«Я занимался теорией принятия решений и анализом данных всю жизнь» – Новости – Окна роста – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Младший научный сотрудник Международного центра анализа и выбора решений

О том, почему молодые люди выбирают академическую карьеру, кто и что подталкивает к этому выбору, какую роль играет научный руководитель, рассказывает Сергей Демин.

Еще в бакалавриате я получил приглашение на работу в научную лабораторию анализа и выбора решений в НИУ ВШЭ (сейчас это Международный центр анализа и выбора решений). Руководитель лаборатории Фуад Алескеров высоко оценил мою работу при написании курсовой, увидел, что у меня есть перспективы в академической сфере. Я тогда учился на четвертом курсе факультета компьютерных наук, и, конечно, у меня был вариант сделать так же, как и большинство моих одногруппников, – пойти работать или хотя бы стажироваться в одну из IT-компаний.

Однако так получилось, что моя курсовая работа на третьем курсе вылилась в построение интересной модели для оценки устойчивости против технологических катастроф в разных регионах РФ. И поэтому меня рекомендовали для участия в международной конференции в Греции, где я рассказал о полученных результатах. По итогам конференции был опубликован сборник статей, где в том числе была и моя работа. Безусловно, это было приятно. Помимо этого, мне было очень интересно и полезно пообщаться с профессорами из лучших университетов США и Европы. Да и проведение конференции на берегу Средиземного моря, где есть возможность после насыщенного рабочего дня прогуляться по набережной, было приятным бонусом к поездке.

Эта поездка на конференцию сыграла важную роль в принятии мною решения о работе в научной лаборатории. И сейчас, спустя семь лет, я понимаю, что это было абсолютно правильное решение. Ведь в результате за эти годы я лично познакомился и пообщался с нобелевским лауреатом по экономике Эриком Маскином, выступил более чем на 30 конференциях в разных странах (в том числе на зимней научной школе на Шпицбергене) и проводил исследования в различных областях науки – от изучения рака до моделирования и предсказания природных катастроф.

Безусловно, наибольший вклад в мое становление в научной сфере внес непосредственно мой научный руководитель – профессор НИУ ВШЭ Фуад Алескеров. Именно благодаря работе с ним я обрел и развил свои исследовательские навыки, такие как правильная постановка задач и максимально подробное исследование всех нюансов решаемой проблемы.

Также в результате работы с Фуадом Тагиевичем значительно выросло мое умение работать с научными текстами. Я прекрасно помню, как во время учебы в бакалавриате мне было сложно правильно формулировать мысли на достаточном для публикации в иностранных журналах уровне и приходилось по многу раз переписывать одни и те же куски статей. Сейчас же я абсолютно спокойно пишу статьи на русском и английском языках для авторитетных журналов, индексируемых в международных базах цитирования.

Но это только то, что касается именно научных навыков. Но кроме этого важно еще кое-что. И тут я однозначно должен поблагодарить свою семью, и в особенности своего деда Валерия Петровича Ермолаева, за то, что еще в детстве во мне развили желание исследовать мир и постоянно узнавать что-то новое. Без этой искры необходимого познания человек вряд ли станет хорошим ученым, особенно в такой достаточно широкой области науки, как теория принятия решений.

Как я уже сказал, с самого детства мне было интересно, как устроен мир. Причем это касалось всех сфер жизни: как работает тот или иной механизм (условная газонокосилка, печка), как устроена экономика (почему вообще деньги чего-то стоят, если это просто бумажки? можно ли просто так взять и придумать свои деньги?). Также я всегда любил играть в игры и не любил проигрывать. Все это вынуждало активно продумывать свою стратегию поведения, анализировать возможные исходы моих действий, предсказывать действия соперников. То есть в какой-то степени я занимался теорией принятия решений и анализом данных всю жизнь. Просто в Высшей школе экономики мне удалось выйти на «взрослый» уровень и полноценно заняться наукой.

И конечно, в университете и школе (я окончил очень хорошую школу – гимназию №1543 на юго-западе Москвы) мне помогли построить крепкий базовый фундамент для дальнейшей работы – хорошее образование. При этом важно, что это была не только углубленная математика, которая позволяет изучать новые методы и применять их на практике, а образование широкого профиля – от близкой к математике физики до биологии и географии. И, как показала жизнь, все это мне очень пригодилось. Ведь все мы всю свою жизнь принимаем решения, а с развитием технологий в современном мире объемы данных растут экспоненциально, и всю эту информацию надо как-то анализировать. Поэтому анализ данных становится очень актуальным и очень интересным направлением науки.

Как я уже говорил, благодаря широкой применимости теории принятия решений и анализа данных я успел поработать в проектах разной направленности. Поэтому я постараюсь кратко рассказать про все реализованные проекты или хотя бы про большинство из них.

Начнем с модели, над которой я работал с американскими коллегами из Университета Оклахомы, – модели, которая на основе метеорологических данных предсказывала возникновение торнадо. Конечно, точность не была стопроцентной, но такого результата невозможно достичь, поскольку сама процедура возникновения торнадо до сих пор недостаточно изучена и содержит значительную долю случайных и непредсказуемых событий. Нам же с помощью комбинации достаточно простых методов удалось построить модель, которая практически моментально давала прогноз с высокой точностью. В результате именно эта работа, пускай и после длительной редакторской обработки, была опубликована в топовом американском журнале, индексируемом в международных базах.

Следующий изученный вид природного катаклизма – нефтяные разливы. В последнее время в связи с глобальным потеплением активно развивается добыча нефти и газа в Арктическом регионе. И поэтому нефтяные разливы становятся очень опасными явлениями, особенно в Арктическом регионе, где экосистема очень хрупка и сложно восстанавливаема. И именно для таких нестандартных ситуаций была разработана программа, моделирующая разлив нефти с учетом таких факторов, как ветер, течения и даже наличие льдов на поверхности моря.

Применяя эту модель к Баренцеву морю, мы узнали, что в этом регионе морская граница между Россией и Норвегией была проведена лишь в 2010 году, а до этого на протяжении почти 50 лет там была спорная территория. Мы решили построить модель, которая предложит несколько вариантов раздела территорий между странами с учетом имеющихся на этих территориях ресурсов (в случае с Баренцевым морем это были рыбные запасы, а также нефтяные и газовые месторождения). И каково же было наше удивление, когда одно из решений нашей модели оказалось практически полностью совпадающим с тем, которое приняли политики после 50 лет обсуждения.

Параллельно с этим я участвовал в проекте от Школы анализа данных «Яндекса» по прогнозированию рака и его излечимости у больных. Это был очень интересный проект, поскольку до сих пор данных реальных пациентов для подобного исследования очень мало. В связи с этим современным моделям машинного обучения не хватает данных для работы. Чтобы устранить эту проблему, используются лабораторные данные, которые добываются из экспериментов, проводимых на генетическом материале. И тут возникает вопрос, как правильно учитывать эту информацию, ведь живой человек и участок ткани в чашке Петри – это две разные вещи. Именно этим вопросом я и занимался, в результате чего было придумано несколько способов сжатия и корректировки данных, которые позволили достичь высокой точности предсказания рака у больных, используя малый объем данных реальных людей.

И последнее большое направление – это то, чем я занимаюсь сейчас и о чем будет моя кандидатская диссертация, – оценка эффективности. Началось все с оценки разных регионов России с точки зрения технологической безопасности. А затем, поняв, что в результате получился достаточно универсальный инструмент, мы решили применить его ко многим другим задачам. Используя этот же метод, мы оценили эффективность противопожарных мер в России (про эту работу потом даже писали в ТАСС) и коронавирусных карантинных мер в разных странах мира. А сейчас ведется работа над сравнением различных инвестиционных стратегий.

27 апреля, 2022 г.