Фото: Руководитель Лаборатории Анджей Чихоцкий

Анджей Станислав Чихоцкий

Доктор ф.-м. наук

Профессор

Сколковский институт науки и технологий

Заведующий Лабораторий

Загрузить резюме Домашняя страница

Научные интересы

Область научных интересов Доктора Анджея Чихоцкого включает тензорные разложения и факторизации, интеллектуальный анализ данных, оптимизационные задачи в области биомедицинских приложений и т.д. Многие термины не имеют устоявшихся наименований в русском языке, поэтому мы приводим полный список научных интересов на английском языке:
1) multi-way analysis, tensor decompositions and factorizations, group and multi-block analysis in applications to processing and mining of biomedical and geophysical massive data, big data analytics in biomedical engineering, computational neuroscience;
2) tensor Networks and their applications in big data analytics;
3) early detection of Alzheimer’s disease;
4) blind source separation (BSS), especially ICA, SCA, NMF, multiway BSS, Linked;
5) multi-block, multilinear ICA, nonnegative tensor factorizations. 6) Intelligent signal processing and massive data analysis and their applications;
7) learning theories and optimization techniques;
8) inverse problems and their biomedical applications;
9) brain computer interface (BCI), Brain Robot Interface and noninvasive recording and visualization of brain signals (EEG/ MEG, fMRI);
10) neural computation and nonlinear adaptive systems;
11) optimization and operations research and their biomedical applications;
12) neuroinformatics and bioinformatics.

Дополнительная информация

Согласно данным Академии Google, доктор Анджей Чихоцкий имеет индекс Хирша 70 с числом цитирования работ более чем 27000. Доктор Анджей Чихоцкий был приглашен в «Council of Canadian Academies Survey of Science and Technology Strengths» как автор научных работ, имеющий наивысший уровень цитирования (входит в топ 1%) в мире по своей предметной области.
Доктор Анджей Чихоцкий являлся членом редакции (8 журналов) и рецензентом (более 10 журналов) ведущих мировых научных изданий («Journal of Computational Intelligence and Neuroscience», «IEEE Transaction on Neural Networks», «Methods in Neuroscience», «Neural Computation», «Neurocomputing», «Journal of Neural Networks» и т.д.), членом множества технических комитетов международных программ и конференций («IEEE Circuits and Systems Technical Committee for Blind Signal Processing», «Machine Learning for Signal Processing Technical Committee» и т.д.).
Доктор Анджей Чихоцкий принимал участие в разработке прикладных программных пакетов: Independent Component Analysis LAB, Nonnegative Tensor Factorization LAB, Nonnegative Matrix Factorizations LAB и др. Также он является автором 6 патентов.
Доктор А. Чихоцкий разработал новые подходы в области тензорного и машинного обучения для анализа данных головного мозга и для вычислительной нейро-науки. Он разработал новые алгоритмы и программное обеспечение для множественного компонентного анализа (multiway component analysis), в том числе для мультилинейного анализа независимых компонентов (multilinear Independent Component Analysis, ICA), для неотрицательных матричных и тензорных факторизаций (non-negative matrix/tensor factorization), для анализа гладких компонент (Smooth Component Analysis) и разреженного компонентного анализа (Sparse Component Analysis). Также им был разработан ряд новых алгоритмов для тензорных разложений и тензорных сетей, для моделирования сложных систем и процессов, предложен ряд новых методов обработки больших многомерных массивов данных.
Доктор А. Чихоцкий проводит также исследования в областях, связанных с извлечением признаков (Feature extraction), снижением размерности (Dimensionality reduction), классификацией и иерархихческой кластеризацией (Classification and hierarchical clustering), детектированием аномалий (Anomaly detection), мультимодального слияния данных (Multiomadal data fusion), сложными оптимизационными задачами (Very large scale optimization problems). Он также занимается практическими приложениями, связанными с разработками интерфейса человек-компьютер (Brain Computer Interface), взаимодействиями человека и робота (Human Robot Interactions), анализом электроэнцефалограмм (EEG hyper-scanning) и их применением к реабилитации, терапии и обучению.

Основные публикации с 2016 г.