Основные научные интересы

Реализация нейронных сетей на аппаратном уровне.

Обработка оптических данных, в том числе многоканальных и пространственных.

Применение методов модулярной арифметики для реализации высокоскоростных и надежных микроэлектронных устройств.

Методы реидентификации и metric learning.
Обработка звука на базе нейронных сетей.
Задачи сегментации на изображениях.

Технологически независимые метрики для оценки маскирующих свойств логических схем.

Микроэлектронные устройства цифровой обработки сигналов.

Научные публикации

•‎ Solovyev R., Wang W., Gabruseva T. Weighted boxes fusion: Ensembling boxes from different object detection models //Image and Vision Computing. – 2021. – Т. 107. – С. 104117.
•‎ Solovyev, R., Kustov, A., Telpukhov, D., Rukhlov, V., & Kalinin, A. (2019, January). Fixed-point convolutional neural network for real-time video processing in FPGA. In 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus) (pp. 1605-1611). IEEE.
•‎ Соловьев Р. А., Тельпухов Д. В., Кустов А. Г. Автоматическая сегментация спутниковых снимков на базе модифицированной свёрточной нейронной сети UNET //Инженерный вестник Дона. – 2017. – Т. 47. – №. 4 (47). – С. 75.
•‎ Solovyev, R. A., Vakhrushev, M., Radionov, A., Romanova, I. I., Amerikanov, A. A., Aliev, V., & Shvets, A. A. (2020, April). Deep learning approaches for understanding simple speech commands. In 2020 IEEE 40th International Conference on Electronics and Nanotechnology (ELNANO) (pp. 688-693). IEEE.
•‎ Solovyev, R. A., Stempkovsky, A. L., & Telpukhov, D. V. (2019). Study of fault tolerance methods for hardware implementations of convolutional neural networks. Optical Memory and Neural Networks, 28(2), 82-88.
•‎ Amerbaev, V. M., Soloviev, R. A., & Telpukhov, D. V. (2014). Hardware Implementation of Fir Filter Based on Number-theoretic Fast Fourier Transform in Residue Number System. Open Engineering Sciences Journal, 1(1).
•‎ Wang, W., Solovyev, R. A., Stempkovsky, A. L., Telpukhov, D. V., & Volkov, A. A. (2020). Method for whale re-identification based on siamese nets and adversarial training. Optical Memory and Neural Networks, 29(2), 118-132.
•‎ Solovyev, R. A. (2020). Roof material classification from aerial imagery. Optical Memory and Neural Networks, 29(3), 198-208.
•‎ Solovyev, R., Kalinin, A. A., & Gabruseva, T. (2022). 3D convolutional neural networks for stalled brain capillary detection. Computers in Biology and Medicine, 141, 105089.
•‎ Romanov, A. Y., Stempkovsky, A. L., Lariushkin, I. V., Novoselov, G. E., Solovyev, R. A., Starykh, V. A., ... & Mkrtchan, I. A. (2021). Analysis of Posit and Bfloat Arithmetic of Real Numbers for Machine Learning. IEEE Access, 9, 82318-82324.

Награды и премии

•‎ Лауреат премии конкурса «Грант Москвы» в области наук и технологий в сфере образования в 2005 году.
•‎ 1-е место на окружном этапе конкурса профессионального мастерства «Московские мастера» по профессии «Программист» в 2008 году.
•‎ 4-е место на международном конкурсе Identical Fault Search конференции ICCAD 2016.
•‎ 1-е место на международном конкурсе IEEE's Signal Processing Society – Camera Model Identification.
•‎ Участник европейского финала Международного конкурса Innovate FPGA 2019 с проектом Real-time video frames classification based on MobileNet convolutional neural net.
•‎ 1-е место на конкурсе Rosneft Seismic Challenge (2019 год) от компании «РосНефть».
•‎ Призовые места (2, 5 и 3) во всех турах COVID-19 Data Challenge (Sberbank) 2020.
•‎ 1-е место на международном конкурсе Advance Alzheimer’s Research with Stall Catchers от Human Computation Institute
•‎ Медаль Минобрнауки России «За вклад в реализацию государственной политики в области научно-технологического развития», 2021.
•‎ 2-е место на международном конкурсе Turtle Recall: Conservation Challenge, 2022.
•‎ Премия Правительства РФ 2023 года в области науки и техники.

•‎ Web of Science •‎ ResearcherID: I-3618-2014.
•‎ Scopus Author ID: 56535303500.
•‎ РИНЦ Author ID: 607088.
•‎ ORCID ID: 0000-0003-0312-452X.