«Хочется непременно приносить пользу окружающему»

Одним из победителей конкурса на получение грантов для авторов курсов и факультативов, поддерживаемого фондом «Интеллект» стал Никита Беляков, техник-программист баллистического центра факультета космических исследований МГУ имени М.В. Ломоносова. Молодой ученый прочитает свой образовательный курс «Нейронные сети и их применение в прикладных задачах космических исследований» в осеннем семестре.

Никита Беляков является выпускником 4 потока курса MSU.AI «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях», поддерживаемого фондом «Интеллект». Кроме того, он стал одним из победителей конкурсов курсовых работ и публикаций на своем потоке обучения, а еще участвовал в двух соревнованиях по анализу данных от этого же курса, в одном из которых так же занял призовое место.

По словам молодого ученого, именно курс «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» и его успешное освоение стали отправной точкой в научную жизнь.

Мы пообщались с Никитой о его исследовании, серьезных задачах, науке, планах и мечтах.

– О чем ваш курс «Нейронные сети и их применение в прикладных задачах космических исследований»?

– Мой курс посвящен практическому применению искусственного интеллекта, в частности машинного обучения и нейронных сетей для анализа спутниковых данных и информации, поступающей к нам на Землю из космоса. Эти каталоги данных специфичны, для них зачастую необходима определенная предобработка, декодирование, прежде чем начать нейросетевую обработку и решение какой-то конкретной задачи. Именно специфике работы с космическими данными: снимками со спутников, кривых блеска, телеметрии, лазерной дальнометрии, радарными измерениями, и посвящен курс.

– Что на ваш взгляд самое важное в нем?

– Самое важное в курсе – получение практических навыков интеллектуальной работы с реальными данными из космоса, что необходимо для успешного развития и работы в современной космической отрасли, а также во многих других отраслях. Также это станет незаменимым инструментарием для написания научных статей, исследовательских и курсовых работ для начинающих ученых. В наше время потоки космической информации настолько велики, что просто необходимо уметь автоматизировать процессы их обработки, каталогизации и фильтрования, в чем на помощь и проходят методы машинного обучения.

– Как вы стали ученым? Почему стали заниматься наукой?

– После прохождения обязательного курса по машинному обучению на своем факультете космических исследований, еще два с половиной года назад, мне захотелось дальше глубже погрузиться в тему искусственного интеллекта и решения прикладных задач с помощью машинного и глубокого обучения. Я начал самостоятельно читать научные статьи по нейросетям, изучать учебники и примеры кода, записывался и проходил на спецкурсы от других факультетов. И вот, около двух лет назад, я увидел набор на курс MSU.AI, понял, что это именно то, что мне нужно, тут же подал заявку, через пару месяцев прошел отборочный контест и поступил на курс. Как раз к этому же времени (начало 5 курса моего обучения на специалитете) у меня появилась научно-прикладная задача, решение которой было практически невозможно без применения методов ИИ. Позже эта же задача и вылилась в мой диплом специалиста, а ее результаты стали моей первой научной статьей, опубликованной в высоко-рецензируемом журнале Advances in Space Research. Я считаю, что именно курс «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» и его успешное освоение стали отправной точкой в мою научную жизнь.

– Что вы исследуете? Ваша первая серьезная задача?

– Я занимаюсь интеллектуальной обработкой космических данных, их классификацией, поиском методов автоматизации их обработки и каталогизации, улучшением имеющихся алгоритмов их анализа. Более узко я специализируюсь на работе со спутниковыми снимками, выделением (сегментацией) различных природных и атмосферных структур на них и разработкой нейросетевых алгоритмов для улучшения качества анализа этих снимков.

Считаю, что первой по-настоящему успешной и серьезной задачей была как раз та, что и была решена мной в рамках курса MSU.AI, а именно «Нейросетевая сегментация облачности и снежного покрова по мультиспектральным данным со спутника «Электро-Л» № 2», она же и была затем опубликована, позволила поступить в аспирантуру, начать вести курсы по машинному обучению у себя на факультете.

– Чем бы вы занимались, если бы не стали ученым?

– Может, путешествовал бы или занимался коллекционированием, не знаю… Я всегда хотел быть полезен обществу, чтобы моя деятельность, работа и исследования приносили практическую пользу людям, другим молодым исследователям, вдохновляли и направляли их. Именно поэтому я и стал сам вести курсы, чтобы передавать свой опыт и знания другим, делать что-то полезное.

– Ваше любимое место в Москве?– Я люблю путешествовать и гулять, красивых мест много в столице, отдать предпочтение какому-то одному сложно. Парки и усадьбы особенно прекрасны, ну и, конечно же, любимый офис.

– Что читаете, что любите смотреть?

– Сейчас читаю в основном статьи по ИИ, да смотрю лекции и разборы новых тем по глубокому обучению. А так, в основном, научная фантастика: Лем, Уэллс, Кинг, Адамс.

– Дайте совет начинающему ученому.

– Пробуйте, ищите, ошибайтесь, не бойтесь ничего, даже самых абсурдных и безумных идей, и главное – никогда не сдавайтесь, если чувствуете и верите, что это ваше призвание! Вся наша жизнь – непрерывный поиск себя, и перестать искать и бороться за свое место в ней равносильно потери самого себя.

– О чем мечтаете?

– Как писал Н. Островский: «Самое дорогое у человека — это жизнь. Она дается ему один раз, и прожить ее надо так, чтобы не было мучительно больно за бесцельно прожитые годы…». Хочется прожить жизнь счастливым, получать удовольствие от своего рода деятельности, и непременно приносить пользу окружающему, чтоб в итоге что-то да оставить после себя.