Väitös tietotekniikan alalta, M.Sc. Alexander Aushev

Väitöskirjan nimi: Sample-efficient inference for agent-based cognitive models and other computationally intensive simulators

Tohtoriopiskelija: Alexander Aushev
Vastaväittäjä: Prof. Gilles Louppe, Université de Liège, Belgia
Kustos: Prof. Samuel Kaski, Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu, tietotekniikan laitos

Alex Aushev, Aalto-yliopiston tohtorikoulutettava, aikoo esitellä väitöskirjansa, "Näytehakuinen päättely agenttipohjaisille kognitiivisille malleille ja muille laskennallisesti intensiivisille simulaattoreille", 21. joulukuuta kello 12:00 Tietotekniikantalon luentosalissa T2 (Konemiehentie 2, 02150 Espoo). Hänen työnsä lupailee merkittäviä edistysaskeleita aloilla kuten epidemiologia, kosmologia ja kognitiotiede. 

Väitöskirja keskittyy laskennallisesti intensiivisten simulointien tehokkuuden parantamiseen, mikä on elintärkeää monimutkaisilla tieteellisillä ja teollisuuden aloilla. Tarkemmin sanottuna Aushevin työ pyrkii vähentämään laskennallisia resursseja menettämättä tarkkuutta. Alueilla, kuten agenttipohjaisissa laskennallisissa kognitiomalleissa, joissa perinteiset menetelmät vaativat lukuisia kalliita simulointeja, hänen tutkimuksensa edustaa merkittävää läpimurtoa ja tarjoaa huomattavia aika- ja resurssisäästöjä. 

Aushevin tutkimuksen ytimessä on 'todennäköisyysvapaa päättely' (LFI), innovatiivinen lähestymistapa tilanteisiin, joissa perinteiset tilastolliset mallit eivät riitä monimutkaisten simulointien vuoksi. Hänen väitöskirjansa esittelee uusia tekniikoita monimutkaisten häiriöiden käsittelyyn simuloinneissa, tarkan arvioinnin tuntemattomista dynamiikoista aikasarjatiedoissa ja nopean ja luotettavan parhaan mallin valinnan useista vaihtoehdoista. Nämä menetelmät vähentävät merkittävästi lukuisien simulointien tarvetta ja siten nopeuttavat suorituskykyä verrattuna olemassa oleviin lähestymistapoihin. 

Aushevin tutkimus tarjoaa laajat hyödyt eri teollisuudenaloille ja akateemisille aloille, jotka perustuvat laskennallisiin simulointeihin. Parantamalla mallien valintaa ja parametrien arviointitekniikoita hänen työnsä tuo syvällisempiä oivalluksia monimutkaisista järjestelmistä. Tämä on käytännön sovelluksissa monilla aloilla, kuten tekoäly, liikennepalvelut ja finanssimarkkinat. Hänen panoksensa edistää merkittävästi simulointipohjaista päättelyä ja tarjoaa tutkijoille ja ammattilaisille edistyneitä työkaluja laskennallisten haasteiden tehokkaampaan käsittelemiseen. Tämä kehitys luo perustan nopeammalle kehitykselle ja laskennallisten teorioiden validoinnille eri tieteenaloilla. 

Yleisö ja media ovat lämpimästi tervetulleita osallistumaan väitöstilaisuuteen saadakseen käsityksen näistä huipputekniikoista, jotka lupaavat muuttaa lähestymistapamme laskennallisiin simulointeihin.

Avainsanat: Todennäköisyysvapaa päättely, simulaattoripohjainen päättely, Bayesilainen optimointi

Linkki väitöskirjan sähköiseen esittelykappaleeseen (esillä 10 päivää ennen väitöstä): https://aaltodoc.aalto.fi/doc_public/eonly/riiputus/

Yhteystiedot:

Perustieteiden korkeakoulun väitöskirjat: https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/52