Кафедра математического моделирования

Адрес: Ставрополь, проспект Кулакова, корпус 9, ауд. 201
Телефон:  8(8652) 33-02-82
email: pliakhov@ncfu.ru

Направления подготовки 

Бакалавриат: 

• 01.03.02 – Прикладная математика и информатика, профиль – Компьютерные технологии, программирование и искусственный интеллект

Магистратура:

• 01.04.02 – Прикладная математика и информатика, профиль – Компьютерные технологии, программирование и искусственный интеллект

Аспирантура:

• 1.2.1 – Искусственный интеллект и машинное обучение
• 1.2.2 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Цель образовательных программ, реализуемых на кафедре  

Главная цель образовательных программ в области обучения – подготовка выпускников к деятельности, требующей углубленной фундаментальной и профессиональной подготовки в области прикладной математики и компьютерных технологий; разработке и применению современных математических методов и программного обеспечения для решения задач науки, техники, экономики и управления; использованию информационных технологий научно-исследовательской, производственно-технологической, организационно-управленческой и педагогической деятельности, с учетом потребностей регионального рынка труда и традиций научной школы кафедры. 

Кадровый состав:  

• Ляхов Павел Алексеевич, кандидат физико-математических наук, заведующий кафедрой
• Андрухив Людмила Викторовна, кандидат педагогических наук, доцент кафедры
• Журавлева Ирина Александровна, кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры
• Ионисян Андрей Сергеевич, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры
• Калита Диана Ивановна, кандидат технических наук, доцент, младший научный сотрудник
• Киладзе Мария Романовна, кандидат технических наук, доцент кафедры младший научный сотрудник
• Ковалева Виктория Дмитриевна, документовед кафедры
• Лавриненко Ирина Николаевна, кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры
• Ляхова Ульяна Алексеевна, кандидат технических наук, доцент, младший научный сотрудник
• Ольховик Татьяна Александровна, ассистент кафедры
• Павленко Татьяна Александровна, ассистент кафедры
• Палащенко Виктория Николаевна, ассистент кафедры
• Редькина Татьяна Валентиновна, кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры
• Руденко Анна Александровна, ассистент кафедры
• Нагорнов Николай Николаевич, кандидат технических наук, доцент кафедры, младший научный сотрудник
• Черкашина Анастасия Андреевна, ассистент кафедры
• Шапошников Алексей Вячеславович, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры
• Ярцева Елена Павловна, кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры

Какие профессиональные компетенции приобретут студенты: 

Выпускники могут свободно применять в профессиональной деятельности современные языки программирования и языки баз данных, операционные системы, электронные библиотеки и пакеты программ, использовать сетевые технологии; способны исследовать и создавать новые математические и компьютерные модели реальных объектов и физических явлений; обладают навыками численного исследования и анализа данных в различных областях прикладной математики, в том числе с помощью современных программных средств; способны планировать и осуществлять педагогическую деятельность, контроль и оценку освоения обучающимися учебных курсов по физико-математическим дисциплинам и информатике.

Организации, в которых работают выпускники: 

Управление ФНС по СК, ОАО «Сбербанк России», ГУП «Ставропольский Радиочастотный Центр», ТО ФС  Государственной статистики по СК, СФ  ГУП  СК  «КРАЙТЕХ-ИНВЕНТАРИЗАЦИЯ», ОАО «ВымпелКом», ОАО «РОСТЕЛЕКОМ», ООО КонсультантПлюс, ООО «КомпьютерСоюз», ОАО «МОНОКРИСТАЛЛ», ООО «ОБОРОН ЭНЕРГО», ЗАО «ЭЛЕКТРОАВТОМАТИКА», ОАО «КОНЦЕРН ЭНЕРГОМЕРА», ЗАО «СИГНАЛ», ООО Медицина ИТ, Министерство образования СК, ГК «Зеленая точка», ООО Компьютер Премиум, Телевизионный канал РЕН ТВ, ФГУП «Главное военно-строительное управление по специальным объектам»; iRobot Corp (Бостон, США); Northeastern University (в Бостоне, штат Массачусетс, США); Google (Москва, Цюрих); Advanced Micro Devices (AMD), Samsung (Сеул, Южная Корея) и др.

Возможные профессии выпускников:   

• специалист по математическому моделированию, 
• программист (системный программист, программист сервисного и сетевого программного обеспечения, инженер-программист, математик-программист, тестировщик),  
• аналитик (финансовый, WEB, системный, Big Data Analyst: специалист по анализу больших данных…), 
• системный архитектор, руководитель департамента разработок, проектировщик алгоритмов, 
• сетевой администратор, 
• разработчик и администратор баз данных,
• преподаватель (математики и информатики),
• инженер по машинному обучению (ML Engineer),
• специалист по данным / дата-сайентист (Data Scientist),
• инженер данных (Data Engineer),
• инженер по компьютерному зрению (распознавание и анализ изображений),
• специалист по искусственному интеллекту в медицине (анализ медицинских изображений),
• MLOps-инженер (внедрение и сопровождение моделей машинного обучения),
• инженер по разработке аппаратных ускорителей искусственного интеллекта.

Достижения кафедры за период с 2021 по 2026 год  

• Кафедра математического моделирования образована в августе 2021 года на базе кафедры прикладной математики и математического моделирования Северо-Кавказского федерального университета.

• За период с 2020 по 2026 год сотрудниками кафедры опубликовано более 70 научных работ, из которых более 50 проиндексированы в международных наукометрических базах данных Scopus и Web of Science. Получено 16 патентов и свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ. Подготовлены высококвалифицированные специалисты в области математического моделирования, искусственного интеллекта, цифровой обработки сигналов и изображений.

• Сотрудники кафедры являются победителями конкурсов Российского научного фонда, Российского фонда фундаментальных исследований, грантов Президента Российской Федерации и других престижных научных программ.

В 2026 году:

• Под научным руководством заведующего кафедрой Ляхова П.А. успешно защищена кандидатская диссертация Бергермана М.В.

• Бергерман М.В. стал четвертым аспирантом, подготовленным Ляховым П.А., которому присуждена ученая степень кандидата технических наук.

• Продолжается реализация проекта Российского научного фонда № 23-71-10013.

• Кафедра сохраняет лидирующие позиции в университете по направлениям искусственного интеллекта, цифровой обработки сигналов и изображений, компьютерного зрения и математического моделирования.

• Научные коллективы кафедры продолжают выполнение фундаментальных и прикладных исследований по приоритетным направлениям научно-технологического развития Российской Федерации.

• Аспиранты кафедры являются обладателями именных стипендий, а также стипендий Президента Российской Федерации и Правительства Российской Федерации.

• Аспирант, младший научный сотрудник Ляхова У.А. является обладателем стипендии Президента Российской Федерации, именной стипендии ректора СКФУ, победителем программы «УМНИК» и Всероссийского молодежного конкурса #ВЦЕНТРЕНАУКИ.

• Аспирант, младший научный сотрудник Бергерман М.В. является обладателем стипендии Правительства Российской Федерации и именной стипендии ректора СКФУ.

В 2025 году:

• Результаты исследований сотрудников кафедры опубликованы в ведущих международных научных журналах: IEEE Access; Computers in Biology and Medicine; Chaos, Solitons & Fractals; Computer Optics и других высокорейтинговых изданиях, индексируемых в Scopus и Web of Science.

• Продолжены исследования по разработке методов искусственного интеллекта для обработки сигналов и изображений, а также аппаратных ускорителей нейросетевых вычислений.

• Расширено международное научное сотрудничество в области искусственного интеллекта, медицинской визуализации и высокопроизводительных вычислений.

В 2024 году:

• Сотрудники кафедры приступили к реализации проекта Российского научного фонда № 24-71-10016: «Перспективные подходы к нейросетевой обработке сигналов и изображений и их реализация на современных аппаратных устройствах».

• Разработан способ раннего выявления заболеваний подсолнечника (мучнистой росы и серой гнили) с использованием искусственных нейронных сетей. Точность разработанной системы достигла 97,2 %.

• Получены новые результаты в области компьютерного зрения для беспилотных транспортных систем. Предложенные методы позволили повысить точность обработки видеоданных беспилотных летательных аппаратов и автономных транспортных средств.

• Научные результаты кафедры представлены на российских и международных конференциях по искусственному интеллекту, математическому моделированию и цифровой обработке сигналов.

В 2023 году:

• Заведующий кафедрой Ляхов П.А. стал руководителем проекта Российского научного фонда № 23-71-10013: «Перспективные методы интеллектуальной обработки сигналов на основе глубоких нейронных сетей и модулярных вычислений» (2023–2026 гг.).

• Учёными кафедры разработана интеллектуальная нейросетевая система автоматизированного распознавания потенциально злокачественных новообразований кожи. Результаты исследования опубликованы и представлены в официальных новостях СКФУ.

• Разработан новый метод уменьшения размеров цифровых изображений без потери качества на основе алгоритма Винограда и вейвлет-преобразования.

• Полученные результаты могут использоваться в медицинских информационных системах, системах хранения данных и облачных сервисах.

• Продолжено развитие научных направлений в области компьютерного зрения, машинного обучения и медицинской визуализации.

В 2022 году:

• Доцент кафедры Нагорнов Н.Н. стал победителем конкурса грантов Президента Российской Федерации для молодых российских ученых – кандидатов наук. Грант Президента РФ МК-371.2022.4: «Аппаратные ускорители с параллельными масштабированными вычислениями для обработки трехмерных медицинских изображений».

• Доцент кафедры Нагорнов Н.Н. стал руководителем проекта Российского научного фонда № 22-71-00009: «Новые подходы к цифровой обработке биомедицинских данных на основе параллельных вычислений и искусственных нейронных сетей».

• Сотрудники кафедры приняли участие в организации и проведении Международной научной конференции «Actual Problems in Applied Mathematics and Computer Science (APAMCS-2022)».

• Аспирант кафедры Ляхова У.А. стала обладателем стипендии Президента Российской Федерации и именной стипендии ректора СКФУ.

В 2021 году:

• Заведующий кафедрой Ляхов П.А. стал победителем конкурса грантов Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых – кандидатов наук. Грант Президента РФ МК-3918.2021.1.6: «Высокопроизводительные устройства цифровой обработки медицинских изображений на основе параллельной математики».

• Заведующий кафедрой Ляхов П.А. являлся руководителем проекта Российского научного фонда № 21-71-00017: «Аппаратные ускорители для цифровой обработки трехмерных медицинских изображений с использованием масштабированных фильтров и параллельных модулярных вычислений».

• Начаты исследования по разработке аппаратных средств интеллектуальной обработки медицинских изображений и систем искусственного интеллекта на основе параллельной математики и системы остаточных классов

Новости кафедры:

• Продолжение реализации проекта Российского научного фонда № 23-71-10013

Сотрудники кафедры продолжают исследования в области искусственного интеллекта, компьютерного зрения, цифровой обработки сигналов и высокопроизводительных вычислений в рамках проекта РНФ «Перспективные методы интеллектуальной обработки сигналов на основе глубоких нейронных сетей и модулярных вычислений».

• Подготовка кандидата технических наук под руководством Ляхова П.А.

В 2026 году успешно защищена кандидатская диссертация Бергермана М.В. Под руководством заведующего кафедрой Ляхова П.А. подготовлен кандидат технических наук, что подтверждает высокий уровень подготовки научных кадров на кафедре математического моделирования.

• Публикация результатов исследований кафедры в ведущих международных научных журналах

За период 2023–2025 гг. результаты научных исследований сотрудников кафедры опубликованы в высокорейтинговых международных изданиях IEEE Access, Computers in Biology and Medicine, Chaos, Solitons & Fractals, Computer Optics и других журналах, индексируемых в международных наукометрических базах данных.

• 16.09.2024 — ИИ против мучнистой росы и серой гнили: учёные СКФУ используют нейронные сети в сельском хозяйстве

Исследователи кафедры разработали метод раннего выявления заболеваний подсолнечника на основе искусственных нейронных сетей. Точность распознавания мучнистой росы и серой гнили достигла 97,2 %. Разработка может быть использована для автоматизации мониторинга сельскохозяйственных культур.

https://ncfu.ru/novosti/nauka/ii-protiv-muchnistoy-rosy-i-seroy-gnili-uchenye-skfu-ispolzuyut-neyronnye-seti-v-selskom-khozyaystve/

• 13.09.2024 — Компьютерное зрение: учёные СКФУ повышают точность алгоритмов обработки видеоданных беспилотного транспорта

Учёные кафедры математического моделирования предложили новые подходы к обработке видеоданных беспилотных летательных аппаратов и автономных наземных транспортных средств. Полученные результаты позволяют повысить точность распознавания объектов и устойчивость систем компьютерного зрения в сложных условиях эксплуатации.

https://ncfu.ru/fmkn/news/13598/

• Ляхов П.А. стал руководителем проекта Российского научного фонда № 23-71-10013

Начата реализация проекта «Перспективные методы интеллектуальной обработки сигналов на основе глубоких нейронных сетей и модулярных вычислений». Исследования направлены на создание новых методов искусственного интеллекта для обработки изображений и сигналов, а также разработку высокопроизводительных аппаратных решений.

• 08.12.2023 — Учёные СКФУ разработали нейросетевую систему распознавания рака кожи

Коллектив кафедры математического моделирования представил программный комплекс интеллектуального анализа дерматологических изображений. Система использует методы глубокого обучения и позволяет автоматически выявлять признаки потенциально злокачественных новообразований кожи, повышая качество диагностики и снижая вероятность ошибок.

https://ncfu.ru/novosti/nauka/uchenye-skfu-razrabotali-neyrosetevuyu-sistemu-raspoznavaniya-raka-kozhi/

• 13.11.2023 — Учёные СКФУ нашли способ уменьшить размеры изображений без потери качества

Сотрудники кафедры математического моделирования разработали новый метод сжатия изображений, основанный на использовании алгоритма Винограда и вейвлет-преобразования. Разработка позволяет существенно уменьшать объём графических данных без заметного ухудшения качества изображений, что особенно актуально для медицинских информационных систем, облачных сервисов и систем хранения больших данных.

https://ncfu.ru/novosti/nauka/uchenye-skfu-nashli-sposob-umenshit-razmery-izobrazheniy-bez-poteri-kachestva/

• Нагорнов Н.Н. стал руководителем проекта Российского научного фонда № 22-71-00009

Проект «Новые подходы к цифровой обработке биомедицинских данных на основе параллельных вычислений и искусственных нейронных сетей» направлен на создание новых методов интеллектуальной обработки медицинских изображений и биомедицинских данных с использованием современных технологий искусственного интеллекта.

• Нагорнов Н.Н. получил грант Президента Российской Федерации МК-371.2022.4

Доцент кафедры математического моделирования Нагорнов Н.Н. стал победителем конкурса грантов Президента Российской Федерации для молодых российских ученых – кандидатов наук. Проект посвящён разработке аппаратных ускорителей с параллельными масштабированными вычислениями для обработки трёхмерных медицинских изображений.

• 03.10.2022–07.10.2022 — Международная научная конференция «Actual Problems in Applied Mathematics and Computer Science (APAMCS-2022)»

На базе Северо-Кавказского федерального университета состоялась Международная научная конференция APAMCS-2022. Организаторами мероприятия выступили сотрудники кафедры математического моделирования. Сопредседателем организационного комитета являлся заведующий кафедрой Ляхов П.А. В работе конференции приняли участие российские и зарубежные исследователи в области прикладной математики, искусственного интеллекта, математического моделирования и компьютерных наук.

• 08.11.2021 — Нейронные сети помогут распознать рак кожи по фото

Учёные Северо-Кавказского федерального университета разработали интеллектуальную систему анализа дерматологических изображений на основе глубоких нейронных сетей. Разработка позволяет повысить точность выявления потенциально злокачественных новообразований кожи и может использоваться в качестве системы поддержки принятия врачебных решений. https://ncfu.ru/novosti/nauka/neyronnye-seti-pomogut-raspoznat-rak-kozhi-po-foto-1662/

Возможности для дополнительного обучения, научной, исследовательской деятельности

При кафедре действует научно-исследовательская лаборатория математического моделирования (НИЛММ), где выполняются исследования по теме «Новые аппаратные средства интеллектуальной обработки изображений с использованием параллельной математики». Областью научного направления кафедры также являются «Основы теории и принципы построения модулярных нейрокомпьютеров высокой производительности и надежности» «Методы и алгоритмы нейроматематики для параллельной обработки данных», «Разработка математических моделей для исследования цифровой обработки сигналов, распознавания образов и речи».

Возможности для дополнительного обучения, научной, исследовательской деятельности

При кафедре действует научно-исследовательская лаборатория «Математического моделирования», где выполняются исследования по теме «Новые аппаратные средства интеллектуальной обработки изображений с использованием параллельной математики». Областью научного направления кафедры также являются «Основы теории и принципы построения модулярных нейрокомпьютеров высокой производительности и надежности» «Методы и алгоритмы нейроматематики для параллельной обработки данных», «Разработка математических моделей для исследования цифровой обработки сигналов, распознавания образов и речи».

В структуре кафедры (образовательные центры, учебные студии и т.д.):  

• Научно-образовательный центр математических моделей и методов теоретико-числовых систем

Необходимые для обучения веб-ресурсы

• elibrary.ru – научная электронная библиотека eLIBRARY.RU;
• lanbook.com – издательство «Лань», электронно-библиотечная система;
• www.biblioclub.ru – электронно-библиотечная система «Университетская библиотека онлайн»;
• http://irinapolina.wix.com/ncfu-pmi-neuro – Сайт научной школы «Нейроматематика, модулярные нейрокомпьютеры и высокопроизводительные вычисления»;
• https://pythontutor.ru/- Питонтьютор, бесплатный курс по программированию с нуля.
• http://www.c-cpp.ru/books/yazyk-s – Программирование на C и C++