«Если бы это двигали только ученые, то всю идею можно было бы класть в гроб и закапывать. Ученые — отличные генераторы идей и кадров, чтобы эти идеи реализовать.

Но как только мы выходим за рамки чистой идеи, и становится нужен минимальный менеджмент ресурсов, все оказывается плохо»

— Александр Нозик @darksnake, директор SPC

В МФТИ есть как факультеты, которые готовят сильных программистов, так и факультеты, выпускающие крутых специалистов в области физики, биологии и химии. Однако в сфере физических исследований также не обойтись без навыков программирования. В частности, все масштабные физические эксперименты автоматизированы. 

Из-за того, что программы обучения (а, следовательно, и компетенции) физиков и программистов сильно отличаются, при их совместной работе над экспериментами нередко возникают трудности. Мы в лаборатории методов ядерно-физических экспериментов ставим своей целью подготовку специалистов, которые могут и разобраться в физике процессов, и написать необходимое программное обеспечение. Для этого в прошлом году мы запустили магистерскую программу, а в этом еще один проект, направленный на знакомство физиков с программированием. О нем я и расскажу в этой статье.

Александр Нозик, физик и программист, руководитель Nuclear Physics Methods Laboratory в JetBrains Research, заместитель заведующего Лабораторией методов ядерно-физических экспериментов и магистерской программой в МФТИ — о том, как перевести научный код на современный стек и почему в науку тяжело внедрять новые инструменты. Статья написана на основе выпуска подкаста «Люди и код» от Skillbox (декабрь 2021 года).

Представляем вам версию 0.2 библиотеки KotlinDL. Это библиотека глубокого обучения, где для низкоуровневых вычислений используется TensorFlow, но с высокоуровневым API и логикой, написанными на Kotlin.

KotlinDL 0.2 теперь доступен на Maven Central (до этого он лежал на bintray, но закатилось солнышко земли опенсорсной). Появилось столько всего нового: новые слои, специальный DSL для препроцессинга изображений, новые типы датасетов, зоопарк моделей с несколькими моделями из семейства ResNet, MobileNet и старой доброй моделью VGG (рабочая лошадка, впрочем).

В этой статье мы коснемся самых главных изменений релиза 0.2. Полный список изменений доступен по ссылке.

Привет, это Александр Нозик, и этот пост посвящен еще одной "интересной" магистерской программе (на этот раз на физтехе, совместно с JetBrains, Таврида Электрик и целым списком научных организаций). Про интересность вы решите сами, но программа в этот раз действительно уникальная (пока по крайней мере). Называется она Научное программирование (официальное название "Разработка и применение программного обеспечения в физических исследованиях") и расположена на ФПМИ и ЛФИ в МФТИ. Посвящена не отдельно физике, не отдельно программированию, не отдельно computer science, а стыку всего этого.

Если вы уже поняли, что это про вас, то можно бежать читать подробности и заполнять анкету на сайте программы.

Если нет, то читаем дальше.

import scientifik.kmath.operations.*

ComplexField {
   (i pow 2) + Complex(1.0, 3.0)
}