Ученый из Самары — дважды лауреат престижной премии в области компьютерных технологий

Александр Коротин — сотрудник новейшего Российского научно-исследовательского Института Искусственного Интеллекта (AIRI) и аспирант центра ИИ Сколтеха — стал дважды лауреатом престижной научной премии имени Ильи Сегаловича. Яндекс вручает эту премию молодым исследователям и научным руководителям, внесшим большой вклад в развитие одной из пяти областей: машинное обучение, анализ данных и поиск, компьютерное зрение, машинный перевод и обработка языка, распознавание и синтез речи.

Ученый занимается научными исследованиями в области компьютерных наук (онлайн машинным обучением, генеративными моделями и агрегирующими алгоритмами), регулярно участвует в международных научных конференциях, выступает на некоторых из них в качестве спикера (например, на Data Fusion 2022) и имеет ряд публикаций, в том числе и на иностранном языке. Некоторые из его работ опубликованы на сайте Cornell University, одного из крупнейших и престижнейших университетов США, входящего в Лигу плюща.

В 2021 году уже во второй раз молодой ученый получил премию Ильи Сегаловича за решение задач в области машинного обучения (первый раз лауреатом стал в 2019 году). Александр при помощи искусственных нейронных сетей разработал ряд алгоритмов, которые позволяют решать задачи моделирования и сопоставления многомерных вероятных распределений данных. В настоящий момент ученый занимается исследованиями и вычислительными экспериментами в области современных генеративных моделей. Своей целью он ставит нахождение эффективного способа обхода ограничений стандартных архитектур при обработке изображений в нейросетях, что позволит получать более качественные результаты.

Математикой уроженец Самары увлекся еще в школе. Он активно участвовал в олимпиадах и даже стал двукратным призером финального этапа Всероссийской олимпиады. В 2016 году окончил факультет математики ВШЭ, в то же время получил и диплом Школы анализа данных "Яндекса", а затем продолжил обучение в магистратуре на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ. Еще во время обучения стажировался в ряде престижных научно-исследовательских лабораторий и известных компаний. В 2014 году проходил практику в "Яндексе", с 2016 года в течение нескольких лет был стажером-исследователем Международной лаборатории теоретической информатики ФКН НИУ ВШЭ. В 2016–2017 годах стажировался в исследовательском отделе "Yandex Research", а с 2017 года — в Лаборатории Института проблем передачи информации имени А. А. Харкевича РАН.

Сейчас Александр успешно продолжает развиваться и реализовываться в научной сфере, разрабатывает новые методы для контролируемого генеративного моделирования на основе теории оптимальных транспортных планов. Эта технология позволяет генерировать исходные данные для обучения нейронных сетей автоматически, увеличивать разрешение изображений, изменять цвет волос и даже заменять лица на фотографиях. Таким образом, эти методы могут помочь в решении самых разнообразных задач, начиная с синтеза искусственных данных, заканчивая объединением данных с нескольких источников в единую систему.

Версия для печати