Формула успеха профессора Захарова

— Александр Анатольевич, какое уравнение лучше всего описывает вашу жизнь и работу в университете?

- Моя жизнь y (t) и моя карьера — это постоянное решение задачи оптимизации: как достигнуть максимума результата при минимуме сна.

У меня получилось такое уравнение: y (t)=α⋅опыты (t)+β⋅любопытство (t)+γ⋅студенты (t)+ε−сон, где α, β, γ, ε — случайные конференции и дедлайны.

Это, конечно, шутка — но в каждой шутке есть доля правды. В науке действительно приходится искать баланс между множеством факторов: экспериментами, исследовательским интересом, работой со студентами и отдыхом. А дедлайны и конференции — неотъемлемая часть академической жизни.

— Какие цифровые инструменты или платформы вы считаете ключевыми для развития научной коллаборации внутри вуза и работы с внешними партнёрами?

- В работе преподавателя есть три «священных кита»: Git, чай и умение нажать Reply all — но только аккуратно. Если говорить серьёзно и по делу, то ключевые инструменты можно разделить на несколько групп:

Управление кодом и воспроизводимость: Git/GitHub или GitLab + CI (GitLab CI, GitHub Actions). Совместная работа с документами (Overleaf для статей, Google Workspace/Nextcloud для повседневных черновиков), ноутбуки и вычисления: Jupyter, JupyterHub, Binder, Docker для контейнеризации и воспроизводимости экспериментов. Коммуникация и координация: Microsoft Teams/Slack/Discord + регулярные stand‑up встречи. Научная видимость и обмен данными: ORCID, Zenodo/Figshare, ResearchGate, архивы данных и DOI.

Главное правило: выбор инструментов должен ориентироваться на удобство для людей, а не для IT‑отдела. Если команда не будет пользоваться платформой, никакой супер-функционал не поможет.

— Какие междисциплинарные связи математики с другими науками наиболее плодотворны?

- Математика — это язык, который понимают физики, биологи и даже некоторые экономисты. Получается что‑то вроде международной конференции без переводчика.

Самые перспективные направления сегодня:

Математическая физика и прикладная математика — моделирование материалов и процессов. Например, расчёт напряжений в конструкциях или моделирование климата.

Математическая статистика + биоинформатика — анализ больших данных в биологии. Это помогает расшифровать геномы, изучать эволюцию и разрабатывать персонализированную медицину.

Алгоритмы и комбинаторика + компьютерные сети и безопасность — создание эффективных протоколов передачи данных, защита от кибератак, оптимизация трафика.

Теория игр — применение в экономике, социологии и поведенческих науках. Например, моделирование рыночных стратегий или анализ социальных взаимодействий.

Тензорные методы и дифференциальная геометрия — машинное обучение и обработка изображений. Эти подходы лежат в основе современных нейросетей и компьютерного зрения.

Мой совет вузам: поощряйте совместные курсы и гранты между кафедрами. Лучшие идеи рождаются на стыке дисциплин — там, где математики встречаются с биологами, физиками или экономистами.

— Могут ли нейросети стать полноценными «соавторами» математиков и ИТ‑специалистов?

- Мне кажется, что нейросети уже и сейчас требуют кофе и свой стул в учёном совете — остаётся решить, как подписывать статьи: «Иванов, Петров и GPT‑42». Если серьёзно, то сегодня ИИ — это инструмент и ассистент. Он помогает генерировать идеи, проверять гипотезы, автоматизировать рутинные задачи (например, обработку данных).

Но полноценными соавторами в юридическом и этическом смысле нейросети стать не могут, пока не решены вопросы авторства, ответственности и прозрачности. Зато интеллектуально они уже вносят заметный вклад: подсказывают неочевидные решения, ускоряют вычисления и анализируют огромные массивы информации.

— По вашему мнению, какие главные технологические вызовы ожидают нас в ближайшие пять лет?

- Технологические вызовы связаны с инфраструктурой, то есть с доступом к вычислительным ресурсам (GPU, HPC, облако) и их эффективным управлением. Без мощных компьютеров прогресс в ИИ замедлится.

Учитывать нужно воспроизводимость: фиксировать версии моделей и данных, контейнеризировать эксперименты. Иначе результаты нельзя будет проверить или повторить.

Говоря о интерпретируемости и верификации важно понимать, как модель принимает решения, и проверять её выводы формальными методами. Вызов также связан с кадрами (имею в виду специалистов по data engineering, MLOps и безопасной ИИ‑разработке). Кроме того, нужно помнить о безопасности и этике: защите данных, управлению доступом, предотвращению утечек и предвзятости в алгоритмах.

Образовательные программы должны успевать за технологиями — нужны практические курсы и стажировки с индустрией.

— Как вуз может к ним подготовиться?

- Создать или расширить общий вычислительный кластер и выдавать облачные кредиты исследователям. Внедрить практики MLOps: CI/CD для моделей, реестр моделей и данных. Запустить курсы по reproducible research (воспроизводимым исследованиям), этике ИИ и инженерии данных. Организовать стажировки и партнёрские программы с компаниями. Необходимо поощрять междисциплинарные лаборатории и гранты для быстрого прототипирования идей, проводить регулярные хакатоны и школы по новым технологиям (GPU‑датасеты, безопасный ИИ). Формализовать правила цитирования и отчётности по использованию ИИ в публикациях, чтобы чётко фиксировать вклад человека и машины.

Юбилей Александра Анатольевича — отличный повод задуматься о том, как наука меняется, какие инструменты и подходы становятся ключевыми, и как вузы могут готовить специалистов будущего.

Источник:

Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ