Абдулкадиров Руслан Ибрагимович

Абдулкадиров Руслан Ибрагимович — аспирант, младший научный сотрудник Северо-Кавказского федерального университета.
Научная деятельность связана с разработкой современных методов искусственного интеллекта, глубокого и физико-информированного машинного обучения, математической оптимизации и моделирования нелинейных динамических систем.
Основные направления исследований включают разработку новых архитектур нейронных сетей, методов оптимизации, нейронных операторов и тензорных вычислений. Особое внимание уделяется решению дифференциальных уравнений математической физики и моделированию динамики беспилотных летательных аппаратов.
Автор и соавтор более 29 научных публикаций, в том числе в международных журналах Chaos, Solitons & Fractals, Engineering Analysis with Boundary Elements, IEEE Access, Microprocessors and Microsystems, Mathematics и Drones.
Автор и соавтор не менее 10 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Образование

• 2018–2022 гг. — Северо-Кавказский федеральный университет, бакалавриат, направление «Прикладная математика и информатика».
• 2022–2024 гг. — Северо-Кавказский федеральный университет, магистратура, направление «Прикладная математика и информатика».
• С 2024 г. — аспирантура СКФУ, научная специальность 2.3.5 «Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей».

Участие в научных проектах

Участник научно-исследовательских проектов, поддержанных Российским научным фондом и Министерством науки и высшего образования Российской Федерации, а также исследований, выполняемых совместно с индустриальными партнёрами.

Основные проекты:

1. РНФ № 21-71-00017 (2021–2023).
2. РНФ № 22-71-00009 (2022–2024).
3. РНФ № 23-71-10013 (2023–2026).
4. РНФ № 24-71-10016 (2024–2027).
5. РНФ № 24-71-00024 (2024–2026).
6. Научно-исследовательский проект Huawei (2023).
7. Научно-исследовательские работы Северо-Кавказского центра математических исследований.

Награды и достижения

• 2021 г. — серебряный призёр Международной студенческой интернет-олимпиады по математике.
• 2021 г. — бронзовый призёр Всероссийской студенческой олимпиады по математике.
• 2022 г. — лауреат II степени премии «Гордость СКФУ» в номинации «Вершины науки».
• 2023 г. — лауреат I степени премии «Гордость СКФУ» в номинации «Вершины науки».
• 2023 г. — стипендиат имени ректора СКФУ.
• 2023 г. — стипендиат Президента Российской Федерации.
• 2024 г. — лауреат премии «Гордость СКФУ» среди лучших выпускников.
• 2025 г. — стипендиат Президента Российской Федерации для аспирантов.
• 2025 г. — победитель премии «Гордость СКФУ» в номинации «Аспирант года».

• Искусственный интеллект и глубокое машинное обучение. • Физико-информированные нейронные сети (PINN, PIKAN). • Математическая и информационно-геометрическая оптимизация. • Нейронные операторы, трансформеры и сети Колмогорова — Арнольда. • Тензорные разложения и высокопроизводительные вычисления. • Математическая физика и нелинейные динамические системы. • Моделирование динамики беспилотных летательных аппаратов.

1. TransOKAN: Transformer Operator Kolmogorov-Arnold Network and Its Application to UAV Dynamics Modeling. Chaos, Solitons & Fractals, 2026.
2. Transformer Operator Network with Fast Difference Gradient Positive–Negative Momentum for Solving Navier–Stokes Equations. Chaos, Solitons & Fractals, 2025.
3. Physics-Informed Neural Network Model Using Natural Gradient Descent with Dirichlet Distribution. Engineering Analysis with Boundary Elements, 2025.
4. Physics-Aware Machine Learning Approach for High-Precision Quadcopter Dynamics Modeling. Drones, 2025.
5. Enhancing Unmanned Aerial Vehicle Object Detection via Tensor Decompositions and Positive–Negative Momentum Optimizers. Mathematics, 2025.
6. Improving the Accuracy of Neural Network Pattern Recognition by Fractional Gradient Descent. IEEE Access, 2024.
7. Satellite Image Recognition Using Ensemble Neural Networks and Difference Gradient Positive-Negative Momentum. Chaos, Solitons & Fractals, 2024.
8. Survey of Optimization Algorithms in Modern Neural Networks. Mathematics, 2023.