• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Профессор ФКН Александр Гасников возглавил лабораторию ИППИ РАН

Профессор ФКН Александр Гасников возглавил лабораторию ИППИ РАН

Творческое объединение «Яблоня»

В Институте проблем передачи информации им. А. А. Харкевича Российской академии наук создана новая лаборатория математических основ машинного обучения. Ее возглавил профессор Александр Гасников, старший научный сотрудник международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных

Деятельность новой лаборатории будет сосредоточена в области математической статистики, математических методов анализа данных и оптимизации. Она позволит укрепить сотрудничество ИППИ с ФКН: студенты и аспиранты будут привлекаться к исследованиям как в рамках учебной программы, так и в формате стажировок и школ. Уже началась разработка новых учебных курсов на базе проводимых в лаборатории исследований.

Ведущим научным сотрудником новой лаборатории стал профессор Владимир Спокойный, который также является главным научным сотрудником международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных и научным руководителем магистратуры «Математика машинного обучения» ФКН.

Гасников Александр Владимирович
Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных: Старший научный сотрудник

В наших планах — развивать сотрудничество с индустриальными партнерами, в частности, с Яндекс и Huawei. Кроме того, мы стремимся усилить успешно функционирующий механизм взаимовыгодного сотрудничества ИППИ с Вышкой и Физтехом, откуда в лабораторию могут приходить молодые ученые. Также мы планируем найти интересные темы для совместных исследований с другими активными группами ученых ИППИ РАН, в работе которых требуется анализ данных и оптимизация. Несмотря на мотивацию решать практически важные задачи, лаборатория планирует в основном сосредотачиваться на исследованиях, в которых имеется хорошая научная составляющая, позволяющая математически строго обосновывать эффективность тех или иных предлагаемых решений.