Лекция посвящена проекту
по разработке программного продукта для моделирования и прогнозирования
потребления электроэнергии на каждый час суток с использованием методов
машинного обучения. Подробно расскажем, как создать команду проекта, состоящую
из преподавателей, студентов СКГМИ (ГТУ) (г. Владикавказ) и привлеченных сотрудников
ООО «Фриссон» (г. Санкт-Петербург), а также поделимся лайфхаками по выводу
специфического продукта на рынок.

Наш гость из Республики
Северная Осетия - Алания

Алан Дзгоев:

Окончил в 2007 году СКГМИ (ГТУ) по специальности «Прикладная информатика в экономике».

2011 год - Защитил кандидатскую диссертацию на тему «Разработка методов краткосрочного и оперативного прогнозирования
электропотребления в системе управления электроснабжением региона».

2012 – 2014 г. - Стипендиат Президента Российской Федерации В. В. Путина как молодой ученый, осуществляющий перспективные научные
исследования и разработки по приоритетные направления развития науки и техники Российской Федерации.

2017 г. Стипендия Правительства Индии по программе Индийского экономического и технического сотрудничества. Стажировка в Центре передовых вычислительных систем (C-DAC Mohali) г. Чандигарх, Штат Панджаб, Индия;

2019-2020 гг. - Грант " JREX Fellowship" от Японо-Российского Центра молодежных обменов (г.Токио) на выполнение исследования в Университете Кюсю (KYUSHU UNIVERSITY), г.Фукуока, Япония. Исследование выполнялось совместно с профессором Джуничи Мурата и Рёхей Фунаки.

2022 г. - Участник акселератора Архипелаг 2022 с проектом "Оптимизация расхода электроэнергии на производственном предприятии".

2022 г. Полуфиналист Фестиваля Университетских технологических проектов HSE FEST 2022. (ТОП-50 проектов)

2022 г. Участник акселератора УМНОЦ ЕВРАЗ НТМК. Выход в финал.

2022 г. Участник акселерационной программы для Дивизиона Урал ООО "ЕВРАЗ" с целью отбора и подготовки
инновационных проектов для возможного использования на полигоне предприятий Дивизиона Урал ООО "ЕВРАЗ".

Руководитель проекта " Программный продукт для прогнозирования потребления электроэнергии на каждый час суток". Программный продукт разработан совместно с ООО "ФРИССОН" г. Санкт-Петербург. Статус проекта: Пилотирование в ПАО "РОССЕТИ Северный Кавказ".

Научные интересы:
моделирование, прогнозирование, системный анализ, машинное обучение,
искусственный интеллект.