В предпоследний день работы Саммита молодых ученых и инженеров «Большие вызовы для общества, государства и науки» представители научных лабораторий, профильных институтов и научно-технологических компаний – партнеров Образовательного фонда «Талант и успех» – представили в рамках программы мастер-классы по самым разным направлениям. Подать заявку на них мог любой желающий. Наиболее популярными среди молодых специалистов оказались четыре направления.
На мастер-классе «Антропоморфный робот-аватар искусственного интеллекта», куратором которого выступил продюсер Лаборатории робототехники Сбербанка Иван Столяров, студентам предлагалось разобраться, нужно ли делать подобного робота антропоморфным, нужна ли ему эмоциональность, выяснить, как ученые разрабатывают в нем способности общаться с людьми на естественном языке, синхронизируясь с оператором по каналам связи, и, возможно, предложить варианты исследований новых технологий, ориентированных на пилотирование и запуск технических новинок для автоматизации внутренних рабочих процессов компании.
На мастер-классе по Data mining от к.т.н., доцента департамента компьютерной инженерии МИЭМ НИУ ВШЭ Эдуарда Клышинского студенты изучали алгоритмы анализа данных – быстроразвивающейся отрасли знаний, позволяющей находить закономерности там, где их, казалось бы, нет. В том, как добыть данные для анализа как простым, так и сложным методом, разбирались все любители Python – высокоуровневого языка программирования общего назначения, ориентированного на повышение производительности разработчика и читаемости кода.
«Разработка big data проекта в телекоме – взгляд изнутри глазами data-аналитика и инженера. Типичный pipeline и инструменты на реальных примерах» – так назывался третий мастер-класс, на который было подано больше всего заявок. Ведущими встречи выступили сразу два специалиста компании «МегаФон», Яна Ульяненко (lead data science) и Алена Карпова (data engineer), которые предложили участникам на примере реальных кейсов описать все этапы разработки big data проекта в крупной компании – от постановки задачи до мониторинга результатов на продуктиве. Также специалисты рассказали о том, что важно знать и уметь, работая data scientist’ом и data engineer’ом в «МегаФоне» или любой другой крупной компании.
Глубокое геномное секвенирование стало четвертым научным направлением, заинтересовавшим многих участников Саммита. По словам ведущего мастер-класса, младшего научного сотрудника ИОГен РАН Андрея Манахова, появившиеся относительно недавно новые методы геномного секвенирования основаны на определении большого числа нуклеотидных последовательностей за короткий промежуток времени, что позволяет одновременно детектировать и анализировать большое число генетических маркеров, начиная от однонуклеотидных полиморфизмов и коротких тандемных повторов до полных геномных последовательностей. В рамках мастер-класса студенты рассмотрели существующие на сегодняшний день технологии глубокого секвенирования, их достоинства и недостатки, а также перспективы развития.
«Космические инновации: поддержка идей стартапов», «Интерактивные технологии в образовании», «Основы глубокого обучения в области компьютерного зрения», «От мишени к лекарству: компьютерный дизайн биологически активных соединений», «Анализ иммунных репертуаров», «Средства анализа и визуализации пространственных взаимодействий функциональных элементов генома для исследования молекулярных механизмов патологий человека. Введение в топологическую оптимизацию», «Проектирование для 3D-печати» – всего в программе мастер-классов было представлено 40 направлений, среди которых участники могли найти область своей профессиональной и научной деятельности.
