• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Студент НИУ ВШЭ – Пермь получил стипендию президента РФ

Студент НИУ ВШЭ – Пермь получил стипендию президента РФ

© Высшая школа экономики

Студент 4 курса образовательной программы «Программная инженерия» (сейчас – «Разработка информационных систем для бизнеса»), стажер-исследователь НУЛ МЭИ Игорь Черницин вошел в число 59 студентов Высшей школы экономики – победителей конкурса на получение стипендии Президента РФ и Правительства РФ для обучающихся по образовательным программам высшего образования по направлениям подготовки, соответствующим приоритетным направлениям модернизации и технологического развития российской экономики.

Игорь Черницин на 2 курсе присоединился к научно-учебной группе «Исследование методов управления в промышленных киберфизических системах», в соавторстве с доцентом кафедры информационных технологий в бизнесе НИУ ВШЭ – Пермь Алексеем Кычкином у него вышла в 2021 году статья «Модель динамической оптимизации процесса управления энергопотреблением для платформы Интернета вещей». Сейчас студент работает стажером-исследователем Научно-учебной лаборатории междисциплинарных эмпирических исследований. 

Игорь Черницин, студент 4 курса образовательной программы «Программная инженерия», стажер-исследователь НУЛ МЭИ

Черницин Игорь Александрович

Стажером-исследователем в НУЛ МЭИ я работаю шестой месяц, но с деятельностью лаборатории познакомился раньше: на втором курсе мне предложили поучаствовать в проекте научно-учебной группы (НУГ) на базе лаборатории, который был успешно выполнен. Потом появилась возможность поучаствовать в новом проекте. Мне нравится заниматься преимущественно анализом данных и машинным обучением, также мне интересны такие сферы, как прогнозирование, мониторинг и визуализация данных.

На данный момент мы занимаемся проектом по гранту Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ – разработка модели для прогнозирования и идентификации источников выбросов в атмосферном воздухе. К сегодняшнему дню уже решена задача прогнозирования (прогнозные модели, основанные на машинном обучении) и построены различные модели рассеивания. Далее нам предстоит разработать модель для идентификации источников выбросов, что, на мой взгляд, является более трудной задачей.