Магистерская программа «Инфохимия / Infochemistry»
Infochemistry | ITMOПервая и единственная в России программа подготовки магистров с углубленными знаниями химии, биологии, математики и компьютерных технологий. Да-да, и это мы о магистерской программе «Инфохимия».
Мы обучаем через востребованные за рубежом научные исследования и междисциплинарные проекты для реальных производств.
Подать документы можно через личный кабинет абитуриента: https://abit.itmo.ru/program/16122
Две трети магистрантов уже на первом году обучения проводят в зарубежных научных центрах от 3 месяцев до полутора лет. Мы сотрудничаем с крупными вузами в США, Сингапуре, Германии, Израиле, Китае и не только:
• Гарвардский университет
• Национальный университет Сингапура
• Хуачжунский университет науки и технологий
• Университет Страсбурга
• Институт Макса Планка
• Технический университет Дрездена
• Научный институт Вейцмана
• Институт разделительной химии в Маркуле
Количество мест в 2024 году:
Бюджетных – 32
Целевых – 4
Контрактных – 5
Язык обучения: английский
Форма обучения: очная с применением дистанционных технологий, 2 года
Полученный в магистратуре скилл-сет позволит построить карьеру как в академической среде, так и работать в R&D-департаментах крупных производственных компаний, фармацевтических, медицинских и пищевых предприятий.
• Молекулярная химия
• Нейросети
• Робототехника
• Программирование клеток
• Машинное обучение
• Компьютерное моделирование химических систем
• Биотехнология
• Умные материалы
• Обработка больших данных
• Биомиметика
• Мягкая материя
• Хемометрика
• DFT-вычисления
• Электрохимия
• Гидрогели
• Нейроморфы
• ДНК-наномашины для биомедицины
• Теория информации и самоорганизации
Выпускники становятся химиками, программистами, инженерами, учеными-исследователями, преподавателями, предпринимателями.
Спектр профессий
• разработка и внедрение инновационных технологий и продуктов на предприятиях
• контроль качества продукции и процессов
• цифровизация химических технологий
• роботизация химических технологий
• научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки
• научные и практические исследования в различных лабораториях
• создание и запуск собственных проектов
• преподавание химии или информатики по программам среднего и высшего образования
Студенты также находят себя в самых перспективных областях науки и техники, в том числе на рынках:
Нейронет
• специалисты по нейротехнологиям для обеспечения коммуникации «человек-машина»
• разработчики носимых устройств на основе искусственного интеллекта
Хелснет
• разработчики персонализированных трекеров химических и биологических реакций для профилактики и лечения различных заболеваний
• специалисты по обработке и анализу больших медицинских данных с помощью машинного обучения
Фуднет
• специалист по интеграции наукоемких технологий (роботизация и IT) в сегментах Агротех и Фудтех
Технет
• цифровой проектировщик производственных технологий
• специалист по суперкомпьютерному инжинирингу
• специалист по созданию новых композиционных материалов
• специалист по созданию и внедрению «умных» сенсоров и инструментов управления в производственное оборудование
• специалист по Big Data анализу
Организации, в которых работают наши выпускники
• Газпромнефть
• СИБУР Холдинг
• Группа компаний «NT-MDT» (Molecular Devices and Tools for Nanotechnology)
• Solopharm (ООО «Гротекс»)
• BIOCAD
• Группа компаний «Галактика»
Магистрантов сразу подключают в проекты по разработке новых систем диагностики, адаптивных био- и мультифункциональных материалов.
Дисциплины
Обязательные дисциплины
- Инфохимия / Infochemistry
Формирование междисциплинарного подхода к рассмотрению химических систем, получение компетенций по применению компьютерных технологий для моделирования и предсказания сложных химических и биологических систем.
2. Методология научных исследований / Research methods
Ознакомление с теорией и практикой основных физико-химических методов анализа, таких как методы спектроскопии, микроскопии, электрохимии для ведения научно-исследовательских проектов на всех стадиях.
3. Вычислительные методы в химии / Computational Methods in Chemistry
Применение методов квантовой химии в области органической химии, материаловедения и катализа. Предсказание направления протекания реакций, кинетики реакций, каталитической способности веществ.
4. Биоматериалы / Biomaterials
Ознакомление с современными функциональными биосовместимыми материалами нового поколения, методами их синтеза и анализа.
И целый ряд дисциплин, которые вы можете выбрать сами, исходя из того, что вам больше нравится, и что вы хотели бы изучить:
5. Хемометрика / Chemometrics
Приобретение знаний и навыков в области статистической обработки больших данных, полученных при применении мультимодальных методов анализа и мультисенсорных портативных систем анализа.
6. Структурированная и динамическая мягкая материя / Structured and dynamic soft matter
Получение знаний о формировании и конфигурации жидких кристаллов и навыков разработки оптических, фотонных и механических элементов систем на их основе.
7. Сонохимия и фотохимические методы в химии / Sonochemical and Photochemical Methods in Chemistry
Получение знаний о влиянии акустических и электромагнитных волн на структуру вещества, его свойства. Приобретение навыков сонохимического синтеза материала и запуска фотохимических реакций.
8. Хемоинформатика / Chemoinformatics
Поиск количественных соотношений структура-свойство (QSAR) химических соединений. Разработка методов виртуального скрининга на их основе.
9. Искусственный интеллект и методы машинного обучения в химии / Artificial Intelligence and Machine Learning in Chemistry
Применение методов машинного обучения для обработки массивов больших данных, полученных при анализе химических сетей. Нейронные сети для обработки изображений. Нейронные сети для работы с химическими дескрипторами.
10. DFT метод и анализ больших данных / DFT Method and Big Data Analysis
Применение метода расчета по теории функционала плотности для накопления массива данных и дальнейшего применения этого массива для предсказания квантово-механических дескрипторов с применением методов машинного обучения.
11. Современные аспекты электрохимии / Modern Aspects of Electrochemistry
Изучение современных материалов для электродов, последние достижения в технологиях аккумулирования и хранения энергии, методы электрохимической конверсии и оптимизации энергетических процессов.
12. Современные аспекты органической химии / Modern Aspects of Organic Chemistry
Изучение тонких молекулярных взаимодействий и принципов реактивности, которые лежат в основе создания новых органических молекул, способных решать конкретные научные и технологические задачи, с упором на инновационные подходы и устойчивое развитие.
13. Трибоинформатика / Triboinformatics
Изучение современных подходов к сбору, обработке и анализу данных о трении, износе и смазке. Разработка новых материалов с оптимальными свойствами трения и износа, оптимизация смазочных материалов для повышения эффективности и продолжительности работы механизмов.
14. Алгоритмы и структуры данных / Algorithms and Data Structures
Изучение основных алгоритмов и структур данных, их анализ и применение для эффективного решения компьютерных задач.
15. Программирование и машинное обучение в квантово-химических расчетах / Programming and Machine Learning in Quantum Chemical Calculations
Изучение применения программирования и машинного обучения для оптимизации и автоматизации квантово-химических расчетов, включая разработку алгоритмов для предсказания молекулярных свойств и реакционной способности.
16. Введение в Python / Introduction in Python
Основы программирования на Python, включая синтаксис, структуры данных и базовые алгоритмы.
17. Моделирование химических и биологических систем / Modeling of Chemical and Biological Systems
Изучение методов квантовой химии, молекулярной динамики и докинга, которые позволяют моделировать молекулярные взаимодействия, реакционные механизмы и биологические процессы на атомарном и молекулярном уровнях.
