Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Адрес: 123458, Москва, Таллинская улица, 34 (м. "Строгино").
Телефон:
(495) 772-95-90 *11086
(915) 317-30-12
E-mail: avbelov@hse.ru
Департамент прикладной математики создан в 2015 году на базе факультета прикладной математики и кибернетики МИЭМ. За 50-летнюю историю факультета сложились признанные научные школы по ключевым направлениям развития прикладной математики и информатики. Преподаватели и сотрудники департамента участвуют в реализации образовательных программ "Прикладная математика" (бакалавриат) и "Компьютерная безопасность" (специалитет). На базе проводимых научных исследований в области разработки систем управления и обработки информации, а также современных методов математического и компьютерного моделирования ведущими учеными департамента реализуется магистерская программа "Системный анализ и математические технологии". В 2023 году состоится первый набор на магистерскую программу "Прикладные модели искусственного интеллекта", спроектированную совместно с ключевым партнером — корпорацией ВК, которая глубоко вовлечена в учебный процесс и проектную деятельность.
Под науч. редакцией: Е. А. Крук, С. А. Аксенов, К. Ю. Арутюнов и др.
М.: ООО "Издательский дом Медиа паблишер", 2024.
Успехи математических наук. 2024. Т. 79. № 6. С. 169-170.
Аванесян Н. Л., Зенькова В. В., Чеповский А. М.
В кн.: Труды международной конференции «Корпусная лингвистика — 2023». — СПб.: Изд-во С.-Петерб.. ун-та, 2024. — 320 с.. СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2024. С. 11-17.
Сергеев А. В., Минченков В. О., Солдатов А. В. и др.
arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2024. № 2411.10150.
Биологи и математики из НИУ ВШЭ, Сколтеха и ИППИ РАН изучили распространение коронавируса в России. Основная часть была закончена в конце июня, однако до октября команда работала с данными по советам рецензентов. Статья опубликована 28 января 2021 г. в журнале Nature Communications. Студенты МИЭМ рассказали о своем вкладе в исследование.
Группа ученых из Высшей школы экономики и Сколтеха совместно со специалистами НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева в Санкт-Петербурге и ИППИ им. А.А. Харкевича РАН провели работу, в ходе которой ответили на вопросы, когда началась пандемия в России и откуда его к нам завезли. Они сравнили мутации 211 геномов коронавируса от пациентов из 25 регионов России, построив на основе этих данных эволюционные деревья вируса. Оказалось, что SARS-CoV-2 завезли к нам из Европы в промежутке между концом февраля и началом марта. А первый случай его внутрироссийской передачи состоялся не раньше 11 марта 2020 года.
Вадим Спирин и Никита Швырев, студенты второго курса «Прикладной математики», являются стажерами-исследователями международной лаборатории статистической и вычислительной геномики НИУ ВШЭ. Под руководством Владимира Щура, заведующего лабораторией, студенты присоединились к исследованию в конце апреля прошлого года. На тот момент SARS-CoV-2 только появился, данных о нем практически не имелось, поэтому ребятам было особенно интересно заняться этой работой.
Студенты оценивали различные параметры распространения коронавирусной инфекции в одной из больниц Санкт-Петербурга — НИИ им. Вредена, где более 700 человек находились месяц под карантином, а свыше 400 из них переболели. Для исследования больница предоставила большое количество уникальных данных о заболевших пациентах, включая результаты секвенирования РНК вируса этих пациентов. Работа проходила в несколько этапов: сначала ребята разбирались с необходимым программным обеспечением, изучали научные статьи, в которых описывались похожие задачи, и различные модели распространения вирусов. Затем — применение изученного материала и решение поставленных задач.
Мы понимали, что на начальном этапе нам важно не натворить глупостей, поэтому внимательно слушали Владимира Львовича. От нас требовалось быстро находить нужную информацию для продолжения исследования, изучать статьи с похожими исследованиями, чтобы воспользоваться опытом других ученых. Основной набор необходимых для работы навыков мы приобрели уже в процессе исследования. Я научился работать с BEAST2, быстро изучать статьи на предмет требуемой нам информации и вообще работать с большими ее объемами.
Для изучения данных использовался пакет BEAST2, а в частности модель Birth–Death skyline model. BEAST2 — это программа, которая позволяет строить дерево распространения, рассчитывать начало распространения вируса, скорость его мутаций и многое другое на основе нуклеотидных последовательностей вируса. Кроме того, использовались программы, которые позволяют представлять полученные результаты в различных видах, такие как FigTree, для просмотра полученных деревьев, и Tracer, для просмотра посчитанных параметров. С использованием пакета BEAST2 ребятам помог суперкомпьютер ВШЭ: с его помощью они смогли ускорить вычисления.
Я полностью удовлетворен тем, что мы сделали. Благодаря работе над проектом я познакомился с большим количеством профессионалов, работающих в данной области, и узнал, что такое настоящая проектная деятельность. Самым трудным для меня было не пропускать пары и готовиться к грядущей сессии, потому что над исследованием хотелось работать круглыми сутками.
Хоть темп работы и был крайне высоким для студентов, исследование оказалось увлекательным, а участие в нем помогло определиться с дальнейшими целями и приоритетами. Вадим Спирин признается, что, поступая в вуз, думал – ему нужно только выучить язык программирования «Python». Но, начав заниматься проектами, он понял, что одного этого для качественной работы катастрофически не хватает. «Нужно научиться работать с Cython, git, bash-скриптами, С++/С. И даже этим может не ограничиться, потому что могут потребоваться знания в других отраслях и знания библиотек Python' а, и C++/C, чтобы создавать более эффективные алгоритмы», – говорит студент. Так что на задачи на будущее ребята себе поставили.
Мне нравится работать над научными проектами со студентами. Пока я формулирую для них задачу и пытаюсь доступным языком донести свои мысли, начинаю сам гораздо яснее представлять детали проекта. Кроме того, я очень люблю, когда студенты задают вопросы. Часто они признаются, что боятся показаться глупыми. На самом же деле, задавать вопросы — это их первостепенная обязанность. Человек, который ничего не знает и не понимает, не в состоянии поставить вопрос. К тому же ни один человек не может знать всего. И только тот, кто спрашивает, растет и развивается. Более того, хороший вопрос от студента иногда позволяет и мне самому по-новому взглянуть на проблему и осознать, что я что-то упускал или ошибочно считал очевидным.
Материал подготовлен Валерией Немной, 2 курс, МИЭМ НИУ ВШЭ