МихаилКулябин

Сейчас параллельно идут две линии — промышленный ИИ в Siemens и медтех-компания, которую мы основали, — поверх докторантуры, а до неё было шесть лет инженерной работы.

1. 2024 — сейчас

   Исследователь

   Siemens AGErlangen

   FT UX DES, FT UX AXR, FT UX SII

   Генеративный ИИ и LLM-системы для инженерных процессов: мультиагентные копилоты, retrieval-конвейеры и графы знаний поверх корпоративных данных. Делаю и разработку, и эксплуатацию: сервисы на Python, сбор и хранение данных в Snowflake с моделями dbt поверх, развёртывание в Azure и AWS, контейнеры, CI и инфраструктура как код, — плюс исследования пользовательского опыта, от которых зависит, поверит ли инженер тому, что вернулось.

2. 2024 — сейчас

   Сооснователь и CTO

   VisioMed.AI

   Собрал техническую часть медизделия целиком — от идеи до работающего продукта: модели сегментации и классификации, которые читают ОКТ и снимки глазного дна, копилот, отвечающий по истории пациента, платформу и клинические заключения вокруг них, интеграцию с госпитальными системами и инфраструктуру, на которой всё это работает. Работает в клиниках на трёх континентах.

3. 2022 — 2024

   Исследователь, докторантура

   Pattern Recognition Lab, FAU Erlangen-NürnbergErlangen

   Вёл ИИ-направление международного проекта по визуализации сетчатки — ОКТ, глазное дно и адаптивная оптика, три института в Норвегии, Германии и России — и отвечал за него снизу доверху: протоколы сбора и разметки, согласованные с клиниками, обучающие конвейеры на университетском GPU-кластере и сами модели — CNN, трансформеры, GAN и U-Net для сегментации и классификации. Из этого вышел OCTDL, открытый датасет в Nature Scientific Data с более чем двумястами цитированиями, и ещё двадцать статей.

4. 2018 — 2022

   Инженер-конструктор CAD

   Franke GmbHMoscow and Bad Säckingen

5. 2016 — 2018

   Инженер-механик

   State Corporation RostecMoscow

1. 2023 — 2025

   Ph.D. по информатике

   FAU Erlangen-Nürnberg

   ИИ для диагностики заболеваний сетчатки: глубокое обучение и компьютерное зрение на данных ОКТ, глазного дна и электроретинографии. Научный руководитель — проф. Андреас Майер, Pattern Recognition Lab.

2. 2019 — 2023

   M.Sc. по вычислительной инженерии

   FAU Erlangen-Nürnberg

   Численные методы, научные вычисления, обработка изображений. Диплом — генеративная аугментация медицинских данных.

3. 2016 — 2018

   M.Sc. по машиностроению

   Bauman Moscow State Technical University

   Механика сплошных сред, конечно-элементное и CFD-моделирование, термодинамика — ANSYS, LS-DYNA, SolidWorks.

4. 2016 — 2018

   B.Sc. по управлению проектами

   Bauman Moscow State Technical University

   Управление проектами, бизнес-планирование, финансовый анализ.

5. 2012 — 2016

   B.Sc. по машиностроению

   Bauman Moscow State Technical University

   Механика, конструирование машин, технологии производства.

Диссертация задавала один вопрос четырьмя способами: может ли машина прочитать глаз достаточно хорошо, чтобы помочь тому, кто его лечит? Две работы смотрят на изображения сетчатки, две — на её электрический сигнал.

1. Scientific Data

   OCTDL — открытый датасет ОКТ

   Глубокое обучение на сетчатке училось на горстке небольших закрытых наборов. Мы собрали свой и отдали его всем: 2064 B-скана от 821 пациента, семь состояний, разметка врачей-специалистов и сохранённые метаданные, чтобы датасет можно было объединять с другими открытыми. Это второй по величине открытый набор ОКТ по числу участников и состояний; на нём уже обучали офтальмологические foundation-модели для NEJM AI и Cell Reports Medicine.

   Читать статью
2. Sensors

   Электроретинограмма как изображение

   ЭРГ — одномерный сигнал, и диагностическая информация в нём сидит в том, когда приходит каждая частота, а не в форме кривой. Непрерывное вейвлет-преобразование превращает сигнал в частотно-временное изображение, которое классифицирует обычная зрительная модель. Три разных материнских вейвлета, сложенные как цветовые каналы, обошли любую одновейвлетную модель.

   Читать статью
3. IEEE Access

   Аутизм в сигнале сетчатки

   Сетчатка — часть центральной нервной системы, поэтому нейроотличие должно оставлять след в её электрическом ответе. И оставляет. Gated MLP, читающий световую ЭРГ напрямую, отделил детей с РАС от контрольной группы — по тесту, который занимает секунды и не требует визуализации.

   Читать статью
4. ICPR

   Подсчёт колбочек в адаптивной оптике

   Адаптивная оптика разрешает отдельные колбочки, но считать их вручную — узкое место. Универсальная модель сегментации находит и обводит каждую колбочку в мозаике, а анализ Вороного по результату даёт плотность, шаг и регулярность — точность держится от фовеа до двух градусов эксцентриситета.

   Читать статью

1. 2-е

   Yandex AI Startup Lab

   Второе место в направлении DeepTech с VisioMed.AI. В финал вышли 12 команд примерно из тысячи заявок; призовые пошли на пилоты в московских глазных клиниках.

   2026DeepTech
2. 2-е

   SNOMED CT Entity Linking Challenge

   Второе место на DrivenData за BERT-решение, которое сопоставляет клинические записи с концептами SNOMED. Описано в JAMIA.

   2024553 команды
3. Золото

   SETI Breakthrough Listen

   Золото Kaggle за выделение сигналов-кандидатов внеземного происхождения из шума радиотелескопа.

   2021768 команд
4. 2-е

   HuBMAP: Hacking the Kidney

   Второе место на Kaggle за сегментацию клубочков на полнослайдовых изображениях почки.

   20211 625 команд

Из чего работа сделана на самом деле.

Языки

АнглийскийC1

НемецкийB2

РусскийNative