prof. dr hab. Paweł Przybyłowicz

Prof. dr hab. Paweł Przybyłowicz jest pracownikiem Wydziału Matematyki Stosowanej AGH. Od 2025 r. posiada tytuł profesora w dziedzinie nauk ścisłych i przyrodniczych w dyscyplinie matematyka. Jego zainteresowania naukowe koncentrują się na złożoności obliczeniowej równań różniczkowych stochastycznych i deterministycznych, symulacjach Monte Carlo z wykorzystaniem kart graficznych GPU oraz obliczeniach kwantowych. Zajmuje się również matematycznymi podstawami sztucznej inteligencji, w tym badaniu związków pomiędzy teorią procesów stochastycznych a uczeniem maszynowym i głębokimi sieciami neuronowymi. Jest autorem/współautorem ponad 50 publikacji naukowych o zasięgu międzynarodowym oraz laureatem dwóch nagród międzynarodowych za osiągnięcia naukowe: „Information-Based Complexity Young Researcher Award” (2012) oraz „Joseph Traub IBC Award” (2018).

Był stypendystą DAAD  (Niemcy) w roku 2013, odbył wizyty naukowe m.in. w  Austrii i Kanadzie. Brał też/aktualnie bierze udział (jako wykonawca lub kierownik B+R) w piętnastu projektach badawczo-rozwojowych (NCN, PARP, NCBiR),  z których część dotyczyła zastosowań uczenia maszynowego i sieci neuronowych w problemach przemysłowych.

Jest członkiem grupy roboczej "SDEs: theory and numerical methods" w ramach  projektu Unii Europejskiej COST Action o nazwie  CA24104 „Stochastic Differential Equations: Computation, Inference, Applications” (STOCHASTICA).

Od roku 2025 jest również Ekspertem Grupy Roboczej Społecznego Zespołu Ekspertów przy Prezesie UODO ds. Sztucznej Inteligencji. Jest koordynatorem specjalności „MBA in Data Science Management” w ramach MBA TECH na AGH oraz jest członkiem komitetów redakcyjnych czasopism „Journal of Complexity” (wydawnictwo Elsevier) oraz „Scientific Reports” (Springer Nature).