Об Авторе
 |
Логин на сайте:Discovery ФИО:Вячеслав Анатольевич Дюк Публикаций:0 Комментариев:0 Дата Регистрации:30.09.2023 Веб-сайт:https://deeppatterns.ru/ Дата Рождения:15.02.1952 Место Рождения:Ленинград |
|
С июля 2018 г. по настоящее время главный научный сотрудник ФГУН Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко Российской академии наук (ИПТ РАН), исполняющий обязанности зав. лабораторией интеллектуальных транспортных систем.
С августа 2014 г. по настоящее время научный руководитель ООО «Дип Паттернс» (участник проекта Сколково – кластеры БМТ и ИТ).
С 2007 года по настоящее время профессор кафедры информационных систем института информационных технологий и технологического образования РГПУ им. А.И. Герцена.
С 1 января 2018 по 31 июня 2019 г. ведущий научный сотрудник лаборатории квантовой когнитивистики и интеллектуальных систем Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики (ИТМО).
С апреля 2006 г. июль 2018 г. ведущий научный сотрудник лаборатории биомедицинской информатики Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН (СПИИРАН).
С 2014 по 2016 год главный научный сотрудник Санкт-Петербургского электротехнического университета (кафедра биотехнических систем); ведущий научный сотрудник Первого Санкт-Петербургского медицинского университета им. акад. И.П. Павлова.
С мая 2003 г. по апрель 2006 г. заведующий кафедрой информатики и управления в медицинских системах Санкт-Петербургской медицинской академии последипломного образования.
В апреле 2005 г. защитил диссертацию в Диссертационном Совете Санкт-Петербургского государственного университета (факультет прикладной математики и процессов управления) на соискание ученой степени доктора технических наук по теме «Методология поиска логических закономерностей в предметной области с нечеткой системологией (на примере клинико-экспериментальных исследований)» – специальность 05.13.01 системный анализ, управление и обработка информации (по прикладной математике и процессам управления).
В 1998 г. защитил диссертацию в Диссертационном Совете СПИИРАН на соискание ученой степени кандидата технических наук по теме «Исследование и разработка моделей, методов и алгоритмов экстенсионального подхода в компьютерной психодиагностике» – специальность 05.13.16 Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях.
С 1994 г. по 2003 – научный сотрудник, старший научный сотрудник СПИИРАН.
1990 91 г. – математик программист в Ленинградском психоневрологическом институте им. В. М. Бехтерева.
1978-89 г. – старший научный сотрудник кафедры физики, заместитель начальника отраслевой научно исследовательской лаборатории по профессиональной психологии и психологической диагностике в Ленинградском высшем инженерном морском училище им. адм. С. О. Макарова.
1977-78 г. – инженер НПО «Ленинец».
1973-77 г. – инженер, старший инженер в/ч 13991
1968-73 г. – слушатель Ленинградской Военной инженерной Краснознаменной академии им. А.Ф. Можайского (специальность – инженер по радиотехнике, средства радиоэлектронного контроля).
Основные научные интересы:
Методы и алгоритмы классификации, диагностики, распознавания образов и прогнозирования
Искусственный интеллект, обнаружение знаний в базах данных (Data Mining, Machine Learning)
Поиск непериодических шаблонов с джокерами в последовательностях чисел и символов
Информационные технологии в медико-биологических исследованиях
Ключевой опыт
Специалист в области науки о данных (Machine learning, Data Mining, Big Data).
Научный руководитель и основатель ООО «Дип Паттернс» – участника проекта Сколково в кластерах Биомед и ИТ.
Ведущий научный сотрудник лаборатории биомедицинской информатики СПИИРАН.
Опубликовал большими тиражами первые в России монографии по интеллектуальному анализу данных (Data Mining), Компьютерной психодиагностике, Телемедицине и Информационным технологиям в медико-биологических исследованиях.
Многократно руководил секциями конференций по применению информационных технологий в медицине и здравоохранении.
Член диссертационного совета Д.212.232.50 факультета прикладной математики и процессов управления при Санкт-Петербургском государственном университете по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора физико-математических и технических наук по специальностям 05.13.01 (Системный анализ, управление и обработка информации — по прикладной математике и процессам управления), 05.13.18 (Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ).
Проекты в Сколково:
Кластер ИТ
Проект «Deep Data Diver – инновационная технология Big Data to Knowledge (BD2K)».
Краткое резюме проекта:
Инновационная технологии BD2K основана на представлениях локальной геометрии и эффекте структурного резонанса в многомерных данных. Технология позволяет находить в данных «сильные» if-then правила, организовывать высокопараллельные вычисления и визуализировать метаструктуру ансамбля if-then правил. Особую ценность представляет для аналитики Big Data в областях, для которых характерна сложность структурных связей (биоинформатика, прикладная химия и т.п.). Цель проекта – создание конкурентоспособного программного продукта, коммерциализация разработки.
Кластер БМТ
Проект «DP4SAR – инновационный инструмент раскрытия закономерностей строения химических структур и взаимосвязей «структура–активность» для направленного дизайна лекарств».
Краткое резюме проекта:
Фундаментальная проблема современности – раскрытие закономерностей строения химических структур и взаимосвязей «структура-активность» (SAR) для направленного дизайна лекарств. В проекте предлагается инновационный инструмент DP4SAR (Deep Patterns for SAR), основанный на проприетарном методе структурного резонанса в многомерных данных SRMD. Цель проекта – коммерциализация DP4SAR и внедрение этого высокоэффективного инструмента в практику фармацевтических и биотехнологических компаний.
Публикации:
Наукометрические показатели РИНЦ на 24.07.2023:
количество статей, учтенных в РИНЦ – 94, число цитирований - 2658; индекс Хирша – 9.
Наукометрические показатели Google Scholar:
Все Начиная с 2018 г.
Статистика цитирования
3419 817
h-индекс
12 10
i10-индекс
15 10
Опубликовано более 120 научных статей и написаны следующие книги:
1. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. – СПб: «Братство», 1994. – 364 с.
2. Вассерман Л.И., Дюк В.А., Иовлев Б.В., Червинская К.Р. Психологическая диагностика и новые информационные технологии. – СПб: «СЛП», 1997. – 203 с.
3. Дюк В.А. Обработка данных на ПК в примерах. – СПб: "Питер", 1997. – 240 с.
4. Блажис А.К., Дюк В.А. Телемедицина. – СПб: «СпецЛит», 2000. – 154 с.
5. Дюк В.А., Самойленко А.П. Data Mining: учебный курс. – Изд во «Питер», 2001. – 368 с.
6. Дюк В.А. Эмануэль В.Л. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. – Изд во «Питер», 2003. – 528 с.
7. Д. Курапеев, В. Дюк, И. Курапеев. Внутриаортальная баллонная контрпульсация. – LAP LAMBERT Academic Publishing. – 2011. – 156 с.
8. Дюк В.А. Инструментальные средства интеллектуального анализа данных. – Изд-во РГПУ им. А.И. Герцена, 2012. – 161 с.
9. Дюк В.А. Логический анализ данных. Уч. пособие, 1-е изд. – Санкт-Петербург: Лань, 2020. – 80 с.
10. Дюк В.А. Логические методы машинного обучения (инструментальные средства и практические примеры). – СПб.: Издательско-полиграфическая ассоциация высших учебных заведений, 2020. – 248 с.
Научные труды за период 2018-2023 г.:
1. Дюк В. А., Комашинский В. И., Малыгин И. Г., Сенкевич Ю. И., Аванесов М. Ю. Исследование метода эмпирической модовой декомпозиции в задаче анализа сигналов акустической эмиссии // «Информация и космос», №4, 2018. – С. 50-55.
2. Дюк. В.А., Малыгин И.Г. Сравнение алгоритмов распознавания типов транспортных средств по параметрам их силуэтов // Морские интеллектуальные технологии. 4 (42), Т. 4. 2018. – С. 107-201.
3. Дюк В.А., Малыгин И.Г. Применение логических алгоритмов распознавания типов автомобилей в системах технического зрения при низком качестве изображений. //В сб Транспорт России: проблемы и перспективы - 2018. Материалы Международной научно-практической конференции. 13-14 ноября 2018 г. СПб.: ИПТ РАН. – Санкт-Петербург. 2018. Том 1. С. 283-385.
4. Александров И.В., Дюк В.А., Фомин В.В. Использование методов машинного обучения для определения коэффициента расхода топлива газовой турбины фрегата // «Морские интеллектуальные технологии». 2019. Т.4, №4(42), С.197-201.
5. Дюк В.А. Логические методы интеллектуального анализа данных // В сб. «Технологии построения когнитивных транспортных систем». Материалы всероссийской научно-практической конференции с международным участием. 2019. С. 48-51.
6. Дюк В.А., Михов О.М., Брюс Ф.О. Экстенсиональные методы машинного обучения // В сб. «Транспорт России: проблемы и перспективы – 2019». Материалы международной-научно-практической конференции. 2019. – С. 198-202.
7. Дюк В.А., Брюс Ф.О., Богданов А.В. Перспектива экстенсиональных методов машинного обучения // Информация и космос. – № 2. 2020. – С. 69-76.
8. Дюк В.А., Брюс Ф.О., Богданов А.В. Перспектива экстенсиональных методов машинного обучения в информационно-аналитических системах безопасности // Научно-аналитический журнал Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России. 2020. № 2. С. 39-45.
9. Дюк В.А., Брюс Ф.О., Михов О.М. Тест для сравнения алгоритмов машинного обучения в условиях неоднородности классов // В сб. «Транспорт России: проблемы и перспективы – 2020». Материалы международной-научно-практической конференции. 2020. – С. 335-338.
10. Дюк В.А. Искусственный интеллект в адаптивном образовании // В сб. «Применение искусственного интеллекта в информационно-телекоммуникационных системах». Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С.М. Буденного. 2021. – С. 40-43.
11. Дюк В.А. Тестирование алгоритмов машинного обучения в условиях неточной разметки данных // Транспорт России: проблемы и перспективы — 2021: материалы Международной научно-практической конференции. — СПб.: ИПТ РАН. — 2021. — Т.1. — С. 205—207.
12. Дюк В.А. Малыгин И.Г. Проблема неточной разметки данных при решении информационных задач машинного обучения на транспорте // Материалы XIV-й Всероссийской Мультиконференции по проблемам управления. 27 сентября - 02 октября 2021, т. 4. - Дивноморское. Геленджик. - С. 148-150.
13. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика // Большая Российская энциклопедия (в печати).
14. Дюк В.А., Малыгин И.Г., Прицкер В.И. Распознавание транспортных средств по силуэтам – трехкаскадный метод машинного обучения в системах технического зрения // Морские интеллектуальные технологии. 2022. № 2 часть 1. С. 162-167.
15. Дюк В.А. Экспериментальное исследование реакции алгоритмов машинного обучения на ошибки разметки данных // Дифференциальные уравнения и процессы управления. Электронный журнал. - http://diffjournal.spbu.ru/, 2022. №3. С. 59-72.
16. Дюк, В. А. Методы машинного обучения в задачах дистанционного экологического мониторинга / В. А. Дюк // Транспорт России: проблемы и перспективы - 2022 : Материалы Международной научно–практической конференции, Санкт-Петербург, 09–10 ноября 2022 года / ФГБУН Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко Российской академии наук. Том 1. – Санкт-Петербург: Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН, 2022. – С. 146-150. – EDN QRHAYH.
17. Дюк, В. А. Сравнительное исследование методов машинного обучения в задаче диагностики синхронных электродвигателей / В. А. Дюк, В. Ю. Каминский // Морские интеллектуальные технологии. – 2023. – № 1-1(59). – С. 200-204. – DOI 10.37220/MIT.2023.59.1.025. – EDN ORLOGM.
18. Дюк В.А. Малыгин И.Г. Сравнительное исследование алгоритмов машинного обучения в задаче прогнозирования динамики велошеринга // ТРАНСПОРТ: НАУКА, ТЕХНИКА, УПРАВЛЕНИЕ. – 2023.
Результаты исследований в области технологий поиска логических закономерностей в многомерных данных и построения баз знаний экспертных систем включались в перечень важнейших достижений РАН.
Общественная работа:
Эксперт по аккредитации вузов Рособрнадзора (проведено 10 экспертиз).
Эксперт фонда Сколково.
Эксперт федерального проекта «Цифровые технологии» по направлениям «Нейротехнологии и ИИ», «Цифровая экономика».
Эксперт Российской академии наук.
Эксперт Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (http://www.fasie.ru/).
Член Совета основной образовательной программы бакалавриата СВ.5118 «Системный анализ и прикладные компьютерные технологии» факультета прикладной математики и процессов управления Санкт-Петербургского государственного университета.
Член и председатель ГЭК на факультете прикладной математики и процессов управления Санкт-Петербургского государственного университета.
|
|
Публикаций не найдено
Возможно, публикации у автора не выводятся здесь, потому что отмечены как "часть сборника"