В российском вузе нейросеть поможет студентам с выбором научного руководителя
Информацию о потенциальных наставниках «зашили» в алгоритмы машинного обучения
В Балтийском федеральном университете им. И. Канта разработали систему, которая помогает студентам и аспирантам сэкономить время и подобрать подходящего научного руководителя.
Данные о потенциальных научных руководителях вуза поместили в алгоритмы машинного обучения. Заполняя информацию о себе, студент получает список руководителей, с которыми у него наибольшая вероятность продуктивного сотрудничества.
Разработчики протестировали два подхода: один — более быстрый, второй — более глубокий. При мгновенном подборе алгоритм ранжирует всех кандидатов, сортируя их по степени схожести с профилем студента, а затем уточняет результаты.
При более точном подборе система составляет список из 10 кандидатов по направлению исследований и школе. Затем каждое совпадение проверяют по трём критериям: интересы, навыки и компетенции руководителя.
В основе разработки лежат современные нейросети (Qwen3 и Falcon), библиотека transformers, фреймворк PyTorch и FastAPI. Данные о научных руководителях взяли с сайта университета, преобразовали в JSON и закодировали в векторные представления для работы алгоритмов семантического поиска.
