Erfolgsstrategien für Computational Researcher: Die Lösung der technischen Herausforderungen

07 November, 2023
Computergestützte Forschung Aufnahme Forschungsplattform

Datum: 7. November 2023
Uhrzeit: 12.00 Uhr MEZ
Dauer: 1 Stunde

Nehmen Sie an einem Webinar von Dr. Nikita Kazeev, Forschungsstipendiat an der National University of Singapore, teil, in dem es um die Lösung technischer Herausforderungen in der rechnergestützten Forschung geht. Er gehört zum Forscherteam des Nobelpreisträgers Prof. Konstantin Novoselov und verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Durchführung von Computerforschungsprojekten, von Skizzen in einem Notizbuch bis hin zur Verarbeitung von Terabytes von Daten am CERN.

In diesem Webinar werden wir uns mit den Erfolgsstrategien befassen, die Sie bei der Durchführung rechnergestützter Forschungsprojekte anwenden können. Sehr oft entwickelt sich ein rechnergestütztes Forschungsprojekt zu einem Softwareentwicklungsprojekt. Die jüngste Arbeit des Forscherteams unter der Leitung von Prof. Novoselov ist ein aktuelles Beispiel dafür. Die Kernidee des Papiers wurde in etwa einer Woche entwickelt und getestet. In den verbleibenden 1,5 Jahren wurde der Code für die Datengenerierung geschrieben, der Code für die Datenverarbeitung geschrieben, der Code für die Implementierung von Baselines geschrieben, der Code für die Suche nach Hyperparametern geschrieben, Probleme mit der Datenspeicherung gelöst und dann auf mehreren verschiedenen HPC-Plattformen ausgeführt, debuggt und erneut ausgeführt.

Nehmen Sie an diesem Webinar teil, um einen Einblick in die Strategien für eine schnellere und weniger arbeitsaufwändige rechnergestützte Forschung zu erhalten. Lernen Sie, wie Sie die technischen Herausforderungen angehen können, gefolgt von einem interessanten Beispiel aus einem realen Projekt auf der Constructor Forschungsplattform.

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Höhepunkte des Webinars:
Effective strategies for computational research: Finding the optimal computational resources to run your code and choosing the right data management tools for your project.
Streamlining reproducibility of research: How to make a project easily reproducible by other researchers.
Concrete achievements of Machine Learning that are transforming natural science
Technology and tools: Demo of the Constructor Research Platform.
Q&A session: Participants will have the opportunity to ask questions throughout the presentation and seek clarification on any of the discussed topics.
Moderator
Daria Kublikova
Daria Kublikova
Senior Produktmanager

Daria ist Senior Product Manager bei Constructor Technology und arbeitet an der Entwicklung der Forschungsplattform. Sie ist Physikerin mit einem Hintergrund in Quanteninformationstechnologie und Quantensimulationsforschung, sie bringt Expertise sowohl in theoretischen als auch in angewandten Aspekten der Wissenschaft mit. Daria hat außerdem einen Master-Abschluss in Informatik von der National University of Singapore.

Speaker
Nikita Kazeev
Dr. Nikita Kazeev
Forschungsstipendiat an der NUS

Dr. Nikita Kazeev ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der National University of Singapore. Er gehört zum Forscherteam des Nobelpreisträgers Prof. Konstantin Novoselov und verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Durchführung von Computerforschungsprojekten, von Skizzen in einem Notizbuch bis zur Verarbeitung von Terabytes an Daten am CERN.

Wer sollte teilnehmen:
Computational Researchers & Scientists: Professionals and students involved in computational studies seeking to streamline their research processes and overcome technical challenges.
Software Engineers in Academia: Those who often collaborate with research teams and need to understand the complexities and unique demands of computational research projects.
High-Performance Computing (HPC) Specialists: Individuals specializing in HPC who want to gain insights into best practices for running large-scale computational research projects on multiple platforms.
Project Managers & Research Coordinators: Professionals who oversee research projects and want to understand the intricacies of computational projects, ensuring efficient and timely completion.
Postgraduate Students & Early Career Researchers: Those starting their careers in computational research fields who wish to gain insights and best practices from experienced professionals in the domain.