Весенняя школа «Математическое моделирование и IT» завершилась в МАИ
19 мая 2023
С 10 по 17 мая в Оздоровительно-учебном центре «Ярополец» Московского авиационного института прошла III Весенняя школа «Математическое моделирование и IT». Организаторами выступили специалисты IT-Центра МАИ, кафедры 806 «Вычислительная математика и программирование», центров компетенций «Математическое моделирование» и «Беспилотные летательные аппараты».
Участие в работе школы принимали более 60 студентов и более 20 экспертов. Маёвцы разделились на одиннадцать команд, чтобы решить кейсы от Центра компетенций «Математическое моделирование» МАИ и Центра БАС МАИ, компаний «Авито», МТС, S7 Techlab, корпорации «Иркут», а также кинокомпании Bazelevs.
Все кейсы этого года содержали в себе как задачи по разработке IT-продуктов (создание веб-сервисов, разработка дизайна, перенос приложений в облако), так и задачи, связанные с машинным обучением, математическим моделированием или предиктивной аналитикой.
Кейс от Центра компетенций БАС МАИ предполагал создание новой нейросетевой архитектуры и её инфраструктуры для определения конфликтных ситуаций между людьми на основе анализа видеопотока с беспилотного летательного аппарата.
Кейс от Центра компетенций «Математическое моделирование» МАИ позволил ребятам прикоснуться к новой активно развивающейся области науки о данных — нейросетевой аэродинамике.
Кейс от компании Bazelevs отличился использованием технологий ИИ для создания раскадровок мультфильмов. При этом ребята использовали ChatGPT, DallE, Kandinsky и многие другие самые современные подходы.
Кейс от S7 TechLab показал, что использование машинного обучения и предиктивной аналитики в авиации — это решаемая и перспективная задача.
Первое место завоевала команда SkyRulers, в которую входили студенты института № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика» и № 4 «Радиоэлектроника, инфокоммуникации и информационная безопасность» МАИ Кира Лейченко, Амелия Полей-Добронравова, Виктория Шамасова и Иван Савельев. Ребята решали кейс от компании S7 Techlab «Реверс инжиниринг систем Engine Condition Monitoring (ECM)».
— Мы с командой в течение недели пытались решить поставленную задачу по предиктивной аналитике: прогноз характеристик для технического обслуживания двигателя самолёта. В итоге мы предложили решение на основе классического машинного обучения, — объяснила победительница Кира Лейченко.
Второе место заняли студенты института № 8 Александра Игитова, Кирилл Илюшкин, Владислав Малюженец и Сергей Высоцкий из команды Clowns.rar, которые решили кейс от кинокомпании Bazelevs.
Бронзу забрали участники объединённой команды институтов № 8 и № 12 «Аэрокосмические наукоёмкие технологии и производства» Helisexuals: Павел Мохляков, Максим Блинов, Дмитрий Сираков, Данила Гудынин и Евгений Канунников, решившие кейс от Центра БАС МАИ.
— Сравнивая с предыдущими двумя годами: вся обратная связь была учтена, и поездка в этом году прошла максимально приятно, комфортно и продуктивно. Это очень здорово, что у нас есть возможность уехать на неделю за город, проводить целые дни с друзьями старыми и новыми, заниматься кодингом с пользой для наших компетенций, — поделилась впечатлениями участница Амелия Полей-Добронравова.
В рамках весенней школы были организованы профильные лекции, мастер-классы, встречи с экспертами IT-сферы, интеллектуальные игры на темы компьютерного зрения, машинного обучения, продуктовой разработки, суперкомпьютеров и математического моделирования и экскурсии. Впервые в Ярополец приехала маёвская робособака Дора.
— Понравилась работа с ребятами из команды, экскурсии и свежий воздух. Было полезно узнать, как реализуются реальные продукты, а не учебные, и как создавать крутые презентации для проектов, — рассказала студентка института № 8 Анна Лебедева.
Участники также посетили молодёжный научно-технический фестиваль «Маёвский взлёт», который прошёл на учебно-авиационной базе МАИ Алферьево 13 мая.
Руководитель IT-Центра МАИ Мария Булакина отметила две позитивные тенденции, которые развиваются и укрепляются с открытия первой школы.
— Это, во-первых, использование для решения кейсов IT-технологий «на переднем крае», то есть новейших архитектур нейросетей, самых последних версий генеративных сетей, применение физически информированных нейросетей (PINN) и др. Применение таких инструментов даёт преимущество в скорости и качестве выполнения кейса и свидетельствует о высокой квалификации участников. Во-вторых, для школы матмода типична ситуация, когда над кейсом успешно работает команда студентов разных курсов разных факультетов. Это происходит благодаря атмосфере взаимопомощи и сотрудничества, создаваемой организаторами и самими участниками, — объяснила Мария Булакина.
