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

2026

Anastasiia Murzina, Ilya Kuruzov, Alexander Gasnikov. Decentralized Gradient Descent with an Increasing Consensus Procedure Accuracy (2026). MOTOR 2026. Lecture Notes in Computer Science, 16687, 32–47. DOI: 10.1007/978-3-032-31390-4_3. Q2

Yuriy Dorn, Dmitrii Vishovan, Kirill Novoselov, Ilya Kuruzov, Darina Dvinskikh, Alexander Gasnikov. Beyond Aggregate Drift: Optimal Client-Specific Windows in Federated Learning (2026). arXiv preprint arXiv:2610.15543.

PDF

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