Храмов Александр Евгеньевич

главный научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта

доктор физико-математических наук, профессор

Научно-исследовательские работы

Совместный конкурс Государственного фонда естественных наук Китая и Российского фонда фундаментальных исследований на лучшие научные проекты междисциплинарных фундаментальных исследований. Грант «Исследование интегративной динамики мозга при нейропсихиатрических заболеваниях с использованием сетевого анализа», 2019–2022

Совет по грантам Президента Российской Федерации для государственной поддержке ведущих научных школ, грант НШ-589.2022.1.2 на тему «Новые физико-математические методы исследования активности головного мозга, основанные на машинном обучении и теории сложных сетей». 2022–2023

Совет по грантам Президента Российской Федерации для государственной поддержке ведущих научных школ, грант НШ-2594.2020.2 на тему «Новые физико-математические методы, основанные на машинном обучении и рекуррентном анализе, для изучения нейронной активности человека при когнитивных процессах». 2020–2021

Российский научный фонд, грант по поддержке лабораторий мирового уровня в рамках реализации приоритетов научно-технологического развития Российской Федерации. Грант «Физические основы самообучающихся адаптивных интеллектуальных систем и их применения в биоморфной и антропоморфной робототехнике», 2017–2020

Совет по грантам Президента Российской Федерации для государственной поддержке ведущих научных школ, грант НШ-2737.2018.2 на тему «Методы нелинейной динамики и искусственного интеллекта для обработки и анализа больших объёмов нейрофизиологических данных». 2018–2019

ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы». Мероприятие 1.3, очередь 09. Грант «Создание исследовательской лаборатории-полигона разработки программно-аппаратного комплекса робота-ассистента антропоморфного типа для педагога с применением контроля обучения на основе расшифровки паттернов активности головного мозга», 2017–2019

Министерство образования и науки Российской Федерации, проект 3.861.2017/ПЧ «Разработка нейроинтерфейсов для диагностики и управления когнитивной и патологической активностью головного мозга», 2017–2018

Российский фонд фундаментальных исследований, конкурс ориентированных междисциплинарных исследований, проект «Создание и апробация методов классификации паттернов многоканальных записей ЭЭГ, соответствующих воображению различных движений, для обеспечения функционирования интерфейса «мозг-компьютер» с целью управления элементами экзоскелета (тазобедренный сустав)», 2016–2018

Основные публикации

Храмов А.Е., Фролов Н.С., Максименко В.А., Куркин С.А., Казанцев В.Б., Писарчик А.Н. Функциональные сети головного мозга: от восстановления связей до динамической интеграции. Успехи физических наук. 191, (2021) 584–616 DOI: 10.3367/UFNr.2020.06.038807
Hramov A.E., Maksimenko V.A., Pisarchik A.N. Physical principles of brain-computer interfaces and their applications for rehabilitation, robotics and control of human brain states. Physics Reports. 918, (2021) 1-133 DOI: 10.1016/j.physrep.2021.03.002
Karpov O.E., Grubov V.V., Maksimenko V.A., Utaschev N., Semerikov V.E., Andrikov D.A., Hramov A.E. Noise amplification precedes extreme epileptic events on human EEG. Physical Review E. 103, (2021) 022310 DOI: 10.1103/PhysRevE.103.022310
Pisarchik A.N., Maksimenko V.A., Andreev A.V, Frolov N.S., Makarov V.V., Zhuravlev M.O., Runnova A.E., Hramov A.E. Coherent resonance in the distributed cortical network during sensory information processing. Scientific Reports. 9, 18325 (2019) DOI: 10.1038/s41598-019-54577-1
Maksimenko V.A., Hramov A.E., Frolov N.S., Lüttjohann A., Nedaivozov V.O., Grubov V.V., Runnova A.E., Makarov V.V., Kurths J., Pisarchik A.N. Increasing Human Performance by Sharing Cognitive Load Using Brain-to-Brain Interface. Front. Neurosci.. 12, 949 (2018) DOI: 10.3389/fnins.2018.00949

Развернуть

Профессиональные и научные интересы

Теория сложных систем, искусственный интеллект в медицине, создание новых математических методов в нейронауке, включая методы машинного обучения и вейвлет-анализа, когнитивные исследования, разработка интерфейсов мозг-компьютер для реабилитации и мониторинга состояний человека, теория сложных сетей и синхронизации, ее применения к исследованиям мозга человека

Общие требования к аспирантам

Желание работать и узнавать новое о динамике сложных систем, в первую очередь, в живых системах в общем и в мозге в частности. Применять различные сложные математические подходы и методы, включая методы искусственного интеллекта и теорю графов, к исследованиям мозга человека, создания интерфейсов мозг-компьютер.
Трудолюбие, усидчивость, понимание необходимости кропотливой работы, потому научные исследования подобны поэзии по Маяковскому: «Поэзия – та же добыча радия. В грамм добыча, в годы труды…»
«Все что можно померить линейкой – уже померили древние греки». Так что надо знать основы математики, программирования, физики и/или биологии, а также желания эти основы углублять и расширять, чтобы иметь возможность использовать более мощные научные инструменты для исследования.