Картик Рагхаван Рамасвами защитил докторскую диссертацию. с отличием (с отличием) за разработку новых инструментов и методов моделирования на основе данных для улучшения понимания сложных сетевых систем, таких как высокотехнологичные машины, электрические сети, биологические сети и социальные сети.
Многие реальные системы, такие как биологические системы , машины для производства полупроводников и транспортные системы , становятся все более сложными. Они охватывают различные подсистемы (модули), которые связаны между собой, что затрудняет поиск математических моделей этих взаимосвязанных подсистем. Разработка математических моделей этих «динамических сетей» на основе данных приобрела первостепенное значение в различных областях и необходима для проектирования, диагностики, мониторинга и управления этими системами. Используя машинное обучение, байесовские методы, системную идентификацию и теорию графов, Картик Рагхаван Рамасвами разработал структуру, которая направляет экспериментаторов в сложном лабиринте моделирования динамических сетей и предоставляет им необходимые методы и инструменты для разработки высококачественных моделей подсистем, встроенных в динамическую сеть, в различных сценариях.
Сложные взаимосвязанные системы становятся все более распространенными, и все большее внимание привлекает моделирование крупномасштабных взаимосвязанных систем на основе данных, известное как динамические сети. Сложная взаимосвязь между многими подсистемами в крупномасштабных динамических сетях создает множество проблем для моделирования динамических сетей. Это делает классические подходы к моделированию на основе данных, изначально разработанные для небольших систем, непригодными для моделирования даже одной подсистемы в крупномасштабной динамической сети.
При моделировании подсистем в динамической сети возникает множество практических задач, таких как обработка смешанных переменных, повышение гибкости в расположении датчиков и исполнительных механизмов в сети, выбор правильной структуры модели, оценка структуры взаимосвязей сети, а также снижение сложности и разработка эффективных алгоритмов, масштабируемых для крупномасштабных сетей.
Картик Рамасвами рассмотрел эти проблемы в своей докторской диссертации. исследования и предоставил решение путем разработки новых методов оценки, алгоритмов и графических инструментов, кульминацией которых стало пошаговое руководство, помогающее людям с ограниченным опытом моделирования динамических сетей разрабатывать высококачественные модели динамических сетей на основе данных в различных сценариях. . Он добился этого, используя машинное обучение , системную идентификацию, байесовские методы и теорию графов. Результаты его докторской степени. исследования находят свое значение во многих приложениях, таких как диагностика неисправностей в сборке печатных плат (PCBA), мониторинг и диагностика высокотехнологичных систем, таких как полупроводниковое оборудование или печатное оборудование, мониторинг трубопроводов, вывод о связности мозга, группы транспортных средств, электрические сети и биологические сети.
