Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ) » Кафедра «Автоматизированные системы управления» | Варламов Олег Олегович


Кафедра «Автоматизированные системы управления» | Варламов Олег Олегович

ВАРЛАМОВ Олег Олегович, родился 1 декабря 1966 года в Москве, гражданин Российской Федерации. Доктор технических наук, старший научный сотрудник. В 1989 году закончил Военно-Космическую академию им. А.Ф. Можайского, Санкт-Петербург (ранее - Военный инженерный институт им. А.Ф. Можайского, г. Ленинград), по специальности "Математическое обеспечение автоматизированных систем обработки информации". В 1997 году защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальной тематике. В 2000 году удостоен ученого звания старший научный сотрудник. В 2003 году защитил докторскую диссертацию на тему "Системный анализ и синтез моделей данных и методы обработки информации в самоорганизующихся комплексах оперативной диагностики".

С 1991 по 2002 год – работал в НИИ Связи на научных должностях. С 2002 по 2007 год – работал в Центральном аппарате ФСТЭК России. С 2007 по 2009 год – руководил проектом в корпорации «ЭЛАР». С 2009 по 2012 год – начальник вычислительного центра в НИИ Радио. С 2012 года директор научно-исследовательского института (НИИ) в ООО "МИВАР".

Педагогической деятельностью занимается с 2000 года, с 2002 года преподаватель, с 2009 года профессор кафедры "Прикладная математика" МАДГТУ (МАДИ). В 2010-2013 годах профессор кафедры радио и информационных технологий МФТИ. С 2013 года профессор кафедры ИУ-5 МГТУ им Н.Э. Баумана. Разработал учебно-методические комплексы по ряду дисциплин и являлся ведущим лектором учебных курсов "Информатика" "Дискретная математика", "Системы искусственного интеллекта", "Темпоральные (миварные) базы данных".

Варламов О.О. является активно творчески работающим ученым в области специальностей 05.13.06; 05.13.01, 05.13.12. Им создана научная школа по миварным технологиям построения  логического искусственного интеллекта. Под его руководством защищены 1 докторская и 4 кандидатские диссертации, в том числе, иностранцев. Является ученым секретарем диссертационного совета по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора технических наук по специальностям 05.13.01, 05,13.05 и 05.13.12 при ФГУП НИИАЭ.

Основатель Миварного подхода в области создания искусственного интеллекта. Автор более 530 научных трудов в области информатики, кибернетики, логического вывода, баз данных, миварного информационного пространства, миварного моделирования и т.д.

Награды, патенты и научные достижения

  • Лауреат Девятого Конкурса русских инноваций КРИ - 2010. Кроме того, в период с 2003 по 2011 г. 5 инновационных проектов выходили во 2 тур Конкурса и получили Дипломы КРИ.
  • Почетный сотрудник ФСТЭК России. Полковник запаса.
  • Имеет правительственные и ведомственные награды: 8 медалей.
  • Всего более 530 научных работ, из них: 4 монографии, 4 учебно-методических пособия, 4 патента РФ и 1 свидетельство о регистрации программ для ЭВМ; более 140 статей; более 280 докладов на международных научных конференциях, конгрессах, семинарах и сессиях.
  • Лично получены (без соавторов) следующие наиболее важные научные достижения:
  1. Для интеллектуальных АСОИ разработана новая модель данных с изменяемыми развивающимися структурами представления данных и правилами обработки, т.е. создано эволюционное многомерное информационное варьирующееся пространство унифицированного представления данных и правил ("Миварное информационное пространство").
  2. Для обеспечения эволюционного самостоятельного развития (самосоздания и адаптации) программно-аппаратных комплексов (роботов) на программном уровне введены миварные базы данных и правил (МБДП), а на аппаратном - системы адаптивного синтеза информационно-вычислительных конфигураций (разработаны принципы их построения и применения).
  3. Для создания миварных баз данных и правил МБДП проведено обобщение структур представления данных традиционных моделей данных путем применения пятиуровневых одномерных таблиц представления данных.
  4. Для эволюционности, активности и самообучения логической обработки информации создан метод обработки данных на основе применения интерактивной самоорганизующейся логической сети правил, управляемой потоком данных.
  5. Для повышения быстродействия обработки информации разработаны:
  • метод "графового" поиска маршрута логического вывода (логическая сеть представляется в виде графа, на котором наличие маршрута вывода определяется поиском минимального разреза графа);
  • квадратичной сложности методы поиска минимального разреза (максимального потока) двухполюсных и многополюсных сетей (патент на полезную модель № 72559);
  • линейной вычислительной сложности миварный метод логико-вычислительной обработки информации (достигнута линейная вычислительная сложность для, считавшейся NP-полной, задачи).
  1. Для повышения параллельности и оперативности обработки информации в базах данных впервые разработан метод максимального распараллеливания потокового множественного доступа к общей базе данных в условиях недопущения взаимного искажения данных.
  2. Для повышения быстродействия единично-инкрементного суммирования чисел разработан и запатентован новый линейный метод (способ) суммирования чисел.
  3. В области информационной безопасности впервые создана системная модель технической компьютерной разведки (ТКР) на основе выделения 9 типов ТКР: семантическая, алгоритмическая, вирусная, разграничительная, сетевая, потоковая, аппаратная, форматная и пользовательская.
  4. В области обработки информации руководил реализацией программного комплекса "УДАВ" - прообраза логически рассуждающей обучаемой экспертной системы на основе миварной логической сети правил с унифицированным логическим выводом и вычислительной обработкой в реальном времени и с доказанной на практике линейной вычислительной сложностью.

10. Основатель миварного подхода. Миварный подход объединяет и развивает продукционные системы, онтологии, семантические сети, сервисно-ориентированные архитектуры, многоагентные системы и другие современные информационные технологии в целях создания интеллектуальных систем и систем искусственного интеллекта (ИИ). Миварный подход объединяет и развивает достижения в научных областях: баз данных, вычислительных задач, логической обработки и включает две основные технологии:

1) Миварная технология накопления информации - это способ создания глобальных эволюционных баз данных и правил (знаний) с изменяемой структурой на основе адаптивного дискретного миварного информационного пространства унифицированного представления данных и правил, базирующегося на трех основных понятиях "вещь, свойство, отношение".

2) Миварная технология обработки информации - это способ создания системы логического вывода или "автоматического конструирования алгоритмов из модулей, сервисов или процедур" на основе активной обучаемой миварной сети правил с линейной вычислительной сложностью.