В ТГТУ при участии Сбера открылась новая лаборатория по анализу больших данных и параллельным вычислениям

Лабораторию торжественно открыли ректор ТГТУ Михаил Краснянский и управляющий Тамбовским отделением Сбербанка Алексей Зезюлин.

«Наш университет на протяжении всей своей 65-летней истории является флагманом развития технологий автоматизации, информатизации, а сегодня - цифровизации региона. Речь идет как о подготовке кадров для этих сфер, так и о научных разработках. Важно, что университет работает в этом направлении совместно с крупнейшими предприятиями и организациями Тамбовской области. Сбер – один из наших ключевых партнеров, при поддержке которого мы открываем в ТГТУ уже третью научно-образовательную лабораторию в области цифровых технологий. Это даст нашим студентам и молодым ученым новые возможности для развития и исследований, а также станет еще одной площадкой для реализации новых образовательных и научных проектов в рамках консорциума «ЦИФРАПРОМ», - сказал Михаил Краснянский.

«Сейчас наш регион на пути масштабной цифровизации. А Сбер выступает одним из основных драйверов этого процесса, оказывая всестороннюю поддержку в развитии экономики и улучшения качества жизни населения. Открытие новой лаборатории станет отличным стартом в освоении технологий искусственного интеллекта в Тамбовской области. Уверен, что здесь студенты смогут существенно расширить свои возможности в учебе, сочетая исследовательскую и проектную деятельности», - отметил Алексей Зезюлин, управляющий Тамбовским отделением Сбербанка.

Лаборатория создана при поддержке Сбера на кафедре «Системы автоматизированной поддержки принятия решений» (САПР). Она оснащена мощным современным оборудованием: компьютеры с видеоускорителями NVIDIA, объединенные в высокоскоростную сеть 10Gb, что позволяет сформировать эффективный вычислительный кластер на основе технологии MPI.

Это оснащение предназначено для углубления научных исследований и улучшения качества образования на кафедре, предоставляя студентам и преподавателям доступ к передовым технологиям в области вычислительной техники. Лаборатория создает условия для практического применения теоретических знаний, развития навыков работы с высокопроизводительными вычислительными системами и реализации научно-исследовательских проектов.

Тамбовский государственный технический университет стремится к обеспечению высокого уровня образовательного процесса, поддерживая активное внедрение инновационных методов и технологий в учебный процесс. Новая лаборатория на кафедре САПР является важным шагом на пути к достижению этих целей, предлагая студентам возможности для комплексного развития и подготовки к будущей профессиональной деятельности в сфере автоматизированного проектирования и вычислительной техники.

Целью создания научно-учебной лаборатории является, с одной стороны, изучение, разработка и применение методов сбора, хранения и анализа больших данных для решения задач в различных сферах деятельности: в экономике, бизнесе, образовании, здравоохранении.

С другой стороны – изучение, разработка и применение параллельных алгоритмов для решения широкого круга ресурсоемких вычислительных задач, в том числе задач машинного обучения и искусственного интеллекта, с применением компьютерных систем различных классов (с общей памятью, с распределенной памятью, гетерогенных вычислительных систем, оснащенных графическими процессорами).

В качестве примеров решаемых задач по обработке больших данных можно привести следующие: анализ текстовых данных; исследование методов и алгоритмов обработки медицинских изображений; разработка методов обнаружения редких событий; предсказание и диагностика аномалий в работе сложных систем; построение предсказательных моделей в условиях высокой зашумленности данных; моделирование распространения вирусных инфекций и др.

В качестве примеров ресурсоёмких вычислительных задач можно привести задачи тепло- и массопереноса, задачи аэро- и гидродинамики, задачи комбинаторной оптимизации и др.

В учебном процессе оборудование лаборатории будет использоваться в процессе изучения следующих учебных дисциплин соответствующих направлений подготовки.

Направление подготовки «Модели, методы и программное обеспечение анализа проектных решений», дисциплины: Распределенная обработка информации; Облачные технологии; Алгоритмизация, модели данных и основы искусственного интеллекта.

Направление подготовки «Интеллектуальный анализ данных и поддержка принятия решений», дисциплины: Введение в большие данные и анализ информации; Интеллектуальный анализ данных и поддержка принятия решений; Прикладная обработка данных с использованием Python; Машинное обучение в задачах управления, анализа и обработки информации.

Направление подготовки «Искусственный интеллект и анализ больших данных в банковской сфере», дисциплины: История и направления развития искусственного интеллекта; Методы извлечения знаний.