Специалист в области интеллектуального анализа данных, машинного обучения, прикладной статистики, автоматической обработки и понимания текстов естественного языка, информационного поиска. Руководил 30+ научно-исследовательскими проектами.

Проекты:

• Поисково-рекомендательный сервис «Мастерская знаний». Проект направлен на создание технологий автоматизации тех этапов научных исследований, которые связаны с поиском, анализом и обработкой больших объёмов текстовой научно-технической информации. Основные функции сервиса: рекомендации научных статей при составлении тематических подборок, мониторинг новой релевантной подборке информации, автоматизация реферирования подборок, автоматическое выделение трендов научных исследований, оценивание когнитивной сложности текста и рекомендация порядка чтения, тематизация и предметизация научно-технической информации, генерация «карт знаний» и других визуальных представлений в рамках концепции дистантного чтения (distant reading).
• Система анализа новостных потоков. Проект направлен на создание технологий и общедоступных сервисов для выявления потенциально опасного дискурса в средствах массовой информации и социальных медиа, включая выявление фейковых новостей, противоречий, замалчивания, приёмов манипулирования общественным мнением, пропаганды, идеологической и информационной войны, а также определение целевых аудиторий воздействий и оценивание возможных психоэмоциональных реакций.
• Цифровая платформа «ЦИПФ» для автоматизации процессов управления профессиональной, социальной и политической активностью молодёжи путём мониторинга и автоматизированного социологического анализа данных СМИ и социальных медиа, дальнейшего экспертного оценивания, автоматизированного скоринга и поддержки позитивных молодёжных активностей.
• Депозитарий учебных прикладных задач анализа данных и машинного обучения в различных отраслях. Описание каждой задачи содержит научно-популярный и образовательный контент, открытые наборы данных, открытый код базовых решений и метрик качества, средства автоматического контроля знаний. Депозитарий позволит ускорить формирование модульных практико-ориентированных образовательных курсов для подготовки специалистов на стыке науки о данных, искусственного интеллекта и различных прикладных областей.

Специализируется на исследованиях в области алгоритмов сжатия видео, современных методах измерения качества и обработки цифрового видео. Руководил 40+ проектами с компаниями Intel, Cisco, Real Networks, Samsung, Broadcom, Huawei, Tencent и др. Участвовал в запуске 7 стартапов, возраст 4 из которых перевалил за 15 лет.

Проекты:

• Разработка метрик оценки качества видео, устойчивых к атакам. В результате проведения анализа устойчивости методов оценки качества видео определяеются потенциальные способы повышения их устойчивости и предлагаются новые признаки для создания новых метрик качеста.
• Разработка платформы для субъективной оценки качества медиаданных. В рамках проекта проводятся исследования методов получения эталонных наборов субъективных оценок качества изображений и видео, а также исследования влияния различных искажений на субъективные оценки и объективные метрики оценки качества.
• Разработка бенчмарков для различных алгоритмов обработки видео. В каждый бенчмарк включается по возможности уникальный набор данных, покрывающий различные тестовые случаи для своей задачи или конкретные тестовые случаи, важные для исследований в этой области; результаты субъективного сравнения; набор метрик, имеющих высокую корреляцию с субъективным сравнением и демонстрирующих различные характеристики алгоритмов.
• Разработка методологии оценки методов повышения разрешения. В рамках проекта разрабатывается метод объективной оценки корректного восстановления деталей при использовании методов повышения разрешения видео, на основе которого проводится анализ современных подходов.
• Разработка интеллектуального метода сжатия видео, учитывающего человеческое восприятие. В рамках задачи осуществляется исследование методов построения карт внимания. Планируется понижение размера файла более 20% при сохранении визуального качества по результатам субъективного исследования.

Специалист в области количественной генетики и биоинформатики. Разработал оригинальные методы полногеномного анализа ассоциаций, позволяющего устанавливать связь между изменчивостью нуклеотидной последовательности генома и количественными признаками. Созданные методы обладают рекордной производительностью, что позволило решить проблему полногеномного анализа ассоциаций геномных данных по большим популяциям человека и животных.

Проекты:

• Проект STVAE. Создание фреймворка для анализа данных транскриптомики — предсказания поведения генов клетки в результате внешнего воздействия, предсказания наиболее эффективной терапии второй линии при лечении опухоли, предсказания последствия нокаута генов, устранения серийных эффектов в данных, изучения фундаментальных основ взаимодействия генов, систематического сбора и гармонизации датасетов single cell RNAseq пригодных для машинного обучения.
• Проект Protomenal. Создание фреймворка для анализа белковых последовательностей, предсказания функциональных свойств белков на основе multitask learning, и направленной модификации белков с целью изменения/улучшения их свойств (редизайн белков).
• Гликозилирование белков человека. Разработка методов анализа больших данных гликомики в связке с мультиомиксными данными. Включает в себя создание методов разложения спектра гликанов, установление генетического контроля N-гликозилирования белков, обработку сопутствующих изображений. Конечной целью является разработка новых способов диагностики заболеваний, создание лекарств нового поколения и репозиционирования лекарств (drugs repurposing).