Програма охоплює широкий спектр тем, включаючи моделювання складних фізичних систем, розробку новітніх альтернативних джерел енергії, створення та впровадження програмного забезпечення для різних галузей науки та промисловості, а також використання передових методів обробки зображень у медичних, енергетичних та інших прикладних сферах.
Випускники програми здобувають знання та практичні навички для роботи з обчислювальними моделями, які використовуються для аналізу та прогнозування поведінки фізичних систем у реальних умовах. Вони здатні розв’язувати задачі, пов’язані з енергетичними системами, включаючи їхнє моделювання, оптимізацію та інтеграцію альтернативних джерел енергії в існуючі технології.
Особлива увага в програмі приділяється розвиткові навичок програмування, а також роботі з великими масивами даних і обробці зображень, що відкриває широкі можливості для застосування знань у медичних дослідженнях, екологічних та енергетичних проектах, а також у розробці нових технологій для промисловості та охорони здоров’я.
Основні напрями навчальної та дослідницької діяльності.
Нанотехнології та фотоніка
1. Це одна з найновіших галузей фізики
Нанотехнології та фотоніка — це інноваційні напрямки, які поєднують фізику, матеріалознавство та інженерію для розробки нових технологій на наномасштабі. Вони активно розвиваються та забезпечують створення нових матеріалів, пристроїв та методів, що мають величезний потенціал у багатьох галузях, від медицини до енергетики.
2. Керування світлом на наномасштабах. Одним із основних завдань в фотоніці є маніпуляція світлом на наномасштабі. Це включає розробку наноструктур, які здатні змінювати характеристики світлових хвиль, такі як їх інтенсивність, поляризація, або навіть швидкість. Такі технології лежать в основі багатьох новітніх розробок, зокрема в оптичних волокнах та фотонних комп’ютерах.
3. Нано- та мікроструктури. Наноструктури — це матеріали, виготовлені на наномасштабі, які мають унікальні властивості, відмінні від звичних макроскопічних матеріалів. Вони можуть мати покращену міцність, електричні та оптичні властивості, що робить їх незамінними для створення нових пристроїв, таких як сенсори, батареї, та фотонні елементи.
4. Сучасні мікрохвильові, оптичні та оптоелектронні технології. Цей напрямок включає використання мікрохвильових і оптичних технологій для створення нових комунікаційних, обчислювальних і енергетичних систем. Оптоелектроніка, яка об’єднує електронні і оптичні властивості матеріалів, лежить в основі розробки лазерів, фотодіодів, а також в новітніх технологіях для швидкісних комунікацій та обробки даних.
5. Активно залучаємо студентів до передових наукових досліджень. Студенти мають можливість не лише вивчати теоретичні основи нанотехнологій та фотоніки, але й активно брати участь у наукових дослідженнях, що проводяться в рамках програми. Це дозволяє їм здобути практичні навички, працюючи з передовими технологіями та брати участь у розробці нових матеріалів і пристроїв, що визначатимуть майбутнє багатьох індустрій.
Обробка зображень і даних
1. Штучний інтелект. Штучний інтелект (ШІ) є ключовим компонентом в обробці зображень та даних, дозволяючи автоматизувати аналіз великих обсягів інформації та підвищити точність прогнозів. У рамках цієї дисципліни студенти вивчають, як застосовувати методи ШІ для автоматизації процесів, таких як розпізнавання зображень, класифікація даних і прогнозування фізичних явищ на основі експериментальних даних.
2. Машинне навчання. Машинне навчання є одним із основних інструментів для аналізу та інтерпретації даних. Студенти знайомляться з алгоритмами, які дозволяють автоматично виявляти закономірності в даних, що дозволяє оптимізувати процеси обробки зображень та даних, а також створювати прогнози для складних фізичних систем.
3. Обробка зображень. Обробка зображень — це важлива складова для досліджень у фізиці, медичних технологіях та промислових застосуваннях. Вона включає використання математичних та алгоритмічних методів для поліпшення якості зображень, виділення ключових характеристик і подальшого аналізу. В рамках курсу студенти вивчають методи фільтрації, сегментації та покращення зображень, а також застосування алгоритмів для автоматичної обробки зображень, отриманих під час фізичних експериментів.
4. Дані експериментів. Обробка експериментальних даних є необхідною для точного аналізу результатів наукових досліджень. Студенти знайомляться з методами чисельного аналізу, статистичного оброблення даних і застосуванням програмного забезпечення для обробки великих масивів даних, отриманих у результаті фізичних експериментів. Це дозволяє виявляти основні закономірності та формулювати гіпотези для подальших досліджень.
5. Автоматична діагностика. Автоматична діагностика включає використання сучасних алгоритмів для виявлення аномалій, дефектів або відхилень у процесах чи системах на основі оброблених даних. Цей напрямок активно застосовується у медичних технологіях, енергетичних системах та промислових установках для раннього виявлення проблем і підвищення ефективності роботи систем.
Цей напрямок є інтегрованим підходом до вирішення задач обробки даних, моделювання фізичних процесів і автоматизації експериментів, що дозволяє студентам отримати важливі навички для роботи з передовими технологіями та великими даними.
Програма є чудовим вибором для тих, хто хоче поєднати глибокі знання фізики з сучасними технологіями комп’ютерного моделювання та аналізу даних, що дозволяє розв'язувати найскладніші завдання, які постають перед наукою та промисловістю сьогодення.