«Я увидел, как принципы компьютерных наук могут применяться в разных областях. Одно дело знать, что это возможно, но совсем другое — видеть это собственными глазами»
Фрэнк Аквэй – аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. В рамках обучения в аспирантуре Фрэнк несколько месяцев провел в лаборатории в США (the Noble Research Lab at the University of Washington), где занимался исследованиями.
Пожалуйста, расскажите о себе.
Меня зовут Фрэнк Аквэй, я из Ганы. Сейчас я аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН. Я работаю в лаборатории искусственного интеллекта для вычислительной биологии. Мое текущее исследование посвящено разработке глубинной нейросети для аннотирования данных тандемной масс-спектрометрии.
Почему вы решили заниматься исследованиями в лаборатории искусственного интеллекта для вычислительной биологии?
Перед тем, как поступить на магистерскую программу «Науки о данных» Вышки, я получил степень бакалавра по компьютерным наукам (University of Cape Coast, Ghana) и долгое время был разработчиком программного обеспечения. Прикладные исследования меня интересуют больше, чем теоретические.
Думаю, что для меня прикладные исследования ближе к программной инженерии, то есть написанию кода. По этой причине, когда я готовил свою курсовую работу под руководством Кентана Пари, он познакомил меня с Аттилой Кертес-Фаркашом. Это было связано с тем, что Кентан занимается теоретическими исследованиями, а Аттила – прикладными.
Я помню, как Кентан сказал мне: «Думаю, что вам понравится работать с ним». Он был прав — мне действительно понравилось. С тех пор я работаю с Аттилой.
Как вы узнали об этой лаборатории?
Во время учебы в магистратуре я работал над курсовой работой и дипломом под руководством Аттилы. Также проходил у него стажировку. К тому моменту, когда он открыл лабораторию, у нас уже сложились хорошие рабочие отношения.
Над чем вы работаете сейчас? Что является вашим основным исследовательским интересом?
В настоящее время я работаю над фреймворком глубинного обучения для аннотирования данных тандемной масс-спектрометрии. Сейчас для этого молекулярные биологи, как правило, используют сложный набор алгоритмов с большим количеством параметров. Моя цель — заменить его фреймворком глубинного обучения. Другими словами, я хочу использовать глубинное обучение для определения того, какие пептиды или белки присутствуют в конкретном образце.
Какую лабораторию вы выбрали для проведения исследований в США и почему?
Я выбрал лабораторию the Noble Research Lab в Университете Вашингтона, потому что лаборатория искусственного интеллекта для вычислительной биологии ФКН с ними сотрудничает.
Что бы вы посоветовали студентам, которые планируют поехать за границу для исследовательской работы?
Старайтесь не только работать (как я), но и посещать интересные места. Еще пытайтесь наладить контакты, которые пригодятся вам для карьерного роста, и заводите друзей.
Что вам больше всего понравилось в США?
Лично мне Москва кажется более красивой, чем Сиэтл, где я жил. Но, опять же, я пробыл в Москве дольше и смог все изучить. Кроме того, удобно, что там все говорят по-английски — это облегчило жизнь. Еще у меня была возможность посетить кампус Microsoft, что стало одним из самых ярких моментов моей поездки.
Чем вы занимались помимо работы?
Сотрудники лаборатории были очень дружелюбны и гостеприимны. Мне удалось впервые побывать на бейсбольном матче. Вместе с лабораторией мы ходили в походы. Также я ездил в Калифорнию и увидел небоскреб Salesforce Tower и мост «Золотые ворота».
Как организована работа в американских лабораториях?
Возможно, я говорю предвзято, но мне кажется, что в США в лабораториях немного больше общения, чем в России. Возможно, у меня такое ощущение, потому что я почти не говорю по-русски. А еще в лаборатории, где я работал, студенты вели себя с руководством менее формально, хотя все равно очень уважительно.
Какие возможности эта поездка дала вам?
Я увидел, как принципы компьютерных наук могут применяться в разных областях. Одно дело знать, что это возможно, но совсем другое — видеть это собственными глазами. Поэтому я считаю, что поездка помогла мне сформировать отношение к прикладным исследованиям.
Расскажите вкратце о тех исследованиях, которые вы проводили в США.
Я работал над методом количественного анализа данных масс-спектрометрии без меток, то есть над возможностью определить количество конкретного вида пептида или белка, присутствующего в изучаемом образце.
Над чем вы хотите работать в будущем?
Меня увлекает все, что связано с компьютерными науками, но как разработчик ПО я заинтересован в создании инструментов и алгоритмов, которые могут быть использованы в естественных науках. И если бы пришлось выбирать самую интересную для меня область, то это было бы машинное обучение и наука о вычислениях.