Федоров Максим Валериевич
Федоров Максим Валериевич
член-корреспондент РАН профессор доктор химических наук кандидат физико-математических наук
Академические должности
Должность
Организационная структура
Дата активности
Должность
член отделения
Должность
член секции
Организационная структура
Профиль
Федоров М.В. — специалист в области вычислительных методов, систем искусственного интеллекта и методов обработки больших данных и их приложений, информационных и суперкомпьютерных технологий, автор и соавтор 134 научных работ, из них 2 патентов.
Основные научные результаты Федорова М.В.:
— разработан ряд новых теоретических и вычислительных подходов к моделированию молекулярных систем с высокой плотностью заряда около поверхностей, что дало возможность выявить основные принципы формирования двойного слоя в важных для приложений системах, в том числе в низкотемпературных ионных жидкостях (которые активно используются в вакуумных системах, сверхчувствительных датчиках и др.);
— разработан ряд новых мультимасштабных вычислительных методов для решения систем интегральных уравнений молекулярной теории жидкости, что в комбинации с методами статистического анализа и машинного обучения позволило добиться высокоточного предсказания физико-химических свойств конденсированных молекулярных систем: на этой базе разработана платформа искусственного интеллекта для конструирования и оптимизации свойств новых молекул с широким спектром приложений; разработаны новые вычислительные методы и технологии машинного обучения на сверточных нейронных сетях для магнитометрии с использованием мобильных устройств.
Основные научные результаты Федорова М.В.:
— разработан ряд новых теоретических и вычислительных подходов к моделированию молекулярных систем с высокой плотностью заряда около поверхностей, что дало возможность выявить основные принципы формирования двойного слоя в важных для приложений системах, в том числе в низкотемпературных ионных жидкостях (которые активно используются в вакуумных системах, сверхчувствительных датчиках и др.);
— разработан ряд новых мультимасштабных вычислительных методов для решения систем интегральных уравнений молекулярной теории жидкости, что в комбинации с методами статистического анализа и машинного обучения позволило добиться высокоточного предсказания физико-химических свойств конденсированных молекулярных систем: на этой базе разработана платформа искусственного интеллекта для конструирования и оптимизации свойств новых молекул с широким спектром приложений; разработаны новые вычислительные методы и технологии машинного обучения на сверточных нейронных сетях для магнитометрии с использованием мобильных устройств.
Место работы и должность
Ректор АНО ВО «Научно-технологический университет «Сириус»