Институт прикладной математики и телекоммуникаций РУДН принял нового постдока
Екатерина Лисовская окончила факультет прикладной математики и кибернетики Томского государственного университета, там же под руководством доктора физико-математических наук, профессора Светланы Моисеевой защитила диссертацию на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. За время работы над диссертацией Екатерина неоднократно принимала участие в научных мероприятиях, проводимых на базе РУДН, где зарекомендовала себя, как перспективный молодой ученый. Вскоре после присуждения ученой степени Екатерине предложили принять участие в конкурсе на должность постдока Института прикладной математики и телекоммуникаций РУДН.
Сейчас Екатерина Лисовская работает в научном центре прикладного вероятностного анализа ИПМиТ РУДН под руководством доктора физико-математических наук, доцента Юлии Васильевны Гайдамака. Основной задачей является построение и исследование математических моделей процессов обработки и передачи информации в сетях связи нового поколения; публикация полученных научных результатов в высокорейтинговых журналах, а также их апробация на международных научно-технических мероприятиях. Кроме того, обозначена косвенная цель, которая стала бы приятным бонусом – налаживание тесного сотрудничества между коллективами института прикладной математики и телекоммуникаций РУДН и научной школы по теории массового обслуживания института прикладной математики и компьютерных наук НИ ТГУ.
Представьте себе мир, где у каждого есть достаточно еды, чистая вода, доступ к образованию и достойная работа. Мир, где берегут природу и заботятся о будущем нашей планеты. Это и есть цели устойчивого развития — построить устойчивое будущее для всех! Для этого Организация Объединенных Наций (ООН) в 2015 году определила 17 Целей устойчивого развития (ЦУР). ЦУР — это глобальный план, который помогает странам и людям вместе двигаться к лучшему будущему. К нему присоединились 193 государства-члена ООН.
Исследователи факультета искусственного интеллекта РУДН провели масштабное исследование, которое раскрыло системные ошибки больших языковых моделей (LLM) при диагностике депрессии по тексту. Эта работа, выполненная совместно с коллегами из AIRI, ФИЦ ИУ РАН, ИСП РАН, МФТИ и MBZUAI, не только выявляет проблему, но и закладывает основу для создания более надёжных и безопасных инструментов для детектирования депрессии и тревожности.
В РУДН состоялась первая научно-практическая конференция «Функциональная морфология тканевого микроокружения: от теории к практике», посвящённая памяти академика РАН Михаила Пальцева. Она объединила ведущих исследователей из России, Китая и других стран, став важной площадкой для обсуждения трансляции фундаментальных открытий в персонализированную медицину.