Директор центра искусственного интеллекта, анализа данных и моделирования, профессор прикладной математики Университета Лестера (Великобритания)
Александр Николаевич Горбань входит в Топ-100 самых цитируемых российских учёных по данным РИНЦ.
Ученый разработал семейство методов для сокращения и огрубления моделей: метод инвариантного многообразия, методы натурального проектора, и др. Он решил ряд классических пробоем в кинетике газов, динамике полимеров, химической и биологической кинетике. За эту серию работ профессор получил медаль Пригожина и Клеевскую стипендию (Кембридж, США, 2000).
Александр Николаевич Горбань изобрел новые методы измерения стресса, вызываемого различными факторами. В частности, они дают возможность измерять здоровье групп здоровых людей. Этот метод основан на универсальном эффекте, открытом ученым при исследовании адаптации человека. Этот эффект подтверждается сотнями экпериментов и многими наблюдениями над системами различной природы. Сейчас разработанный метод используется для мониторинга популяций Крайнего Севера, для анализа кризисов в национальных финансовых системах и компаниях. Он стал частью разрабатываемой общей технологии предсказания кризисов.
Индекс Хирша:
Область научных интересов: компьютерные и информационные науки, биофизика, математическая и вычислительная биология, математика, физика, химия и химическая технология, термодинамика, междисциплинарные исследования.
Цитата руководителя: "Искусственный интеллект и машинное обучение успешны там, где нужно сформировать плохо формализуемые навыки. Ошибки таких систем неизбежно встречаются. Это – плата за гибкость, универсальность, интуицию, так же, как знаменитый «человеческий фактор». Насущная проблема – как обрабатывать эти ошибки и исправлять их без кардинального переучивания системы, без разрушения имеющихся навыков и как можно быстрее. Надо делать это более эффективно, чем обучение человека. Мы разрабатываем такую технологию. Теоретические обоснования и тестирование исследовательского программного обеспечения практически завершены. Сейчас мы приступаем к испытаниям новой технологии на практических задачах реальной сложности".
Лаборатория, принимающая организация
|
Область наук
|
Город
|
Приглашенный ученый
|
Период реализации проекта
|
---|---|---|---|---|
Лаборатория «Функциональные квантовые материалы»
Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС» - (НИТУ МИСиС) |
Физика |
Москва |
Клингелер Рюдигер
Германия |
2021-2023 |
Лаборатория спиновой физики двумерных материалов
Физический институт им. П. Н. Лебедева РАН - (ФИАН) |
Физика |
Москва |
Яковлев Дмитрий Робертович
Россия |
2021-2023 |
Лаборатория магноники и радиофотоники им. Б.А. Калиникоса
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) - (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») |
Физика |
Санкт-Петербург |
Костылев Михаил Павлович
Австралия, Россия |
2021-2023 |