🎓 Работы выпускников. Как алгоритм сам выводит законы природы из данных

Физический процесс обычно описывают дифференциальным уравнением — но чтобы его составить, нужен учёный. А что если уравнение по данным наблюдений выведет сам алгоритм?

Тимур Бавшин, выпускник магистратуры ФТИИ по программе «Большие данные и машинное обучение», в дипломной работе занимался автоматическим поиском таких уравнений. Научный руководитель — Александр Хватов.

Ключевая идея — оценивать модель не только по ошибке, но и по устойчивости: хорошее уравнение не должно менять структуру на разных участках одних и тех же данных. Этот критерий Тимур формализовал и встроил прямо в процесс поиска, а не как проверку постфактум. Так отсеиваются переусложнённые и случайно подошедшие решения — остаются те, что отражают реальную структуру процесса. Работа сделана в лаборатории NSS ИТМО, а метод встроен в открытый фреймворк EPDE.

Где это пригодится:
🔹 там, где важна интерпретируемость — например, в робототехнике: понятное уравнение показывает, что происходит с системой, в отличие от «чёрного ящика»;
🔹 как инструмент открывать новые закономерности прямо из данных.

Что дальше — продолжить тему в аспирантуре и довести наработки до практики.

Репозиторий с кодом: github.com/ITMO-NSS-team/EPDE

#работы_выпускников