Блуменау Марк Ильич

Преподаватель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и преподаватель факультета физики, академический руководитель магистерской программы «Умные устройства: аппаратная разработка». Одновременно учится в аспирантуре на базовой кафедре физики низких температур Института физических проблем им. П. Л. Капицы РАН. Бакалавриат НИУ ВШЭ по направлению «Физика» окончил в 2023 году, магистратуру НИУ ВШЭ по направлению «Прикладная математика и информатика» — в 2025-м. В университете работает с 2024 года. Профессиональные интересы — физика и глубинное обучение.

Ведёт машинное обучение и нейросетевые дисциплины на факультете компьютерных наук: «Машинное обучение 1» для второго и третьего курсов бакалавриата «Прикладная математика и информатика» и как дисциплину общефакультетского пула, «Глубинное обучение» для магистрантов, «Нейронные сети и глубокое обучение» в русской и англоязычной версиях (Neural Networks and Deep Learning), майноры «Основы глубинного обучения» и «Прикладные задачи анализа данных», курс «Современный Computer Vision». Ведёт семинар наставника «Аппаратная разработка умных устройств» на своей магистерской программе. В наборе 2026/2027 учебного года читает также курсы GPU, MLOps, «Глубинное обучение и нейронные сети», «Машинное обучение 2» и «Основы компьютерного зрения». На факультете физики ведёт «Информатику» для первокурсников и общеуниверситетский факультатив «От автоматизации эксперимента к решению уравнений (Python и Wolfram Mathematica)».

Утверждённая тема диссертационного исследования — «Кинетика проводящих свойств квантовых материалов при импульсном лазерном воздействии», научный руководитель — А. Ю. Кунцевич. Параллельно с 2022 года работает в Институте земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн им. Н. В. Пушкова РАН, с марта 2023 года — в Институте физики твёрдого тела РАН; с июля 2022 по декабрь 2023 года работал в Физическом институте им. П. Н. Лебедева РАН. Такое сочетание объясняет его тематику: методы машинного обучения он применяет к задачам экспериментальной физики — от солнечной физики до транспортных измерений в квантовых материалах.

Публикации отражают оба направления. В 2026 году в Astrophysical Journal вышла статья «Deep-learning-based Identification of Solar Magnetic Tornadoes and Their Spatial Properties during Solar Minimum and Maximum» о распознавании солнечных магнитных торнадо нейросетевыми методами. В 2024 году опубликованы «Laser-pump-resistive-probe technique to study nanosecond-scale relaxation processes» в Journal of the Optical Society of America B, «Inferring Parameters and Reconstruction of Two-dimensional Turbulent Flows with Physics-informed Neural Networks» в JETP Letters и «Inert-Atmosphere Microfabrication Technology for 2D Materials and Heterostructures» в журнале Micromachines. Результаты по автоматическому детектированию солнечных магнитных торнадо методами компьютерного зрения представлены на EGU General Assembly 2022 и на 44-й научной ассамблее COSPAR.

Как академический руководитель отвечает за магистерскую программу «Умные устройства: аппаратная разработка» факультета компьютерных наук, научный руководитель которой — Д. А. Деркач. Отмечен благодарностью департамента больших данных и информационного поиска НИУ ВШЭ (февраль 2026) и званием «Лучший преподаватель» за 2025 год по результатам студенческой оценки преподавания.