Лаборатория интеллектуального анализа данных и предсказательного моделирования создана в ИППИ РАН
Следи за успехами России в Телеграм @sdelanounas_ru
В Институте проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской академии наук (ИППИ РАН) создано новое подразделение — Лаборатория интеллектуального анализа данных и предсказательного моделирования (№ 10). В состав лаборатории вошли три новых сектора: сектор Метамоделирования и оптимизации, сектор Нейросетевых методов анализа данных и сектор Анализа данных в нейронауках.
Новая лаборатория выросла из сектора, заведующий которым, кандидат физико-математических наук Евгений Бурнаев, будет руководить и новообразованным подразделением. В составе новой лаборатории будут трудиться 38 сотрудников, 32 из которых — молодые учёные, в том числе студенты и аспиранты.
«В 2009 году, в ИППИ был образован сектор, призванный разрабатывать методы анализа данных для решения задач инженерного проектирования. Был выполнен ряд амбициозных прикладных проектов в инженерии как, например, проект по минимизация массы композитной боковой панели болида „Формулы-1“ на основе данных натурных экспериментов и данных вычислительных экспериментов с соответствующей физической моделью. Из разработок сектора выросло интеллектуальное ядро основного программного продукта pSeven спин-офф компании Datadvance. В настоящее время соответствующая программная библиотека сертифицирована компанией Airbus на Technology Readiness Level 6 (согласно классификации НАСА)», - рассказал о предпосылках создания лаборатории Евгений Бурнаев.
По мере развития сектора множились различные компетенции, на основе которых были выполнены не менее амбициозные прикладные проекты в инженерии, как, например, разработка методов предсказательного технического обслуживания и соответствующей программной библиотеки, их реализующей. Применение разработанных методов позволило построить модели, с высокой точностью прогнозирующие поломки различных подсистем пассажирского самолета.
«Во временем стало понятно, что сектор перерос свою область приложений — применение методов машинного обучения для инженерного проектирования. Тогда окончательно была сформирована более широкая специализация сектора, а теперь уже лаборатории — наука о данных», — подчеркнул Евгений Бурнаев.
«Наука о данных (Data Science) возникла в связи с доступностью большого объема данных и появлением новых инструментов для их обработки и анализа», — поясняет директор ИППИ РАН Александр Кулешов, — «Это — междисциплинарная область, в которой сконцентрированы методы математики и статистики, распознавания образов, визуализации и машинного обучения, информатики, интеллектуального анализа данных и др.».
В ходе эволюции сектора-предшественника внутри него сформировались устойчивые научные группы, которые стали специализироваться на конкретных направлениях. В новой формации эти направления организованы в сектора. Сектор метамоделирования и оптимизации продолжит направление, связанное с применением методов анализа данных в инженерии. Заведующий сектором стал доктор физико-математических наук Дмитрий Яроцкий.
Специалисты Сектора нейросетевых методов анализа данных, используя уже имеющиеся наработки и компетенции в нейронных сетях, будут развивать методы глубинного обучения, и выполнять различные прикладные проекты на их основе. Руководить направлением назначен кандидат физико-математических наук Павел Приходько.
Сектор анализа данных в нейронауках под руководством кандидата физико-математических наук Михаила Беляева приступит к применению имеющихся и к разработке новых методов анализа данных для обработки различных нейроданных.
Помимо решения основных фундаментальных и прикладных задач, сотрудники лаборатории продолжат осуществлять образовательную деятельность на кафедрах МФТИ и НИУ ВШЭ, проводить открытые научные семинары.
Всего за последние пять лет под актуальные научные задачи в Институте было создано и преобразовано 13 научных подразделений — восемь лабораторий и пять секторов.
Кстати, а вы знали, что на «Сделано у нас» статьи публикуют посетители, такие же как и вы? И никакой премодерации, согласований и разрешений! Любой может добавить новость. А лучшие попадут в телеграмм @sdelanounas_ru. Подробнее о том как работает наш сайт здесь👈
