• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11

Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство
Первый заместитель декана Вознесенская Тамара Васильевна
Заместитель декана по научной работе и международному сотрудничеству Объедков Сергей Александрович
Заместитель декана по учебно-методической работе Самоненко Илья Юрьевич
Заместитель декана по развитию и административно-финансовой работе Плисецкая Ирина Александровна
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
117/80/30
117 бюджетных мест
80 платных мест
30 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Бакалаврская программа

Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Прикладной анализ данных"

4 года
Очная форма обучения
80/12
80 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
110/70/30
110 бюджетных мест
70 платных мест
30 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
20/5/1
20 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Магистр по наукам о данных

2 года
Заочная
100
100 платных мест
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
60/15/20
60 бюджетных мест
15 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
25/5/15
25 бюджетных мест
5 платных мест
15 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

2 года
Очная форма обучения
15/5/2
15 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Статистическая теория обучения

2 года
Очная форма обучения
15/5/2
15 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/1
35 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
The dynamics of canalizing Boolean networks

Paul E., Pogudin G., Qin W. et al.

Complexity. 2020. Vol. 2020. P. 1-14.

Статья
Reconstruction of the coupling between solar proxies: When approaches based on Kuramoto and Van der Pol models agree with each other

Savostianov A., Shapoval S., Shnirman M.

Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2020. Vol. 83. P. 105149.

Статья
Prime Geodesic Theorem in the Three-dimensional Hyperbolic Space

Balkanova O., Chatzakos D., Cherubini G. et al.

Transactions of the American Mathematical Society. 2019. Vol. 372. No. 8. P. 5355-5374.

Статья
Magnetohydrodynamic Modeling of the Solar Wind Key Parameters and Current Sheets in the Heliosphere: Radial and Solar Cycle Evolution

E. V. Maiewski, Kislov R. A., Khabarova O. V. et al.

Astrophysical Journal. 2020. Vol. 892. No. 1. P. 1-17.

Статья
Multidimensional frontier visualization based on optimization methods using parallel computations

Afanasiev A., Krivonozhko V., Lychev A. et al.

Journal of Global Optimization. 2020. Vol. 76. P. 563-574.

Научные и проектные группы на ФКН

Научные и проектные группы на ФКН

В конце апреля в НИУ ВШЭ стартовал конкурс на создание проектных групп. Новый конкурс направлен на развитие проектной деятельности сотрудников и студентов на уровне факультетов. Проектная группа – это инициативное объединение работников и/или учащихся от пяти человек и более постоянного состава для выполнения какой-либо проектной задачи с достижением значимого и понятного результата. Проекты могут быть самыми разными, включая проведение фундаментальных и прикладных исследований. В этом материале мы расскажем об уже имеющемся опыте создания научных и проектных групп на факультете компьютерных наук.



Ирина Плисецкая


Ирина Плисецкая
, заместитель декана по развитию и административно-финансовой работе

Идея создания факультетских исследовательских групп пришла ко мне после очередного конкурса НИУ ВШЭ на создание научно-учебных лабораторий. Одна из заявок, поддержанных ранее научной комиссией факультета, не вошла в число победителей. При этом направление исследований было интересным, а главное новым для ФКН. Молодому факультету важно развиваться и увеличивать число исследовательских направлений, чтобы предоставить больший выбор тем как ученым, так и студентам.

Поэтому я предложила поддержать заявку на уровне факультета, но не в формате лаборатории, а в качестве научно-учебной группы, взяв за основу одноименный конкурс НИУ ВШЭ. Подобная форма дает возможность сформировать команду и в будущем перейти на следующую ступень – создание лаборатории.   

В итоге идея была поддержана. В настоящее время факультет финансирует работу трех групп, занимающихся исследованиями по ранее не представленным направлениям.  Надеюсь, что их число и качество проводимых исследований будут расти. Также факультет уже несколько лет оказывает поддержку студенческим организациям. Уверена, что имеющийся у нас опыт позволит успешно наладить и работу проектных групп, создаваемых в рамках нового общеуниверситетского конкурса.


«Пространственные интерфейсы», руководитель – доцент Департамента программной инженерии Павел Манахов

Попытаемся простыми словами объяснить, чем занимается группа. Представьте себя через, скажем, 5 лет. Компактные очки дополненной реальности, вроде nReal Light или MAD Gaze Glow, уже получили широкое распространение. Вы едете в общественном транспорте, на вас надеты смарт-очки. Вдруг вам приходит сообщение. Телефон у вас все еще есть, очки дополненной реальности не полностью их вытеснили, но зачем доставать его и печатать на виртуальной клавиатуре, когда можно ответить на сообщение с помощью смарт-очков. Важно понимать, что вы в общественном транспорте, а сообщение личное, поэтому пользоваться голосовым вводом вы не будете. Как именно ввести текст с помощью смарт-очков?
Уже сейчас существует множество способов ввода текста для очков дополненной реальности. Однако, все они обладают рядом серьезных недостатков, среди которых необходимость всегда держать под рукой дополнительное устройство, физический дискомфорт и низкая эффективность.


Павел Манахов

Павел Манахов: 

Мы исходим из предположения, что многие из этих проблем можно решить используя носимые устройства: смарт-часы вроде MAD Gaze Watchсмарт-кольца и, возможно, EMG-браслеты. Распространение подобных устройств является одним из трендов развития пространственных интерфейсов. Наша задача состоит в том, чтобы понять можно ли за счет объединения возможностей устройств ввода и смарт-очков добиться более комфортного, точного и одновременно быстрого набора текста. Способ, которым мы хотим это проверить – создание прототипа системы ввода текста. Он сейчас находится в работе, поэтому, к сожалению, я не могу показать, как он выглядит. Однако, я могу продемонстрировать некоторые его составные части.

Поскольку мы не нашли носимого устройства ввода, удовлетворяющего нашим требованиям, мы сделали свое, а именно – прототип перчатки на Arduino.

прототип перчатки на Arduino

Она необходима именно как замена смарт-кольца и позволяет нам отслеживать ориентацию кисти руки, аппроксимировать ее положение в пространстве, а также с высокой точностью отслеживать жест "щипок". Данное DIY-устройство ввода в комбинации с отслеживанием направления взгляда, встроенным в смарт-очки, позволит нам провести эксперимент с привлечением реальных пользователей. В данном эксперименте мы будем просить респондентов вводить предварительно выученные фразы и замерять такие характеристики взаимодействия, как скорость набора текста, количество опечаток, скорость обучения, уровень физического дискомфорта, субъективное отношение пользователя к методу ввода и т.д. Таким образом, сравнивая нашу систему ввода с другими, мы поймем как различные особенности их дизайна влияют на эти характеристики.

В проекте принимают участие два студента второго курса бакалаврской программы “Программная инженерия” Екатерина Трухан и Егор Байдаров. Также группе помогает студент первого курса факультета экономических наук Дмитрий Амелин.



Сергей Объедков

Сергей Объедков
, заместитель декана по научной работе и международному сотрудничеству

Имеющиеся в НИУ ВШЭ механизмы поддержки реализации коллективных исследовательских проектов (конкурсы по созданию лабораторий и научно-учебных групп) подразумевают, как правило, участие в проекте не менее пяти студентов, а требования к руководителям научных ассистентов исключают возможность такого руководства для значительной части преподавателей (и всех научных сотрудников). За счет средств факультета появляется возможность поддерживать экспериментальные проекты, выполняемые сотрудниками с привлечением небольшого числа студентов. Это могут быть как проекты научных работников, лежащие несколько в стороне от их основного направления исследований в лаборатории, так и, например, проекты сотрудников, пришедших на факультет из индустрии, и имевших перерыв в публикационной активности, что закрывает для них многие существующие в университете возможности.



«Поиск топологических инвариантов с помощью SAT-решателей», руководитель – доцент Департамента больших данных и информационного поиска Всеволод Чернышев

Всеволод Чернышев
Проект “Поиск топологических инвариантов с помощью SAT-решателей” нацелен на проверку гипотезы о том, что использование SAT-решателей позволит повысить эффективность решения практических задач возникающих в топологическом анализе данных. Топологический анализ данных (TDA) – это молодая и развивающаяся область исследований, связанная с применением топологических методов для анализа данных. Предположение, что анализируемые исходные данные лежат на некотором многообразии позволяет применять такие методы, как понижение размерности, нерв-теорема, персистентные гомологии и др. для получения результатов, при некоторых предположениях, более точных по сравнению с классическими методами анализа данных. Так, например, был выявлен один из подтипов рака груди, который почти всегда не дает метастаз и, следовательно, требует меньше воздействия, оказывающего негативное влияние на здоровье пациента. Топологические методы представляются перспективными для изучения некоторых механизмов работы мозга, в частности, открытия нейронов места и изучения коннектома человека.
Задача выполнимости булевых формул (SAT) состоит в поиске для заданной булевой формулы означивания булевых переменных, доставляющих истинность формулы. Данная задача является классическим примером NP-полной задачи и была первой задачей, для которой была доказана NP-полнота (Кук’71, Левин’73). В доказательстве Кука NP-полноты, к этой задаче сводились остальные NP-задачи, в частности задача поиска клик, которая возникает в прикладном TDA. Для некоторых подклассов SAT существуют полиномиальные алгоритмы (HORN-SAT), но из-за весьма сильных ограничений накладываемых на такие классы для общего случая используются алгоритмы являющиеся производными известного алгоритмического метода DPLL.
Использование SAT-решателей показало свою эффективность в решении индустриальных задач верификации программ, составлении расписаний, проектирования микросхем и тому подобных задачах. В области верификации программ, SAT-решатели почти вытеснили другие методы для многих приложений, и наработан значительный опыт выбора эффективных эвристик для различных типов задач. Рабочая гипотеза состоит в том, что применение SAT/SMT решателей позволит решать задачи TDA более эффективно.
В проекте задействован студент второго курса ОП “Программная инженерия” Илья Зуев.


Научно-учебная группа геоинформатики, руководитель – доцент Департамента программной инженерии Рамон Антонио Родригес Залепинос

Рамон Антонио Родригес Залепинос
Группа разрабатывает подходы, которые ориентированы на повышение эффективности хранения, обработки, анализа и визуализации геопространственных данных, в том числе данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и численного моделирования (например, погоды, климата, гидро- и геологических процессов). Научные и технические результаты научно-учебной группы геоинформатики направлены на повышение эффективности решения практически важных задач, в которых используются геоданные. Это может позволить оптимизировать время, повысить оперативность и сократить стоимость за счет использования новых подходов.

Краткий перечень потенциальных задач:
– оперативный анализ обстановки при чрезвычайных ситуациях (например, пожары, наводнения, засухи);
– анализ сельскохозяйственных участков: влажность, температура, мониторинг вегетационного периода, прогноз урожайности;
– мониторинг состояния естественных водоемов, водохранилищ: деградация береговых линий, паводки, высыхание, цветение, изменения уровня воды, мониторинг ледовой обстановки в морях;
– мониторинг вулканов; 
– анализ лесных угодий, мониторинг железнодорожной инфраструктуры;
– анализ изменений городской инфраструктуры
и многие другие задачи.

НУГ геоинформатики проводит регулярные семинары, на которые приглашаются все желающие. Группе немногим больше года, однако у нее уже есть заметные достижения: работа сотрудника группы Евгения Герасименко (руководитель Рамон Антонио Родригес Залепиносзаняла призовое место в международном открытом конкурсе научно-исследовательских работ по направлению "Компьютерные науки". Подробные сведения о геоинформатике, слайды и видео докладов семинаров, деятельности и достижениях НУГ геоинформатики можно найти на странице.


Первый тур конкурса на создание проектных групп уже идет. Заявки принимаются до 1 июня 2020 г. На портале открыта единая страница конкурса. На ней можно ознакомиться с регламентом проведения конкурса, скачать готовые формы и загрузить заявку.