زنجير إيكلاسوف

قبل انضمامه إلى جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، جمع البروفيسور إيكلاسوف بين البحث الأكاديمي والتدريس والابتكار الصناعي. وقبل توليه منصبه الحالي أستاذاً، شغل منصب باحث ما بعد الدكتوراه في الجامعة نفسها، حيث ساهم في مشاريع كان لها تأثير كبير في التحسين طرق تفكير النماذج اللغوية الكبيرة. كما قاد جهود البحث في مشروع EnergyAI التابع لشركة أدنوك، حيث طور حلول ذكاء اصطناعي مخصصة لمجالات محددة. تشمل خبرته الصناعية تأسيس شركةSmart System Technologies LTD، وهي شركة ناشئة تركز على كشف أضرار التي تلحق بالطرق، بالإضافة إلى اضطلاعه بأدوار هندسية في شركتيReLive Intelligence LTD وComputer Vision Technologies LTD، حيث طور خوارزميات ذكاء اصطناعي لتطبيقات الرؤية الحاسوبية واسعة النطاق. ساهم البروفيسور إيكلاسوف على المستوى الأكاديمي في تدريس مساقات تعلم الآلة المتقدم والتعلم العميق، وإرشاد الطلاب وإلقاء محاضرات بما فيها ندوة بحثية في جامعة أكسفورد.

• باحث ما بعد الدكتوراه – جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي
• باحث زائر – كينغز كوليدج لندن
• دكتوراه في تعلم الآلة – جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي
• ماجستير في الرياضيات – جامعة نزارباييف
• بكالوريوس في الرياضيات – جامعة نزارباييف

• نشر له دراسات في بعض من أقوى مؤتمرات الذكاء الاصطناعي في العالم بما فيها: NeurIPSو ACLو IJCAI و ACMLوIEEE
• متحدث في ندوة بحثية في معهد الرياضيات بجامعة أكسفورد (2024)
• زيارة بحثية في كينغز كوليدج لندن للعمل على المشكلات التركيبية في معالجة اللغة الطبيعية
• مؤسس مشارك سابق لشركة Smart System Technologies LTD
• باحث رئيس في الذكاء الاصطناعي لذا شركة أدنوك حيث عمل على تطوير EnergyAI المدعوم بنموذج لغوية كبيرة

• دراسة تم تقديمها للمشاركة في مؤتمر NeurIPS 2025 بعنوان: SVRPBench: A Realistic Benchmark for Stochastic Vehicle Routing Problem
• دراسة تم تقديمها للمشاركة في مؤتمر NeurIPS 2025 بعنوان: LLM-BabyBench: Understanding and Evaluating Grounded Planning and Reasoning in LLMs
• دراسة تم تقديمها للمشاركة في مؤتمر ICML 2025 بعنوان: Hypothesis-Powered End-to-End Agents of Data Science
• دراسة تم نشرها ضمن مؤتمر ACL 2025 بعنوان: Library-Like Behavior in Language Models is Enhanced by Self-Referencing Causal Cycles
• دراسة تم نشرها ضمن مؤتمر NeurIPS 2025 بعنوان: Self-Guiding Exploration for Combinatorial Problems
• دراسة تم نشرها ضمن مؤتمر ACML 2023 بعنوان: Reinforcement Learning for Solving Stochastic Vehicle Routing Problem
• دراسة تم نشرها ضمن مؤتمر IEEE Access 2023 بعنوان: Reinforcement Learning Approach to Stochastic Vehicle Routing Problem with Correlated Demands
• دراسة تم نشرها ضمن مؤتمر IJCAI 2023 بعنوان: On the Study of Curriculum Learning for Inferring Dispatching Policies on the Job Shop Scheduling