Конкурс ПО НИОКТР > Поиск команды

Проекты 2025

О проекте Требуемые специалисты Контакты
Архитектура веба будущего, построенного на криптографически верифицированных зашифрованных бесконфликтно объединяемых в реальном времени тотально доступных структурах, которые можно безопасно синхронизировать через любые, даже не надёжные, каналы связи. crus.hyoo.ru Криптоаналитик, который проверит текущие алгоритмы или предложит лучшие. Уже есть несколько идей, которые стоит обсудить.;
TS-разработчик, готовый печь полезные социальные сервисы как пирожки по нескольку штук в день. Да, с нашими технологиями это действительно возможно.;
Системный программист, который реализует высокопроизводительный узел синхронизации. P2P - это хорошо, но и сервера никто не отменял.;
Дизайнер, который нарисует нам симпатичного маскота, доступную инфографику и прочие иллюстрации для наших статей. Желание делать видео уроки будет плюсом.		 nin-jin@ya.ru
Здравствуйте. Требуется создать автоматизацию процесса принятия решений итеративного процесса дизайн-мышления. Обязателен интерфейс и алгоритм, позволяющий реализовать процессы обработки данных в облачных системах, позволяя оптимизировать процессы обмена данными, из хранения и выдачи результата с учетом оптимизации процесса времени ожидания обработки запроса. academic@alexandramiracle.com
Промышленный интернет вещей (IIoT) стал важнейшей основой современной инфраструктуры, обеспечивая функционирование жизненно важных секторов, от энергетики и водоснабжения до транспорта и нефтехимии. Однако, этот растущий уровень зависимости от IIoT сопровождается всплеском изощренных кибератак, особенно со стороны Advanced Persistent Threats (APT) – сложных и длительных угроз. Эти коварные атаки характеризуются скрытным и продолжительным проникновением в промышленные сети, позволяя злоумышленникам шпионить, манипулировать и нарушать критически важные промышленные процессы, что потенциально может привести к катастрофическим последствиям для важнейшей инфраструктуры. Для решения этой неотложной проблемы безопасности, наш проект представляет инновационный фреймворк, основанный на машинном обучении, разработанный для проактивного обнаружения APT в реальном времени в средах IIoT. Этот фреймворк спроектирован для непрерывной работы, обеспечивая немедленную идентификацию и реагирование на угрозы, прежде чем злоумышленники смогут достичь своих вредоносных целей и нанести ущерб. Ключевые преимущества и инновации проекта: Проактивное предотвращение угроз: Выходя за рамки реактивных мер безопасности, наш фреймворк применяет проактивный подход, анализируя паттерны сетевого трафика для выявления аномалий и индикаторов активности APT до того, как произойдут значительные нарушения. Работа в реальном времени: Разработанный для скорости и оперативности, фреймворк работает в режиме реального времени, мгновенно обрабатывая и анализируя сетевые потоки. Это обеспечивает своевременное обнаружение угроз, что имеет решающее значение для минимизации воздействия быстро развивающихся атак. Использование передового машинного обучения: В основе нашего фреймворка лежит мощный алгоритм CatBoost – передовая технология машинного обучения, известная своей исключительной производительностью при работе с несбалансированными наборами данных и категориальными признаками, которые характерны для данных сетей IIoT. Использование нового и актуального набора данных: Для обеспечения точности и актуальности нашего решения, мы используем набор данных CIC APT IIoT 2024, новый специализированный набор данных, тщательно разработанный для имитации реалистичных APT-атак в средах IIoT. Этот набор данных, недостаточно использованный в предыдущих исследованиях, обеспечивает беспрецедентную глубину понимания паттернов APT-атак в этой области. Повышенная эффективность модели и интерпретируемость: Мы применяем иерархический отбор признаков с использованием корреляции Спирмена для оптимизации модели, снижения сложности, повышения производительности и улучшения интерпретируемости процесса обнаружения. Это обеспечивает лучшее понимание и доверие к решениям модели. Надежная обработка дисбаланса данных: Наша методология умело решает проблему присущего дисбаланса данных (значительно больше доброкачественного трафика, чем данных об атаках), не прибегая к методам синтетической выборки, сохраняя целостность реальных распределений данных и минимизируя потенциальное смещение. Превосходная производительность и валидация: Тщательная экспериментальная оценка демонстрирует беспрецедентную производительность нашего фреймворка на основе CatBoost, превосходящего традиционные и современные модели машинного обучения с идеальной точностью на наборе данных CIC APT IIoT 2024 и исключительными возможностями обобщения, подтвержденными на внешних наборах данных (ToN-IoT и X-IIoTID). Масштабируемость и вычислительная эффективность: Фреймворк разработан с учетом масштабируемости и вычислительной эффективности, демонстрируя низкую задержку, минимальное использование памяти и высокую скорость обработки, что делает его пригодным для развертывания в условиях высоконагруженных IIoT-сред в реальном времени. Ожидаемый эффект: Этот проект призван внести значительный вклад в кибербезопасность критической инфраструктуры IIoT. Предоставляя практичный и высокоэффективный фреймворк для обнаружения APT в реальном времени, мы даем возможность промышленным организациям: Значительно снизить риски кибератак: За счет проактивного выявления и нейтрализации APT-угроз до того, как они смогут скомпрометировать критические системы. Обеспечить непрерывность производственных процессов: Защищая от атак, которые могут привести к остановке или нарушению основных промышленных процессов. Защитить конфиденциальные данные: Предотвращая утечки данных или манипуляции ими со стороны злоумышленников. Продвинуть передовой опыт в области безопасности IIoT: Устанавливая новый стандарт для проактивных и интеллектуальных решений кибербезопасности в этой быстро развивающейся области. Ключевые слова: IIoT, APT, машинное обучение, обнаружение в реальном времени, набор данных CIC APT IIoT 2024, защита критической инфраструктуры, кибербезопасность, проактивная безопасность. В заключение, этот проект представляет собой прорывное решение для проактивного обнаружения APT в IIoT в реальном времени, предлагая надежный и интеллектуальный щит для защиты критической инфраструктуры и прокладывая путь к более безопасному и устойчивому промышленному будущему. abdulkaderhajjouz@gmail.com
Разработка и внедрение системы мониторинга образовательного поведения на основе анализа цифрового следа учащихся, обеспечивающей объективную и автоматизированную оценку их академического прогресса и динамическую адаптацию учебного контента. shkvarenko_an@mail.ru
Данный проект направлен на разработку технологии профилактического хлеба для людей с синдромом раздраженного кишечника. В разработку рецептуры планируется включать дрожжи Kluyveromyces marxianus, способные за счёт выработки внеклеточной инулиназы расщеплять фруктаны инулинового и граминанового типов в составе муки и других продуктов переработки зерна. 265274@niuitmo.ru
Проект направлен на усовершенствование существующего терагергового сканера радарного типа с целью его применения в области сохранения и изучения объектов культурного наследия. Терагерговая радиация обладает уникальными свойствами, позволяя получать информацию о внутреннем состоянии объектов без их повреждения, что делает её идеальным инструментом для археологов, реставраторов и историков. Цели проекта: 1. Доработка терагергового сканера: Оптимизация существующих компонентов устройства для повышения разрешающей способности и глубины проникновения сигнала. Это включает в себя улучшение антенн, усилителей и других ключевых элементов системы. 2. Проектирование оптической системы линзы: Разработка новой оптической системы, способной эффективно фокусировать терагерговые волны. Это обеспечит более точное сканирование и получение высококачественных изображений объектов, включая сложные структуры и материалы. 3. Доработка программного обеспечения: Создание и оптимизация ПО для визуализации и обработки полученных данных. Разработка интуитивно понятного интерфейса для пользователей. Методы и подходы: • Использование современных технологий в области радиофизики и оптики для разработки новых компонентов. • Применение методов цифровой обработки сигналов для улучшения качества получаемых изображений. Ожидаемые результаты: • Создание высокоэффективного терагергового сканера, способного неинвазивно исследовать объекты культурного наследия с высокой степенью детализации. • Разработка оптической системы, обеспечивающей максимальную эффективность работы устройства. • Интуитивно понятное программное обеспечение для визуализации, позволяющее пользователям легко интерпретировать результаты исследований. Заключение: Данный проект имеет значительный потенциал для содействия в сохранении культурного наследия, предоставляя исследователям мощный инструмент для неинвазивного изучения исторических объектов. Успешная реализация проекта позволит не только улучшить методики исследования, но и расширить возможности по сохранению уникальных памятников истории для будущих поколений. nikishkrut@mail.ru
Проект направлен на решение проблемы усиления слабых оптических сигналов. Например, сигнал комбинационного рассеяния света и люминесценции. Предполагаемое усиление обусловлено эффектом поверхностного плазмонного резонанса наночастиц серебра. Данный эффект наиболее ярко выражен у наночастиц в форме треугольных пластин. Подложки на основе наночастиц плазмонных металлов используются в фармацевтике, а также в экспертизе материалов при идентификации их подлинности. При производстве данных подложек существует нерешённая проблема получения упорядоченных слоёв наночастиц с заданным расстоянием между ними, что обеспечило бы наибольшее усиление сигнала, а также воспроизводимость результатов анализа. Предлагаемое в проекте решение основано на получении упорядоченных слоёв наночастиц серебра в форме треугольных нанопластин методом Ленгмюра-Блоджетт. Полученные таким образом подложки будут демонстрировать большее усиление сигнала и воспроизводимость по сравнению с имеющимися коммерческими аналогами на основе неупорядоченных слоёв наночастиц, а также позволят снизить себестоимость по сравнению с имеющимися коммерческими аналогами на основе упорядоченных слоёв наночастиц, полученных методом травления подложки. svkaba3@yandex.ru
Проект NanoEcoFluid направлен на создание экологичной смазочной наножидкости с улучшенными теплофизическими свойствами, позволяющей сохранять стабильность вязкости, повышенную теплопроводность и эффективное смазывание в условиях низких температур. С помощью искусственного интеллекта мы оптимизируем состав наночастиц и их взаимодействие с базовой смазочной жидкостью, добиваясь повышения энергоэффективности и надежности оборудования в экстремальных условиях. 370036@edu.itmo.ru
Биотопливные пеллеты из березового луба для котельных pietriaieva0@mail.ru
С увеличением потребностей человечества технологии агрофотоники развиваются с огромной скоростью. Одно из её направлений – увеличение урожайности тепличных культур, которое можно достигнуть, например, использованием специфичного освещения из материалов, позволяющих стабильно излучать длины волн электромагнитного спектра, при которых происходит фотосинтез, на протяжении долгого времени. Для этих целей используют различные типы полимеров, такие как полиэтилен или полипропилен. При использовании последнего существует проблема фотостабильности в условиях повышенной инсоляции. Помимо этого важно подчеркнуть, что воздействие ультрафиолета на полипропилен приводит к увеличению пластиковых отходов, так как требуется его частая замена. Для повышения фотостабильности полипропилена применяются разные технологии, среди которых введение в полимер молекул или наночастиц, которые берут основное воздействие ультрафиолета на себя. При этом с помощью таких материалов можно добиться расширения свойств полипропилена, а именно придать ему дополнительные люминесцентные свойства. Например, можно внедрить вещества, поглощающие ультрафиолет и излучающие свет с длиной волны, на которой происходит фотосинтез (660 нм). Одним из таких перспективных материалов для внедрения в полипропилен являются нанокристаллы (НК) тройных соединений. Сегодня НК тройных соединений всё чаще применяются в различных областях вместо своих классических предшественников – НК двойного состава. Хотя последние обладают исключительными оптическими свойствами, их главным недостатком остаётся высокая токсичность входящих в них элементов. НК тройных соединений на основе меди и серебра можно использовать не только для оптоэлектронных приложений, но и в биомедицине и агрофотонике. Здесь основной проблемой является средняя фотостабильность НК и низкий квантовый выход флуоресценции. Оптимизация НК различными типами лигандов или создание композитов на основе различных микрочастиц или полимеров – один из способов решения вышеуказанной проблемы. В данной работе производится разработка композита на основе полипропилена со внедрёнными в него НК тройных соединений, поглощающего свет в УФ-диапазоне и излучающего на длинах волн фотосинтеза (600-700 нм). Для работы плёнок таких композитов в устройствах агрофотоники требуется высокая фотостабильность, которая достигается внедрением НК в полимер, вследствие чего и сам полипропилен обретает свойство высокой фотостабильности. lvselivanova@itmo.ru
Целью проекта является разработка механизма прогнозирования изменения динамики цен акций компаний на фондовом рынке с помощью комбинирования моделей машинного обучения. В результате проведения анализа рынка было установлено, что предпринимавшиеся попытки решения поставленной задачи как правило сводились к анализу поведения самих графиков котировок, что не могло гарантировать достоверность прогноза. Отличие же нашей стратегии заключается в применении специализированных архитектур ИНС (искусственных нейронных сетей) для решения одновременно двух задач: как анализа графиков котировок, так и мониторинга и анализа новостного фона, информация из которого способна влиять на поведение фондового рынка как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективах. Также отметим, что наш проект имеет и общественно-социальную значимость, заключающуюся в возможном содействии обучению начинающих инвесторов, как следствие влекущем более быстрый рост их компетенций. makson.yamkin@mail.ru
Целью проекта является создание «Иммунного атласа» — базы данных Т- и B-клеточных репертуаров здоровых доноров и пациентов с различными фенотипами. Репертуары T- и B-клеточных рецепторов будут получены с использованием технологий RNA-seq и Rep-seq, которые генерируют большие объемы сложных для анализа данных. Создаваемая база данных обеспечит структурирование и систематизацию информации о репертуарах тысяч человек, что позволит проводить крупномасштабные исследования влияния антигенов на иммунную систему. Кроме того, она станет инструментом для выявления мишеней, необходимых для разработки персонализированных подходов к терапии онкологических и аутоиммунных заболеваний, а также для создания вакцин. Дополнительно будет разработана веб-платформа с удобным графическим интерфейсом для обработки данных секвенирования репертуаров. Это позволит иммунологам и врачам анализировать большие массивы данных без необходимости в специализированных вычислительных навыках, что значительно упростит и ускорит процесс исследований. vlasova.elizaveta@yandex.ru
Проект направлен на создание уникальной технологии переработки отходов берёзового баланса в молочную кислоту. Основная цель — разработка экологически безопасного и экономически эффективного процесса, который позволит минимизировать рацемизацию молочной кислоты, что позволит также получать более чистые продукты ее полимеризации, такие как лактид. Древесные отходы, такие как березовый баланс, являются значительным источником сырья, которое в настоящее время используется неэффективно. Более 60% отходов деревообработки утилизируются путем сжигания или пиролиза, что приводит к загрязнению окружающей среды и потере ценных ресурсов. Молочная кислота и её производные, такие как лактид, являются ключевыми компонентами для производства биоразлагаемых полимеров, которые находят широкое применение в медицине, упаковочной промышленности и других секторах. Однако существующие технологии производства молочной кислоты и лактида из традиционного сырья являются энергоемкими и дорогостоящими. В ходе проведенного литературного и патентного поиска, охватывающего более 120 лет научных исследований, было установлено, что на данный момент отсутствуют доступные или запатентованные технологии получения молочной кислоты из берёзового баланса. Проект предлагает уникальную технологию, которая включает подбор оптимальных условий гидролиза и по следующей ферментации для минимизации рацемизации молочной кислоты, что позволит получить высококачественный лактид с улучшенными свойствами. Цель: Разработка и внедрение инновационной технологии получения молочной кислоты и лактида из березового баланса с использованием экологически безопасных методов переработки. Задачи: 1.Подбор и оптимизация условий гидролиза и ферментации для минимизации рацемизации молочной кислоты. 2. Выбор эффективных штаммов гомофеоментативных молочнокислых бактерий для проведения ферментации. Проект способствует сокращению отходов деревообрабатывающей промышленности и снижению выбросов CO₂ за счет замены сжигания и пиролиза на экологически безопасные методы переработки. rusikova2013@yandex.ru
Проект направлен на исследование и разработку методов адаптивного проектирования онлайн-курсов с использованием AI-методиста и Telegram-ботов. В фокусе исследования – микрообучение и персонализация образовательного процесса на основе когнитивных моделей и пользовательских данных. Разрабатываемое прикладное приложение обеспечивает автоматизированное создание курсов, их адаптацию под разные целевые аудитории и динамическое изменение структуры обучения в зависимости от прогресса студентов. Исследуется влияние персонализированного обучения на вовлечённость и эффективность усвоения материала. Проект имеет потенциал патентования алгоритмов адаптации контента и механизмов микрообучения. Ожидаемые результаты включают разработку AI-моделей для индивидуального подбора образовательных траекторий, создание прототипа платформы и публикацию научных статей по методам персонализации в онлайн-образовании. bokarevstepa@yandex.ru
Разработка приложения, в котором при вводе симптомов (например, диарея, несварение желудка или головная боль) можно увидеть информацию о витаминах, минералах и пробиотиках, а также о продуктах, в которых они содержатся, с указанием соответствующих марок. Это можно использовать как для рекламы, так и для распространения информации. Мне нужен программист на Python с опытом работы не менее одного года и знаниями в области разработки приложений. Также требуются два студента, изучающие технологию пищевых продуктов. И, если возможно, ramirohalfon@hotmail.com
Инновационный проект, направленный на производство высокоэффективных виброизоляционных матов для железнодорожной отрасли и строительного сектора. Основной акцент делается на уникальную технологию управления физико-механическими свойствами материалов с помощью специальных пигментов. irimorozowa0@gmail.com
Модуль предназначен для очистки газового выброса, образующегося при переработке вторичных ресурсов. Он может быть использован как автономно, так и в составе комплексных технологических линий переработки. Оборудование эффективно для предприятий переработки ТБО, АПК, пищевой промышленности и химической отрасли, требующих контроля выбросов парниковых и токсичных газов. Дополнительно, модуль очистки газовых выбросов найдет применение в машиностроении, где контроль выбросов вредных веществ является критически важным аспектом экологической безопасности производственных процессов. Разработка и изготовление инновационного модульного образца очистителя газового выброса, сочетающего достоинства физической адсорбации и химической абсорбции вредных веществ, позволяет уменьшить эмиссию газов, образуемых в процессе рециклинга, до значений предельно допустимых концентраций (ПДК) a.meshkova2001@list.ru
Компании, занимающиеся переработкой растительного сырья, сталкиваются с проблемой утилизации отходов, таких как шрот подсолнечника и пивная дробина. Эти отходы либо отправляются на полигоны, что влечет за собой финансовые издержки и экологические риски, либо используются в качестве корма для скота, что не всегда является экономически выгодным решением. Шрот подсолнечника содержит около 30-40% белка, а пивная дробина — до 20-30% белка, что делает их ценным сырьем для производства белковых концентратов. Мы предлагаем разработать инновационный алгоритм, который позволит оптимизировать процесс получения белковых концентратов из шрота подсолнечника и пивной дробины. Алгоритм будет учитывать ключевые технологические параметры, такие как время экстракции, тип химических реагентов, температура и pH, чтобы максимизировать выход белка и минимизировать затраты. В рамках проекта будут проведены исследования по совместной переработке шрота подсолнечника и пивной дробины, что позволит изучить синергетический эффект и повысить эффективность процесса. Технология переработки, основанная на химической экстракции, позволит получать белковый концентрат с содержанием белка до 80% всего за 10 минут. Полученный продукт будет характеризоваться высококачественным аминокислотным профилем, что делает его пригодным для использования в пищевой промышленности, включая производство альтернативных продуктов питания. Алгоритм будет адаптивным и сможет работать с различными видами сырья, выбирая оптимальные параметры экстракции для каждого конкретного случая. Это позволит не только решить проблему утилизации отходов для поставщиков, но и предложить клиентам высокомаржинальный продукт, способный конкурировать на рынке растительных белков. Таким образом, проект направлен на создание экономически эффективной и экологически устойчивой технологии переработки растительных отходов, что открывает новые возможности для производителей и способствует развитию рынка альтернативного питания. volostnikov2017@mail.ru
Lab-in-AR – это совместный проект команды студентов ИТМО и компании ИКСАР (АО "Инлайн Групп"), разработчика комплексов дополненной реальности для индустриальных применений. Данный проект направлен на создание интерактивных программ обучения и повышения квалификации для студентов и ученых. Используя технологию дополненной реальности, проект помогает осваивать профессиональные навыки работы в лаборатории, включая физико-химические методы анализа, технику безопасности и работу с высокоточным оборудованием. Ключевые цели проекта: - Разработка образовательных программ в AR для подготовки специалистов; - Повышение доступности и эффективности обучения за счет дополненной реальности; - Минимизация рисков при освоении работы с химическими веществами и аналитическим оборудованием (сокращение издержек). volkova@infochemistry.itmo.ru
Проект решает проблему детектирования малых концентраций ионов свинца в водных средах. Задача актуальна, так как за 2024 год, по данным Всемирной Организации Здравоохранения, в мире от отравления свинцом умерло более 5,5 миллионов человек. Ионы свинца попадают в организм человека, через желудочно-кишечный тракт с едой и водой, вызывая болезни, такие как: ишемическая болезнь сердца, легионеллёз, слабоумие, паралич и другие. Количественные способы детектирования ионов свинца в воде либо требуют сложного стационарного оборудования, либо не дают воспроизводимых результатов из-за сложных механизмов детектирования ионов. Электрохемилюминесцентный анализ перспективен, так как не требует внешних источников света для возбуждения люминесценции, обладает достаточно высокой чувствительностью и низким порогом детектирования, а установка электрохемилюминесцентного анализа может быть выполнена в портативном варианте. Внедрение метода ограничено слабостью сигнала электрохемилюминесценции и, как следствие, сложностью детекторов, а также – отсутствием простого механизма детектирования ионов свинца, который давал бы воспроизводимые результаты. В данной работе в качестве электродов применяются плазмонные наноструктуры, которые усиливают электрохемилюминесценцию аналита, делая возможным применение доступных полупроводниковых детекторов для регистрации сигнала. В качестве электролита применяются простые системы на основе органических красителей и углеродных точек для стабильного детектирования изменения люминесцентного сигнала аналита в присутствии ионов свинца. Работа включает в себя, как получение электродов и электролитов для регистрации электрохемилюминесценции, так и конструирование электрохимической ячейки для детектирования данного явления, конструирование поршневого насоса для прокачки электролита, а также – конструирование простейшего блока питания для возбуждения электрохемилюминесценции вблизи плазмонных электродов, где усиление максимально. Результаты данной работы могут быть использованы не только для детектирования ионов свинца, но и для детектирования других тяжелых металлов, а также – в фотовольтаике, источниках излучения и других устройствах фотоники. nikitin0igor512@gmail.com
Проект направлен на разработку инновационных сухих пищевых чернил для 3D-печати, обладающих высокой питательной ценностью, длительным сроком хранения (12–24 месяца) и возможностью персонализации под различные потребности (спортсмены, военные, космос, гастрономия). Основные задачи проекта: • Разработка рецептуры чернил на основе растительных белков (соя, гречка, чечевица) и адаптогенов (родиола розовая, сибирский женьшень). • Оптимизация технологии сушки (лиофилизация, распылительная сушка) для сохранения питательных свойств. • Проведение исследований реологических свойств и их совместимости с 3D-пищевыми принтерами. • Разработка технологии хранения и упаковки, обеспечивающей микробиологическую безопасность. • Пилотное производство и получение сертификации ГОСТ и HACCP. • Внедрение продукта на рынок через B2B-сегмент (ресторанный бизнес, космическая отрасль, спортивное питание). Проект имеет высокую коммерческую перспективу, так как решает проблему долговечного хранения 3D-пищевых чернил и снижает затраты на логистику. Разработка будет интегрирована в персонализированные системы питания будущего, обеспечивая устойчивость и инновации в пищевой индустрии. sbarua@itmo.ru
Автоматизация логистики склада подразумевает создание специальной инфраструктуры, необходимой для работы роботизированных решений. Мы разрабатываем прототип мобильной роботизированной платформы, с повышенной адаптивностью к существующей складской инфраструктуре типа "мезонин". Это достигается за счет использование системы подвески мобильной платформы, а также системы погрузки/разгрузки грузов, способной подстраиваться к различным конфигурациям стеллажей. daniilkotov18@gmail.com
Проект посвящен разработке коллаборативного мобильного робота. Согласно стандарту ISO 10218-1:2011, коллаборативный робот (кобот) — это роботизированная система, предназначенная для безопасного физического взаимодействия с человеком в общем рабочем пространстве. Это одно из самых перспективных направлений исследований, способствующих развитию робототехники, судя по отчетам IFR (International Federation of Robotics). Существует множество исследований, продвигающих парадигму взаимодействия человека и робота (HRI), причем большинство из них сосредоточено на манипуляционных роботах и их совместном применении с мобильным роботом. В данном проекте предлагается исключить манипулятор из связки "мобильная платформа — манипуляционный робот — человек", передав коллаборативные свойства непосредственно мобильному роботу. Новый подход к совместной работе мобильных роботов, основанный на интеграции датчиков силы непосредственно в всенаправленную платформу, что устраняет необходимость в бортовом манипуляторе. В отличие от традиционных мобильных манипуляторов, увеличивающих сложность системы, стоимость и ограничения по полезной нагрузке, предлагаемый метод обеспечивает взаимодействие человека и робота через прямой физический контакт с самим мобильным роботом. Мы предлагаем распределенную систему датчиков, встроенную в корпус платформы, в сочетании с системой управления с обратной связью по усилию и алгоритмом безопасности, основанным на виртуальных силах, который предотвращает направление результирующих сил в сторону человека. Это позволяет роботу интерпретировать намерения человека и адаптивно реагировать, обеспечивая безопасное взаимодействие. yaremenko.and@yandex.ru
This project proposes an approach to optimize solar panels longevity and efficiency by implementing photovoltaic coating system that leverages machine learning (ML), particularly Convolutional Neural Networks (CNN) and Reinforcement Learning (RL) which will help overcome the limitations of conventional PV coatings by integrating advanced imaging system to monitor the state of the solar panels. ugwu.chinedu@mail.ru
Цель проекта – разработать лабораторную установку для получения нановолокон на основе оксида галлия методом электроспиннинга с учётом имеющегося прототипа. Задачи проекта: - Доработать имеющийся прототип установки с целью увеличения площади получаемого материала; - Обеспечить возможность автоматической очистки формующей фильеры от образующихся загрязнений с заданным временным интервалом; - Улучшить равномерность нанесения волокон на осадительный электрод с помощью подвижного столика или перемещающейся фильеры; - Обеспечить возможность коаксиального или многофильерного процесса формования волокон для получения волокон типа «ядро-оболочка» и интенсификации процесса получения волокнистых материалов; - Предусмотреть возможность регулирования температурно-влажностных параметров воздуха рабочей камеры для обеспечения стабильного процесса получения волокон вне зависимости от условий окружающей среды; Ожидаемый результат – лабораторная установка для получения нановолокон методом электроспиннинга с регулируемыми технологическими параметрами и контролем температурно-влажностных характеристик воздуха рабочей камеры. 1 arseny.efimov2000@yandex.ru
Пункция полостной системы почки представляет собой инвазивную процедуру, направленную на формирование доступа, например, при перкутанной нефростомии или же перкутанной нефролитотрипсии. Ключевым аспектом, определяющим успех данных вмешательств, является точная навигация пункционной иглы в зону интереса. В настоящее время контроль позиционирования иглы осуществляется с использованием ультразвуковой визуализации или рентгеноскопии. Однако вариабельность анатомии чашечно-лоханочной системы, локализации камней, а также ограниченная разрешающая способность методов визуализации в определенных клинических ситуациях могут приводить к техническим ошибкам. Некорректная пункция может быть чревата повреждением сосудов с развитием геморрагических осложнений, а также травматизацией окружающих органов. Освоение техники пункции требует длительной подготовки, включая отработку навыков пространственной ориентации в условиях ограниченной визуализации. Это обусловливает необходимость разработки вспомогательных технологий и создает актуальную потребность в наличие средств простого и эффективного контроля положения иглы. Целью проекта является разработка умной иглы, позволяющей определять положение ее кончика при помощи импедансной спектроскопии. Импедансная спектроскопия в данном аспекте имеет высокие перспективы для применения. Технология является относительно простой в части реализации и позволяет в реальном времени определять тип ткани. Результатами проекта будут являться конструкция и технология изготовления умной иглы, а также методика определения ее положения в теле человека. Использование умных игл позволит повысить точность анализа тканей, качество проводимых процедур и лечь в основу более эффективной подготовки медицинских специалистов. adeliya.zykina@gmail.com
Игровые AI-системы представляют собой адаптивные образовательные платформы, использующие искусственный интеллект для персонализированного обучения и интеллектуального развития. В исследовании рассматриваются алгоритмы, которые анализируют поведение пользователя и динамически изменяют сложность задач, способствуя развитию логического мышления, памяти и внимания. Геймификация и AI позволяют создать интерактивную обучающую среду, эффективную для разных возрастных групп. Решение применимо в образовании, когнитивных исследованиях и разработке интеллектуальных игр. Разработчик ИИ, фронт-разработчик, дизайнер. develmax@gmail.com
Проект направлен на разработку и тестирование технологии производства кефира с использованием оптимальной разновидности кефирного грибка. В рамках исследования будут отобраны грибки различного происхождения (тибетский, кавказский, французский и тд) и проведен их сравнительный анализ по морфологическим признакам, длительности инкубации, приросту массы, антимикробной активности и микробиологическим показателям. На основе результатов будет выбран наиболее подходящий вид грибка для дальнейшего внедрения в тестовое производство, а информация о его свойствах будет использована в разработке маркетинговой составляющей продукта. boredgreeeeg
Цель проекта: Цель проекта – создание технологии промышленного выделения отдельных компонентов зеотропных и квази-азеотропных смесевых хладагентов для их использования при создании смесей на основе гидрофторолефинов. Изделие может быть использовано для очистки и последующего разделения удаленных из холодильного контура хладагентов при утилизации, ремонте и модернизации холодильных систем. Для обслуживающих и монтажных организаций такое решение позволит при оказании услуг по демонтажу и ремонту оборудования извлекать дополнительную выгоду за счет снижения издержек на утилизацию хладагентов и возможности реализации однокомпонентных хладагентов в рамках сервисных контрактов. Масштабирование технологии позволит крупным предприятиям, занимающимся приготовлением смесевых хладагентов включиться в процесс утилизации в качестве потребителя вторичного сырья. В условиях снижения квот на импорт однокомпонентных смесей и отсутствия их отечественного производства. Использование выделенных из вторсырья компонентов может существенно снизить затраты на производство смесей на основе гидрофторолефинов, переход на которые намечен на 2036г. meleshko99@gmail.com
Целью проекта является разработка систему обнаружения микропластика на базе смартфонов, которая позволит быстро и точно определить, содержит ли тот или иной продукт пластик и, если да, то в каком количестве. Проект также предусматривает создание открытой базы данных, которая позволит другим организациям использовать ее в своих дальнейших исследованиях. Наш проект направлен на то, чтобы помочь защитить будущие поколения и окружающую среду от вредного воздействия микропластика. Благодаря этому проекту станет возможным контроль качества пищевых продуктов, что также внесет свой вклад в защиту окружающей среды и здоровья человека. mr.surajitdas2020@gmail.com
Проект по анализу текстовых фейков, для помощи журналистам при написании статей Python разработчик опыт работы 1 год, web- разработчик, разработчик ИИ valeriamatvijcuk057@gmail.com
Проект направлен на разработку инновационной технологии для защиты небольших объектов, где требуется незаметная маркировка с высокой степенью защиты. В отличие от QR-кодов или штрих-кодов, которые используются для массовой маркировки, данная технология предназначена для объектов, где важен малый размер и высокая степень защиты антиконтрафактной маркировки. В основе технологии лежат микрорезонаторы на основе мод шепчущей галереи (МШГ), которые изготавливаются из полистирольных микросфер, покрытых квантовыми точками AgInS₂/ZnS. Благодаря случайным вариациям в размерах и форме микрорезонаторов, возникающим в процессе единого синтеза, создать два абсолютно одинаковых микрорезонатора становится невозможно. Эти вариации приводят к появлению индивидуальных резонансных мод, что делает каждый микрорезонатор уникальным и физически неклонируемым. Основная цель проекта — создание физически неклонируемых функций на основе массивов микрорезонаторов, которые обеспечивают уникальные оптические сигналы для защиты продукции, документов и других объектов от подделки. Микрорезонаторы наносятся на подложку случайным образом, после чего проводится их спектральное картирование с использованием высокоточных методов. Полученные данные анализируются с помощью алгоритмов машинного обучения, что позволяет создавать базу данных уникальных оптических откликов (отпечатков). Для дальнейшего структурирования микрорезонаторов используется система переноса с помощью тонкого капилляра. Капилляр позволяет точно захватывать отдельные микрорезонаторы и переносить их на новую область, где они могут быть организованы в заданные структуры или узоры. Этот процесс обеспечивает высокую гибкость в создании уникальных оптических меток, которые могут быть адаптированы под конкретные задачи, такие как маркировка товаров, защита документов или кодирование информации. Ключевые преимущества технологии включают высокую степень защиты, возможность масштабирования и низкую стоимость производства. Микрорезонаторы могут быть интегрированы в гибкие подложки, что делает их пригодными для использования в различных отраслях, включая фармацевтику, электронику и предметы роскоши. В будущем проект может быть расширен за счёт использования других материалов и оптимизации процессов нанесения и анализа микрорезонаторов. toni.tkach95@gmail.com
Детектирование света с круговой поляризацией является ключевой технологией для применения в большом количестве приложений, таких как спинтроника, медицинские технологии, передача и декодирование информации, оптические радары, квантовая оптика и квантовая связь, магнитная запись информации. В связи с этим в последнее время увеличилась потребность в мобильных, миниатюрных, гибких и хорошо масштабируемых детекторах CPL. Так как классический детектор CPL представляет собой достаточно большую систему оптических элементов, следует обратить внимание на разработку устройств для прямого обнаружения света с круговой поляризацией в широком спектральном диапазоне с высокой чувствительностью и эффективным разделением и переносом носителей зарядов. Использование наноматериалов со структурой перовскита в таких фотодетекторах рассматривается в современной науке как перспективное направление для исследования. Перовскиты состава APbX3, где A = MA (метиламин), FA (формамид), Cs, Rb; X = Cl, Br, I широко используются в качестве активных слоев светодиодов и фотодетекторов с высокой эффективностью. Они обладают высокими значениями сечения поглощения, высокой стабильностью свойств, устойчивостью к дефектам, настраиваемой шириной запрещенной зоны, высокой подвижностью носителей зарядов. Фотодетекторы на основе перовскитов обладают низкими значениями шумового тока, высокой обнаружительной способностью. Гибкая настройка состава перовскитов позволяет получать материалы с заданными свойствами, в том числе и хиральными. vvedernikova.anna@gmail.com
Проект направлен на разработку мультимодальной БФМ для денойзинга изображений флуоресцентной микроскопии, способной работать с текстовыми и визуальными входными данными: 2D/3D изображениями и видео с микроскопа (например, клеточных структур и нейронов головного мозга). Результатом работы модели станет обесшумленный кальцевый трейс (нейрональная активность в мозге), извлечённый из обработанных визуальных данных. В рамках исследования планируется модификация существующих собственных моделей денойзинга с расширением их мультимодальности, а также интеграция в уже разработанный ИИ-ассистент для нейробиологов. Это позволит не только улучшить качество обработки изображений, но и упростит взаимодействие специалистов с системой. Облачная платформа с веб-интерфейсом обеспечит исследователям удобный доступ к инструментам обработки изображений, что повысит качество анализа данных в биомедицинских исследованиях. ML разработчик опыт работы в NLP от 1 года; ML разработчик опыт работы в CV от 1 года; Python веб-разработчик опыт работы от 1 года zolin.work@yandex.ru
Суть заключается в том, что мы предлагаем создать датчик для отслеживания характеристик нефти, данные с которого будут передаваться и выводиться у пользователя в разработанном программном обеспечении. Дальнейшую работу можно будет анализировать и строить графики, после чего делать на их основе необходимые выводы. С технической точки зрения, предлагается создать кибер физическую систему, в которой датчик будет оснащен магнитом, благодаря которому данные могут собираться в единый бинарный файл и с помощью десктопной программы переводить его в результат с графическим решением. asorokin2002@gmail.com
Цель - разработать алгоритм, способный анализировать и сравнивать облака точек CFD-симуляций микроклиматических параметров при проектировании объектов гражданского строительства для выбора оптимальной конфигурации. Также необходима интеграция с алгоритмами машинного обучения и ИИ. mitrofmep@gmail.com
Цель проекта -- синтезировать конъюгат меди с антителом и использовать его в комбинированном подходе для лечения модели резистентной опухоли. Проект находится на стыке областей онкологии, молекулярной биологии и органической химии. chernov@scamt-itmo.ru
Любые болезни пчел в настоящее время неизлечимы на практике, а их летальность высока. Комплекс заболеваний, известный как CCD (colony collapse disorder), только набирает свои потери на территории Российской Федерации. Как следствие, средняя потеря ульев составляет 43% в год, а дополнительные траты агротехнологической индустрии на опыление из-за нехватки пчел составляют по разным оценкам от 80 млн до 1 млрд $ в год. Ключевой причиной потерь ульев является поздняя диагностика патологий. Информацию о патогенах пасечники получают на основании трупного материала, отправляемого в лаборатории. В этот момент лекарства оказываются неэффективными. Ранняя диагностика на основании тест-систем в настоящее время нерентабельна и неэффективна. Решением может стать искусственный интеллект для детекции заболевших пчел. neurov@sfedu.ru
Цель проекта — получение и очистка рекомбинантного высоко опухолеспецифичного белка PBOV-1 и предложение стратегии его использования в качестве иммуногена для кандидатной онкологической вакцины. Мировой рынок биотехнологий, включая разработку вакцин на основе рекомбинантных белков, демонстрирует значительный потенциал роста. Объем глобального биотехнологического рынка ожидается увеличения с 483,0 миллиардов долларов в 2024 году до 546,0 миллиардов долларов к 2025 году, с темпом роста около 13% в год. Рынок онкологии в целом по прогнозам способен достигнуть 440 миллиардов долларов, при росте 15% в год. Предлагаемое решение является новым как для российского, так и для зарубежного рынка. Использование опухолеспецифичного белка PBOV-1, свойственного человеку и не имеющему известных гомологов, в качестве компонента вакцины позволяет определить основное преимущество кандидатной вакцины — отсутствие off-target эффекта. Также прототип противоопухолевая вакцины на основе рекомбинантного белка PBOV-1. Основными бенефициарами разработки и коммерциализации вакцины на основе рекомбинантного белка PBOV-1 являются пациенты, врачи и инвесторы. Альтернативной возможностью коммерциализации результатов проекта является предоставление лицензии на использование охраняемых РИД сторонним организациям. В рамках образовательного процесса разрабатываемый прототип позволит проводить научно-исследовательские работы обучающимися факультета биотехнологий, подготовку выпускных квалификационных и диссертационных работ (по темам генной инженерии и созданию экспрессионных микробиологических систем, получению генетических векторов и работе с генетическим материалом, генной модификации штаммов, выделению и очистке рекомбинантных белков). Получаемый образец лекарственной формы кандидатной вакцины позволит проводить научно-исследовательские работы обучающимися факультета биотехнологий, подготовку выпускных квалификационных и диссертационных работ (онкологическая вакцина, онкологический маркер, рекомбинантный белок PBOV-1, создание штаммов продуцентов, генетическое клонирование и др.). zmitraytas@gmail.com
Проект направлен на проведение комплексного аналитического исследования, целью которого является создание и апробация методики оценки уровня цифровой зрелости компаний продовольственного ритейла в Российской Федерации. В рамках проекта планируется разработка авторской модели для оценки цифровизации с учетом отраслевой специфики, анализа технологических трендов и актуальных вызовов цифровой трансформации. В качестве основных направлений исследования рассматриваются внедрение искусственного интеллекта, большие данные (Big Data), технологии интернета вещей (IoT), блокчейн и автоматизированные системы управления. Полученные результаты позволят выявить лучшие практики, определить факторы успешной цифровизации и предложить практические рекомендации для повышения эффективности и конкурентоспособности российских компаний в условиях санкционных ограничений и импортозамещения. telyatevac@gmail.com
Мы создаем смеси на основе фруктовых пюре, пробиотических волокон и суперфудов, дополняя их сладкими белками (браззеин) в качестве естественного заменителя сахара, что снижает гликемическую нагрузку и делает продукт более полезным, балансируя естественно высокий уровень фруктозы фруктового пюре. Включение биоактивных компонентов, таких как резистентный крахмал (из зелёных бананов, картофеля, бобовых), бета-глюканы (из овса и ячменя), инулин (из цикория, агавы), а также суперфудов (спирулина, ягоды асаи и годжи, облепиха, семена чиа и льна) повышает биодоступность питательных веществ и поддерживает когнитивные, иммунные и метаболические функции организма. Наш проект позволяет людям получать сбалансированное сочетание необходимых питательных веществ в простом к пониманию, удобном к использованию и вкусном формате. Продукт будет выпускаться замороженным в зип-пакетах округлой продолговатой формы, которые легко хранятся в морозильной камере и позволяют, быстро разморозив, приготовить функциональный смузи, просто смешав содержимое с водой, молоком или йогуртом. Также смесь можно съесть в замороженном виде как сорбет. Использование шоковой (IQF) заморозки обеспечивает текстуры, вкусовых качеств и биологической активности ингредиентов даже при длительном хранении. Благодаря этому мы создаем новый формат функционального питания, сочетающий удобство для клиента и научно обоснованные пищевые технологии. vasilisa.krasnova@spcpu.ru
Проект поможет улучшить сроки годности таких кисломолочных продуктов как творог и сметана. Необходимо исследовать лактоферрин и лактоферрицин, чтобы определить их влияние на сроки годности продукции, а также провести исследования с готовым продуктом с этими добавками. Ищем пищевого технолога с опытом в кисломолочных продуктах. Проект Разработка кисломолочного продукта с пролонгированным сроком годности, обогащенного лактоферрином или лактоферрицином tatitaav@yandex.ru
Биополимеры представляют собой универсальные материалы, которые находят широкое применение в различных областях, включая биомедицину, текстильную промышленность и производство композиционных материалов. Они особенно перспективны для использования в качестве связок в роботизированных протезах, что делает их потенциальной заменой нейлону и полиэтилену. Однако, разработка биополимеров часто сопряжена с медленным и дорогостоящим экспериментальным процессом. Традиционные методы с трудом справляются с растущими требованиями к материалам, которые должны быть одновременно высокоэффективными и экологически безопасными. Мы стремимся преодолеть эти трудности, используя искусственный интеллект для совершенствования процесса проектирования и производства биоматериалов. Наша цель — создать модель, способную разрабатывать новые биоматериалы на основе прогнозов машинного обучения для различных применений, с особым акцентом на биомедицинские области и реализацию биомеханики. https://t.me/ebsi99