На базе Научно-технологического университета «Сириус» в г. Сочи прошла научно-образовательная школа «Обратные некорректные задачи и машинное обучение». Аспирант Дмитрий Стенькин (научный руководитель — профессор Владимир Горбаченко, завкафедрой «Компьютерные технологии») успешно прошел конкурсный отбор и стал участником школы.

Целью школы являлось обучение молодых ученых и специалистов использованию новейших достижений и алгоритмов решения обратных и некорректных задач с применением нейронных сетей, машинного обучения, анализу и обработке больших данных на основе методов искусственного интеллекта.

Руководил школой Сергей Кабанихин, директор Международного математического центра Института математика СО РАН, член-корреспондент РАН, заведующий кафедрой математических задач геофизики механико-математического факультета Новосибирского государственного университета, доктор физико-математических наук.

Тематика диссертационного исследования Дмитрия Стенькина посвящена физически информированным сетям, им уже получены новые результаты, в частности, для обратных задач в кусочнооднородных средах. Участие в школе однозначно найдет отражение в его будущей работе.

«В рамках школы я презентовал доклад "Основанные на физике сети радиальных базисных функций". Было очень приятно, что он вызвал живой интерес слушателей. Это еще один способ апробации темы моего научного исследования», — рассказал аспирант.

Также в обучении на школе «Mатричные методы и моделирование в науках o жизни и Земле» принимали участие студенты Анна Дюньдяева, Алена Барышева, Алексей Медведев (научный руководитель — профессор Юрий Смирнов, завкафедрой «Математика и суперкомпьютерное моделирование»).

«Мы приобрели знания, умения и навыки по основам современной вычислительной математики и технологий, необходимых для построения и компьютерной реализации вычислительных моделей, по современным методам линейной и полилинейной алгебры, многомерным задачам, эффективным численным методам решения интегральных и дифференциальных уравнений и их приложениям к моделированию физических процессов, развитию математических моделей в науках о земле (модели климата, атмосферы и океана, фильтрационных течений), моделей природных процессов и живых систем (модели иммунологии, медицины и эпидемиологии). Все это нам обязательно пригодится при написании нашей будущей ВКР», — поделились студенты.