СПБ ФИЦ РАН приглашает на прохождение неоплачиваемой практики студентов 2-4 курсов СПбГУ, ИТМО, СПБГТУ(ТИ), ПОЛИТЕХ, ГУАП, ЛЭТИ, ВОЕНМЕХ и д.р.
Возможные направления деятельности:
Использование, тестирование, доработка программы «СВИРЬ-М»
- Использование, тестирование, доработка программы «СВИРЬ-М»
- Решение практических задач многокритериального выбор на конечном множестве альтернатив (см. http://www.mcd-svir.ru/index.html ).
- Тестирование ПО.
Исследование и разработка моделей автоматизированного машинного обучения (AutoML)
- Исследование автоматизации создания моделей компьютерного зрения семейства Yolo.
- Исследование моделей генерации расписаний промышленных операций на базе GAN.
- Исследование гибридных моделей машинного обучения для мониторинга промышленных установок.
Разработка интерфейса системы динамического планирования
- Изучение нотации BPMN 2.0.
- Тестирование существующего программного обеспечения (JavaScript, vue.js).
- Решение задач объемно-календарного и сетевого планирования функционирования сложных технических объектов.
Разработка программного обеспечения построения орбитальной группировки
- Изучение программного обеспечения «Проект 42» https://github.com/ericstoneking/42
- Разработка системы генерации орбитальных группировок с заданными параметрам.
Разработка и использование программы многокритериального анализа экспертных знаний для принятия управленческих решений
- Изучение методики многокритериального оценивания альтернатив https://www.elibrary.ru/download/elibrary_29206294_16574990.pdf
- Тестирование программного обеспечения.
- Решение практических задач.
Разработка системы интеллектуального планирования функционирования сложных объектов
- Изучение среды имитационного моделирования (Anylogic или аналоги)
- Изучение системы динамического планирования (DYNO)
- Решение практических задач планирования функционирования наземных авиационных транспортно-логистических систем.
Изучение системы планирования функционирования сложных объектов на основе применения методов искусственного интеллекта
- Изучение системы https://github.com/RK0731/Deep-reinforcement-learning-for-dynamic-scheduling-of-a-flexible-job-shop
- Решение практических задач.
- Согласование программного обеспечения с другими решениями лаборатории.
Разработка интерфейса генерации исходных данных для системы планирования операций информационного взаимодействия кластера малых космических аппаратов дистанционного зондирования земли
- Изучение нотации BPMN 2.0.
- Изучение (JavaScript, vue.js).
- Решение задач объемно-календарного планирования функционирования сложных технических объектов.
Трансляция BPMN схем в сети Петри
- Изучение нотации BPMN 2.0.
- Изучение математического аппарата цветных сетей Петри
- Разработка программы трансляции BPMN в сети Петри и обратная задача.
- См. К. В. Самойлова, Е. Б. Замятина. Название: «Применение многомодельного подхода к проектированию надежных бизнес-процессов».
Исследование и программирование моделей и алгоритмов формирования и решения задач линейного программирования (ЛП)
- Исследование возможностей эффективного решения задач ЛП с высокоразреженными и блочно-диагональными со слабыми связями матрицами А общеизвестными «решальщиками» (PuLP+ cplex, cbc, и т.п., scipy и др.).
- Изучение имеющегося программного обеспечения.
- Изучение и программирование метода Данцига-Вулфа/«блочного программирования» (Юдин, Гольштейн) (Python/pybind11/C++) с распараллеливанием решения подзадач.
Разработка программ имитационного моделирование выполнения бизнес-процессов, описанных соблюдением нотации BPMN 2.0
- Разработка программы автоформирования скриптов имитации выполнения операций процессов, описанных в схеме по нотации BPMN 2.0 (Python) с API для внешнего управления.
- Автонастройка имитационной системы выполнения процессов (Camunda и др.) со сбором статистики экспериментов или разработка аналогичной системы (Python).
Разработка web-интерфейса формирования исходных данных для моделирования структурной динамики сложных технических объектов и визуализации результатов моделирования
- Изучение заданных вариантов структуры исходных данных для моделирования структурной динамики сложных технологических систем (JSON, XML).
- Разработка интерфейса моделирования последовательностей структурных состояний (динамический взвешенный мультиграф и его визуализация), формирования списков технологий обработки/передачи/хранения разнотипных потоков, критериев оптимизации и дополнительных ограничений (Python, Plotly.js / JavaScript, vue.js).
- Разработка интерфейса визуализации результатов потокового планирования в условиях структурной динамики в виде диаграмм и графиков (Python, Plotly.js /JavaScript, vue.js).
Есть возможность подготовки ВКР на базе СПБ ФИЦ РАН по темам, которые связаны с профильной деятельностью лаборатории: комплексное моделирование функционирования сложных технических объектов, многокритериальное оценивание и выбор альтернатив, проактивное управление и мониторинг сложных объектов, анализ изображений, разработка методов ИИ для автоматического анализа временных рядов, моделирование функционирования космических аппаратов.
Идеальный кандидат:
- Готов уделять существенное время самообразованию и выбранному проекту;
- Способен работать автономно (искать и анализировать информацию);
- Знает английский язык на уровне не ниже B1/B2;
- Соблюдаете установленные сроки.
Преимущества работы в лаб. ИТСАиМ:
- Опыт работы в РАН;
- Навыки коммуникации с командой разработчиков;
- Возможность получить независимую оценку ваших навыков;
- По результатам работы возможна подготовка научных публикаций, регистрация программы в Роспатент, формирование заявки на гранты;
- Отзыв на ВКР.
По всем вопросам обращайтесь к Захарову Валерию Вячеславовичу.
E-mail: valeriov@yandex.ru
К письму прилагайте:
- Тему исследования;
- Мотивационное письмо;
- Резюме, в котором будет указано: образование, опыт работы, технологии (опыт работы с пакетами прикладных программ, языки программирования и т.д.), прочие навыки.