Ратников Федор Дмитриевич, ведущий научный сотрудник научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных (Москва)
НОМИНАЦИЯ «ДОСТИЖЕНИЕ В НАУКЕ»
Номинируется За вклад в развитие междисциплинарных подходов: применение методов генеративных состязательных сетей, нейроморфных архитектур и методов сурогатной оптимизации в различных областях экспериментальной физики частиц
Кандидатуру предлагает инициативная группа сотрудников факультета компьютерных наук в составе: Андрей Устюжанин, заведующий научно-учебной лабораторией методов анализа больших данных; Антон Осокин, ведущий научный сотрудник лаборатории компании Самсунг; Иван Аржанцев, декан факультета компьютерных наук
Федор Дмитриевич обладает глубокими знаниями в физике частиц, в которой работает с института. За свою карьеру он принимал участие в работе на таких экспериментальных установках международного класса как HERA-B DESY, Tevatron FermiLab, CMS, CERN. С приходом в нашу группу Федор активно начал сотрудничать с экспериментами LHCb и SHiP. Специальной областью его интересов является проведение междисциплинарных исследований по применению методов машинного обучения для решения сложных задач физики частиц. Так, в прошлом году существенным прорывом стало применение методов байесовой оптимизации к конструкции детектора SHiP, которое позволило значительно сократить (1 миллион швейцарских франков) предполагаемые затраты на строительство детектора. Примеры статей Федора указаны ниже. В настоящее время Федор активно ведет работу в направлении подходов значительного ускорения физической симуляции методами генеративных состязательных нейронных сетей. Также Федор принимает участие в научно-популяризационной деятельности, руководстве студентами и ведением мастер-классов по анализу данных для школьников. По данным портала Google Scholar, Федор Дмитриевич обладает наибольшим числом цитат среди сотрудников НИУ ВШЭ.
Избранные статьи:
- Ratnikov F., Borisyak M. A., Ustyuzhanin A., Azzolini V., Cerminara G., Franzoni G., De Guio F., Koval O., Pierini M., Pol A. A., Siroky F., Vlimant J., Derkach D. Deep learning for inferring cause of data anomalies // Journal of Physics: Conference Series. 2018. Vol. 1085. No. 042015. P. 1-6.
- Ratnikov F., Viktoria Chekalina. Machine Learning approach to γ/π0 separation in the LHCb calorimeter // Journal of Physics: Conference Series. 2018. Vol. 1085. P. 1-5
- Derkach D., Гущин М. И., Likhomanenko T., Rogozhnikov A., Kazeev N., Чекалина В. А., Нейчев Р. Г., Stanislav K., Ratnikov F. Machine-Learning-based global particle-identification algorithms at the LHCb experiment // Journal of Physics: Conference Series. 2018. Vol. 1085. No. 4. P. 1-5.
- Baranov A. S., Burnaev E., Derkach D., Filatov A., Klyuchnikov N., Lantwin O., Ratnikov F., Ustyuzhanin A., Zaitsev A. Optimising the Active Muon Shield for the SHiP Experiment at CERN // Journal of Physics: Conference Series. 2017. Vol. 934. P. 1-5
Комментарии: