• Образование:

  Университет Монс

Валентэн Лепла получил инженерное образование в области машиностроения в Институте Грамма в Льеже, Бельгия, в 2012 году, а также в области компьютерных наук и прикладной математики в Университете Монса, Бельгия, в 2017 году. В течение шести лет он работал аэрокосмическим инженером в SONACA в Госсели, Бельгия. Его основная деятельность заключалась в численном анализе (аэродинамическом и конструктивном) конструкций самолетов и космических аппаратов. Он участвовал в проектировании и сертификации крыльев самолетов CS-100 Bombardier, EMBRAER 190E2 и EMBRAER 175E2. Он защитил докторскую диссертацию по прикладной математике в январе 2021 года на тему неотрицательной матричной факторизации (NMF), связанной с департаментом математики и исследований операций Университета Монса, Бельгия, под руководством Николаса Гиллиса и Ксавье Зиберта. Его основные результаты состоят из трех частей: (1) анализ геометрии, лежащей в основе NMF, который позволил предложить новые модели и эффективные алгоритмы, способные восстанавливать и идентифицировать факторы, которые привели к появлению данных (также называемые проблемой уникальности факторизации).; (2) алгоритмический аспект NMF; фактически, вычисление неотрицательной факторизации требует решения сложных задач нелинейной невыпуклой оптимизации в условиях ограничений, для которых были предложены новые структуры оптимизации; и (3) первая коническая формулировка NMF, которая позволяет одновременно обновлять все коэффициенты декомпозиции вместо использования блочно-координатной схемы. В 2021 году он был научным сотрудником в области прикладной математики в Католическом университете Лувена (Бельгия) под руководством Юрия Нестерова, где изучал сложность некоторых вариантов NMF и вывел методы оптимизации для минимизации вогнутых функций над выпуклыми множествами. С октября 2021 по июль 2024 года он работал в Сколтехе (Москва) старшим научным сотрудником, а затем ведущим научным сотрудником-исследователем под руководством Ивана Оселедца и Ань Хуэй Фана по темам машинного обучения, стохастической оптимизации и тензорной декомпозиции. С июля 2024 года он работает в Университете Иннополис в качестве доцента на факультете компьютерных наук и инженерии и в Институте анализа данных и искусственного интеллекта. В настоящее время его исследовательская деятельность сосредоточена на разработке эффективных методов оптимизации для решения крупномасштабных невыпуклых задач как в детерминированных, так и в стохастических условиях, разработке рандомизированных методов вычисления тензорных разложений и изучении современных моделей тензорной декомпозиции (таких как глубокая неотрицательная матричная факторизация) с акцентом на задачи автоматического выбора модели для заказа, надежности и идентифицируемости.