• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Поляков Павел Александрович, факультет компьютерных наук (Москва)

НОМИНАЦИЯ «СЕРЕБРЯНЫЙ ПТЕНЕЦ»

Поляков Павел Александрович

4-й курс бакалавриата, программа "Прикладная математика и информатика"

Кандидатуру предлагают: коллектив преподавателей Департамента анализа данных и искусственного интеллекта в лице старшего преподавателя Макарова Ильи Андреевича, профессора Жукова Леонида Евгеньевича, научного сотрудника Математического института им. В.А. Стеклова РАН, доцента Фроленкова Дмитрия Андреевича

Научная деятельность Павла началась с момента его поступления на ФКН НИУ ВШЭ. Уже на 1 курсе образовательной программы «Прикладная математика и информатика» Павел достиг значительных успехов в ходе научно-исследовательской работы над NP-полной «Задачей коммивояжёра». Павел успешно использовал методы стохастической и дискретной оптимизации, которые обычно изучают только в магистратуре, и смог создать эффективный алгоритм для  вычислительно-трудной задачи. Результатом работы над проектом стало второе место на конкурсе проектов, организуемом компанией ООО «Яндекс» по результатам проектной деятельности студентов 1 курса ФКН НИУ ВШЭ.

В качестве летней практики Павел выбрал изучение построения графа перемещения на тактической навигационной карте. Павел самостоятельно нашел научную статью, представлявшую на тот момент оптимальное решение для управления мобильными роботами, и сумел улучшить ее результаты при помощи новой модели композитных кривых Безье, также добавив вычисление тактических характеристик маршрута на основе навигационной карты с использованием диаграммы Вороного. Павел получил оценку 10, представив лучшую учебную практику на департаменте, по объему сравнимую с полноценной курсовой работой. Построенная модель были впоследствии представлена на специальном заседании семинара "Математические модели информационных технологий".

Темой курсовой работы на втором курсе стала задача разработки планирования перемещения (Path Planning) интеллектуальных агентов, что является открытой NP-полной задачей искусственного интеллекта. Студентом была разработана серия алгоритмов, способная получать реалистично выглядящие гладкие пути с учетом тактических свойств основанных на топологии карты, таких как скрытность и ограниченность кривизны пути. Описанные алгоритмы реализовывались на современном движке компьютерной графики Unreal Engine 4, который Павел освоил самостоятельно в ходе выполнения практики, проявив недюжинные способности в объектно-ориентированном и компонентном программировании.

В отличие от других номинантов, про Павла нельзя сказать, что он своим образом воплощает  активную жизненную или общественную позицию.  Если Вы встретите его в коридоре, скорее всего, Вы пройдете мимо, не обратив внимания на скромного, слегка застенчивого студента, который сначала задумается, прежде чем ответить на Ваш вопрос. Вспоминая о «высоком потенциале», который так часто приписывают номинантам премии за самые разнообразные общественные и личные достижения, было бы сложно сравнить его с другими конкурсантами, если бы не одно существенное  обстоятельство:

НИУ ВШЭ – это, прежде всего научно-исследовательский университет, ключевым показателем которого является создание научно-исследовательских разработок с высоким потенциалом коммерциализации.

Здесь талант Павла раскрывается совсем с другой стороны:

Студент 2 курса бакалавриата в 2016 году опубликовал 3 научные статьи, индексируемые в Scopus, одна из которых опубликована в сборнике трудов международной конференции по компьютерным наукам уровня Core A*.В ноябре еще 2 работы поданы на международную конференцию и в зарубежный журнал и находятся на рецензировании.

Примечательно, что Павел являет собой редкий пример бакалавра, способного самостоятельно поставить научную задачу, решить ее и оформить результаты в формате научной статьи на английском языке.

Обратной стороной любой научной работы по "компьютерным наукам" является реализация методов и проведение эксперимента, а также создание приложений на основе внедрения разработанных методов, обладающих потенциалом для коммерциализации программного продукта.

В октябре 2016 года студенты и выпускники департамента представили на престижной международной IT-выставке Multimedia Technology Expo написанную на современном движке компьютерной графики Unreal Engine 4 компьютерную видеоигру, адаптированную под шлемы виртуальной реальности, и содержащую элементы машинного обучения и искусственного интеллекта для игроков под управлением компьютера. Представленный проект получил положительные отзывы, как участников выставки, так и жюри, которое проводило строгий отбор проектов на основе трех blind review. Были отмечены высокий научный и коммерческий потенциал разработок, предложены способы по выходу продукта на рынок компьютерных игр и приложений для виртуальной реальности.

Павел сыграл в разработке альфа-версии проекта ключевую роль ведущего программиста, сумев собрать в короткий срок разрозненные программные компоненты от других студентов. Сейчас Павел продолжает заниматься разработкой многопользовательской игры с элементами машинного обучения. Результатом проекта должно стать прохождение игроком под управлением компьютера игрового теста Алана Тьюринга с порогом неразличимости от человека выше 80%.

Поставленная перед командой студентов задача лежит на передовом крае исследовании в области искусственного интеллекта и машинного обучения: компьютер уже умеет обыгрывать человека в шахматы, го, двухмерные аркады, но пока плохо справляется с трехмерными окружениями, описываемыми большим числом состояний. Попытки решить эту проблему предпринимаются в DeepMind, а первые успехи были получены в сентябре 2016 года в проекте VizDoom.

Популяризация создания игрового искусственного интеллекта на департаменте привела к созданию курса «Artificial Intelligence in Video Games», плодотворной проектной работе с более чем 40 студентамив течение 2 лет. Благодаря достигнутым результатам, стала возможной подача заявки на создание научно-учебной группы «Deep Learning and Artificial Intelligence Methods for First-Person Shooter Games in Virtual Reality». Ведется работа по проекту «Моделирование поведения человекоподобного противника в трехмерном шутере от первого лица», материалы которого регулярно выкладываются на сайте Пионером проекта был Павел Поляков.

Сейчас Павел является опытным программистом и талантливым молодым ученым. Его успехи в создании высококлассного приложения на движке Unreal Engine 4 позволили пригласить его к  участию в формировании базового курса специализации «Гейм-дизайн»,  посвященного дизайну видеоигры уровня AAA на движке Unreal Engine 4. Впереди у него стоят задачи по улучшению результатов глубокого обучения с подкреплением (deep reinforcement learning), успешно примененного DeepMind (Google) для обучения компьютера игре по видеоряду в игры Atari, а также созданию принципиально нового алгоритма перемещения в виртуальном мире с целью уменьшения влияния simulator sickness при использовании шлемов виртуальной и дополненной реальности.

Павел является ярким студентом первого набора факультета компьютерных наук, представляя честь университета на международном уровне, и, безусловно, достоин звания «Серебряного птенца».

Публикации:

Makarov, I., Polyakov, P., Martynov, M. Multiplayer First-Person Shooter Video Game for Virtual Reality HMD / Special Issue of International Journal of Virtual Reality (IJVR): AI in Games, Serious Games, and Multimedia, 2017. (on review)

Makarov, I., Konoplya, O., Polyakov, P., Martynov, M., Zyuzin, P. Adapting First-Person Shooter Video Games for Playing with Virtual Reality Headsets, in: Proceedings of the 30th International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference (FLAIRS-30), Marco Island, Florida, USA, May 22-24, 2017 / AAAI Press, 2017

Makarov I., Tokmakov, M., Polyakov, P.,  Zyuzin, P., et al. First-Person Shooter Game for Virtual Reality Headset with Advanced Multi-Agent Intelligent System, in: Proceedings of the 24th ACM international conference on Multimedia (ACM MM'16), Amsterdam, Netherlands, 15-19 October 2016. NY : Association for Computing Machinery (ACM), 2016.

DOI: http://doi.org/10.1145/2964284.2973826 (Core A* Conference)

Makarov I., Zyuzin, P., Polyakov, P., Tokmakov, M., et al. Modelling Human-like Behavior through Reward-based Approach in a First-Person Shooter Game, in: Proceedings of the Third Workshop on Experimental Economics and Machine Learning (EEML 2016), Moscow, Russia, July 18, 2016 / R. Tagiew, D. I. Ignatov, A. Hilbert, R. Delhibabu. Vol. 1627. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2016. (pdf

Makarov I., Pavel Polyakov. Smoothing Voronoi-based Path with Minimized Length and Visibility using Composite Bezier Curves, in: Supplementary Proceedings of the 5th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST 2016), Yekaterinburg, Russia, April 7-9, 2016. / D. I. Ignatov. Vol. 1710. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2016 (pdf)

Презентация проекта:

Multimedia Technology Expo, 17.10.2016, Amsterdam, Netherlands: Technological Exposition of State-of-Art Multimedia systems, only 35 selected DEMOs with 3 blind reviewers. 

Organized and supported by:

ACM, SIGMM, University of Amsterdam, Delft University of Technology, Qualcomm Research, NVidia, FX PAL, COMMIT, IBM Research, Facebook, Microsoft Research, Google, USP, Visenze.

Достижения:

Получатель ПГАС за научные достижения, 2017, 2016

Стипендиат премии им. И. Сегаловича, 2016

Номинант на премию им. И. Сегаловича, 2015; конкурс НИРС 2015, 2016; «Золотую Вышку – 2015»

Второе место на конкурсе проектов студентов 1 курса, проводимого ФКН и ООО «Яндекс»

Золотая медаль (школа №2089, Москва)

“Физтех-2014”: победитель олимпиады  по физике и призер второй степени по математике,

Участник выездных школ «Физтех» 2014, школы “Комбинаторика и алгоритмы” 2013.