«Талант и успех»: как маёвец получил президентский грант за своё исследование

Образовательный фонд «Талант и успех» ежегодно проводит конкурс на включение в программу грантов для выпускников бакалавриата, поступающих в магистратуру. В прошлом году в число грантополучателей вошёл студент института № 8 «Информационные технологии и прикладная математика» Александр Лобанов. Маёвец разработал минипакетные адаптивные алгоритмы оптимизации в задачах оценивания параметров технических систем, а также в задачах совместного оценивания и управления динамическими системами.

Как вы узнали о конкурсе грантов?

Отдел НИРС МАИ регулярно делится со студентами новостями о научных событиях и конкурсах, публикует посты на официальных страницах в соцсетях, а также дублирует информацию на почту преподавателей. Мой научный руководитель Андрей Владимирович Пантелеев получил рассылку про грант и переслал информацию мне.

Что помогло вам победить?

Я выиграл грант за публикации в научных изданиях по теме своего проекта. За время обучения в бакалавриате было опубликовано несколько научных статей и тезисов в журналах, входящих в системы цитирования РИНЦ, ВАК, Scopus и Web of Science. Именно продуктивная научно-исследовательская работа в бакалавриате позволила получить грант Президента РФ на первом курсе магистратуры. На сегодняшний день я продолжаю свои исследования, пишу статьи и участвую в научных конференциях.

Потенциальными претендентами на получение гранта могут стать также победители и призёры заключительных этапов научных мероприятий; студенты, имеющие достижения в педагогической, научно-исследовательской, научно-просветительской, инженерно-технической, изобретательской деятельности и обладатели научного результата интеллектуальной деятельности, подтверждённого патентом или свидетельством.

Самым сложным в конкурсе было ожидание результата, зато потом получить письмо с положительным ответом на заявку было очень приятно.

Расскажите о своём исследовании, в чём его особенности?

Моя разработка распространяет идею методов стохастического градиентного спуска, используемых в машинном обучении, на группу метаэвристических методов нулевого порядка. Новые методы решения таких задач позволят получать приближенный результат за гораздо меньшее время.

Среди метаэвристических методов выбраны адаптивный метод случайного поиска и метод муравьиных колоний, которые себя зарекомендовали при решении классических задач оптимизации. При подсчёте значения целевой функции предлагается выбирать случайным образом одну, две, три и так далее реализации, образующие минипакет. За счёт этого вычислительные затраты могут существенно сокращаться, однако с уменьшением числа реализаций может убывать точность решения задачи и ухудшаться сходимость. Кроме изменения способа вычисления целевой функции в методах должны также учитываться ограничения параллелепипедного типа, накладываемые на множество возможных значений подбираемых параметров. По сравнению с градиентными процедурами и методами второго порядка нет необходимости приближенно вычислять градиент и аппроксимацию матрицы Гессе.

Где могут применяться данные методы?

Разработанные методы могут применяться, например, для решения задач стабилизации спутников или задач о совместной атаке цели несколькими ракетами. В первом случае рассматривается вопрос гашения вращательного движения спутника с помощью установленных на нем двигателей, а во втором — синхронное приведение группы объектов в заданное конечное состояние. Новые алгоритмы приводят к достаточно точному результату при меньшей вычислительной сложности.

Претендовать на грант могут бакалавры, принятые на обучение по программам магистратуры на бюджетной основе. В этом году заявки на конкурс принимаются до 20 августа.