С 16 по 20 августа 2021 года прошла вторая и заключительная неделя Большой математической мастерской, приуроченной к году науки и технологий. Проектный интенсив успешно завершили 29 команд, работающих над исследовательскими и инженерно-техническими задачами.
Подводить итоги сразу по окончании работы Мастерской рано: большинство проектных команд ставит перед собой задачи по написанию научных статей, а некоторые из них вовсе не собираются прекращать работу над тематикой своего проекта. Так, с удивлением отмечая объем проделанной работы, участники делятся тем, что по-настоящему вошли в новую область. Более того, они задумались о том, как в ближайшем будущем сделать что-то полезное в этой области.
Александр Белов, участник проекта «Оценки устойчивости шифров к разностному криптоанализу», рассказывает:
В последний день БММ состоялась финальная презентация результатов, в рамках которой мы услышали очень интересные вопросы от других участников. Эти вопросы навели нас на новые идеи, и сразу захотелось продолжить работу над проектом и проверить новые гипотезы, хоть уже и не в рамках Мастерской.
Участники и кураторы также отмечают пользу взаимодействия проектных команд друг с другом:
Испытание, которое представляет из себя работа на БММ, стоит потраченных сил и времени по ряду причин. Одна из причин — это контакты с людьми, которые могут проконсультировать по альтернативным методам решения поставленных задач. В конкретно нашей тематике, а именно в исследовании роста мозга плода человека, нельзя обойтись методами только одной науки, нужен междисциплинарный контакт. И эти контакты нам дала Большая математическая мастерская!
— комментирует
Анастасия Акулова, куратор проекта «Анализ медицинских изображений. Fetal Brain».
Дистанционный формат проведения Мастерской дал свои преимущества: у участников появилась возможность стать членами команд, состоящих из людей с различным опытом и образованием и даже говорящих на разных языках. Несмотря на особенности и трудности такого формата участникам всё же удалось вникнуть в задачу, коммуницировать между собой и продуктивно работать.
Быстрое изучение новых технологий и методов для реализации проекта и опыт работы с заказчиком (для кого-то первый) позволили командам выстроить и укрепить сотрудничество как с представителями различных научных и образовательных организаций, так и с представителями реального сектора экономики. Об итогах апробации Большой математической мастерской как модели организации образовательной и исследовательской деятельности директор МЦА Евгений Вдовин расскажет на Международном форуме технологического развития ТЕХНОПРОМ 2021 в рамках работы секции «Научные центры мирового уровня: от индустрии 4.0 к обществу 5.0».
Сергей Оспичев, организатор Мастерской по направлению ML, рассказывает:
В рамках нашего кластера "встретились" проект по анализу медицинских томографических изображений и проект, который занимается улучшением архитектуры нейронных сетей, созданных для распознания томографических снимков. За время работы мастерской родилось несколько научных гипотез, которые со временем, надеюсь, вырастут в плодотворное сотрудничество между научным коллективом под руководством д.ф.-м.н. Александра Чупахина и группой специалиста по машинному обучению к.т.н. Александра Кугаевских.
Тимур Насыбуллов, заместитель директора Математического центра в Академгородке, комментирует:
Большая математическая мастерская определенно способствует формированию и развитию сотрудничества между представителями различных областей науки, индустрии и бизнеса. Так, в рамках работы проекта «Алгебра, геометрия инфографика» была сформулирована программа совместной работы специалистов из НГУ и НГУАДИ в области контроля выбросов парниковых газов в атмосферу, команда проекта «Цифровые фермы Overgrower» совместными усилиями студентов и сотрудников НГУ, а также специалистов компании «Современные системы выращивания» получила ряд важных результатов об индексе водного стресса растений, а команда проекта «Машинное извлечение смысла из текста и его приложения в туристическом бизнесе» в сотрудничестве с компанией «Pegas Touristic» разработала новую систему для подбора туристических путевок, основанную на машинном обучении
