Мусабаев Равиль Рафикович
Доктор Ph.D.
Ассоциированный профессор
Институт автоматики и информационных технологий
Кафедра Программной инженерии
Email: r.mussabayev@satbayev.111
Профессиональная биография
Ассоциированный профессор и научный руководитель — Satbayev University, Алматы, Казахстан, 2024 — настоящее время. Грант: AP26197157 «Вычислительные методы для мультимодальной оптимизации сложных систем» (2025–2027).
Data Scientist — Sber AI Lab, Центр практического ИИ, Сбербанк России, Москва, Россия, 2025–2026.
Научный сотрудник — Satbayev University, Алматы, Казахстан, 2023–2025. Грант: BR21882268 «Автоматизированное построение многоязычной онтологии для развития казахского языка с использованием передовых технологий искусственного интеллекта».
Инженер-исследователь — Huawei, Москва, Россия, 2022–2024.
Ассистент преподавателя и преподаватель преддокторского уровня — Вашингтонский университет, Сиэтл, штат Вашингтон, США, 2018–2022.
Инженер-исследователь — Satbayev University, Алматы, Казахстан, 2018. Грант: BR05236316 «Разработка программного комплекса для 3D-моделирования, непрерывного мониторинга и прогнозирования уровня загрязнения воздуха в густонаселённых и промышленных районах».
Ассистент преподавателя — Казахстанско-Британский технический университет, Алматы, Казахстан, 2017.
Инженер-программист — ТОО Uniline Group, Алматы, Казахстан, 2015–2017.
Образование
Докторантура по математике — Вашингтонский университет, Сиэтл, штат Вашингтон, США, 2018–2024. Степень: доктор философии, PhD.
Магистратура по математике — Вашингтонский университет, Сиэтл, штат Вашингтон, США, 2018–2021. Специальность: 7M05401 — Математика. Степень: магистр наук.
Бакалавриат — Казахстанско-Британский технический университет, Алматы, Казахстан, 2015–2018. Специальность: 5B070500 — Математическое и компьютерное моделирование.
Научные проекты
Грант: AP26197157 «Вычислительные методы для мультимодальной оптимизации сложных систем» (2025–2027)Публикации
1. Ravil Mussabayev and Rustam Mussabayev. «Comparative Analysis of Optimization Strategies for K-means Clustering in Big Data Contexts: A Review». In: Applied Soft Computing (2024). Preprint submitted to “Applied Soft Computing”. arXiv: 2310.09819 [cs.LG].
2. Ravil Mussabayev and Rustam Mussabayev. «High-Performance Hybrid Algorithm for Minimum Sum-of-Squares Clustering of Infinitely Tall Data». In: Mathematics 12.13 (2024). issn: 2227-7390. doi: 10.3390/math12131930. Url: https://www.mdpi.com/2227-7390/12/13/1930.
3. Ravil Mussabayev and Rustam Mussabayev. «Optimizing Parallelization Strategies for the Big-Means Clustering Algorithm». In: Advances in Optimization and Applications. Ed. by Nicholas Olenev, Yuri Evtushenko, Milojica Jaćimović, Michael Khachay, and Vlasta Malkova. Petrovac, Montenegro: Springer Nature Switzerland, 2024, pp. 17–32. isbn: 978-3-031-48751-4. doi: 10.1007/978-3-031-48751-4_2.
4. Rustam Mussabayev and Ravil Mussabayev. «Superior Parallel Big Data Clustering Through Competitive Stochastic Sample Size Optimization in Big-Means». In: Intelligent Information and Database Systems. Ed. by Ngoc Thanh Nguyen, Richard Chbeir, Yannis Manolopoulos, Hamido Fujita, Tzung-Pei Hong, Le Minh Nguyen, and Krystian Wojtkiewicz. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Ras Al Khaimah, UAE: Springer Nature Singapore, 2024, pp. 224–236. isbn: 978-981-97-4985-0. doi: 10.1007/978-981-97-4985-0_18.
5. Rustam Mussabayev and Ravil Mussabayev. «Variable Landscape Search: A Novel Metaheuristic Paradigm for Unlocking Hidden Dimensions in Global Optimization». In: Information Fusion (2024). Preprint submitted to “Information Fusion”. arXiv: 2408.03895 [math.OC].
6. Rustam Mussabayev, Nenad Mladenovic, Bassem Jarboui, and Ravil Mussabayev. «How to Use K-means for Big Data Clustering?» In: Pattern Recognition 137 (2023), p. 109269. issn: 0031-3203. doi: 10.1016/j.patcog.2022.109269. arXiv: 2204.07485 [cs.LG]. Url: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320322007488.
7. Gulnur Tolebi, Nurlan S. Dairbekov, Daniyar Kurmankhojayev, and Ravil Mussabayev. «Reinforcement Learning Intersection Controller». In: 2018 14th International Conference on Electronics Computer and Computation (ICECCO). 2018, pp. 206–212. doi: 10.1109/ICECCO.2018.8634692.
8. Ravil Mussabayev. «Colour-based object detection, inverse kinematics algorithms and pinhole camera model for controlling robotic arm movement system». In: 2015 Twelve International Conference on Electronics Computer and Computation (ICECCO). 2015, pp. 1–9. doi: 10.1109/ICECCO.2015.7416879.
9. Ravil Mussabayev. «WRDScore: New Metric for Evaluation of Natural Language Generation Models». 2024. arXiv: 2405.19220 [cs.CL].
10. Alexey Shestov, Rodion Levichev, Ravil Mussabayev, Evgeny Maslov, Anton Cheshkov, and Pavel Zadorozhny. «Finetuning Large Language Models for Vulnerability Detection». 2024. arXiv: 2401.17010 [cs.CR].
11. Ravil Mussabayev. Structure-Aware Code Vulnerability Analysis With Graph Neural Networks. 2023. arXiv: 2307.11454 [cs.CR].
| № | Название статьи | Название журнала | Направление | Год |
|---|
Потенциальные научные исследования докторантов
Глобальная оптимизация для больших данных; Мультимодальная оптимизация; Коллективный интеллект; Многоагентные системы