«Ребята постоянно выступают, общаются, обмениваются мнениями, рассказывают о текущей деятельности»
.jpg "«Ребята постоянно выступают, общаются, обмениваются мнениями, рассказывают о текущей деятельности»")
Сразу несколько проектов аспирантской школы по техническим наукам, где научным руководителем является Лев Щур, недавно были поддержаны Российским Фондом фундаментальных научных исследований (РФФИ) по итогам конкурса на лучшие проекты молодых ученых, обучающихся в аспирантуре. Такой высокий показатель – результат целенаправленной постоянной осознанной работы, осуществляемой со студентами всех лет обучения, начиная с 1 курса бакалавриата. За несколько лет вокруг магистерской программы «Суперкомпьютерное моделирование в науке инженерии» сложилось сообщество студентов, аспирантов и преподавателей, где научная работа начинается еще на 1 курсе и у многих продолжается в магистратуре и аспирантуре.
По словам Льва Николаевича, этот процесс имеет свою точку старта – 2014 год, когда был выделен первый грант РФФИ на поддержку существующей лаборатории в Научном центра РАН в Черноголовке. Это сразу позволило привлечь к деятельности лаборатории большое количество студентов:
Была сделана рекламная лекция, ориентированная на студентов 3 курса. Отобрались 20 студентов, желающих заниматься вычислительной физикой в широком смысле, с этого началась их научная деятельность. Так стало формироваться наше сообщество.
Индивидуальное обучение начинается со 2 курса, но присоединиться к направлению, возглавляемому Львом Николаевичем, могут уже первокурсники: «На 1 курсе есть профориентационный семинар, который мы разработали совместно с Ларисой Анатольевной Манитой. На нем перед студентами выступают специалисты различных научных направлений и даются пробные задачи. На 2 курсе мы начинаем уже заниматься серьезно». Причем, с самого начала ребята вовлекаются в активную проектную работу.
Для поддержания конструктивной рабочей коммуникации используются такие эффективные формы, как семинары и еженедельные групп-митинги, на которых присутствуют преподаватели и студенты всех ступеней образования - бакалавриата, магистратуры и аспирантуры: «По диссертациям ребята не пересекаются, но, поскольку у нас единая предметная область, на семинарах и групп-митингах ребята постоянно выступают, общаются, обмениваются мнениями, рассказывают о текущей деятельности. Очень важно, что в этот процесс включены ребята разного уровня подготовки и разного года обучения, а также преподаватели».
Все аспирантки, получившие поддержку РФФИ, прошли весь этот путь, начиная с 3 курса, когда для каждой из них началось индивидуальное обучение. Сегодня все они имеют статьи в журналах Q1. И все эти годы, в том числе в магистратуре, они работают под началом одного научного руководителя.
Расскажем об этих проектах.
Целью исследования Марины Фадеевой является развитие алгоритмов и методов моделирования методом Монте-Карло для их эффективного применения на гибридных высокопроизводительных вычислительных системах с целью проверки теоретических гипотез.
Об актуальности темы Марина говорит следующее: «В последнее время повысился интерес к исследованию свойств универсальности моделей статистической механики. Это обусловлено как развитием новых методов теоретических исследований, так и возможностью использования суперкомпьютерных систем с целью проверки теоретических гипотез. Результаты, которые мы планируем получить, позволят исследователям использовать всю мощь гибридных высокопроизводительных вычислительных систем и более эффективно моделировать системы статистической механики со сложным спектром энергии».
В рамках исследования Марина работает с алгоритмом Ванг-Ландау: «В отличие от многих других алгоритмов из семейства методов Монте-Карло, он позволяет делать вычисления важных термодинамических характеристик системы за один раз для всего диапазона изменения температуры, а не для каждого значения температуры отдельно. Это существенно облегчает моделирование сложных систем. Наш проект, наверное, больше относится к области фундаментальных, а не сугубо прикладных исследований. Но я знаю, что алгоритм нашел применение и в области химии - например, для моделирования полимеров и белков».
Марина отмечает, что исследование стало логичным продолжением уже имеющегося задела по данному направлению, накопленного за старшие курса бакалавриата и магистратуры: были некоторые наработки, которые хотелось расширить и получить интересные результаты по окончанию проекта.
Говоря о рабочем взаимодействии с научным руководителем, Марина подчеркнула планирование и структурирование задач на подзадачи: «Постановку каждой микро-задачи мы сначала обсуждаем устно, а потом фиксируем письменно, чтобы убедиться, что мы друг друга правильно поняли. Результаты работы регулярно обсуждаются и фиксируются в отчетах. Наиболее существенные промежуточные результаты мы публикуем в журналах».
Помимо работы над проектом, Марина также занимается решением различных прикладных задач с использованием методов машинного обучения.
Проект Ольги Клименковой направлен на разработку методики исследования свойств пенистых структур, находящих применение в водородной энергетике. Задача исследования состоит в разработке алгоритма генерации разреженных жестких структур и исследовании их физических свойств.
«В результате исследования мы выясним особенности разреженных жестких структур, некоторые особенности сравним с экспериментальными данными и так проверим предложенную нами модель, и мы надеемся, что наши результаты помогут предсказать еще не полученные в экспериментах зависимости. Это будет интересно учёным, работающим в данной области», - рассказывает Ольга.
Алгоритмов, подобных разрабатываемому, сегодня в широком применении нет.
«Сейчас уже существуют эксперименты по получению пены из палладия и изучению его свойств, но палладиум дорогой материал, и эксперименты с ним тоже не всегда можно сделать. Если мой алгоритм будет успешно описывать свойства палладиумной пены, это позволит исследователям быстрее находить какие-то дополнительные особенности этой структуры и предугадывать какие-то еще не видные в экспериментах эффекты, - рассказывает о практической пользе исследования Ольга, - На данном этапе мы в двумерном квадратном ящике конечного размера генерируем волокна пены малой длины, и из них получаем жесткую структуру, такую, что в итоге мы имеем единый кластер, который касается каждой стороны бокса, все волокна не относящиеся к кластеру удаляются. Так же удаляются итеративно все волокна, имеющие лишь одно пересечение с кластером. Ожидается что полученная таким образом структура может являться математической моделью структуры палладия, полученной в экспериментах».
Кроме исследовательского проекта в аспирантуре, Ольга также занимается популяционной геномикой в международной лаборатории статистической и вычислительной геномики: «Работа в лаборатории помогает узнавать новое из совсем незнакомой мне области, где связь с реальной жизнью очень хорошо видна. Я не думаю, что это как-то помогает мне в моем аспирантском проекте, но это позволяет увидеть, что методология ведения хороших исследований везде похожа и не сильно зависит от области исследования».
Работа, которой занимается Мария Гуськова, состоит из двух частей - исследования и разработки программного обеспечения. В исследовательские задачи входит моделирование методом решеточного уравнения Больцмана поведения пузырьков в жидкости и сравнения результатов с физическими экспериментами и - вторая большая задача — моделирование движения эритроцитов в плазме в кровеносных сосудах, что в первом приближении можно представить, как движение большого количества твердых частичек в очень длинном цилиндре. На момент подачи заявки не существовало ПО с открытым исходным кодом, которое бы позволяло решать подобные задачи и использовало бы графические карты для ускорения вычислений, поэтому вторая часть должна восполнить этот пробел.
На вопрос, как осуществляется работа над проектом, Мария рассказала: «Проектом сейчас называется что угодно, работа идет как обычно. Лев Николаевич ставит задачу, которую я не знаю, как решать. Затем делается обзор научной литературы для того, чтобы знать, как решали похожие задачи другие люди и какие методы можно использовать. После пишется прототип программы, которая решает задачу, возможно, что метод не подходит и нужно вернуться к обзору. Если прототип работает, то выполняется серия вычислительных экспериментов, результаты обрабатываются, анализируются. Затем необходимо написать отчёт, из которого получится статья или выступление на конференции с публикацией доклада».
Все эксперименты вычислительные, поэтому необходимо программировать, код должен быть эффективным, так как задачи обычно вычислительно сложные. Из инструментов Мария использует только систему контроля версий, надо только не забывать делать коммиты каждый раз, когда меняется программа. Кроме того, в настоящее время Мария пополняет свою коллекцию анимаций из неправильных моделирований.
Пожелаем девушкам успешного продолжения своей исследовательской деятельности!
Выражаем благодарность Ирине Тараскиной (Медиацентр МИЭМ) за помощь в подготовке материала.