Сегодня по плану рассказываем про разрыв бошки в ИТ, буду рад, если вы накидаете своих проектов и прочего добра.
Заранее извиняюсь, многие вещи будут со слов моих друзей и я там не эксперт…
Вопрос: знаете ли вы, что такое имитационное моделирование (simulation modeling)?
🤔
17.8% Знаю🤔
77.8% Не знаю🤔
4.4% Слушал подкастВообще самый жир сейчас происходит в науке. Как мне объяснили это long term research -> исследования, результаты которых (по текущим оценкам будут применяться через 100+ лет)
Например если у вас средний бал близкий к 5.0 можно поехать учиться в Кэмбридж и заниматься там супер мозговыносящими штуками:
2021.gaobase.admin.cam.ac.uk/api/courses.da…
(Даю апишку, чтоб не все готовенькое было🤗)
Например, можно заняться решением оптимизационных NP-полных задач, средствами квантовых вычислительных мощностей
🤔
53.6% Круто🤔
6.2% Не круто🤔
40.2% НепонятноВот и мне тоже ничего непонятно, но это круто, космос и далекое будущее.
Давайте покрутим немного фокус и посмотрим на mid term research - исследования которые планируется начать применять через 30-100 лет.
Как вы думаете, коммерческие компании проводят такие исследования?
🤔
87.4% Проводят🤔
12.6% Не проводятИ правильный ответ: проводят. Есть конторы, которые думают на столько лет вперёд 🤔
Один из примеров: проект Ноев Ковчег, если умеете хорошо гуглить - то найдете
Примеры штук, которые можно отнести к mid term:
Реализовать алгоритм сравнения двух графов данных чтобы определить какой из них «лучше»
Где применять:
Определять качество нейронных сетей, которые находят скрытые корреляции в данных
🤔
56.2% Чумаааа!🤔
20.5% Ничего непонятно🤔
23.3% СкучноНо вообще, все что там сейчас изучают и то, как это будут куда-то прикладывать — будет взрывать воображение не нам, а нашим детям и внукам.
По этому приложу кривую хайпа и напомню, что по оси Х мы в далеком минусе, от этих событий :)
Самое интересное (на мой взгляд) сейчас из того, что может найти применение в жизнь опять же происходит в науке.
Но только не той науке о которой я говорил раньше, а прикладной. Где копать это самое интересное? Ну например на стыке наук:
- биофизика
- биоинформатика
🤔
7.7% Наука это скучно🤔
92.3% Интересно, что там!Рук в биоинформатике не хватает, там рады всем. Примеры задач простые:
- пописать на Хаскеле (предлагаю @_bravit запартнериться с ними)
- научиться обсчитывать дженерики
- поработать с ДНК вагоном и тележкой разных способов
Одна из моих любимых: геометрическое программирование
Задача:
есть 3д макет алмазного камня с полостями и дефектами внутри. Вам нужно распилить этот алмаз на бриллианты так, чтоб суммарная стоимость была максимальная
#тоГдеНаукаОкупается
🤔
30.3% Серьезно? О_о🤔
53.3% Это крутотенюшака🤔
16.4% Это скучноПочему эта задача сложная: не все бриллианты идеальной формы, чем ниже качество огранки - тем дешевле он стоит. У вас всегда есть выбор:
- сделать один excellent бриллиант
- или несколько very good которые суммарно будут дороже
про разницу в огранке:
brilliant24.ru/faq/ogranka-br…
Почему нужно быть с этим осторожным, потому что наука - она про Scientific Research, а компании - они про Commercial Research.
Грубо говоря: цель компании - решить задачу/проблему. А будет это научно или нет - пофиг, главное чтоб работало достаточно хорошо