Данил Байгутлин

Физик-теоретик и исследователь компьютерного материаловедения: DFT, сплавы Гейслера, магнитокалорические и термоэлектрические материалы, машинное обучение и высокопроизводительный скрининг.

Байгутлин Данил Расулович
Chelyabinsk State University

Профессиональный профиль

Кандидат физико-математических наук, младший научный сотрудник кафедры физики конденсированного состояния Челябинского государственного университета. Научная траектория связана с первопринципным и data-driven моделированием магнитных, термоэлектрических и магнитокалорических материалов.

теория конденсированного состояниямашинное обучение в материаловедениисильно коррелированные системысплавы Гейслераспинтроникамагнитокалорические и термоэлектрические материалы

Опыт и исследовательская траектория

2025-н.в.

Программист

3DiVi Inc., Челябинск

Разработка и оптимизация детектора на базе YOLOv11 для волонтёрского проекта Liza Alert; подготовка датасетов, TensorRT-бенчмарки и deployment на NVIDIA Jetson Orin NX.

2020-н.в.

Младший научный сотрудник, кафедра физики конденсированного состояния

Челябинский государственный университет

Первопринципное моделирование структурных, электронных и магнитных свойств сплавов Гейслера и интерметаллидов; DFT, SPR-KKR, ELK, VASP, ML-модели и генетические алгоритмы.

2017-2021

Ассистент-исследователь / лаборант-исследователь

Челябинский государственный университет

Исследовательская работа на кафедре физики конденсированного состояния, расчётные проекты по магнитным материалам и сплавам Гейслера.

2024-2025

Преподаватель физики и информатики

Онлайн-школа «Фоксфорд»

Онлайн-занятия по вычислительным методам, физике, информатике и алгоритмическому решению задач.

2020-2025

Лектор подготовительных курсов к ЕГЭ/вступительным экзаменам

Челябинский государственный университет

Преподавание физики и информатики для подготовки к вступительным испытаниям.

Chelyabinsk State University

Образование

2020-2024

Кандидат физико-математических наук

Челябинский государственный университет

Диссертация: «Обмено-корреляционные эффекты в сильно коррелированных сплавах Гейслера».

2018-2020

Магистр физики

Челябинский государственный университет

Средний балл 5.00/5.00; магистерская диссертация по эффектам обмена-корреляции в сильно коррелированных системах.

2014-2018

Бакалавр физики

Челябинский государственный университет

Средний балл 5.00/5.00; выпускная работа по упругим свойствам многокомпонентных сплавов Гейслера.

Навыки

Вычислительные и теоретические методы

DFT: VASP, ELK, SPR-KKR, Quantum EspressoDFT+U, модели Хаббарда, функции Гринаметоды Монте-Карлофункции Ваннье и Wannier90мета-GGA и обмено-корреляционные функционалы

Машинное обучение и программирование

PyTorch, scikit-learn, Random Forest, активное обучениевысокопроизводительный DFT-скринингPython, Bash, MPI, OpenMPпредобработка датасетов и deployment моделей на NVIDIA Jetson / TensorRT

Научная коммуникация

написание статейконференционные докладыподготовка грантовых заявоквизуализация расчётных данных

Награды и стипендии

2022–2023

Президентская стипендия Российской Федерации

Правительство Российской Федерации. Федеральная стипендия, присуждённая за выдающиеся успехи в исследованиях по физике конденсированного состояния.

2022–2023

Стипендия Законодательного собрания Челябинской области

Правительство Челябинской области. Именная стипендия за вклад в развитие вычислительной физики и науки о материалах.

2020–2022

Грант Академии Финляндии №343309

Университет LUT, Лаппеэнранта, Финляндия. Конкурсный грант на постдокторские исследования квантовых материалов; присуждён, не реализован, проект отменён из-за ограничений COVID-19.

Научная активность

2024–2025

Рецензент журнала Physical Review B

Рецензирование статей по теории конденсированного состояния.

27–31 августа 2024

Учёный секретарь

Всероссийская школа-семинар «От атомистики к макро»: AtoM.

16–20 августа 2018

Технический ассистент

Международная конференция Shape Memory Alloys: SMA 2018.

Открытые репозитории и исследовательские скрипты показывают практическую часть работы: VASP workflows, Monte Carlo, генетические алгоритмы, CHGNet/CGCNN и подготовка датасетов. Сейчас в публичной витрине 6 репозиториев. Перейти к ИТ-ресурсам.