Аспирант СибГУ им. М.Ф. Решетнева Алексей Валерьевич Вахнин принял участие в крупнейшем международном симпозиуме по вопросам вычислительного интеллекта IEEE SYMPOSIUM SERIES ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE (IEEE SSCI, http://www.ieeessci2020.org/), который должен был пройти в Канберре (Австралия), но из-за угрозы КОВИД-19 в этом году проводился онлайн. IEEE SSCI объединяет 49 симпозиумов по различным актуальным темам искусственного интеллекта.
Работа Алексея Вахнина и его научного руководителя Евгения Александровича Сопова (к.т.н., доцент кафедры САИО СибГУ, директор СибИПСА) «Large-scale clustering using decomposition-based evolutionary algorithms» была представлена в рамках симпозиума по дифференциальной эволюции. В обсуждении работы принял участие председатель симпозиума, известный ученный из США, автор метода дифференциальной эволюции — Кеннет Прайс (Kenneth V. Price).
Метод дифференциальной эволюции (ДЭ) является одним из наиболее известных и хорошо изученных методов эволюционных вычислений (раздел вычислительного интеллекта). ДЭ применяется для решения сложнейших задач глобальной оптимизации, проектирования, поиска допустимых решений, многокритериального принятия решений и др. Очень популярно применение ДЭ в задачах конфигурирования и обучения искусственных нейронных сетей.
Примечание: Для исследователей, работающих в области эволюционных вычислений, пообщаться и получить обратную связь от Кеннета Прайса сравнимо с общением с Альбертом Эйнштейном или Стивеном Хокингом для физиков-теоретиков.
Алексей Вахнин под научным руководством Евгения Сопова развивает направление в области решения (сверх)больших задач оптимизации, в котором традиционные методы, включая классическую ДЭ, демонстрируют низкую эффективность. Алексей разработал новый способ адаптивной стохастической декомпозиции задачи для дальнейшего применения самонастраивающегося метода ДЭ. В настоящее время Алексей разрабатывает и исследует способы решения нового класса задач оптимизации — (сверх)большие задачи условной глобальной оптимизации. Стоит отметить, что до работ Алексея исследования этого класса задач, в виду его сложности, не были представлены в научных публикациях.
Алексей Вахнин является очным аспирантом кафедры системного анализа и исследования операций СибГУ и исследователем Сибирского института прикладного системного анализа имени А.Н. Антамошкина.
В 2020-м году Алексей победил в конкурсе стипендий Президента РФ для годовой научной стажировки за рубежом и в настоящее время работает в лаборатории эвристических и эволюционных алгоритмов (HEAL, https://dev.heuristiclab.com/trac.fcgi/) Университета Прикладных Наук Верхней Австрии (г. Хагенберг, Австрия).
Алексей является победителем конкурса стипендий Правительства Российской Федерации аспирантам на 2020/21 год и победителем конкурса на присуждение Государственных премий Красноярского края в сфере профессионального образования по итогам 2020 года. Проект Алексея стал победителем конкурса и получил финансовую поддержку по программе «УМНИК» Фонда содействия инновациям в рамках федерального проекта «Кадры для цифровой экономики» Национальной Программы «Цифровая экономика РФ».
P.S. Сотрудниками СибИПСА на симпозиуме IEEE SSCI’2020 были представлены доклады:
- Vladimir Stanovov, Shakhnaz Akhmedova and Eugene Semenkin «Visualizing Parameter Adaptation in Differential Evolution with Expected Fitness Improvement»
- Aleksei Vakhnin and Evgenii Sopov «Large-scale clustering using decomposition-based evolutionary algorithms»