Институтът по информационни и комуникационни технологии към Българската академия на науките - (ИИКТ-БАН) е създаден на 01.07.2010 г. с решение ОС на БАН, като правоприемник на Институт по паралелна обработка на информацията (ИПОИ), Институт по информационни технологии (ИИТ) и Институт по компютърни и комуникационни системи (ИККС).
Институтът по информационни и комуникационни технологии развива следните тематични направления:
* Компютърни мрежи и архитектури
* Паралелни алгоритми
* Научни пресмятания
* Математически методи за обработка на сензорна информация
* Лингвистично моделиране
* Информационни технологии в сигурността
* Грид-технологии и приложения
* Технологии за обработка и управление на знания
* Оптимизация и вземане на решения
* Обработка на сигнали и разпознаване на образи
* Информационни процеси и системи
* Интелигентни системи
* Вградени интелигентни технологии
* Комуникационни системи и услуги
* Йерархични системи
ИНФОРМАЦИЯ ЗА СТАЖА
Брой стажанти: няма ограничения
Курс: 3 или 4 курс на обучение
Период на стажа: 3 седмици по 5 работни дни (120 часа)
Начало на стажа: 09 юли 2012 г.
Начин за кандидатстване: Копие от студентска справка за положени изпити, автобиография и мотивационно писмо.
Адрес за подаване: Кариерния център на ФМИ-СУ.
След провеждането на стажа менторът ще подготви доклад с оценка за работата на стажанта, който да послужи за признаване на кредитите и получаване на оценка по изборната дисциплина „Стаж по информатика” във ФМИ-СУ. По време на стажа стажантът няма да получава заплащане. Обявените позиции са с гъвкаво време за провеждане на консултациите и менторството.
Теми и изисквания към кандидатите:
1. Тема на стажа: „Oблачни пресмятания – инсталации, тестове и научни приложения”
Ръководител по темата – ментор: доц. Е. Атанасов, http://gta.grid.bas.bg/index.php/bg/2011-11-22-07-35-33
Предварителни изисквания:
Необходими са познания по поне един от следните езици за програмиране – C/C++, Java, Python. Предимство е познаването на GNU/Linux операционна система и приложения
Допълнителна информация:
В рамките на Европейската грид инфраструктура (EGI), където българското участие се координира от Института по информационни и комуникационни технологии към БАН в рамките на проект EGI-InSPIRE, все повече се налагат идеите за виртуализация и включване на облачни услуги като възможност за използване от научните приложения. Институтът разполага със значителен ресурс от над 600 CPU ядра, свързани с Инфинибанд на скорост 20Gbps, сървъри с графични карти NVIDIA M2090, 96 TB дискова памет. По време на стажа студентите ще участват в работата по тестване и инсталиране на софтуер за предоставяне и мониторинг на облачни услуги върху хардуера в ИИКТ-БАН и разработка на помощни приложни програми, които да го използват.
2. Тема на стажа: „Компютърно моделиране и приложения върху българския суперкомпютър IBM Blue Gene/P на задачи за пренос на замърсители във въздуха”
Ръководител по темата – ментор: доц. д-р Красимир Георгиев http://parallel.bas.bg/~georgiev/index_BG.html
Предварителни изисквания - необходими познания и практически умения: основни познания по числени методи и програмиране на Fortran и/или C/C++
3. Тема на стажа: „Компютърно моделиране и приложения върху българския суперкомпютър IBM Blue Gene/P на задачи за симулация на горски и полски пожари”
Ръководител по темата – ментор: доц. д-р Красимир Георгиев, http://parallel.bas.bg/~georgiev/index_BG.html
Предварителни изисквания - необходими познания и практически умения: основни познания по числени методи и програмиране на Fortran и/или C/C++
4. Тема на стажа: Евристични Методи за Оптимизационни Задачи. Възможности за Паралелна Реализация
Ръководител по темата - ментор: доц. Стефка Фиданова http://parallel.bas.bg/~stefka/
Предварителни изисквания: програмиране на език от високо ниво, познания по вероятности
Допълнителна информация: Евристичните методи са изчислителни методи за приближено решаване на оптимизационни задачи с голяма изчислителна сложност. Това са задачи идващи от реалния живот и индустрията. Повечето от тези методи са стохастични. Те са итеративни и се опитват на всяка стъпка да намират по-добри решения според предварително зададени критерии. Примери за задачи към които се прилагат метаевристични методи са: задачата за търговския пътник, задачата за разпределение на бюджет (задача за раницата), обхождане на клиенти, съставяне на разписание, разпределение на операции по машини, изграждане на мрежи от сензори и др. Тези методи са широко използвани при задачи за вземане на решение и при управление на процеси в реално време. Те са алтернатива при решаване на сложни оптимизационни задачи, за които традиционните числени методи са неприложими.
Стажът ще се състои в запознаване с най-популярните метаевристични методи, съставяне на алгоритъм и програма за решаването на конкретна задача с метаевристични методи. Обсъждане на възможностите за разпаралеляване на съставените алгоритми.
5. Тема на стажа: Автоматична текстообработка на болнични записи на диабетици
Ръководител по темата – ментор:
• проф. дмн Галя Ангелова, http://www.lml.bas.bg/~galia/
• докторант Ивелина Николова, http://www.lml.bas.bg/~iva/
Предварителни изисквания - необходими познания и практически умения: Владеене на поне един от езиците Java, Python, Perl, C
Допълнителна информация за съществото на работата: На стажанта ще бъдат предоставени
• учебни данни за лингвистични шаблони на изрази и
• текстове на записи.
6. Тема на стажа: Уеб услуги за езикови обработки на български текстове
Ръководител по темата – ментор:
• доцент Кирил Симов, http://www.bultreebank.org/kivs/
• доцент Петя Осенова, http://www.bultreebank.org/petya/
Предварителни изисквания - необходими познания и практически умения:
Java, XML, XPath, HTML
Допълнителна информация за съществото на работата:
Изграждане на последователности от обработващи модули за автоматичен анализ на български текстове и тяхното използване като уеб услуги.
7. Тема на стажа: "Методи Монте Карло за интеграли и интегрални уравнения. Паралелни версии"
Ръководител по темата - ментор: - гл. ас. д-р Райна Георгиева, http://parallel.bas.bg/~rayna/BG/index_bg.htm
Предварителни изисквания: - преминати успешно курсове по вероятности и числени методи, програмиране на език от високо ниво.
Допълнителна информация за съществото на работата.
Методите Монте Карло са методи за приближено пресмятане на решението на задачи от изчислителната математика чрез използване на случайни процеси, като параметрите на съответния процес съвпадат с решението на задачата. Методът може да гарантира, че грешката при приближеното пресмятане на неизвестната величина е по-малка от зададена стойност с определена вероятност. Много приложения в областта на атомната и изчислителната физика, разпространението на светлината, финансовата математика, квантовата химия, статистическата механика се свеждат до многомерно числено интегриране, което е едно от основните приложения на методите Монте Карло. В редица задачи стохастичните методи от тип Монте Карло са единственият възможен подход за получаване на приближено решение в реално време.
Стажът включва въведение в теорията на методите Монте Карло и подготовка на последователни и паралелни програмни реализации на някои алгоритми Монте Карло за конкретна задача/и. Въведението съдържа:
концепция на методите Монте Карло;
вероятностна грешка, изчислителна сложност на алгоритми Монте Карло;
- основни задачи (числено интегриране, пресмятане на линеен функционал от решението на интегрално уравнение, диференциално уравнение или система от линейни алгебрични уравнения);
основни алгоритми (обикновен алгоритъм Монте Карло, алгоритми за намаляване на дисперсията, алгоритми с повишена скорост на сходимост);
основни подходи за реализация на паралелни версии на алгоритми Монте Карло;
приложения (анализ на чувствителността на математически модел).
На всеки от стажантите ще бъде поставена конкретна задача за приближено пресмятане с методи Монте Карло. Тя ще се състои в теоретично изследване (конструиране на съответната случайна величина, анализ на грешката и изчислителната сложност) и експериментално изследване (програмна реализация на съответния алгоритъм Монте Карло на програмен език по избор) на полученото приближение.
Литература:
I. T. Dimov, Monte Carlo Methods for Applied Scientists, World Scientific, New Jersey, London, Singapore, ISBN-13 978-981-02-2329-8, ISBN-10 981-02-2329-3, 2008, 291 p.
M. Kalos, P. Whitlock, Monte Carlo Methods, Second edition, Wiley-VCH, Berlin, ISBN-10: 3-527-40760-X, ISBN-13: 978-3-527-40760-6, 2008, 203 p.
8. Тема на стажа – Числени методи за нелинейни системи от диференциални уравнения.
Съществуват различни числени методи за решаване на нелинейини системи от диференциални уравнения. Предлагам две задачи:
1. Дискретизиране на системата диференциални уравнения чрез метод на хармониките (решението се представя в ред на Фурие). Решаване на алгебричната система уравнения с метода на продълженията (базиран на метода на Нютон).
2. Комбиниране на shooting метода с метода на продълженията. Shooting метода намира решението чрез „директно интегриране” (може да използва методи на Рунге-Кута или Нюмарк) и се използва за коректор в метода на продълвенията.
Ръководител по темата - ментор: ас. Станислав Стойков, stoykov {at} parallel.bas.bg
Предварителни изисквания - необходими познания и практически умения.
Англииски език, умения по програмиране (език по избор: C/C++, Fortran, Matlab или други)
Допълнителна информация за съществото на работата:
С помощта на диферанциални уравнения могат да се моделират механични системи. Често тези уравнения се опростяват като се решава само линейната част. Линейната система уравнения е валидна за решения с малки амплитуди и може да се използва като първа апроксимация на решението.
Пренебрегванато на нелинейните членове,обаче, води до съществени грешки. Нелинеността може драстично да промени динамичното поведение на системата, в резултат на която е възможно съществуването на повече от едно решение, промяна на устойчивостта на решението, както и появата на хаотични движения.
Целта на стажа е, студентът да се запознае със методите за решаване на системи от нелинейни дифернциални уравнения. Да напише програма за решаване на такава ситема и да изследва решенията. Да намери точки на бифуркация и да проследи вторичните клонове.
9. Тема на стажа: Изкуствени невронни мрежи за прогнозиране на времеви редове.
Ръководител по темата - Ментор: инж. Тодор Димитров Балабанов
todorb {at} iinf.bas.bg ( http://tdb.hit.bg/ )
Предварителни изисквания: Средна оценка от изпитите по висша математика над 5.00.
10. Тема на стажа: Обучение на изкуствени невронни мрежи в разпределена среда с платформата BOINC.
Ръководител по темата - Ментор: инж. Тодор Димитров Балабанов
todorb {at} iinf.bas.bg ( http://tdb.hit.bg/ )
Предварителни изисквания: Средна оценка от изпитите по висша математика над 4.50. Оценка над 5.00 от изпит по С/С++. Оценка над 4.00 от изпит по Линукс.
Във всяка от предложените две теми с ментор инж. Тодор Димитров Балабанов, студентите ще работят по реално съществуващи проекти с отворен код, публично достъпни в хранилището на SourceForge Net. В процеса на работа, студентите ще придобият знания и умения за създаването, обучението и използването на изкуствени невронни мрежи. Също така ще се запознаят с приложението на генетичните алгоритми за оптимизационни задачи в многомерни пространства. В някои от темите се набляга над технологичните особености за пресмятане в разпределена среда или използването на мобилни устройства с операционните системи Android и iOS.