Филькина премия – это анти-но-не-совсем-научная конференция, которая призвана показать, что математика может быть понятной, волшебной и доступной не только кандидатам и докторам наук, но и людям с разными интересами и уровнем знаний. Сотрудники Математического центра в Академгородке придумали скрестить пародийную Шнобелевскую премию и серьёзную Филдсовскую премию – самую престижную математическую награду. В итоге получилась Филькина премия. Победителем этого мероприятия договорились считать автора доклада о самом ненаучном применении своего или чужого научного исследования. В 2021 году, когда вручалась первая Филькина премия, победителем стал автор доклада об оптимизации распространения слухов.
— Считается, что современные математические проблемы настолько сложны, что их в принципе невозможно понять обычным людям. Но это, конечно, не так. И чтобы убедиться в этом, достаточно прийти на нашу Филькину премию, где студенты, аспиранты и действующие ученые рассказывают в шуточной и при этом доступной форме о глубоких математических понятиях и связанных с ними проблемах, их воплощении в реальныежизненные ситуации. И это не только невероятно смешно и позитивно, но и очень познавательно. Подобные мероприятия показывают, что математика – это не знание для избранных, но это живая интересная наука, которая имеет применение в самых разных областях реальной и виртуальной жизни, — прокомментировал проведение премии директор Математического центра в Академгородке, декан Механико-математического факультета НГУ Игорь Владимирович Марчук.
На конференции выступили 8 докладчиков – студенты, аспиранты и преподаватели НГУ, разработчики и действующие учёные. Они рассказывали гостям о способах увеличить урожай фермы в Майнкрафт, о том, как плести косы, используя математику, что получается, когда палеонтолог и математик задумывают совместную статью, как использовать искусственный интеллект, чтобы разобраться с чувствами северного экскаватора и о многом другом. Фаворитом и, соответственно, лауреатом премии стал студент 2 курса магистратуры ММФ НГУ Виктор Паньшин с рассказом о том, как он и его друзья составляли рейтинг энергетических напитков с помощью сети графических процессоров и больших языковых моделей.
— В моём докладе шла речь о применении методов машинного обучения, а также больших языковых моделей для решения реально возникшей в моей жизни задачи выявления лучшего энергетика. Основными фишками доклада были искренность постановки исходной задачи и необоснованная сложность используемых способов её решения. Было забавно поделиться моим исследованием и получить положительный фидбэк от слушателей — рассказал Виктор.
