Коротин Александр Андреевич

Кандидат физико-математических наук,
руководитель исследовательской группы по Генеративному ИИ
в Skoltech Center for Artificial Intelligence Technology

Александр Андреевич Коротин — признанный специалист в области генеративных моделей и машинного обучения, автор известного цикла научных работ «Neural Optimal Transport», в том числе исследований по диффузионным генеративным моделям, основанным на мостах Шрёдингера. Лауреат престижных научных премий, включая трёхкратную научную премию Яндекса (2019, 2021, 2024), научную премию Сбера (2024), а также национальную премию «Лидеры ИИ» (2023).
Наиболее значимые работы Александра Андреевича представлены на ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту:

«Wasserstein-2 Generative Networks» (ICLR 2021),
«Neural Optimal Transport» (ICLR 2023 Spotlight, Top 25%),
«Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes» (NeurIPS 2023 Oral, Top 3%),
«Light Schrodinger Bridge» (ICLR 2024),
«Adversarial Schrodinger Bridge Matching» (NeurIPS 2024).

С 2020 года Александром Андреевичем опубликовано более 20 статей на конференциях уровня A* (ICLR, NeurIPS, ICML) и в журналах Q1 (Neurocomputing, Pattern Recognition).

Александр Андреевич активно совмещает исследовательскую и преподавательскую деятельность:

Ведёт курс «Генеративные модели на основе состязательного обучения» для магистратуры ИППИ.
В Сколтехе преподаёт курс «Генеративный ИИ», в рамках которого студенты получают глубокие знания о современных подходах и методах генеративного моделирования.

Его занятия отличаются высоким уровнем актуальности, глубиной подачи материала и насыщенностью практическими примерами из передовых исследований.

Направления исследований

Научная группа Александра Андреевича объединяет около 10 аспирантов и 10 студентов магистратуры. Команда активно публикуется на конференциях мирового уровня (ICLR, ICML, NeurIPS), а её участники неоднократно становились лауреатами всероссийских научных премий («Яндекс», «Лидеры ИИ»).

Направления исследований группы включают:

Генеративное моделирование
Диффузионные модели
Оптимальный транспорт
Мосты Шрёдингера
Непарное обучение

Студентам

Ищу студентов с хорошей математической базой (линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей, случайные процессы, стохастические дифференциальные уравнения), а также уверенными знаниями в области машинного и глубинного обучения. Важно умение программировать на Python и разбираться в генеративных моделях (состязательные сети, диффузионные модели, потоки).

Магистратура: 1 – 2 студента

КОРОТИН А.А.

E-mail: iamalexkorotin@gmail.com

Контакт для связи

к. ф.-м. н., старший преподаватель и руководитель исследовательской группы по Генеративному ИИ в Центре искусственного интеллекта Сколтеха