Группа прикладного искусственного интеллекта в моделировании биологических систем

 

Кочкаров Азрет Ахматович
Руководитель группы
Заместитель директора по инновационной работе
доктор технических наук
кандидат физико-математических наук
ИНБИ, корп. 5, комн. 202

 

Telefone+7 (495) 660-34-30 доб. 499
E-Mail akochkar@fbras.ru

Основное

ОПИСАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ГРУППЫ

Ключевые слова
Технологии искусственного интеллекта, машинное глубокое обучение, живые системы, сложные сетевые системы, теория графов, компьютерное зрение, синергетика

 

Направления исследований

  • Анализ биологических и ботанических данных
    – Исследование растений, выращиваемых в условиях искусственной среды
  • Интеллектуальные системы мониторинга и управления в агротехнологиях
    – Разработка систем раннего оповещения и мониторинга состояния растений
    – Создание распределённых систем управления автономными городскими агропроизводствами
    – Применение искусственного интеллекта и ML-Ops в аграрных технологиях
  • Анализ биологических сетей и графов
    – Теоретические и экспериментальные исследования сетевых структур
    – Применение методов теории графов для изучения сложных биологических сетей
  • Поведенческая биометрия и эмоциональный анализ на основе цифровых данных
    – Выявление психоэмоциональных состояний по данным из социальных сетей
    – Использование поведенческих паттернов как биометрических признаков с применением машинного обучения.

 

Основные методы исследований

  • Математические и вычислительные методы
    – Теория графов и анализ сетевых моделей
    – Нелинейная оптимизация
    – Алгоритмы классификации и кластеризации
    – Математическое моделирование
  • Методы искусственного интеллекта и машинного обучения
    – Машинное обучение
    – Компьютерное зрение
    – Глубокое обучение (deep learning)
    – ML-Ops
  • Экспериментальные методы
    – Лабораторные и полевые эксперименты в условиях вертикальных ферм
    – Исследование фитохимического состава растений
    – Сегментация медицинских изображений

 

Краткая история
Группа образована в 2024 году под руководством д.т.н. Кочкарова Азрета Ахматовича.

 

Сотрудники

СОСТАВ ГРУППЫ

№ ФИО Ученая степень, звание Должность Место работы Городской телефон Внутренний телефон E-mail
1Кочкаров
Азрет Ахматович		к.ф-м.н.заместитель директора по инновационной работе/ руководитель группы прикладного искусственного интеллекта в моделировании биологических систем, в.н.с.ИНБИ, корп. 5, комн. 202(495) 660-34-30499akochkar@fbras.ru
2Куликов
Андрей Кириллович		к.т.н.с.н.с.ИНБИ, корп. 5, комн. 203(495) 660-34-30499science.andrey.kulikov@gmail.com
3Павлов
Дмитрий Алексеевич		к.ф.-м.н.с.н.с.ИНБИ, корп. 5, комн. 203(495) 660-34-30499dp.logic@gmail.com
4Скудин
Максим Александрович		-инженерИНБИ, корп. 5, комн. 203(495) 660-34-30499m.skudin@fbras.ru
5Шевкунов
Андрей Борисович		-м.н.с.ИНБИ, корп. 5, комн. 203(495) 660-34-30499a.shevkunov@fbras.ru

 

Преподавательская деятельность

ПРЕПОДАВАТЕЛЬСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

Сотрудники научной группы ведут активную преподавательскую деятельность.

 

Кочкаров Азрет Ахматович

Профессор кафедры Биотехнологий и инженерии биосистем, МФТИ
Дисциплины:
— Прикладной искусственный интеллект и управление стрессом живых систем

Профессор кафедры Искусственного интеллекта, Финуниверситет
Дисциплины:
— Прикладные модели и методы теории сложных сетей
— Машинное обучение в семантическом и сетевом анализе

 

Павлов Дмитрий Алексеевич

Доцент кафедры Системного анализа и обработки информации, КубГАУ
Дисциплины:
— Анализ данных
— Агентно-ориентированные системы
— Генетическое программирование

 

Куликов Андрей Кириллович

Доцент кафедры Приборов и информационно-измерительных систем, РТУ МИРЭА
Дисциплины:
— Интеллектуальные измерительные приборы, системы и комплексы
— Оптические аналитические приборы

 

РИД

РЕЗУЛЬТАТЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

 

  • Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020667165 Российская Федерация. Intellectualis sole — i-Sole : № 2020666434 : заявл. 27.11.2020 : опубл. 21.12.2020 / А. А. Хапчаев, А. Б. Шевкунов.
  • Патент № 2746842 C1 Российская Федерация, МПК G06Q 50/04, G06F 17/00. Способ автоматизированного контроля пожаровзрывозащиты на сельскохозяйственном предприятии по переработке зерна : № 2020122798 : заявл. 03.07.2020 : опубл. 21.04.2021 / И. И. Тесленко, А. С. Городничий, Д. А. Нормов, Д. А. Павлов ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина». – EDN EQNSIN.

Публикации

ЗНАЧИМЫЕ ПУБЛИКАЦИИ

 

Статьи

  1. Кочкаров А. А., Куликов А. К., Ольхова В. А. [и др.] Интеллектуальная система раннего оповещения и мониторинга растений // Известия ЮФУ. Технические науки. — 2025. — № 2(244). — С. 61–68. — DOI 10.18522/2311-3103-2025-2-61-68. — EDN YMMDHY.
  2. Солохов Т. Д., Кочкаров А. А. Выявление признаков депрессии на основе пользовательских данных из социальных сетей с помощью нейронных сетей // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. — 2025. — Т. 13, № 1(48). — DOI 10.26102/2310-6018/2025.48.1.020. — EDN QCRYAV.
  3. Shirokova A. V., Dzhatdoeva S. A., Ruzhitskiy A. O. [et al.] Treasures Induced by Narrow-Spectrum: Volatile Phenylpropanoid and Terpene Compounds in Leaves of Lemon Basil (Ocimum × citriodorum Vis.), Sweet Basil (O. basilicum L.) and Bush Basil (O. minimum L.) Under Artificial Light City Farm Conditions // Plants. — 2025. — Vol. 14, № 3. — P. 403. — DOI 10.3390/plants14030403. — EDN PQAEIR.
  4. Смирнов И. С., Кочкаров А. А. Исследование поведенческой биометрии методами анализа данных и машинного обучения // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. — 2024. — Т. 12, № 2(45). — DOI 10.26102/2310-6018/2024.45.2.021. — EDN TJFWKQ.
  5. Kamenchuk V., Rumiantsev B., Dzhatdoeva S. [et al.] Analysis of Cross-Influence of Microclimate, Lighting, and Soil Parameters in the Vertical Farm // Agronomy. — 2023. — Vol. 13, № 8. — P. 2174. — DOI 10.3390/agronomy13082174. — EDN NMFVVX.
  6. Rumiantsev B., Dzhatdoeva S., Zotov V., Kochkarov A. Analysis of the Potato Vegetation Stages Based on the Dynamics of Water Consumption in the Closed Urban Vertical Farm with Automated Microclimate Control // Agronomy. — 2023. — Vol. 13, № 4. — P. 954. — DOI 10.3390/agronomy13040954. — EDN ZOSBQV.
  7. Zhukov A. O., Kulikov A. K., Kartsan I. N. Optimization of the control algorithm for heterogeneous robotic agricultural monitoring tools // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. — 2021. — Vol. 839. — P. 032039. — DOI 10.1088/1755-1315/839/3/032039. — EDN DYEERY.
  8. Шевкунов А. Б., Волобуева О. Г., Зотов В. С. Оценка симбиотического потенциала нута и штаммов рода Mesorhizobium // Агробиотехнология-2021 : Сборник статей Международной научной конференции. — М.: РГАУ–МСХА им. К. А. Тимирязева, 2021. — С. 947–950.
  9. Соломко Д. С., Павлов Д. А. Применение искусственного интеллекта в разработке новых видов лекарств // Инновационные технологии, экономика и менеджмент в промышленности : сборник научных статей по итогам II Международной научной конференции. — Волгоград: ООО «Конверт», 2021. — Ч. 2. — С. 58–60. — EDN YUWXWI.
  10. Соломко Д. С., Павлов Д. А. Сегментация КТ-изображения воспаленных и фиброзных легких с использованием сверточной нейронной сети // Инновационные технологии, экономика и менеджмент в промышленности : сборник научных статей по итогам II Международной научной конференции. — Волгоград: ООО «Конверт», 2021. — Ч. 2. — С. 64–66. — EDN YHUAPD.
  11. Соломко Д. С., Павлов Д. А. Ранняя сортировка больных пациентов с COVID-19 с помощью анализа на основе модели, использующей методы глубокого обучения // Новые импульсы развития: вопросы научных исследований : материалы II Международной научно-практической конференции. — Саратов: КДУ, Добросвет, 2020. — С. 346–350. — EDN BJXFRT.
  12. Меринов А. А., Кочкаров А. А. Анализ сетевой структуры коннектомов человеческого мозга и их классификация // Современная наука. — 2016. — № 3. — С. 9–16. — EDN YTFGXR.

 

Конференции

  1. Куликов А. К., Кочкаров А. А., Прокопчина С. В. Структурно-процессная модель и технический облик распределённой системы управления автономными городскими агропроизводствами // Перспективные системы и задачи управления : материалы XIX Всероссийской научно-практической конференции и XV молодежной школы-семинара. — Таганрог: ДиректСайнс, 2024. — С. 490–498. — EDN BYXYXG.
  2. Куликов А. К. ML-Ops в качестве ключевого компонента системы управления автономными агропроизводствами // Информационные технологии и интеллектуальные системы : сборник трудов II ежегодной национальной конференции. — М.: МИРЭА – Российский технологический университет, 2024. — С. 875–882. — EDN LZUUJT.
  3. Кочкаров А. А., Куликов А. К., Румянцев Б. В. Опыт применения и перспективы использования искусственного интеллекта в области агробиотехнологий // Горизонты математического моделирования и теория самоорганизации. К 95-летию со дня рождения С. П. Курдюмова. — М.: ИПМ им. М. В. Келдыша РАН, 2024. — С. 144–153. — DOI 10.20948/k95-8. — EDN EPGEAF.
  4. Полевский И. С., Куликов А. К. Аппаратно-программное средство управления на основе анализа активности мозга человека с помощью многопараметрических задач нелинейной оптимизации // Интеллектуальное приборостроение и технические средства обеспечения безопасности : сборник трудов I Национальной научно-практической конференции. — М.: МИРЭА – Российский технологический университет, 2023. — С. 87–92. — EDN NWMJLG.
  5. Уминская Н. Е., Павлов Д. А. Сетевая модель распространения эпидемий // Цифровизация экономики: направления, методы, инструменты : материалы IV Всероссийской научно-практической конференции. — Краснодар: КубГАУ им. И. Т. Трубилина, 2022. — С. 232–234. — EDN GUYLYH.

 

Учебные издания

  1. Кочкаров А. А., Макрушин С. В., Каменчук В. Е., Блохин Н. В. Экспериментальная теория графов и алгоритмы анализа сетевых моделей. — М.: ООО «Издательство «КноРус», 2024. — 162 с. — ISBN 978-5-406-12531-1. — EDN VSRWXJ.
  2. Барановская Т., Павлов Д. А. Генетическое программирование. — Краснодар: КубГАУ им. И. Т. Трубилина, 2021. — 111 с. — ISBN 987-5-907516-34-2. — EDN USMOOG.