Занимается разработкой алгоритмов оптимального расположения измерителей при помощи методов глубокого обучения.

Окончил МГУ им. Ломоносова (2021)

Аспирант Сколковского института науки и технологий. В 2019 году году работал исследователем алгоритмов машинного обучения в Российском исследовательском центре Huawei в Москве. Научные интересы включают алгоритмы глубокого обучения для генерации и редактирования изображений, статистическую физику и вычислительную гидродинамику. Победитель Международной студенческой олимпиады по теоретической физике IPhO 2018 в составе команды МГУ.

Список публикаций

• Turko, N.; Lobashev, A.; Ushakov, K.; Kaurkin, M.; Ibrayev, R.; Information Entropy Initialized Concrete Autoencoder for Optimal Sensor Placementand Reconstruction of Geophysical Fields. 2022. https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.13968 (ссылка)