Образование и ученая степень:

  • Бакалавриат, магистратура, аспирантура ФУПМ МФТИ (2009 – 2019).
  • К.ф.-м.н. с 2019г.

Область научных интересов:

  • Искуственный интеллект — доверенный ИИ (trusted AI), объяснимый ИИ (explainable AI)
  • Машинное обучение — графовые нейронные сети (Graph neural networks)
  • Сложные сети (complex networks) — алгоритмы сбора (crawling), модели случайных графов (random graphs), вложение графов (graph embedding)

Преподавание учебных курсов:

  • «Математические основы и приложения нейронных сетей» (https://mlcourse.at.ispras.ru/) (ВМК МГУ).

Руководство студентами и аспирантами за последние два года:

  1. «Дедупликация сущностей в графах знаний с помощью графовых нейронных сетей», Гикало Е., 2024-25, ВМК МГУ, бакалавриат.
  2. «Интерпретация отдельных нейронов в графовых нейросетевых алгоритмах обнаружения аномалий», Сазонов Г. В., 2023-24, ВМК МГУ, бакалавриат.
  3. «Построение интерпретируемых и защищенных от разных типов атак моделей машинного обучения», Лукьянов К. С., с 2023, аспирант ФПМИ МФТИ.
  4. «Разработка методов повышения интерпретируемости алгоритмов машинного обучения», Шайхелисламов Д. С., с 2022, аспирант ФПМИ МФТИ.

Публикации за последние четыре года:

  1. Pozdnyakov, V., Kovalenko, A., Makarov, I., Drobyshevskiy, M. and Lukyanov, K., 2024. Adversarial Attacks and Defenses in Fault Detection and Diagnosis: A Comprehensive Benchmark on the Tennessee Eastman Process. IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society.
  2. Pozdnyakov, V., Kovalenko, A., Makarov, I., Drobyshevskiy, M. and Lukyanov, K., 2024, August. AADMIP: adversarial attacks and defenses modeling in industrial processes. In Proceedings of the Thirty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence
  3. Shaikhelislamov, D., Drobyshevskiy, M. and Belevantsev, A., ENSURING TRUSTWORTHY CODE: LEVERAGING A STATIC ANALYZER TO IDENTIFY AND MITIGATE DEFECTS IN GENERATED CODE.
  4. Lukyanov, K., Drobyshevskiy, M. and Turdakov, D., DETECTING AND ELIMINATING COVARIATE SHIFTS IN DATA FOR A MORE ROBUST HDD FAILURE PREDICTION.
  5. Pozdnyakov, V., Kovalenko, A., Makarov, I., Drobyshevskiy, M. and Lukyanov, K., 2024. Adversarial Attacks and Defenses in Fault Detection and Diagnosis: A Comprehensive Benchmark on the Tennessee Eastman Process. IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society.
  6. Shaikhelislamov, D.S., Lukyanov, K.S., Severin, N.N., Drobyshevskiy, M.D., Makarov, I.A. and Turdakov, D.Y.E., 2023. A study of graph neural networks for link prediction on vulnerability to membership attacks. Записки научных семинаров ПОМИ.
  7. Turganbay, R., Surkov, V., Evseev, D. and Drobyshevskiy, M., 2023. Generative question answering systems over knowledge graphs and text. In Компьютерная лингвистикаи интеллектуальные технологии (pp. 1112-1126).