AI in Material Science
Менеджер программы
Фамилия Имя Отчество
Руководитель программы
Фамилия Имя Отчество
Профессия "эксперт по ИИ в химии" включает в себя такие должности, как ученый-исследователь, химик-компьютерщик или эксперт по ИИ, который использует искусственный интеллект для продвижения химических разработок, разработки материалов и аналитических методов.
Будущая профессия
Ключевые компетенции
- Знание предметной области:Глубокое знание химических концепций, структур и принципов.
- Навыки в области искусственного интеллекта/ML:Владение концепциями машинного обучения и опыт разработки и внедрения искусственного интеллекта имеют решающее значение.
- Анализ данных:Способность интерпретировать большие наборы химических данных и понимать, как модели ИИ работают с этими данными.
- КоммуникабельностьДля объяснения сложных химических концепций и оценки контента, созданного ИИ, необходимы четкие коммуникативные навыки.
Примеры применения ИИ в химии
- Разработка лекарств:Искусственный интеллект может ускорить поиск новых лекарств-кандидатов, предсказывая молекулярные взаимодействия и свойства.
- Разработка материалов:Алгоритмы могут создавать новые материалы с особыми характеристиками, такими как прочность, проводимость или реакционная способность.
- Спектроскопия:Модели с искусственным интеллектом могут анализировать сложные спектральные данные для идентификации соединений и определения их структуры.
- Планирование синтеза:Искусственный интеллект может помочь в планировании сложных путей химического синтеза, что делает процесс более эффективным.
Академическая карьера
Выпускники продолжают работу над научными проектами в аспирантуре ведущих российских и зарубежных университетов. Магистратур на стыке химии и ИИ в мире крайне мало, а спрос на научных сотрудников в этой области большой.
Проводит исследования в области применения ИИ в химии, уделяя особое внимание таким областям, как разработка лекарств, материаловедение или компьютерное моделирование.
Индустриальная карьера
Выпускники могут построить карьеру в крупных фармацевтических, химических, нефтегазовых, инжиниринговых и IT компаниях. Эти компании развивают R&D отделы, которые занимаются исследованиями и разработкой, а также решают нестандартные задачи и уходят в предметные области, включающие естественно-научные направления.
Разрабатывает новые методы прикладной математики, информатики и высокопроизводительных вычислений для моделирования, анализа, оптимизации, прогнозирования свойств и особенностей поведения сложных систем (процессов) в различных высокотехнологичных областях.
Занимается обработкой и анализом больших массивов данных с помощью методов математической статистики и моделирования, находит скрытые закономерности и разрабатывает прогнозы для решения задач бизнеса и науки
Занимается изучением структуры. И свойств природы на самых разных уровнях организации материи
Проектирует новые материалы и технологии исходя из требуемых свойств и функций, которые они должны выполнять в индустрии. Для этого он использует доступ к результатам больших данных по имеющимся материалам.
Готовит данные для обучения ИИ.
Разрабатывает модели для анализа больших данных
Разрабатывает композитные материалы в составе умных сред
С помощью цифровых моделей экспериментирует со свойствами наноматериалов и прогнозирует их цикл
Применяет методы ИИ и машинного обучения для прогнозирования свойств молекул, моделирования химических реакций и разработки новых соединений.
Разрабатывает и внедряет модели искусственного интеллекта для проектирования и открытия новых материалов с желаемыми свойствами.
Новости программы
Добавление новостных заметок, касающихся данной программы: фото, дата размещения (с возможностью редактирования даты), текст с возможностью вставлять в текст картинки, видео, таблицы, ссылки, подгружать документы
Рейтинги
В ЮФУ действует балльно-рейтинговая система оценивания знаний студентов при проведении текущего контроля и промежуточной аттестации обучающихся университета. Студенты могут видеть полученные баллы в личном кабинете. Ранжирование студентов по баллам учитывается при переходе на бюджетную форму обучения.
Практическая подготовка
Во время обучения студенты проходят учебную практику в виде выполнения исследовательского проекта, производственную практику на одном партнерских предприятий и преддипломную практику, целью которой является подготовка выпускной квалификационной работы.
ГИА
Государственная итоговая аттестация представляет собой публичную защиту выпускной квалификационной работы перед комиссией. В состав комиссии входят преподаватели и представители бизнес-структур и других университетов.
Студенческая мобильность
Студенты-магистранты имеют возможность во втором или третьем семестрах пройти обучение в одном из зарубежных вузов-партнеров в рамках программы академического обмена. Подробнее https://sfedu.ru/www/stat_pages22.show?p=INT/N12598/P
Информация будет доступна в ближайшее время.