Елена Кузнецова: «Самое сложное — "образмерить" творческую деятельность большой команды инженеров»
Шесть проектов молодых ученых МИЭТ получили поддержку университета по результатам конкурса «Молодой исследователь» — проекты будут реализованы на гранты университета в размере 400 тысяч рублей. Конкурс проводился в рамках реализации Программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» и был направлен на мотивацию молодых ученых к активному участию в фундаментальных научных исследованиях на базе университета.
Рассказываем подробнее о проектах и их авторах, студентах и аспирантах МИЭТ.
Проект «Математическое моделирование для оценки инвестиционной эффективности при разработке сложной бортовой аппаратуры» предложила смешанная команда из трех институтов МИЭТ: Елена Кузнецова — аспирант Института МПСУ, Анастасия Пепеляева -— аспирант Института ПМТ, Сергей Иванченко и Василиса Терешкович — студенты Института СПИНТех.
«Наш проект родился из задачи, которая не может быть решена с необходимой точностью традиционными способами, — рассказывает Елена Кузнецова. – Смысл задачи сводится к прогнозированию трудозатрат на проект до его выполнения. Это необходимо и для оценки инновационного проекта на начальных этапах и для планирования ресурсов. Самое сложное — "образмерить" творческую деятельность большой команды инженеров. В попытках это сделать были использованы многие методы, но уникальность каждого нового проекта не позволяет создать готовый "шаблон" сложной бортовой аппаратуры».
У Елены уже достаточно опыта не только в научной работе — она начальник лаборатории в НИИ «Субмикрон» и постоянно сталкивается с подобными задачами на производстве. Отсюда и интерес к проектированию архитектуры процессов, поиск комплексного подхода через анализ процесса, предпосылок его формирования, обоснованности выполняемых действий, а затем и моделирование процесса для получения прогноза.
При решении инженерных задач приходится использовать различные методы, считает Елена – иногда даже самые неожиданные, как в случае с этим проектом. В процессе работы над ним родилась идея использовать ансамблевые алгоритмы машинного обучения для прогнозирования объема работ.
Результатом проекта должна стать методика оценки инвестиционной эффективности при разработке сложной бортовой аппаратуры и явное выявление критериев, которые учитывает модель, и тех, которые в данный момент находятся за рамками моделирования. Таким образом, с использованием весовых коэффициентов можно будет рассчитать и прогнозируемую точность результата.
Новый метод оценки инвестиционной эффективности позволит не только рационально оценивать экономическую выгоду от проекта, но и прогнозировать срок его выполнения с учетом необходимых ресурсов.
«Было бы очень интересно поработать над дополнением датасета данными других организаций, занимающихся разработкой сложной бортовой аппаратуры — это бы позволило повысить точность моделирования. Но получить такие данные в необходимом объёме достаточно сложно», — отмечает Елена.
Сейчас проект находится на этапе анализа полученных первичных результатов оценки и поиска условий возможных отклонений. Планируется использовать полученную методику в реальной работе. При этом применять ее можно будет во многих сферах разработки электроники, собрав необходимые данные для обучения модели.
«Меня всегда интересовала наука в той или иной степени, — поделилась Елена. — Но непосредственно я ей начала заниматься, когда осознала, что, решая прикладные рабочие моменты, использую научные методы и подходы. Это подтолкнуло меня к оформлению направления моего диссертационного исследования, так я и оказалась в числе аспирантов. Про будущее науки достаточно любопытно написал Митио Каку в книге "Физика будущего" — мои планы несколько скромнее, но я бы хотела развивать направление автоматизации технической подготовки производства. Считаю, что потенциал этой темы не исчерпан и в настоящее время это является крайне актуальным».