• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Математика, компьютерные науки и информационные технологии

Математика, компьютерные науки и информационные технологии: масштабируемые математические методы


научный руководитель
Нестеров Юрий Евгеньевич

д.ф.-м.н. , профессор-исследователь факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, Full professor of Computer Science Catholic University of Louvain
H-index: 23

руководитель
Аржанцев Иван Владимирович

д.ф.-м.н. , декан Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ
H-index: 9

Структура и система управления САЕ

САЕ «Математика, компьютерные науки и информационные технологии: масштабируемые математические методы» относится к первому типу САЕ НИУ ВШЭ.

Состав Управляющего комитета САЕ (руководители ключевых подразделений, входящих в САЕ):

 

Нестеров Юрий Евгеньевич

научный руководитель САЕ

Аржанцев Иван Владимирович

руководитель САЕ, декан факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ

Тиморин Владлен Анатольевич

декан факультета математики НИУ ВШЭ

Ландо Сергей Константинович

ординарный профессор факультета математики НИУ ВШЭ

Объедков Сергей Александрович

заместитель декана по научной работе и международным связям, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ

Аксенов Сергей Алексеевич

заместитель директора МИЭМ НИУ ВШЭ по научной работе

 Состав Международного экспертного совета САЕ:

Цель

Формирование непрерывного исследовательского цикла и образовательной траектории «от фундаментальной математики через компьютерные науки к приложениям в области информационных технологий и современной инженерии». 

Основные задачи:

  • Реализация прорывных научных исследований по интенсивно развивающимся в мире научным направлениям: алгебраическая геометрия и математическая физика, анализ данных и машинное обучение, математическое и компьютерное моделирование;
  • Развитие междисциплинарных направлений: теория чисел, теория представлений и динамические системы, математическая логика и теоретическая информатика, математические методы оптимизации и стохастики, системная и программная инженерия;
  • Развитие математического аппарата и компьютерных технологий для поддержки социально-экономических и гуманитарных наук;
  • Развитие англоязычных магистерских программ в области математики и программной инженерии, реализация образовательных программ в партнерстве с ведущими зарубежными и российскими научными центрами в области фундаментальной математики и наук о данных;
  • Развитие существующих и открытие новых образовательных программ, международная аккредитация образовательных программ;
  • Регулярная корректировка учебных планов образовательных программ и методик преподавания с учетом запроса со стороны индустрии и потребностей рынка труда в сфере информационных технологий.

Основные ожидаемые результаты:

  • Формирование новых направлений исследований: биологическая и медицинская информатика, нейроматематика, применение методов машинного обучения в социальных и гуманитарных исследованиях, операционные системы и компиляторные технологии;
  • Достижение результатов мирового уровня в области геометрии алгебраических многообразий совместно с Математическим институтом им. В.А. Стеклова; в области анализа данных с приложениями к обработке данных экспериментов, выполняемых на Большом Адронном Коллайдере; в области информационного поиска, компьютерного зрения и рекомендательных систем в партнерстве с компанией «Яндекс»;
  • Внедрение практикоориентированной модели реализации образовательных программ на основе единой системы взаимодействия «факультеты – учебно-научные лаборатории – академические институты – высокотехнологичные компании» совместно с компанией «Яндекс», Институтом проблем передачи информации им. А.А. Харкевича и Институтом системного программирования, которая, с одной стороны, обеспечит использование в учебном процессе последних научных достижений и технологических разработок, а с другой – совместно с партнерскими компаниями (Яндекс, JetBrains, CROC и др.) содействует трансферу технологий, разработанных в проектных группах и лабораториях САЕ, на открытый рынок;
  • Разработка образовательных программ в магистратуре и бакалавриате с усиливающей междисциплинарной компонентой, например, «Прикладная математика и информатика» с уникальной специализацией по глубинному обучению (DeepLearning), нейронным сетям, анализу изображений и видео;
  • Создание вариативных треков Бакалавриат-Магистратура, Магистратура-Аспирантура для студентов разных направлений подготовки; подготовка в аспирантских школах по математике, компьютерным и техническим наукам ведется с обязательной привязкой темы диссертации к выполняемому в САЕ реальному исследовательскому или прикладному проекту;
  • Подтверждение международной академической репутации ВШЭ за счет вхождения в ТОП-150 предметного рейтинга QS «Mathematics», ТОП-300 предметного рейтинга QS «Computer Science & Information Systems» и в ТОП-200 предметного рейтинга ARWU «Mathematics».

Ключевые подразделения и подразделения-партнеры в составе САЕ:

Подразделения-партнеры:
Международная лаборатория алгоритмов и технологий анализа сетевых структур (под руководством Паноса Пардалоса)

Дорожная карта

 Концепция САЕ (PDF, 824 Кб)

 Дорожная карта (DOCX, 130 Кб)

 Презентация (PPTX, 315 Кб)

 

Ключевые образовательные программы и их развитие

В рамках САЕ реализуются 7 бакалаврских, 15 магистерских образовательных программ и 1 программа в рамках специалитета, на которых обучаются около 3000 студентов (из них более 150 иностранных).

Специфической особенностью образовательных программ САЕ является тесное взаимодействие с внешними организациями-партнерами: с академическими институтами в области фундаментальной математики, с одной стороны, и с крупными технологичными компаниями в области информационных технологий – с другой. Специалисты внешних организаций вовлечены в разработку программ и в процесс преподавания, студенты участвуют в выполнении научных проектов и проходят стажировки и практику в компаниях-партнерах.

Образовательные программы факультета математики по фундаментальной математике реализуются в партнерстве с Математическим институтом им. В.А. Стеклова, Физическим институтом им. П.Н. Лебедева, Институтом проблем передачи информации имени А.А. Харкевича, Лейденским университетом, университетами Токио, Осаки и Люксембурга. Студенты принимают участие в исследовательских проектах по алгебраической геометрии, теории представлений, математической физике и теоретической информатике. Выпускники востребованы в крупных компаниях как в России (Сбербанк, ЦБ РФ, Вымпелком, СИБУР и т.д.), так и за рубежом (Zurich Insurance Group, KPMG, Geometry Global, RadiumOne и т.д.). Желающие получить степень PhD продолжают обучение в российсих и зарубежных университетах (Harvard University, Princeton University, MIT и т.д.).

  • Бакалаврская программа «Математика» (академический руководитель: д.ф.-м.н., профессор С.М. Хорошкин) дает образование как в области фундаментальной математики, так и ее применений в физике, экономике и компьютерных науках. Программу отличает большой набор вариативных курсов и индивидуальная работа со студентами, на нее поступают одни из самых сильных абитуриентов страны. Так, в 2015 г. среди поступивших было 3 победителя и 4 призера заключительного этапа Всероссийской олимпиады школьников по математике и 2 победителя и 1 призер по физике. Выпускники продолжают образование в MIT (в 2015 году туда поступило 3 выпускника бакалавриата), СalTech, ETH Zurich и других ведущих университетах мира, а также работают в таких организациях, как Центральный Банк РФ, Банк Москвы и Банк «Открытие», AT Consulting, SIBUR Holding, KMPG и других.
  • Магистерская программа «Математика» (академический руководитель: д.ф.-м.н., профессор Ю.С. Ильяшенкореализуется на английском языке. Программа ориентирована на подготовку двух категорий специалистов: будущие исследователи в области математики и других точных наук и будущие специалисты в области наукоемких приложений. В первом случае упор сделан на научную работу и педагогическую практику, во втором – на фундаментальную математическую подготовку.
  • Магистерская программа «Математика и математическая физика» (академический руководитель: д.ф.-м.н., профессор И.М. Кричевера) помимо обширного набора математических курсов включает цикл физических дисциплин, что дает детальное представление о фундаментальных моделях современной теоретической физики и позволяет работать в ведущих российских и мировых центрах. Программа отражает современное состояние математической науки и готовит математиков-исследователей, а также прикладных специалистов по математике и физике. 

Образовательные программы факультета компьютерных наук в области прикладной математики и информатики и программной инженерии разработаны и реализуются совместно с компанией «Яндекс», а также в партнерстве с Институтом системного анализа (ИСА РАН), Институтом системного программирования (ИСП РАН), Институтом проблем передачи информации (ИППИ РАН им. А.А. Харкевича), компаниями IBM, Luxoft и "Лаборатория Касперского". Студенты участвуют в исследовательских проектах по машинному обучению и анализу данных, теоретической информатике, компиляторным технологиям, верификации программного обеспечения, моделированию и анализу процессов в информационных системах. На программах организована проектная работа студентов под руководством специалистов Яндекса, JetBrains, EMC и других компаний-партнеров.

  • Бакалаврская программа «Прикладная математика и информатика» (академический руководитель: к.ф.-м.н., доцент А.С. Конушин) разработана с учетом опыта ведущих учебных программ по компьютерным наукам EPFL в Швейцарии, Stanford в США, МГУ и МФТИ в России, а также Школы анализа данных Яндекса. Программа нацелена на подготовку специалистов по работе с данными, аналитиков, исследователей в области компьютерных наук, инженеров-исследователей и инженеров-разработчиков программного обеспечения. Ежегодно на программу поступают 13-15 победителей и призеров заключительного этапа Всероссийской олимпиады школьников.
  • Бакалаврская программа «Программная инженерия» (академический руководитель: к.т.н., профессор В.В. Шилов) нацелена на подготовку ведущих технических специалистов, квалифицированных разработчиков и архитекторов программного обеспечения, менеджеров по качеству программного обеспечения и процессов его разработки. Программа охватывает математическую, методологическую, экономическую, правовую, маркетинговую и менеджериальную базу производства программного обеспечения. В 2011 г. программа получила награду IBM Faculty Award, в настоящее время проходит международную аккредитацию в ABET.
  • Магистерская программа «Науки о данных» (академический руководитель: д.ф.-м.н., профессор С.О. Кузнецов) реализуется в партнерстве с Институтом проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН, Сколтехом, Школой анализа данных Яндекса. Программа посвящена актуальной тематике обработки больших данных (Big Data) и готовит востребованных на современном глобальном рынке специалистов, обладающих аналитическими, исследовательскими и технологическими компетенциями в новых областях науки, техники и экономики. В рамках сотрудничества с зарубежными партнерами реализуются программы академической мобильности студентов и совместно с университетом Блеза Паскаля - программа двойных дипломов с зачетом учебных единиц.
  • Магистерская программа «Системная и программная инженерия» (академический руководитель: д.т.н., профессор Д.В. Александров) реализуется на английском языке и готовит специалистов в области индустриального производства программного обеспечения, а также предусматривает обучение по специализации «Управление разработкой программного обеспечения». Содержание программы полностью соответствует международным рекомендациям по преподаванию программной инженерии в магистратуре высших учебных заведений – Integrated Software and Systems Engineering Curriculum. В сотрудничестве с Лааперантским технологическим университетом организована программа двойных дипломов. 
  • Магистерская программа «Статистическая теория обучения» (академический руководитель: к.ф.-м.н., профессор В.Г. Спокойный) является англоязычной и готовит научные кадры, которые смогут совмещать на самом высоком уровне фундаментальные исследования и решение сложных практических задач в одном из самых перспективных направлений науки – теории машинного обучения. Эта область находится на стыке дисциплин математики и компьютерных наук: математической статистики, машинного обучения, оптимизации, теории информации, теории сложности и других. Студенты уже на уровне подготовки магистерских работ вовлекаются в активную научную деятельность в рабочих группах. Преподаватели – ведущие специалисты Сколтеха и ВШЭ, а также приглашенные мировые лидеры в данных научных областях. В качестве партнеров выступают Институт проблем передачи информации РАН, компании Datadvance и Telum.
  • Магистерская программа «Анализ данных в биологии и медицине» (академический руководитель: д.б.н., к.ф.-м.н., профессор М.С. Гельфанд) планируется к открытию в 2016 г. Партнеры программы: НИИ Физико-химической биологии им. А.Н. Белозерского МГУ, Институт общей генетики им. Н.А. Вавилова РАН, Институт биоорганической химии им. М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН, Московская школа биоинформатики, компании Литех, Knomics, Atlas, BiomedGroup, iBinom. Программа ориентирована на подготовку специалистов в области биоинформатики, способных разрабатывать и использовать вычислительные методы для решения задач в различных областях биологии и медицины. Основное преимущество программы – междисциплинарное образование, обеспечивающее полноценное освоение как математического аппарата, так и биологических систем. В настоящее время в России реализуются только 5 программ по биоинформатике, при этом данная тематика чрезвычайно востребована выпускниками бакалаврских программ российских вузов.
  • Магистерская программа «Системное программирование» (академический руководитель: д.ф.-м.н., профессор А.К. Петренко) готовит разработчиков и исследователей, способных развивать новейшие технологии создания системного программного обеспечения и инструментов анализа, трансформации и построения программ и программно-аппаратных систем. Учебный план охватывает широкий спектр научных и инженерных дисциплин, включая формальные методы разработки программ, конструирование компиляторов и ядер операционных систем, интеллектуальный анализ текстов и потоков данных. Программа базируется на достижениях уникальной школы системного программирования академика В.П. Иванникова.

Образовательные программы Московского института электроники и математики НИУ ВШЭ им. А.Н. Тихонова в области прикладной математики и моделирования реализуются в партнерстве с Вычислительным центром им. В.А. Дородницина, Институтом проблем управления им. В.А. Трапезникова, Институтом космических исследований, Институтом прикладной математики им. М.В. Келдыша. Студенты вовлечены в исследовательские проекты по математическому и компьютерному моделированию.

  • Бакалаврская программа «Прикладная математика» (академический руководитель: к.ф.-м.н., доцент Л.А. Манита) готовит специалистов, способных решать широкий спектр задач в области информационных технологий и современной инженерии. Программа опирается на фундаментальную подготовку в области математики и физики, а также на подготовку в области информационных наук и программирования, технического проектирования и профессиональной коммуникации. Выпускники востребованы международными компаниями (Microsoft, Oracle, SAP и др.).
  • Магистерская программа «Математические методы моделирования и компьютерные технологии» (академический руководитель: д.ф.-м.н., профессор М.В. Карасев) дает компетенции на стыке математики и ее приложений в перспективных технологических областях: суперкомпьютерные кластеры, распределенные вычисления, сложные сети и статистические системы, диффузионные волны и фазовые переходы. Программа направлена на обучение студентов современным идеям и оригинальным методам математического и компьютерного моделирования. Ведущий преподаватель программы – профессор В.В. Стегайлов – награжден в 2015 г. премией Президента РФ в области науки и инноваций для молодых ученых.
  • Магистерская программа «Квантово-информационные технологии» (академический руководитель: д.ф.-м.н., профессор К.Ю.Арутюнов) предусматривает обучение на английском языке, целью которой является подготовка конкурентоспособных на отечественном и международном рынках труда специалистов высшей квалификации, способных решать комплексные задачи передачи, хранения и обработки информации с использованием методов квантово-информационных технологий. Таких специалистов, которые могут как использовать самые прорывные современные технологии, так и сами принимать участие в разработке таких технологий. Предполагается, что выпускники программы смогут легко продолжить свою деятельность либо в аспирантуре ведущих отечественных или зарубежных университетов, либо в качестве высококвалифицировнных специалистов ИТ и высокотехнологичного сектора экономики.
  • Магистерская программа «Материалы. Приборы. Нанотехнологии» (академический руководитель: к.ф.-м.н., доцент Д.А. Бограчев) имеет своей основной целью подготовку конкурентоспособных на отечественном и международном рынке труда специалистов в сфере материаловедения, микро- и наноэлектроники, а также в сфере нанотехнологий. Программа направлена на овладение студентами современной теорией и экспериментальной техникой, которые необходимы для работы в области нанотехнологий. Они, в частности, изучают перспективные промышленные материалы и приборы, аналитические и численные методы математического моделирования новых физических явлений и процессов. За время обучения магистранты не только получат возможность ознакомления с современными достижениями в данных областях, но и смогут научиться самостоятельно проводить теоретические и экспериментальные исследования.

Ключевые исследовательские проекты и их развитие

На факультете математики создана уникальная исследовательская команда из ведущих математиков разных стран. Проводимые исследования образуют тесный кластер с междисциплинарной проблематикой, который представляет mainstream современной математической науки. Так, из 21 приглашенных пленарных докладчиков последнего международного конгресса математиков (Сеул, 2014), 13 занимаются вопросами геометрии, теории представлений, динамическими системами, математической физикой или теорией чисел. Среди приглашенных секционных докладчиков этого конгресса было всего 4 представителя России, 3 из которых проводят научные исследования на базе САЕ.

Факультет компьютерных наук создан при активном участии компании «Яндекс» и являет редкий для России пример полноценного взаимодействия университета и компании. С 2015 года группа исследователей из лаборатории анализа больших данных является членом эксперимента LHCb (одного из четырех экспериментов Большого Адронного Коллайдера). К преподаванию на факультете привлечены сотрудники академических институтов и разработчики ведущих ИТ-компаний.

Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова (МИЭМ), созданный в 1962 году, в 2012 году вошел в состав НИУ ВШЭ. МИЭМ включает в себя легендарные научные школы по различным направлениям прикладной математики и информационным технологиям и инженерии. Здесь работают один из ведущих экспертов в области математической физики академик РАН В.П. Маслов, специалист в области квантовой информатики, лауреат премии Шеннона 2016 года А.С. Холево и другие выдающиеся ученые.

Интеграция трех подразделений в рамках одной стратегической единицы даст существенный синергетический эффект. С целью обмена результатами проводимых исследований, выявления перспективных научных направлений, которые могли бы стать прорывными в междисциплинарных областях, организован совместный семинар САЕ «МАКНИТ». Этот семинар будет проводиться поочередно на факультет математике, факультете компьютерных наук и МИЭМ им. А.Н. Тихонова. Первое заседание междисциплинарного семинара состоялось на территории МИЭМ 13 февраля 2017 г. 

 


Ключевые комплексные проекты:

1. Алгебраическая геометрия, теория представлений и математическая физика.

Руководители: Кузнецов А.Г., заведующий Международной лабораторией алгебраической геометрии и ее приложений НИУ ВШЭ; ведущий научный сотрудник Математического института имени В.А.Стеклова РАН; лауреат премии Европейского Математического Общества (2008) и премии Президента РФ в области науки и инноваций для молодых ученых (2009) и Фейгин Б.Л., заведующий Международной лабораторией теории представлений и математической физики НИУ ВШЭ, профессор факультета математики НИУ ВШЭ.

Центральными структурными единицами в реализации проекта являются Международная лаборатория алгебраической геометрии и ее приложений, созданная в 2010 году под научным руководством Ф.А. Богомолова / F. Bogomolov, профессора института Куранта (Нью-Йорк, США), и Международная лаборатория теории представлений и математической физики, созданная в 2014 году под научным руководством А.Ю. Окунькова / A. Okunkov, профессора университета Коламбии (Нью-Йорк, США), лауреата премии Филдса (2006).

В рамках проекта будет решен ряд конкретных задач, среди которых изучение связи категорных джойнов и гомологической проективной двойственности с применениями к построению новых примеров гомологически проективно двойственных пар многообразий и новых взаимосвязей между производными категориями; изучение минимальных компактификаций простейших аффинных многообразий и построение новых примеров компактификаций аффинных пространств с приложениями к изучению многомерных многообразий Фано и др. Партнер проекта – Математический институт имени В.А.Стеклова РАН.

2. Математические методы в теоретической информатике.

Руководители: Беклемишев Л.Д., главный научный сотрудник Математического института РАН имени В.А.Стеклова, Яндекс-профессор факультета математики НИУ ВШЭ, член-корреспондент РАН (2006) и Верещагин Н.К., профессор факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, член Европейской Академии по секции информатики (2014).

В работах по проекту участвуют Международная лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа (ведущий научный сотрудник – профессор Пенсильванского университета Андре Щедров) и Международная лаборатория теоретической информатики (ведущего зарубежный специалист – Владимир Гурвич, профессор университета Ратгерс, США).

Проект развивает современные направления теоретической информатики и близкие разделы математической логики: алгоритмическую теорию информации и алгоритмическую случайность, алгоритмическую статистику, логику доказуемости и ее применения к вопросам анализа арифметических теорий, логической верификации протоколов обмена информации, логических средств предоставления и обработки данных и знаний.

Основным объектом исследования в области алгоритмической теории информации является размер кратчайших описаний конечных объектов. В ближайшее время планируется распространение этой теории на случай алгоритмов с ограничением на вычислительные ресурсы (время и память).

Еще одна задача, над которой идет работа – изучение логик доказуемости и их применение к вопросам анализа арифметических теорий первого и второго порядка. В этой области планируется развивать и систематизировать исследования позитивных логик доказуемости. В частности, планируется работать над приложениями позитивных модальных логик в теории баз знаний и языках онтологий.

3. Машинное обучение, анализ данных и их применения в информационных технологиях, физике высоких энергий, биологии, медицине и нейронауках.

Руководители: Кузнецов С.О., руководитель департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ и Устюжанин А.Е. / A. Ustyuzhanin, 1977 г.р., заведующий лабораторией анализа больших данных НИУ ВШЭ, руководитель совместных проектов Яндекс-ЦЕРН.

Проект нацелен на развитие методов анализа данных и их приложений к прикладным задачам, среди которых информационный поиск, компьютерное зрение, биологическая, химическая и медицинская информатика, рекомендательные системы и компьютерная лингвистика.

В частности, группа байесовских методов под руководством Д.П.Ветрова работает над интегрированием современных средств вероятностного моделирования в алгоритмы обучения глубинных нейронных сетей. Конкретный пример планируемого приложения – компактификация слоев нейронной сети с целью использования ее на мобильных ресурсах. Еще одно перспективное направление – применение методов машинного обучения в физике высоких энергий. Исследования ВШЭ 2014-2015 гг., анализирующие результаты экспериментов на Большом Адронном Коллайдере, показали, что повышение эффективности на различных этапах обработки данных на 40-60% вполне реальны. В числе конкретных задач проекта – создание системы обработки данных на основе мобильных телефонов для наблюдения за космическим излучением ультра-высоких энергий (А.Е.Устюжанин / A. Ustyuzhanin, 1977 г.р., Д.А.Деркач / D. Derkach, 1983 г.р.). Использование данной технологии позволит сэкономить на строительстве дорогостоящих обсерваторий. Оба направления реализуются в сотрудничестве со Сколтехом и компанией «Яндекс».

Запланировано развитие нового направления, посвященного наукам о жизни. Планируется разработка новых методов в биоинформатике (М.С. Гельфанд / M. Gelfand, 1963 г.р.), математической нейробиологии (А.Е. Осадчий / A. Osadchy, 1974 г.р., Б.С. Гуткин / B. Gutkin, 1966 г.р.), медицинской информатике (С.О. Кузнецов / S. Kuznetsov, 1962 г.р., О.С. Пьяных / O. Pyanykh, 1968 г.р.), нейротехнологиях (А.Е. Осадчий / A. Osadchy, 1974 г.р., М. Феура / M. Feura, 1977 г.р.) и когнитивных технологиях (Т. Савада / T.Savada, 1978 г.р.,  И.С. Уточкин / I. Utochkin, 1981 г.р.). Направление будет реализовано совместно с Институтом проблем передачи информации РАН, Школой биоинформатики и Центром нейроэкономики и когнитивных исследований НИУ ВШЭ.

4. Моделирование и анализ процессов в информационных системах на основе их реального поведения.

Руководители: Вил ван дер Аалст, профессор факультета математики и компьютерных наук Технического университета Эйдховена (Нидерланды), почетный профессор НИУ ВШЭ, член Европейской Академии по секции информатики и Ломазова И.А., заведующая лабораторией процессно-ориентированных информационных систем НИУ ВШЭ.

Проект развивает новые подходы к повышению эффективности, надежности и безопасности современных информационных систем, основанные на использовании данных о реальном поведении системы и ее пользователей, накапливаемых в виде журналов событий во время функционирования системы. Это направление относится к молодой, быстро растущей области интеллектуального анализа процессов (Process Mining).

Лаборатория процессно-ориентированных информационных систем НИУ ВШЭ была организована  по инициативе и при активном участии создателя направления Process Mining профессора Вила ван дер Аалста. В настоящее время НИУ ВШЭ является членом международной группы IEEE SIC Task Force on Process Mining, колаборации ведущих академических и индустриальных центров. Примерами прикладных разработок являются системы управления бизнес-процессами (BPM), системы управления потоками работ (WFM), системы планирования ресурсов предприятия (ERP), а также системы обработки прецедентов (case handling). Проект направлен на развитие новых методов анализа и проектирования таких систем. Создание комплексных программных продуктов по  Process Mining строится по принципу конструктора – предлагается новый метод и на его основе создается плагин, который затем включается в комплекс. Так в рамках проекта разрабатывается модуль для локальной адаптации существующей модели к реальному бизнес-процессу при неполном соответствии параметров модели и процесса. 

5. Математическое и компьютерное моделирование.

Руководители: Карасев М.В., заведующий лабораторией «Математические методы естествознания» НИУ ВШЭ и Щур Лев Николаевич, заведующий кафедрой «Прикладные информационно-коммуникационные средства и системы» НИУ ВШЭ (базовая кафедра Вычислительного Центра имени А.А. Дородницына РАН).

Проект нацелен на решение актуальных проблем математики и информатики, связанных с созданием виртуальных моделей материалов и вещества в экстремальных состояниях, технологиями параллельных и облачных вычислений, применением численных методов в прикладных исследованиях.

Проект реализуется в партнерстве с Вычислительным Центром имени А.А. Дородницына РАН, Институтом космических исследований РАН, Объединенным институтом высоких температур РАН (ОИВТ РАН), НИТУ МИСиС, Иркутским Национальным технический университет и НПО имени С.А.Лавочкина.

Комплексный подход позволяет существенно расширить спектр решаемых задач: от задач атомарного дизайна материалов, квантовой информатики и биоинформатики до задач моделирования и управления техническими системами и процессами на макроуровне. В рамках проекта решаются задачи оптимизации конструкционных решений (в т.ч. элементов аэрокосмической техники), динамики космического полета, проектирования баллистических схем космических миссий, моделирования биомеханических систем и конструкций искусственных включений в костную ткань человека.

 

 

и предусматривает обучение по специализации 

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!