Laureat w dziedzinie zastosowań informatyki, obronił pracę doktorską dotyczącą algorytmów wstępnego przetwarzania danych niezbalansowanych w zadaniu klasyfikacji na Akademii Górniczo-Hutniczej w 2021 roku. Aktualnie prowadzi badania dotyczące algorytmów klasyfikacji wielokryterialnej na Politechnice Wrocławskiej, na której ukończył wcześniej studia magisterskie. Poza badaniami teoretycznymi nad algorytmami uczenia maszynowego Michał Koziarski brał ponadto udział w projektach badawczo-rozwojowych dotyczących detekcji nowotworów w oparciu o zdjęcia histopatologiczne, oraz tworzenia podsumowań dużych zbiorów danych obrazowych. Jest szczególnie zainteresowany możliwością zastosowania metod sztucznej inteligencji w medycynie i naukach o życiu, oraz prowadzi prace nad zastosowaniem uczenia maszynowego w odkrywaniu leków. Laureat stypendium Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego dla wybitnych młodych naukowców w 2020 roku, oraz wyróżnienia Polskiego Stowarzyszenia Sztucznej Inteligencji w konkursie na najlepszą polską pracę doktorską w 2021 roku. Kierownik grantu PRELUDIUM dotyczącego klasyfikacji obrazów dla danych niezbalansowanych w latach 2018 – 2021.