Сегодня говорим с Павлом Беляковым, молодым ученым, который уже успел заявить о себе на конкурсах и в исследовательских проектах. В пяти тысячах знаках ниже Павел рассказывает о своем опыте участия в конкурсе «УМНИК» с проектом «Цифровая антенная решётка», делится текущими исследованиями в области прикладной математики и информатики, а также размышляет о будущем технологий и влиянии искусственного интеллекта на науку.
Павел Валерьевич, расскажите о своём пути в науку.
Путь в науку был меньше, чем у некоторых других студентов и даже сотрудников, поскольку первую статью я написал и опубликовал ещё будучи студентом бакалавриата. С тех пор планомерно работаю в этом направлении. В планах защитить кандидатскую и смотреть в сторону докторской.
Что именно Вы исследуете и какие цели ставите перед собой в процессе научной деятельности?
Так вышло, что прямо сейчас я работаю параллельно в нескольких разных направлениях. Цифровые решётки для УМНИКа, аспирантура по теории вероятностей, научные работы по педагогике высшей школы и помощь в обработке данных для статистических исследований. Очень разные сферы, разные исследования, очень разные цели по каждой из них.
Расскажете подробнее? Очень интересно узнать.
Проект по Цифровой решётке находится на этапе завершения и подачи отчётности, по нему в текущих условиях получены удачные результаты, удалось добиться ожидаемого увеличения эффективности. Работа в теории вероятностей заключается в доказательстве нескольких гипотез и планомерном движении в сторону формирования теорем, но, к сожалению, суть проводимой там работы не настолько проста, чтобы в рамках короткого ответа её описать. Работы по педагогике высшей школы заключаются, в первую очередь, в передаче опыта по цифровизации образования, которые удалось получить с 2020 года. А помощь в обработке статистических данных – это больше проекты коллег из вуза, они по ним могут рассказать больше и полнее, я лишь обеспечиваю работу с данными.
Цифровые решётки – это что?
Цифровые антенные решётки предполагают объединение нескольких отдельных элементов в один крупный с помощью программы. Это как выстроить конвейер, где каждый отдельный работник делает простые действия, но в результате получается целый автомобиль. В данном примере работники – это элементы решётки, а конвейер это программа, которая определяет их действия. Причём из-за особенностей применения решёток результат тем лучше, чем больше таких элементов-работников. Но при увеличении количества элементов программе становится всё сложнее ими управлять, поэтому применение такого рода решёток до этого было сильно ограничено. Моим предложением и работой по гранту было разбиение элементов-работников на отдельные потоки, что сильно ускоряет работу. Это очевидно и по бытовому опыту - несколько работников, делающих одинаковую работу одновременно, "на нескольких станках", сделают больше работы за тот же срок, чем эти же работники, делающие эту же работу друг за другом, "на одном станке посменно". Идея простая и очевидная, но требующая научной проверки (не всегда наш бытовой опыт оказывается верен) и использования современных технологий для работы, поскольку технические возможности только недавно подошли к доступности работы в таком формате "нескольких станков", чтобы при этом не увеличивалась стоимость.
Подобного рода цифровые решётки, которые применяются на данный момент, это разного рода антенны приёма сигнала, в том числе в телефонах, микрофоны, сейсмические датчики. В общем, всё, что работает с волнами любого вида: от морских до электромагнитных. Поэтому применение результатов исследования ожидается максимально широко.
Знаем, что Ваше аспирантское исследование связано исключительно с теоретической математикой. Расскажете, что исследуете?
Рационально-безгранично делимые распределения (встречается так же обозначение "квази-безгранично делимые распределения", но такое обозначение менее показательное) - особый тип математических функций, которая описывает некий случайный процесс: подводный рельеф, стоимость акций на бирже, прогноз погоды. Математическую формулу таких функций можно описать как (одна безгранично делимая функция)/(другая безгранично делимая функция). Похоже на школьное представление рациональных чисел как (целое число)/(натуральное число), поэтому определение "рационально-безгранично делимые распределения" более наглядное. Подобного рода функции имеют ряд свойств, которые интересны с точки зрения математики, но вряд ли что-то скажут обывателю. Но, к сожалению, единого правила построения таких функций нет, на них получается только случайно натыкаться. Попытка найти правила построения такого рода функций и является частью моей работы в аспирантуре. Для этого нужно выводить математические гипотезы и приводить их через доказательства в теоремы. Получившаяся таким образом теорема будет иметь большую ценность в математическом плане, но будет ли это полезно с практической точки зрения покажет время, потому что теоретическая математика часто бежит впереди прикладной науки.
Как Вы видите развитие прикладной математики и информатики в ближайшие годы?
Именно в прикладной части информатику и математику ближайшее время ждёт благоприятный период. Высокий интерес людей и бизнеса к искусственному интеллекту стимулирует многие сферы в математике и информатике, которые до этого были совсем незаметны, а их развитие в свою очередь подтягивает другие сферы наук. Сложно сказать, сколько продлится публичная часть такого периода, но этот взлёт надолго в положительную сторону изменит многие сферы науки. Главное не забывать, что за прикладной частью текущих успехов стояла долгая теоретическая работа по подготовке.
Какое влияние на современную науку оказывает искусственный интеллект?
В большинстве своём положительное. Есть серьёзные опасения о возможных фальсификациях результатов из-за использования искусственного интеллекта для написания текстов статей, но наука достаточно устойчива, чтобы справиться с этим. Придётся проводить больше проверок и меньше верить отдельным сенсационным заявлениям, но плюсы от применения искусственного интеллекта в науке точно стоят того.
Какое значение Вы придаёте научному образованию и популяризации науки?
Во время моего обучения на бакалавриате Александр Петрович Катровский как-то сказал, что основная задача высшего образования научить нас самостоятельно обучаться по завершению обучения. И лучше я, наверное, не скажу. Для получения практических навыков достаточно пройти курсы, но чтобы эти курсы не приходилось проходить с каждым минимальным изменением в структуре работы, нужно уметь самостоятельно обучаться в процессе и подстраиваться под изменения. С этим пока ничего так эффективно не помогает справиться, как получение высшего образования. Роль же популяризации науки, в первую очередь, в быстром ликбезе общества. Сейчас наука находится в том состоянии, когда маленькие прорывы случаются каждый день, но сферы, где они происходят, настолько узкие, что для того, чтобы заметить эти прорывы, нужно, чтобы кто-то их показал, а для этого нужно сперва дать основу, на которой эти знания держатся. Без популяризации науки легко решить, что наука где-то далеко от человека, тогда как она, наоборот, окружающий человека мир изучает. Полезно помнить об этом.
Как Вы считаете, что нужно сделать, чтобы привлечь больше молодёжи в научную сферу?
На одном из форумов подцепил точную мысль у Ирины Шрайбер – нельзя привлечь людей в науку. Наука это не выбор, а призвание. Так что формирование доступного входа в науку и обустройство такой среды, из которой не захочется уйти в другие профессиональные сферы, это тот максимум, который можно сделать. Остальное только на людях.
Какие советы вы могли бы дать молодым ученым и студентам, которые только начинают свой путь в науке?
Ошибаться, не сдаваться, проверять себя. Если уметь делать это, то в науке будет полегче.
Автор: Анастасия Кожевникова