Никитин Николай Олегович

к.т.н.
🥼
🥼
Николай может стать вашим научным руководителем
Если вы хотите работать под его/её руководством напишите сообщение или свяжитесь с ним/ней в соцсетях.
Необходимо авторизоваться.
🤝
🤝
Николай ищет возможности для научного сотрудничества
Если вы хотите провести с ним/ней совместное исследование напишите сообщение или свяжитесь с ним/ней в соцсетях.
Необходимо авторизоваться.
Публикаций
28
Цитирований
111
Индекс Хирша
6
Публикаций
28
Цитирований
117
Индекс Хирша
6
Публикаций
10
Цитирований
64
Индекс Хирша
4
Необходимо авторизоваться.

О себе

Я исследователь в области AI/ML и руководитель команды, занимающейся R&D в области автоматического машинного обучения.Также я занимаюсь проблемами генеративного дизайна, численной оптимизации и мат. моделирования.Мои основные проекты - фреймворки FEDOT (https://github.com/nccr-itmo/FEDOT) и GEFEST (https://github.com/ITMO-NSS-team/GEFEST)

Также я участвую в разработке различных библиотек с открытым исходным кодом. Мой профиль на github: https://github.com/nicl-nno

Области научных интересов

Математическое моделирование
Машинное обучение

Навыки

Machine Learning
Python
Hybrid and automated machine learning approaches for oil fields development: The case study of Volve field, North Sea
Nikitin N.O., Revin I., Hvatov A., Vychuzhanin P., Kalyuzhnaya A.V.
Q1 Computers and Geosciences 2022 цитирований: 2
Single Red Blood Cell Hydrodynamic Traps via the Generative Design
Grigorev G.V., Nikitin N.O., Hvatov A., Kalyuzhnaya A.V., Lebedev A.V., Wang X., Qian X., Maksimov G.V., Lin L.
Q2 Micromachines 2022 цитирований: 0
Open Access
Open access
Automated evolutionary approach for the design of composite machine learning pipelines
Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Sarafanov M., Polonskaia I.S., Revin I., Barabanova I.V., Maximov G., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.
Q1 Future Generation Computer Systems 2022 цитирований: 7
Evolutionary Automated Machine Learning for Multi-Scale Decomposition and Forecasting of Sensor Time Series
Sarafanov M., Pokrovskii V., Nikitin N.O.
2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2022 - Conference Proceedings 2022 цитирований: 0
Surrogate-Assisted Evolutionary Generative Design Of Breakwaters Using Deep Convolutional Networks
Starodubcev N.O., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.
2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2022 - Conference Proceedings 2022 цитирований: 0
Short-Term River Flood Forecasting Using Composite Models and Automated Machine Learning: The Case Study of Lena River
Sarafanov M., Borisova Y., Maslyaev M., Revin I., Maximov G., Nikitin N.O.
Q1 Water (Switzerland) 2021 цитирований: 2
Open Access
Open access
Generative design of microfluidic channel geometry using evolutionary approach
Nikitin N.O., Hvatov A., Polonskaia I.S., Kalyuzhnaya A.V., Grigorev G.V., Wang X., Qian X.
GECCO 2021 Companion - Proceedings of the 2021 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion 2021 цитирований: 1
Automated Evolutionary Design of CNN Classifiers for Object Recognition on Satellite Images
Polonskaia I.S., Aliev I.R., Nikitin N.O.
Q2 Procedia Computer Science 2021 цитирований: 2
Hybrid Modelling of Environmental Processes using Composite Models
Borisova J., Aladina A., Nikitin N.O.
Q2 Procedia Computer Science 2021 цитирований: 1
Model-Agnostic Multi-objective Approach for the Evolutionary Discovery of Mathematical Models
Hvatov A., Maslyaev M., Polonskaya I.S., Sarafanov M., Merezhnikov M., Nikitin N.O.
Q4 Communications in Computer and Information Science 2021 цитирований: 1
Sensitivity Analysis of the Composite Data-Driven Pipelines in the Automated Machine Learning
Barabanova I.V., Vychuzhanin P., Nikitin N.O.
Q2 Procedia Computer Science 2021 цитирований: 0
Open Access
Open access
Towards generative design of computationally efficient mathematical models with evolutionary learning
Kalyuzhnaya A.V., Nikitin N.O., Hvatov A., Maslyaev M., Yachmenkov M., Boukhanovsky A.
Q2 Entropy 2021 цитирований: 7
Open Access
Open access
Multi-Objective Evolutionary Design of Composite Data-Driven Models
Polonskaia I.S., Nikitin N.O., Revin I., Vychuzhanin P., Kalyuzhnaya A.V.
2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2021 - Proceedings 2021 цитирований: 1
Oil and Gas Reservoirs Parameters Analysis Using Mixed Learning of Bayesian Networks
Deeva I., Bubnova A., Andriushchenko P., Voskresenskiy A., Bukhanov N., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.
Q2 Lecture Notes in Computer Science 2021 цитирований: 0
Open Access
Open access
A machine learning approach for remote sensing data gap-filling with open-source implementation: An example regarding land surface temperature, surface albedo and ndvi
Sarafanov M., Kazakov E., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.
Q1 Remote Sensing 2020 цитирований: 18
Open Access
Open access
Всего публикаций
28
Всего цитирований
111
Цитирований на публикацию
3.96
Среднее число публикаций в год
4
Среднее число соавторов
4.07
Годы публикаций
2016-2022 (7 лет)
h-index
6
i10-index
2
m-index
0.86
o-index
13
g-index
9
w-index
1
Описание метрик
h-index
Учёный имеет индекс h, если h из его N статей цитируются как минимум h раз каждая, в то время как оставшиеся (N - h) статей цитируются не более чем h раз каждая.
i10-index
Число статей автора, получивших не менее 10 ссылок каждая.
m-index
m-индекс ученого численно равен отношению его h-индекса к количеству лет, прошедших с момента первой публикации.
o-index
Среднее геометрическое h-индекса и числа цитирований наиболее цитируемой статьи ученого.
g-index
Для данного множества статей, отсортированного в порядке убывания количества цитирований, которые получили эти статьи, g-индекс это наибольшее число, такое что g самых цитируемых статей получили (суммарно) не менее g2 цитирований.
w-index
Если w статей ученого имеют не менее 10w цитирований каждая и другие статьи меньше, чем 10(w+1) цитирований, то w-индекс исследователя равен w.
  • Мы не учитываем публикации, у которых нет DOI.
  • Публикации с конференций и главы книг не учитываются в графиках «Журналы» и «Издатели».
  • Статистика пересчитывается раз в сутки.
В этом разделе отображаются профили ученых, зарегистрированных на платформе. Чтобы отображался полный список, приглашайте коллег зарегистрироваться.
Общих публикаций: 21
Hybrid and automated machine learning approaches for oil fields development: The case study of Volve field, North Sea
Nikitin N.O., Revin I., Hvatov A., Vychuzhanin P., Kalyuzhnaya A.V.
Q1 Computers and Geosciences 2022 цитирований: 2
Single Red Blood Cell Hydrodynamic Traps via the Generative Design
Grigorev G.V., Nikitin N.O., Hvatov A., Kalyuzhnaya A.V., Lebedev A.V., Wang X., Qian X., Maksimov G.V., Lin L.
Q2 Micromachines 2022 цитирований: 0
Open Access
Open access
Automated evolutionary approach for the design of composite machine learning pipelines
Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Sarafanov M., Polonskaia I.S., Revin I., Barabanova I.V., Maximov G., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.
Q1 Future Generation Computer Systems 2022 цитирований: 7
Generative design of microfluidic channel geometry using evolutionary approach
Nikitin N.O., Hvatov A., Polonskaia I.S., Kalyuzhnaya A.V., Grigorev G.V., Wang X., Qian X.
GECCO 2021 Companion - Proceedings of the 2021 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion 2021 цитирований: 1
Towards generative design of computationally efficient mathematical models with evolutionary learning
Kalyuzhnaya A.V., Nikitin N.O., Hvatov A., Maslyaev M., Yachmenkov M., Boukhanovsky A.
Q2 Entropy 2021 цитирований: 7
Open Access
Open access
Multi-Objective Evolutionary Design of Composite Data-Driven Models
Polonskaia I.S., Nikitin N.O., Revin I., Vychuzhanin P., Kalyuzhnaya A.V.
2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2021 - Proceedings 2021 цитирований: 1
Oil and Gas Reservoirs Parameters Analysis Using Mixed Learning of Bayesian Networks
Deeva I., Bubnova A., Andriushchenko P., Voskresenskiy A., Bukhanov N., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.
Q2 Lecture Notes in Computer Science 2021 цитирований: 0
Open Access
Open access
A machine learning approach for remote sensing data gap-filling with open-source implementation: An example regarding land surface temperature, surface albedo and ndvi
Sarafanov M., Kazakov E., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.
Q1 Remote Sensing 2020 цитирований: 18
Open Access
Open access
Automatic evolutionary learning of composite models with knowledge enrichment
Kalyuzhnaya A.V., Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Hvatov A., Boukhanovsky A.
GECCO 2020 Companion - Proceedings of the 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion 2020 цитирований: 6
Structural Evolutionary Learning for Composite Classification Models
Nikitin N.O., Polonskaia I.S., Vychuzhanin P., Barabanova I.V., Kalyuzhnaya A.V.
Q2 Procedia Computer Science 2020 цитирований: 9
Open Access
Open access
Adaptation of NEMO-LIM3 model for multigrid high resolution Arctic simulation
Hvatov A., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V., Kosukhin S.S.
Q1 Ocean Modelling 2019 цитирований: 5
Deadline-driven approach for multi-fidelity surrogate-assisted environmental model calibration
Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Hvatov A., Deeva I., Kalyuzhnaya A.V., Kovalchuk S.V.
GECCO 2019 Companion - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion 2019 цитирований: 2
Pattern Recognition in Non-Stationary Environmental Time Series Using Sparse Regression
Deeva I., Nikitin N.O., Kaluyzhnaya A.V.
Q2 Procedia Computer Science 2019 цитирований: 2
Open Access
Open access
Robust Ensemble-Based Evolutionary Calibration of the Numerical Wind Wave Model
Vychuzhanin P., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.
Q2 Lecture Notes in Computer Science 2019 цитирований: 1
Open Access
Open access
Towards management of complex modeling through a hybrid evolutionary identification
Kovalchuk S.V., Metsker O.G., Funkner A.A., Kisliakovskii I.O., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V., Vaganov D.A., Bochenina K.O.
GECCO 2018 Companion - Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion 2018 цитирований: 0
Калюжная Анна
0000-0002-9612-8601
к.т.н.
ИТМО
46 публикаций
188 цитирований
Общих публикаций: 8
Hybrid and automated machine learning approaches for oil fields development: The case study of Volve field, North Sea
Nikitin N.O., Revin I., Hvatov A., Vychuzhanin P., Kalyuzhnaya A.V.
Q1 Computers and Geosciences 2022 цитирований: 2
Single Red Blood Cell Hydrodynamic Traps via the Generative Design
Grigorev G.V., Nikitin N.O., Hvatov A., Kalyuzhnaya A.V., Lebedev A.V., Wang X., Qian X., Maksimov G.V., Lin L.
Q2 Micromachines 2022 цитирований: 0
Open Access
Open access
Generative design of microfluidic channel geometry using evolutionary approach
Nikitin N.O., Hvatov A., Polonskaia I.S., Kalyuzhnaya A.V., Grigorev G.V., Wang X., Qian X.
GECCO 2021 Companion - Proceedings of the 2021 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion 2021 цитирований: 1
Model-Agnostic Multi-objective Approach for the Evolutionary Discovery of Mathematical Models
Hvatov A., Maslyaev M., Polonskaya I.S., Sarafanov M., Merezhnikov M., Nikitin N.O.
Q4 Communications in Computer and Information Science 2021 цитирований: 1
Towards generative design of computationally efficient mathematical models with evolutionary learning
Kalyuzhnaya A.V., Nikitin N.O., Hvatov A., Maslyaev M., Yachmenkov M., Boukhanovsky A.
Q2 Entropy 2021 цитирований: 7
Open Access
Open access
Automatic evolutionary learning of composite models with knowledge enrichment
Kalyuzhnaya A.V., Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Hvatov A., Boukhanovsky A.
GECCO 2020 Companion - Proceedings of the 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion 2020 цитирований: 6
Adaptation of NEMO-LIM3 model for multigrid high resolution Arctic simulation
Hvatov A., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V., Kosukhin S.S.
Q1 Ocean Modelling 2019 цитирований: 5
Deadline-driven approach for multi-fidelity surrogate-assisted environmental model calibration
Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Hvatov A., Deeva I., Kalyuzhnaya A.V., Kovalchuk S.V.
GECCO 2019 Companion - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion 2019 цитирований: 2
Хватов Александр
0000-0002-5222-583X
ИТМО
31 публикация
109 цитирований
Общих публикаций: 5
Automated evolutionary approach for the design of composite machine learning pipelines
Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Sarafanov M., Polonskaia I.S., Revin I., Barabanova I.V., Maximov G., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.
Q1 Future Generation Computer Systems 2022 цитирований: 7
Evolutionary Automated Machine Learning for Multi-Scale Decomposition and Forecasting of Sensor Time Series
Sarafanov M., Pokrovskii V., Nikitin N.O.
2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2022 - Conference Proceedings 2022 цитирований: 0
Short-Term River Flood Forecasting Using Composite Models and Automated Machine Learning: The Case Study of Lena River
Sarafanov M., Borisova Y., Maslyaev M., Revin I., Maximov G., Nikitin N.O.
Q1 Water (Switzerland) 2021 цитирований: 2
Open Access
Open access
Model-Agnostic Multi-objective Approach for the Evolutionary Discovery of Mathematical Models
Hvatov A., Maslyaev M., Polonskaya I.S., Sarafanov M., Merezhnikov M., Nikitin N.O.
Q4 Communications in Computer and Information Science 2021 цитирований: 1
A machine learning approach for remote sensing data gap-filling with open-source implementation: An example regarding land surface temperature, surface albedo and ndvi
Sarafanov M., Kazakov E., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.
Q1 Remote Sensing 2020 цитирований: 18
Open Access
Open access
Сарафанов Михаил
0000-0002-2459-4486
ИТМО
11 публикаций
29 цитирований
Общих публикаций: 4
Hybrid and automated machine learning approaches for oil fields development: The case study of Volve field, North Sea
Nikitin N.O., Revin I., Hvatov A., Vychuzhanin P., Kalyuzhnaya A.V.
Q1 Computers and Geosciences 2022 цитирований: 2
Automated evolutionary approach for the design of composite machine learning pipelines
Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Sarafanov M., Polonskaia I.S., Revin I., Barabanova I.V., Maximov G., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.
Q1 Future Generation Computer Systems 2022 цитирований: 7
Short-Term River Flood Forecasting Using Composite Models and Automated Machine Learning: The Case Study of Lena River
Sarafanov M., Borisova Y., Maslyaev M., Revin I., Maximov G., Nikitin N.O.
Q1 Water (Switzerland) 2021 цитирований: 2
Open Access
Open access
Multi-Objective Evolutionary Design of Composite Data-Driven Models
Polonskaia I.S., Nikitin N.O., Revin I., Vychuzhanin P., Kalyuzhnaya A.V.
2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2021 - Proceedings 2021 цитирований: 1
Ревин Илья
0000-0002-4459-8724
ИТМО
4 публикации
12 цитирований
Общих публикаций: 3
Short-Term River Flood Forecasting Using Composite Models and Automated Machine Learning: The Case Study of Lena River
Sarafanov M., Borisova Y., Maslyaev M., Revin I., Maximov G., Nikitin N.O.
Q1 Water (Switzerland) 2021 цитирований: 2
Open Access
Open access
Model-Agnostic Multi-objective Approach for the Evolutionary Discovery of Mathematical Models
Hvatov A., Maslyaev M., Polonskaya I.S., Sarafanov M., Merezhnikov M., Nikitin N.O.
Q4 Communications in Computer and Information Science 2021 цитирований: 1
Towards generative design of computationally efficient mathematical models with evolutionary learning
Kalyuzhnaya A.V., Nikitin N.O., Hvatov A., Maslyaev M., Yachmenkov M., Boukhanovsky A.
Q2 Entropy 2021 цитирований: 7
Open Access
Open access
Масляев Михаил
0000-0001-5595-0802
ИТМО
11 публикаций
28 цитирований
Общих публикаций: 3
Oil and Gas Reservoirs Parameters Analysis Using Mixed Learning of Bayesian Networks
Deeva I., Bubnova A., Andriushchenko P., Voskresenskiy A., Bukhanov N., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.
Q2 Lecture Notes in Computer Science 2021 цитирований: 0
Open Access
Open access
Deadline-driven approach for multi-fidelity surrogate-assisted environmental model calibration
Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Hvatov A., Deeva I., Kalyuzhnaya A.V., Kovalchuk S.V.
GECCO 2019 Companion - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion 2019 цитирований: 2
Pattern Recognition in Non-Stationary Environmental Time Series Using Sparse Regression
Deeva I., Nikitin N.O., Kaluyzhnaya A.V.
Q2 Procedia Computer Science 2019 цитирований: 2
Open Access
Open access
Деева Ирина
ИТМО
10 публикаций
18 цитирований
Общих публикаций: 1
Oil and Gas Reservoirs Parameters Analysis Using Mixed Learning of Bayesian Networks
Deeva I., Bubnova A., Andriushchenko P., Voskresenskiy A., Bukhanov N., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V.
Q2 Lecture Notes in Computer Science 2021 цитирований: 0
Open Access
Open access
Бубнова Анна
ИТМО
3 публикации
3 цитирования