Интервью о выборе научного пути, международном сотрудничестве и вызовах для женщин в теоретической физике.

Как начинается карьера в фундаментальной науке? Почему изучение многочастичных систем стало ключевой темой исследований? Елена Петрова, магистр физико-математических наук, исследователь в Institute of Science and Technology Austria, рассказывает о своем пути в академии, развитии численных методов и важности научных коллабораций.

1. Почему Вы решили исследовать именно эту область науки, что стало для Вас ключевым мотиватором?
В магистратуре я начала проект связанный с многочастичными системами и мне понравилось, в аспирантуру я выбрала похожее направление.

2. Какие курсы или практики (например, численные методы DMRG, эксперименты с холодными атомами) оказались наиболее важными для формирования навыков исследователя? Что бы Вы добавили в образовательную программу по вашему направлению для максимально успешного развития молодых ученых?
На самом деле сложно угадать что именно тебе пригодится для буду- щих исследований, надо знать все, потому что темы и задачи бывают очень разные. То что раньше считали на ЭВМ, сегодня считают в Mathematica, Python, с++ и тд.

Сейчас я много использую численных методов (тензорные сети) а так же популярной темой становятся машинное обучение и приме- нение его во всех областях науки. На физтехе образование очень фундаментальное, поэтому качественные курсы на кафедре по численным методам могут быть очень полезны.

3. На начальном этапе работы с системами, какие методологические трудности Вас останавливали? Как Вы преодолели разрыв между теоретическими моделями и экспериментальными данными?
Я занимаюсь только теорией, поэтому мне пока не приходилось преодолевать этот разрыв.

4. Почему Вы решили переехать и продолжить исследовательскую работу зарубежом: сотрудничество с конкретными лабораториями (например, MIT или CERN), необходимость в междисциплинарном подходе? Что для Вас было важно в рамках смены места деятельности?
Опыт работы в разных группах это часть академической карьеры. Все ученые имеют разный фокус на одну и ту же проблему и свои подходы. Обучаясь в разных группах ты расширяешь кругозор и избавляешься от баяса (искажений) в исследованиях.

5. Как изменились Ваши исследовательские задачи после переезда? Ккие проекты вы сейчас ведете?
Первый проект был о управлении многочастичных систем, как подготовить состояние В имея состояние А. Сейчас работаем над периодическими траекториями. В обоих проектах мы используем тензорные сети для симуляции динамики.

6. Ваши текущие проекты направлены на решение фундаментальных задач (например, понимание квантовой запутанности) или прикладные (разработка материалов для квантовых технологий, таких как сверхпроводящие квантовые биты)? Как Вы балансируете эти аспекты?
Мои задачи скорее фундаментальные, экспериментом я никогда не занималась кроме как на обучающих лабах. Было бы интересно посчитать что-нибудь, что можно было бы проверить экспериментально, но пока таких проектов у меня не было.

7. Какие инструменты — численные симуляции, экспериментальные методы или аналитические подходы — Вы считаете наиболее эффективными для работы с многочастичными системами?
Это три разных направления, я бы сказала, можно работать в одном из этих направлений, и это просто разные подходы, я бы не сказала, что что-то эффективнее другого, просто разные методы.

Самыми популярными вычислительными методами на данный момент считаются тензорные сети. Они способны искать основные состояние си- стем а так же симулировать динамику. Однако как и у многих методов у нее есть ограничения, для двумерных моделей их эффективность сильно па- дает. Новым витком в развитии численных методов стали нейронные сети, они эффективно справляются с задачами там где тензорные сети уже не справляются. В этом направлении сейчас ведется много исследований.

8. Какие направления в физике многочастичных систем, на ваш взгляд, будут определять науку в ближайшие 5–10 лет?
Фундаментальная наука достаточно инертна, с наибольшей вероятностью завтра будет так же, как сегодня. Что интересно, получится ли у больших корпораций реально сделать какой-то фундаментальный прорыв в построении квантовых компьютеров (они на деле и есть квантовые многочастичные системы). Пока что все их “прорывы” больше походили на хайп и не привели в фундаментальному перевороту в сфере.

9. Какие барьеры (например, стереотипы, ограниченный доступ к грантам, баланс между работой и личной жизнью) мешают женщинам в Вашей области? Какие инициативы (например, программы наставничества, квоты) могли бы их смягчить?
Как мне кажется, основной барьер это среднее представление в обществе, что физика не женское дело. Бывала я на конференциях, где я была одна девушка среди мужчин, это ощущается странно. У девочек мало ролевых моделей женщин-ученых, нет понимания, как выстроить научную карьеру и иметь семью одновременно, все-таки бремя рождения детей все еще на женщине, насколько бы не был партнер включен в родительство. Этот вопрос не стоит перед мужчинами обычно.

Мне лично нравится идея, чтобы женщины в науке чаще говорили с женщинами, делились опытом и знаниями. Квоты много где сейчас используются, однако у такого подхода есть и обратная сторона, поэтому у меня нет однозначного мнения по этому поводу. Так же я знаю, что некоторые европейские гранты продлевают действие, если в это время у женщины родился ребенок. Однако, что странно, для мужчин такого нет, а значит такой же ситуации он не сможет быть равным партнером по уходу и воспитанию.

10. Как международное сотрудничество (например, с экспериментальными группами или теоретиками из других стран) влияет на качество Ваших исследований? Какие проекты стали возможны именно благодаря этому?
Знакомство с разными учеными и коллаборации всегда приносят новые идеи. Так же важно обсуждать ресерч с разными людьми, отчасти чтобы понять какие направления более интересны. Мы всегда обсуждаем проекты с визеитерами и спикерами в институте.

11. Какие советы дали бы Вы начинающим женщинам-ученым: например, как сохранять мотивацию при работе с сложными системами, как ориентироваться в конкурентной среде или как находить баланс между исследовательской и личной жизнью?
Я думаю, что наука это игра вдолгую. Иногда идеи не работают, задачи не решаются просто потому что природа так устроена, и это нормально что мотивации может не хватать, в этот момент должна включаться дисциплина. Насчет конкурентной среды, на первом этапе важно выбирать научную группу не только по научному интересу, но и по людям с которыми работать, важно чувствовать себя комфортно. А для баланса важно найти партнера, который разделял бы твои ценности и взгляды на жизнь.