федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева»

Свежие новости

События

Дмитрий Чемоданов: "Выбрал науку, чтобы изменить жизнь людей"

Дмитрий Чемоданов: "Выбрал науку, чтобы изменить жизнь людей"

Самарский университет

Выпускник Самарского университета защитил степень PhD в Америке

Полет (газета) международное сотрудничество Наука Образование PhD бортжурнал Сухов Андрей кафедра суперкомпьютеров и общей информатики
26.06.2019 2019-06-26
Выпускник Самарского университета Дмитрий Чемоданов недавно принял участие в торжественной церемонии вручения мантий PhD в Университете Миссури — Колумбия, США. Эта церемония подводила итог пятилетней научно-исследовательской работы и вот результат — PhD in Computer Science. Говорят, что в США специалистов со степенью PhD всего 2%. О церемонии, науке, планах Дмитрий рассказал в интервью газете "Полет". 
 
Дмитрий, как вы оказались в аспирантуре американского вуза? Как появилась цель получить еще одну ступень образования?
— В Самарском университете у нас была специфическая программа — прикладная математика и физика. Помимо этого нам давали и информатику. Большинство уходило работать программистами. Все шло к тому, что я повторю общий путь, но в магистратуре занялся научно-исследовательской работой. Это обязательное условие. Я выбрал направление по компьютерным сетям. Закончив магистратуру и проработав к тому времени два года в компании NetCracker, я понял, что мне это не интересно. Хотел пойти в науку. Хотел решать интересные проблемы, а не заниматься рутиной. От моего преподавателя, профессора Андрея Сухова слышал рассказы о выпускнике, который поступил в аспирантуру за границей. Помимо учебы и работы я начал подтягивать английский. И оканчивая магистратуру, я уже получил подтверждение, что зачислен в аспирантуру университета Миссури.
— Кто был вашим научным руководителем здесь и в Америке?
— В СГАУ (ныне Самарский университет) — Андрей Михайлович Сухов. В Миссури — профессор Прасад Калям (Prof. Prasad Calyam). Прасад — один из основателей парадигмы Quality of Experience. Создал популярный протокол для оценки качества видеоконференций­ H.323. Долгое время сотрудничал с крупными ИТ­фирмами такими, как VMWare для улучшения качества сервиса предоставления виртуального рабочего стола/виртуального компьютера (virtual desktop/machine).
— О чем была ваша выпускная работа?
— Основная часть работы была представлена в апреле на флагманской IEEE конференции по компьютерным сетям (INFOCOM) во Франции (всего было принято 288 работ из 1480). Тема доклада: "Отказоустойчивое оркестрирование цепочек функций" (Reliable Service Chain Orchestration for Scalable Data-Intensive Computing at Infrastructure Edges). Конечно, докторская работа значительно сложнее, чем работа магистра. Если рассказать о теме в двух словах, то это предоставление ресурсов инфраструктур для определенных классов алгоритмов, работающих с географически-распределенными данными. Например, алгоритмы распознавания лиц (для идентификации пропавших людей или мгновенного нахождения медицинской информации о пациентах при их эвакуации с мест катастроф) или алгоритмы моделирования 3D­сцен с использованием обычных фотографий и видео. Подобные вещи требуют большой вычислительной мощности, которая часто может быть недоступна в месте сбора данных.
— В какой области были проведены основные исследования? Диссертация — это результат работы в группе этого профессора? Каков ваш личный вклад?
— Моя область — это облачные и распределенные вычисления, сетевая виртуализация и программируемые сети, маршрутизация и сети peer-to-peer. Моя диссертация предлагает новые протоколы для улучшения подключения Internet of Things к краю инфраструктур в сложных условиях (высокая мобильность IoT, высокий процент отказа оборудования, например в условиях природных или техногенных катастроф), а также последующее масштабируемое вычисление в реальном времени на краю инфраструктур за счет оркестрирования цепочек (вычислительных) функций как использование пограничных (edge) так и облачных ресурсов (Cloud computing). Первая часть опубликована мной в Elsevier FGCS 2019, вторая (тоже мной) в IEEE TNSM 2018 и IEEE INFOCOM 2019. Общая концепция опубликована группой из двух лабораторий (Прасада и нашего коллеги занимающегося обработкой изображений) в IEEE TCSVT 2016.
 
— Если говорить о разнице в обучении в Америке и России, то что бы вы отметили?
— В Америке образование идет как сервис: хочешь учиться — учись, не хочешь — не учись. Все зависит от студента. Если ты сам не захотел разобраться в чем-то, никто заставлять тебя не будет. У преподавателей помимо лекций есть время для консультаций. Экзамены сдают два раза: в середине и в конце семестра. Это другая система.
В СГАУ мне нравился подход наших физиков. В тебя знания вкладывали, даже если ты в силу своей неопытности не понимал, зачем тебе это. Цель стояла научить. В Америке же (как и в большинстве российских вузов сегодня) преподаватели просто выдают материал.
Что мне понравилось в американской системе, так это самостоятельный выбор предметов для изучения (например, если тебе это нужно для твоих исследований) и накопительная оценка — оценивается работа в течение всего семестра (финальный экзамен лишь 15­30% от общей оценки). В России студент мог не ходить весь семестр и в конце получить хорошую оценку, если подготовился (ну или списал).
— Как проходила церемония награждения? Какие цвета у мантии?
— Научный руководитель — Прасад надел на меня капюшон, посвящая тем самым из аспиранта в статус ученого с научной степенью. Цвета капюшона мантии включают в себя цвета университета — золотой и черный. 
— Каковы дальнейшие планы?
— В ближайшее время — я остаюсь в Америке еще минимум на пару лет. Работаю над резюме, потом буду искать работу на должности профессора, и Россию рассматриваю как один из вариантов. В качестве дальнейшей занятости рассматриваю как индустрию, так и академию. Если попаду в крупную компанию (Amazon, Google, Facebook, Microsoft и др.), то хорошо. Не попаду — есть варианты развивать себя в науке, у меня есть несколько перспективных предложений от топовых американских университетов по Computer Science и национальных исследовательских лабораторий.
— Скажите, какие качества нужны, чтобы быть успешным и востребованным?
— Как мне кажется, есть два пограничных типа людей. Первые только создают, вторые только потребляют. Большинство же людей находятся где-то посередине. Если вам ближе второй тип, то мой совет — развивайтесь в том, что востребовано на рынке труда (например, программирование, Data Science, Machine Learning), чтобы больше зарабатывать и как результат иметь доступ к большему количеству материальных благ. Если же вам ближе первый тип и вы хотите делать новые научные открытия, писать музыку или рисовать картины, то это совершенно иной подход. Мой совет: развивайтесь в своей области и становитесь топовым профессионалом-экспертом, не обращая внимания на тренды и деньги. 
Беседовала Екатерина Иванушкина