Конкурс ПО НИОКТР > Поиск команды

Проекты 2026

О проекте Требуемые специалисты Контакты
В области медицинской обработки естественного языка (NLP) значительный прогресс достигнут для английского языка благодаря обилию ресурсов, таких как PubMed, MIMIC и UMLS. Однако для других широко распространённых языков французского, испанского, португальского и русского специализированные медицинские NLP-модели значительно отстают из-за нехватки крупных, качественных биомедицинских корпусов. Это неравенство ограничивает внедрение инструментов на основе искусственного интеллекта в клиническую практику, научные исследования и общественное здравоохранение в лингвистически разнообразных регионах. Данный проект направлен на устранение этого разрыва путём создания единой открытой многоязычной медицинской языковой модели, способной выполнять ключевые NLP-задачи (ответы на вопросы, реферирование, распознавание именованных сущностей) на английском, французском, испанском, португальском и русском языках. @repeat_afterme_15
Проект направлен на разработку коллаборативной робототехнической платформы для автономного перемещения и манипулирования объектами в помещениях. Платформа объединяет мобильную базу, роботизированный манипулятор и интеллектуальную систему управления, позволяющую выполнять задачи захвата и транспортировки объектов по командам человека. Решение ориентировано на применение в складской логистике, архивных системах и задачах автоматизированной уборки. t-ionov@list.ru
Цель — повышение эффективности использования ресурсов, операционной стабильности и надежности обслуживания при минимизации эксплуатационных затрат. Автоматизируя решения по масштабированию и прогнозируя перегрузки или сбои в системе, модуль позволяет принимать более точные проектные и эксплуатационные решения в облачных средах. Назначение разработки. Программный продукт представляет собой модуль управления ресурсами, интегрированный в платформу оркестровки облака, предназначенный для поддержки экономичного и отказоустойчивого распределения вычислительных ресурсов для контейнеризированных приложений. Описание. Модуль работает в режиме реального времени и непрерывно анализирует операционную телеметрию из облачной инфраструктуры, включая интенсивность рабочей нагрузки, показатели производительности системы и метрики использования ресурсов. На основе этих данных модуль применяет прогнозную аналитику и механизмы принятия решений на основе обучения с подкреплением для определения оптимальных действий по масштабированию и размещению ресурсов. Описание. В рамках архитектуры облачной платформы модуль функционирует как уровень поддержки принятия решений и автоматизации, который расширяет возможности собственной оркестровки. Он обрабатывает данные мониторинга, прогнозирует динамику рабочей нагрузки, оценивает альтернативные стратегии масштабирования и генерирует адаптивные решения по распределению ресурсов. Затем эти решения передаются в систему оркестровки, которая выполняет операции масштабирования, такие как репликация контейнеров, миграция или перераспределение между узлами кластера. Отслеживаемые метрики для принятия проектного решения по распределению ресурсов (обновление метрик происходит в режиме реального времени, соответственно, каждое решение моментально распределяется): Время ответа — средняя задержка в миллисекундах; Пропускная способность — количество обработанных запросов в секунду; Доступность — процент времени безотказной работы; Стоимость вычислений за один запуск; ​​Среднее время восстановления (MTTR); Общее количество и количество ложноположительных событий масштабирования. Требования к реализации. Модуль должен иметь доступ к данным мониторинга в реальном времени из облачной инфраструктуры. Для получения информации об использовании ЦП и памяти, пропускной способности запросов, времени ответа, состоянии узлов и событиях жизненного цикла контейнеров необходима интеграция с системами мониторинга, такими как сборщики метрик и системы логирования. Система должна включать вычислительный компонент, способный обрабатывать большие объемы оперативных данных и выполнять алгоритмы машинного обучения. Этот компонент выполняет прогнозирование рабочей нагрузки, обнаружение аномалий и оптимизацию принятия решений на основе обучения с подкреплением. Модуль должен быть способен работать в распределенных средах с сотнями или тысячами контейнеров. Его алгоритмы принятия решений и конвейеры обработки данных должны масштабироваться горизонтально, чтобы избежать превращения в узкое место в процессе оркестровки. Должен быть предусмотрен интерфейс управления для настройки параметров моделирования, мониторинга поведения системы и анализа показателей производительности. Этот интерфейс позволяет операторам настраивать шаблоны рабочей нагрузки, параметры кластера и политики обучения. УГТ: создан прототип программного приложения, предложила его на выставку КМУ’26 Программный инженер облачных вычислений;
Программист C++, Python		 academic@alexandramiracle.com
Система представляет собой облачную SaaS-платформу для работы с базами данных, которая объединяет в себе функциональность традиционных desktop-клиентов с современными веб-технологиями и возможностями искусственного интеллекта. Ключевыми особенностями проекта являются интеллектуальный помощник на базе LLM для генерации и валидации запросов на естественном языке, а также сервис автоматизированной инициализации инфраструктуры через защищенные SSH-соединения. istamovulugbek@yandex.ru
Проект направлен на разработку научно-обоснованных подходов к получению функциональных продуктов питания и специализированных рационов для людей с предрасположенностью к нарушению метаболизма железа. Задача является исключительно актуальной в связи с глобальной распространенностью железодефицитных состояний, приводящих к анемии (код D50 по МКБ-10 [1]) и другим серьезным нарушениям в работе организма человека [2]. Всемирная организация здравоохранения относит дефицит железа к основной причине развития анемии у 30% небеременных женщин (539 млн), 37% беременных женщин (32 млн) и 280 млн детей по всему миру [3]. Актуальность тематики подчеркивается современными тенденциями к изменению рациона человека (диетические ограничения, вегетарианство, веганство, сыроедство [4]), приводящим к нехватке железа, и увеличением потребности в микроэлементе при интенсивном росте, физических нагрузках и повышенном уровне стресса [5]. Железо выполняет жизненно необходимые функции, входя в состав гемоглобина для переноса кислорода, миоглобина мышечной ткани и более ста ферментов [6], обеспечивающих ключевые метаболические процессы, включая синтез ДНК и АТФ [7]. Особенно критично его достаточный уровень для беременных и женщин репродуктивного возраста [8], поскольку расход железа при беременности возрастает в 9 раз до 4,4 мг в сутки [6] за счет обеспечения гестации, формирования плода и плаценты, а распространенность анемии среди беременных в России достигает 35-48% [9]. Нарушение метаболизма железа также связано с генетическими аномалиями в его обмене, такие как наследственный гемохроматоз (код E83.1 по МКБ-10 [10]) различных типов с мутациями генов HFE, HJV и ферропортина [11], [12], [13]. Кроме этого, существует широкий спектр заболеваний и состояний, приводящих к нарушению питания и метаболизма, включая воспалительные заболевания кишечника, обильные менструальные кровопотери и патологии всасывания [14]. Конечной целью проекта является разработка рецептуры и технологии приготовления нескольких видов функциональных продуктов и рационов, при создании которых будет использован сравнительный анализ различных соединений железа, таких как хелат бисглицината железа, обладающий доказанно более высокой биодоступностью по сравнению с сульфатом железа [15]. Для обеспечения прослеживаемости результатов будут проведены медико-биологических анализы, позволяющие сопоставить уровень ферритина, гемоглобина и других показателей статуса железа в группах добровольцев без и с использованием разработанных продуктов и рационов. Для достижения этой цели в рамках проекта планируется проведение глубокого литературного анализа современных клинических рекомендаций и исследований по проблеме железодефицита, а также анкетирования целевых групп со статистическим анализом данных для определения фактических норм потребления нутриентов, включая оценку потребления железа, фолиевой кислоты и витамина B12 с помощью валидных опросников частоты питания (The Food Frequency Questionnaire, FFQ) [16]. Завершающим этапом станет комплексный анализ биохимических, экономических и социальных показателей разработанных продуктов и рационов для оценки их эффективности, доступности и потенциала внедрения в систему профилактики нарушений метаболизма железа. Ссылки: 1. Международная классификация болезней 10-го пересмотра. Железодефицитная анемия (D50) [Электронный ресурс]. URL: https://mkb-10.com/index.php?pid=2003. 2. Iron deficiency anemia - Symptoms & causes - Mayo Clinic // Mayo Clinic [Электронный ресурс]. URL: https://www.mayoclinic.org/diseases-conditions/iron-deficiency-anemia/symptoms-causes/syc-20355034. 3. World Health Organization: WHO, World Health Organization: WHO Anaemia [Электронный ресурс]. URL: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/anaemia. 4. Pawlak R., Berger J., Hines I. Iron status of Vegetarian Adults: A Review of literature // American Journal of Lifestyle Medicine. 2016. № 6 (12). C. 486–498. 5. Reid B. M., Georgieff M. K. The Interaction between Psychological Stress and Iron Status on Early-Life Neurodevelopmental Outcomes // Nutrients. 2023. № 17 (15). C. 3798. 6. Шмаков, Р. Г. Анемия беременных / Р. Г. Шмаков, Г. Н. Каримова. - Москва : ГЭОТАР-Медиа, 2020. - 160 с. - ISBN 978-5-9704-5595-1. – [Электронный ресурс]. URL: https://www.rosmedlib.ru/book/ISBN9785970455951.html 7. Ems T., St Lucia K., Huecker M. R. Biochemistry, iron absorption // StatPearls - NCBI Bookshelf [Электронный ресурс]. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK448204/. 8. Houston B et al; BMJ Open 2018;8:e019240. The global prevalence of anaemia in 2011. Geneva: World Health Organization; 2015. 9. Данные с Росстата, 2023 г. [Электронный ресурс] URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Zdravoohran-2023.pdf. 10. Международная классификация болезней 10-го пересмотра. Нарушения минерального обмена (E83) [Электронный ресурс]. URL: https://mkb-10.com/index.php?pid=3327. 11. Barton J. C., Parker C. J. HFE-Related hemochromatosis // GeneReviews® - NCBI Bookshelf [Электронный ресурс]. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK1440/. 12. MedElement: Нарушения обмена железа (E83.1) [Электронный ресурс]. URL: https://diseases.medelement.com/disease/2323. 13. Kowdley K. V. [и др.]. ACG Clinical Guideline: Hereditary hemochromatosis // The American Journal of Gastroenterology. 2019. № 8 (114). C. 1202–1218. 14. Iron deficiency anemia - Symptoms & causes - Mayo Clinic // Mayo Clinic [Электронный ресурс]. URL: https://www.mayoclinic.org/diseases-conditions/iron-deficiency-anemia/symptoms-causes/syc-20355034. 15. Bumrungpert, A.; Pavadhgul, P.; Piromsawasdi, T.; Mozafari, M.R. Efficacy and Safety of Ferrous Bisglycinate and Folinic Acid in the Control of Iron Deficiency in Pregnant Women: A Randomized, Controlled Trial. Nutrients 2022, 14, 452. https://doi.org/10.3390/nu14030452. 16. Regassa I. F. [и др.]. Development and validation of food frequency questionnaire for food and nutrient intakes of adults in Butajira, Southern Ethiopia // Journal of Nutritional Science. 2021. (10). https://t.me/l1fe_is_mess
Проект направлен на создание прототипа электрического временного резервуара на основе кристаллов ZIF-8. Основное внимание уделяется исследованию transient-отклика материала, обусловленного ростом и разрушением проводящих филаментов за счёт ионной миграции. В ходе проекта будут изготовлены опытные образцы, проведены импульсные электрические испытания и выполнены стандартные задачи reservoir computing с оценкой ключевых метрик. Химик-материаловед — синтез ZIF-8 и тонких плёнок;
Физик-экспериментатор — проведение экспериментов;
Программист / ML-инженер — обучение readout, проверка метрик		 a.gavrilova@metalab.ifmo.ru
Проект «БлюзВей» направлен на разработку и внедрение инновационной технологии глубокой переработки вторичных ресурсов молочной промышленности с созданием линейки функциональных ферментированных продуктов нового поколения. Ключевая идея проекта заключается в трансформации побочных продуктов молочного производства — подсырной и творожной сыворотки — в высокомаржинальные продукты с добавленной биологической ценностью. В рамках проекта планируется создание газированного функционального напитка на основе смеси различных видов сыворотки, а также десертной линейки (пудингов) с использованием вторичного растительного сырья (яблочные, тыквенные, ягодные выжимки). Инновационность проекта «БлюзВей» заключается в следующих аспектах: – Комплексная переработка сыворотки — в отличие от традиционных подходов, проект предусматривает практически безотходное использование всех видов молочной сыворотки на предприятии. – Комбинированные ферментационные технологии — использование синергетических консорциумов микроорганизмов, позволяющих формировать продукты с заданными функциональными свойствами (пробиотическая активность, улучшение пищеварения, метаболическая поддержка). – Газированная ферментированная матрица — разработка уникального напитка, сочетающего свойства ферментированных продуктов и освежающих газированных напитков, что является новым сегментом на рынке фудтех. – Интеграция вторичного растительного сырья — использование фруктовых и овощных выжимок как источника нативного пектина, пищевых волокон и биологически активных веществ. – Функциональные продукты с натуральным составом — без искусственных добавок, с акцентом на здоровье и устойчивое питание. Проект решает сразу несколько актуальных задач отрасли и экономики: – Снижение экологической нагрузки за счет переработки отходов молочной промышленности. – Создание дополнительной выручки для молочных предприятий через выпуск продуктов с высокой добавленной стоимостью. – Развитие сегмента функционального питания, востребованного среди потребителей, ориентированных на здоровье. – Импортозамещение в категории функциональных напитков и десертов. – Повышение эффективности использования сырья (в том числе за счет вовлечения растительных побочных продуктов). – Продукты «БлюзВей» обладают доказуемыми потребительскими преимуществами: содержат нативный пектин, пищевые волокна, органические кислоты и продукты метаболизма микроорганизмов, что способствует улучшению работы желудочно-кишечного тракта и общему укреплению организма. Готовность к внедрению – Проект находится на стадии высокой технологической проработки и ориентирован на быстрое промышленное внедрение: – разработана концепция продуктовой линейки и технологических процессов; – доступны сырьевые базы (молочные предприятия и переработчики растительного сырья); – не требуется создание принципиально новой производственной инфраструктуры — решения адаптируются под существующие мощности; – возможна интеграция в текущие технологические линии предприятий; – предусмотрена масштабируемость и тиражируемость решения на различные регионы. mihalisnn@mail.ru
Одной из наиболее трудоемких и критических задач при МРТ позвоночника является планирование и позиционирование пакетов срезов (scan prescription). В текущей клинической практике этот процесс выполняется рентгенолаборантом вручную, что приводит к ряду проблем: значительным временным затратам (до 15% времени всего исследования), вариативности результатов в зависимости от опыта оператора и риску диагностических ошибок из-за неточного выставления плоскостей относительно межпозвонковых дисков. Целью данного проекта является разработка программного модуля, автоматизирующего этап позиционирования пакетов срезов при МРТ позвоночника. В основе решения лежит гибридный подход: 1 - использование нейронных сетей для сегментации тел позвонков и дисков на локалайзерах. Локалайзеры – это первые, быстрые, обзорные снимки, обычно 2–3 изображения в разных плоскостях, получаемые за 1–2 минуты для определения точного положения органов и анатомических областей. 2 - Последующее применение математических алгоритмов определения анатомических ключевых точек для автоматической ориентации срезов. Результатом станет программный модуль, содержащий алгоритмы, обеспечивающие автоматическую сегментацию анатомических структур и прецизионное выставление пакетов срезов. Проект уникален тем, что разрабатывается как составная часть программного комплекса управления первым отечественным МР-томографом 1.5 Тл. Это позволит обеспечить технологический суверенитет в области высокотехнологичного медицинского ПО и создать продукт, не уступающий по эффективности решениям мировых лидеров (Siemens, GE). kmbelousova@itmo.ru
Проект представляет собой разработку интеллектуальной системы вентиляции лабораторного бокса на основе концепции цифрового двойника. Система объединяет сенсорную сеть (датчики давления, скорости воздушного потока, химической и радиационной опасности, положения створки), вычислительное ядро на базе микроконтроллера и исполнительные механизмы (вентилятор, привод створки, байпасные клапаны). В рамках проекта реализуется цифровой двойник, включающий упрощённую CFD-модель воздушных потоков и модель распространения загрязняющих веществ, что позволяет в режиме реального времени оценивать состояние воздушной среды внутри бокса и прогнозировать развитие потенциально опасных ситуаций. Дополнительно используется подсистема Edge AI для обнаружения аномалий на основе анализа поступающих с датчиков данных без передачи их в облачные сервисы. Система обеспечивает автоматическое управление режимами вентиляции, адаптацию к изменяющимся условиям, а также визуализацию состояния через интерфейс пользователя с поддержкой уведомлений (световых и звуковых). Проект направлен на повышение уровня безопасности, эффективности вентиляции и предиктивного контроля состояния системы в лабораторных и производственных условиях. Инженер-электронщик / Схемотехник. Компетенции проектирование печатных плат (PCB), работа с микроконтроллерами (STM32, ESP32), интеграция сенсоров и исполнительных устройств.;
Разработчик ПО / ML-инженер. Алгоритмы машинного обучения для предиктивной аналитики, обработка данных с датчиков, разработка веб-интерфейса и 3D-визуализации.		 svettolstova@yandex.ru
Проект направлен на разработку состава и технологии функционального пищевого геля, сочетающего белковую матрицу молочного изолята, растительные антиоксидантные экстракты и постбиотики. Актуальность работы обусловлена растущим спросом на продукты функционального питания с чистой этикеткой, обладающие одновременно антиоксидантными свойствами и способностью поддерживать микробиом кишечника. Постбиотики — метаболиты пробиотических микроорганизмов — обладают высокой стабильностью и иммуномодулирующим потенциалом, однако их комбинация с белковой основой и природными антиоксидантами ранее системно не исследовалась. В ходе выполнения работы проведена полная характеристика сырья: для молочного изолята определены влажность (3,4 ± 0,5%), водоудерживающая способность (9,29 ± 0,93 г/г), активная кислотность (pH 6,3 ± 0,05) и индекс растворимости (<0,5 см³); для растительных компонентов — влажность чая (4,79 ± 0,40%), имбиря (9,94 ± 0,5%) и шиповника (14,99 ± 0,5%). Разработана и реализована матрица оптимизации водной экстракции антиоксидантных веществ (9 опытов для каждого вида сырья с варьированием температуры, времени и гидромодуля). Для полученных экстрактов определены выход сухих веществ (Y1), антиоксидантная активность методом DPPH (Y2) и суммарное содержание фенольных соединений по методу Фолина–Чокальтеу (Y3). Установлены корреляционные зависимости между Y2 и Y3, что позволяет научно обосновать выбор оптимальных параметров экстракции (температура, время, гидромодуль) для каждого вида сырья. На основе полученных данных будет разработана рецептура геля, включающая молочный изолят как структурообразующую основу, выбранный растительный экстракт с максимальной антиоксидантной активностью и постбиотический комплекс. Будут исследованы органолептические, физико-химические и реологические свойства готового продукта. Завершающим этапом станет разработка технологического регламента производства, позволяющего масштабировать процесс. Результаты работы планируется опубликовать в рецензируемых научных журналах и представить на профильных конференциях. maksimenkov01@mail.ru
На предприятиях пищевой промышленности вода используется как ингредиент, растворитель, среда для мойки и охлаждения оборудования, составляя до 95–99 % всех технологических операций. Традиционный контроль качества воды (периодические лабораторные пробы 1–2 раза в смену) является реактивным: отклонения параметров, таких как pH, мутность, микробиологическая нагрузка, концентрация реагентов, выявляются с задержкой. Данная ситуация приводит к снижению качества воды, отзывам партий продукции, штрафам и потерям ресурсов до 15–30 % от общего объёма. Существующие коммерческие системы мониторинга, например Xylem, Hydreatio и аналогичные российские решения в большинстве случаев ограничиваются пассивным сбором данных и визуализацией, без проактивного предсказания рисков, самообучения на данных конкретного предприятия и автоматической корректировки процессов. Это создаёт актуальную потребность в создании предиктивной системы контроля качества воды, способной работать в реальном времени, адаптироваться к вариациям качества исходной воды и минимизировать человеческий фактор. Предлагаемое решение В рамках проекта будет создан прототип когнитивной системы, которая: • непрерывно собирает данные с 12–15 IoT-сенсоров (pH, мутность, электропроводность, растворённый кислород, TOC, индикаторы микробиологической нагрузки); • в облачной части (Yandex Cloud / собственный сервер) проводит долгосрочное самообучение и анализ нормативных документов с помощью NLP; • на устройстве (ПК/сервер) выполняется предиктивный анализ с использованием гибридной модели машинного обучения • автоматически выдаёт рекомендации оператору или корректирует дозировку реагентов, режимы фильтрации и обратного осмоса через Modbus/SCADA-интерфейс. Ключевая новизна и конкурентные преимущества • когнитивные свойства: система самообучается на исторических данных конкретного предприятия, учитывая сезонные и технологические вариации; • AI: все предсказания объясняются, что критично для аудита и соответствия HACCP/ISO 22000; • полная автономность: периферийные вычисления позволяют работать при перебоях интернета; • модульность: легко масштабируется от малого крафтового производства до крупного завода. Ожидаемый результат к концу проекта Действующий прототип состоящий из стенда с сенсорами, IoT-устройства, облачного бэкенда и интерфейса, протестированный в лабораторных условиях и на пилотной площадке реального пищевого предприятия-партнёра. artem_kononov_2002@mail.ru
Проект направлен на разработку интеллектуальной системы мониторинга и прогнозирования эффективности очистки сточных вод предприятий пищевой промышленности на примере пивоваренных производств с использованием технологии цифрового двойника локальных очистных сооружений. В основе проекта лежит поэтапное формирование параметрической модели процессов очистки сточных вод, основанной на экспериментальных данных и цифровом мониторинге технологических параметров. В рамках проекта предполагается исследование процессов образования сточных вод пивоваренных предприятий и анализ факторов, влияющих на эффективность их очистки. Особое внимание будет уделено высокой вариабельности состава и расхода сточных вод, которая затрудняет стабильную работу локальных очистных сооружений и требует применения современных систем мониторинга и прогнозирования. Для обеспечения воспроизводимости экспериментов будет разработан модельный состав сточных вод, соответствующий характеристикам стоков пивоваренных предприятий, а также предусмотрена возможность использования реальных сточных вод. На основе модельных растворов и реальных стоков планируется проведение экспериментальных исследований процессов механической, физико-химической очистки сточных вод с использованием физической модели очистных сооружений. В ходе выполнения проекта будет сформирована система контроля ключевых параметров качества сточных вод с использованием цифровых сенсоров (рН, электропроводность, мутность, температура, растворённый кислород и др.). Полученные экспериментальные результаты будут использоваться для формирования базы данных, содержащей характеристики сточных вод, режимы работы очистных сооружений и эффективность удаления загрязняющих веществ. База данных будет использована для установления корреляционных зависимостей между контролируемыми параметрами, выполнения регрессионного анализа и разработки предиктивной модели управления качеством очистки сточных. Ключевым этапом проекта является разработка цифрового двойника локальных очистных сооружений, представляющего собой программно-аналитическую модель, синхронизированную с реальными данными цифрового мониторинга. Цифровой двойник обеспечивает возможность моделирования различных сценариев изменения состава и расхода сточных вод, а также оценки эффективности очистки в режиме, приближенном к реальному времени. В рамках дальнейшего развития проекта на базе цифрового двойника предусматривается реализация системы предиктивного анализа, основанной на алгоритмах машинного обучения. Данная система позволит прогнозировать качество очистки сточных вод при изменении технологической нагрузки, выявлять вероятные отклонения от нормативных значений до момента фактического сброса, формировать рекомендации по корректировке режимов работы очистных сооружений. Результатом проекта станет разработка прототипа программного решения (приложения), обеспечивающего поддержку принятия решений при управлении процессами очистки сточных вод. Приложение будет интегрировать данные цифрового мониторинга, результаты параметрического моделирования и алгоритмы предиктивного анализа, что позволит повысить эффективность эксплуатации локальных очистных сооружений, снизить экологические риски и оптимизировать эксплуатационные затраты. Kgopkin13@gmail.com
Исследования в области капельной микрофлюидики и кавитационных реакторов сопряжены с обработкой больших объёмов видео с высокоскоростных камер и оптических микроскопов, при этом разметка одного часа видео занимает 8–12 часов ручной работы, а подготовка иллюстраций к статье ещё 4-6 часов. DAMAS автоматизирует полный цикл от загрузки "сырого" видео до готовых к публикации иллюстраций с аннотациями: платформа выполняет калибровку и коррекцию изображений, сегментацию и трекинг капель и пузырей, классификацию режимов поведения, статистический анализ, обнаружение аномалий, а также автоматическую компоновку панелей публикационного качества с подрисуночными подписями на русском и английском языках. krotkov.na@gmail.com
Целью проекта является разработка системы потокового оптического многоракурсного контроля изделий металлообрабатывающих предприятий с конвейерным типом производства. В ходе проекта будут разработаны принципы функционирования и алгоритмы обработки многоракурсных изображений (обнаружение и классификация дефектов, контроль отклонений линейных размеров), а также изготовлен экспериментальный образец системы. ikazzzakov@yandex.ru
Автоматизированная прецизионная установка предназначена для формирования тонкопленочных покрытий. Устройство предполагает контролируемое перемещение аппликатора и прецизионное регулирование толщины наносимого покрытия, что в сочетании с контролируемым нагревом подложки позволит управлять кинетикой испарения растворителя наносимого материала. Внедрение ультразвукового излучателя в конструкцию способствует эффективной активации наносимого материала (деагломерации частиц и снижению динамической вязкости суспензии), что критически важно для получения гомогенных высокоплотных покрытий с улучшенными характеристиками. zaplavnov.dima@gmail.com
Целью проекта является создание опытного образца платформы для автоматизированного культивирования и анализа систем «бактерии – растение». Установка представляет собой единый комплекс, включающий модуль подготовки бактериальных культур, систему стерильного переноса и агроклиматическую камеру с модулем машинного зрения molchanov.ao@yandex.ru
Испытание нового подхода в противоопухолевой фармацевтике: совмещение хемодинамической и таргетной терапии на базе моноклональных антител. Проект ставит задачу дизайна, оптимизации и синтеза конъюгата моноклонального антитела против мишени CD20 с медью, характеризацию и последующую оценку его цитотоксического эффекта в модели in vitro. Проект отвечает на актуальные запросы биофармацевтических производителей и клинических центров: возможно ли дальнейшее развите и применение препаратов иммуноконъюгатов у пациентов с резистентными формами опухолей. kvchernov@itmo.ru
Проект направлен на реализацию создания функционального продукта молочной категории в сегменте полутвердых и твердых сыров с добавлением в рецептуру растительных компонентов, которые обладают повышенной антиоксидантной активностью. Это могут быть как уже протестированные различные сорта винограда, вяленые томаты, лаванда, так и широкий спектр растительных добавок, которые богаты фенольными соединениями, а также интересны с точки зрения вкусовых сочетаний в сыре. Одним из потенциальных вариантов рассматриваются растительные жмыхи, богатые биологически активными веществами и экономически выгодны при разработке прототипа рецептуры в аспекте себестоимости. Потенциальными потребителями готового продукта могут стать: ●люди, которые хотят попробовать необычный вкус/новый продукт ● люди, ведущие здоровый образ жизни ● люди с заболеваниями сердечно-сосудистой системы, диабетом, слабым иммунитетом Вот несколько этапов, чем команда будет заниматься: разработка технологии, поиск бенчмарков, конкурентный анализ, оценка экономической эффективности и постановка ценообразования, поиск и взаимодействие с партнерами Основные задачи проекта: 1. Подбор растительного сырья с повышенной антиоксидантной активностью (дополнительно рассматриваются варианты с увеличенным содержанием белка через растительные компоненты) 2. Создание рецептуры полутвердого/твердого сыра 3. Доработка прототипов объемом 50-100 кг с оценкой качества продукта 3. Потребительские тестирования (количественные/качественные) 4. Тестирование продукта в большом объеме (площадки- 3M) 5. Выход на розничный рынок/e-com с поддержкой бизнес-партнеров + интеграция в рестораны/кафе Проект в сфере ФудТех имеет потенциал для вывода на розничный рынок (к примеру, ВкусВилл, сеть розничной продажи блюд для здорового питания МИЛТИ ) и вариант с HoReCa: как с продуктом можно зайти в сегмент ресторанов/кафе, адаптировать в меню и использовать в приготовлении блюд Ко-лидерство в этапах доработки прототипов, пробовать разные вкусовые сочетания и искать потенциал в ингредиентах, а также совместно участвовать в потребительских тестах с участниками команды;
Расчет экономических показателей: эффективность бизнес - модели, потенциал рынка, разработка рекомендованного ценообразования, перспективы коммерциализации		 @kitonsini
Целью проекта является разработка и изготовление лабораторного стенда для биомиметического синтеза магнитоактивных гидроксиапатитовых (ГА) покрытий на титановых подложках с возможностью управления кристалличностью покрытий посредством статического магнитного поля. Проект основан на экспериментально подтверждённом результате: статическое магнитное поле ~0,4 Тл повышает степень кристалличности биомиметического ГА на +10,6 процентных пунктов (с 67,2% до 77,8%). Ожидаемые результаты включают: аттестованный лабораторный стенд, оптимизированную методику синтеза ГА-покрытий с контролируемой кристалличностью (65–80%), серии охарактеризованных образцов, публикацию в рецензируемом журнале, а также заявки на гранты КНВШ и институтов развития. Результаты проекта планируется использовать для дальнейшей коммерциализации технологии в области регенеративной медицины, стоматологической и ортопедической имплантологии, а также для оснащения исследовательских лабораторий. Инженер-конструктор;
Лаборант-ассистент		 danilashulenin@yandex.ru
Проект направлен на создание опытного образца прибора для проведения видеокапилляроскопии. Данное изделие находит свое применение в исследовательской медицине. Прибор представляет собой систему видеоинспекции и позволяет проводить видеофиксацию микроциркуляции клеток крови в капиллярах, а именно движения скоплений эритроцитов. Обработка полученных результатов (видеоизображений) позволяет перейти к количественной оценке параметров микроциркуляции, таких как площадь скоплений эритроцитов и среднего диаметра капилляра. Полученные результаты могут быть использованы для диагностики состояния пациентов после высокодозной полихимиотерапии моноклональных антител и трансплантации костного мозга. frundinv@gmail.com
Проект направлен на создание экспериментального образца ротационного дискового биореактора полного цикла, объединяющего в одном аппарате процессы биосинтеза бактериальной целлюлозы (БЦ) и её последующей очистки. Такое решение позволяет автоматизировать получение высокочистого биополимера, снизить трудозатраты и сократить продолжительность технологического цикла. Научный задел: работа является логичным продолжением результатов, полученных в ходе ранее выполненных исследований, включая магистерскую диссертацию и государственное задание FSER-2025-0027, посвященное разработке раневого покрытия на основе БЦ. В ходе этих работ обоснован выбор штамма-продуцента K. xylinus, определены оптимальные параметры культивирования (температура, pH, состав питательной среды), доказана возможность получения пленок БЦ с заданными свойствами. Сформированный научный задел позволяет перейти от фундаментальных исследований к опытно-конструкторской разработке — созданию биореактора нового типа. Что будет сделано: в ходе проекта планируется разработать 3D-модель и конструкторскую документацию биореактора; изготовить экспериментальный образец объемом 6 л с роторными дисками и системой подачи сред (питательная среда, вода, раствор NaOH); провести испытания, подтверждающие снижение трудозатрат и сокращение цикла по сравнению с классической статической схемой получения пленок БЦ. Ожидаемые результаты: экспериментальный образец дискового биореактора полного цикла БД-6 с подтвержденными техническими характеристиками; комплект конструкторской документации; заявка на патент на конструкцию биореактора и/или способ получения БЦ с интегрированной очисткой; публикации в журналах Scopus/WoS и ВАК. Практическая значимость: разработанный биореактор может использоваться в научных лабораториях, малых биотехнологических производствах (раневые покрытия, косметические маски, мембраны) и в учебном процессе при подготовке специалистов в области биотехнологии и биоинженерии. workager@mail.ru
Проект направлен на разработку волоконно-оптического устройства для встроенного внутриканального мониторинга мощности излучения на основе частичного внутриволоконного вывода. Ключевой задачей является создание технологии изготовления изгиба оптического волокна, формируемого при помощи электрической дуги, обеспечивающего заданный коэффициент ответвления при малых вносимых потерях и высокой повторяемости изготовления. v.daryia2014@yandex.ru
В рамках проекта планируется выбрать и исследовать материалы и конструкцию микроканалов, устойчивых к агрессивным средам и органическим растворителям, а также модифицировать систему акустофлюидным блоком для гибкого изменения режимов кристаллизации. Особое внимание будет уделено интеграции методов in situ мониторинга (оптические и спектральные методы) для оперативной регистрации зарождения и роста кристаллов непосредственно в потоке, что позволит создавать цифровые модели процесса и оптимизировать его в реальном времени. ilya_anufriev_00@mail.ru
Разработка и обоснование технического решения по использованию теплоты выхлопных газов газоперекачивающих агрегатов (ГПА) для снижение температуры транспортируемого газа, без изменения конструкции и проектной документации ГПА. macidla@yandex.ru
Проект посвящён разработке интерактивной платформы «AirGuide» — инновационного решения для отображения информации на виртуальном 2D-экране в воздухе. В основе изделия лежит технология перепроецирования изображения в воздух без использования физического экрана. Пользователь управляет интерфейсом, касаясь парящего экрана: инфракрасная матрица фиксирует положение пальцев и передаёт команды системе. Такой способ взаимодействия обеспечивает высокий уровень гигиенической безопасности и исключает передачу бактерий, так как полностью отсутствует необходимость физического контакта пользователя с поверхностями устройства и предотвращает износ элементов, с которыми обычно соприкасаются пользователи на традиционных сенсорных экранах. Результатом является программно-аппаратный комплекс, позволяющий визуализировать данные и взаимодействовать с ними без физического экрана. Платформа может применяться в учебных корпусах, общественных местах и сервисных центрах, сочетая визуальный эффект с эксплуатационной эффективностью и гибкой адаптацией под различные задачи: навигацию, информирование и автоматизацию сервисных процессов. aaslobozhaninov@itmo.ru
Проект направлен на разработку экосистемы агентного управления умным домом, основанной на использовании ИИ-агентов, функционирующих по модели «Восприятие–Решение–Действие». Целью проекта является повышение адаптивности и автономности управления системами умного дома за счёт применения ИИ-агентов, формирующих управляющие воздействия на основе анализа состояния среды, состояния системы и пользовательских целей, в отличие от традиционных сценарных систем автоматизации, в которых действия заранее задаются пользователем. В рамках проекта планируется разработка архитектуры агентной системы управления, методов принятия решений агентами на основе больших языковых моделей, программно-аппаратной платформы агентного управления, а также создание экспериментального стенда умного дома для апробации разработанных решений. Для демонстрации агентного управления будет разработано два специализированных ИИ-агента: агент обеспечения безопасности и агент бытового комфорта, реализующих управление подсистемами безопасности (контроль периметра, протечки, утечки газа и др.) и подсистемами обеспечения комфортных условий (климат, освещенность и др.). Результаты планируется использовать: при разработке ИИ-агентов управления устройствами умного дома и интернета вещей; в образовательном процессе в рамках дисциплин “Системы ввода-вывода”, “Встроенные системы”, “Проектирование встроенных систем” образовательных программ “Компьютерные системы и технологии” и “Системное и прикладное программное обеспечение”; при проведении научных исследований в области агентного искусственного интеллекта и киберфизических систем; при разработке систем автоматизации аудиторий и лабораторий Университета ИТМО; при разработке ассистивных систем и интеллектуальных сред. ezinovichev@gmail.com
Сегодня миллионы людей тратят деньги на БАДы, фитнес-тренеров и правильные продукты, но не видят результата. Устают, раздражаются, не могут выработать правильные привычки и возвращаются к хаотичному образу жизни и питанию. Проблема в том, что ни одно приложение не учитывает одновременно всё: что у человека в холодильнике, какие лекарства он принимает, в какой фазе цикла находится его организм, что показывают анализы крови, как он тренируется и сколько готов тратить на еду. Человек принимает железо, но запивает его кофе - усвоение падает. У женщины лютеиновая фаза, ей нужен магний и восстановительные тренировки, а приложение советует салат и высокоинтенсивную нагрузку. У пациента преддиабет, а рецепты полны быстрых углеводов. Кто-то хочет уложиться в бюджет, но не понимает, как это сделать без скучной однообразной еды. Это не вина пользователя, это плохая персонализации. Bitewise может решить эту задачу. Bitewise это не генератор рецептов и не счетчик калорий. Это персональный AI-ассистент здоровья, который в реальном времени подбирает, что съесть и как потренироваться именно сейчас - с учетом всего, что важно для конкретного человека, включая его финансовые ограничения. Три тренда могут сделать Bitewise актуальным именно сегодня? 1) Рост цен на продукты. Люди экономят, но продолжают переплачивать: покупают лишнее исходя из хаотичных рекомендаций и при этом выбрасывают испорченную еду. Bitewise показывает, что можно приготовить из того, что уже куплено, и помогает уложиться в бюджет без диет. 2) Бум БАДов и фитнеса. Люди тратят огромные суммы на витамины, добавки и абонементы в залы, но большинство не работают в отрыве от питания и образа жизни. Bitewise призван связывать прием БАДов, питание, бюджет и тренировки в единую систему. 3) Рост осознанности в области женского здоровья. Женщины хотят учитывать фазы цикла и в питании, и в физической нагрузке, но ни одно приложение не делает этого комплексно. Своей целью проект ставит перед собой создание первого приложения, которое учитывает холодильник, лекарства, цикл, анализы, бюджет и физическую активность одновременно - и выдает готовые решения: что съесть и как потренироваться именно сегодня, без выхода за рамки бюджета. Мы хотим сделать персонификацию здоровья не привилегией, а повседневным инструментом для каждого. Какие функции предполагаются в приложении? 1) «Умный холодильник». Пользователь фотографирует полки в холодильнике или шкафу с продуктами. Приложение с помощью компьютерного зрения распознает продукты и заносит их в виртуальную кладовую. 2) Учет лекарств и БАДов. Пользователь вводит, какие препараты или добавки он принимает. Система знает, как каждое вещество влияет на усвоение нутриентов и на переносимость тренировок. 3) Учет фазы цикла. Приложение интегрируется с трекерами цикла или позволяет вводить фазу вручную. Питание и тренировки подстраиваются под естественные ритмы женского организма. 4) Загрузка анализов крови. Пользователь фотографирует бланк с результатами. Приложение видит уровень ферритина, ТТГ, витамина D, глюкозы и корректирует и питание, и допустимую физическую нагрузку. 5) Учет съеденного за день. Пользователь быстро отмечает, что он уже ел. Приложение рассчитывает остаток потребностей и подбирает следующие приемы пищи. 6) Установка бюджета на питание. Пользователь вводит сумму, которую готов тратить на еду в день или неделю. Приложение учитывает это при подборе рецептов, предлагая блюда, которые укладываются в лимит. Если бюджет низкий, система находит альтернативы: заменяет дорогую продукцию на более доступные варианты. При этом рекомендации остаются персонализированными — под лекарства, цикл и анализы, просто в рамках заданной суммы. 7) AI-генерация рецептов. На основе всех данных система предлагает варианты приема пищи с пояснением, почему это подходит пользователю сейчас, какие ингредиенты уже есть дома, сколько нужно докупить. 8) Бюджетный помощник. Приложение анализирует расходы за неделю и подсказывает, на чем можно сократить без потери качества питания. 9) Рекомендация тренировок. Приложение подбирает физическую активность на основе фазы цикла, уровня энергии, анализов и того, что пользователь уже съел сегодня. Тренировки адаптируются под домашние условия и доступное время — 10, 20 или 40 минут. Что является главным преимуществом Bitewise? MyFitnessPal считает калории, но не знает про лекарства, цикл, бюджет и тренировки. Flo отслеживает цикл, но не имеет отношения к еде и спорту. ChatGPT генерирует рецепты, но не видит ваш холодильник и анализы. Nike Training Club дает тренировки, но не знает, что у вас анемия или лютеиновая фаза. Ни одно приложение не учитывает бюджет на еду так, чтобы это сочеталось с медицинской персонализацией. Bitewise будет сочетать в себе все, при этом обладать минимальным порогом входа. Мобильный разработчик, бэкенд-разработчик, AI / ML инженер, UI/UX дизайнер, нутрициолог safaae@yandex.ru
Создание полноразмерного прототипа автоматизированного замкнутого биопродукционного комплекса, реализующего принципы интегрированной многотрофической аквакультуры (IMTA) в сочетании с рециркуляционной системой водоснабжения (RAS) и аквапоникой, и формирование перспективного научно-технологического задела для дальнейших исследований в области ресурсосберегающих технологий аквакультуры и циркулярной экономики. nikolau.pishta@yandex.ru
Проект направлен на разработку лабораторного технологического маршрута получения пористых графеноподобных углеродных материалов из технического лигнина - побочного продукта переработки древесной щепы и другой лигноцеллюлозной биомассы. Лигнин рассматривается не как отход, а как перспективный возобновляемый углеродный прекурсор для создания функциональных материалов с высокой добавленной стоимостью благодаря высокому содержанию ароматических структур и углерода. На первом этапе будет проведена оценка исходного лигнина по ключевым физико-химическим характеристикам, включая влажность, зольность, состав, кислотность, минеральные примеси и термическое поведение, после чего сырьё подготовят к переработке с помощью сушки, измельчения и классификации частиц. После этого будут проведены лабораторные эксперименты по карбонизации лигнина в инертной атмосфере и последующей активации при температуре около 700–900 °C для формирования развитой пористой структуры. При необходимости будет дополнительно изучен режим каталитической графитизации при более высоких температурах для повышения степени графитоподобного упорядочения. В результате планируется получить серию лабораторных образцов пористого углеродного порошка из технического лигнина, подтвердить принципиальную возможность его переработки в графеноподобный материал, выбрать наиболее перспективный технологический режим и подготовить технические требования для дальнейшего пилотного масштабирования. Потенциальные области применения материала включают сорбенты и фильтры для очистки воды и воздуха, электродные материалы для суперконденсаторов, катализаторные носители, проводящие добавки и композиты. Проект соответствует принципам циркулярной экономики и технологического импортозамещения, поскольку предполагает переработку локального биогенного сырья в функциональный материал с широким спектром применений в экологических, энергетических и промышленных технологиях. Практическая ценность проекта состоит в том, что для многих применений важна не идеальная структура графена, а его рабочие свойства: развитая поверхность, пористость, электропроводность, химическая активность и совместимость с другими материалами. Поэтому биографен может выступать более доступной альтернативой высокочистому графену в сегментах, где приоритетны функциональные характеристики, а не совершенная кристаллическая структура. Химик-технолог;
Материаловед;
инженер лаборатории		 https://t.me/apple_juice_0
Проект «Экструзионные премиксы для функциональных готовых продуктов» предполагает создание полуфабрикатных смесей формата «добавь воду/фарш/тесто», которые позволяют быстро получить функциональный продукт без сложных изменений на производстве. Линейка включает смеси для котлет и фаршей (с добавлением белка и клетчатки), для хлеба (обеспечивающего сытость и низкий гликемический индекс), а также для снеков (обогащённых протеином и пребиотиками). Технологически это «дофункционализация» текущих продуктов через интеграцию экструзионных компонентов в качестве базы. Такой подход даёт возможность быстро запускать новые SKU для ВкусВилла, вносить минимальные изменения в существующие производственные линии и полностью контролировать функциональный профиль готовых изделий. @Lpol1naaaaa
Проект направлен на разработку ингибитора асфальтосмолопарафинвых отложений (АСПО) в твердой форме для обеспечения бесперебойной работы скважины в труднодоступных регионах, куда регулярная поставка жидких реагентов не представляется возможной. Твердая форма ингибитора позволит сравнять период времени наработки насоса и межремонтный период скважины, синхронизировав замену ингибитора с плановой заменой оборудования. avasilevkaya@bk.ru
Проект направлен на разработку опытного образца автоматического модульного титратора с программным обеспечением, предназначенного для проведения потенциометрических титриметрических анализов (кислотно-основное, редокс, осаждение, комплексонометрия) в лабораторных условиях. Разрабатываемое устройство обеспечит точное дозирование титранта через модульные приводы бюреток (относительная суммарная погрешность результата анализа 15% при определении массовых долей воды от 0,01% до 0,10% (включительно) и 10% при определении массовых долей воды свыше 0,10% до 10% при доверительной вероятности р 0,95), приём и обработку сигналов от сенсоров pH/mV/PT1000 в диапазоне –2000…+2000 мВ, вывод кривых титрования. В рамках проекта будут созданы комплекты рабочей конструкторской и программной документации, изготовлен и испытан опытный образец. Разработка позволит обеспечить импортозамещение лабораторного оборудования, сократить зависимость от зарубежных поставщиков и использовать изделие в химическом анализе, фармацевтике, пищевой промышленности, экологии, а также в учебном процессе и научных исследованиях Университета ИТМО. viktor_zhdanov@itmo.ru
Проект направлен на разработку рецептуры ингибитора коррозии высокой эффективности с азотсодержащими соединениями в качестве главного действующего вещества. Данная разработка позволит предотвращать коррозионное разрушение внутренней поверхности трубопровода, а также снизить затраты на мероприятия по коррозионной защите. avedova.alina@mail.ru