Офіційна сторінка кафедри прикладної математики

6 червня запрошуємо на масштабний День F1 — День відкритих дверей кафедри прикладної математики — місця, де математика поєднується з IT, моделюванням і машинним навчанням.

Якщо ти закінчуєш школу, цікавишся сучасними технологіями, аналітикою даних і хочеш зрозуміти, як математика допомагає розв’язувати реальні задачі — ця зустріч саме для тебе.

На Дні F1 поговоримо про те, як дані допомагають ухвалювати рішення, як математичні моделі пояснюють складні процеси та чому машинне навчання сьогодні відкриває купу можливостей у різних сферах.

📆 Коли: 6 червня о 13:00
📍 Місце: корпус №15, КПІ ім. Ігоря Сікорського

📝 Посилання на форму реєстрації — у першому коментарі

На тебе чекає:
📌 знайомство з напрямами кафедри та тим, що вивчають студенти ПМА
📌 розмова про машинне навчання, моделювання, аналітику даних та інші сучасні IT-напрями;
📌 спілкування з викладачами та студентами;
📌 відповіді на питання про навчання, вступ, перспективи й майбутню кар’єру.

F1 — це про логіку, дані, технології та вміння бачити за цифрами реальні рішення.

Побачимось на ПМА! 🏃‍♀️🏃‍♂️

7 травня черговому на «Inside Talk: що шукають компанії в інженерах сьогодні» на території MacPaw AI Lab at Bilka Space студенти мали можливість послухати engineering manager'а у компанії Superhuman (ex-Grammarly), випускника нашої кафедри Романа Яворського.

Студенти змогли почути багато цікавої інформації стосовно тонкощів проходження співбесід та якостей, які компанії шукають у кандидатах.

Дуже вдячні спікеру та всім учасниками за активність до студентських ініціатив, адже навчання в університеті — це в першу чергу про спільноту.

13 квітня 2026 року троє студентів освітньо-наукової програми підготовки магістрів нашої кафедри — Данило Резник, Антон Пєшков та Арсеній Шапаренко — розпочали навчання в Bergische Universität Wuppertal (Університет Вупперталя, Німеччина) в рамках програми MATHS-DISC.

Отримавши право на участь у престижній програмі Erasmus Mundus Joint Master Degree, студенти обрали саме цей німецький університет як приймаючий заклад для свого другого навчального семестру, який триватиме до 30 липня.

Студенти провчаться свій другий семестр магістратури в BUW за спеціалізацією «Computer Simulation in Science». Їхня академічна програма зосереджена на інтенсивному вивченні передових обчислювальних методів та аналізу даних. Академічним куратором студентів у Вупперталі виступає професор Matthias Ehrhardt. Студенти діляться цілком позитивними враженнями від навчання, відзначаючи високий рівень викладання та цінність можливості навчатися у провідному зарубіжному університеті, повністю занурившись у європейський академічний простір.

Цей досвід наших магістрантів відбору 2025 року є не лише їхнім особистим досягненням, але й чудовим орієнтиром для наступників. Оскільки нещодавно успішно завершився відбір на 2026 рік, ми сподіваємося, що цей приклад стане потужною мотивацією для тих студентів, які вже незабаром розпочнуть свій власний шлях за програмою MATHS-DISC.

Бажаємо Данилу, Антону та Арсенію плідного навчання та успішного завершення семестру, а нашим майбутнім учасникам — наснаги та готовності до підкорення нових академічних вершин!

На фото: Matthias Ehrhardt та Арсеній Шапаренко

11 травня на засіданні Вченої ради КПІ ім. Ігоря Сікорського з рук ректора Анатолія Мельниченка Почесну грамоту отримав наш студент Андрій Білич.

Андрій проявив себе як активний учасник Тижня машинного навчання (ML Week 2026), про який ми писали раніше. Зокрема, Андрій продемонстрував високий рівень професійної підготовки та лідерських якостей, перемігши як у загальному командному заліку (міжуніверситетська команда під його керівництвом здобула перемогу в загальному голосуванні серед 23 команд-учасниць), так і в індивідуальному (був особисто відзначений генеральним партнером-спонсором тижня машинного навчання, компанією Simulmedia Inc. LLC спеціальним сертифікатом як один із найактивніших учасників).

Щиро зичимо Андрію Біличу дальших успіхів у професійній діяльності та розвитку, нових яскравих перемог, натхнення й енергії для реалізації найамбітніших ідей!

Перемога студентів кафедри на хакатоні EdTech Pulse: інтеграція AI в освітній процес ⚡

Практична цінність прикладної математики полягає в її адаптивності. Здатність будувати абстрактні моделі та оптимізувати складні процеси дозволяє нашим студентам розв'язувати нетривіальні задачі в будь-якій доменній області. Результати нещодавнього хакатону EdTech Pulse підтверджують високий рівень підготовки студентів нашої кафедри.

25 квітня відбувся хакатон, який об'єднав понад 50 учасників для розробки рішень на перетині технологій та освіти. Організаторами заходу виступили WINWIN EdTech Center of Excellence, Lift99 Kyiv та Abitly. Протягом усього процесу розробки учасників консультували ментори — технічні фахівці Abitly та експерти освітньої галузі.

Експертизу проєктів здійснювало журі, до складу якого увійшли представники:
- Міністерства освіти і науки України
- BUKI
- Mate Academy
- Angel One Fund
- WINWIN EdTech Center of Excellence
- Preply

Однією з команд-переможців стала команда, що повністю складається зі студентів кафедри ПМА — Миколи Бована, Нікіти Акава, Едуарда Сидоренка й Богдана Ткача — та нещодавнього випускника Романа Царука.

Студенти розробили рішення для інтеграції сучасних AI-технологій в освітній процес.
Головна проблема, яку вирішувала команда — недоступність штучного інтелекту для користувачів без навичок промптингу. Статистика показує, що близько 65% вчителів (особливо у віці 50+ років) уникають цих технологій через складнощі з формулюванням запитів та розумінням інтерфейсів.

Рішенням став Голосовий AI-помічник. Технічну архітектуру та логіку проєкту учасники описують так:

«Створення якісного промпту з нуля нагадує розв'язання задачі оптимізації з багатьма невідомими — користувач має сам підібрати правильні "ваги" (слова та контекст), щоб отримати бажаний результат. Для більшості викладачів шкіл ця задача виявляється надто складною.

Ми інвертували цей процес. Уявіть собі роботу з розумним компілятором. Ви задаєте високорівневу ідею голосом, а асистент під капотом збирає всі необхідні залежності (контекст), "компілює" їх через LLM і видає строго типізований результат у форматі JSON. Цей JSON автоматично рендериться у зручний UI, а аватар помічника озвучує результат. Жодного "страху чистого аркуша" — система сама веде користувача за руку.

Якщо викладач каже просто: "Зроби контрольну роботу з історії", наша система працює подібно до дерева рішень. Модель розуміє, яких параметрів бракує для повної генерації, і сама ініціює уточнювальні запити: "Для якого класу?", "Який формат?", "Яка складність?".»

Вітаємо студентів кафедри з перемогою та бажаємо подальших професійних здобутків 🎉

🔥 Перше місце на Всеукраїнському HeatTech Hackathon!

Нещодавно у КПІ ім. Ігоря Сікорського відбувся Всеукраїнський HeatTech Hackathon, організований Навчально-науковим інститутом атомної та теплової енергетики (НН ІАТЕ) КПІ спільно з Теплоенергетичним кластером України. У хакатоні взяли участь 20 команд із Києва, Харкова, Полтави, Львова та Кривого Рогу, які протягом двох днів працювали над проєктами з модернізації систем теплопостачання, децентралізації генерації та захисту критичної інфраструктури в умовах обстрілів і блекаутів.

Команда «Едельвейс», сформована переважно зі студентів нашої кафедри, здобула перемогу, представивши проєкт Heat Highway — метод діагностики теплових систем на основі нейронних мереж.

Рішення поєднує два рідко сумісних напрями: embedded-інженерію та машинне навчання. Команда спроєктувала мережу автономних сенсорів, що живляться від тепла самої труби (ефект Зеєбека), передають стиснуті FFT-спектри вібрації по LoRa, а серверний ML-пайплайн з per-sensor автоенкодерами детектує аномалії та локалізує місце прориву з точністю до ±5 метрів. На фіналі було продемонстровано працюючу демо-систему з симуляцією 60 датчиків, яка виявляє прорив за 37 секунд.

Склад команди-переможниці:
— Максим Сокольницький, капітан (ФПСПМ, ПМА, 2 курс магістратури)
— Валерія Баранівська (ФПСПМ, ПМА, 4 курс)
— Ілля Бондар (ФПСПМ, ПМА, 1 курс)
— Андрій Білич (ФПСПМ, ПМА, 4 курс)
— Руслана Бондар (ФЕЛ, КЕОА, 1 курс магістратури)
— Єгор Матіяш (Київська школа економіки, мікро- та наноелектроніка)

Варто відзначити міждисциплінарний характер команди: четверо учасників — студенти нашої кафедри, які забезпечили ML/DS-складову проєкту, а інженерну частину реалізували колеги з Факультету електроніки та KSE. Також приємно, що в команді представлені студенти від наймолодшого до найстаршого курсів.

Генеральні партнери хакатону: Ardenz, Євротехенерго, Viessmann.

Щиро вітаємо студентів із заслуженою перемогою та бажаємо подальших звершень на перетині data science та реальної інфраструктури!

#ПМА

Студент освітньо-наукової магістерської програми Данило Резник успішно завершив двомісячне наукове стажування за престижною програмою Global Connect Fellowship у Nanyang Technological University (NTU), Сінгапур.

Під керівництвом професора Лі-Лянь Ванга Данило працював над дослідженням на тему «Kolmogorov Representation: Constructions and Neural Networks». Робота була зосереджена на глибокому аналізі математичного фундаменту теореми Колмогорова-Арнольда та її сучасних модифікацій. На відміну від традиційного використання Kolmogorov-Arnold Networks, під час стажування було розглянуто ширший спектр конструктивних підходів до подання функцій.

Особливу наукову цінність проєкту склала спроба імплементації нейронної мережі на основі теореми Досса — шляхом заміни суми внутрішніх функцій на добуток в оригінальній формулі Колмогорова-Арнольда. Такий підхід дає змогу ефективніше вловлювати складні нелінійні взаємодії порівняно зі стандартними адитивними моделями. У ході дослідження було опрацьовано та відтворено результати низки наукових статей, що дало змогу детально проаналізувати їхні обмеження, а також вивчити можливості використання наявних методів для задач апроксимації функцій та відновлення зображень.

Незважаючи на стислі терміни, отримані результати підтверджують високий потенціал досліджуваних архітектур у точності наближення порівняно зі стандартними багатошаровими перцептронами та закладають підґрунтя для дальшого вирішення наявних теоретичних проблем. Протягом усього стажування Данило демонстрував високий рівень автономності, поєднуючи самостійну роботу над проєктом із регулярними науковими консультаціями з професором.

Цей досвід став важливим кроком у розвитку міжнародної наукової співпраці та поглибленні компетенцій у сфері математичних основ штучного інтелекту. Вітаємо Данила із завершенням стажування та бажаємо успіхів у подальшій роботі!