продолжения обучения.

Вообще, неожиданно выяснилось, что никто не хочет работать с учениками, которые плохо учатся. Никаких способов борьбы с этим просто нет. В школах давно нельзя оставлять на второй год, ставить двойки и "обижать" детей. За это ещё и денег платят мало - ведь, вот незадача, те, кто плохо учится, понижают средний балл ЕГЭ школы.

3606 человек из 22 университетов России в этом году будут учиться на Цифровой кафедре нашего университета. Больше половины - студенты не из МИФИ.

Цифровая кафедра - это маленький отдельный университет.

Краткосрочные курсы от Диджитал Центра

Для студентов НИЯУ МИФИ доступно два краткосрочных курса от нашего Диджитал центра.

1. Курс Технологии Devops

Курс посвящен практическому изучению современных DevOps-технологий. Вы научитесь развертывать системы непрерывной интеграции кода, собирать и анализировать логи работы приложений, развертывать системы оркестрами контейнеров и создавать системы мониторинга инфраструктуры и приложений.

Старт 15 октября. Отбор через мотивационное письмо. Кол-во мест ограничено.

https://digital.mephi.ru/shortermprograms/devops_technology


2. Курс Основы функционирования микропроцессорных систем

В рамках курса вы изучите принципы функционирования и архитектуру микропроцессоров и микропроцессорных систем (МПС) и познакомитесь с методами разработки микропроцессорных систем, которые используются в современной электронной аппаратуре для обработки данных и выполнения алгоритмов управления различными устройствами и объектами.

Старт 28 октября. Отбор через тестирование. Кол-во мест ограничено.

https://digital.mephi.ru/shortermprograms/microprocessors

Нобелевская премия по физике дана за открытие в области нейронных сетей.

Джон Хопфилд - создатель (нейронная сеть Хопфилда) нейронной сети, способной работать с ассоциативной памятью.

Джофри Хинтон предложил метод обратного распространения ошибки. На основании этого метода учатся все современные нейронные сети.

Почему премия по физики ушла специалистам в области искусственного интеллекта? Это признание того влияния, которое машинное обучение оказывает на современную физику. А метод обратного распространения ошибки и сеть Хопфилда были революционными открытиями своего времени.

#все_ответы_в_науке_МИФИ
#десятилетиенауки #МинобрнаукиРоссии #популяризациянауки

О Нобелевской премии 2024 по физике Душкин Роман Викторович, старший преподаватель кафедры кибернетики ИИКС, НИЯУ МИФИ при поддержке @smu_mephi

Нобелевская премия по физике 2024 года была присуждена Джону Дж. Хопфилду и Джеффри Э. Хинтону "за фундаментальные открытия и изобретения, которые позволяют проводить машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей".

Почему специалистам по машинному обучению вручили премию по физике?

Только что в Нобелевском комитете объявили, что премию 2024 года по физике получили двое учёных — это Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон. Физикам, возможно, первое имя что-то и говорит, это действительно физик. Только вот обе фамилии не просто говорят — кричат специалистам по искусственному интеллекту. Фактически, произошло что-то беспрецедентное: нобелевскую премию по физике получили за работы в области ИИ, более конкретно — за машинное обучение и глубокие нейронные сети. А это, на минуточку, математические модели. То есть нобелевскую премию по физике получили за работу в области математики. Альфред Нобель прямо сейчас кружится со скоростью света, так как он чётко завещал, что математикам его премии не давать.

Решение Нобелевского комитета вполне понятно. Сегодня мы находимся в состоянии выхода на устойчивое плато в части развития технологий искусственного интеллекта, особенно принимая во внимание последние достижения в области глубоких нейронных сетей — генеративные модели (языковые, художественные, видео и даже генеративные модели для молекул). Рано или поздно такое должно было случиться. Вот и случилось.

В общем-то, это отличная новость. Все специалисты по ИИ сегодня должны порадоваться.

Расскажите подробнее об учёных.

1️⃣ Джон Хопфилд разработал особую архитектуру ассоциативной нейронной сети, которая решает интересную задачу оптимизации. Сеть запоминает некоторое множество «эталонов», которые может восстановить из зашумлённого входного сигнала. Для этого используется специфический метод машинного обучения, который существенно отличается от традиционных (коррекции ошибки и обратного распространения ошибки).

2️⃣ Джеффри Хинтон, фактически, является «отцом» глубокого обучения. Многие современные архитектуры искусственных нейронных сетей базируются на его ранних работах. Он также переизобрёл метод обратного распространения ошибки (этот метод независимо был предложен несколькими исследователями). Многое, что мы сегодня используем на практике, мы делаем благодаря работам этого учёного.

Есть ли вклад российских учёных в это открытие?

Необходимо помнить, что работы в области искусственных нейронных сетей основаны на одной интересной теореме о том, что сложные многомерные функции могут быть разложены на более простые одномерные функции. Теорема была доказана в 1957 году советскими математиками Андреем Колмогоровым и Владимиром Арнольдом.

Больше об искусственном интеллекте читайте на канале Романа Викторовича @drv_official

#БольшаяЭкспертиза #НаукаМИФИ

О сравнении олимпиадников и неолимпиадников в НИЯУ МИФИ

Из сегодняшнего доклада профессора Елены Борисовны Весны.

Важно! Это статистика, а не обсуждение каждого конкретного человека. Анализ делался по обезличенной выборке в 13000 человек.

📌 Олимпиадники лучше сдают ЕГЭ по профильным предметам, но хуже сдают ЕГЭ по русскому языку, чем неолимпиадники.

📌 По 125 дисициплинам университета из ~140 средний балл у олимпиадников выше, чем у неолимпиадников.

📌 Неолимпиадники имеют более высокие результаты по предметам, требующим социальную компетенцию, а также на практиках.

📌 На протяжении всего периода обучения олимпиадники учатся лучше неолимпиадников. Однако к 4 курсу статистически значимой разницы между ними не остаётся.

📌 Олимпиадники по итогам обучения в университете имеют более содержательное портфолио, чем неолимпиадники. Но у выпускников, поступивших без олимпиад, больше достижений по количеству в "общественных" мероприятиях.

📌 Олимпиадники чаще идут в исследовательские институты и наукоёмкое производство, чем неолимпиадники.

📌 Среди олимпиадников в два раза больше тех, кто участвует в школе в инженерных конкурсах.

📌 Наибольший средний балл ЕГЭ по профильным предметам у олимпиадников, участвующих в инженерных конкурсах.

📌 Наибольший средний балл по любым типам дисциплин университета у тех олимпиадников, кто участвует в инженерных конкурсах и соревнованиях.

📌 Среди олимпиадников отчисляют (по разным причинам) из университета 19.97% поступивших, среди неолимпиадников 26.37%.

📌 Уровень олипиады не имеет значения.

Discord заблокирован Роскомнадзором.

Инженерный подкаст №61
Нобелевская премия 2024: физика и нейронные сети
@podcast_mephi

Сегодня, 8 октября 2024 года были объявлены Лауреаты Нобелевской премии по физике. Ими стали Джон Хопфилд и Джeффри Хинтон «за основополагающие открытия и изобретения, которые позволяют осуществлять машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей».

В специальном выпуске Инженерного подкаста мы встретились с Сергеем Попруженко, экспертом в области теоретической физики, и Алексеем Егоровым, специалистом по ИИ, чтобы обсудить, почему премию по физике отдали программистам.

Где послушать?

🎙Мы на Яндекс Музыке

🎙 Мы на Apple Podcasts

🔺 Наше сообщество ВКонтакте

🔆Наш сайт: podcast.iss.onephi.ru

#инженерный_подкаст #все_ответы_в_науке_МИФИ
#десятилетиенауки #МинобрнаукиРоссии #популяризациянауки

Ноблевская премия в области химии уходит также не просто химикам, а химикам, использующим искусственный интеллект и другие компьютерные методы для решения задач из области химии.

В просторечии эту научную область называют "хемоинформатика".

Вот вы смеётесь над ИИ, а когда Нобелевку по литературе дадут не просто создателям ChatpGPT, а самой нейронной сети ChatGPT, то что будете делать?

А ведь ChatpGPT когда-нибудь точно сможет написать эталонное литературное произведение.

О Нобелевской премии 2024 по химии Борисевич София Станиславовна, кандидат химических наук, руководитель теоретической группы "Кванты и динамика" при поддержке @smu_mephi

Нобелевская премия по химии 2024 года была присуждена наполовину Дэвиду Бейкеру "за вычислительный дизайн белка", а другая половина - совместно Демису Хассабису и Джону М. Джамперу "за предсказание структуры белка".

Вручение нобелевской премии по химии "за вычислительный дизайн белка" это значимое событие для всех тех, кто проводит исследования в области вычислительной химии и биологии. Это не просто признание того, что разработка лекарств и изучение структурных особенностей таргетных белков требует in silico (прим. редактора in silico — компьютерное моделирование эксперимента) подхода. Это утверждение, что методы in silico могут быть основой.

Тем не менее, крайне необходимо отметить, что AlphaFold (прим. редактора — инструмент, за который вручили премию) это инструмент, использование которого требует определенных знаний. Так редактор одного журнала, при публикации данных рентгеноструктурного анализа одной белковой структуры отметил, что использование сложных экспериментальных методов исследования структуры белка уже не актуально, так как есть AlphaFold. Это опасное утверждение потому, что AlphaFold продолжает обучаться на новых экспериментальных данных.

На мой взгляд прошло очень мало времени для признания. Первый выпуск сервиса был в 2018 году.

Почему премия вручена за два открытия? В чём их различия?

В целом это примерно одно и тоже. Дизайн белковых структур исходя из первичной аминокислотной последовательности и предсказания третичной структуры так же на основе этой последовательности. Оба подхода это вклад в понимает структурных и функциональных особенностей белков, структуры которых по ряду причин тяжело выделить и/или описать экспериментальными методами.

#БольшаяЭкспертиза #НаукаМИФИ

THE-2025

Продолжаем следить за местами Российских университетов в мировом рейтинге Times higher education:

1- 107 - в мире - МГУ @naukamsu
2 - 251-300 - МФТИ @miptru
3 - 351-400 - МГТУ @bmstu1830
4 - 401-500 - ВШЭ @hse_official
5 - 501-600 - МИФИ @boilingmephi, СПбПУ @polytech_petra, ТГУ @tomskuniversity

Единственный рейтингованный университет Белоруссии:
1 - 1500+ - Белорусский государственный университет @official_bsu

Общая ситуация: университеты РФ и РБ медленно ползут вниз.

Про отчисление в МИФИ

Из вчерашнего доклада профессора Елены Борисовны Весны.

В выборке представлены данные по 9000 обезличенным студентам НИЯУ МИФИ, поступившим в МИФИ с 2015 по 2023 года.

Среди олимпиадников / среди неолимпиадников.

80.0% / 73.6% доучивается до конца.
72.9% / 67.2% доучивается до конца без смены направления обучения.

7.0% / 10.8% отчислены за невыполнение учебного плана.
6.7% / 8.7% отчислены по собственному желанию
5.9% / 4.8% отчислены в связи с переводом в другой вуз
0.4% / 2.1% отчислены по иным причинам