Никитин Николай Олегович Доцент факультета цифровых трансформаций Старший научный сотрудник лаборатории композитного искусственного интеллекта Руководитель группы научно-технического развития исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта «Сильный искусственный интеллект в промышленности» Персоналия университета ИТМО Перейти к содержимому страницы.

Никитин Николай Олегович

Ученая степень:
кандидат технических наук
Должность:
Доцент факультета цифровых трансформаций
Старший научный сотрудник лаборатории композитного искусственного интеллекта
Руководитель группы научно-технического развития исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта «Сильный искусственный интеллект в промышленности»

Публикации

Kirgizov G.V., Nikitin N.O., Pinchuk M., Iamshchikova L.A., Deeva I., Shakhkyan K., Borisov I.I., Zharkov K.D., Kaluzhnaya, A.V. .

Automated Design of Graph-based Models and Structures using Modular Evolutionary Framework//AAAI-24, 2024, Vol. 1, No. 1, pp. 1

Хватов А.А., Никитин Н.О., Калюжная А.В.

Современные методы оптимизации с примерами на Python - 2023

Starodubcev N., Nikitin N., Andronova E., Gavaza K., Sidorenko D., Kalyuzhnaya A.V.

Generative design of physical objects using modular framework//Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, Vol. 119, pp. 105715 Подробнее

Revin I., Potemkin V., Balabanov N., Nikitin N.O.

Automated machine learning approach for time series classification pipelines using evolutionary optimization//Knowledge-Based Systems, 2023, Vol. 268, pp. 110483 Подробнее

Klimova A., Nasonov D., Hvatov A., Nikitin N.O., Ivanov S.V., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.

Strategic Trends in Artificial Intelligence Through Impact of Computational Science: What Young Scientists Should Expect//Procedia Computer Science, 2023, Vol. 229, pp. 1-7 Подробнее

Nikitin N.O., Teryoshkin S., Pokrovskii V., Pakulin S., Nasonov D.

Improvement of Computational Performance of Evolutionary AutoML in a Heterogeneous Environment//IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2023, 2023, pp. 1-8 Подробнее

Nikitin N., Pinchuk M., Pokrovskii V., Shevchenko P., Getmanov A., Aksenkin Y., Revin I., Stebenkov A., Poslavskaya E., Kalyuzhnaya A.

Integration Of Evolutionary Automated Machine Learning With Structural Sensitivity Analysis For Composite Pipelines//не указано, 2023 Подробнее

Stebenkov A.S., Nikitin N.O.

Automated Generation of Ensemble Pipelines using Policy-Based Reinforcement Learning method//Procedia Computer Science, 2023, Vol. 229, pp. 70-79 Подробнее

Sarafanov M., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.

Automated Data-Driven Approach for Gap Filling in the Time Series Using Evolutionary Learning//Advances in Intelligent Systems and Computing, 2022, Vol. 1401, pp. 633-642 Подробнее

Starodubcev N., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.

Surrogate-Assisted Evolutionary Generative Design Of Breakwaters Using Deep Convolutional Networks//IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2022, 2022, pp. 1-8 Подробнее

Sarafanov M., Pokrovskii V., Nikitin N.O.

Evolutionary Automated Machine Learning for Multi-Scale Decomposition and Forecasting of Sensor Time Series//IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2022, 2022, pp. 1-8 Подробнее

Nikitin N.O., Revin I., Hvatov A., Vychuzhanin P., Kalyuzhnaya A.V.

Hybrid and Automated Machine Learning Approaches for Oil Fields Development: the Case Study of Volve Field, North Sea//Computers and Geosciences, 2022, Vol. 161, pp. 105061 Подробнее

Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Sarafanov M., Polonskaia I.S., Revin I., Barabanova I.V., Kaluzhnaya A.V., Boukhanovsky A.

Automated Evolutionary Approach for the Design of Composite Machine Learning Pipelines//Future Generation Computer Systems, 2022, Vol. 127, pp. 109-125 Подробнее

Borisova J., Aladina A., Nikitin N.O.

Hybrid Modelling of Environmental Processes using Composite Models//Procedia Computer Science, 2021, Vol. 193, pp. 256-265 Подробнее

Nikitin N.O., Polonskaia I.S., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V.

The multi-objective optimisation of breakwaters using evolutionary approach//Proceedings of the 5th International Conference on Maritime Technology and Engineering, MARTECH 2020, 2021, Vol. 2, pp. 767-774 Подробнее

Hvatov A., Maslyaev M., Polonskaia I.S., Sarafanov M.I., Merezhnikov M., Nikitin N.O.

Model-Agnostic Multi-objective Approach for the Evolutionary Discovery of Mathematical Models//Communications in Computer and Information Science, 2021, Vol. 1488, pp. 72-85 Подробнее

Вычужанин П.В., Никитин Н.О., Абдулов А.А.

Платформа интерактивного построения композитных моделей на основе автоматического машинного обучения//Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание - 2021

Deeva I., Bubnova A., Andriushchenko P.D., Voskresenskiy A., Bukhanov N.V., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.

Oil and Gas Reservoirs Parameters Analysis Using Mixed Learning of Bayesian Networks//Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2021, Vol. 12742, pp. 394-407 Подробнее

Polonskaia I.S., Nikitin N.O., Revin I., Vychuzhanin P., Kaluzhnaya A.V.

Multi-Objective Evolutionary Design of Composite Data-Driven Models//IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2021, 2021, pp. 926-933 Подробнее

Барабанова И.В., Никитин Н.О., Вычужанин П.В.

Оценка чувствительности композитных моделей в рамках фреймворка автоматического машинного обучения//Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание - 2021

Sarafanov M.I., Borisova Y., Maslyaev M., Revin I., Maximov G., Nikitin N.O.

Short-Term River Flood Forecasting Using Composite Models and Automated Machine Learning: The Case Study of Lena River//Water, 2021, Vol. 13, No. 24, pp. 3482 Подробнее

Kalyuzhnaya A.V., Nikitin N.O., Hvatov A., Maslyaev M., Yachmenkov M., Boukhanovsky A.V.

Towards generative design of computationally efficient mathematical models with evolutionary learning//Entropy, 2021, Vol. 23, No. 1, pp. 28 Подробнее

Nikitin N.O., Hvatov A., Polonskaia I.S., Kalyuzhnaya A.V., Grigorev G., Wang X., Qian X.

Generative design of microfluidic channel geometry using evolutionary approach//GECCO 2021 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, 2021, pp. 59-60 Подробнее

Сарафанов М.И., Никитин Н.О., Калюжная А.В.

Применение методов автоматического машинного обучения для прогнозирования временных рядов - 2021

Абдулов А.А., Вычужанин П.В., Никитин Н.О.

Интерактивный анализ и визуализация процессов идентификации композитных моделей//Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание - 2021

Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Sarafanov M., Polonskaia I.S., Kaluzhnaya A.V.

Multi-Purpose Evolutionary AutoML for the Generative Design of Composite Modelling Pipelines//KDD-AutoML Workshop 2021, 2021, pp. 1-6

Polonskaia I.S., Aliev I.R., Nikitin N.O.

Automated Evolutionary Design of CNN Classifiers for Object Recognition on Satellite Images//Procedia Computer Science, 2021, Vol. 193, pp. 210-219 Подробнее

Barabanova I.V., Vychuzhanin P., Nikitin N.O.

Sensitivity Analysis of the Composite Data-Driven Pipelines in the Automated Machine Learning//Procedia Computer Science, 2021, Vol. 193, pp. 484-493 Подробнее

Sarafanov M., Kazakov E.E., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.

A Machine Learning Approach for Remote Sensing Data Gap-Filling with Open-Source Implementation: An Example Regarding Land Surface Temperature, Surface Albedo and NDVI//Remote Sensing, 2020, Vol. 12, No. 23, pp. 3865 Подробнее

Kaluzhnaya A.V., Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Hvatov A., Boukhanovsky A.V.

Automatic Evolutionary Learning of Composite Models With Knowledge Enrichment//GECCO 2020 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, 2020, pp. 43-44 Подробнее

Nikitin N.O., Polonskaia I.S., Vychuzhanin P., Barabanova I.V., Kaluzhnaya A.V.

Structural Evolutionary Learning for Composite Classification Models//Procedia Computer Science, 2020, Vol. 178, pp. 414-423 Подробнее

Калюжная А.В., Никитин Н.О., Вычужанин П.В., Хватов А.А.

Технологии прикладного искусcтвенного интеллекта в задачах численного моделирования процессов в океане // Комплексные исследования Мирового океана: материалы V Всероссийской научной конференции молодых ученых (Калининград, 18-22мая 2020г.) -2020. - С. 81-82

Никитин Н.О., Полонская Я.С., Калюжная А.В.

Интеллектуальное проектирование защитных сооружений на шельфе с применением моделей морской среды и методов оптимизации // Комплексные исследования Мирового океана: материалы V Всероссийской научной конференции молодых ученых (Калининград, 18-22мая 2020г.) -2020. - С. 141-142

Сарафанов М.И., Никитин Н.О., Казаков Э.Э., Калюжная А.В.

Применение методов машинного обучения для заполнения пропусков в данных дистанционного зондирования//Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО - 2020

Deeva I., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.

Pattern Recognition in Non-Stationary Environmental Time Series Using Sparse Regression//Procedia Computer Science, 2019, Vol. 156, pp. 357-366 Подробнее

Khvatov A.A., Nikitin N., Kaluzhnaya A.V., Kosukhin S.S.

Adaptation of NEMO-LIM3 model for multigrid high-resolution Arctic simulation//Ocean Modelling, 2019, Vol. 141, pp. 101427 Подробнее

Vychuzhanin P., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.

Robust Ensemble-Based Evolutionary Calibration of the Numerical Wind Wave Model//Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2019, Vol. 11536, pp. 614-627 Подробнее

Nikitin N.O., Deeva I., Vychuzhanin P., Kalyuzhnaya A.V., Hvatov A., Kovalchuk S.V.

Deadline-driven approach for multi-fidelity surrogate-assisted environmental model calibration: SWAN wind wave model case study//GECCO 2019 - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, 2019, pp. 1583-1591 Подробнее

Никитин Н.О., Калюжная А.В.

Эволюционный подход к управлению качеством ансамблевых моделей//Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, 2018. - 2018

Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V., Bochenina K., Kudryashov A., Uteuov A., Derevitskii I., Boukhanovsky A.V.

Evolutionary ensemble approach for behavioral credit scoring//Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2018, Vol. 10862, pp. 825-831 Подробнее

Kalyuzhnaya A.V., Nikitin N.O., Butakov N.A., Nasonov D.A.

Precedent-based approach for the identification of deviant behavior in social media//Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2018, Vol. 10862, pp. 846-852 Подробнее

Kovalchuk S.V., Kisliakovskii I.O., Metsker O.G., Nikitin N.O., Funkner A.A., Kalyuzhnaya A.V., Vaganov D.A., Bochenina K.O.

Towards management of complex modeling through a hybrid evolutionary identification//GECCO 2018 Companion - Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, 2018, pp. 255-256 Подробнее

Kovalchuk S.V. ., Metsker O.G., Funkner A.A., Kisliakovskii I.O., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V., Vaganov D.A., Bochenina K.O.

A Conceptual Approach to Complex Model Management with Generalized Modelling Patterns and Evolutionary Identification//Complexity, 2018, pp. 5870987 Подробнее

Araya-Lopez J., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.

Case-adaptive ensemble technique for met-ocean data restoration//Procedia Computer Science, 2018, Vol. 136, pp. 311-320 Подробнее

Никитин Н.О.

Программный комплекс для моделирования синтетических циклонов // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ -2017. - Т. 2017616937. - № от 20.06.2017

Noymanee J., Nikitin N.O., Kaluzhnaya A.V.

Urban Pluvial Flood Forecasting using Open Data with Machine Learning Techniques in Pattani Basin//Procedia Computer Science, 2017, Vol. 119, pp. 288-297 Подробнее

Nikitin N.O., Spirin D.S., Visheratin A.A., Kalyuzhnaya A.V.

Statistics-based models of flood-causing cyclones for the Baltic Sea region//Procedia Computer Science, 2016, Vol. 101, pp. 272–281 Подробнее

Никитин Н.О.

Использование индексирования для аннотирования документов//Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых - 2015

Проекты

Лаборатория автоматического машинного обучения
03/31/2023 - 06/30/2024

Технологии обеспечения качества научных проектов с открытым исходным кодом
09/01/2022 - 06/30/2023

Алгоритмы генеративного дизайна физических объектов, взаимодействующих со сплошной средой
07/28/2022 - 06/30/2024

Библиотека генеративного дизайна физических объектов с помощью эволюционных алгоритмов и численного моделирования
09/01/2021 - 06/30/2022

Виртуальная лаборатория разработки композитных моделей с помощью эволюционных методов автоматического машинного обучения
09/01/2020 - 06/30/2021