Программа конференции

Распечатать программу

Секции второго этапа конференции

Секция "Математические науки и информационные технологии"

Программа секции

Главный корпус ПетрГУ, ауд. 252
21 апреля 2026 (вторник), 09:00-12:00
Формат проведения смешанный

1. Спектральные свойства некоторого семейства задач с инволюцией
   • Аннотация
     
     Доклад посвящен исследованию семейства спектральных задач для дифференциальных операторов второго порядка с инволюцией и нелокальными граничными условиями в пространстве [L_2(-1,1)]. Рассматривается несамосопряженный оператор вида [Lu=-\beta u''(x)-\alpha u''(-x)], заданный условиями a_i u(-1) + b_i u(0) + c_i u(1) = 0, i=1,2, который возникает в задачах математической физики, в частности при моделировании процессов теплопереноса с отражением и нелокальным взаимодействием. В работе построена сопряженная спектральная задача, найдены собственные значения и собственные функции прямой и сопряженной задач, доказаны полнота, минимальность и бесселевость соответствующих систем. На основе теоремы Н. К. Бари установлено, что при выполнении условий на параметры [\alpha], [\beta] и a_i, b_i, c_i система собственных функций образует базис Рисса в [L_2(-1,1)].
   • Доронин Александр Константинович, студент 1 курса магистратуры, факультет вычислительной математики и кибернетики, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (Москва, Москва)
   • Научный руководитель:
     Крицков Леонид Владимирович, кандидат наук, доцент, доцент кафедры общей математики, Факультет общей математики и кибернетики, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (Москва, Москва)
2. Об однолистности гармонических отображений на n-выпуклые области
   • Аннотация
     
     Получено достаточное условие однолистности гармонических отображений на n-выпуклые области
   • Яхова Юлия Дмитриевна, студент 2 курса магистратуры, Математический факультет, Тверской государственный университет (Тверь, Тверская область)
   • Научный руководитель:
     Граф Сергей Юрьевич, кандидат наук, доцент, доцент кафедры математического анализа, Математический факультет, Тверской государственный университет (Тверь, Тверская область)
3. Вероятностный анализ устойчивости YOLO моделей к синтетическому шуму в подводной видеоаналитике
   • Аннотация
     
     В работе исследуется устойчивость нейросетевых детекторов семейства YOLO к синтетическим искажениям в задачах подводной видеоаналитики. На примере детекции радужной форели и её ключевых точек проводится вероятностный анализ влияния искусственных шумов на точность моделей. На изображения накладываются искусственные шумы как классическими алгоритмами, так и рассматриваются шумы, наложенные с применением генеративных ИИ моделей. Для анализа влияния шума и распределений метрик точности используются как статистические методы, так и анализ карт активаций модели с помощью метода GradCAM. Результаты исследования направлены на повышение надёжности и точности систем компьютерного зрения в неконтролируемых реальных условиях.
   • Павлов Максим Павлович, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
   • Научный руководитель:
     Рогов Александр Александрович, доктор наук, профессор, заведующий кафедрой, кафедра теории вероятностей и анализа данных, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
   • Научный консультант:
     Марахтанов Алексей Георгиевич, директор, Центр искусственного интеллекта ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
     
4. Применение машинного обучения для анализа текстов небольшого объёма с помощью Python
   • Аннотация
     
     Анализ эволюции поэтического стиля Сергея Есенина и сравнительное исследование с поэтами-современниками с использованием методов обработки естественного языка и машинного обучения
   • Логунова Елена Сергеевна, студент 3 курса бакалавриата, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
   • Научный руководитель:
     Москин Николай Дмитриевич, доктор наук, доцент, профессор, кафедра теории вероятностей и анализа данных, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
5. Применение методов машинного обучения для диагностики технического состояния подшипников по вибрационным данным
   • Аннотация
     
     Доклад посвящен разработке метода автоматической диагностики дефектов подшипников вращения на основе анализа вибрационных сигналов с применением машинного обучения. В работе рассматриваются теоретические основы вибродиагностики, методы выделения информативных признаков, а также модели классификации.
   • Кононенко Александр Александрович, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
   • Научный руководитель:
     Богоявленская Ольга Юрьевна, кандидат наук, доцент, доцент, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
6. Разработка методов оптимизации и исследование эффективности развертывания больших языковых моделей в ресурсно-ограниченной среде
   • Аннотация
     
     Работа посвящена решению проблемы высоких вычислительных затрат при эксплуатации больших языковых моделей (LLM), что ограничивает их применение в демонстрационных и прототипных приложениях. В работе проводится анализ и классификация современных методов оптимизации моделей.
   • Ананьин Егор Михайлович, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
   • Научный руководитель:
     Димитров Вячеслав Михайлович, старший преподаватель, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
7. Оптимизация маршрутов патрулирования лесного массива с помощью обучения с подкреплением
   • Аннотация
     
     Рассматривается задача патрулирования лесного массива с применением обучения с подкреплением. Предлагается формализация задачи как частично наблюдаемый марковский процесс принятия решений и обсуждаются текущие результаты.
   • Дорошин Георгий Леонидович, студент 4 курса бакалавриата, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
   • Научный руководитель:
     Рего Григорий Эйнович, кандидат наук, доцент, кафедра прикладной математики и кибернетики, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
8. Исследование качества словарей синонимов с использованием технологий искусственного интеллекта
   • Аннотация
     
     Разработана система словаря синонимов, в которой собраны слова, как из текстовых источников, так и из онлайн-словарей. При анализе существующих источников синонимов выявлено, что для одного слова часто предлагается большое количество слов с близким значением, однако многие из них существенно отличаются по смыслу. Для повышения точности подбора синонимов необходимо оценить семантическую близость слов. В докладе представлены результаты экспериментов по использованию технологий искусственного интеллекта для оценки семантической близости синонимов.
   • Назарчук Юлия Васильевна, студент 4 курса бакалавриата, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
   • Научный руководитель:
     Щеголева Людмила Владимировна, доктор наук, доцент, профессор, кафедра прикладной математики и кибернетики, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
9. Оценка монотонного управления в системах обслуживания с неоднородными серверами
   • Аннотация
     
     В работе исследуется свойство монотонности в системах обслуживания с неоднородными серверами, а также производится оценка стоимостей пороговых политик управления в этих системах.
   • Анисимов Никита Николаевич, студент 2 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
   • Научный руководитель:
     Румянцев Александр Сергеевич, доктор наук, профессор, кафедра прикладной математики и кибернетики, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
10. Графовые модели причинно-следственных связей в геноме
    • Аннотация
      
      -
    • Криволап Ульяна Александровна, студент 4 курса бакалавриата, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
    • Научный руководитель:
      Румянцев Александр Сергеевич, доктор наук, профессор, кафедра прикладной математики и кибернетики, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
11. Porting and Application of Machine Learning Models on Mobile Platforms
    [Портирование и применение моделей машинного обучения на мобильных платформах]
    • Аннотация
      
      В настоящее время большие языковые модели (LLM) все чаще используются в различных приложениях, однако их широкому внедрению препятствуют значительный объем и высокие требования к вычислительным ресурсам. Данная работа посвящена решению проблемы снижения вычислительных затрат при эксплуатации больших языковых моделей, что является ключевым фактором, ограничивающим их применение на мобильных и встраиваемых устройствах. В докладе основное внимание будет уделено анализу и классификации современных методов оптимизации LLM.
    • Ананьин Егор Михайлович, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
    • Научный руководитель:
      Корзун Дмитрий Жоржевич, кандидат наук, доцент, доцент, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
    • Научный консультант:
      Дорофеев Владислав Борисович, старший преподаватель, кафедра иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей, Институт иностранных языков ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
      
12. Fine-Tuning AI Models for Personalized Preparation for International English Exams
    [Дообучение моделей искусственного интеллекта для персонализированной подготовки к международным экзаменам по английскому языку]
    • Аннотация
      
      Современные системы искусственного интеллекта все активнее внедряются в образование, однако большинство языковых моделей не согласованы с требованиями шкалы CEFR, используемой в международных экзаменах по английскому языку. Данное исследование посвящено дообучению моделей ИИ для генерации заданий, соответствующих уровням CEFR, и создания персонализированных учебных материалов для подготовки к экзаменам.
    • Чащин Леонид Михайлович, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
    • Научный руководитель:
      Богоявленский Юрий Анатольевич, кандидат наук, доцент, заведующий кафедрой, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
    • Научный консультант:
      Дорофеев Владислав Борисович, старший преподаватель, кафедра иностранных языков естественно-технических направлений и специальностей, Институт иностранных языков ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
      

Подведение итогов заседания секции