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. Маевцы 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 ее 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 самолета. 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 объединенной команды институтов № 8 и № 12 "Аэрокосмические наукоемкие 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 маевская 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 молодежный научно-технический фестиваль "Маевский взлет", который прошел 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 (PIN) и др. Применение таких инструментов дает 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....