Инфохимия: магистратура в вузах Санкт-Петербурга

В рамках обучения акцент делается на интеграцию химических процессов и систем управления качеством, что позволяет выпускникам эффективно управлять производственными процессами и обеспечивать высокие стандарты качества продукции.

Студенты получают навыки анализа и оптимизации химических производств, а также осваивают передовые технологии, способствующие повышению эффективности и устойчивости процессов. Программа также включает изучение аспектов проектирования и эксплуатации промышленного оборудования, что обеспечивает создание инновационных решений для реальных производственных задач.

С помощью методов машинного обучения, обработки больших данных и компьютерного моделирования выпускники смогут предсказывать сложные химические и биологические системы. Инфохимия помогает создавать и программировать новые адаптивные материалы, тест-системы, цифровых двойников, автономных промышленных роботов и лабораторных ассистентов, гибкую электронику, искусственную кожу, умную одежду, функциональные продукты питания и многое другое.

Во время обучения углубленно изучат: химию, биотехнологию, компьютерные технологии, математику и информатику. А также смогут выбрать набор курсов по современной химии и смежным областям знаний, таким как хемоинформатика, хемометрика, трибоинформатика и хемотроника. С первого дня обучения магистранты подключатся к проектам партнеров программы – исследовательских организаций и промышленных компаний.

Профессиональные дисциплины:

• Создание технологического бизнеса / High Tech Business Creation
• Креативные технологии
• Основы концептуального мышления / Introduction to Conceptual Thinking
• Иностранный язык
• Прикладной искусственный интеллект
• Первичная обработка данных и Элементы статистики / Data Preprocessing and Elements of Statistics
• Введение в МО (инструменты) и методы ПИИ / Introduction to Machine Learning (tools) and Applied Artificial Intelligence in Science and Business
• Хранение больших данных и Введение в МО (Python) / Big Data: Storage Technologies and Introduction to Machine Learning (Python)
• Продвинутое МО (Python) и Обработка изображений / Advanced Machine Learning (Python) and Image Processing
• Переговоры, управление конфликтом и техники влияния / Negotiations, Influence and Conflict Management
• Основы организации международных научных исследований / International Research Management Essentials
• Управление карьерой / Career Management
• Жизнь в науке: путеводитель молодого исследователя (продвинутый уровень) / Life in Science - Guide for Young Researchers (advanced level)
• Инфохимия / Infochemistry
• Методология научных исследований / Research Methods
• Вычислительные методы в химии / Computational Methods in Chemistry
• Биоматериалы / Biomaterials
• Хемометрика / Chemometrics.

Дисциплины по выбору:

• Структурированная и динамическая мягкая материя / Structured and Dynamic Soft Matte
• Сонохимия и фотохимические методы в химии / Sonochemical and Photochemical Methods in Chemistry
• Коллективные явления в физико-химических системах / Collective Phenomena in Physicochemical Systems
• Трибоинформатика / Triboinformatics
• Химический компьютер и описание осциллирующих реакций / Chemical Computer and Description of Oscillating Reactions
• Методы машинного обучения в химии / Machine Learning in Chemistry
• Информация и самоорганизация / Information and Self-Organization
• Искусственный интеллект в химии и промышленности / Artificial Intelligence in Chemistry
• ДНК-наномашины и химические каскады / DNA-nanomachines and Chemical Cascades
• Автокатализ / Autocatalysis 
• Методы молекулярной динамики и математический анализ реакционно-диффузионных систем / Molecular Dynamics Methods and Mathematical Analysis of Reaction-diffusion Systems
• Синтетическая биология и хемоинформатика / Synthetic biology and Chemoinformatics
• DFT метод и анализ больших данных / DFT Method and Big Data Analysis.