Математическое моделирование
и виртуальная реальность

Программа сочетает фундаментальную подготовку по прикладной математике и математической физике с продвинутым освоением информационных технологий, искусственного интеллекта и виртуальной реальности. Такой подход позволяет выпускникам решать широкий круг задач — от создания математических моделей сложных процессов до разработки алгоритмов и программного обеспечения для их анализа.

Ключевые особенности:

Ориентация на реальный сектор. Главный заказчик кадров — Госкорпорация «Росатом», которая заинтересована в качественной теоретической и практической подготовке студентов и их дальнейшем трудоустройстве.

Сквозная практическая подготовка. На протяжении всего обучения студенты разрабатывают научно‑прикладные проекты в тесном сотрудничестве с предприятиями, организациями и учреждениями Росатома.

Преподавательский состав. Дисциплины и практики преподают ведущие учёные в области математического моделирования, суперкомпьютерных вычислений, теории управления, искусственного интеллекта, оптимизации, разработки ПО, микроэлектроники, системной инженерии и робототехники, а также специалисты-практики, включая экспертов атомной промышленности.

Партнёрская сеть. В реализации программы участвуют ведущие университеты страны: МФТИ, МИФИ, НГУ им. Н. И. Лобачевского, Санкт-Петербургский политехнический университет, а также научные организации — Институт вычислительной математики им. Г. И. Марчука, Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН.

Фокус на самостоятельную работу. Почти каждый курс предполагает выполнение проектов, которые формируют портфолио выпускника. Преподаватели выступают в роли наставников: направляют, предлагают улучшения и помогают выбрать путь развития.

Выпускники программы смогут:

• применять методы математической физики, прикладной математики, оптимизации и суперкомпьютерных вычислений;

• разрабатывать и исследовать математические модели сложных физических, физико-химических и технологических процессов и систем;

• использовать технологии искусственного интеллекта и машинного обучения;

• проектировать и создавать цифровые двойники;

• разрабатывать и эксплуатировать программное обеспечение.

• Современные методы и задачи математической физики;

• Методы вычислительной механики сплошных сред;

• Введение в параллельные и суперкомпьютерные вычисления;

• Численные методы нелинейной и выпуклой оптимизации;

• Методы машинного обучения;

• Введение в техническое зрение и обработку изображений;

• Современные технологии и средства разработки программного обеспечения.

• «Моделирование контактного взаимодействия между захватным устройством манипулятора и деформируемым объектом»;

• «Разработка новых методов ультразвуковой количественной характеристики мягких материалов»;

• «Экспериментальное определение и распознавание твёрдых тел, погружённых в мягкие ткани с помощью портативного ультразвукового сканера»;

• «Восстановление изоповерхностей трёхмерных погружённых объектов на основе акустических измерений».