Data in Education Seminar/28 02 2024

Описание события	Цифровые решения в точных и естественных науках - Антон Олегович Чугунов, старший научный сотрудник ИБХ, кандидат физико-математических наук, основатель научно-популярного сайта «Биомолекула» - «Нейросетевое шаманство: как ИИ предсказывает 3D-структуру белков и открывает двери белкового дизайна» Илья Владимирович Воротынцев, доктор технических наук, профессор, и.о. ректора ФГБОУ ВО «Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева»: «Страх и ненависть к виртуальному эксперименту»
Тип события	Семинар
Начало	2024-02-28T16:00:40.000Z
Окончание	2024-02-28T17:30:40.000Z
color	lime
Адрес события	http://digida.mgpu.ru/index.php/Data in Education Seminar/28 02 2024
Видео запись события	https://www.youtube.com/watch?v=0dJpAS0IdDo
Среды и средства, которые использовались в рамках события	NetLogo, R, RAWGraphs, WolframAlpha
Формируемые в рамках события компетенции
Область знаний	NetSci, Математика, Химия, Биология, Информатика, Образование, Большие данные
Местоположение	55° 48' 22.89" N, 37° 36' 58.69" E
Формат реализации
Карта	Идёт загрузка карты… {"minzoom":false,"maxzoom":false,"mappingservice":"leaflet","width":"auto","height":"300px","centre":false,"title":"","label":"","icon":"","lines":[],"polygons":[],"circles":[],"rectangles":[],"copycoords":false,"static":false,"zoom":10,"defzoom":14,"layers":["OpenStreetMap"],"image layers":[],"overlays":[],"resizable":false,"fullscreen":false,"scrollwheelzoom":true,"cluster":false,"clustermaxzoom":20,"clusterzoomonclick":true,"clustermaxradius":80,"clusterspiderfy":true,"geojson":"","clicktarget":"","imageLayers":[],"locations":[{"text":"","title":"","link":"","lat":55.806358581746,"lon":37.616303271349,"icon":""}],"imageoverlays":null}

Семинар "Цифровые решения в точных и естественных науках / сетевая наука в библиотеке и на футбольном поле"

для сотрудников института естествознания и спортивных технологий и института цифрового образования

https://www.youtube.com/watch?v=0dJpAS0IdDo

Введение

Lê Nguyên Hoang, как помним, рассказывал, что когда он только начинал играть в футбол в университетской команде, то они в начале играли так плохо, что им даже не удавалось в игре ударить по мячу. Потом они стали играть получше и постепенно стали по мячу всё-таки ударять и даже потом стали иногда выигрывать. А когда он попал на научное поле, то картина вокруг была очень похожей - тут тоже никто ему мячика не давал, никто статьи его не принимал и вместе с ним статьи не писал и только постепенно он включился в эту игровую практику. Это хорошая метафора и мы можем использовать её в ходе семинара, чтобы понять общие свойства совместной командной деятельности.

Можно утверждать, что сетевая наука NetWork Science активно использует данные и из научных библиотек и с игровых полей, чтобы делать общие заключения и выстраивать обобщающие модели. Примером такой модели может служить модель TeamsAssembly, которая описывает влияние нескольких параметров на то, как образуются коллективы соавторов. Второе свойство, которое объединяет науку, образование и футбол - развитие учебной аналитики, которая основывается на данных низкого уровня - не тех, кто сколько забил, на какую оценку сдал и какие статьи опубликовал, а на тех, записях с поля - где был, кому отдал пас и т.д.

«Нейросетевое шаманство: как ИИ предсказывает 3D-структуру белков и открывает двери белкового дизайна»

Материалы к выступлению - Как языковые модели покорили мир белков

• https://biomolecula.ru/articles/kak-iazykovye-modeli-pokorili-mir-belkov -

Вопрос про Foldit ?

Чудесные краудсорсинговые проекты, когда люди предлагают собственные решения и играют с трехмерными моделями белков.

Будут ли люди вытеснены из этих проектов?

• 

«Страх и ненависть к виртуальному эксперименту»

Книги

Книги про математику?

	Description	Launch year
A new kind of science	A New Kind of Science (Наука нового типа) — популярная, отмеченная многими наградами и вызывающая разногласия в оценках книга Стивена Вольфрама. Она содержит эмпирическое и систематическое обсуждение таких вычислительных систем, как клеточный автомат. Вольфрам называет эти системы простыми программами и утверждает, что научная философия и методы, применимые для изучения простых программ, также являются применимыми и в других областях науки. Основными положениями книги A New Kind of Science являются утверждение, что природу вычислений необходимо изучать экспериментально, а также утверждение, что результаты этих экспериментов имеют большое значение для понимания окружающего мира, который предполагается дискретным.	2002
An Introduction to Agent-Based Modeling: Modeling Natural, Social, and Engineered Complex Systems with NetLogo	Введение в моделирование систем при помощи языка NetLogo (от создателя языка) - использование NetLogo в естественно-научном, инженерном и общественном образовании	2015
Computer Science with Snap! by Examples	Описание структур данных и алгоритмов, которые можно исследовать в среде Snap!	2022
Growing Artificial Societies: Social Science From the Bottom Up (Complex Adaptive Systems)	Первая книга о выращивании искусственных сообществ. В книге представлена модель Sugarscape - простое искусственное общество, в котором агенты живут на двухмерной сетке и взаимодействуют друг с другом на основе правил, регулирующих передвижение, размножение и торговлю. Модель Sugarscape служит основой для изучения различных социальных явлений, таких как возникновение распределения богатства, передача культуры, сотрудничество и конфликты.	1996
Mindstorms	Mindstorms: Children, Computers, And Powerful Ideas - .. через бездну, разделяющую естественнонаучную, техническую культуру с культурой гуманитарной, необходимо перекинуть мост. И я думаю, что главным в конструкции такого моста может стать задача, как придать компьютерную форму плодотворным идеям, одинаково важным как поэту, так и инженеру. В моем понимании компьютер действует как переходный объект по установлению связей, которые в конечном счете оказываются связями между одной личностью и другой. Существуют матофобы, т. е. люди, не признающие математики, с очень развитой координацией движений собственного тела, и есть матофилы, т. е. люди, увлеченные математикой, никогда не вспоминающие о сенсомоторном происхождении своих математических знаний. Черепашка навела мост. Она стала посредником, объединившим в себе элементы геометрии тела с формальной геометрией. Осмысление жонглирования как структурного программирования помогло навести мосты между теми, у кого прекрасно развито матетическое чувство физических навыков, и теми, кто знает, как должна быть организована задача по написанию исторического эссе. Жонглирование и написание эссе, если смотреть на конечный результат, мало чем похожи друг на друга. Но процесс овладения обоими навыками во многом совпадает.	1980
Turtle Geometry: The Computer as a Medium for Exploring Mathematics	Одна из первых книг посвящённых использованию компьютеров в обучении математике. Она была опубликована в 1981 году и стала Книга описывает использование черепахи - графического объекта, который движется по экрану компьютера - для исследования геометрии и математических концепций. Авторы предлагают использовать черепаху для создания графических изображений, которые могут помочь студентам лучше понять математические концепции. Книга стала классикой в области обучения математике с использованием компьютеров и продолжает быть популярной среди преподавателей и учащихся по всему миру. Turtle Geometry presented a computational approach to geometry which has been cited as "the first step in a revolutionary change in the entire teaching/learning process."	1981
Turtles, termites, and traffic jams: explorations in massively parallel microworld	Книга "Черепахи, термиты и дорожные пробки: исследования в микромире массово-параллельных вычислений" Децентрализованный подход к феноменам окружающего мира - на основе использования микромира с тысячами черепашек	1997
What Is ChatGPT Doing ... and Why Does It Work?	Книга, в которой Вольфрам разбирает возможности генеративного искусственного интеллекта	2023
Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R	Описана широкая совокупность методов построения статистических моделей классификации и регрессии для откликов, измеренных в альтернативной, категориальной и метрической шкалах. Подробно рассматриваются деревья решений, машины опорных векторов с различными разделяющими поверхностями, нелинейные формы дискриминантного анализа, искусственные нейронные сети и т.д.	2017

Модели

• Team Assembly (model)

Литература

1. Oldham, M., Crooks, A.T., 2019. Drafting Agent-Based Modeling Into Basketball Analytics, in: 2019 Spring Simulation Conference (SpringSim). Presented at the 2019 Spring Simulation Conference (SpringSim), pp. 1–12. https://doi.org/10.23919/SpringSim.2019.8732893