Aleksandr I. Panov
Ведущий научный сотрудник AIRI и ФИЦ ИУ РАН
Руководитель Центра когнитивного моделирования МФТИ
Александр Панов
Москва, Россия
В настоящее время я руковожу группой нейросимвольной интеграции в Институте искусственного интеллекта AIRI, занимаюсь воплощенным искусственным интеллектом в Центре когнитивного моделирования Московского физико-технического института (МФТИ) и глубоким обучением с подкреплением в Федеральном исследовательском центре «Информатика и управление» РАН (ФИЦ ИУ РАН). Мои научные интересы в настоящее время связаны с трансформерными и структурированным моделям мира в обучениия с подкреплением, применением языковых моделей для планирования поведения (в том числе для робототехнических платформ), мультиагентным планированием и обучением, визуальной навигацией внутри помещений. В AIRI я занимаюсь в первую очередь фундаментальными исследования по созданию новых нейросимвольных архитектур для планирования и обучения. В МФТИ веду прикладную деятельность и руковожу заказными научно-исследовательскими работами в области робототехники и систем управления. C 2019 являюсь научным руководителем прикладных исследований в области разработки систем компьютерного зрения и планирования для мобильной робототехники и беспилотного транспорта по заказу таких компаний как НКБ ВС, Интегрант, Хуавей, Сбер. Также в МФТИ являюсь руководителем магистерской программы по искусственному интеллекту, которая являются одной из самых востребованных академических программ в ФПМИ. В ФИЦ ИУ РАН руковожу отделом «Интеллектуальные динамические системы и когнитивные исследлвания» и занимаюсь развитием различных подходов в области обучения с подкреплением.
Краткая биография: В 2005 году закончил физико-математическую школу при Новосибирском государственном университете (НГУ) и затем учился в бакавриате физического факультета НГУ со специализацией в автоматизации физико-технических исследований. Магистратуру по прикладной математике и физике закончил в МФТИ, кафедра Интеллектуальных систем (базовая кафедра Вычислительного центра РАН). Кандидатскую диссертацию выполнил в Институте системного анализа (ИСА РАН) под руководством Г.С. Осипова (тема «Исследование методов, разработка моделей и алгоритмов формирования элементов знаковой картины мира субъекта деятельности»). С 2011 года работаю в ИСА РАН, позднее воешедший в состав ФИУ ИУ РАН. С 2019 года руковожу Научно-образовательным центром когнитивного моделирования МФТИ и магистерской программой «Методы и технологии искусственного интеллекта» ФПМИ. В 2021 году присоединился к команде AIRI.
Награды: В 2017 году стал лауреатом медали Российской академии наук для молодых ученых. В 2019 году был руководителем команды CDS, выигравшей первое место в соревновании NeurIPS MineRL. В 2023 году был руоководителем команды SkillFusion, занявшей первое место в сорвеновании CVPR Habitat. Являюсь руководителем успешно завершенных грантов РФФИ и РНФ.
Академическая работа: С 2019 года являюсь редактором журнала Cognitive Systems Research (Elsevier). С 2015 состою в Российской ассоциации искусственного интеллекта (РАИИ), до 2022 год входил в Научный совет. С 2017 года провожу ежегодные летние школы РАИИ и AIRI. В 2021 и 2022 был организатором соревнования NeurIPS IGLU. Вхожу в программный комитет конференций AAAI 2023, 2024, ECAI 2023, 2024, IROS 2023, 2024, ICRA 2024, CVPR 2024, IJCAI 2024 и в циклахACL Rolling Review.
новости
Apr 15, 2024 | Our paper “Interactive Semantic Map Representation for Skill-Based Visual Object Navigation” has been published in IEEE Access. |
---|---|
Apr 10, 2024 | Our paper “Sign-Based Image Criteria for Social Interaction Visual Question Answering” has been published in Logic Journal of the IGPL. |
Jan 31, 2024 | Our paper “Neural Potential Field for Obstacle-Aware Local Motion Planning” has been accepted at ICRA 2024. |
Jan 20, 2024 | Our paper “Object-Centric Learning with Slot Mixture Module” has been accepted at ICLR 2024. |
Dec 20, 2023 | Our papers “Learn to Follow: Decentralized Lifelong Multi-Agent Pathfinding via Planning and Learning” and “Decentralized Monte Carlo Tree Search for Partially Observable Multi-agent Pathfinding” have been accepted at AAAI 2024. |