Digital Agriculture Team

Mikhail Gasanov

Mikhail Gasanov
e-mail: Mikhail.Gasanov@skoltech.ru
Гасанов Михаил Эльдарович - выпускник факультета почвоведения МГУ по направлению химия почв, имеет опыт работы в сфере оценки и анализа почв подверженных загрязнению органическими поллютантами и практический опыт определения остаточного содержания пестицидов в почвах. В настоящее время является аспирантом центра по обработке больших массивов данных и инженерным вычислениям и выполняет научную работу в сфере приложения вычислений на суперкомпьютерах к проблемам моделирования агроценозов. Провел важные исследования в области анализа чувствительности имитационных моделей урожайности. Выполнил исследование посвященное мультикритериальной оптимизации агротехнологических мероприятий с использованием моделей урожайности. В своих исследованиях использует высокопроизводительные и параллельные вычисления для задач моделирование агроэкосистем.
English
Mikhail Eldarovich Gasanov, a graduate of the Faculty of Soil Science of Moscow State University, department of soil chemistry, has experience assessing and analyzing soils subject to contamination with organic pollutants and practical experience in determining the residual content of pesticides in soils. Currently, he is a PhD student at the Computational and Data Science and Engineering center at Skoltech, Moscow, Russia and performs scientific research in supercomputer computing to the problems of modeling agroecosystems. He has conducted important research in the sensitivity analysis of crop simulation models and performed a study on multicriteria optimization of agrotechnological measures using yield models. In his research, he uses high-performance and parallel computing for the tasks of modeling agroecosystems.
Publications
Gasanov, M., Petrovskaia, A., Nikitin, A., Matveev, S., Tregubova, P., Pukalchik, M., & Oseledets, I. (2020, June). Sensitivity analysis of soil parameters in crop model supported with high-throughput computing. In International Conference on Computational Science (pp. 731-741). Springer, Cham. Gasanov, M., Merkulov, D., Nikitin, A., Matveev, S., Stasenko, N., Petrovskaia, A., Pukalchik, M., & Oseledets, I. (2021). A New Multi-objective Approach to Optimize Irrigation Using a Crop Simulation Model and Weather History. In M. Paszynski, D. Kranzlmüller, V. V. Krzhizhanovskaya, J. J. Dongarra, & P. M. A. Sloot (Eds.), Computational Science – ICCS 2021 (pp. 75–88). Springer International Publishing.
PhD
Made on
Tilda