2.3.1. Системный анализ, управление и обработка информации, статистика (технические науки)

Описание

Направления исследований:
1. Теоретические основы и методы системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта.
2. Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта.
3. Разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта.
4. Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта.
5. Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта.
6. Методы идентификации систем управления на основе ретроспективной, текущей и экспертной информации.
7. Методы и алгоритмы структурно-параметрического синтеза и идентификации сложных систем
8. Теоретико-множественный и теоретико-информационный анализ сложных систем.
9. Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических объектов.
10. Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических системах.
11. Методы и алгоритмы прогнозирования и оценки эффективности, качества, надежности функционирования сложных систем управления и их элементов.
12. Визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации.
13. Методы получения, анализа и обработки экспертной информации, в том числе на основе статистических показателей.
14. Разработка принципиально новых методов анализа и синтеза элементов систем управления с целью улучшения их технических характеристик.
15. Теоретический анализ и экспериментальное исследование функционирования элементов систем управления в нормальных и специальных условиях с целью улучшения технико-экономических и эксплуатационных характеристик.
16. Методология статистического обеспечения управления развитием сложных систем.
17. Прикладные статистические исследования, направленные на выявление, измерение, анализ, прогнозирование, моделирование складывающейся конъюнктуры и разработки перспективных вариантов развития сложных систем.

Условия поступления

Положение о прикреплении лиц для подготовки диссертации на соискание ученой степени кандидата наук в Московском авиационном институте (национальном исследовательском университете)

Репутация

Московский авиационный институт (МАИ) – один из крупнейших технических университетов, ведущий вуз России по подготовке высококвалифицированных кадров для аэрокосмической отрасли страны.

Обучение в аспирантуре МАИ ведется по 43 научным специальностям по очной форме сроком 3 или 4 года. В рамках реализации пилотного проекта по совершенствованию системы высшего образования, а также пилотного проекта Минобрнауки России и Госкорпорации «Ростех» по практико-ориентированной подготовке научных кадров для высокотехнологичных отраслей промышленности в МАИ ведётся полное реформирование аспирантуры.

С 2025/2026 учебного года она будет функционировать по новой двухкомпонентной системе, включающей «производственный» и «академический» треки. Каждый из них имеет свою специфику и ориентирован на подготовку специалистов с уникальным набором компетенций. Трек «производственная аспирантура» направлен на подготовку кандидатов наук, которые станут драйверами технологических изменений в индустрии, чья миссия – не просто проводить научные исследования, а решать конкретные производственные задачи, устранять технологические разрывы на предприятиях и внедрять инновационные решения в реальное производство, способствовать тесной кооперации науки и промышленности. Трек «академическая аспирантура» сфокусирован на подготовке нового поколения научно-педагогических работников для кафедр и научных объединений МАИ.

На базе МАИ функционирует 18 диссертационных советов (системы ВАК РФ), большинство из которых по техническим наукам. Также функционируют 3 диссертационных совета по физико-математическим наукам (Системный анализ, управление и обработка информации, статистика; Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей; Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ; Механика деформируемого твердого тела; Теоретическая механика, динамика машин;
Механика жидкости, газа и плазмы) и 2 по экономическим наукам (Региональная и отраслевая экономика; Математические, статистические и инструментальные методы в экономике).