Курузов Илья Алексеевич

18 января 1999 года

Образование

Закончил бакалавриат ФПМИ МФТИ в 2020 году, магистратуру там же в 2022 и защитил кандидатскую диссертацию в 2025

Профессиональный опыт

С 2019 года являюсь исследователем в лаборатории численных методов прикладной и структурной оптимизации, а также работал в лаборатории №7 ИППИ РАН. С 2024 года работаю исследователем в Университете Иннополис.

Являюсь автором нескольких научных статей по методам оптимизации с неточным градиентом и в децентрализованной постановке. За время работы участвовал в различных коммерческих проектах в области обучения нейронных сетей и обработки сигналов.

Кроме того, принимаю активное участие в разработке коммерческого солвера задач целочисленного программирования: занимаюсь оптимизацией алгоритмов, повышением надежности и производительности решателя.

Преподавание

Курсы по методам оптимизации в МФТИ с 2021 года, а также в AI Masters с 2023

Профессиональные интересы

Оптимизация с неточным градиентом, децентрализованная оптимизация, адаптивная оптимизация

Публикации

2025

Xiaokai Chen, Ilya Kuruzov, Gesualdo Scutari, Alexander Gasnikov. A parameter-free decentralized algorithm for composite convex optimization (2025) 2025 IEEE 64th Conference on Decision and Control (CDC) A

PDF

Ilya Kuruzov, Mohammad Alkousa, Fedor Stonyakin, Alexander Gasnikov. Gradient-type methods for decentralized optimization problems with Polyak–Łojasiewicz condition over time-varying networks (2025) Optimization Methods and Software, 1–28. DOI Q2

PDF

Ilya Kuruzov, Alexander Rogozin, Demyan Yarmoshik, Alexander Gasnikov. The mirror-prox sliding method for non-smooth decentralized saddle-point problems (2025) Optimization Methods and Software. DOI Q2

PDF

Ilya Kuruzov, Xiaokai Chen, Gesualdo Scutari, Alexander Gasnikov. Adaptive stepsize selection in decentralized convex optimization (2025) arXiv preprint arXiv:2507.23725

2024

Ilya Kuruzov, Gesualdo Scutari, Alexander Gasnikov. Achieving linear convergence with parameter-free algorithms in decentralized optimization (2024) Advances in Neural Information Processing Systems A*

PDF

Dorn, Y., Kornilov, N., Kutuzov, N., Nazin, A., Gorbunov, E., Gasnikov, A. Implicitly normalized forecaster with clipping for linear and non-linear heavy-tailed multi-armed bandits (2024) Computational Management Science, 21 (1), статья № 19. Scopus DOI Q3

PDF

Gasnikov, A.V., Alkousa, M.S., Lobanov, A.V., Dorn, Y.V., Stonyakin, F.S., Kuruzov, I.A., Singh, S.R. On Quasi-Convex Smooth Optimization Problems by a Comparison Oracle (2024) Russian Journal of Nonlinear Dynamics, 20 (5), pp. 813-825. Scopus DOI Q3

PDF

2023

Stonyakin F., Kuruzov I., Polyak B. Stopping Rules for Gradient Methods for Non-convex Problems with Additive Noise in Gradient (2023) Journal of Optimization Theory and Applications, 198 (2), pp. 531 - 551 Scopus DOI Q1

PDF

Alkousa, M.S., Gasnikov, A.V., Gladin, E.L., Kuruzov, I.A., Pasechnyuk, D.A., Stonyakin, F.S. Solving strongly convex-concave composite saddle-point problems with low dimension of one group of variables (2023) Sbornik Mathematics, 214 (3), pp. 285-333. Scopus DOI Q2

PDF