Oleksiy Hryhorovych Ivakhnenko

| birth_place = Kobelyaky, Poltava, Đế quốc Nga
| death_date =
| death_place = Kyiv, Ukraine
| nationality = Ukraine
| fields = Trí tuệ nhân tạo, Machine learning, Khoa học máy tính
| workplaces = , Viện Kỹ thuật Điện Saint Petersburg, Viện Bách khoa Kyiv
| alma_mater = Viện Kỹ thuật điện Leningrad
| thesis_title = Lý thuyết về Hệ thống kết hợp cho Điều khiển tự động các động cơ điện
| thesis_year = 1954
| notable_students = V. M. Kuntsevich, V. I. Kostiuk V. I. Ivanenko, V. I. Vasylyev O. A. Pavlov
| known_for = Phương pháp nhóm trong xử lý dữ liệu, Deep learning, Mô hình hóa quy nạp
| awards = Nhà Khoa học danh dự của Liên bang Xô viết Hai Giải thưởng Nhà nước
}}
Oleksiy Hryhorovych Ivakhnenko (; sinh ngày 30 tháng 3 năm 1913 – mất ngày 16 tháng 10 năm 2007) là một nhà toán học, nhà khoa học máy tính Liên Xô và Ukraine. Ông là tác giả của "phương pháp nhóm trong xử lý dữ liệu (Group Method of Data Handling)" - là một phương pháp học thống kê quy nạp mà đôi khi được ông gọi là "Cha đẻ của học sâu".

Thời thơ ấu
Oleksiy được sinh ra tại Kobeliaky, tỉnh Poltava trong một gia đình nhà giáo. Ông tốt nghiệp trường Cao đẳng Kỹ thuật Điện ở Kyiv năm 1932 và theo nghề kỹ sư tham gia xây dựng một nhà máy điện quy mô lớn ở Berezniki trong hai năm. Vào năm 1938, sau khi tốt nghiệp Học viện Kỹ thuật Điện Leningrad, Ivakhnenko đến công tác tại Viện Kỹ thuật Điện toàn Liên bang ở Moskva trong giai đoạn Đệ nhị thế chiến. Tại đây ông tiến hành nghiên cứu các bài toán tự động hóa tại cơ sở thí nghiệm do nhà khoa học Liên Xô Sergey Lebedev đứng đầu.

Sau khi trở về Kyiv vào năm 1944, ông tiếp tục công việc của mình trong một số viện nghiên cứu tại Ukraine. Trong cùng năm, ông nhận bằng Tiến sĩ, đến năm 1954 thì nhận bằng Tiến sĩ Khoa học. Năm 1964, ông được bổ nhiệm làm Trưởng khoa Hệ thống điều khiển kết hợp tại Viện Điều khiển học và đồng thời tham gia giảng dạy. Từ năm 1961, ông đảm nhận vai trò Giáo sư Điều khiển Tự động và Điều khiển học Kỹ thuật tại Viện Bách khoa Kyiv.

Các nghiên cứu
Ivakhnenko còn được biết đến với vai trò cha đẻ của phương pháp mô hình hóa quy nạp, một cách tiếp cận được dùng cho kỹ thuật nhận dạng mẫu và hệ thống dự báo phức hợp. đánh dấu sự khởi đầu một giai đoạn mới trong sự nghiệp của ông.

Phương pháp nhóm trong xử lý dữ liệu
Phương pháp này là một cách tiếp cận độc đáo để giải các bài toán trí tuệ nhân tạo và thậm chí đôi khi được xem như một triết lý mới trong nghiên cứu khoa học, điều đã trở nên khả thi kể từ sự ra đời của máy tính hiện đại. nguyên lý về sự không chính xác của Adhémar và nguyên lý bổ sung ngoại vi của Beer.

Phương pháp nhóm trong xử lý dữ liệu là phương pháp ban đầu được dùng để giải các bài toán đi tìm cấu trúc và tham số cho các mô hình học trên dữ liệu thử nghiệm trong điều kiện "không chắc chắn". Các bài toán dạng này thường nảy sinh khi con người xây dựng một mô hình toán học tìm cách xấp xỉ các mẫu chưa được mô hình tiếp xúc thuộc về đối tượng hoặc một quy trình đang được nghiên cứu. Các mô hình này tìm cách tận dụng các thông tin tồn tại ngầm định trong dữ liệu. Phương pháp này khác với các phương pháp khác ở việc tích cực áp dụng các nguyên tắc: tự động hóa việc xây dựng mô hình, các quyết định không mang tính kết luận, lựa chọn nhất quán tuân theo các tiêu chuẩn được quy định trước để tìm ra các mô hình tối ưu. Phương pháp thực hiện một quy trình gồm nhiều lớp có chức năng khởi tạo tự động các cấu trúc mô hình, mỗi cấu trúc này là một cá thể, mô phỏng theo quy trình tiến hóa và chọn lọc tự nhiên kết hợp với việc chọn lọc đặc trưng tốt thông qua so sánh theo cặp, phương pháp sẽ sinh ra từng mô hình ứng với mỗi bộ đặc trưng được lựa chọn, tiến hành tối ưu hóa và so sánh hiệu quả. Quy trình này hiện vẫn được sử dụng trong các mạng học sâu. Để có thể so sánh và chọn ra được các mô hình tối ưu, chúng ta đánh giá hiệu năng của các mô hình cá thể trên hai hoặc nhiều tập con được trích ra từ bộ dữ liệu. Điều này giúp tránh các giả định ban đầu có thể không chính xác. Việc phân chia bộ dữ liệu ban đầu thành nhiều mẫu kiểm thử đã ngầm tạo ra các tình huống "không chắc chắn" khác nhau trong quá trình xây dựng tự động mô hình tối ưu.

Vào đầu những năm 1980, Ivakhnenko phát hiện ra sự tương đồng một cách tự nhiên giữa hai bài toán: bài toán xây dựng mô hình cho dữ liệu nhiễu và bài toán truyền tín hiệu đi qua kênh có nhiễu. Khám phá này đã đặt nền móng cho lý thuyết về mô hình miễn nhiễm với nhiễu. Kết quả chính của lý thuyết cho rằng độ phức tạp của mô hình tối ưu phụ thuộc vào mức độ không chắc chắn trong dữ liệu huấn luyện: mức độ này càng cao (có nhiều nhiễu) - thì mô hình tối ưu phải càng đơn giản (với ít tham số ước tính hơn nhằm đảm bảo tính tổng quát). Điều này đã đánh dấu sự khởi đầu cho việc phát triển lý thuyết nhóm như một phương pháp quy nạp tự động nhằm đáp ứng độ phức tạp của mô hình với mức độ thông tin trong tập dữ liệu mờ. Từ đây, phương pháp nhóm được xem như một kỹ thuật để trích xuất tri thức từ dữ liệu thực nghiệm.

Kết quả
Cùng với phương pháp nhóm trong xử lý dữ liệu, Ivakhnenko cũng đã thực hiện rất nhiều nghiên cứu khác được công bố:

Principle of construction of self-organizing deep learning networks (Nguyên lý xây dựng mạng học sâu tự tổ chức).
Theory of models self-organization according to experimental data (Lý thuyết về mô hình tự tổ chức dựa trên dữ liệu thực nghiệm).
Method of control with forecast optimization (Phương pháp điều khiển với tối ưu hóa dự báo).
New principles of automatic control of speed for AC and asynchronous electric motors (Nguyên lý mới về tự động điều khiển tốc độ cho động cơ điện xoay chiều không đồng bộ).
(Lý thuyết về các hệ thống bất biến để điều khiển thích ứng có bù các nhiễu đo được). Ông đã phát triển nguyên tắc đo nhiễu gián tiếp, được gọi là "ngã ba vi sai" được sử dụng sau này trong thực tế.
Principle of combined control (Nguyên lý điều khiển kết hợp (với phản hồi tiêu cực cho cách thức kiểm soát các biến và phản hồi tích cực cho các thức kiểm soát nhiễu)). Một số hệ thống kiểu này để điều khiển tốc độ tự động cho động cơ điện đã được triển khai trong thực tế. Điều này chứng tỏ tính khả thi của những điều kiện bất biến trong hệ thống điều khiển kết hợp, một hệ thống đã kết hợp được ưu điểm của kiểu hệ thống khép kín để điều khiển theo độ lệch (độ chính xác cao) và kiểu hệ thống mở (đảm bảo hiệu suất).
The non-searching extreme regulators on the basis of situations recognition ("Các bộ điều chỉnh cực đại không tìm kiếm" dựa trên cơ sở nhận biết tình huống).
Noise-immune principles of robust modelling for data with noises. (Nguyên lý miễn nhiễm với nhiễu cho phương pháp mô hình hóa mạnh mẽ cho dữ liệu có nhiễu).
Design of multilayered neural networks with active neurons, where each neuron is an algorithm (Thiết kế mạng nơ-ron đa lớp với mỗi nơ-ron là một thuật toán).

Ivakhnenko cũng được biết đến qua những thành tựu trong lý thuyết bất biến và lý thuyết về hệ thống điều khiển tự động kết hợp, hoạt động trên nguyên lý bù nhiễu cho các dạng nhiễu đo được. Ông đã phát triển các thiết bị và phương pháp phục vụ cho việc điều khiển thích ứng các hệ thống có bộ khuếch đại từ tính và động cơ.

Ông từng viết bài cho chuyên khảo đầu tiên của Liên Xô về điều khiển học kỹ thuật được xuất bản trên toàn thế giới bằng bảy thứ tiếng. Theo các nghiên cứu của ông, sự phát triển về sau của các lý thuyết điều khiển kết hợp gắn liền với việc thực nghiệm một số phương pháp như: tự tổ chức tiến hóa, nhận dạng và dự báo trong các hệ thống điều khiển.

Trong những năm gần đây, phương pháp nhóm trong xử lý dữ liệu đã được phát triển thành một phương pháp mô hình hóa quy nạp, thực hiện các quy trình phức hợp và dự báo hệ thống. Các ý tưởng của ông hiện được tận dụng trong các mô hình mạng học sâu. Hiệu quả của phương pháp đã nhiều lần được chứng minh trong các bài toán phức tạp trong thực tế về sinh thái, khí tượng, kinh tế và công nghệ, làm phổ biến phương pháp này trong cộng đồng khoa học quốc tế. Song song với đó, các thuật toán tiến hóa tự tổ chức trong kỹ thuật phân cụm trong bài toán nhận dạng mẫu được ra đời. Những tiến bộ trong việc trừu tượng và mô hình hóa các quy trình kinh tế và môi trường được phản ánh trong các chuyên khảo và đầu sách tương ứng,. Việc khám phá các thuật toán sử dụng phương pháp nhóm đa lớp hồi tiếp trong xử lý dữ liệu cũng được thực hiện trong các xuất bản của ông.

Vai trò giúp đỡ nhiệt tình của ông đã giúp hơn 220 nhà khoa học trẻ chuẩn bị và bảo vệ thành công luận án tiến sĩ. Dưới sự hướng dẫn của ông tại Viện Bách khoa Kyiv và Viện Điều khiển học, gần 30 sinh viên của ông đã bảo vệ thành công luận án sau tiến sĩ. Trường khoa học của Ivakhnenko đã và đang là cái nôi của các nhà khoa học trình độ cao. Các học trò của ông có thể kể đến như V.M.Kuntsevych, V.I.Kostyuk, V.I.Ivanenko, V.I.Vasiliev, A.A.Pavlov và một số nhân tố xuất sắc khác sau này đã thành lập các trường khoa học của riêng mình. Ivakhnenko là tấm gương sáng cho giới học thuật với trực giác khoa học nhạy bén và có tính tiên phong. Năm 1984, một chuyên khảo tập thể từ một số nhà khoa học tại Hoa Kỳ và Nhật Bản đả được xuất bản nhân dịp kỷ niệm 70 năm ngày sinh của Ivakhnenko. Cho đến những ngày cuối đời, ông vẫn tích cực làm việc, đề xuất thêm nhiều ý tưởng và kết quả nghiên cứu.

Giải thưởng và danh hiệu
Ivakhnenko là Nhà khoa học danh dự của Liên Xô (1972), hai lần đoạt Giải thưởng Nhà nước (1991, 1997) cho các công trình về lý thuyết hệ thống tự động bất biến và các ấn phẩm trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo. Ông là tác giả của 40 đầu sách và hơn 500 bài báo khoa học. Ông là tiến sĩ danh dự của Đại học Kỹ thuật Quốc gia "KPI" (2003) và Đại học Bách khoa Lviv (2005). Ông cũng là Hội viên thông tấn tại Viện Hàn lâm Khoa học Liên Xô (1961) và Viện sĩ tại Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia Ukraine (2003).

Những công trình được chọn lọc

Ivakhnenko AG Phương pháp tự tổ chức theo phương pháp suy nghiệm trong các vấn đề Điều khiển học Kỹ thuật, Automata, tập 6, 1970&nbsp;- P.&nbsp;207-219.
Ivakhnenko AG Lý thuyết đa thức về các hệ thống phức hợp,mIEEE về Con người hệ thống và Điều khiển học, 4, 1971&nbsp;- P.&nbsp;364-378.

Nguồn tham khảo

Liên kết ngoài

Phương pháp nhóm trong xử lý dữ liệu
Thư viện và bài viết về GMDH
GMDH:Giới thiệu về tác giả&nbsp;— Tiểu sử Aleksey Ivakhnenko.