Рогачев Александр Игоревич

Старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Работает в университете с 2020 года. В 2020 году окончил магистратуру Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ» по направлению «Программная инженерия». В 2025 году защитил в НИУ ВШЭ диссертацию «Применение генеративных моделей для физических экспериментов» и получил учёную степень кандидата наук; защита состоялась 6 июня 2025 года в совете по компьютерным наукам, научный руководитель — Ф. Д. Ратников. Дополнительно окончил Академию больших данных MADE (2020).

Научная специализация — машинное обучение и генеративные состязательные модели, а также применение нейросетевых методов в физике высоких энергий и медицине. Диссертационное исследование посвящено ускорению моделирования отклика электромагнитного калориметра эксперимента LHCb на Большом адронном коллайдере: расчёты пакетом Geant4 требуют огромных вычислительных ресурсов, и работа показывает, как заменить их генеративно-состязательными сетями. В диссертации предложены улучшенная архитектура модели, метод учёта физических свойств генерируемых объектов и подход, позволяющий балансировать между стабильностью обучения и выразительностью сети.

В 2025/2026 учебном году читает курс «Мультимодальное обучение» для четвёртого курса бакалавриата Школы информатики, физики и технологий по прикладной математике и информатике. Ранее вёл курс «Нейронные сети в машинном обучении» в магистратуре и формате «Маго-лего», англоязычный курс Machine Learning and Data Mining для магистрантов ФКН, а также майнорские дисциплины «Основы глубинного обучения» и «Прикладные задачи анализа данных». Отвечает за проведение занятий на майноре «Интеллектуальный анализ данных».

Совмещает преподавание с работой в индустрии и науке. С 2019 года — инженер-исследователь Центра информационных технологий в проектировании РАН. В компании VK прошёл путь от программиста-аналитика (2021–2022) и старшего программиста-исследователя (2022–2024) до руководителя RnD-группы компьютерного зрения (2024–2025), с 2025 года руководит RnD-группой мультимодальных моделей.

Публикуется в изданиях по вычислительной физике и машинному обучению. Среди работ — статья «Soft Margin Spectral Normalization for GANs» (Computing and Software for Big Science, 2024), исследование «A full detector description using neural network driven simulation» (Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A, 2023), статья «GAN with an auxiliary regressor for the fast simulation of the electromagnetic calorimeter response» (Journal of Physics: Conference Series, 2023), работа «Исследование влияния адаптивной спектральной нормализации на качество генеративных моделей и стабильность их обучения» («Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления», 2023) и статья «Классификация возраста в судебной медицине с использованием методов машинного обучения» («Современные технологии в медицине», 2022). В 2023 году вместе со студентом ФКН Егором Егоровым победил в конкурсе научных статей по искусственному интеллекту AIJ Science на конференции AI Journey; исследование выполнялось в Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных (LAMBDA). В 2024 году стал победителем конкурса лучших русскоязычных научных и научно-популярных работ сотрудников НИУ ВШЭ. Владеет английским и французским языками.