В 2021 году я проходила стажировку в Берлинским университете имени Гумбольдта в рамках программы «Болашак» по категории «Ученые». Моей целью было совершенствование своих профессиональных компетенций и приобретение опыта в области машинного обучения (машинное обучение – метод искусственного интеллекта), так как, являясь специалистом по оптимизации и оптимальному управлению, в последнее время стала интересоваться применением своих знаний и навыков для развития методов искусственного интеллекта, и этого направления в своей стране.
Как раз машинное обучение основано на построении модели, которая может автоматически обучаться на предоставленных данных и в последующем делать прогнозы на основе этого обучения. Построение адекватной модели невозможно без оптимизации подбора параметров модели, иначе разработанная модель не будет реально отражать рассматриваемый целевой процесс, следовательно, не может быть использован для прогнозирования и эффективных рекомендаций. Одним словом, оптимизация является неотъемлемым инструментом в создании искусственного интеллекта, а понимание этого факта вызывало у меня глубокий интерес к этому новому для меня направлению. Изучив основы машинного обучения (онлайн-курс Стэнфордского университета), и некоторое время дистанционно поработав с профессором Andreas Griewank (университет Гумбольдта), я получила приглашение для сотрудничества от профессора Andreas.
В институте математики университета Гумбольдта работала непосредственно с профессором Andrea Walter, которая возглавляла группу по оптимизации. Основу группы составляют молодые талантливые ребята (кто-то работал над своей диссертацией по PhD, кто-то занимал позицию постдок, кто-то уже стремился получить профессора), могла подойти к любому из них, все они были открыты к обсуждениям. У многих из них были проекты, связанные с приложением оптимизации к методам искусственного интеллекта. Следует отметить степень самостоятельности, глубокое и системное понимание области исследования студентов PhD, по ним и сегодня чувствуется эффект основного постулата концепции университета, разработанного Гумбольдтом, заключающийся в тесной связи обучения и исследовательской работы. Согласно этому принципу обучение опирается не на иллюстративно-объяснительные, а исключительно на проблемные и исследовательские методы.
За время прохождения стажировки я занималась исследованием и анализом однослойных моделей классификации с различными видами потенциалов. Они имеют самостоятельное значение в некоторых задачах машинного обучения и лежат в основе сложных архитектур глубоких нейронных сетей. В результате исследований разработан алгоритм разреженных блочных вычислений итерационного метода, который численно реализован на базах MNIST, Fashion-MNIST, широкоиспользуемых для обучения и тестировании в Machine Learning. На основе выполненной работы подготовлена рукопись статьи для публикации в научном журнале. Планируется обобщение предлагаемого метода для моделей глубокого обучения, основанных на имитации работы человеческого мозга в процессе обработки данных искусственным интеллектом и создания рекомендаций, используемых для принятия решений.
Для меня это был бесценный опыт работы с зарубежными единомышленниками, который в лишний раз продемонстрировал, что наука не имеет национальных границ. Хотелось бы с благодарностью подчеркнуть открытость немецких коллег к сотрудничеству, теплый прием и дружелюбное отношение. Еще один из фундаментальных принципов гумбольдтовской модели университета, сохранившийся по сей день, - академическая свобода распространяется и к гостям университета. Мне был выделен отдельный офис, куда я имела доступ в любое время суток, так как был предоставлен ключ, открывающий все двери, начиная с самой наружной двери института.
Сотрудники департамента по международным связям университета сопровождали меня в течение всего периода пребывания, оказывая поддержку по любому вопросу, будь то вопросы к юристу, или относительно страхования, или медобслуживания. Их рекомендации и подробные инструкции мне очень помогали быстро освоиться и выбирать для себя самый подходящий и комфортный вариант. Несмотря на то, что начальный период моего пребывания пришелся на время со строгими ограничениями в связи с пандемией, все время проводились мероприятия ознакомительного или развлекательного характера даже при режиме работы онлайн. Посещала разные тренинги, семинары, познакомилась с интересными людьми с разных стран мира, это был хороший опыт как для моего профессионального, так и для личностного развития. Приобрела друзей, полюбила Германию, прежде всего из-за людей, как первовстречных, так и из-за тех, с кем близко общалась – всегда отзывчивых, инициативных, честных, справедливых, сочетающих в себе как строгость и прямолинейность, так и доброту, и чуткость. Для меня слово «немецкий» всегда ассоциировалось с качеством, теперь я знаю и очень тронута тем, что для них в приоритете человеческие ценности. И, конечно же, очень благодарна прекрасной программе «Болашак» за эту возможность, верю, что этот опыт и дальнейшие планы внесут свой вклад во благо страны.
Асем КАБИДОЛДАНОВА, кандидат физико-математических наук
