Профессор Технического университета Милана прочитает лекции на кафедре прикладной информатики и теории вероятностей РУДН
С 6 по 12 мая 2018 года на кафедре прикладной информатики и теории вероятностей РУДН выступит профессор департамента электроники, информации и биоинженерии Технического университета Милана (Италия) Марко Грибаудо.
Марко Грибаудо – выпускник Университета Турина 1997 года. В его область исследовательских интересов входят оценка эффективности и оптимизации энергии вычислительных систем, облачных инфраструктур, приложений Big-Data и сетей связи. Эксперт изучает эти системы, используя современные методы моделирования, такие как средняя аппроксимация полей, модели жидкости, модели мультиформализма и многоклассовые системы массового обслуживания. Поэтому он поддерживает разработку программных инструментов для определения, анализа и оценки моделей производительности.
Профессор Грибаудо - автор 2 книг, 33 журнальных статей и 90 международных докладов конференции. Кроме того, он выпустил 3 учебника и получил 2 награды за лучшую работу.
Профессор Грибаудо неоднократно представлял открытые лекции для студентов бакалавриата, магистратуры и аспирантуры кафедры прикладной информатики и теории вероятностей РУДН. В этом году он представит курс лекций по теории массового обслуживания на тему «Оценка эффективности распределенных систем с использованием средних полей и марковских агентов» («Performance evaluation of widely distributed systems using Mean Field and Markovian Agents»).
Структура курса
Курс будет состоять из 5 семинаров по 2 часа каждый. Семинары будут включать в себя как теоретические вопросы, так и упражнения. Также будут практические занятия с использованием вычислительных инструментов, таких как Matlab или Octave.
Темы семинаров
1. Обновление CTMC для анализа сетей массового обслуживания. Комбинирование состояний для уменьшения модельного состояния-пространства. Введение в процессы подсчета и анализ среднего поля (Refresh of CTMC for the analysis of queuing networks. Lumping of states to reduce the model state-space. Introduction to counting processes and Mean Field Analysis)
2. Применение анализа среднего полевого для изучения характеристик реальных систем (Application of Mean Field Analysis to study the performances of real systems)
3. Представление парадигмы моделирования марковских агентов и ее связь с анализом среднего поля (Presentation of the Markovian Agents modelling paradigm and its relation to Mean Field Analysis)
4. Применение моделей марковских агентов для изучения характеристики надежности реальных систем(Application of Markovian Agents Models to study the performances and reliability of real systems)
5. Введение в динамические марковские агенты. Модели и приложения для оценки мобильности и расширенных тематических исследований (Introduction to Dynamic Markovian Agents Models, and applications to evaluate mobility and advanced case studies)
Расписание лекций
07.05.2018 (понедельник) 14:00-17:00 в ауд. 114
10.05.2018 (четверг) 14:00-17:00 в ауд. 114
11.05.2018 (пятница) 14:00-17:00 в ауд. 114
Мероприятия организованы в рамках Проекта 5-100.
Арктика — регион стратегического значения, обладающий уникальной и уязвимой природой. Интенсивное освоение его ресурсов обнажило серьёзную проблему: низкую устойчивость экосистем к воздействию человека. Хроническое загрязнение нефтепродуктами и тяжёлыми металлами наносит долгосрочный ущерб, а механизмы естественного восстановления почв в суровых климатических условиях изучены недостаточно.
Кандидат биологических наук, доцент института экологии РУДН Всеволод Павшинцев разрабатывает инновационную методику, которая позволяет оценивать состояние пресных водоёмов с помощью рыбок данио-рерио и искусственного интеллекта. Проект, поддержанный грантом университета, призван перейти от простого химического анализа воды к пониманию того, как загрязнители воздействуют на живые организмы.
Доцент кафедры наноэлектроники и микросистемной техники РУДН Екатерина Гостева возглавляет междисциплинарный проект по разработке технологии наноструктурирования поверхности имплантатов. Её цель — сделать приживление имплантатов быстрым, надёжным и доступным для самых разных групп пациентов.