Меню

Главная
Случайная статья
Настройки
Ясницкий, Леонид Нахимович
Материал из https://ru.wikipedia.org

Леонид Нахимович Ясницкий (род. 20 ноября 1949, Молотов, РСФСР) — советский и российский математик, физик, инженер, доктор технических наук (1997), профессор ПГНИУ, ВШЭ, ПНИПУ, председатель Пермского регионального отделения научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта и когнитивных исследований.

Автор метода фиктивных канонических областей, с помощью которого найдены точные аналитические решения нескольких краевых задач математической физики, имеющих прикладное значение. Одним из первых применил и показал возможности методов искусственного интеллекта для решения актуальных задач во многих прикладных областях.

Содержание

Биография

С отличием окончил в 1973 году Пермский политехнический институт.

С 1974 года — сотрудник Пермского государственного университета: математик-программист группы математического обеспечения ЭВМ, затем старший научный сотрудник вычислительного центра университета; заведующий межвузовской научно-исследовательской лабораторией прикладной математики; профессор кафедры прикладной математики и информатики. С 2004 по 2006 год — заместитель декана механико-математического факультета университета по научной работе.

Работая математиком-программистом в вычислительном центре Пермского государственного университета, окончил заочную аспирантуру в Свердловске у профессора Ю. А. Самойловича[1] и в 1983 году защитил кандидатскую диссертацию в Уральском политехническом институте на тему «Математическое моделирование тепловых и гидродинамических явлений при кристаллизации стали». Докторскую диссертацию, посвященную развитию и применению методов искусственного интеллекта в решения краевых задач математической физики, защитил в 1997 году в Московском институте электроники и математики. Ученое звание профессора получил в 2002 году.

В годы перестройки (1990–2000) на базе кафедры динамики и прочности машин Пермского государственного технического университета создал Центр наукоемких технологий и конструкций. Являясь его директором, занимался изобретением, расчетом, разработкой, внедрением и производством высокотехнологичных изделий и оборудования на промышленных предприятиях Пермской области: Пермнефтеоргсинтез, Морион, Протон, Инкар, Пермские моторы, Осинский машиностроительный завод, Приборостроительный завод г. Трехгорный и др.[2] .  

В 2003 году создал кафедру прикладной информатики в Пермском государственном гуманитарно-педагогическом университете, специализирующуюся на выпуске студентов по специальности «Прикладная информатика в экономике», был ее заведующим в течение десяти лет.

В 2005 году на базе Пермского государственного университета и Пермского государственного гуманитарно-педагогического университета организовал Пермское региональное отделение научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта и когнитивных исследований и по настоящее время является его председателем[3].

Научная деятельность

Еще будучи студентом Пермского политехнического института, в своей дипломной работе предложил метод решения краевых задач математической физики, включающий элементы искусственного интеллекта. Впоследствии его метод вошел в научную литературу под названием «Метод фиктивных канонических областей»[4]. С помощью этого метода были выполнены расчеты ряда инженерных конструкций ответственного назначения, а на тему развития и применения метода опубликованы сотни статей и около десятка монографий, защищены кандидатские и докторские диссертации[5].

Существенное место в списке публикаций Л. Н. Ясницкого занимают его ранние работы, посвященные применению методов математического моделирования в металлургии, в частности — проблемам качества сталелитейной продукции. Это решение краевых задач теплообмена и гидродинамики при затвердевании слитков, получаемых методами электрошлакового переплава и непрерывной разливки[6][7]. Это более поздние публикации, связанные с применение методов нейросетевого моделирования технологических процессов серийного производства литейных изделий[8].

Научный приоритет Л. Н. Ясницкого — развитие и применение методов искусственного интеллекта. Руководимые им коллективы первыми, либо в числе первых[9][10] показали уникальные возможности искусственного интеллекта в решении задач промышленности, экономики, бизнеса, медицины, политологии, социологии, психологии, экологии, криминалистики, спортивной науки и др.[11][10].

По данным РИНЦ[12][13] учебники и учебные пособия Л. Н. Ясницкого цитируют и используют преподаватели и сотрудники многих вузов России, а также некоторых вузов Беларуси, Украины, ДНР, Казахстана, Кыргызстана и др.[14] На этом основании в 2025 году его учебник «Интеллектуальные системы» (Москва: Лаборатория знаний, 2016) был выдвинут ВШЭ на соискание премии правительства Российской Федерации.

Л. Н. Ясницкий читает лекции по проблематике создания систем искусственного интеллекта и их приложениям в экономике, финансах, промышленности, педагогике, социологии, психологии, криминалистике, медицине и др. студентам ПГНИУ, ВШЭ (Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Пермь). Осуществляет научное руководство диссертационными работами аспирантов. Является членом диссертационного совета Д ПНИПУ.05.01 (2.3.1. «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика»).

Является членом редакционных коллегий журналов: «Нейрокомпьютеры: разработка, применение»[2], «Прикладная математика и вопросы управления»[3], «Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика»[4], «Mathematics and Statistics»[5].

Под его руководством проводится ежегодная Всероссийская научно-практическая конференция "Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем XXI века"[15][6].

По данным РИНЦ имеет около 4000 цитирований и в 2016 году по индексу Хирша вошел в списки ТОП-100 самых цитируемых и продуктивных ученых России в области кибернетики и информатики[13][12].

Избранные труды

Учебники
  • Ясницкий Л. Н. Интеллектуальные системы : учебник. М.: Лаборатория знаний, 2016. 221 с.[16]
  • Ясницкий Л. Н., Черепанов Ф. М. Искусственный интеллект. Элективный курс: Методическое пособие по преподаванию. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. 216 с.
  • Ясницкий Л. Н. Искусственный интеллект. Элективный курс: Учебное пособие. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011. 240 c.
  • Ясницкий Л.Н., Данилевич Т.В. Современные проблемы науки. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. 294 c.[17]
  • Ясницкий Л. Н. Интеллектуальные информационные технологии и системы / Пермский ун-т. Пермь, 2007. 271с.
  • Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект. М.: Издательский центр «Академия», 2005. 176 с.[18]
  • Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект. Пермь: Изд-во Пермского университета, 2001. 143 с.


Монографии
  • Ясницкий В. Л. Алексеев А. О., Ясницкий Л. Н. Массовая оценка и сценарное прогнозирование рыночной стоимости городской недвижимости на основе технологии нейросетевого моделирования : монография. Москва: РУСАЙНС, 2019. 112 с.
  • Ясницкий Л. Н., Сичинава З. И., Черепанов Ф. М. Нейросетевой детектор лжи: принципы построения и опыт разработки. Saarbrucken (Germany): LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG., 2012. 115 p.
  • Ясницкий Л. Н., Бондарь В. В., Бурдин С. Н. и др. Пермская научная школа искусственного интеллекта и ее инновационные проекты. 2-е изд. Москва-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2008. 75 с.
  • Гладкий С. Л., Степанов Н. А., Ясницкий Л. Н. Интеллектуальное моделирование физических проблем / Под ред. Л. Н. Ясницкого. Москва-Ижевск: НИЦ Регулярная и хаотическая динамика, 2006. 200 с.
  • Интеллектуальное компьютерное математическое моделирование / С. Л. Гладкий, Н. А.Степанов, Л. Н.Ясницкий; Под ред. Л. Н. Ясницкого; Перм. ун-т. Пермь, 2005. 159 с.
  • Yasnitsky L. N. Fictitious Canonic Region Method. Southampton-Boston: Computational Mechanics Publications, 1994. 120 p.
  • Ясницкий Л. Н. Метод фиктивных канонических областей в механике сплошных сред. Москва: Наука, ФИЗМАТЛИТ, 1992. 128 с.


Статьи
  • Самойлович Ю. А., Ясницкий Л. Н. Неустойчивость тепловой гравитационной конвекции в жидком ядре затвердевающей отливки // Теплофизика высоких температур. 1982. Т. 20. № 5. С. 1002–1004. [7] [8]
  • Самойлович Ю. А., Ясницкий Л. Н., Кабаков З. К.  Математическое моделирование тепловых и гидродинамических явлений процесса затвердевания непрерывного слитка // Известия Академии наук СССР. Металлы. 1982. № 2. С. 62–67.[9]
  • Samoilovich, Yu. A., Kabakov, Z. K., Yasnitskii, L. N. Thermogravitation convection of a melt under casting directional solidification conditions // Russian metallurgy. Metally. 1985. (2), с. 88–92. [10]
  • Кирко И. М., Терровере В. Р., Ясницкий Л. Н. Новая оптимальная форма маховичного накопителя энергии // Доклады Академии наук. Техническая физика. 1989. Т. 307. № 6. С.1373–1375.[11]
  • Yasnitskii, L. N. Superposition of base solutions in methods of Trefftz type // Mechanics of solids. 24(2), 1989. pp. 90–96.
  • Ясницкий Л. Н. Композиция расчетной области в методе фиктивных канонических областей // Известия Российской академии наук. Механика твердого тела. 1990. № 6. С. 168–172.
  • Ясницкий Л. Н., Черепанов Ф. М. О возможностях применения нейросетевых технологий в политологии // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2010. №8. Вып. 4. С. 47–53.
  • Yasnitsky L.N., Dumler A.A., Bogdanov K.V., Poleschuk A.N., Cherepanov F.M., Makurina T.V., Chugaynov S.V. Diagnosis and Prognosis of Cardiovascular Diseases on the Basis of Neural Networks // Biomedical Engineering. 2013. Vol. 47. No 3. Pp. 160-163.  DOI: 10.1007/s10527-013-9359-0. SJR=0,54. [12]
  • Ясницкий Л. Н. Нейронные сети – инструмент для получения новых знаний: успехи, проблемы, перспективы // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. № 5. С. 48–56.
  • Ясницкий Л. Н., Абрамова Ю.С., Бабушкина С.Д. Возможности получения рекомендаций по улучшению результативности сборных команд, готовящихся к участию в чемпионате Европы по футболу Евро-2016 методом нейросетевого моделирования // Вестник спортивной науки. 2015. № 5. С. 15–20. [13]
  • Yasnitsky L. N., Dumler A. A, Cherepanov F. M. The Capabilities of Artificial Intelligence to Simulate the Emergence and Development of Diseases, Optimize Prevention and Treatment Thereof, and Identify New Medical Knowledge // Journal of Pharmaceutical Science and Research. 2018. Vol. 10(9). Pp. 2192–2200. SJR=0,15. SNIP 0.380 [14]
  • Ясницкий Л. Н. Развитие научной школы искусственного интеллекта в пермских университетах: история и научный приоритет (обзорная статья) // Прикладная математика и вопросы управления. 2018. № 4. С. 99–130. DOI: 10.15593/2499-9873/2018.4.06.
  • Ясницкий Л. Н., Мартынов А. И. Искусственный интеллект и главная этическая проблема современной медицины. Терапия. 2020; 3: 149-154.
  • DOI: [15]. [16]
  • Yasnitsky, L. N., Gladkiy, S. L. New possibilities of application of artificial intelligence methods for high-precision solution of boundary value problems. Mathematics and Statistics. 2020. 8(3), pp. 323-333. DOI: 10.13189/ms.2020.080311 [17]
  • Yasnitsky L. N. Artificial Intelligence and Medicine: History, Current State, and Forecasts for the Future.  Current Hypertension Reviews, 2020, vol. 16, No 3. Pp. 210–215. DOI : 10.2174/1573402116666200714150953  [18]
  • Yasnitsky, L. N., Yasnitsky V. L., Alekseev A. O. The Complex Neural Network Model for Mass Appraisal and Scenario Forecasting of the Urban Real Estate Market Value That Adapts Itself to Space and Time // Complexity. 2021. Vol. 2021, Article ID 5392170, 17 pages. [19]
  • Yasnitsky L. N., Dumler A. A., Cherepanov F. M., Yasnitsky V. L., Uteva N. A. Capabilities of neural network technologies for extracting new medical knowledge and enhancing precise decision making for patients // Expert Review of Precision Medicine and Drug Development. November, 2021 DOI: 10.1080/23808993.2021.1993595.
  • Ясницкий Л. Н., Плотникова Е. Г. Нейросетевой алгоритм выявления и удаления выбросов в зашумленных наборах данных // Прикладная информатика. 2024. Т. 19, № 5. С. 88-100. DOI: 10.37791/2687-0649-2024-19-5-88–100.
  • Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А. Формирование требований к технологическим параметрам серийного производства на основе нейросетевого подхода // Прикладная информатика. 2025. Т. 20. № 3. С. 85–100. DOI: 10.37791/2687-0649-2025-20-3-85-100.
  • Ясницкий Л. Н., Мартыненко С. В., Поленова А. С., Мезенцев А. С. Искусственный интеллект для снижения брака отливок // Литейное производство. 2025. №7. С. 35–41.


Награды

Примечания
  1. Самойлович Юрий Аврамович // Math-Net.Ru.
  2. Ясницкий Л. Н. Исповедь (сокращенный вариант). Пермь: Издательство Пермского государственного технического университета. 1999. 40 с.
  3. Научный совет РАН по методологии искусственного интеллекта и когнитивных исследований (НСМИИ и КИ).
  4. Ясницкий Л. Н. Метод фиктивных канонических областей в механике сплошных сред. Москва: Наука, ФИЗМАТЛИТ, 1992. 128 с.
  5. Ясницкий Л. Н. Обзор работ по развитию и применению метода фиктивных канонических областей в научных и инженерных проблемах // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 4.
  6. Самойлович Ю. А., Ясницкий Л. Н. Неустойчивость тепловой гравитационной конвекции в жидком ядре затвердевающей отливки // Теплофизика высоких температур. 1982. Т. 20. № 5. С. 1002–1004. https://www.mathnet.ru/links/5666d8498b8d8a5c1492ec3137d783c2/tvt6458.pdf https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36378366
  7. Самойлович Ю.А., Ясницкий Л.Н., Кабаков З.К., Исследование термогравитационной конвекции при затвердевании жидкой стали методом математического моделирования // Инженерно-физический журнал. 1983. №3. С.456-473.[1]
  8. Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А. Нейросетевое прогнозирование дефектов производства металлургической продукции // Прикладная информатика. 2024. Т. 19. № 1 (109). С. 113–124.
  9. Ясницкий Л. Н. О научном приоритете пермских ученых в области искусственного интеллекта // Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем XXI века. Часть I. Сборник статей по материалам Четвертой всероссийской научно-практической конференции, проводимой в рамках Пермского естественнонаучного форума «Математика и глобальные вызовы XXI века». 2019. С. 7–25.
  10. 1 2 Ясницкий Л. Н. Развитие научной школы искусственного интеллекта в пермских университетах: история и научный приоритет (обзорная статья) // Прикладная математика и вопросы управления. 2018. № 4. С. 99–130. DOI: 10.15593/2499-9873/2018.4.06.
  11. Ясницкий Л. Н. О научном приоритете пермских ученых в области искусственного интеллекта // В сборнике: Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем XXI века. Часть I. Сборник статей по материалам Четвертой всероссийской научно-практической конференции, проводимой в рамках Пермского естественнонаучного форума «Математика и глобальные вызовы XXI века». 2019. С. 7–25.
  12. 1 2 Ясницкий Леонид Нахимович. Список публикаций автора // eLIBRARY.
  13. 1 2 Ясницкий Леонид Нахимович. Анализ публикационной активности автора // eLIBRARY.
  14. Например, учебник "Интеллектуальные системы"(Москва, 2016)процитирован 329 раз, а учебник "Введение в интеллектуальные системы" (Москва, 2005) процитирован 449 раз представителями разных вузов РФ.
  15. IX Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем XXI века»https://perm.hse.ru/artificial_intelligence/
  16. Рекомендовано УМО по классическому университетскому образованию в качестве учебника для студентов вузов направления «Фундаментальная информатика и информационные технологии»
  17. Рекомендовано НМС по математике и механике УМО по классическому университетскому образованию РФ в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по группе математических и механических специальностей.
  18. Рекомендовано учебно-методическим советом по математике и механике УМО по классическому университетскому образованию в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 010100 «Математика».


Источники и ссылки

Видео
Downgrade Counter