Тимур Алиев

Аспирант выпускного года и руководитель научной группы «Искусственный интеллект в химии» НОЦ инфохимии Университета ИТМО.

Применяю модели машинного обучения и компьютерного зрения для связывания макроскопических нестационарных сигналов физико-химических процессов с компонентным составом химических систем и соответствующими свойствами этих систем

Портрет Тимура Алиева на научном мероприятии: за рабочим ноутбуком, в очках, на фоне зелёной стены.
Руководитель научной группыНОЦ инфохимии · Университет ИТМО
0
публикация в Scopus / WoS
0
патента РФ на изобретения
0
РИД: патенты, ПО, БД
0+
научных проектов и НИОКР
0
учебных пособия
Самопрезентация

Университет, который стал лабораторией роста

Три вопроса, на которые отвечает каждый выпускник ИТМО, — и мои честные ответы фактами.

Как ИТМО повлиял на меня

В НОЦ инфохимии я прошёл путь от магистранта до руководителя собственной научной группы. Научное руководство д.х.н. Е. В. Скорб позволило мне сформировать свой собственный подход к ведению научно-исследовательских проектов, в котором химия, программирование и эксперимент работают как единое целое, — и научило доводить исследование от идеи до патента и работающей модели.

Мои главные достижения

22 публикации в международных журналах (включая Q1 и труды конференции EMNLP), 3 патента РФ и ещё 3 свидетельства на ПО и базу данных, а также прикладные модели для нефтехимии, находящиеся на стадии внедрения. Руководимая мной научная группа занимается как фундаментальными исследованиями, так и участвует в реализации коммерческих проектов.

Мой вклад в ITMO Family

Руковожу группой студентов и аспирантов, выступаю наставником в проекте «ИТМО менторы» и являюсь соавтором учебных пособий для Национальной технологической олимпиады школьников и по практическому машинному обучению — то есть привожу в инфохимию и обучаю следующее поколение исследователей.

Научный фокус

Цифровые двойники химических систем

Я работаю на стыке инфохимии, машинного обучения и экспериментальной химии. Моя задача — научить алгоритмы «видеть» химию так, как её видит прибор: по изображениям кавитационных пузырей, вольтамперограммам и АСМ-топологии предсказывать свойства веществ.

Эти методы — компьютерное зрение, топологический анализ данных (TDA) и мультиагентные LLM-системы (RAG, MADD) — переносят рутинную лабораторную аналитику «из пробирки в код» и ускоряют дизайн новых материалов.

  • Цифровые двойникимодели экспериментальных химических систем
  • ML для теоретической химиипредсказание свойств и корреляций DFT / HF
  • Анализ данных приборовсбор и обработка физико-химических сигналов
  • Предсказание реакцийусловия, параметры и конверсии прикладной химии
  • Мультиагентные системыумный анализ научной литературы (RAG, MADD)
Научная деятельность

Публикации

22 работы в международных журналах и трудах конференций.

2026 1 публикация
Q1
Potapov D. O. et al. Characterizing functional group composition of needle coke feedstocks via infrared spectroscopy: Experimental and simulation techniques // Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy. – 2026. – С. 128054. DOI: 10.1016/j.saa.2026.128054
2025 8 публикаций
Q1
Estifeeva T., Borozdenko D. A., Papugaeva A. V., …, Aliev T. et all. Direct Insights into Synthesis, Protein Integrity, and Blood Microrheology of Albumin Microbubbles // Acta Biomaterialia. – 2025. – Vol. 206. – P. 267–282. DOI: 10.1016/j.actbio.2025.09.026
Q1
Krotkov N. A., Sbytov D. A., Chakhoyan A. A., …, Aliev T. et all. Nanostructured Material Design via a Retrieval-Augmented Generation (RAG) Approach: Bridging Laboratory Practice and Scientific Literature // Journal of Chemical Information and Modeling. – 2025. – Vol. 65, no. 20. – P. 11064–11078. DOI: 10.1021/acs.jcim.5c01897
Q1
Karalash S. A., Shmurygina A. V., Krotkov N. A., …, Aliev T. et all. CaviDAC: Computational Prediction of Cavity Volumes in Calixarenes via Tessellation and Divide-and-Conquer Algorithms // Advanced Theory and Simulations. – 2025. DOI: 10.1002/adts.202501444
EMNLP
Gilemkhanov D., Solovev G. V., Zhidkovskaya A. B., …, Aliev T. et all. MADD: Multi-Agent Drug Discovery Orchestra // Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025. – 2025. – P. 6956–6998. DOI: 10.18653/v1/2025.findings-emnlp.367
Q1
Aglikov A. S., Zhukov M. V., Aliev T. et all. Numerical and topological description of contact areas at different size scales for the contact of rough solid surfaces // Materials Horizons. – 2025. – Vol. 12. – P. 10713–10727. DOI: 10.1039/D5MH01327E
Q2
Evdokimov A. A., Baldina A., Nikitina A. A., …, Aliev T. et all. A portable electrochemical immunosensor for detection of S. aureus based on polyelectrolyte-modified screen-printed carbon electrode // Sensing and Bio-Sensing Research. – 2025. – Vol. 47. – P. 100447. DOI: 10.1016/j.sbsr.2025.100744
Q2
Aliev T., Korolev I., Yasnov M. et all. Rose or white, glass or plastic: computer vision and machine learning study of cavitation bubbles in sparkling wines // RSC Advances. – 2025. – Vol. 15, no. 7. – P. 5151–5158. DOI: 10.1039/D5RA00046G
Q1
Normatov S., Nesterov P., Aliev T. et all. Search for Correlations Between the Results of the Density Functional Theory and Hartree–Fock Calculations Using Neural Networks and Classical Machine Learning Algorithms // ACS Omega. – 2025. – Vol. 10, no. 6. – P. 5919–5933. DOI: 10.1021/acsomega.4c09861
2024 7 публикаций
Q1
Meshkov A., Nikitina A. A., Aliev T. et all. Robotization of Synthesis and Analysis Process of Graphene Oxide-Based Membrane // Advanced Intelligent Systems. – 2024. – Vol. 6, no. 5. – P. 2300655. DOI: 10.1002/aisy.202300655
Q3
Meshkov A., Yurova V. Y., Aliev T. et all. Collaborative robots using computer vision applications in a chemical laboratory // Mendeleev Communications. – 2024. – Vol. 34, no. 6. – P. 769–773. DOI: 10.1016/j.mencom.2024.10.001
Q1
Yurova V. Y., Potapenko K. O., Aliev T. et all. Optimization of g-C₃N₄ synthesis parameters based on machine learning to predict the efficiency of photocatalytic hydrogen production // International Journal of Hydrogen Energy. – 2024. – Vol. 81. – P. 193–203. DOI: 10.1016/j.ijhydene.2024.07.245
Q1
Aliev T., Korolev I., Burdulenko O. et all. Automatic image processing of cavitation bubbles to analyze the properties of petroleum products // Digital Discovery. – 2024. – Vol. 3, no. 6. – P. 1101–1107. DOI: 10.1039/D4DD00003J
Q1
Aglikov A. S., Zhukov M. V., Aliev T. et all. New metrics for describing atomic force microscopy data of nanostructured surfaces through topological data analysis // Applied Surface Science. – 2024. – Vol. 670. – P. 1606. DOI: 10.1016/j.apsusc.2024.160640
Q1
Aliev T., Lavrentev F., Dyakonov A. V. et all. Electrochemical platform for detecting Escherichia coli bacteria using machine learning methods // Biosensors and Bioelectronics. – 2024. – Vol. 259. – P. 116377. DOI: 10.1016/j.bios.2024.116377
Q1
Shkil D. O., Muhamedzhanova A. A., Petrov P. I., …, Aliev T. et all. Expanding Predictive Capacities in Toxicology: Insights from Hackathon-Enhanced Data and Model Aggregation // Molecules. – 2024. – Vol. 29, no. 8. – P. 1826. DOI: 10.3390/molecules29081826
2023 4 публикации
Q2
Zhukov M. V., Aglikov A. S., Sabbukh M., …, Aliev T. et all. AFM-Topological Data Analysis of Brass after Ultrasonic Surface Modification // ACS Applied Engineering Materials. – 2023. – Vol. 1, no. 8. – P. 2084–2091. DOI: 10.1021/acsaenm.3c00233
Q1
Orlova T., Piven A., Darmoroz D., …, Aliev T. et all. Machine learning for soft and liquid molecular materials // Digital Discovery. – 2023. – Vol. 2, no. 2. – P. 298. DOI: 10.1039/D2DD00132B
Q1
Aglikov A. S., Aliev T., Zhukov M. V. et all. Topological Data Analysis of Nanoscale Roughness of Layer-by-Layer Polyelectrolyte Samples Using Machine Learning // ACS Applied Electronic Materials. – 2023. – Vol. 5, no. 12. – P. 6955–6963. DOI: 10.1021/acsaelm.3c01358
Q1
Aliev T., Belyaev V. E., Pomytkina A. V. et all. Electrochemical Sensor to Detect Antibiotics in Milk Based on Machine Learning Algorithms // ACS Applied Materials & Interfaces. – 2023. – Vol. 15, no. 44. – P. 52010–52020. DOI: 10.1021/acsami.3c12050
2022 2 публикации
Q1
Korolev I. S., Aliev T., Orlova T. et all. When bubbles are not spherical: artificial intelligence analysis of ultrasonic cavitation bubbles in solutions of varying concentrations // Journal of Physical Chemistry B. – 2022. – Vol. 126, no. 16. – P. 3161–3169. DOI: 10.1021/acs.jpcb.2c00948
Q2
Aliev T., Timralieva A. A., Kurakina T. A. et all. Designed assembly and disassembly of DNA in supramolecular structure: from ion regulated nuclear formation and machine learning recognition to running DNA cascade // Nano Select. – 2022. – Vol. 3, no. 11. – P. 1526. DOI: 10.1002/nano.202200092
Научная апробация

Конференции и научные школы

21 научных мероприятия в 2020–2025 годах, из них 9 международных: конгрессы молодых учёных ИТМО, профильные конференции по инфохимии и функциональным материалам, научные школы.

  1. 2025Joint Virtual Symposium on Frontiers in BioEngineering & Its Real-World Impactмежд.
  2. 2024Международная конференция «Роботизация химических технологий», НОЦ инфохимиимежд.
  3. 2024I Международная научная конференция «Smart Microfluidics»межд.
  4. 2023Международная научно-техническая конференция молодых учёных БГТУ им. В. Г. Шухова (к 170-летию В. Г. Шухова)межд.
  5. 2023XII Конгресс молодых учёных Университета ИТМО
  6. 2023LII научная и учебно-методическая конференция Университета ИТМО
  7. 2023Конференция «Инфохимия: методы IT и математического моделирования в химии»
  8. 2022Молодёжная международная научная конференция «Современные тенденции развития функциональных материалов», Университет «Сириус»межд.
  9. 2022International Conference «Synchrotron Radiation Techniques for Catalysts and Functional Materials»межд.
  10. 2022Всероссийская конференция «Молодые профессионалы»
  11. 2022Международная научно-техническая конференция молодых учёных БГТУ им. В. Г. Шухова (к 300-летию РАН)межд.
  12. 2022XI Конгресс молодых учёных Университета ИТМО
  13. 2021Региональная молодёжная научная конференция «Будущее науки в Санкт-Петербурге»
  14. 2021Современные тенденции развития функциональных материалов
  15. 2021International Student Conference «Science and Progress» 2021межд.
  16. 2021Саммит молодых учёных и инженеров «Большие вызовы для общества, государства и науки»
  17. 2021ISC Infochemistry scholarship III stage
  18. 2021Юбилейный X Конгресс молодых учёных Университета ИТМО
  19. 2021XXX Зимняя школа по химии твёрдого тела
  20. 202150-я научная и учебно-методическая конференция Университета ИТМО
  21. 2020International Student Conference «Science and Progress» 2020межд.

Форма участия — участник. Полный перечень с датами — в личном портфолио ИСУ Университета ИТМО.

Интеллектуальная собственность

Патенты и РИД

6 результатов интеллектуальной деятельности: 3 патента РФ на изобретения, 2 программы для ЭВМ и 1 база данных. Два из трёх патентов принадлежат Университету ИТМО.

Патент · ИТМО
Изобретение

Определение концентрации ингибиторов коррозии в пластовой воде

Глубокая нейросеть по циклическим вольтамперограммам — для контроля нефтедобычи.

№ 2 823 917 C1рег. 30.07.2024
Патент · ИТМО
Изобретение

Измерение октанового числа бензина

Компьютерное зрение и свёрточная сеть (MobileNetV2) по изображениям кавитационных пузырей — бесконтактно, в потоке.

№ 2 790 069 C1рег. 14.02.2023
Изобретение

Оценка вкуса кофе зернового и молотого

Электрохимия + ML предсказывают дескрипторы «горечь / сладость / кислотность». Патентообладатель — СФУ.

№ 2 835 806 C1рег. 04.03.2025
Программа для ЭВМ

Модель ML для определения качества кофе

Градиентный бустинг (CatBoost) по вольтамперным характеристикам образцов.

Свид. № 2023682692рег. 30.10.2023
Программа для ЭВМ

Модель ML для вкусовых характеристик кофе

Классификация интенсивности дескрипторов high / middle / low с оценкой вероятности.

Свид. № 2023683061рег. 02.11.2023
База данных

База показаний прибора о вкусовых характеристиках кофе

Размеченный датасет вольтамперограмм для задач машинного обучения.

Свид. № 2023624498рег. 08.12.2023
Проекты и гранты

Развитие исследований в лабораториях

Успешно выполнено более 35 научных проектов и НИР за период обучения в ИТМО

Руководитель
НИР-ПРИКЛ

Модуль моделирования реакций в потоке

Руководитель проекта · 2026 — разработка модели прогнозирования параметров проточных реакций.

Тема 92601401.04.2026 — 31.12.2026
Руководитель
Инфохимия · ИИ

Кавитация в бензинах: октановое число методами ИИ

Руководитель проекта, лёгший в основу патента № 2 790 069 на измерение октанового числа.

Тема 62228401.12.2022 - 30.09.2023
Руководитель
НИР-ПРИКЛ

Инфохимия для моделирования процесса коксования

Применение инструментов инфохимии в нефтепереработке.

Тема 22408214.10.2024 - 02.12.2024
Ответственный исполнитель

Прогнозирование свойств покомпонентной рецептуры масел

Апробация прикладной технологии для нефтехимической отрасли.

Тема 22509310.11.2025 - 15.12.2025

Участие в НИР (избранное)

Модели вязкости · Нефтехимия Модели MST / PDSC · Прогноз свойств Ингибиторы коррозии · Поточный анализатор Графеновые мембраны · Роботизация синтеза Генерация фармсоединений · LLM + агенты Гастрономический RnD парк · соглашение № 075-15-2022-997 Фотоуправляемые системы · НИР-ФУНД до 2026 Интеллектуальные технологии в инфохимии · НИР-ФУНД …и ещё более 25 проектов
Руководство и наставничество

Научная группа «Искусственный интеллект в химии»

Будучи аспирантом, я возглавляю собственную научную группу в составе НОЦ инфохимии и руковожу студентами и аспирантами.

Команда под руководством

Студенты и аспиранты группы Алиева

Руковожу исследователями на разных этапах — от первокурсников до аспирантов.

Кротков Никита Алексеевичаспирант 1 года Сечковский Алексей Андреевичмагистр 1 года Смирнова Юлиямагистр 1 года Иванов Илья Денисовичбакалавр 4 года
Образование и популяризация

Учебные пособия и олимпиада

Соавтор 3 учебных пособий — привожу школьников и студентов в инфохимию.

НТО
Алиев Т. А., Байгозин Д. В., Ведерников Н. В. et all. Всероссийская междисциплинарная олимпиада школьников 8–11 класса «Национальная технологическая олимпиада» : учеб.-метод. пособие. – 2025. – Т. 24 : Инфохимия.
НТО
Алиев Т. А., Бабушкин М. В., Байгозин Д. В. et all. Всероссийская междисциплинарная олимпиада школьников 8–11 класса «Национальная технологическая олимпиада» : учеб.-метод. пособие. – 2024. – Т. 29 : Инфохимия.
Учебник
Normatov S., Nesterov P. V., Aliev T. A. et all. Practice-Oriented Introduction to Machine Learning : Linear Regression, Decision Tree, and Single Layer Perceptron models. – 2024.

Наставник проекта «ИТМО менторы» · выпускник ITMO FAMILY.