Наука не имеет национальных границ

В 2021 году я проходила стажировку в Берлинским университете имени Гумбольдта в рамках программы «Болашак» по категории «Ученые». Моей целью было совершенствование своих профессиональных компетен­ций и приобретение опыта в области машинного обучения (ма­шинное обучение – метод искусственного интел­лек­та), так как, являясь специалистом по оптимизации и оптимальному управлению, в последнее время стала интересоваться применением своих знаний и навыков для развития методов искусственного интеллекта, и этого направления в своей стране.

Как раз машинное обучение основано на построении модели, которая может автоматически обучаться на предоставленных данных и в последующем делать прогнозы на основе этого обу­че­ния. Построение адекватной мо­дели невозможно без опти­ми­за­ции подбора параметров модели, иначе разработанная модель не будет реально отражать рассма­три­ваемый целевой процесс, сле­­довательно, не может быть ис­поль­зован для прогнози­ро­ва­ния и эффективных реко­мен­да­ций. Одним словом, оптимизация является неотъемлемым инстру­мен­том в создании искусст­вен­ного интеллекта, а понимание этого факта вызывало у меня глу­бокий интерес к этому новому для меня направлению. Изучив ос­новы машинного обучения (он­лайн-курс Стэнфордского уни­вер­ситета), и некоторое время дис­танционно поработав с про­­­фессором Andreas Griewank (уни­верситет Гумбольдта), я полу­чила приглашение для сотруд­ни­чества от профессора Andreas.

В институте математики уни­вер­ситета Гумбольдта работала непосредственно с профессором Andrea Walter, которая воз­глав­ляла группу по оптимизации. Ос­нову группы составляют молодые талантливые ребята (кто-то ра­бо­тал над своей диссертацией по PhD, кто-то занимал позицию пост­док, кто-то уже стремился получить профессора), могла подойти к любому из них, все они были открыты к обсуждениям. У многих из них были проекты, свя­занные с приложением опти­ми­зации к методам искусственного интеллекта. Следует отметить сте­пень самостоятельности, глу­бо­кое и системное понимание области исследования студентов PhD, по ним и сегодня чувствуется эффект основного постулата кон­цеп­ции университета, разрабо­тан­ного Гумбольдтом, заклю­чаю­щийся в тесной связи обучения и исследовательской работы. Сог­ласно этому принципу обучение опирается не на иллюстративно-объяснительные, а исклю­чи­тель­но на проблемные и иссле­до­вательские методы.

За время прохождения стажи­ров­ки я занималась исследо­ва­нием и анализом однослойных мо­делей классификации с раз­лич­ными видами потенциалов. Они имеют самостоятельное зна­чение в некоторых задачах ма­шин­ного обучения и лежат в осно­ве сложных архитектур глу­боких нейронных сетей. В резуль­та­те исследований разработан алгоритм разреженных блочных вычислений итерационного метода, который численно реали­зо­ван на базах MNIST, Fashion-MNIST, широкоиспользуемых для обучения и тестировании в Machine Learning. На основе выпол­нен­ной работы подготовлена рукопись статьи для публикации в научном журнале. Планируется обобщение предлагаемого ме­то­да для моделей глубокого обу­че­ния, основанных на имитации работы человеческого мозга в процессе обработки данных искусственным интеллектом и создания рекомендаций, исполь­зуе­мых для принятия решений.

Для меня это был бесценный опыт работы с зарубежными еди­но­мыш­ленниками, который в лишний раз продемонстрировал, что наука не имеет национальных границ. Хотелось бы с благо­дар­ностью подчеркнуть открытость немецких коллег к сотруд­ни­чест­ву, теплый прием и дружелюбное отно­шение. Еще один из фунда­мен­тальных принципов гумболь­д­товской модели университета, сохранившийся по сей день, - академическая свобода распрос­тра­няется и к гостям универ­си­тета. Мне был выделен отдельный офис, куда я имела доступ в любое время суток, так как был предоставлен ключ, откры­ваю­щий все двери, начиная с самой наружной двери института.

Сотрудники департамента по международным связям уни­вер­ситета сопровождали меня в те­че­ние всего периода пребы­ва­ния, оказывая поддержку по любому вопросу, будь то вопросы к юрис­ту, или относительно стра­хования, или медобслуживания. Их рекомендации и подробные инструкции мне очень помогали быстро освоиться и выбирать для себя самый подходящий и комфортный вариант. Несмотря на то, что начальный период мо­его пребывания пришелся на вре­мя со строгими ограни­че­ния­ми в связи с пандемией, все время проводились мероприятия ознакомительного или развле­ка­тельного характера даже при ре­жиме работы онлайн. Посещала раз­ные тренинги, семинары, познакомилась с интересными людьми с разных стран мира, это был хороший опыт как для моего профессионального, так и для личностного развития. Приоб­ре­ла друзей, полюбила Германию, преж­де всего из-за людей, как первовстречных, так и из-за тех, с кем близко общалась – всегда отзывчивых, инициативных, честных, справедливых, сочетаю­щих в себе как строгость и пря­мо­линейность, так и доброту, и чуткость. Для меня слово «не­мец­кий» всегда ассоциировалось с качеством, теперь я знаю и очень тронута тем, что для них в прио­ри­тете человеческие ценности. И, конечно же, очень благодарна прекрасной программе «Бола­шак» за эту возможность, верю, что этот опыт и дальнейшие пла­ны внесут свой вклад во благо страны.

 Асем КАБИДОЛДАНОВА,

кандидат физико-математических наук