DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Макаров Илья Андреевич

Факультет компьютерных наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7(495) 772-95-90*27282 | +7(915)152-4532
Публикаций
117
Языков
1
Наград
7
Конференций
10
Профиль Публикации (117) Курсы (7)

Профессиональные интересы

27.03.19 Математическая логика27.15.00 Теория чисел28.23.00 Искусственный интеллект28.17.33 Компьютерное моделирование реальности. Виртуальная реальность

Должности

  • Доцент — Факультет компьютерных наук, Департамент анализа данных и искусственного интеллекта

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2011 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 14 лет.

Образование

  • 2021 · PhD: Университет Любляны
  • 2015 · Аспирантура: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет: Механико-математический
  • 2011 · Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет: Механико-математический, специальность «Математика», квалификация «Математик»

Опыт работы

  • · 2011: НИУ ВШЭ, Департамент анализа данных и искусственного интеллекта – старший преподаватель, научный сотрудник ( настоящее время), заместитель руководителя (2012-2017)

Награды и поощрения

  • · Номинант на "Лучшие преподаватели 2014" (июль 2014)
  • · Надбавка за академическую работу (2017–2018)
  • · Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2025–2026, 2024–2025, 2023–2024)
  • · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2022–2023, 2021–2022, 2018–2020)
  • · Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом научном издании (2016–2017)
  • · Лучший преподаватель — 2022, 2017–2018
  • · Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)Категория "Новые преподаватели" (2013–2014)Категория "Будущие преподаватели" (2012)

Гранты и проекты

  • — · Грант президента РФ МК-5016.2012.1 "Многомерные диофантовы приближения" (2012) - исполнитель
  • — · Грант РНФ 17-11-01294 "Представление, обнаружение и обработка знаний: логический подход"

Конференции (10)

Показать все
  • · 2016: The 5th international conference on Analysis of Images, Social Networks, and Texts (AIST) (Екатеринбург). Доклад: Smoothing Voronoi-based Path with Minimized Length and Visibility using Composite Bezier Curves
  • · 2016: Third International Workshop on Experimental Economics and Machine Learning (EEML 2016) (Москва). Доклад: Modelling Human-like Behavior through Reward-based Approach in a First-Person Shooter Game
  • · 2016: The 6th International Conference on Network Analysis (Nizhny Novgorod). Доклад: Co-author Recommender System
  • · 2016: ACM Multimedia 2016 (Амстердам). Доклад: First-Person Shooter Game for Virtual Reality Headset with Advanced Multi-Agent Intelligent System
  • · 2015: The 4th international conference on Analysis of Images, Social Networks, and Texts (AIST) (Екатеринбург). Доклад: Imitation of human behavior in 3D-shooter game
  • · 2015: 10th Panhellenic Logic Symposium (Karlovasi, Samos). Доклад: Total Equivalence Systems for Classes of 3-valued Projection Logic whose Projections Equal to the Class of Linear Boolean Functions
  • · 2015: 10th Panhellenic Logic Symposium (Karlovasi, Samos). Доклад: Logical Generalized Continued Fractions
  • · 2015: 5th World Congress on Universal Logic (Istanbul). Доклад: Separator Method for Constructing Canonical Types of Formulas
  • · 2014: Конференция научно-педагогических работников Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (Москва). Доклад: Выборы Ученого Совета НИУ ВШЭ
  • · 2012: Ломоносовские чтения - 2012 (Москва). Доклад: О некоторых свойствах внутренних полиэдров Клейна

Идентификаторы исследователя

Публикации (117)

Super-resolution of interpolated downsampled semi-dense depth map

2018 · CHAPTER · en

We study depth map reconstruction for a specific task of fast rough depth approximation having sparse depth samples obtained from low-cost depth sensors or SLAM algorithms. We propose a model interpolating downsampled semi-dense depth values and then processing super-resolution. We study our method in comparison with the state-of-the-art approaches transferring RGB information to depth. It appears that the proposed approach can be used to approximately estimate high-resolution depth maps.

DOI ↗ PDF ↗

Fast Semi-dense Depth Map Estimation

2018 · CHAPTER · en

We consider the problem of depth reconstruction from downsampled sparse depth values. We compare our approach with semi-dense depth map interpolation and direct RGB-to-Depth reconstruction solutions on several datasets, including Matterport 3D dataset containing RGB and depth images of 90 building-scale scenes. We demonstrate that the proposed model can produce approximate depth map for over two hundreds images per second.

DOI ↗ PDF ↗

Recommending Co-authorship via Network Embeddings and Feature Engineering: The case of National Research University Higher School of Economics

2018 · CHAPTER · en

Co-authorship networks contain hidden structural patterns of research collaboration. While some people may argue that the process of writing joint papers depends on mutual friendship, research interests, and university policy, we show that, given a temporal co-authorship network, one could predict the quality and quantity of future research publications. We are working on the comparison of existing graph embedding and feature engineering methods, presenting combined approach for constructing co-author recommender system formulated as link prediction problem. We also present a new link embedding operator improving the quality of link prediction base don embedding feature space. We evaluate our research on a single university publication dataset, providing meaningful interpretation of the obtained results.

DOI ↗ PDF ↗

Прогнозирование развития соавторства в написании научных статей научно-технического центра Газпромнефть на основе модели

2018 · ARTICLE · ru

Коллективное соавторство в написании научных статей имеет детерминированную и случайную структурные составляющие. Кроме рациональных аспектов при образовании коллектива соавторов отдельной научной статьи существуют и эмоциональные составляющие. Во временной перспективе складываются и распадаются рабочие группы исследователей, обновляется трудовой коллектив и состав подрядчиков, которые участвуют в совместных отраслевых коллаборациях для проведения исследований. Несмотря на всю сложность соавторства, существуют несколько классов моделей для симуляции образования соавторства. В их числе модели на основании случайных графов и модели образования соавторств на основе компетенций соавторов. Оба математических аппарата разработаны и применяются в течении нескольких десятков лет по отдельности. Но практических применений моделей соавторств в корпоративной практике не так много. Авторы выдвинули гипотезу о том, что необходимо объединить несколько различных типов моделей для того, чтобы лучше понять природу научных коллабораций в отдельной организации. Авторы данного исследования поставили задачу разработать методику построения модели соавторства для научно-технического центра, учитывающую различные структурные составляющие соавторства. В результате авторы разработали модель с использованием методов машинного обучения, случайных графов и модели компетенций. На основании разработанной модели сделан прогноз развития соавторства в написании научных статей научно-технического центра Газпромнефть. Практическая ценность результатов данного исследования состоит в следующем: 1. Количественно оценен вклад различных структурных составляющих в формировании соавторств при написании научных статей. 2. Прогнозирование развития соавторства в написании научных статей позволяет осуществить планирование корпоративных ресурсов для поддержания роста научных публикаций. Понимание кластерной структуры соавторства позволяет производить выравнивание направлений научной деятельности в соответствии со стратегическим планом развития научно-технического центра.

PDF ↗

Application of Graph Embedding to Constructing Graph-based Recommender System

2018 в печати · CHAPTER · en

In this paper we show that for a given co-authorship network we could construct a recommender system for searching collaborators with similar research interests defined via keywords and topic modelling. We suggest new link embedding method and evaluate our model on National Research University Higher School of Economics (NRU HSE) co-authorship network.

PDF ↗

Voronoi-based Path Planning based on Visibility and Kill/Death Ratio Tactical Component

2018 · CHAPTER · en

We present an obstacle avoiding path planning method based on a Voronoi diagram adjusted with tactical component in a first-person shooter video game. We use a visibility measure to aggregate information on cover positions in offline and online game modes. In order to incorporate online learning based on frag map, we introduce a path finding algorithm minimizing the probability to walk along the path through dangerous zones, and on the contrary, choosing the best positions to shoot when observing a map level. Several implementations of collision free path finding are compared under efficiency, team goal achievements, and path length measures.

PDF ↗

Co-authorship Network Embedding and Recommending Collaborators via Network Embedding

2018 · CHAPTER · en

Co-authorship networks contain invisible patterns of collaboration among researchers. The process of writing joint paper can depend of different factors, such as friendship, common interests, and policy of university. We show that, having a temporal co-authorship network, it is possible to predict future publications. We solve the problem of recommending collaborators from the point of link prediction using graph embedding, obtained from co-authorship network. We run experiments on data from HSE publications graph and compare it with relevant models.

DOI ↗ PDF ↗

Joint Node-Edge Network Embedding for Link Prediction

2018 · CHAPTER · en

In this paper, we consider new formulation of graph embedding algorithm, while learning node and edge representation under common constraints. We evaluate our approach on link prediction problem for co-authorship network of HSE researchers’ publications. We compare it with existing structural network embeddings and feature-engineering models.

DOI ↗ PDF ↗

Co-author Recommender System

2017 · CHAPTER · en

Modern bibliographic databases contain significant amount of information on publication activities of research communities. Researchers regularly encounter challenging task of selecting a co-author for joint research publication or searching for authors, whose papers are worth reading. We propose a new recommender system for finding possible collaborator with respect to research interests. The recommendation problem is formulated as a link prediction within the co-authorship network. The network is derived from the bibliographic database and enriched by the information on research papers obtained from Scopus and other publication ranking systems.

DOI ↗ PDF ↗

Adapting First-Person Shooter Video Game for Playing with Virtual Reality Headsets

2017 · CHAPTER · en

In this article a combination of two modern aspects of games development is considered: (i) the impact of high quality graphics and virtual reality (VR) user adaptation to believe in realness of in-game events by user’s own eyes; (ii) modeling an enemy’s behavior under automatic computer control, called BOT, which reacts similarly to human players. We consider a First-Person Shooter (FPS) game genre, which simulates an experience of combat actions. We describe some tricks to overcome simulator sicknesses in a shooter with respect to Oculus Rift and HTC Vive headsets. We created a BOT model that strongly reduces the conflict and uncertainty in matching human expectations. BOT passes VR game Alan Turing test with 80% threshold of believable human-like behavior.

PDF ↗

Курсы (7)