Кто учит «Яндекс» понимать людей и прогнозирует демографию: история студента МАИ из Самарской области

Разработчик обучает систему настолько, что она понимает варианты и даёт оптимальный результат.

Сейчас с помощью IT-технологий создают умные дома и роботов, системы и алгоритмы, ускоряющие рутинные процессы и облегчающие нашу жизнь. Но как сделать так, чтобы машина понимала человека и выполняла поставленные перед ней задачи? Научить её этому могут посредники, умеющие говорить на её языке. О том, как это происходит на практике, рассказал студент 3 курса Московского авиационного института Григорий Кирсанов. На базе МАИ он занимается двумя научными проектами.

Первая задача посвящена распознаванию смысла лексикографических единиц.

– Когда мы что-то пишем в поисковой системе, например, «Яндекс», наш запрос может выглядеть по-разному. Но хотелось бы получать достаточное количество релевантных данных по любому из них. Из этого следует, что наша задача – искать не просто по ключевым словам, которые могут иметь в разном контексте различное значение, а анализировать смысл – семантику запроса. Как это сделать правильно – и есть то, чем я занимаюсь, – рассказывает молодой человек.

Такие исследования помогают системе понять смысл текста. Прикладное применение результатов – это усовершенствованные поисковые системы. Разработчик обучает систему настолько, что она понимает варианты и даёт оптимальный результат.

Второй проект о социальном математическом моделировании. Это прогнозирование социальных процессов, таких как демографическая ситуация или продовольственная обстановка.

– С одной стороны, всё относительно просто и уже придумано, – поясняет Григорий. – Есть простая система дифференциальных уравнений, которые отражают рождаемость и смертность, потребление и производство. Однако в них есть коэффициенты, отвечающие за эффективность процесса. Я решаю задачу получения этих «всеобъемлющих» коэффициентов, используя гиперграфы. Такой подход позволяет сделать прогноз более универсальным и точным.

Очень важно, что благодаря высокому уровню преподавания таких дисциплин, как математический анализ, дискретная математика, которые в институте № 8 ведутся уже с первого курса, у студентов появляется возможность заниматься научной деятельностью с самого начала своего обучения. На исследования, связанные со сложными расчётами, не требуется много времени благодаря тому, что в вузе есть супервычислитель и суперкомпьютер.

– Я учусь в институте № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ, и здесь под IT-инфраструктуру отведён целый этаж, – говорит Григорий. – Здесь открыты лаборатории искусственного интеллекта, информационной безопасности, виртуальной и дополненной реальности, центр олимпиадного программирования, пространство для киберспорта и IT-клуб «Лямбда». Особенно важно, что в рамках исследований можно использовать мощности супервычислителя IT-центра МАИ, а в клубе «Лямбда» всегда помогут с возникающими в ходе работы вопросами.

Уроженец Самары начал участвовать в научных исследованиях уже на 1 курсе. Помогли сотрудники отдела научно-исследовательской работы студентов, которые направили молодого человека к руководителям проектов в МАИ. На 2 курсе он устроился в «Лабораторию Касперского» и сейчас работает разработчиком C/C++.

Также Григорий преподаёт на курсах для школьников и учится в «Школе 21» Сбера. На хобби и отдых времени практически не остаётся. Однако молодой человек рассказывает об учёбе и проектах с таким увлечением, что становится понятно – он занимается своим любимым делом.

Например, в этом году Григорий планирует принять участие в нескольких мероприятиях МАИ: Международной молодёжной конференции «Гагаринские чтения», Аэрокосмической декаде и лингвистической научной конференции. Задумывается и о программе академической мобильности, так как это дополнительная возможность лингвистического, научного и культурного обмена и нетворкинга для студентов Московского авиационного института.

Свои планы на будущее молодой человек описывает так:

– С одной стороны, профессиональная траектория очевидна – продолжить развитие в «Лаборатории Касперского». Но мне было бы также интересно уйти из разработки в анализ уязвимостей или угроз. Приятно, что моё направление в вузе даёт для этого хорошую базу. В процесс обучения в МАИ вовлечено много профессионалов из отрасли. Это даёт огромные возможности тем, кто хочет стать востребованным и квалифицированным специалистом.

Фото предоставлено отделом по связям с общественностью Московского авиационного института (МАИ)