За что дают стипендию имени Ильи Сегаловича?
Каждый год аспиранты и студенты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ номинируются на стипендию имени Ильи Сегаловича, которая вручается за успехи в учебе и вклад в науку. Мы расспросили нескольких стипендиатов 2018 года об их научных интересах, планах на будущее и возможностях, которые им дает стипендия.
Алексей Калинов
Студент третьего курса бакалавриата ФКН, интересуется пересечением больших данных и визуальных технологий, будь то 3D-моделирование или создание визуальных эффектов для кино.
Мне интересно заниматься вещами, у которых получается хороший визуальный результат. Все началось на первом курсе, когда я выиграл проект вместе с одногруппником: мы реализовали поиск по афишам фильмов. Вы отправляли Телеграм-боту фотографию афиши, а он выдавал ссылку на КиноПоиск. Потом я занимался семантической сегментацией изображения, алгоритмами, которые находили на аэрофотоснимках кусты, дорогу или машины. В прошлом году в студии визуальных эффектов CGF мы создавали модель динамики мышечных тканей для фильма, чтобы на компьютерных персонажах кожа выглядела достаточно реалистично.
Сейчас я хочу заниматься компьютерным зрением на пересечении с 3D-моделированием. Например, самоуправляемые автомобили, которым нужно решать задачу детектирования, поиска объекта. Датчики на машинках собирают данные в 3D, но большинство алгоритмов, которые используются сейчас, они в 2D. Мне было бы интересно заниматься именно этим. В какой-то момент нужно будет переходить от двухмерных картинок к трехмерным моделям. Распознавать трехмерные объекты, строить сцены: машина проехала, собрала информацию, построила карту вокруг себя.
Стипендию имени Ильи Сегаловича я получаю уже второй год. В прошлом году подать предложил мой преподаватель по матанализу, которому понравились мои проекты. Потом я делал доклад по результатам первого года, как раз про кожу и мышцы. И преподавателю научно-исследовательского семинара тоже понравилось то, чем я занимаюсь и она предложила податься второй раз. Так что завершение первого года повлекло за собой второй год.
Стипендия дает довольно многое, в первую очередь возможность не работать на четвертом курсе, больше времени остается учебу, на занятие проектами, дипломом. Это очень помогает не думать каждую минуту о том, как себя обеспечивать. Так что я не работаю и занимаюсь наукой, хотя уже несколько раз ездил на летние трехмесячные стажировки в Google в Калифорнию и в Цюрих.
Татьяна Махалова
Аспирантка НИУ ВШЭ, занимается интеллектуальным анализом данных, преподает в Высшей инженерной школе ТЕЛЕКОМ в Нанси во Франции и пишет кандидатскую диссертацию по программе совместных дипломов НИУ ВШЭ с университетом Лотарингии.
Анализ данных заинтересовал меня, когда я училась на первых курсах мехмата в Пермском университете. Тогда это воспринималось как какая-то магия: ты запускаешь алгоритм, и он каким-то непостижимым образом выжимает из данных знания, выдает модели, которые можно интерпретировать. Это сподвигло меня поступить в Вышку на факультет компьютерных наук.
Моя основная тема — pattern mining, анализ формальных понятий, отбор интересных множеств признаков на основе принципа минимальной длины описания (МДО). Другими словами, мы определяем паттерны в данных — интересные и неочевидные закономерности.
Звучит сложно, но этот подход применяется во всех областях, где требуется найти какие-нибудь группы объектов, обладающих схожими признаками, будь то потребительская корзина или анализ экспрессии генов
Мы совсем недавно начали работу с МДО. До этого мы использовали другие методы, но они приводили к результатам, которые часто вызывают множество вопросов: можем ли мы доверять таким методам, не пропустили ли мы что-то. Сейчас мы стараемся двигаться к более теоретически обоснованным методам обнаружения паттернов. Удивительно, но метод МДО — попытка приблизить математические модели к моделям, которые живут и функционируют в нашей голове. Имея представления о каком-либо предмете или явлении, мы храним только его существенные черты. Так, когда нам нужно представить картину «Подсолнухи» Ван Гога, наш мозг совмещает паттерны «подсолнух», «букет в вазе» и стиль Ван Гога — и вот в нашей голове создан образ этой картины. В своей научной работе я пытаюсь научить машины выделять именно такие вещи.
Мне интереснее всего находить баланс между практикой и теорией. Хочется видеть, что твоя работа приносит пользу, делает жизнь лучше. У меня был опыт работы над проектом по предсказанию отдачи после применения виброволновой технологии при добыче нефти. Также я работала в компании «Алгомост», когда училась на первом курсе магистратуры. Эта компания занимается анализом данных, построением интеллектуальных моделей, поиском неочевидных закономерностей в данных. Мне удалось принять участие в проекте по анализу пульсовых волн, мы работали над улучшением алгоритма их обработки. Этот алгоритм лежит в основе домашних приборов для мониторинга состояния здоровья. Хочется верить, что наши усилия позволили улучшить качество жизни пользователей этих устройств.
Во Франции я буду преподавать вероятностные методы в Высшей инженерной школе ТЕЛЕКОМ в Нанси. Для меня это волнующий опыт, потому что это будут мои первые курсы, которые я должна преподавать, да еще на французском.
Мне кажется, что во Франции люди живут в каком-то более расслабленном ритме.
Если в Москве мы всегда гонимся за чем-то, у нас нет времени, мы стараемся быстрее-быстрее что-то сделать, то здесь люди занимаются наукой, не находясь под давлением требований и жестких критериев, и при этом получают максимальное удовольствие от исследований и научных дискуссий за чашечкой кофе. И несмотря на размеренность жизни, здесь достигают примерно тех же результатов, что и у нас.
Это меня немного удивляет. Возможно, мы тратим очень много энергии на стрессы. А здесь ее просто направляют в другое русло и достигают хорошего баланса работы, учебы и исследований.
То, что я оказалась среди номинантов на стипендию, стало для меня большим сюрпризом. Это была какая-то недостижимая мечта. Всегда было очень радостно, когда ее получали мои друзья и знакомые, потому что я понимала, что это признание их таланта и усердного труда, это высшая награда на факультете компьютерных наук для каждого студента. И для меня это, на самом деле, скорее награда в кредит, и я понимаю, что нужно серьезно работать, чтобы быть достойной этой стипендии.
Более того, быть лауреатом стипендии Ильи Сегаловича — это не только про науку и исследования в области computer science, это также про человечность, доброту, щедрость и любовь к жизни и окружающим тебя людям. Ведь она носит имя того, кто который был не только талантливым инженером, но и замечательным человеком, совмещал в себе все лучшие человеческие качества. Я много читала об Илье Сегаловиче в интернете: интервью, воспоминания коллег и друзей. Меня вдохновляют его добрые дела, его любовь к жизни и ко всему, что он делал. Здорово, что тот огонь, который Илья Сегалович зажег в сердцах своих близких, друзей и коллег, сейчас загорается в сердцах студентов ФКН, добрых и позитивных ребят, которые жаждут знаний и берутся с азартом за решение сложных научных задач.
Антон Савостьянов
Студент магистратуры ФКН по программе «Анализ данных в биологии и медицине» занимается целым рядом научных проектов, от анализа солнечной активности до отображения ДНК в трехмерном пространстве.
Я жил в Тамбове и учился, пожалуй, в единственной школе в городе, в которой стоило тогда учиться — физико-математическом лицее №14. На самом деле, чем больше проходит времени, тем больше я обнаруживаю, что мне очень повезло с учителями, которые отчаянно втаскивали всех за уши в какие-то дополнительные внепрограммные сюжеты, в первую очередь с учителями математики. Наверное, поэтому я и решил заниматься математикой и всем, что связано с ней: мне с самого начала рассказывали интересные вещи, выходящие за рамки школьной программы, а как можно выбрать не заниматься интересными вещами?
Так что когда я заканчивал обучение, выбор был относительно понятен — какая-то из ипостасей Физтеха. Но сложилось иначе. Я не имел ничего против физики, равно как и против экономики, но перспектива поступать на математический факультет мне нравилась гораздо больше. С другой стороны, к концу обучения в школе у меня создалось ощущение, что я не готов заниматься одними лишь абстрактными конструкциями, которые предполагает матфак, хотелось чего-то прикладного. А самой близкой прикладной областью была прикладная математика и информатика, на которую я и пошел в Высшей школе экономики, затем эта программа стала частью ФКН.
Я до сих пор не знаю, что такое анализ данных, чем он отличается от прикладной математики, поэтому, с моей точки зрения, именно прикладной математикой я и занимаюсь
Так сложилось, что в науке я занимаюсь несколькими абсолютно разными историями. Одна из них касается анализа данных в биологии и медицине, а именно отображения ДНК в трехмерном пространстве. Дело в том, что мы пониманием как ДНК выглядит на плоскости, но в реальности она трехмерна и упакована в очень маленькое ядро. Есть идея о том, что в зависимости от того, как одни участки ДНК расположены относительно других, они могут влиять на активность друг друга. Построению такой модели посвящены очень сложные эксперименты, которые можно упрощенно свести к обработке изображений. Приходит сложная, сильно зашумленная картинка, и на ней нужно выделить циклической формулы, которые могут указать на интенсивность контактов этого участка ДНК. И для анализа таких изображений нужны автоматические разметки, потому что глазами это правильно разметить невозможно.
Другая моя работа в качестве сотрудника лаборатории со страшным и непонятным названием «Моделирование и управление сложными системами», связана с солнечной активностью. Мы пытаемся понять на основе данных, которые раньше получали, посылая волны с поверхности Земли, а теперь при помощи спутников, как устроена ближайшая к нам звезда. Солнце оказалось сложной конструкцией: это не твердое тело, в нем происходят какие-то движения заряженных частиц, магнитное поле, много чего еще. И все это происходит не только на поверхности, но и внутри. Солнечные пятна и солнечная активность связаны с тем, что внутри у звезды есть меридиональный поток, течение, и даже не одно: пока обнаружено три вращающиеся ячейки внутри солнца.
Проблема в том, что если использовать классическое машинное обучение, то хорошие прогнозы не получаются. Нужно придумать какую-то квазифизическую панельку на какое-то соображение о том, как, грубо говоря, меридиональный поток влияет на все это дело, которая помогала бы делать более точные прогнозы. То есть хочется придумать какое-то более изящное соображение, более структурное, которое описывает динамику солнца.
Еще раньше в бакалавриате я занимался моделями биологических экологических сообществ, изучал, как они располагаются и самоорганизуются в пространстве. Мы работали с немецким ученым Ульфом Дикманом. Суть в том, что размерность пространства влияет на эмпирические правила, в результате которых два конкурирующих вида уживаются на одном месте. Аналогичные вещи наблюдаются в тропических лесах, которые иногда вообще считают пространствами более чем трехмерными за счет этажности.
Последнее, что я пытался с ней сделать, это предсказывать очаги эпидемии вируса Зика. Кроме Африки у нее были еще два ярких очага в Южной и Северной Америке. У Центра по контролю заболеваний (CDC) были по ним хорошие данные, по которым я пытаюсь получить модель. Пока она выдает какие-то результаты, но не обязательно очень хорошие, потому что ясно, что помимо одной популяции вирусов, есть еще вторая популяция, антивирус, прививки, лечение, все что противоборствует болезни противоборствуют.
Стипендию я получаю во второй раз. Именные стипендии — это то, что априори хорошо, и они не должно быть какой-то чудовищной редкостью. Потому что всегда есть люди, которые хотят заниматься чем-то интересным, и при этом жить, не ползая на одном рисе или занимаясь неинтересной работой. Жаль, что таких инициатив не хватает на всех.
Мне очень нравится, что стипендия имени Сегаловича на факультете не превращается в самоцель для студентов
Получить ее, конечно, прекрасно, но не происходит страшной кровавой борьбы на факультете. Все делается ради науки и возможности заниматься любимым делом.