На прошлой неделе в Тамбовском государственном техническом университете при участии Сбера прошло торжественное открытие новой научно-учебной лаборатории «Анализ больших данных и параллельные вычисления».
- Наш университет на протяжении всей своей 65-летней истории является флагманом развития технологий автоматизации, информатизации, а сегодня - цифровизации региона. Речь идет как о подготовке кадров для этих сфер, так и о научных разработках. Важно, что университет работает в этом направлении совместно с крупнейшими предприятиями и организациями Тамбовской области. Сбер – один из наших ключевых партнеров, при поддержке которого мы открываем в ТГТУ уже третью научно-образовательную лабораторию в области цифровых технологий. Это даст нашим студентам и молодым ученым новые возможности для развития и исследований, - сказал ректор ТГТУ Михаил Краснянский.
Лаборатория создана при поддержке Сбера на кафедре «Системы автоматизированной поддержки принятия решений» (САПР). Она оснащена мощным современным оборудованием: компьютеры с видеоускорителями NVIDIA, объединенные в высокоскоростную сеть 10Gb, что позволяет сформировать эффективный вычислительный кластер на основе технологии MPI.
Это оснащение предназначено для углубления научных исследований и улучшения качества образования на кафедре, предоставляя студентам и преподавателям доступ к передовым технологиям в области вычислительной техники. Лаборатория создает условия для практического применения теоретических знаний, развития навыков работы с высокопроизводительными вычислительными системами и реализации научно-исследовательских проектов.
Тамбовский государственный технический университет стремится к обеспечению высокого уровня образовательного процесса, поддерживая активное внедрение инновационных методов и технологий в учебный процесс. Новая лаборатория на кафедре САПР является важным шагом на пути к достижению этих целей, предлагая студентам возможности для комплексного развития и подготовки к будущей профессиональной деятельности в сфере автоматизированного проектирования и вычислительной техники.
В качестве примеров решаемых задач по обработке больших данных можно привести следующие: анализ текстовых данных; исследование методов и алгоритмов обработки медицинских изображений; разработка методов обнаружения редких событий; предсказание и диагностика аномалий в работе сложных систем; построение предсказательных моделей в условиях высокой зашумленности данных; моделирование распространения вирусных инфекций и др.
Тамбов ру
