резюме

Кандидат физико-математических наук по направлению "05.13.17 – Теоретические основы информатики"

• Специализировался в моделировании целенаправленного поведения агентов и их коалиций
• Тема диссертации "Исследование методов, разработка моделей и алгоритмов формирования элементов знаковой картины мира субъекта деятельности"

Магистр прикладных математики и физики

• Основные дисцплины - активные базы данных, компьютерная графика, теория игр и принятие решений, эффективные алгоритмы, декомпозиция в оптимизации
• Специализировался в логических методах для анализа данных (AQ, ДСМ) и в мульти-агентных системах
• Тема диссертации "Исследование и моделирование поведения коллектива интеллектуальных агентов с различной функциональностью"

Бакалавр физики

• Профильные дисциплины - операционные системы, фицровые интегральные схемы, введение в САПР, микропроцессоры, информационные сети и системы, объектно-ориентированные анализ и дизайн
• Специализироровался в семантической интеграции баз данных
• Тема диссертации "Семантическая интеграция биологических баз данных"

Руководитель магистерской программы

• Семинары по курсам "Основы операционных систем", "Основы объектно-ориентированного программирования"
• Лекции по курса "Введение в методы искусственного интеллекта", "Машинное обучение с подкреплением", "Интеллектуальные системы управления в робототехнике"
• Научное руководство магистрами и аспирантами

Доцент

• Лекции и семинары по курсу "Интеллектуальные анализ данных" (майнор)
• Научное руководство магистрами и аспирантами

Ассистент

• Лекции и семинары по курсам "Интеллектуальный анализ данных", "Теоретические основы информатики", "Интеллектуальные динамические системы"

Ведущий научный сотрудник, руководитель группы

• Нейросимвольная интеграция - взаимодействие методов планирования и обучения в поведении агентов
• Обучение с подкреплением - многоагентные системы, трансформерные модели

Ведущий научный сотрудник, заведующий отделом

• Компьютерное когнитивное моделирование - исследование и моделирование процессов восприятия, планирования поведения, целеполагания и других высших когнитивных функций человека
• Машинное обучение - разработка алгоритмов логического и гибридного методов анализа данных, разработка биологически правдоподобных алгоритмов машинного обучения

Директор центра, заведующий лабораторией

• Обучение с подкреплением - разработка новых методов обучения с подкреплением для практических задач, в том числе робототехнических
• Воплощенный искусственный интеллект - общие системы управления и методы планирования поведения для мобильных робототехнических платформ
• Прикладные НИР - Разработка математического обеспечения для решения задач автоматического планирования маршрута и траектории движения, функционирующего в составе комплекта аппаратуры управления (КАУ) транспортного средства (АО НПК БИС)

Научный сотрудник

• Компьютерное когнитивное моделирование - исследование методов обучению в задаче планирования поведения на основе знаковой картины мира

• Руководитель команды - победителя международного соревнования Habitat конференции Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR-2023)

• Гранты для групп под руководством молодых ученых, Российский научный фонд (РНФ). Обучение с подкреплением с использованием сетевых векторно-символьных представлений в задаче интеллектуальной навигации когнитивных агентов

• Руководитель команды - победителя международного соревнования MineRL конференции Neural Information Processing Systems (NeurIPS-2019)

• Гранты для постдоков, Российский научный фонд (РНФ). Иерархическое обучение с подкреплением в задаче приобретения концептуальных процедурных знаний когнитивными агентами

• Лауреат медали Российской академии наук для молодых ученых 2017

• Гранты ориентированных фундаментальных исследований, Российский фонд фундаментальных исследований (РФФИ). Разработка новых методов формирования баз знаний, поиска и адаптации прецедентов о существующих научно-технических решениях и технологиях по их текстовым описаниям на основе теории семантических сетей

• Гранты для постдоков, Российский фонд фундаментальных исследований (РФФИ). Исследование механизмов и построение моделей обучения, основанных на знаковых представлениях, в задаче планирования коллективного поведения