Artūrs Ņikuļins

Mg. sc. ing.

Zinātniskais asistents

Arturs Ņikuļins strādā EDI kopš 2021. gada. Viņš absolvējis Rīgas Tehnisko universitāti, kur 2022. gadā ieguvis maģistra grādu elektronikā, kā arī vadošā elektronikas inženiera kvalifikāciju.

Viņa profesionālā darbība EDI ir saistīta ar droša mākslīgā intelekta risinājumu izstrādi, pielietošanu un integrēšanu medicīnas datu apstrādē. Pētījumos īpaša uzmanība tiek pievērsta slēptu un nelabvēlīgu, tostarp ļaunprātīgu, funkciju identificēšanai un novēršanai, kas var negatīvi ietekmēt un maniulēt ar mākslīgā intelekta darbību.

Darba ietvaros tiek pētītas un praktiski pielietotas izskaidrojamā mākslīgā intelekta (XAI) metodes, kas ļauj atklāt slēptās funkcijas un nodrošināt drošu mākslīgā intelekta darbību integrāciju datu apstrādes procesos.

ResearchGate

ORCID

Projekti

Publikācijas

2026
Differentially Private Federated Learning for Remaining Useful Life Prediction(atveras jaunā logā)

Arturs Nikulins, Kārlis Freivalds, Ivars Namatēvs, Kaspars Sudars, Audris Arzovs, Wilhelm Söderkvist Vermelin, Madhav Mishra, Kaspars Ozols.

Applied Sciences, Sēj. 16 (6), lpp. 2784 (raksta numurs), MDPI

DOI(atveras jaunā logā)
2025
Privacy Auditing of Lithium-Ion Battery Ageing Model by Recovering Time-Series Data Using Gradient Inversion Attack in Federated Learning(atveras jaunā logā)

Kaspars Sudars, Ivars Namatēvs, Arturs Nikulins, Kaspars Ozols

Applied Sciences (Switzerland), Sēj. 15 (10), MDPI
2025
Privacy Auditing of Lithium-Ion Battery Ageing Model by Recovering Time-Series Data Using Gradient Inversion Attack in Federated Learning(atveras jaunā logā)

Sudars, K., Namatevs, I., Nikulins, A., & Ozols, K.

Applied Sciences, Sēj. 15 (10), lpp. 5704, MDPI
2025
Adapting Classification Neural Network Architectures for Medical Image Segmentation Using Explainable AI(atveras jaunā logā)

Arturs Nikulins, Edgars Edelmers, Kaspars Sudars, Inese Polaka

Journal of Imaging, Sēj. 11 (2), lpp. 55, MDPI
2025
Privacy Auditing in Differential Private Machine Learning: The Current Trends(atveras jaunā logā)

Ivars Namatevs, Kaspars Sudars, Arturs Nikulins, Kaspars Ozols

Applied Sciences, Sēj. 15 (2), lpp. 647, MDPI

Artūrs Ņikuļins

Projekti

Publikācijas

Differentially Private Federated Learning for Remaining Useful Life Prediction(atveras jaunā logā)

Privacy Auditing of Lithium-Ion Battery Ageing Model by Recovering Time-Series Data Using Gradient Inversion Attack in Federated Learning(atveras jaunā logā)

Privacy Auditing of Lithium-Ion Battery Ageing Model by Recovering Time-Series Data Using Gradient Inversion Attack in Federated Learning(atveras jaunā logā)

Adapting Classification Neural Network Architectures for Medical Image Segmentation Using Explainable AI(atveras jaunā logā)

Privacy Auditing in Differential Private Machine Learning: The Current Trends(atveras jaunā logā)