организовать мероприятие в Cколтехе
оставить заявку
групповые экскурсии для вузов
оставить заявку
Рагху получил степень доктора философии в области биологической и сельскохозяйственной инженерии (специализация: гидрология почв) в Техасском университете A&M в Колледж-Стейшен, штат Техас, США, в 2010 году. Большая часть его докторских исследований финансировалась за счет конкурсной стипендии NASA Earth System Sciences. Его текущие исследовательские цели связаны с повышением производительности сельского хозяйства и использования ресурсов за счёт использования традиционного моделирования экологических процессов, дистанционного зондирования, анализа данных и интеграции методов искусственного интеллекта и машинного обучения.
Рагху присоединился к Сколтеху в 2018 году в составе Центра вычислительной и интенсивной науки и инженерии и перешел в лабораторию цифрового сельского хозяйства/Проектный центр агротехнологий в 2021 году. Ранее Рагху работал в Индийском институте науки (Индия), Университете науки и технологий короля Абдаллы (Саудовская Аравия), Университете Штутгарта (Германия) и Техасском университете A&M (США). Он принимал участие в проектах, финансируемых NASA, NSF (США), USDA и Всемирным банком. Рагху является автором/соавтором более 20 рецензируемых публикаций/глав книг и представлял свои исследования на более чем 40 международных конференциях/семинарах. Он был наставником более дюжины аспирантов.
Основное внимание в текущих исследованиях Рагху уделяется наблюдению и моделированию экологических процессов и их применению для повышения производительности сельского хозяйства. Он использует науку о данных и методы искусственного интеллекта в сочетании с моделированием на основе процессов для повышения эффективности использования воды и питательных веществ в сельском хозяйстве, особенно в контексте изменения климата. Это включает в себя различные междисциплинарные компоненты, такие как моделирование баланса почвенной воды; численное, статистическое и физическое моделирование экологических процессов; дистанционное зондирование; использование ИИ/МО для агрогидрологического моделирования и прогнозирования; и лучшую интеграцию экологических эффектов в селекции растений, среди прочего. Поскольку сельское хозяйство является крупным потребителем и значительным источником загрязнения пресной воды, ожидается, что результаты его исследований помогут перевести сектор на более устойчивые методы без ущерба для урожайности.