Калюжная Анна Владимировна Старший научный сотрудник исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта «Сильный искусственный интеллект в промышленности» Старший научный сотрудник лаборатории композитного искусственного интеллекта Персоналия университета ИТМО Перейти к содержимому страницы.
  2. Университет
  3. Персоналии (А-Я)
  4. Калюжная Анна Владимировна

Калюжная Анна Владимировна EnEnglish

Ученая степень:
кандидат технических наук
Должность:
Старший научный сотрудник исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта «Сильный искусственный интеллект в промышленности»
Старший научный сотрудник лаборатории композитного искусственного интеллекта

С 2011 по настоящее время участвует в проектах, направленных на создание, развитие и поддержку «Системы предупреждения угрозы наводнений в Санкт-Петербурге», а также в проектах, направленных  на научные изыскания в области оценки  и прогнозирования экстремальных гидрометеорологических  явлений.

Преподаваемые дисциплины:

- Вероятностные математические модели

- Методы и модели многомерного анализа данных

- Вероятностные и дискретные математические 

Дополнительные сведения:

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, IET - 2016, Vol. 101, pp. 272–281

Lopez J.L., Kaluzhnaya A.V., Kosukhin S.S., Ivanov S.V. Data Quality Control for St. Petersburg flood warning system//Procedia Computer Science, IET - 2016, Vol. 80, pp. 2128-2140

Kosukhin S.S., Kaluzhnaya A.V., Nikishova A.V., Boukhanovsky A.V. Special aspects of wind wave simulations for surge flood forecasting and prevention//Procedia Computer Science, IET - 2015, Vol. 66, pp. 184-190

Visheratin A.A., Nasonov D.A. ., Kaluzhnaya, A.V. ., Kosukhin, S.S. . A simulation platform for atmospheric phenomena study within coastal floods in Baltic sea area//International Multidisciplinary Scientific GeoConference-SGEM: 15th International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2015, IET - 2015, Vol. 1, No. 2, pp. 11-18

Kaluzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V. Computational uncertainty management for coastal flood prevention system//Procedia Computer Science, IET - 2015, Vol. 51, pp. 2317-2326

Kalyuzhnaya A.V., Visheratin A.A., Dudko A., Nasonov D.A., Boukhanovsky A.V. Synthetic storms reconstruction for coastal floods risks assessment//Journal of Computational Science, IET - 2015, Vol. 9, pp. 112-117

Kosukhin, S.S. ., Kaluzhnaya, A.V. ., Nasonov D. Problem solving environment for development and maintenance of St. Petersburg’s Flood Warning System//Procedia Computer Science, IET - 2014, Vol. 29, pp. 1667–1676

Kaluzhnaya A.V., Nasonov D., Boukhanovsky A.V. Ensemble risk assessment for flood warning in Saint-Petersburg//14th International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2014. GeoConference on Informatics, Geoinformatics and Remote Sensing. Conference Proceedings, IET - 2014, Vol. 1, No. Section Hydrology and water Resources, pp. 247-256

Ivanov, S.V. ., Kosukhin, S.S. ., Kaluzhnaya, A.V. ., Boukhanovsky, A.V. . Erratum to Simulation-based collaborative decision support for surge floods prevention in St. Petersburg [J. Comput. Sci. 3 (2012) 450-455]//Journal of Computational Science, IET - 2013, Vol. 4, No. 5, pp. 438

Ivanov S.V., Kosukhin S.S., Kaluzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V. Simulation-based collaborative decision support for surge floods prevention in St. Petersburg//Journal of Computational Science, IET - 2012, Vol. 3, No. 6, pp. 450-455

 

 

Публикации

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

Automated Design of Graph-based Models and Structures using Modular Evolutionary Framework//4th workshop on Graphs and more Complex structures for Learning and Reasoning (GCLR 2024). Colocated with AAAI 2024, 2024, pp. accepted-papers Подробнее

Pinchuk M., Kirgizov G., Yamshchikova L., Nikitin N., Deeva I., Shakhkyan K., Borisov I., Zharkov K., Kalyuzhnaya A.

GOLEM: Flexible Evolutionary Design of Graph Representations of Physical and Digital Objects//GECCO 2024 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, 2024, pp. 1668-1675 Подробнее

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

Deeva I., Bubnova A., Kalyuzhnaya A.V.

Advanced Approach for Distributions Parameters Learning in Bayesian Networks with Gaussian Mixture Models and Discriminative Models//Mathematics, 2023, Vol. 11, No. 2, pp. 343 Подробнее

Deeva I., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V.

Adaptive Learning Algorithm for Bayesian Networks Based on Kernel Mixtures Distributions//International Journal of Artificial Intelligence, 2023, Vol. 21, No. 1, pp. 90-108 Подробнее

Nizovtseva I., Palmin V., Simkin I., Starodumov I., Mikushin P., Nozik A., Hamitov T., Ivanov S., Vikharev S., Zinovev A., Svitich V., Mogilev M., Nikishina M., Kraev S., Yurchenko S., Mityashin T., Chernushkin D., Kalyuzhnaya A., Blyakhman F.

Assessing the Mass Transfer Coefficient in Jet Bioreactors with Classical Computer Vision Methods and Neural Networks Algorithms//Algorithms, 2023, Vol. 16, No. 3, pp. 125 Подробнее

Filatova A., Kovalchuk M., Batalenkov S., Voskresenskiy A., Deeva I., Kalyuzhnaya A., Shpilman A., Kondrashova N., Dudnichenko M., Nasonov D.

A Multi-Contractor Approach for MLRCPSP with the Graph Structure Optimization//IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2023, 2023, pp. 1-8 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., Pinchuk M., Pokrovskii V., Shevchenko P., Getmanov A., Aksenkin Y., Revin I., Stebenkov A., Latypov V., Poslavskaya E., Kalyuzhnaya A.V.

Integration Of Evolutionary Automated Machine Learning With Structural Sensitivity Analysis For Composite Pipelines//Knowledge-Based Systems, 2023, Vol. 302, pp. 112363 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

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

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

Deeva I., Mossyayev A., Kalyuzhnaya A.V.

A Multimodal Approach to Synthetic Personal Data Generation with Mixed Modelling: Bayesian Networks, GAN’s and Classification Models//Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, 2022, Vol. 419, pp. 847-859 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

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

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

Bubnova A., Deeva I., Kalyuzhnaya A.V.

MIxBN: library for learning Bayesian networks from mixed data//Procedia Computer Science, 2021, Vol. 193, pp. 494-503 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

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

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

Применение методов автоматического машинного обучения для прогнозирования временных рядов - 2021

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

Bykov N., Hvatov A., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V.

A method of generative model design based on irregular data in application to heat transfer problems//Journal of Physics: Conference Series, 2021, Vol. 1959, No. 1, pp. 012012 Подробнее

Maslyaev M., Hvatov A., Kalyuzhnaya A.V.

Partial differential equations discovery with EPDE framework: Application for real and synthetic data (R)//Journal of Computational Science, 2021, Vol. 53, pp. 101345 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

Быков Н.Ю., Хватов А.А., Калюжная А.В., Бухановский А.В.

Метод восстановления моделей тепломассопереноса по пространственно-временным распределениям параметров // Письма в Журнал технической физики -2021. - Т. 47. - № 24. - С. 9-12 Подробнее

Андрющенко П.Д., Деева И.Ю., Калюжная А.В., Бубнова А.В., Воскресенский А.Г., Буханов Н.В.

Анализ параметров нефтегазовых месторождений с использованием байесовских сетей [Analysis of parameters of oil and gas fields using Bayesian networks] // Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли: сборник тезисов конференции [Data Science in Oil and Gas 2020] -2020. - С. 1-10 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

Вычужанин П.В., Калюжная А.В.

Исследование эффективности эволюционных операторов в задачах оптимизации матричных генотипов//Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых - 2020

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

Maslyaev M., Hvatov A., Kalyuzhnaya A.

Data-Driven Partial Differential Equations Discovery Approach for the Noised Multi-dimensional Data//Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2020, Vol. 12138 LNCS, pp. 86-100 Подробнее

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

Maslyaev M., Hvatov A., Kalyuzhnaya A.V.

Discovery of the data-driven models of continuous metocean process in form of nonlinear ordinary differential equations//Procedia Computer Science, 2020, Vol. 178, pp. 18-26 Подробнее

Deeva I., Andriushchenko P.D., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V.

Bayesian Networks-based personal data synthesis//ACM International Conference Proceeding Series, 2020, pp. 6-11 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

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

Вычужанин П.В., Калюжная А.В.

Робастная калибровка параметров численной модели ветрового волнения SWAN // Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО -2019. - Т. 3. - С. 151-155 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

Maslyaev M., Hvatov A., Kalyuzhnaya A.V.

Data-driven partial derivative equations discovery with evolutionary approach//Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2019, Vol. 11540 LNCS, pp. 635-641 Подробнее

Вычужанин П.В., Калюжная А.В.

Технологии поддержки жизненного цикла комплекса гидрометеорологических моделей//Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание - 2019

Вычужанин П.В., Хватов А.А., Калюжная А.В.

Обнаружение аномалий в результатах гидрометеорологического моделирования с использованием сверточных нейронных сетей//СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ И УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. Сборник тезисов Всероссийской научно-практической конференции - 2019. - С. 440-441

Uteuov A., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V.

The cities weather forecasting by crowdsourced atmospheric data//Procedia Computer Science, 2019, Vol. 156, pp. 347-356 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

Гусаров А.С., Утеуов А.К., Калюжная А.В.

Тематическое моделирование финансовых привычек и интересов пользователей в социальных сетях//Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, 2018. - 2018

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

Утеуов А.К., Арайа Лопес Х., Калюжная А.В.

Контроль качества и восстановление пропусков в гидрометеорологических данных // Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО -2018. - Т. 2. - С. 141-144

Болгова Е.В., Калюжная А.В., Ковальчук С.В.

Производственная (научно-исследовательская) и производственная (преддипломная) практика студентов: организация и проведение - 2018

Вычужанин П.В., Калюжная А.В.

Разработка системы автоматизированной верификации гидрометеорологической вычислительной системы //Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, 2018. - 2018 - 2018

Вычужанин П.В., Калюжная А.В.

Разработка системы автоматизированной верификации гидрометеорологической вычислительной системы // Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО -2018. - Т. 2. - С. 114-117 Подробнее

Kalyuzhnaya A.V., Nasonov D., Ivanov S.V., Kosukhin S.S., Boukhanovsky A.V.

Towards a scenario-based solution for extreme metocean event simulation applying urgent computing//Future Generation Computer Systems, 2018, Vol. 79, No. Part.2, pp. 604-617 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

Vychuzhanin P., Hvatov A., Kalyuzhnaya A.V.

Anomalies Detection in Metocean Simulation Results Using Convolutional Neural Networks//Procedia Computer Science, 2018, Vol. 136, pp. 321-330 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

Uteuov A., Kalyuzhnaya A.

Combined document embedding and hierarchical topic model for social media texts analysis//Procedia Computer Science, 2018, Vol. 136, pp. 293-303 Подробнее

Болгова Е.В., Калюжная А.В., Ковальчук С.В.

Производственная (научно-исследовательская) и производственная (преддипломная) практика студентов: организация и проведение - 2018

Бухановский А.В., Калюжная А.В., Лопатухин Л.И., Померанец К.С.

Наводнения в Санкт-Петербурге: история и современность -2017

Lopez J.L., Uteuov A., Kalyuzhnaya A.V.

Quality control and data restoration of metocean Arctic data//Procedia Computer Science, 2017, Vol. 119, pp. 315-324 Подробнее

Gusarov A., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V.

Spatially adaptive ensemble optimal interpolation of in-situ observations into numerical vector field models//Procedia Computer Science, 2017, Vol. 119, pp. 325-333 Подробнее

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

Nikishova A.V., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V., Khukstra A.

Uncertainty quantification and sensitivity analysis applied to the wind wave model SWAN//Environmental Modelling and Software, 2017, Vol. 95, pp. 344-357 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

Araya-Lopez J., Kaluzhnaya A.V., Kosukhin S.S., Ivanov S.V.

Data Quality Control for St. Petersburg flood warning system//Procedia Computer Science, 2016, Vol. 80, pp. 2128-2140 Подробнее

Kaluzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V.

Computational uncertainty management for coastal flood prevention system//Procedia Computer Science, 2015, Vol. 51, pp. 2317-2326 Подробнее

Visheratin A.A., Nasonov D.A. ., Kaluzhnaya, A.V. ., Kosukhin, S.S. .

A simulation platform for atmospheric phenomena study within coastal floods in Baltic sea area//International Multidisciplinary Scientific GeoConference-SGEM: 15th International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2015, 2015, Vol. 1, No. 2, pp. 11-18 Подробнее

Kosukhin S.S., Kaluzhnaya A.V., Nikishova A.V., Boukhanovsky A.V.

Special aspects of wind wave simulations for surge flood forecasting and prevention//Procedia Computer Science, 2015, Vol. 66, pp. 184-190 Подробнее

Kalyuzhnaya A.V., Visheratin A.A., Dudko A., Nasonov D.A., Boukhanovsky A.V.

Synthetic storms reconstruction for coastal floods risks assessment//Journal of Computational Science, 2015, Vol. 9, pp. 112-117 Подробнее

Kosukhin, S.S. ., Kaluzhnaya, A.V. ., Nasonov D.

Problem solving environment for development and maintenance of St. Petersburg’s Flood Warning System//Procedia Computer Science, 2014, Vol. 29, pp. 1667–1676 Подробнее

Kaluzhnaya A.V., Nasonov D.A., Boukhanovsky A.V. .

Ensemble risk assessment for flood warning system in st. Petersburg//14th International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2014. GeoConference on Informatics, Geoinformatics and Remote Sensing. Conference Proceedings, 2014, Vol. 1, No. 3, pp. 247-256 Подробнее

Ivanov, S.V. ., Kosukhin, S.S. ., Kaluzhnaya, A.V. ., Boukhanovsky, A.V. .

Erratum to Simulation-based collaborative decision support for surge floods prevention in St. Petersburg [J. Comput. Sci. 3 (2012) 450-455]//Journal of Computational Science, 2013, Vol. 4, No. 5, pp. 438 Подробнее

Ivanov S.V., Kosukhin S.S., Kaluzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V.

Simulation-based collaborative decision support for surge floods prevention in St. Petersburg//Journal of Computational Science, 2012, Vol. 3, No. 6, pp. 450-455 Подробнее

Мостаманди М.В., Насонов Д.А., Калюжная А.В., Бухановский А.В.

Ансамблевые прогнозы экстремальных гидрометеорологических явлений в распределенной среде CLAVIRE // Известия высших учебных заведений. Приборостроение -2011. - Т. 54. - № 10. - С. 100-102 Подробнее

Публикации в репозитории Университета ИТМО

Мостаманди М. С., Насонов Д. А., Бухановский А. В., Калюжная А. В.
АНСАМБЛЕВЫЕ ПРОГНОЗЫ ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ В РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СРЕДЕ CLAVIRE
Статья опубликована ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ «ПРИБОРОСТРОЕНИЕ» в выпуске 10(54) за 2011 г.

Проекты

ТЗ "Разработка алгоритма генерации фармакологических соединений на основе больших языковых моделей и агентных технологий. Этап 1"
10/08/2024 - 12/01/2024
Алгоритмы направленной генерации синтетических многомерных данных в форме таблиц и временных рядов для повышения робастности моделей машинного обучения
08/01/2024 - 06/30/2027
Разработка библиотеки автоматического машинного обучения, позволяющей создавать защищенный искусственный интеллект для задач классификации в компьютерных приложениях
11/22/2023 - 12/25/2023
Работы по проекту А220002930 "Создание модуля уточненного предсказательного моделирования характеристик КСГ"
12/14/2022 - 04/10/2023
Создание модуля уточненного предсказательного моделирования характеристик КСГ. Проект А220002929
11/10/2022 - 12/15/2022
Концепция комплексного исследования по направлению "Интегральное планирование разработки и обуствойства месторождений"
12/08/2021 - 01/31/2022
Создание концепции ИТ-решения для интегрированного планирования разработки и обустройства месторождений
08/19/2021 - 09/16/2021
Определение параметров поля волн в месте установки плавучего хранилища газа по объекту "морской перегрузочный комплекс сжиженного природного газа в Мурманской области"
01/15/2021 - 02/15/2021
Выполнение научно-исследовательских работ в рамках реализации соглашения о предоставлении из федерального бюджета грантов в форме субсидий в соответствии с пунктом 4 статьи 78.1 Бюджетного кодекса Российской Федерации № 075-15-2020-808 от 05.10.2020 г. на выполнение крупного научного проекта по теме «Надежный и логически прозрачный искусственный интеллект: технология, верификация и применение при социально-значимых и инфекционных заболеваниях»
11/17/2020 - 12/24/2020
Реализация подключаемого модуля статистического анализа и вероятного моделирования информации об атрибутах нефтегазовых месторождений
05/01/2020 - 02/26/2021
Интеллектуальные методы построения и обучения гибридных предсказательных моделей в задачах повышения эффективности использования фонда скважин при разработке нефтяных месторождений с использованием технологий «Больших данных»
01/15/2020 - 12/25/2021
Работы по оптимизации алгоритмов адаптации и оптимизации моделей пластиковых течений
12/23/2019 - 03/31/2020
Проведение математического моделирования волновой обстановки на внутренней и круизной гавани для предложенных вариантов компоновки волнозащитных сооружений для акватории причата ФСО России и круизной гавани
08/26/2019 - 02/14/2020
Интеллектуальные методы создания интерпретируемых предсказательных моделей на данных о процессах природной среды
08/01/2019 - 07/30/2021
Когнитивные технологии анализа и прогнозирования процессов
07/01/2019 - 06/30/2020
Разработка интерактивного демонстратора для визуализации и представления результатов моделирования гидрофизических параметров в шельфовой зоне российской Арктики
11/23/2018 - 12/23/2018
Интеллектуальные методы и технологии поддержки жизненного цикла цифровых образов природных и социальных систем
09/01/2018 - 06/30/2019
Интеллектуальные технологии оптимизации структуры и анализа данных в композитных моделях сложных систем
11/13/2017 - 08/31/2018