• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 123458, Москва, ул. Таллинская, д.34
Телефон: 8(495)916-88-29
Факс: 8(495)916-88-29
Эл. почта: miem@hse.ru

     
Руководство
и.о. директора, научный руководитель Крук Евгений Аврамович
Заместитель директора Абрамешин Андрей Евгеньевич
Заместитель директора Романов Виктор Владимирович
Заместитель директора Костинский Александр Юльевич
Заместитель директора Прохорова Вероника Борисовна
Заместитель директора по учебной работе Тумковский Сергей Ростиславович
Заместитель директора по научной работе Аксенов Сергей Алексеевич
Мероприятия
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Инфокоммуникационные технологии и системы связи

4 года
Очная форма обучения
61/5/3
61 бюджетное место
5 платных мест
3 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Бакалаврская программа

Информатика и вычислительная техника

4 года
Очная форма обучения
115/30/15
115 бюджетных мест
30 платных мест
15 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Бакалаврская программа

Информационная безопасность

4 года
Очная форма обучения
45/15/10
45 бюджетных мест
15 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Программа специалитета

Компьютерная безопасность

5,5 лет
Очная форма обучения
40/50/5
40 бюджетных мест
50 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Прикладная математика

4 года
Очная форма обучения
80/40/6
80 бюджетных мест
40 платных мест
6 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Инжиниринг в электронике

2 года
Очная форма обучения
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Интернет вещей и киберфизические системы

2 года
Очная форма обучения
25/5/1
25 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Информационная безопасность киберфизических систем

2 года
Очная форма обучения
20/5
20 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Компьютерные системы и сети

2 года
Очная форма обучения
50/5/2
50 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Математические методы моделирования и компьютерные технологии

2 года
Очная форма обучения
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Материалы. Приборы. Нанотехнологии

2 года
Очная форма обучения
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Наноэлектроника и квантовые технологии

2 года
Очная форма обучения
35/5/1
35 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системный анализ и математические технологии

2 года
Очная форма обучения
65/15/9
65 бюджетных мест
15 платных мест
9 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системы управления и обработки информации в инженерии

2 года
Очная форма обучения
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии

2 года
Очная форма обучения
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Глава в книге
Киберфизические системы для программистов

Агамирзян И. Р., Буров В. В.

В кн.: Преподавание информационных технологий в Российской Федерации: материалы восемнадцатой открытой всероссийской конференции. М.: Ассоциация предприятий компьютерных и информационных технологий, 2020.

Глава в книге
Using of Automatically and Semi-automatically Generated Diagrams in Educational Practice

Patarakin Y., Burov V.

In bk.: Electronic Governance and Open Society: Challenges in Eurasia. EGOSE 2019 (Communications in Computer and Information Science). Vol. vol 1135. Springer, 2020. P. 308-319.

Глава в книге
The Effective Dielectric Constant of a Composite with Conductive Nanoparticles

Abrameshin A. E., Chetverikov V.

In bk.: 2020 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT). IEEE, 2020. P. 1-6.

Книга
Fiber Optic and Atmospheric Optical Communication

Blaunstein N., Engelberg S., Krouk E. et al.

Wiley, 2020.

Статья
Electron Transport in Polyethyleneterephthalate

A.P.Tyutnev, V.S. Saenko, A.D. Zhadov et al.

Polymer Science - Series A. 2020. Vol. 62. No. 3. P. 300-306.

О героях конкурса НИРС (часть 2): представляем призеров-выпускников МИЭМ

8 февраля состоялась церемония награждения победителей и призеров конкурса научно-исследовательских работ студентов. Рассказываем о призерах среди выпускников нашего института.

О героях конкурса НИРС (часть 2): представляем призеров-выпускников МИЭМ

Мы уже рассказывали о победителях конкурса научно-исследовательских работ студентов (НИРС) среди студентов. Общеуниверситетская церемония награждения молодых ученых прошла в День науки, 8 февраля. Сегодня о своей работе рассказывают призеры среди выпускников - Илья Ларюшкин и Георгий Новосёлов, закончившие недавно МИЭМ НИУ ВШЭ.   

Принять участие в конкурсе могут все студенты бакалавриата, специалитета и магистратуры, причем представлять ребята могут другие вузы – учеба в НИУ ВШЭ не является обязательным условием. Кроме того, участниками могут стать также недавние выпускники университета.

МИЭМ традиционно был представлен номинацией «Лучшая научно-исследовательская работа по техническим наукам и прикладной математике», которая отдельно определяется для студентов бакалавриата и отдельно для студентов магистратуры и выпускников.

Илья Ларюшкин и Георгий Новоселов, выпускники образовательной программы «Информатика и вычислительная техника», представили на конкурс работу «Реализация POSIT вычислений действительных чисел для применения в технологиях машинного обучения».

Заниматься своим исследованием ребята начали под научным руководством Александра Романова еще в студенческие годы.

О том, как происходил выбор работы и научного руководителя, рассказал Георгий Новосёлов.

«Исследование началось с прочтения простеньких статей на Хабре о posit, которыми со мной поделился Илья летом между 3 и 4 курсами. Он был заинтересован темой и предложил вместе присоединиться к исследованию формата в рамках ВКР, поскольку нам обоим хотелось завершить обучение в бакалавриате интересной и нестыдной работой. Среди преподавателей, с которыми мы встречались лично на парах, Александр Юрьевич больше всего подходил по тематике работы, поскольку у него мы на поздних курсах имели дело с более-менее низкими уровнями программирования и знали, что он хорошо разбирается в компьютерной памяти и сможет быстро влиться в тему внутреннего устройства интересующих нас форматов. Наш выбор подтвердился, когда мы решили соединить позиты с машинным обучением после прочтения главной работы Густафсона, поскольку до этого мы приняли участие в одном проекте Александра Юрьевича, связанном с нейронной сетью на ПЛИС, и нам была полезна консультация по данному вопросу».

Георгий Новосёлов, фото из личного архива
Георгий Новосёлов, фото из личного архива

О формате Posit

Posit - новый формат хранения действительных чисел в компьютерной памяти, основанный на интервальной арифметике и способный заменить стандартный формат IEEE 754. Сейчас проводятся исследования возможностей работы этого формата и его применимости.

Георгий Новосёлов об особенностях формата Posit: «Вообще, создатель формата уже долго работает над тем, чтобы победить неприятные многим стандартные float, и posit стали одной из итераций его формата unum: более процессор-френдли и со своими исправленными мелочами. Еще одним из главных отличий от привычного float стала новая секция в памяти экземпляра формата, отводимая под "биты режима". Они считаются на основе сохраняемого числа и предоставляют ему более гибкую динамическую структуру. Считается это все по не очень простым формулам, но суть одна: 16-битный, например, позит грозится считать точнее 32-битных флоатов».

 

Об исследовании

Илья Ларюшкин: «Цель нашей работы - проверка одной из возможностей такого формата чисел. Идея пришла к нам во время первого прочтения литературы по posit-числам. Мы выбрали конкретную доменную область, актуальную для вещественных чисел (машинное обучение), и начали разрабатывать стратегию измерения производительности. То есть мы хотели посчитать, как быстро по сравнению с IEEE 754 такой формат способен считать какие-то базовые вещи. Сложно сказать, какие идеи применялись. По сути, мы просто исследовали возможность и разрабатывали бенчмарк для проверки возможностей. Можно лишь сказать, что мы хотели сделать максимально честным это измерение. К тому же исследований на эту тематику крайне мало (почти не было считай), в основном исследовалась точность и динамический диапазон. Это все добавляло актуальности нашей работе».

Георгий Новосёлов: «Мы начитались разных исследований про динамический диапазон, безопасность и точность, удивились страннейшим решениям в виде сравнения чисел, эмулируемых в разных программных средах, а порой даже сравнения эмулируемых чисел с числами без эмуляции. На основе этого поняли, что почти никто не говорит о скорости (а если и говорит, то в тексте прямо оставляет это на потомков), а корректность полученных их методами результатов исследований... Не очень. Но мы поняли, что тестирование перфоманса позитов в нейронных сетях серьёзно интересует многих разработчиков, потому решили исправить максимум подмеченных ошибок существующих работ: уделить больше всего внимания сравнению скорости работы форматов, обеспечить максимально однородную среду исполнения программ и эмуляции поведения чисел, обобщить тест-кейсы до уровня базовых алгоритмов линейной алгебры и типовых примеров бенчмарков для вещественных чисел. Также нам показалось интересным взять в тест другого конкурента float — bfloat, тоже набирающего популярность и в железе, и в софте. Для удобства и безопасности в качестве основы тестирующей системы мы решили использовать Google Test».

О перспективах исследования

Илья Ларюшкин: «Применять результаты могут либо дальнейшие исследователи формата чисел, либо разработчики аппаратуры/фреймворков, чтобы принять решение о поддержке этого формата чисел. Так же может быть интересно разработчикам из любой области, где используются вещественные числа, но преимущественно для разработчиков из машинного обучения».

Георгий Новосёлов: «Одним из главных факторов выбора темы нашей работы стало как раз то, что результаты исследования могут быть полезны разработчикам из разных областей: posit могут повлиять как на аппаратные, так и на программные возможности различных разработок, а математический аппарат исследования может быть репрезентативным не только для машинного обучения (хоть первоначально оно и было направлено в эту сторону, поскольку во всем и везде расширять тематику невозможно)».


Трудности в работе

Илья Ларюшкин: «Трудности всегда возникают - в разработке, в поиске материалов, данных, в разработке методологии. И, как все трудности, они решаются просто "работая", постепенно и постоянно что-то делаешь и приходишь к результату. Например, сложности были с грамотной и одинаковой эмуляцией чисел, нужно было все в одинаковых условиях делать и поэтому даже стандартный формат нужно было эмулировать самому. Много времени занимало непосредственно тестирование, получение данных».

Георгий Новосёлов: «Было нелегко читать тонну литературы в поиске заветных подзаголовков с английскими вариациями слова "производительность", а еще много времени ушло на выбор корректного способа реализации C++-версий типов данных, который не дал бы лишнего преимущества одному из конкурсантов. Но ничего особенно страшного не было: долгие тесты на больших данных и их не самые очевидные результаты - это норма».
 

О работе после МИЭМа

Илья Ларюшкин: «Эта работа сейчас никак не связана с моей профессиональной деятельностью. Я занимаюсь разработкой высоконагруженных систем в области Computer Vision в данный момент. По правде говоря, я никаких навыков в ходе исследования не приобрел, скорее закреплял то что уже имелось. Это умение разработки различных систем, оптимизации каких-то компонент. Ну и просто навык "размышления" о том, как правильно и как неправильно что-либо делать. Назовем это навыком problem solving».

Георгий Новосёлов: «Сейчас я занимаюсь разработкой платформы для банков, торгующих на Forex. Однако работа над исследованием posit, а именно часть реализации тестирующей системы, позволила мне лучше познакомиться с Google Test в частности и "взрослым" юнит-тестированием в общем, чего, думаю, не хватало в рамках обучения в МИЭМ».

Советы студентам, начинающим путь в науке

Илья Ларюшкин: «Сложно что-то посоветовать для подготовки, учитывая, что я и не готовился сам. Я думаю, самое главное -делать все от души, не идти на компромиссы при разработке и до конца решать все проблемы. Я бы сказал, нужно быть перфекционистом-пессимистом при работе. И тогда ее качество будет на высоте».

Георгий Новосёлов: «Конкурсы не должны быть самоцелью. В первую очередь тебе должно быть интересно заниматься своим делом, и даже если ты за все время своего обучения не выступишь ни на одной конференции или не опубликуешь нигде свою работу, это не сделает тебя хуже остальных. Стремиться надо к интересным находкам и развитию своих навыков для еще более интересных вещей, а не к призовым местам НИРС.
А так... пораньше сдавайте лабы, чтобы не копились грузом, но не забывайте дополнительно заниматься своими сторонними задачами: неважно, работа это или дополнительное (само)образование».

 

Автор: Полина Подкопаева (Медиацентр МИЭМ, 2 курс ИВТ)