Allí, investigó los problemas de control automático en el laboratorio dirigido por Serguéi Lébedev.
[3] Un investigador puede no adherirse precisamente a la forma deductiva tradicional de construir modelos "desde la teoría general a un modelo particular": monitorear un objeto, estudiar su estructura interna, comprender los principios físicos de su funcionamiento, desarrollar la teoría y probar la matemática modelo de un objeto.
[7] Tal problema ocurre en la construcción de un modelo matemático que se aproxima al patrón desconocido del objeto o proceso investigado.
[8] Utiliza información al respecto que está implícitamente contenida en los datos.
[10] Esto hizo posible sentar las bases de la teoría del modelado inmune al ruido.
[7] El principal resultado de esta teoría es que la complejidad del modelo predictivo óptimo depende del nivel de incertidumbre en los datos: cuanto mayor sea este nivel (por ejemplo, debido al ruido), más simple debe ser el modelo óptimo (con menos parámetros estimados).