Как цветочная пыльца генерировать изображения научила. Владимир Палюлин

В окружающем мире много случайностей: распространение молекул запаха в комнате, движение частичек угля над парами этанола или пыльцы растений на поверхностью воды. Беспорядочное, или броуновское движение было открыто практически двести лет назад. Описать же его удалось почти век спустя, используя стохастические дифференциальные уравнения и уравнения в частных производных. Но может ли классическая физическая модель быть полезной для технологий искусственного интеллекта? Как модель диффузии микроскопических частиц может стать генеративной моделью, позволяющей получать изображения высочайшего качества? Владимир Палюлин, доцент Сколтеха. Защитил диссертацию в МГУ им. М.В. Ломоносова по специальности физика полимеров. Выиграл грант немецкого научного общества. Изучал вопросы аномальных случайных процессов, неравновесных систем и оптимизации поиска в Техническом университете Мюнхена и университете Потсдама. Две из опубликованных в тот период статьи превзошли отметку в 100 цитирований на работу. Работал в Кембриджском университете, где опубликовал серию работ по механике неупорядоченных систем (стёкол). С 2019 года работает в Сколтехе, где занимается вопросами на стыке применения теории случайных процессов и машинного обучения, а также вопросами статистической физики.