Магистерская программа МФТИ "Научное программное обеспечение" создана при поддержке двух школ МФТИ: Физтех-школы физики и исследований им. Ландау (ЛФИ) и Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ), а также ряда академических и промышленных партнеров. В ее основе лежит взаимодействие студента и научного руководителя.
Цель программы — объединение усилий ученых и программистов для разработки лучших компьютерных решений и применения этих решений в области фундаментальной и прикладной науки и инженерии.
Студенты магистерской программы в рамках научной работы и в процессе выполнения проектов работают над такими актуальными задачами, такими как:
И многих других.
Почему же это направление так актуально?
Существенная часть работы ученого так или иначе связана с компьютером. Компьютерные программы используются на всех этапах экспериментального или теоретического исследования. Любой работе предшествует компьютерное моделирование, затем требуется собрать и сохранить данные, проанализировать их и, наконец, представить результаты. Качество программного обеспечения — ключевой фактор в научных исследованиях и разработках.
Разработка современного программного обеспечения — это отдельная инженерная дисциплина, требующая соответствующего опыта и погружения в технологию, а также общения в профессиональных сообществах. Несмотря на то, что основы современного программирования зародились в процессе научных исследований, с тех пор прошло много времени, и во многих областях науки ученые в среднем уже не могут похвастаться хорошими знаниями в этой области. Качество программного обеспечения в естественных науках низкое. Те же проблемы свойственны инженерной индустрии.
Зачем для этого нужны ученые?
Попытки поручить разработку научного программного обеспечения профессиональным программистам не увенчались успехом. Чтобы правильно сформулировать программисту задачу, надо понимать, как работают современные компьютерные технологии и как их лучше применять.
Зачем все это программистам?
Задачи, возникающие на стыке физики и программирования, на порядок интереснее тех, что ожидают инженера-программиста в повседневной рабочей жизни. Также работа с учеными — это хороший повод опробовать все самые свежие и экспериментальные технологии. Кроме того, опыт в моделировании, обработке данных и работе с приборами в IT-среде бесценен.
Начальник группы математического и программного обеспечения НЭОФСТИ на комплексе NICA ЛФВЭ ОИЯИ
Разработка программного обеспечения для обработки данных эксперимента на фиксированной мишени BM@N проекта NICA
Ключевые слова: научное ПО, C++, Linux, CERN ROOT, базы данных, моделирование, обработка данных.
Заведующий лабораторией протеомного анализа ФГБУ ФНКЦ ФХМ им. Ю.М. Лопухина ФМБА России.
Ключевые слова: Био-информатика, протеомный анализ, диагностика рака.
Научный сотрудник лаборатории методов ядерно-физического эксперимента, сооснователь компании GrinisRIT и экс-квант Morgan Stanley
Ключевые слова: научное ПО, C++, вычислительная физика, методы Монте-Карло, нелинейное программирование.
Сотрудник ИЯИ РАН. Действующий член международной коллаборации Telescope Array
Разработка методов, основанных на алгоритмах машинного обучения, для анализа экспериментальных данных, а также для теоретических задач астрофизики частиц. Моделирование распространения космических лучей.
Ключевые слова: научное ПО, машинное обучение, анализ данных, физика частиц.
Научный сотрудник лаборатории обработки больших данных в физике частиц и астрофизике ИЯИ РАН
Участник международных экспериментов Байкал-GVD и Telescope Array.
Применение методов машинного обучения для анализа данных (различные области).
Ключевые слова: машинное обучение, нейронные сети, анализ данных, астрофизика.
ИЯИ РАН
Разработка научного программного обеспечения и построение IT-инфраструктуры для физических экспериментов
Ключевые слова: научное ПО, Kotlin, Python, базы данных.
ФИЦ Биотехнологии РАН
Исследования в области математического моделирования и биотехнологий
Ключевые слова: научное ПО, моделирование, биотехнологии, системы управления.
Директор центра научного программирования
Архитектура и дизайн API программного обеспечения. Инструменты для сбора и анализа данных. Программирование на Kotlin. Открытое ПО.
Ключевые слова: научное ПО, Kotlin, анализ данных, физика нейтрино.
ЦНП МФТИ
Теория и практика оптимального планирования. Задачи по ручному и автоматическому анализу данных
Ключевые слова: оптимизация, оптимальный дизайн, аналитика.
Ведущий научный сотрудник ИЯИ РАН
Поиск новой физики за пределами Стандартной модели частиц
Ключевые слова: экспериментальная физика, анализ сигналов.
Ведущий научный сотрудник ИЯИ РАН, участник коллаборации ALICE в CERN
Моделирование адронных и электромагнитных взаимодействий релятивистских ядер
Ключевые слова: научное ПО, метод Монте-Карло, анализ данных, С++, Geant4, численные методы.
Директор департамента качества газа НПО "Вымпел"
Разработка программного обеспечения для приборов. В том числе с применением методов компьютерного зрения и машинного обучения.
Ключевые слова: научное приборостроение, анализ данных, компьютерное зрение.
Научный сотрудник ИЯИ РАН
Инженерно-физические расчеты с помощью программных комплексов ANSYS и COMSOL
Ключевые слова: научное ПО, механические расчеты, гидродинамика, термодинамика.
ИЯИ РАН
Моделирование спектаторной материи в столкновениях релятивистских ядер и физика ядерной фрагментации
Ключевые слова: научное ПО, методы Монте Карло, Geant4, C++, ядерная физика.
Лидер команды программирующих математиков Julia ORG
Разработка и исследования методов компьютерного моделирования гибридных динамических систем.
Ключевые слова: гибридные динамические системы, текстовые языки моделирования, задача Коши для дифференциально-алгебраических систем уравнений, обнаружение событий разных типов, Julia, ModelingToolkit.jl.
Разработчик Julia ORG
Разработка и исследования методов компьютерного моделирования гибридных динамических систем.
Ключевые слова: гибридные динамические системы, текстовые языки моделирования, задача Коши для дифференциально-алгебраических систем уравнений, обнаружение событий разных типов, Julia, ModelingToolkit.jl.
Особенность данной магистерской программы в том, что она объединяет ученых из разных областей и программистов, поэтому нет возможности создать четкий план обучения, единый для всех. Эта проблема решается созданием индивидуальных учебных планов. Учебные планы определяются научным руководителем и согласуются с руководством магистратуры.
Обязательные для всех курсы:
Дополнительно можно выбрать курсы из списка рекомендованных ниже или любой другой курс, который читается в МФТИ или в партнерских вузах.
А также любые курсы МФТИ или других ВУЗов по согласованию с научным руководителем и преподавателями. Курсы могут быть засчитаны в МФТИ (если это позволяет формат) или входить в зачетные единицы НИР.
Чтобы принять участие в программе, необходимо:
ВАЖНО: предварительное согласование с научным руководителем является обязательным для обучения в нашей магистратуре.
Сроки приёма документов при поступлении на очные программы магистратуры в МФТИ в 2023–2024 учебном году:
Обязательные вступительные испытания для поступления:
Информация о датах вступительных испытаний будет размещена на сайте.
Все вопросы можно задать в телеграм-канале лаборатории MIPT-NPM: https://t.me/SciProgCentre.
Также можно писать на электронную почту: edu@sciprog.center.
