Теорема Лагранжа

🤖 Последний шанс присоединиться к магистратуре «Искусственный интеллект и математическое моделирование в промышленности» в Университете «Сириус» Прием заявок подходит к концу. Если вы планировали прокачать свои навыки в R&D, Big Science и прикладной математике — время действовать сейчас. Наша программа — это не просто лекции. Это: 🔘Реальные индустриальные проекты 🔘Фундаментальная база + ML 🔘Мощные вычислительные кластеры и нетворкинг ❌ Не откладывайте решение на последний вечер. Прием заканчивается 7 августа ✏️ Подать заявку и узнать все детали можно на официальной странице программы: Официальная страница программы. Успейте стать частью сообщества, которое строит будущее индустрии уже сегодня! 🚀

🤩 Завершающий вебинар цикла, где участники погрузились в тему суррогатных моделей. 🤩 Хедлайнеры: Глазунов Виктор - директор по развитию, Адванс Инжиниринг Минин Сергей - ведущий инженер-исследователь Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Университета "Сириус" Если пропустили - ловите краткий дайджест самых важных моментов! 🤩 Как сократить время вычислений и эффективно проводить многовариантный анализ? Суррогатные модели позволяют заменить тяжелые и ресурсозатратные симуляции на более легкие и быстрые алгоритмы, которые можно запускать даже на обычном офисном ноутбуке. Основные тезисы: 🤩Для построения моделей используются полиномиальные методы, гауссовские процессы, деревья решений и, конечно, нейронные сети. Сергей Минин подчеркнул, что в индустрии чаще всего приживаются гауссовские процессы и деревья решений. 🤩Процесс создания модели. Подготовка данных -> обучение -> оптимизация -> верификация. 🤩Суррогатные модели и цифровые двойники. Они позволяют мгновенно получать ответ о характеристиках изделия, если мы меняем входные данные. Интересные вопросы из чата: 🤩 Может ли «отвергнутая» модель оказаться лучше на тесте, чем та, которую мы выбрали? Да, такое бывает. Совет: проверяйте разные варианты и не забывайте дообучать модель на новых данных. 🤩 Обязательно ли быть программистом? Не всегда! Есть специализированные инструменты, например DT Seven, которые позволяют строить модели без глубокого погружения в код. Спасибо всем, кто был с нами на цикле вебинаров по суррогатному моделированию, организованному Научно-технологическим университетом «Сириус» совместно с ООО «Адванс Инжиниринг» 🔺 🎞 Смотреть 🔗 Мы в МАХ 🔗 Мы в ВК 🔗 Адванс Инжиниринг|ВК|Дзен|Max

💵 Открыт набор на магистерскую программу «Искусственный интеллект и математическое моделирование в промышленности» в Университете «Сириус». Программа объединяет прикладную математику и передовые методы машинного обучения для решения инженерных вызовов. 🧍 Преимущества: 🔘Ты будешь работать над проектами от индустриальных партнеров. Никаких абстрактных кейсов — только «живые» данные и актуальные проблемы. 🔘Сириус — это концентрация топовых исследователей, доступ к мощному вычислительному кластеру и сообщество единомышленников. 🔘Команда преподавателей учат моделировать реальные процессы. 🎓 Что говорят студенты: Эта программа помогла мне сменить профессиональное направление и понять, в какой области я хочу развиваться. Сильная программа, поддержка руководителя и окружение увлеченных людей помогли мне получить знания, которые я уже применяю в научной работе - Екатерина, студентка программы. Данная программа — это топовые преподаватели, мощнейший нетворкинг и куча полезных знакомств. А когда нужно перезагрузится после задач, всегда можно Вдохновиться видами гор и моря - делится Любовь, студентка программы. Мы осваиваем матфизику, оптимизацию, механику сред и сразу закрепляем. Благодаря такой базе я сейчас моделирую фильтрацию почки на уровне одного нефрона — и понимаю физику каждого элемента. Это и есть главная сила программы: ты готов не просто считать, а проектировать цифровые двойники для любых индустриальных задач - поделилась впечатлениями студентка Анастасия. Коротко о главном: 🙆‍♂️ Формат: Очная магистратура. 🧠 Для кого: Для тех, у кого есть база в прикладной математике, физике или программировании и желание двигаться в сторону R&D. 📄 Где узнать подробности и подать заявку: Официальная страница программы. Ключевые особенности: Обучение на программе "Искусственный интеллект и математическое моделирование в промышленности" - это глубокое понимание алгоритмов ИИ в связке с методами математического моделирования. Это база, достаточная для того, чтобы стать экспертом в любой области, где требуется принятие решений на основе данных: от анализа до проектирования сложных систем в промышленности и медицине. Мы готовим специалистов, которые понимают не только как работают алгоритмы, но и почему они должны работать именно так. Это важно в решении задач широкого междисциплинарного спектра. Не жди дедлайнов — начинай строить карьеру в Big Science уже сейчас. Подавай заявку и прокачай свои навыки до индустриального стандарта 🚀

🦖 Разбираемся в CFD на вебинаре по моделированию турбины в CADFlo Если пропустили — ловите основные инсайты по работе с программным комплексом CADFlo и его интеграции с T-Flex. ▶️ Подготовка модели. Татьяна Линдер показала полный цикл — от импорта геометрии до настройки расчетной области. ▶️ Инструментарий. Дерево проектов и дерево анализа: где настраивать область вращения и задавать граничные условия. ▶️ Сетка и параметры. Рассмотрели, как назначать варьируемые и выходные параметры для автоматизации расчетов. ▶️ Лайфхак для профи: Что делать, если CАDFlo «не видит» тонкостенные элементы геометрии. 🎞 Смотреть 🔗 Мы в МАХ 🔗 Мы в ВК 🔗 Адванс Инжиниринг|ВК|Дзен|Max

🔺 Особенности моделирования физики в выхлопном коллекторе: вебинар «Подготовка и решение задачи моделирования коллектора» с экспертом ООО «Адванс Инжиниринг» Татьяной Линдер. Упустили вебинар? Делимся инсайтами: эксперт «Адванс Инжиниринг» наглядно показала, как пакет ЛОГОС помогает решать задачи гидрогазодинамики (CFD). Участники вместе с Татьяной Линдер прошли путь от создания проекта до визуализации потоков в выхлопном коллекторе. Что именно мы успели обсудить? 🔺Настройка в ЛОГОС Настроили расчетную модель, разобрались с выбором мощностей для вычислений и импортом расчетной сетки. 🔺 Физика процесса Учились задавать граничные условия: от массового расхода газа до температуры стенок. Самое важное — как настроить «диалог» между твердотельным и жидкостным регионами, чтобы теплопередача считалась корректно. 🔺 Тонкости расчетов Затронули параметры релаксации и временные шаги, без которых сходимость модели остается только мечтой. 🔺 Работа с сетками Татьяна ответила на вечный вопрос: как построить сетку, чтобы модель не «развалилась»? Обсудили важность проработки пограничного слоя и отличия в требованиях к сеткам для жидкости и твердого тела. 🔺 Визуализация результатов От цифр перешли к картинке. С помощью постпроцессора Scientific View построили траектории потоков, векторы скоростей и тепловые карты — выглядит максимально наглядно! 🎞 Смотреть Спасибо всем, кто присутствовал на вебинаре и задавал вопросы! Если вы хотите углубиться в тему — следите за анонсами, дальше будет еще интереснее. 🔗 Мы в МАХ 🔗 Мы в ВК 🔗 Адванс Инжиниринг|ВК|Дзен|Max

🔔 9 июня прошел вебинар «Подготовка расчетной геометрии в T-FLEX CAD» в рамках серии вебинаров по суррогатному моделированию, организованному Научно-технологическим университетом «Сириус» совместно с ООО «Адванс Инжиниринг». На вебинаре были продемонстрированы возможности программного обеспечения T-FLEX CAD для создания расчётной геометрии. 💬 Основные темы вебинара:   🏆 Хакатон «Цифровое моделирование» Обсудили, как проходил хакатон и какие были задачи. ⚙T-FLEX CAD и его возможности Сергей Минин, ведущий инженер-исследователь университета «Сириус», продемонстрировал работу с T-FLEX CAD:   • Возможности создания твердотельных элементов   • Параметрическое моделирование   • Экспорт моделей в различные форматы   • Работа с конструкторской геометрией   • Совместимость с другими программами 💬Вопросы участников    Участники задавали множество вопросов о работе ПО:    • Обработку сложной геометрии    • Многопоточные вычисления    • Сравнение T-FLEX с другими программами   ⚪️На вебинаре была продемонстрирована работа с T-FLEX CAD для подготовки моделей к дальнейшему моделированию в программных продуктах Логос и CADFlo. Участники получили ценную информацию о возможностях ПО и его применении в различных задачах моделирования. 🎞 Смотреть Следите за анонсами будущих вебинаров и мероприятий у нас и наших партнеров: 🔗 Мы в МАХ 🔗 Мы в ВК 🔗 Адванс Инжиниринг|ВК|Дзен|Max

🤩 Новость для любителей учиться и моделировать! 🤩 Приглашаем вас на серию вебинаров по суррогатному моделированию, которые станут продолжением моделинг-хакатона «Цифровое моделирование». 🤩 Расписание и темы вебинаров: 🤩 9 июня в 13:00 МСК - Подготовка расчётной геометрии в T-FLEX CAD 🤩 16 июня в 13:00 МСК - Моделирование коллектора в ЛОГОС 🤩 23 июня в 13:00 МСК - Моделирование турбины: запуск серии расчётов в CADFlo 🤩 30 июня в 13:00 МСК - Создание суррогатной модели турбокомпрессора ДВС 🤩 Формат: Каждый вебинар продлится 1 час, участие бесплатное. Спикеры проведут живые демонстрации и ответят на ваши вопросы. Подключайтесь ко всей серии вебинаров для получения целостного представления или выбирайте отдельные темы, которые соответствуют вашим задачам. Для регистрации просто отметьте нужные темы. 🤩 Ссылка для регистрации После подтверждения регистрации вы получите ссылку на трансляцию и напоминание перед началом каждого вебинара. 🤩 Не упустите возможность расширить свои знания в области математического моделирования и искусственного интеллекта! До встречи на вебинарах!

🔔 Подведены итоги моделинг-хакатона «Цифровое моделирование» Сегодня поговорим о результатах прошедшего моделинг-хакатона, который собрал более 200 участников из 48 вузов, включая такие ведущие университеты, как МФТИ, НИУ ВШЭ, МГУ, УрФУ и многие другие. По итогам отборочного тестирования во второй тур были приглашены 43 талантливых студента. ⚙️ В ходе очного интенсива участники объединились в команды для решения сложной задачи хакатона: создание суррогатной модели турбинной части турбокомпрессора двигателя внутреннего сгорания с использованием отечественных САЕ систем и искусственного интеллекта. Команды проделали огромную работу и в конце недели защитили свои проекты перед компетентным жюри, в состав которого вошли специалисты из компаний Адванс Инжиниринг, РФЯЦ-ВНИИЭФ, Центр Келдыша и НЦ ИТиИИ. 🏆 Поздравляем победителей! Три команды, набравшие наивысшие оценки от жюри: 👩‍💻 Команда 1: Дарья Кузнецова (магистр 1 курс, Филиал МГУ в Сарове) Валерия Бодина (магистр 1 курс, АНОО ВО «Сколковский институт науки и технологий») Софья Онищенко (бакалавр 4 курс, Тверской государственный университет) 👷‍♂️ Команда 2: Евгений Сыпало (бакалавр 4 курс, Кубанский государственный университет) Никита Погудалов (бакалавр 3 курс, Саровский физико-технический институт) Арсений Демиданов (бакалавр 1 курс, НИУ ВШЭ) Алексей Чурсин (магистр 1 курс, НИЯУ МИФИ) 👨‍💻Команда 3: Сергей Мезенцев (магистр 1 курс, Санкт-Петербургский политехнический университет) Михаил Заферман (магистр 2 курс, Санкт-Петербургский политехнический университет) Георгий Скотников (бакалавр 4 курс, Саратовский государственный технический университет) Алексей Епифанов (бакалавр 3 курс, Южный федеральный университет) 🏁 Поздравляем всех участников и победителей! Ваши усилия и креативность вдохновляют на новые достижения в области математического моделирования и искусственного интеллекта. Ждем вас на следующих мероприятиях ❤️

📶 Моделинг - хакатон "Цифровое моделирование"! Как это было? С 20 по 25 апреля 2026 года в Научно-технологическом университете «Сириус» прошел моделинг-хакатон "Цифровое моделирование" с участием 19 выдающихся студентов, прошедших отборочные испытания, которые объединились в финале в 6 крутых команд. Основная цель мероприятия заключалась в создании площадки для развития профессиональных компетенций в области решения сложных физических и инженерных задач с использованием отечественного программного обеспечения и искусственного интеллекта. 🚀 Участникам было предложено создать суррогатную модель турбинной части турбокомпрессора двигателя внутреннего сгорания, используя ограниченный набор данных. Студенты успешно обработали данные, убрали некорректные значения, выбрали и обучили свои модели, а затем предсказали неизвестные точки, предоставленные организаторами. 🔍 Более половины команд смогли достичь суммарной погрешности предсказаний менее 5%. 📅 Программа хакатона включала научно-популярные лекции о математическом моделировании и ИИ, интенсивное обучение по CAD, CAE, а также практическую работу по формированию датасетов. В последний день участники защитили свои проекты перед экспертной комиссией, в состав которой вошли ведущие специалисты из различных отраслей. Участники получили удостоверения и сертификаты, а лучшие - приглашение на Конгресс молодых ученых. 🥇 Участие в хакатоне стало для студентов уникальной возможностью развить новые навыки и получить опыт работы в команде. 🤝 Мы благодарим наших партнеров: компании ООО «Адванс Инжиниринг», ФГУП "РФЯЦ-ВНИИЭФ", IT-компания «T1 Интеграция» и ЗАО «Топ Системы», а также жюри защиты, состоящее из экспертов в области ИИ и инженерии: 🔘Шпильман Алексей - научный руководитель НЦ ИТиИИ, Директор по развитию технологий ИИ «Т-технологии» 🔘Лаптев Игорь - начальник лаборатории, Центр Келдыша, Роскосмос 🔘Ермошкина Ксения - начальник группы, РФЯЦ-ВНИИЭФ, Росатом 🔘Глазунов Виктор - директор по развитию, Адванс Инжиниринг 🔘Королева Анастасия - руководитель группы НЦ ИТиИИ, председатель оркомитета моделинг-хакатона 🔘Шевченко Юрий - ведущий научный сотрудник НЦ ИТиИИ В будущем мы планируем расширять формат мероприятий, чтобы как можно больше студентов смогли погрузиться в мир математического моделирования и искусственного интеллекта. Следите за новостями!

«Сириус» и «Адванс Инжиниринг»: помогаем расти в цифровом моделировании Недавно мы анонсировали участие в моделинг-хакатоне «Цифровое моделирование», очный этап которого пройдёт в Университет «Сириус» с 20 по 25 апреля. Наши специалисты войдут в состав экспертного жюри, проведут курсы по применению CAE-пакетов и, самое главное, выступят постановщиками реальной промышленной задачи для молодых инженеров. Цель хакатона — показать участникам, как инженерный анализ работает в реальной практике, а не только в теории. На разработанных нами специально для хакатона практических курсах мы разберём работы в профессиональном отечественном ПО, которое понадобится для решения поставленной задачи. За подробной информацией и программой мероприятия переходите на сайт. После финала обсудим итоги: что удивило, что сработало и какие выводы были сделаны. Следите за новостями на наших ресурсах: ВК|Дзен|Max Сайт Адванс Инжиниринг

🔺 Комплекс де Рама, МКЭ и ФИНС: от физических законов сохранения к нейронным сетям 📷 В новом обучающем видео на нашем канале рассматривается связь между классической численной математикой и современными методами машинного обучения при решении задач математической физики. Основное внимание уделено корректной постановке задач в функциональных пространствах и ограничениям, накладываемым архитектурой нейронных сетей. 💡 Ключевые темы: 💬 Функциональные пространства: определение роли пространств Банаха, Гильберта и Соболева в постановке краевых задач. Анализ типов непрерывности физических полей. 💬 Верификация решений: последствия некорректного выбора пространства решений. Рассмотрен феномен Лаврентьева, как разрыв между значениями инфимумов функционала в классах гладких и обобщенных функций. 💬 Дискретизация: комплекс де Рама и построение его дискретных аналогов в рамках метода конечных элементов. Обеспечение свойств сохранения в численных схемах. 💬 PINN (ФИНС): анализ зависимости класса гладкости аппроксимирующего решения от функции активации 💬 Регуляризация: методы модификации функции потерь для обеспечения корректной физической непрерывности и сходимости к физически обоснованным решениям. 🤩 Материал ориентирован на разработчиков, специализирующихся на ML, исследователей в области численного моделирования и специалистов по методам конечных элементов 🤩 Смотреть: https://vkvideo.ru/video-235815891_456239027 🔗 Мы в МАХ 🔗 Мы в ВК

ML🫰 DL В мире математического моделирования и Data Science термины Machine Learning и Deep Learning звучат постоянно. Но где проходит граница и что именно они значат? 🤩 Machine Learning (ML) - Машинное обучение Это широкое подмножество искусственного интеллекта. Суть ML заключается в алгоритмах, которые позволяют компьютерам обучаться на данных без явного программирования каждого правила. Мы подаем данные, а алгоритм ищет закономерности. Традиционные математические модели (FEM и CFD) точны, но требуют огромных вычислительных мощностей и времени, так как требует для каждого набора входных данных выполнять отдельный расчет. ML позволяет (на основе доступных данных) создать суррогатную модель, способную быстро получать приближенный результат без проведения дополнительных расчетов. ML применяется для ускорения «тяжелых» симуляций, оптимизации параметров, решения инверсных задач. 🤩 Deep Learning (DL) - Глубокое обучение Это «продвинутый уровень» ML. DL использует многослойные искусственные нейронные сети. В обычном ML мы часто сами подсказываем модели, какие признаки важны для анализа или расчета. DL модель сама учится находить сложные признаки внутри данных. Deep Learning в промышленном математическом моделировании выделяется способностью работать с огромными массивами неструктурированных данных и выявлять сложные, нелинейные зависимости, которые невозможно описать простыми аналитическими формулами. Глубокое обучение в промышленности - это не замена математического моделирования, а его «ускоритель». DL применяется для оптимизации геометрии, контроля физических состояний, ускорения вычислительной гидродинамики и теплообмена, молекулярного моделирования и материаловедения. 🤩 Почему это важно для математического моделирования? Часто задачи моделирования физических процессов (например, расчет аэродинамики) требуют огромных вычислительных мощностей. Современный тренд Physical Informed Neural Networks (PINN) - это подход, при котором ML либо DL модель проверяет при обучении свои предсказания на предмет соблюдения законов физики. Предсказания PINN объединяют в себе гибкость, универсальность и точность ML/DL моделей, а также строгую доказательную базу классической физики. Это позволяет создавать «цифровые двойники» нового поколения, которые способны учиться на реальных данных, а при их отсутствии заполнять «пробелы», соблюдая законы физики. 🔗 Мы в МАХ 🔗 Мы в ВК #логнрид ❤️

Теорема Лагранжа pinned a photo