Область и направления научных исследований
Магистерская школа ИБС является признанным центром компетенций в области цифровой трансформации: проектирования, внедрения и сопровождения сложных корпоративных информационных систем и интеграционных решений во всех отраслях экономики; системной инженерии; управления проектами; аналитики и инженерии больших данных в различных предметных областях.
Кадровый потенциал института
В институте преподавателями работают ведущие специалисты-практики, сотрудники компаний-партнеров, имеющие огромный исследовательский опыт, проектную отраслевую и межотраслевую экспертизу в таких отраслях, как металлургия, нефть и газ, машиностроение, банковское дело, телекоммуникации, ритейл, образование, энергетика и ЖКХ, транспорт и логистика, органы госуправления и т.п.
На кафедре работают:
- 1 доктор наук;
- 13 кандидатов наук;
- 16 ведущих специалистов отрасли;
- более 20 привлеченных экспертов.
В числе преподавателей — 6 сертифицированных специалистов и консультантов по управлению проектами, в их числе президент и вице-президент СОВНЕТ/IPMA.
Основные направления научных исследований
- Внедрение информационных систем и технологий на предприятиях различных отраслей (Акатова Н.А., Бабешко В.Н., Белов А.В., Нежурина М.И., Тухбатов Р.Р., Ципес Г.Л.)
- Анализ данных и прогнозная аналитика в различных предметных областях (Бабешко В.Н., Белов А.В., Нежурина М.И., Жукова Л.В.)
- Прогнозная аналитика в области материаловедения (совместно с лабораторией химической термодинамики химического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, рук. Хван А.В., Нежурина М.И.)
- Прогнозная аналитика в дизайне новых материалов (совместно с лабораторией моделирования и разработки новых материалов).
Значимые НИР
Некоторые темы выполненных НИР в рамках ВКР магистра
- Гибридная модель машинного обучения для автомодерации текстового контента на платформе агропромышленного комплекса.
- Метод межкадрового комбинирования промежуточных результатов распознавания хангыля на основе метрической нейронной сети.
- Методика повышения достоверности данных для формирования профиля клиента.
- Алгоритмическое обеспечение персонального виртуального ассистента в системе автоматизированной обработки клиентских запросов.
- Алгоритм оценки стоимости арт-объектов на основе методов машинного обучения.
- Модель прогнозирования котировок акций на фондовом рынке на основе методов машинного обучения.
- Модели кредитного скоринга на основе анализа отказных заявок.
- Методика реструктуризации микросервисной архитектуры информационной системы в условиях масштабирования в нескольких датацентрах.
- Геоинформационная система автоматизированного мониторинга автопарка транспортной организации.
- Модель данных подсистемы управленческого учета товарно-материальных ценностей в условиях дистанционного режима работы сотрудников.
- Архитектура облачного решения для мобильного аудита пищевого производства агропромышленного комплекса.
- Методика кастомизации типовых проектных ИТ-решений на базе технологической платформы «1С:Предприятие 8».
- Адаптивные модели предиктивного анализа профилей потребления электроэнергии для разных тренд-регионов.
- Модель информационных потоков процесса управления документооборотом научно-исследовательского предприятия.
Сотрудники магистерской школы ежегодно принимают участие в исследованиях в рамках НИР.
- Разработка моделей и алгоритмов фреймового анализа деятельности социально-экономических систем (РФФИ).
- Разработка и исследование алгоритмов обработки вербальных оценок многопризнаковых объектов (РФФИ).
- При выполнении хоздоговорных и государственных контрактов компаний-партнеров в качестве экспертов и консультантов в проектах по внедрению информационных систем.
Кафедра обладает опытом участия в крупных проектах, выполняемых по федеральным, международным программам и для реального сектора экономики.
Крупные проекты
- Научно-исследовательские работы применимости методов математического моделирования для выявления корневых причин образования дефектов «Плена» и «Раскатанная трещина», образующихся в ходе выплавки стали и последующего проката в цехах холодного и горячего проката генерального заказчика.
- Дополнительная профессиональная образовательная программа повышения квалификации инженерных кадров по Президентской программе повышения квалификации инженерных кадров «Проектирование информационных систем на основе современных стандартов жизненного цикла» по заказу компании IBS.
- ФГУП «Организация «Агат», НИР «Проведение исследований по анализу современного состояния использования инструментов фондового рынка для привлечения инвестиций предприятиями РКП».
- Дополнительная профессиональная образовательная программа повышения квалификации сотрудников ООО «ОАК-Центр Комплексирования» по тематике управления проектами.
Результаты научной и проектной деятельности магистерской школы ИБС опубликованы в таких известных международных изданиях, как Springer, IEEE, Physical Review Materials, Journal of Alloys and Compounds, журнале “Проблемы управления” и других. Публикуются как ведущие преподаватели школы, так и магистранты.
Значимые публикации
- B. Sharma, S. Kumar, P. Tiwari, P. Yadav, M. Nezhurina. ANN based short-term traffic flow forecasting in undivided two lane highway / Springer Nature, Journal of Big Data 5(1), № 48, 2018, E-ISSN:2196-1115
- S. Kumar, B. Sharma, M. Nezhurina. Proceedings of the 2018 3rd IEEE International Conference on Research in Intelligent and Computing in Engineering, RICE 2018, № 8509039
- S. Kumar, M. Nezhurina. An ensemble classification approach for prediction of user’s next location based on Twitter data, Article, Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2019
- S. Kumar, M. Nezhurina. Sentiment Analysis on Tweets for Trains Using Machine Learning / Springer Nature, Advances in Intelligent Systems and Computing, 2020, 942, с. 94-104
- А.V. Ponomareva, M. P. Belov, E. A. Smirnova , K. V. Karavaev, K. Sidnov, B. O. Mukhamedov , I. A. Abrikosov. Theoretical description of thermodynamic and mechanical properties of multicomponent bcc Fe-Cr-based alloys / PHYSICAL REVIEW MATERIALS 4, 094406 (2020)
- A.A. Dyumin, D. L. Ivanova, S. V. Kutepov. Fibre Channel Switch Port State Machine Analysis Based on the Port Log Dump / Proceedings of IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), St. Petersburg and Moscow, Russia, 2020, pp. 24-27
- A.A. Dyumin, O. B. Malaschuk. Intelligent Multi-agent System for Rescue Missions/ Advanced Technologies in Robotics and Intelligent Systems. Mechanisms and Machine Science (2020), vol 80, pp. 89-97
- Belov, A.V., Tofayli, S.N. Machine learning approaches for the oil well reserves evaluation problem / Proceedings of the 2020 IEEE International Conference “Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies”, IT and QM and IS 2020, 2020, стр. 353–356
- Fartushna, I., Mardani, M., Bajenova, I., Khvan, A., Cheverikin, V., Richter, K.W., Kondratiev, A. Phase transformations and phase equilibria in the La—Ni and La—Ni—Fe systems. Part 1: Liquidus & solidus projections / (2020) Journal of Alloys and Compounds, 845, статья № 156356
- Управление жизненными циклами организационно-технических систем / Белов М.В., Новиков Д.А. Монография, Изд. Ленанд Москва 2020
- Цифровые помощники как инструмент оптимизации взаимодействия экономических агентов / Николаева Г.Л., Тухбатов Р.Р., Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2020. Т. 16. № 1. С. 246-257.
- Акатова Н.А., Акиньшин А.С. Методика кастомизации типовых прикладных ИТ-решений на базе технологической платформы “1С:предприятие 8”// Информационные системы и технологии. 2020. № 5 (121). С. 36-43.
- Алгоритм обработки запросов пользователей государственных информационных систем // Шлеменкова Е.О., Ципес Г.Л., Ученые записки УлГУ. Серия: Математика и информационные технологии. 2020. № 1. С. 138-145.
