Д-р Добрик Георгиев е доктор по компютърни науки и преподавател в Университета Кеймбридж, Великобритания. Възпитаник е на ПМГ „Акад. Боян Петканчин“ – град Хасково. Има значим научен принос в областта на машинното обучение, направление „невронни алгоритмични разсъждения“, и е автор на редица изследователски разработки, представени в статии с международно признание.

 

Едно от основните постижения на д-р Георгиев е развиването на направлението „невронни алгоритмични разсъждения“ (NAR) – обучаване на невронни мрежи да изпълняват класически алгоритми във високоразмерно латентно пространство. Докторската му дисертация формулира и доказва по конструкция теза, която директно подобрява и оптимизира работата на невронните мрежови модели. Научните му трудове допринасят за намаляването на явлението, известно като „халюцинация“ при големите езикови модели (LLM), които често генерират уверени, но фактически неверни отговори.

 

Д-р Георгиев е публикувал четири самостоятелни но свързани изследователски статии в международни форуми – ICML Workshop, Learning on Graphs Conference, AAAI, Neural Information Processing Systems (NeurIPS). В първата статия представя метода „Neural Algorithmic Reasoning for Trajectory Inference“, който интегрира невронни алгоритмични разсъждения (NAR) в пайплайн за инференция на клетъчни траектории (pseudotime trajectory inference) – ключова задача в геномиката. Втората статия „Neural Algorithmic Reasoning for Combinatorial Optimisation, Learning on Graphs Conference“ е систематично изследване на трансфер от алгоритмично разсъждение (задачи от клас P) към NP-трудни задачи. Третата статия представя „Algorithmic Concept-based Explainable Reasoning“ – обясним по дизайн модел с графова невронна мрежа, постигнат чрез въвеждане на концептуален слой. Четвъртата статия разработва нов клас от модели – „Deep Equilibrium Algorithmic Reasoner“ и представя фундаментално разширение на невронните алгоритмични разсъждения (NAR) чрез интеграция с deep equilibrium models (DEQs).

 

Д-р Георгиeв също така е и рецензент на основните конференции по машинно обучение ICLR, ICML, NeurIPS, AAAI, Learning on Graphs (LoG) в световен мащаб. През последните години е бил ръководител на няколко магистърски дисертации и курсови работи. Немалка част от неговите студенти успяват да превърнат своите курсови работи в научни трудове и впоследствие да ги публикуват. За приноса си към Факултета по компютърни науки на Университет Кеймбридж д-р Георгиев е отличен с Wiseman Prize за 2023 година.