Стали известны итоги первой общероссийской кросс-отраслевой премии в области технологий больших данных Data Fusion Awards 2022. Сразу два проекта Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ стали победителями.
В номинации «Data Fusion в образовании. Образовательная инициатива года» лучшей признана магистерская программа ФПМИ «Методы и технологии искусственного интеллекта», научный руководитель программы, кандидат физико-математических наук, доцент, директор Центра когнитивного моделирования ФПМИ МФТИ Александр Панов.
В конкурсе участвовали образовательные проекты, применяющие нестандартные подходы к подготовке специалистов по работе с данными и стремящиеся к синергии компетенций разного плана. Отличительная особенность магистратуры «Методы и технологии искусственного интеллекта» в междисциплинарном подходе к построению систем ИИ, который сочетает в себе методы прикладной математики, программирования, психологии, нейрофизиологии и лингвистики.
«В современном конкурентном мире высококлассное образование в области ИТ, искусственного интеллекта и анализа больших данных является критически важным для развития экономики и обеспечения технологической независимости страны. Нам удалось собрать междисциплинарную команду специалистов и запустить магистерскую программу, где мы даем уникальную возможность с первых дней погрузиться в исследовательскую деятельность и получить практический опыт работы с нейросетевыми моделями, методами моделирования рассуждений, планирования поведения. Надеемся, что полученные нашими выпускниками знания и опыт окажутся самым важным для них приобретением на пути развития науки и технологий у нас в стране», — отметил Александр Панов, директор Центра когнитивного моделирования ФПМИ МФТИ.
Специальной номинацией Гран-при ВТБ отмечен проект ФПМИ «Оптимизатор для формирования оптимальных стратегий на финансовых рынках» в номинации «Партнерство в области науки и исследований». Награду Алексею Чернову, старшему научному сотруднику МФТИ, вручил Сергей Голицын, заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ.
Решение не имеет аналогов на российском рынке и разрабатывалось в рамках программы импортозамещения иностранных решений компаний IBM и Gurobi. Оптимизатор позволит повысить качество формируемых стратегий на финансовых рынках, и в перспективе обеспечить персонализацию формируемых клиентам рекомендаций за счет вычислительной эффективности.
Источник: МФТИ
