Тёплый привет от наших дорогих выпускников из Сколтеха❤️

Максим Комяков, Инна Ларина и Фёдор Белолуцкий после окончания Innovation Workshop-а.

За месяц ребятам в своих командах нужно было фактически разработать и презентовать свой стартап: приложение для подбора оптимальных компонент Li-ионных батареек, «антисутульный» девайс, механизм отделения клетки из суспензии для исследования мутаций генов в борьбе с раковыми опухолями – такими технологиями занимались наши выпускники!

Ценим, гордимся, желаем дальнейших успехов!💫

Итак, краткие выводы из первого дня конференции математических центров

🔵 Гипергеометрические функции (такие как функция Гаусса или функция Лауричелли) с успехом применяются при построении конформных отображений. С помощью этого подхода любую расчётную область со сложной геометрией можно существенно упростить (например, в случае 2D-задач – перевести в прямоугольник). С прикладной точки зрения это позволяет эффективно строить нерегулярные расчётные сетки и увеличивать скорость вычислений;
🔵 По сути, основная задача машинного обучения – это задача аппроксимации, когда на основе дискретного набора информации строится её «продолжение» в интересующих точках пространства параметров конкретной задачи;
🔵 Аппроксимация гладких функций с помощью нейросетей – плохо обусловленная задача, нужно искать другие подходы;
🔵 На данный момент около 2/3 задач искусственного интеллекта связаны с исследованием и построением LLM-моделей (Large Language Model – большая языковая модель). На подобной модели построен всем известный ChatGPT.

👍 Сама конференция организована на высоком уровне, чувствуется внимание к деталям и южное гостеприимство!

Краткие выводы по второму дню конференции математических центров

🔵 Обратные задачи (восстановление исходных параметров по уже известному решению прямой задачи), которые являются по существу некорректными (либо решение не существует, либо оно не единственно, либо неустойчиво относительно вариации начальных данных) – одна из самых популярных тем на конференции, и это неспроста: прикладную значимость этого подхода сложно переоценить. Восстановить строение и свойства объекта по данным от измерительных датчиков (например, строение внутренних органов по данным томографии) – обратная задача. Найти первоисточник информации, распространяющейся в социальных сетях – обратная задача;
🔵 Индивидуализация образования – непростой вопрос даже по той причине, что каждый ВУЗ понимает этот термин по-разному. Для одних это – уникальная для каждого студента индивидуальная образовательная траектория (ИОТ), для других – просто набор блоков с обязательной и вариативной частью и дисциплинами по выбору. В любом случае, это поднимает целый пласт вопросов об осознанности выбора такой траектории, о продуманных рекомендациях по осуществлению этого выбора (на основании предпочтений самого студента, его талантов и предрасположенностей и даже психотипа), о востребованности дисциплин и их преподавателей;
🔵 Византийцы не уделяли внимание развитию чистой (теоретической) математики, а были сосредоточены на приложениях, поддерживая уровень «инженерной» математики, в результате чего проиграли и в фундаментальной, и прикладной науках – Константинополь пал.

Всех ждём на лектории, будет интересно🤓

👩‍💻🧑‍💻Лекторий: математическое моделирование

Ведущие учёные и исследователи из ИБРАЭ РАН, Кэлс-центра и нашего университета расскажут:

✔️об отечественных программных кодах нового поколения для расчёта нейтронно-физических и тепловых процессов
✔️о применении математического моделирования и технологий визуализации для тренажеров АЭС
✔️о расчётах в разработке передовой плазменной техники, решающей задачи ракетно-космической отрасли и термоядерной энергетики

В роли организаторов мероприятия выступают ГК «Росатом», Диджитал Центр и Суперцентр НИЯУ МИФИ при поддержке программы «Развитие НИЯУ МИФИ во взаимодействии с Госкорпорацией «Росатом» до 2030 года» в рамках направления «Цифровой мир».

Когда?
17-го октября, 17:00-19:00
Где?
Конференц-зал студенческого офиса

❤️Всех ждём!

P.S. Гостям не из нашего университета следует до 12:00 16-го октября выслать свои данные (ФИО, место работы или учёбы) на адрес:
[email protected]

💬 Чем примечательно математическое моделирование – так это тем, что с помощью этого подхода можно исследовать даже такие процессы и явления, которые в земных условиях воспроизвести принципиально невозможно – и в первую очередь, это касается задач астрофизики.

✨Численное моделирование позволяет ученым изучать эволюцию звезд и галактик, анализировать их структуру и динамику, а также процессы формирования планет;
🪐 Оно помогает предсказывать и объяснять поведение чёрных дыр, пульсаров и других экзотических объектов во Вселенной;
🔄 Позволяет проводить вычислительные эксперименты для проверки гипотез и разработки новых теорий в астрофизике.

🪐 Одна из таких интересных астрофизических задач – вопрос о формировании декреционных газовых дисков вокруг Be-звёзд, которые очень быстро вращаются и выбрасывают из себя вещество. Например, Be-звездой является известная всем Гамма-Кассиопея.

Численными исследованиями этой темы занимается наша студентка магистратуры София Смирная, которая поделилась своей работой в проекте Института ЛаПлаз «Мы зажигаем свои звёзды»!

🌟Численное моделирование процесса формирования декреционных дисков вокруг Be звезд

Физика Be звезд еще не до конца ясна. Прогресс в изучении звезд данной группы во многом зависит от компьютерного моделирования, являющегося важнейшим методом проверки теории, ведь физический эксперимент в данном случае невозможен.
Как именно с помощью моделирования удаётся узнать больше о Ве звездах? Ищете ответы в нашем новом видео с Софией Смирной - магистром кафедры «Суперкомпьютерного моделирования инженерно-физических процессов»!


Больше видео проекта «Мы зажигаем свои звезды» от молодых ученых на нашем ютуб-канале и сайте проекта✨

#МыЗажигаемСвоиЗвезды