Tomasz Rybotycki

Dr Tomasz Rybotycki uzyskał stopień doktora w 2023 r. w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk w Warszawie. Jego promotorem był prof. dr hab. inż. Piotr Kulczycki.

Podczas doktoratu dr Rybotycki pracował nad predykcyjną estymacją gęstości niestacjonarnych strumieni danych, gdzie zaprojektował algorytm oparty na jądrowym estymatorze gęstości do predykcyjnej analizy gęstości danych. Tytuł jego pracy doktorskiej brzmiał "Estymacja gęstości danych dla niestacjonarnych strumieni danych". W trakcie studiów doktoranckich uzyskał również tytuł licencjata w dziedzinie fizyki, po pomyślnej obronie pracy licencjackiej zatytułowanej "Framework for performing experiments on IBM Quantum Computers".

Od 2017 r. dr Rybotycki pracuje jako asystent w Instytucie Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk.

W 2020 r. dr Rybotycki uzyskał stypendium badawcze w AstroCeNT, gdzie badał zastosowanie metaheurystyk do uczenia kwantowych sieci neuronowych. W tym samym roku rozpoczął pracę w Centrum Fizyki Teoretycznej PAN, początkowo jako badacz/inżynier oprogramowania, a następnie jako doktorant (fizyki teoretycznej) w projekcie. Opuścił Centrum Fizyki Teoretycznej w 2022 roku.

W 2022 r. dr Rybotycki rozpoczął pracę w ACK Cyfronet AGH, gdzie jako starszy programista jest odpowiedzialny za przygotowanie e-platformy do automatycznego kwantowego uczenia maszynowego.

Dr Rybotycki ponownie dołączył do AstroCeNT (a później CAMK) w 2023 roku. Obecnie pracuje nad kwantowym uczeniem maszynowym z prof. Piotrem Gawronem. Jego badania koncentrują się na optymalizacji obwodów kwantowych przy użyciu ZX Calculus i zastosowaniu technik (Q)ML do obserwacji Ziemi. Bada również różne aplikacje QML w CDSI AGH, jako specjalista ds. badań nad sztuczną inteligencją.