Профессор Сколтеха расскажет, как машинное обучение — дисциплина на стыке математики и инженерного дела — заставляет теоретические формулы работать для решения практических задач и как deep learning, нейронные сети и графические модели помогают науке двигаться вперед.
Михаил Чертков, выпускник
ФМШ НГУ и
физфака НГУ, профессор-основатель Сколтеха и куратор программы университета по энергетическим системам, остановится на следующих вопросах:
- Какие фундаментальные открытия биологов и физиков подтолкнули научное сообщество к внедрению машинного обучения.
- Как машинное обучение усиливает предсказательную силу натурных и численных экспериментов: на примере управления энергетических сетей, описания сложных гидродинамических течений и синтеза новых материалов.
- Почему ученые, создающие технологии энергетических систем, занимаются творчеством на стыке физических, математических и инженерных наук.
- Какие перспективы откроются в энергетике благодаря технологиям машинного обучения и над какими алгоритмами уже сейчас работают в Сколтехе.
Михаил получил Ph.D по физике, выиграл Dicke Fellowship в Принстонском университете и с 2001 года работает в Национальной лаборатории США.