Я много читал про известных ученых и думал, что когда-нибудь тоже стану доктором наук

9 сентября 2022 года в Диссертационном совете по компьютерным наукам состоялась защита докторской диссертации Алексея Наумова, руководителя международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных. Мы поговорили с Алексеем о его пути в науке, теме диссертации и планах на будущее.

О научной карьере я задумывался еще со студенческих времен. Мне нравилась математика, я много читал про известных ученых и думал, что когда-нибудь тоже стану доктором наук, академиком. После защиты кандидатской диссертации желание двигаться дальше и защитить докторскую только усилилось.

Мой осознанный научный путь начался в 2011 году с достаточно теоретических исследований по теории вероятностей. Однако когда я пришел на ФКН в 2018 году, значительно возросло число задач, связанных с машинным обучением. И в какой-то момент я осознал, что анализ алгоритмов машинного обучения сводится к тем  фундаментальным задачам, которыми я занимался в начале своего научного пути. В результате, отталкиваясь от личного интереса и «производственной необходимости», я сформулировал итоговую тему исследований. В ходе работы была опубликована серия из десяти научных работ, которые впоследствии и составили мою диссертацию.

Тема моей диссертации — неасимптотический анализ случайных объектов в пространствах высокой размерности и приложения к задачам машинного обучения. Каждый день в повседневной жизни (часто даже не осознавая этого) мы сталкиваемся с алгоритмами машинного обучения. Например, когда пользуемся мобильным телефоном или голосовым помощником. Но большинство используемых в них алгоритмов достаточно эмпирические, то есть нет математических «гарантий» их надежности. Мое исследование как раз пытается «подвести» под них математику.

В диссертационной работе я обращаюсь к задачам байесовского оценивания, бутстреп методу, алгоритмам стохастической аппроксимации и алгоритмам МСМС. На первый взгляд это совершенно разные направления, между которыми нет практически ничего общего. Однако оказывается, что исследование теоретических свойств этих алгоритмов может быть сведено к задачам изучения поведения линейных и нелинейных статистик от случайных наблюдений в пространствах высокой размерности. Возникает необходимость исследования феномена концентрации меры для таких объектов. Именно этому и посвящена моя диссертация. 

Я выбрал вариант защиты по статьям. Такой формат защиты показался мне более целесообразным, так как над данной темой я работаю давно и опубликовал достаточное количество научных работ. Фактически мне оставалось только грамотно связать полученные результаты и подготовить автореферат.

Если быть честным, сразу после защиты меня переполняло чувство глубокой благодарности. Оно было, в том числе, связано с ощущением «Я. Это. Сделал». Ведь важно понимать, что за несколькими часами непосредственной защиты стоят годы, а в моей случае — почти треть жизни. Я рад, что этот большой и важный этап завершен, и теперь можно начинать строить новые планы.

А планов много! Во-первых, начать несколько новых научных проектов, попробовать открыть для себя новые области. Во-вторых, хочется дальше развивать международную лабораторию, которой я руковожу последние пять лет. Чувствую, что накопленный нами опыт и компетенции могут стать отличной базой для развития. В-третьих, мне было бы интересно развивать в лаборатории направление научного консультирования индустриальных партнеров.

Как я уже говорил, мой интерес к науке появился еще на первых курсах университета. Я считаю, что мне очень повезло в жизни с Учителями. На мои научные интересы и карьерный путь в науке в разное время оказывали большое влияние Виктор Круглов, Владимир Ульянов, Александр Тихомиров, Фридрих Гетце, Владимир Спокойный, Эрик Мулин. Всем им я очень благодарен. Но будет несправедливо не сказать о семье и близких — их поддержка и одобрение очень поддерживали меня и давали стимул.

Поздравляем Алексея и желаем дальнейших успехов!