Выпускники кафедры информационных компьютерных технологий (ИКТ) РХТУ им. Д.И. Менделеева интересны крупным концернам и компаниям химической отрасли, в которых развиты цифровые платформы. О багаже, с которым начинают карьеру выпускники кафедры, о развитии международных проектов в современных реалиях, о необычных и полезных коллаборациях математиков РХТУ рассказала д.т.н., заведующая кафедрой ИКТ профессор Элеонора Моисеевна Кольцова.
— Элеонора Моисеевна, вы уже много лет готовите математиков для химической отрасли. «Айтишники», которых готовят в химико-технологическом вузе — чем именно они занимаются? Какие перспективы ждут их после выпуска? Ваши выпускники — кто они, чем занимаются, чему учатся и что умеют, как и где реализуются в профессии?
— Студенты кафедры ИКТ обучаются по направлениям информационных систем и технологии, где можно также выбрать профиль «Искусственный интеллект», а также «Информатика и вычислительная техника» с доступным профилем «Системы автоматизированного проектирования». После выпуска наши молодые специалисты становятся программистами (языки Python, Java, JavaScript), разработчиками в области интернета вещей, виртуальной реальности, программного обеспечения и баз данных, как frontend (видимой пользователями части приложений), так и backend (внутренней части, отвечающей за связь баз данных с серверами), математических, компьютерных и 3D-моделей, а также могут стать специалистами по обработке огромного массива данных (big data), машинному обучению и искусственному интеллекту (machine learning, AI).
Приоритет отдается крупным концернам и компаниям химической отрасли, где есть цифровые платформы: в этом заинтересованы и индустриальные партнеры, и университет, и сами выпускники. К тому же наши ребята обладают базовыми знаниями по химии, что значительно упрощает их коммуникацию с химиками-технологами. У нас разрабатываются виртуальные практикумы по неорганической и органической химии, где студенты изучают и химию, и оттачивают навыки программирования, на кафедре создаются виртуальные химические реакторы и целые виртуальные заводы (цифровые двойники химических производств).
— Цифровые двойники, виртуальные химические практикумы... До введения санкций ваша работа в этом направлении проводилась при поддержке одной американской корпорации, производящей электронные системы управления и автоматизации. А как вы работаете в новых условиях без такой поддержки сейчас? Как развивается международное сотрудничество?
— До введения санкций мы имели двух крупных американских партнеров — корпорации «Хоневелл» и «Майкрософт», с которыми сотрудничали много лет. Совместно разработанные курсы, конечно, остались в наших образовательных программах, но что касается международного сотрудничества, то оно переориентировано на восток. Ранее мы уже сотрудничали с КНР в области моделирования, создания программных продуктов для разработки нового типа устройств и способов увеличения нефтедобычи. В настоящее время сотрудничаем с Китаем в области создания программных продуктов для водородной энергетики.
Также возникают совместные темы работ в области создания цифровых двойников химических производств с Казахстаном. Разработанные нашими аспирантами и студентами виртуальные химические практикумы пытаемся внедрить в филиале РХТУ им. Д.И. Менделеева в Узбекистане. Поддерживаем научные связи с коллегами из европейских стран, с которыми раньше сотрудничали и делали совместные гранты.
Кафедра укрепляет связи и с крупными российскими компаниями. Например, совместно с «Росатомом» создана группа «Цифровые технологии в области водородной энергетики», где создаются тематические программные продукты, рассматривается широкий класс топливных элементов, в которых за счет химических взаимодействий образуется электрическая энергия.
— Известно, что ваши специалисты моделируют процессы не только в химических технологиях, но и в самых различных областях. В частности, в 2020 году у вас на кафедре был успешно рассчитан прогноз развития коронавирусной пандемии. Расскажите о других необычных проектах, выполняемых математиками-вычислителями РХТУ.
— Действительно, на нашей кафедре успешно велись разработки по моделированию коронавирусной инфекции и прогнозированию ее распространения. Интересно, что похожая математическая модель описывает вирусную лихорадку Эболы, очагом распространения которой является Центральная и Западная Африка. Этой же группой молодых исследователей ведутся разработки по моделированию и созданию программных продуктов по медицинской тематике, связанной с возникновением и развитием инсультов у людей. Эти работы относятся к области нелинейной динамики.
Также на кафедре развивается направление искусственного интеллекта. Разработан нейросетевой комплекс для исследования и получения новых керамических материалов с высокими физико-химическими свойствами. Создаются алгоритмы и программные продукты по машинному зрению для изучения состава культуральной среды в биотехнологических исследованиях. Разработан сервис, позволяющий по цифровым фотографиям лотков с культуральной жидкостью определить активность ферментов и антибиотиков, созданы нейронная модель и программный продукт, которые позволяют моделировать метаболизм микрофлоры кишечника человека.
В этом году было много выпускных дипломных работ разнообразной тематики, в том числе много исследований нейронных моделей применительно к химическим и фармацевтическим объектам. Также были и работы, связанные с созданием программного комплекса перевода натуральной речи на язык жестов (для глухонемых людей). Эта команда студентов выиграла грант «Умник». Также была собрана команда студентов, которая разработала мобильное приложение «Личный кабинет студента», дополнение к единой образовательной системе нашего вуза.
— Ваша кафедра работает и на благое дело улучшения экологии, создает коллаборации с другими кафедрами Менделеевки, внедряет и разрабатывает экологичные технологии, занимается 3D-проектированием для утилизации особо опасных отходов. Это ваш вклад в «зеленую химию» и борьбу с хемофобией?
— Да, наша кафедра совместно с кафедрой инновационных материалов и защиты от коррозии осуществила 3D–проектирование и провела моделирование процессов по нескольким линиям утилизации особо опасных отходов. Это наш вклад в то, чтобы не захоранивать особо опасные отходы, которые принесут большую беду нашим потомкам, и в то, чтобы сделать такие отходы полезным продуктом. С этой сложной работой справилась команда студентов IV курса в рамках командного дипломного проекта.
На кафедре также ведутся работы по решению задач экологической безопасности: математическое моделирование загрязнения атмосферы в результате регулярных и аварийных выбросов, прогнозирование последствий аварийных выбросов, оптимальное размещение сети наземных наблюдений. При этом моделировании в основном использовались нейронные модели искусственного интеллекта.
— Как big data и machine learning / AI влияют на развитие химпрома? На какие производства развитие новых цифровых технологий подействовало кардинально? Какие риски с внедрением таких технологий несет индустрия, какую выгоду имеет сейчас и в перспективе?
— Big data и machine learning влияют на развитие химпрома положительно. По сути, это один из лучших аппаратов в области предикативной (прогнозной) аналитики. Особенно это успешно работает там, где могут возникнуть аварийные ситуации, выход из строя аппаратов, которые могут привести к ужасным последствиям. Кстати, команда наших ребят, состоящая из аспирантов и студентов, участвовала в хакатоне для предсказания аварийных ситуаций агломашины.
Агломашина (агломерационная машина) — это машина, предназначенная для получения агломерата частиц путем спекания. Команда вышла в финал, заняла почетное четвертое место и полностью справилась с задачей. Все алгоритмы были связаны с big data и machine learning. Также методы машинного обучения были использованы нами в работах связанными с процессами измельчения на различных измельчительных аппаратах.
Думаю, что риски с грамотным использованием этих алгоритмов минимальны, а выгода колоссальная. Но хочу отметить, что применять и использовать эти алгоритмы должны высококвалифицированные кадры.
— Вы уже познакомились с первым курсом? Что можете сказать о прибывшем пополнении, о молодежи в целом? Где «схватывают на лету», а в чем отстают от предшественников?
— Пока трудно составить мнение. Слишком мало прошло времени для такой оценки. Но мы провели опрос студентов первого курса, чтобы понять, откуда они узнали о нас. Большинство студентов пришли по рекомендации знакомых. Второе место занял онлайновый источник — сайт «Табитуриент», третье – сайт «Поступи онлайн».
Мы и в прошлом году делали подобный опрос, и на первом месте тоже оказались рекомендации знакомых. Нас порадовали такие результаты. Это говорит о том, что мы постепенно завоевываем авторитет, и к нам идут учиться, потому что мы обучаем хорошо, и ребята успешно устраиваются на работу после окончания обучения.