Maksims Ivanovs strādā Elektronikas un datorzinātņu institūtā kopš 2019. gada. Ieguvis bakalaura grādu angļu filoloģijā ar izcilību 2015. gadā Latvijas Universitātē; studējot bakalaura programmā, piedalījies apmaiņas studijās Oslo Universitātē, Tartu Universitātē un Maincas Universitātē, kā arī trīs gadus pēc kārtas bijis Kristapa Morberga stipendiāts. Turpinājis studijas kognitīvo zinātņu maģistrantūrā Osnabrikas Universitātē Vācijā, specializējoties kognitīvajā psiholoģijā un neirobioloģijā. Maģistrantūras studiju laikā bijis DAAD stipendiāts. Izstrādājis maģistra darbu par žurku motorkorteksu Maksa Planka institūta pētnieciskajā grupā In Silico Brain Sciences Caesar pētnieciskā centrā Bonnā. Pēc maģistra grāda iegūšanas piedalījies Bernšteina neirobioloģijas centra un Volkswagen Fonda organizētajā SmartStart2 pirmsdoktorantūras programmā skaitļošanas neirobioloģijā, strādājot pie projektiem neirobioloģijas un dziļās mašīnmācīšanās jomā. Pašlaik studē LU datorzinātņu doktorantūrā, izstrādājot promocijas darbu par sintētisko datu ģenerēšanu dziļo mākslīgo neironu tīklu apmācībai Dr. sc. ing. Roberta Kadiķa vadībā. 2019.-2020. akadēmiskajā gadā bijis Alfrēda Raistera piemiņas stipendijas stipendiāts. Zinātniskās intereses ir saistītas ar dziļo mašīnmācīšanos un mākslīgo intelektu kopumā, kā arī ar to, kā šo zinātnes lauciņu attīstība ietekmē sabiedrību.
Nesenie projekti
-
Drošu tehnoloģiju integrācija aizsardzībai pret Covid-19 veselības aprūpes un augsta riska zonās (COV-CLEAN) #SRP (VPP)
-
Automatizēta roku mazgāšanas kvalitātes kontroles un kvalitātes novērtēšanas sistēma ar reāllaika atgriezenisko saiti (Handwash) #LCS (LZP)
-
Inteliģenta kustību vadība saskaņā ar Industriju 4.E (IMOCO4.E) #H2020
- Orgānu uz čipa kultivēšana ar mākslīgā intelekta metodēm personalizētas medicīnas nolūkos. (AimOOC) #H2020
-
Towards an ecologically valid symbiosis of BCI and head-mounted VR displays: focus on collaborative post-stroke neurorehabilitation (ReHaB) #Chist-era / Flag-era
- Uz hologrāfisko mikroskopiju un mākslīgo intelektu balstīta nākošās paaudzes citoloģija digitālai patoloģiju diagnostikai veterinārmedicīnā (VetCyto) #Chist-era / Flag-era
Nesenās publikācijas
- Lulla M., Rutkovskis A., Slavinska A., Vilde A., Gromova A., Ivanovs M., Skadins A., Kadikis R., Elsts A. Hand-Washing Video Dataset Annotated According to the World Health Organization’s Hand-Washing Guidelines. Data. 2021; 6(4):38. https://doi.org/10.3390/data6040038
- Maksims Ivanovs, Roberts Kadiķis, Kaspars Ozols. 2021. “Perturbation-based methods for explaining deep neural networks: A survey” Elsevier B.V., https://doi.org/10.1016/j.patrec.2021.06.030
- Skadins, A., Rava, R., Ivanovs, M., Nesenbergs, K. (2020). Edge pre-processing of traffic surveillance video for bandwidth and privacy optimization in smart cities. 17th Biennial Baltic Electronics Conference (BEC2020) Tallin, Estonia.
- Judvaitis, J., Mednis, A., Abolins, V., Skadins, A., Lapsa, D., Rava, R., Ivanovs, M. and Nesenbergs, K., 2020. Classification of Actual Sensor Network Deployments in Research Studies from 2013 to 2017. Data 2020, 5(4), p.93., https://doi.org/10.3390/data5040093
- R. Rava, M. Ivanovs, A. Skadiņš, K. Nesenbergs "World Coordinate Virtual Traffic Cameras: Edge-Based Transformation and Merging of Multiple Surveillance Video Sources", 2020 7th International Conference on Soft Computing & Machine Intelligence (ISCMI), (pp. 233-236). IEEE. DOI: 10.1109/ISCMI51676.2020.9311597
- Ivanovs, Maksims, Kaspars Ozols, Artis Dobrajs, and Roberts Kadikis. 2022. "Improving Semantic Segmentation of Urban Scenes for Self-Driving Cars with Synthetic Images" Sensors 22, no. 6: 2252. https://doi.org/10.3390/s22062252