Ты начала заниматься научной работой с самого начала поступления в магистратуру? Почему тебя привлекла работа именно в лаборатории компьютерных технологий?
При поступлении в Университет ИТМО я сразу узнала, что буду заниматься научной работой и в итоге выбрала проект, который продолжается уже почти год. Я оканчивала бакалавриат не в Петербурге, до этого я изучала прикладные физику и математику. В бакалавриате нас немного учили программированию, но очень большое место занимала физика. После окончания мне захотелось программировать намного лучше. Но, с другой стороны, я уже была хорошо знакома с естественно-научным направлением и подумала, почему бы не продолжить свое развитие в Университете ИТМО, где готовят лучших программистов?
Я подавала документы и сдавала экзамены в разные вузы, в том числе в Москве. Где-то участвовала в конкурсе портфолио, также были очные экзамены, где мы решали задачи. Но при этом нигде мне не говорили, какими задачами я смогу заниматься в вузе и его лабораториях. Да, все это можно посмотреть в интернете, но темы исследований часто меняются, даже направления меняются, поэтому эта информация не всегда актуальна.
После окончания бакалавриата я была несколько потерянной, не совсем понимала, что мне нужно. Здесь, в ИТМО, и на кафедре компьютерных технологий, где я учусь, и на одной из кафедр, которая занимается оптикой, мне подробно рассказали, кто чем занимается и над чем я сама смогу работать. Мне показали лабораторию компьютерных технологий, рассказали об основных проектах. Профессор Анатолий Абрамович Шалыто расписал мне перспективы обучения и траекторию моей научной карьеры, если я выберу именно петербургский вуз. Больше такого не было нигде.
Над какими проектами ты работаешь в последнее время?
Сейчас я занимаюсь хемоинформатикой, стереохимией, пространственной геометрией, стереометрией. Мы разрабатываем систему, основанную на машинном обучении, которая будет предлагать получение одних веществ из других с наименьшей затратой катализатора. Уменьшать затраты катализатора — это сложная задача, потому что сейчас мало понятно, как именно он расходуется в реакциях. При этом задача является актуальной: если катализатор стоит достаточно дорого, необходимо сделать так, чтобы его затраты не были слишком большими. С помощью машинного обучения мы пытаемся достичь того, чтобы не полностью перебирать все возможные реакции, а, зная какие-то правила построения атомов, перебирать только наиболее вероятные пространственные взаиморасположения. Далее мы смотрим, как при этом будет проходить реакция, с какими энергиями и с какой затратой катализатора.
Практическое значение нашей работы прежде всего в том, что она сможет помочь сделать процесс получения лекарств менее дорогим. В целом, есть достаточно много проектов, которые призваны решить те же задачи, в том числе основанные на машинном обучении. Но мы делаем свою основу, которую я пока нигде не видела.
Как проходит обычный день сотрудника лаборатории?
Иногда, если рано просыпаюсь, я прихожу в лабораторию первая. В течение дня выполняю задачи, которые ставит передо мной мой научный руководитель. Но это сложно назвать рутинной работой. В программировании есть большой простор, поэтому ты можешь выполнять задачи абсолютно по-разному.
В ходе работы я оцениваю результаты, которые у меня получаются, пытаюсь улучшить решения. Конечно, обсуждаю проделанное с научным руководителем, а после приступаю к новым задачам. В лаборатории есть большое количество проектов, и нас не ограничивают в выборе, главное, чтобы мы сами чувствовали, что нам это интересно. Сейчас я активно работаю над своим проектом здесь, кроме того, у меня будет проект в Институте биоинформатики, куда я поступила.
В будущем мне хотелось бы подробнее узнать, что такое биоинформатика. В этой области есть алгоритмы, которые имеют прямое отношение к Computer Science. Кроме того, биоинформатика дает ответы на фундаментальные вопросы: как мы устроены, почему мы именно такие, как и почему происходят мутации в генах, как помочь людям, которым необходимо лечение, и так далее.
Программирование в целом — очень широкая область. Что тебя заинтересовало именно в био-, хемоинформатике?
Наверное, прежде всего то, что я до сих пор плохо понимаю школьную геометрию 10-11 класса. Ее много кто плохо понимает. Прежде всего, занимаясь хемоинформатикой, пространственной геометрией, мне хотелось улучшить элементарные знания, причем не только по геометрии. Там есть интересный раздел функции многих переменных при оптимизации молекул. Когда молекула получается немного кривой, существующие программы ее исправляют. Молекулу, которая находится в каком-то возбужденном состоянии, нужно вернуть в стабильное. Там происходят очень интересные математические вычисления, такие задачи очень интересно решать в том числе с точки зрения программирования.
Ты работаешь в междисциплинарной области. Твоя основная задача — код, хорошие навыки программирования, или все-таки этого недостаточно и необходимо освоить и смежные области?
Важно немного разбираться во всех областях и уметь это в итоге запрограммировать. Примерно как та машина, которую мы обучим, я должна понимать, где совсем неприемлемые варианты и какие нужно установить ограничения. Знать это интересно, но при этом для решения моих задач нет необходимости разбираться в этом слишком глубоко. Если я сделаю ошибку, сделав тесты моей программы, я увижу, что так в природе просто не бывает.
В нашей группе в основном у каждого свои задачи, но мы всегда открыты к сотрудничеству и консультируемся с коллегами из других областей. Например, мы регулярно общаемся с химиками, которые также работают в вузе.
На твой взгляд, для программиста в современных условиях важно постоянно совершенствоваться и получать знания в междисциплинарных областях?
Смотря каким программистом человек хочет стать. Есть прикладные математики, а есть чисто разработчики, которые идут в индустрию. Прикладные математики как раз смотрят на разные области, что-то берут из них и реализуют в своем коде. Конечно, со знанием алгоритмов. Промышленные разработчики меньше интересуются окружающим миром, хотя, по сути, они тоже работают в разных областях и зачастую им тоже нужно разбираться, например, в тех же экономических процессах или в том, как пользователь будет взаимодействовать с программой. Но где больше алгоритмов, каких-то технических вещей, там есть шанс, что это быстрее надоест. В чем-то междисциплинарном, в прикладной математике нет рутины. Всегда есть возможность освоить что-то новое.
И мне в том числе по этой причине интересна наука. Кроме того, я знаю, что то, что я пишу, создаю я сама. Даже если я использую чьи-то готовые решения, они все равно достаточно прозрачны для меня, я наверняка знаю, как это работает. В индустрии очень много готовых решений. Но, когда никто не будет разбираться, как все работает изнутри, могут возникнуть разные проблемы. Когда ты не разобрался в чьем-то решении, у тебя попросту все сломается. В итоге придется переделывать и свою работу, и чужую.
Насколько, на твой взгляд, сейчас востребованы ученые, специалисты, которые владеют глубоко именно Computer Science? Все-таки основные карьерные перспективы в том числе те, кто только начинает заниматься IT, связывают именно с промышленными разработчиками.
В последние два года у меня самой довольно сильно поменялось представление об ученых и их работе. Кроме того, такие большие компании, как Jet Brains, Google, большое внимание уделяют наукоемким задачам, у них есть целые research-отделения. И, как мне кажется, благодаря поддержке крупных компаний имидж ученого тоже меняется. Компании поддерживают университеты как финансово, так и помогают обеспечить лаборатории оборудованием. Когда специалисты, молодые ученые видят интерес и поддержку крупных компаний, то, конечно, они видят, что двигаются в правильном направлении.
Как мне кажется, в будущем компании все больше будут заинтересованы в научных сотрудниках, в таких специалистах, которые легко получают знания из других областей и могут работать над междисциплинарными проектами.
С одной стороны, ты учишься и ведешь своей проект в лаборатории, с другой — недавно ты стала мастером спорта по спортивному ориентированию. Как давно ты в спорте и как все успеваешь?
Спортивным ориентированием я занимаюсь лет с шести-семи. Этому поспособствовал папа: сначала он отдал меня в лыжную секцию, где мы много бегали. Поначалу за мной, конечно следили, потому что, во-первых, лес — это неограниченное пространство, во-вторых, в спортивном ориентировании много цифр, символов, которые маленькому ребенку могут быть непонятны. Потом, конечно, начала заниматься этим сама. Иногда бывало тяжело, особенно когда мало тренируешься, на дистанции это чувствуется. Иногда непросто было совмещать спорт с учебой. Спортивное ориентирование есть и здесь, в Университете ИТМО. Но им, насколько я знаю, занимается не так много людей.
Почему?
Это достаточно непросто. Если нет машины, значит нужно ехать куда-то на электричке, потом оплатить стартовый взнос. Если пошел дождь, то ничего не поделаешь, надо все равно идти. Для людей, не знакомых со спортивным ориентированием, все это звучит довольно непривлекательно. Кроме того, как мне кажется, сейчас больше поддерживается спортивный туризм, хотелось бы, чтобы спортивное ориентирование также получило большую поддержку. В Университете ИТМО есть несколько энтузиастов, которые бегали до вуза, но хотелось бы, чтобы университет помогал людям рассказать о том, каким на самом деле может быть этот вид спорта. Плюсов у него много.
Например, сейчас, после того, как стали развиваться городские спринты, появились возможности для GPS-трансляций. Если раньше мы бежали и зритель нас не видел на протяжении всей дистанции (только на видео-пунктах, где всех снимала камера), то теперь наше местоположение накладывается на карту и все могут наблюдать, как движутся спортсмены. Если старт общий, то это особенно зрелищно: видно настоящую борьбу, вы наблюдаете как будто бы сверху за всем состязанием.
Конечно, у меня самой были перерывы в соревнованиях, но в итоге я все равно возвращалась. Каждая дистанция уникальна: ты стоишь на старте и не знаешь, что тебя ждет. Если представление о городском квартале ты имеешь, потому что видел, как это примерно выглядит сверху на Google-картах, то в лесу ты почти наверняка не знаешь, что будет дальше. Конечно, много ошибаешься, но в итоге получаешь удовольствие, потому что тебе удалось справиться с эмоциями.
Эмоции в спортивном ориентировании — это вообще очень важный фактор. Если их много, ты теряешь спокойствие, которое необходимо при прохождении дистанции. Если их мало, то иногда не хватает самоконтроля, чтобы двигаться на максимальной скорости, на которой ты можешь не ошибаться. Мотивирует удовлетворение после каждой пройденной дистанции, хотя все равно каждый раз ты думаешь, что можно было пройти лучше.
Все это очень похоже на то, что ты говорила о научных задачах. А в целом спорт для тебя — это возможность отдохнуть от науки или, наоборот, источник вдохновения для работы?
Спортивное ориентирование, конечно, расслабляет, но как раз когда я занялась последним исследованием и начала осваивать геометрию, это начало мне помогать. В геометрии есть понятие гиперповерхности. В зависимости от многих факторов, изменяя их, мы можем получить другую энергию у структуры. То есть мы получаем зависимость многих переменных — эта функция и есть гиперповерхность. На плоскости это имеет вид кривой, в трех измерениях это как раз наш мир, его рельеф, в большей размерности начинаются гиперплоскости и их уже сложно представить. Посмотреть на нашу поверхность мне как раз помогает то, как я двигаюсь, когда нахожусь в лесу и вижу этот рельеф. Таким образом, можно сказать, что спортивное ориентирование помогает мне лучше понять многомерное пространство.
В любом случае спортивное ориентирование, как и научные конференции, может стать хорошим поводом не засиживаться на месте.
Да, абсолютно. Большая доля моих путешествий связана именно со спортивным ориентированием. Мне удалось побывать во многих регионах — это и Карелия, Мордовия, Орловская, Владимирская, Нижегородская, Псковская области, республика Коми, Урал. Много бегаю в родной Самаре. Ездили мы также в Финляндию. Здесь зимой преимущественно участвую в лыжных соревнованиях, потому что по пояс в сугробах особо не побегаешь.
Но сейчас я как раз планирую больше участвовать и в научных конференциях, потому что мне было бы интересно пообщаться на английском, показать сообществу результаты своей работы, послушать комментарии, получить оценку со стороны и подумать, какие пути решения проблемы еще есть.
