Образование

Сотрудничество

В центре студенты смогут попробовать свои силы в разных направлениях проектирования беспилотников: 3D-моделировании, прототипировании, программировании и конструировании. Их наставниками станут преподаватели факультета систем управления и робототехники ИТМО и специалисты Геоскана.

Работа в конструкторском бюро будет реализована в рамках нескольких треков: для новичков и опытных инженеров. У студентов с опытом также будет шанс отточить свои лидерские качества и стать ментором для младших коллег.

<blockquote>
&laquo;Студенческие конструкторские бюро &mdash; это новый формат, который позволяет эффективно готовить кадры в области БАС в рамках Национального проекта по обеспечению технологического лидерства. Благодаря открытию бюро студенты ИТМО смогут проходить стажировку в Геоскане без отрыва от обучения. Самое важное, что студенты получат не просто знания, а готовые кейсы для резюме, шанс внедрить свои разработки в реальные продукты и, конечно, проявить себя перед потенциальным работодателем&raquo;, &mdash; отмечает руководитель молодежного конструкторского бюро &laquo;Геоскан-ИТМО&raquo; Андрей Живицкий.
</blockquote>

ИТМО и Геоскан оснастят конструкторский центр необходимыми инструментами и оборудованием для изучения, создания и испытания БАС. Кроме того, работа в бюро будет приравнена к прохождению стажировки в компании и может быть засчитана в качестве производственной практики в рамках отдельных учебных дисциплин.

<blockquote>
&laquo;За два года работы студенческого конструкторского бюро в Геоскане мы получили почти 500 заявок на прохождение стажировки. Чтобы удовлетворить этот интерес, мы решили вовлекать начинающих специалистов в практическую деятельность прямо на базе учебных заведений. В будущем мы планируем открыть подобные центры еще в нескольких вузах Петербурга и других регионов России&raquo;, &mdash; рассказала руководитель студенческого конструкторского бюро компании &laquo;Геоскан&raquo; Валерия Дроздова.
</blockquote>

ИТМО и Геоскан откроют студенческое конструкторское бюро для проектирования беспилотных авиационных систем

Жизнь университета

Достижения

Премия &laquo;Лига вузов&raquo; ежегодно вручается по инициативе &laquo;Газпром нефти&raquo; за лучшие практики в области популяризации инновационных индустрий, вовлечения молодежи в науку и современные инженерные профессии. В этом году на премию номинировали 55 проектов от ученых из 47 российских и иностранных университетов.

Победителями стали пять университетов. ИТМО стал лучшим в номинации &laquo;Научный ответ&raquo; за инновационную технологию по извлечению лития Smart Membrane. Проект разработала команда лаборатории прикладных материалов для энергетики химико-биологического кластера ИТМО при поддержке &laquo;Газпром нефть&raquo;. Smart Membrane &mdash; это ион-селективная мембрана, разработанная специально для селективного извлечения лития из попутных вод нефтегазоконденсатных месторождений. После прохождения через мембрану из рассола можно получить соли лития чистотой более 97% &mdash; это ценное сырье для производства литий-ионных аккумуляторов. Разработка технологии заняла два года.

<blockquote>
&laquo;Россия обладает крупными запасами лития в рассолах месторождений нефтегазового сектора, но пока у нас нет отечественных технологий по добыче солей этого материала чистотой более 97%. Мы предложили мембраны, модифицированные краун-эфирами и металлоорганическими каркасами. В структуре этих компонентов есть небольшие &quot;окна&quot;. Они способны пропускать через себя мелкие ионы лития и при этом блокировать более крупные ионы натрия, магния, кальция, калия и других металлов в потоке воды. Мембраны работают как ионные сита для лития, что позволяет получать соли высокой чистоты. Наша разработка дает возможность добывать литий из ранее неиспользуемых источников. Это поможет не только сократить дефицит металла на мировом рынке, но и создать новые перспективы для переработки природных ресурсов в России&raquo;, &mdash; объяснила руководитель проекта, младший научный сотрудник лаборатории прикладных материалов для энергетики ИТМО Мария Мошкова.
</blockquote>

По словам Марии Мошковой, главная ценность победы в &laquo;Лиге вузов&raquo; &mdash; не только в признании, но и в укреплении связей между университетской наукой и индустриальными партнерами. Такое сотрудничество помогает внедрять научные разработки в реальный производственный сектор, привлекать новых инвесторов и развивать инновационные компетенции студентов и молодых ученых. Ученые уже проверили эффективность технологии Smart Membrane в лаборатории, далее они планируют перейти к более масштабным испытаниям и коммерциализировать разработку.

Также премию &laquo;Лиги вузов&raquo; вручили команде СПбГЭТУ &laquo;ЛЭТИ&raquo; за открытие новой учебно-научной лаборатории, а ученым СПбПУ &mdash; за запуск образовательной программы в сфере инновационного инжиниринга и 3D-печати. Среди победителей &mdash; исследователи СПбГЭУ и МИФИ, организовавшие студенческие научные сообщества и программы дополнительного образования по дефицитным специальностям нефтегазовой отрасли.

Команда ИТМО получила премию «Лига вузов» за новую методику извлечения лития

На соревнованиях FIRST Tech Challenge школьники со всего мира под руководством опытных наставников моделируют, собирают и программируют роботов, чтобы затем разыграть серию матчей с другими командами.

В этом году команда школьников из Петербурга Sputnik Original под руководством наставников из ИТМО заняла третье место в номинации Connect Award &mdash; эта награда присуждается за выдающуюся работу по развитию сообщества и взаимодействие с профессиональным STEM-миром. Всего в этой категории состязались 256 лучших команд, прошедших национальные отборы в разных странах. Ребята спроектировали и собрали собственного робота, запрограммировали его и разработали тактику ведения игры.

В команду &laquo;Sputnik Original&raquo; входят 13 участников ― это подопечные школы робототехники лицея № 244, ученики 7&ndash;11 классов. В качестве их наставников выступили выпускники лицеев, трое из которых учатся в магистратуре ИТМО: Илья Куцый, Михаил Сладков и Дмитрий Лукин.

Команда готовилась к чемпионату на протяжении всего учебного года: участвовала в товарищеских соревнованиях, региональном чемпионате России, а также <a href="https://news.itmo.ru/ru/university_live/achievements/news/14223/">стала</a> абсолютным победителем на чемпионате по робототехнике FIRST Tech Challenge Italy Championship 2025 в Италии. Параллельно команда проводила для школьников мастер-классы, организовывала мероприятия, создавала новые команды.

<blockquote>
&laquo;Победа нашей команды &mdash; первая на чемпионате мира FIRST в истории России за 15 лет. Для ИТМО это особенно важно, потому что большинство наставников команды &mdash; это действующие студенты университета. Свой опыт, знания и навыки они передают младшим участникам через практические задачи, проектную работу, совместные выезды и лекции. Так формируется инженерная вертикаль: студенты учатся преподавать и руководить проектами, школьники получают ранний доступ к качественному инженерному образованию, а университет &mdash; выращивает мотивированных и подготовленных абитуриентов. Благодаря этой модели у нас появляется не просто успешная команда, а настоящая экосистема развития инженерных лидеров будущего&raquo;, &mdash; подчеркнул один из наставников команды, студент института &laquo;Высшая инженерно-техническая школа&raquo; Илья Куцый.
</blockquote>

Дальше команда планирует готовиться к следующему сезону состязаний, а также искать новых наставников и спонсоров. Ребят пригласили на премьер-ивенты в страны Европы и США летом, где они смогут пообщаться с лидерами в своей отрасли.

FIRST Tech Challenge (FTC), или Лига Инженеров &mdash; это международный чемпионат по робототехнике, где школьные команды со всего мира собирают роботов и соревнуются, выполняя разные задания. Ежегодно в соревновании принимает участие больше 50 тысяч человек из 70 стран мира: Канады, Австралии, Китая, Гонконга, Мексики, США, Италии и других.

Школьники из Петербурга впервые в истории России победили в международных соревнованиях по робототехнике FIRST Tech Challenge

Участники Data Fusion Contest в режиме онлайн решают кейсы, связанные с обработкой данных, прогнозированием и генеративными технологиями. В этом году соревнование состояло из трех задач: по предсказанию категорий товаров, динамики платежей, а также распределения остатков на счетах. Работая над заданиями, участники могли посетить онлайн-встречи с экспертами и разобрать предложенные решения.

Команда RASCAR, в которую вошли студенты факультета технологий искусственного интеллекта ИТМО Михаил Шперлинг и Артем Гуйван, а также Анастасия Коваленко (Курган) и Артем Гончаров (Новосибирск), представили одно из лучших решений третьего задания ― они заняли второе место на соревнованиях. Участники создали алгоритм, способный предсказывать распределение остатков на накопительных счетах предполагаемого клиента через два месяца. Решение поможет понимать, у кого из клиентов остатки на счетах будут больше и кому стоит предлагать услуги банка, а кому нет. Благодаря участию в Data Fusion Contest студенты смогли поработать с реальной бизнес-задачей, составленной на основе синтетических обезличенных банковских данных.

<blockquote>
&laquo;Для решения третьей задачи мы сделали выбор наилучших признаков, подобрали гиперпараметры к моделям, соединили три бустинговые модели, обученные на логарифмированной целевой переменной и домножили предсказание на 0.15, чтобы сгладить распределение. Уникальность нашего решения в его стабильности, модель не подвержена аномалиям за счет сглаженного распределения&raquo;, &mdash; рассказал один из участников команды RASCAR, студент программы &laquo;Инженерия искусственного интеллекта&raquo; ИТМО Михаил Шперлинг.
</blockquote>

Также команда работала над задачей по предсказанию категорий товаров по их описанию. Студенты разработали программу, которая генерирует синтетические данные с помощью языковых моделей. Больше месяца участники удерживали первенство, но в итоге заняли пятое место среди 170 команд.

Data Fusion Contest &mdash; ежегодное международное соревнование среди специалистов в области анализа данных и машинного обучения, где участники предлагают решения реальных бизнес-задач. Конкурс организовал ИТ-холдинг Т1 совместно с ВТБ. В этом году в контесте приняли участие более 1500 человек из 153 городов и 25 стран. В сумме они предложили свыше 11700 вариантов решений конкурсных задач. Призовой фонд соревнований составил 3 млн рублей.

Студенты ИТМО вошли в число победителей Data Fusion Contest ― международного соревнования по анализу данных

Среди победителей &mdash; школьники из Москвы, Казани, Санкт-Петербурга, Липецка и Сарова. Ежегодно тренерский штаб сборной России по спортивному программированию проводит зимние и летние сборы, а также несколько подготовительных мероприятий в образовательном центре &laquo;Сириус&raquo;. Именно из этих ребят формируются команды для участия в соревнованиях международного уровня, в том числе IATI. Школьники обладают достаточным уровнем знаний для подобных состязаний, поэтому основную часть тренировок составляет регулярное решение задач прошлых лет.

<blockquote>
&laquo;В этом году организаторы турнира предложили участникам интересный набор заданий: мы наблюдаем тенденцию уменьшения экспериментальных форматов, но при этом растет сложность задач. ИТМО неоднократно становился победителем международных состязаний по спортивному программированию, в университете накоплен большой опыт подготовки к подобным соревнованиям &mdash; у преподавателей, студентов и выпускников, которые сами участвовали в олимпиадах. Именно поэтому мы тренируем школьников и популяризируем IT-образование в целом&raquo;, &mdash; рассказал руководитель старшей сборной, декан факультета информационных технологий ИТМО Андрей Станкевич.
</blockquote>

В этом сезоне российские школьники добились следующих результатов:

<ul>
	<li>Первая сборная &mdash; 3 золота, 1 серебро;</li>
	<li>Вторая сборная &mdash; 2 золота, 2 серебра;</li>
	<li>Третья сборная &mdash; 2 золота, 2 серебра;</li>
	<li>Четвертая сборная &mdash; 1 золото, 3 серебра;</li>
	<li>Юниорские команды &mdash; 7 золотых, 1 серебряная медаль.</li>
</ul>

Турнир в Болгарии стал одним из этапов подготовки сборной к Международной олимпиаде по информатике (IOI), которая пройдет в Боливии с 27 июля по 3 августа. Последние три года российская сборная завоевывала по 4 золотые медали за сезон. Отбор на эти состязания состоится в мае 2025 года.

Российские школьники завоевали 24 медали на международном турнире по информатике в Болгарии

Официально

По итогам защит сформирован рейтинг ПИШ, который состоит из трех групп. Он отражает качество образовательных программ, научных исследований, степень проработанности программы развития и системы управления и является ориентиром для команд школ и их технологических партнеров в совершенствовании и развитии своей деятельности. В этом году ПИШ ИТМО вновь представлена на лидерских позициях &mdash; с самого основания в 2022 году команда Школы ежегодно демонстрирует эффективность взаимодействия университета с бизнесом для подготовки кадров для технологического лидерства.

<blockquote>
&laquo;ПИШ ИТМО с первого дня развивалась в логике глубокой интеграции бизнес-партнеров в образовательную деятельность. Сегодня Передовая инженерная школа ИТМО &mdash; это целая экосистема с устойчивой моделью взаимодействия с бизнесом и институтом единомышленников. Одна из ключевых ролей в этой системе у руководителей-лидеров научных и инженерных групп &mdash; они не боятся брать ответственность за результат, верят в свои амбициозные проекты и уверены, что нерешаемых задач нет. Благодаря этому третий год подряд нам удалось сохранить лидирующие позиции в общем рейтинге ПИШ&raquo;, &mdash; отмечает Александр Виноградов, директор Передовой инженерной школы ИТМО.
</blockquote>

С этого года первые 30 школ из 15 регионов, в числе которых ПИШ ИТМО, по условиям проекта переходят на новый этап финансирования &mdash; спустя три года они переходят на внебюджет и будут работать за счет привлеченных средств индустриальных партнеров. В период с 2022 по 2024 годы инициатива социально-экономического развития &laquo;Передовые инженерные школы&raquo; осуществлялась в рамках федерального проекта &laquo;Передовые инженерные школы&raquo; государственной программы &laquo;Научно-технологическое развитие Российской Федерации&raquo;. Теперь проект &laquo;Передовые инженерные школы&raquo; включен в федеральный проект &laquo;Университеты для поколения лидеров&raquo; национального проекта &laquo;Молодежь и дети&raquo;.

Ранее 30 школ первой волны представили Минобрнауки РФ результаты работы за три года и планы развития. ПИШ ИТМО сфокусировалась на подготовке лидеров инженерных групп для высокотехнологичных отраслей экономики при поддержке партнеров &mdash; ПАО &laquo;Татнефть&raquo;, ОАО &laquo;РЖД&raquo;, АО &laquo;УПТ&raquo; и &laquo;Газпром-нефть&raquo;.

ИТМО — в топ-3 лидеров федерального проекта Передовых инженерных школ

ПИШ ИТМО &mdash; это не просто школа подготовки инженеров новой формации, а целая экосистема с устойчивой моделью взаимодействия с бизнесом и институтом единомышленников, развивающих проекты технологического лидерства. Основной фокус Школы &mdash; подготовка лидеров инженерных групп для высокотехнологичных отраслей экономики, которые способны осуществлять быстрый трансфер технологий и продуктов в компании индустриальных партнеров. Стратегическим партнером школы является ПАО Татнефть. Сегодня для подготовки таких лидеров в ПИШ развивается три программы магистратуры: &laquo;<a href="https://abit.itmo.ru/program/master/chemistry_ai?utm_source=itmo_news&amp;utm_medium=article&amp;utm_campaign=master_chemistry_ai">Химия и искусственный интеллект</a>&raquo;, &laquo;<a href="https://abit.itmo.ru/program/master/chemistry_energy">Химия для энергетических технологий</a>&raquo; и &laquo;<a href="https://abit.itmo.ru/program/master/genomics">Прикладная геномика</a>&raquo;, а также сетевые и совместные программы в области индустриальной биотехнологии, ИИ, световодной фотонике и др. 
 
При этом проектный портфель выпускника ПИШ ИТМО основывается на развитии smart skills &ndash; навыков широкого профиля или надпрофессиональных компетенций в области инжиниринга управления данными, руководства командой и создания технологического продукта, бизнес-аналитики и предпринимательского мышления. Благодаря этим компетенциями и сильному техническому бэкграунду в области химии, биотехнологии и IT выпускники обладают широким профилем позиций для дальнейшего трудоустройства. Так, из 148 человек 80% трудоустроились уже во время магистратуры, 73% трудоустроились в высокотехнологичные компании, а 20% студентов благодаря сокращенному карьерному треку трудоустроились на руководящие позиции.

<blockquote>
&laquo;Мы смогли выстроить площадку для тех, кто готов работать на перспективу &mdash; лидеров, способных брать на себя риски и выстраивать стратегическое взаимодействие с индустрией. Нам удалось сформировать устойчивое профессиональное сообщество молодых PI и PE (Principal Investigator &ndash; лидер фронтирной научной группы и Principal Engineer &ndash; лидер инженерной группы), которые пришли в ПИШ со своими исследовательскими амбициями и встроились в задачи партнёров внутри образовательных программ &mdash; это главное достижение ПИШ ИТМО в 2024 году. В 2025 году наша задача &mdash; сохранить и усилить эту связку, масштабировать модель и привлечь ещё больше молодых лидеров, ориентированных на реальную трансформацию отраслей&raquo;, &mdash; отмечает Александр Виноградов, директор Передовой инженерной школы ИТМО.
</blockquote>

|b=00,center|

В 2024 году в ПИШ ИТМО начал работу новый корпус размером в 1200 квадратных метров, где расположились оснащенные лабораторные пространства: Центр ИИ в химии, биоинформатическая лаборатория для создания цифровых интерфейсов в области геномики и генетического скрининга, лаборатории с особым классом чистоты для пилотирования генетических микрочипов, лаборатория гибкой электроники и софт-роботики, ПромТех Центр силовой электроники, а также коворкинги, где студенты работают над цифровыми продуктами. Всего с 2022 года в рамках реализации Программы развития ПИШ ИТМО было создано десять образовательных пространств: четыре лаборатории, четыре интерактивных комплекса опережающей подготовки, опытное производство и цифровая фабрика.

Таких результатов удалось достичь благодаря долгосрочному и стратегическому партнерству с индустриальными компаниями, такими как ПАО &laquo;Татнефть&raquo;, ОАО &laquo;РЖД&raquo;, АО &laquo;УПТ&raquo; и &laquo;Газпром-нефть&raquo;. С их помощью на развитие исследовательских проектов технологического лидерства удалось привлечь более 425 млн. рублей только в 2024 году. Среди этих проектов:

<ul>
	<li>Биотехнологическая платформа для получения эффективных продуцентов рекомбинантных индустриально-значимых ферментов и органических кислот. С ее помощью можно будет перерабатывать вторичное растительное сырье в высокомаржинальные продукты (например, для пищевой и нефтедобывающей промышленности) и обеспечить их импортозамещение.</li>
	<li>Технология по электрохимической конверсии углекислого газа для эффективного использования СО2 и альтернативных источников энергии для производства полезных химических соединений. Команда ЭнерджиХимТех Центра ПИШ ИТМО также разработала проточный реактор для проведения реакции электрохимического восстановления углекислого газа, который в перспективе может масштабироваться до производственных объемов. Успешная реализация проекта позволит запасать энергию солнца стабильнее любых аккумуляторов, сократить количество углекислого газа в атмосфере и получать углеводороды с добавленной стоимостью.</li>
	<li>Цифровой двойник нефти, который сможет автоматически прогнозировать свойства и состав нефти в процессе ее добычи, а также в режиме реального времени моделировать сценарии разработки и эксплуатации месторождений, подбирать оптимальные способы добычи и подбирать решения для возможных рисков.</li>
</ul>

При этом Передовая инженерная школа ИТМО продолжает развивать проекты-маяки: &laquo;Полярный экспресс&raquo; &mdash; трансарктическая подводная волоконно-оптическая линия связи Мурманск-Владивосток и &laquo;Генетические микрочипы&raquo; &ndash; первая платформа для кастомизированного генетического скрининга.

Осенью 2024 года ПИШ ИТМО также стала первой Передовой инженерной школой в России, которая открыла Целевой капитал на базе эндаумент-фонда Университета. Это не только стратегически прогнозируемый источник финансирования, но и инструмент формирования сообщества единомышленников, которые делают общий вклад в развитие Университета ИТМО. Доход от Целевого капитала &laquo;ИТМО.Инженерное лидерство&raquo; направляется на развитие инновационных проектов, улучшение инфраструктуры, создание новых лабораторных и co-work пространств, а также на поддержку молодых ученых и привлечение талантов. Целевой капитал &laquo;ИТМО.Инженерное лидерство&raquo; уже поддержало 38 благотворителей.

Команда ИТМО защитила проект Передовой инженерной школы

Отбор проходил по двум уровням: ДС (&laquo;Data Science&raquo;) и ТОП ДС (&laquo;Top Data Science&raquo;). ИТМО занял первую позицию по количеству баллов в категории ДС и вторую &mdash; в ТОП ДС. Суммарно университет получит около 350 миллионов рублей в рамках гранта на развитие образовательных программ топ-уровня. Обучаться на них смогут студенты, образовательных программ <a href="https://news.itmo.ru/ru/education/trend/news/13803/">&laquo;AI360: ML Native&raquo;</a>, <a href="https://abit.itmo.ru/program/bachelor/programming">&laquo;Компьютерные технологии&raquo;</a>, <a href="https://abit.itmo.ru/program/bachelor/aiengineer">&laquo;Инженерия искусственного интеллекта&raquo;</a>, <a href="https://abit.itmo.ru/program/bachelor/software_engineering">&laquo;Разработка программного обеспечения / Software Engineering&raquo;</a> и <a href="https://abit.itmo.ru/program/bachelor/system_software">&laquo;Системное и прикладное программное обеспечение&raquo;</a>. Для этого им нужно будет пройти внутренний отбор на конкурсной основе.

Специалисты уровня ТОП ДС после окончания обучения смогут проводить самостоятельные научные исследования в области ИИ, включая разработку новых методов обучения и проектирование архитектуры ИИ-моделей мирового уровня. Уровень ДС означает, что такие кадры будут востребованы в области настройки и дообучения существующих моделей, а также смогут заниматься прикладными задачами.

Студентов ИТМО в рамках проекта поддержат партнеры &mdash; Яндекс, Сбер, Газпром нефть и Авито &mdash; крупнейшие компании на рынке ИТ и ИИ. Всего в рамках нацпроекта в России планируют подготовить более 10 тысяч таких специалистов к 2030 году.

ИТМО получит более 350 миллионов рублей на развитие образовательных программ в сфере ИИ 

Стартапы и бизнес

Будни стартапа

Экзоскелеты &mdash; это перспективная технология для переноса грузов на производстве и складах. Робокостюмы с помощью рычагов и электродвигателей снижают нагрузку на мышцы, поддерживают опорно-двигательный аппарат и позволяют безопасно поднимать тяжелые грузы. У существующих экзоскелетов есть ряд недостатков: недорогие модели малоподвижны и плохо адаптированы к передвижению по неровному рельефу; а качественные стоят дорого, что делает их недоступными для массового использования.

Команда студентов ИТМО AUXILIUM <a href="https://auxexo.ru/">предложила</a> две модели: экзоскелет для ног и спины Auxilium Model M и бедренный экзоскелет Auxilium Model D. Стоимость устройств составляет от 70 до 200 тысяч рублей &mdash; это значительно дешевле зарубежных аналогов, цена которых может достигать несколько тысяч долларов.

Первая модель &mdash; это пассивный экзоскелет ног и спины с титановым каркасом Model M. С помощью разгрузочного пояса на тазовой части, куда можно подвесить груз, устройство удерживает до 50 кг и снимает с пользователя нагрузку в статичном положении, позволяя экономить силы на перемещение за счет упора каркаса экзоскелета в землю. Модульная конструкция костюма позволяет адаптировать его под разные задачи: например, можно добавить дополнительную &laquo;руку&raquo;, систему очистки воздуха, датчики GPS. Чтобы снизить стоимость скелета, разработчики выпускают ряд конфигураций: титановый каркас ног, титановый каркас ног со спиной, алюминиевый каркас ног со спиной и алюминиевый каркас ног. Модели отличаются только максимальной допустимой нагрузкой. Самый мощный каркас &mdash; титановый: он позволяет снять до 50 кг. Костюмы универсальные и регулируются под любые размеры &mdash; можно выбирать ширину таза, длину бедра, голени и позвоночника.

|b=01,center|

Второй костюм &mdash; это бедренный экзоскелет Model D с механической системой разгрузки таза. В отличие от аналогов, где используется активная силовая установка, здесь применена технология созависимых сочленений: при сгибании одной ноги вторую автоматически тянет вниз, а при сгибании двух ног срабатывают демпферы &mdash; специальные пружины. Этот механизм облегчает ходьбу и снижает нагрузку с тазового отдела при выполнении действий с регулярно повторяющимися наклонами на 16% (до 10 кг). Опционально к Model D можно добавить генератор энергии: он работает за счет установленных в сочленениях электродвигателей, которые при движении ног вращаются и вырабатывают электричество. Емкость генератора составляет 10 тысяч мАч &mdash; с его помощью можно в любой момент подзарядить разное оборудование.

|s=1,center|

Разработчики отмечают, что экзоскелеты могут быть полезны в сферах, где человек сталкивается с переносом грузов на большие расстояния: грузоперевозках, службах доставки, службах МЧС, туризме, армии. При этом модели отличаются компактностью и мобильностью: Model D и Model M весом от 3 до 10 кг (в зависимости от комплектации) легко разбираются и транспортируются в стандартном объемном рюкзаке.

В команду AUXILIUM входят студенты факультета систем управления и робототехники Университета ИТМО: Федор Петриков, Смирнов Иван, Алексей Ледюков и Леонид Нагорный. С экзоскелетами студенты начали работать еще в 2021 году. Знаковым достижением стал 2023 год, когда команда представила свою первую серьезную разработку &mdash; бедренный экзоскелет с функцией генерации энергии &mdash; на конкурсе &laquo;Студенческий стартап&raquo; от Фонда содействия инновациям. Победа в конкурсе с грантом в один миллион рублей стала для молодых инженеров отправной точкой для развития проекта: они зарегистрировали юридическое лицо, приобрели специализированное оборудование для производства, подали заявку на патент и запустили корпоративный сайт.

&nbsp;&nbsp;|b=02,center|

<blockquote>
&laquo;Мы уже закупили станки, запустили предзаказы и организовали мелкосерийное производство &mdash; готовы изготавливать примерно десять костюмов в месяц. Сейчас ведутся переговоры с двумя крупными компаниями: одна заинтересована в адаптации технологии для горнодобывающей промышленности, другая рассматривает возможность интеграции в космические скафандры. Мы хотим, чтобы экзоскелеты были не далеким и редким атрибутом из фантастических фильмов и комиксов, а повседневным инструментом, который делает жизнь людей лучше&raquo;, &mdash; рассказал один из разработчиков, студент факультета системного управления и робототехники Университета ИТМО Иван Смирнов.
</blockquote>

Студенты ИТМО запустили производство экзоскелетов нового поколения — в несколько раз дешевле зарубежных аналогов

Тренды

ИИ-архитектор, аналитик данных, ML-инженер: подборка магистратур для старта в ИИ

Наука

LifeScience

&mdash; Вы занимаетесь пищевой безопасностью уже более 15 лет. А как начиналась ваша карьера? Почему вообще заинтересовались именно этим направлением?

&mdash; Вообще, изначально я поступал на медицинский факультет, но бросил учебу на втором курсе, потому что очень заинтересовался пищевыми технологиями и исследованиями продуктов питания ― особенно мяса и мясных продуктов. Новую для себя область я изучал в Исламском Университете Азад в родном Иране, где в итоге получил сначала степень бакалавра, а затем и магистра в области наук о еде.

После этого отправился в Бразилию, где защитил PhD в Университете Кампинаса под руководством профессора Андерсона Сант&#39;Аны &mdash; одного из самых известных специалистов в области безопасности пищевых продуктов. В Бразилии я жил и работал десять лет ― за это время начал сотрудничать с разными учеными, углубился в исследования и написание обзоров. Особенно меня интересовали темы, связанные с микотоксинами и загрязнениями пищи.

В тот период было непросто: иногда приходилось работать по 17 часов в день и жить в таком графике неделями. Но я был очень доволен своей работой. В итоге за все время нам с коллегами удалось опубликовать около 600 статей в высокоимпактных журналах. В их числе ― The Lancet и Nature.

― Что вас больше всего драйвит в исследованиях?

― Для меня безопасность пищевых продуктов &mdash; одна из самых горячих, увлекательных и неисчерпаемых тем. Она находится на стыке других отраслей науки &mdash; медицины, фармакологии, экологии и пищевой инженерии. Я занимаюсь пищевой токсикологией и изучаю, при каких обстоятельствах продукты заражаются тяжелыми металлами, пестицидами и микотоксинам (разновидностями плесневых грибов) и как избежать этого заражения или очистить продукты, чтобы они снова стали безопасными для людей. Для меня это дело личной ответственности. Специалисты по пищевой безопасности похожи на врачей &mdash; они гарантируют безопасность людей, но только в большем масштабе. Если за один прием доктор может принять несколько десятков человек, то я посредством своей работы &laquo;коммуницирую&raquo; с сотнями тысяч человек, и моя ошибка может стать для кого-то фатальной.

|b=01,center|

&mdash; Сейчас много говорят про продовольственную безопасность. А какие конкретные аспекты включает в себя это понятие?

&mdash; Прежде всего под продовольственной безопасностью имеется в виду базовый доступ к продуктам питания для всего населения планеты. Сейчас на Земле порядка восьми миллиардов людей. Из них, по данным Всемирной организации здравоохранения, около 733 миллионов <a href="https://www.who.int/news/item/24-07-2024-hunger-numbers-stubbornly-high-for-three-consecutive-years-as-global-crises-deepen--un-report">столкнулись</a> с голодом &mdash; это примерно 1 из 11 человек. Поэтому в первую очередь нам нужно обеспечить всех пропитанием.

Следующий вопрос &mdash; безопасность самих продуктов питания. Представьте, что вы мило поужинали в ресторане, а на следующий день вас спрашивают: &laquo;Ну как? Как еда?&raquo; Если вам понравилось, вы, наверное, скажете, что было вкусно. И если с вами ничего не случилось на следующие сутки ― ответите, что пища была свежей и безопасной. Но так ли можно быть уверенным в последнем? А вдруг еда содержала металлы, пестициды или микотоксины? Их не различить невооруженным глазом, их эффект не проявляется сразу, но они могут накапливаться в организме и вызывать тяжелые последствия. Это тоже проблема, с которой надо работать.

И наконец, еще одна проблема, влияющая на безопасность продуктов, &mdash; изменение климата. Погодные изменения влияют не только на растения и животных. Например, могут учащаться заболевания, вызываемыми грибками. А сами грибки с течением времени могут становиться более устойчивыми к препаратам.

<blockquote>
Прочитайте также:

<a href="https://news.itmo.ru/ru/science/life_science/news/13889/">&laquo;ИТМО действительно больше, чем просто университет&raquo;: ученый из Египта Тамер Эльмессери ― о фудтехе и работе в России</a>
</blockquote>

&mdash; С предотвращением заражения более или менее всё понятно. А что делать с уже зараженными продуктами?

&mdash; Первая мысль &mdash; выбросить. Но, как я уже говорил, населению планеты не хватает продовольствия, поэтому мы не можем просто так разбрасываться едой. Скормить небезопасные для человека продукты скоту ― тоже не вариант. В конце концов, мы заразимся через то же молоко или мясо. Но можно их обеззаразить и сделать снова пригодными для потребления.

Для обеззараживания используют и другие методы. Один из наиболее понятных и простых &mdash; физический. Например, чтобы не рисковать и не заразиться бактериями, которые могут быть в молоке, достаточно его просто прокипятить.

Другой способ &mdash; обработать продукты химическими веществами, которые разрушат или снизят токсичность грибков. Но есть риск, что реагенты останутся в пище, поэтому этот метод на самом деле не очень популярен в индустрии.

|b=02,center|

― С каким направлением работаете вы? И каких результатов уже удалось добиться?

― Наилучший результат может дать биологическая технология обработки, в которой используются полезные микроорганизмы. Мы используем полезные микроорганизмы, например молочнокислые бактерии, полезные плесневые грибы или дрожжи. Они образуют ферменты, которые связывают на поверхности клеток микотоксины, а затем загрязнители просто удаляются из пищи. Для гарантии результата мы объединяем биологическую технологию с другими методами. Например, сначала ферментируем продукты, чтобы уменьшить количество загрязнителей до определенного уровня, а после облучаем ионизирующим излучением для разрушения структуры микотоксина.

&mdash; Как считаете, как изменилась сфера безопасности пищевых продуктов за последний десяток лет?

&mdash; Чтобы описать ситуацию, приведу интересный пример. Если вы спросите, какой язык программирования лучше выучить, вам подскажет IT-специалист. Но если вы захотите узнать, какой продукт полезно есть для поддержания иммунитета, из всех щелей на вас посыпятся самые разные советы, часто ― весьма абсурдные. Помню, как во время пандемии прошел слух, что лимон и корень имбиря помогают эффективно бороться с COVID-19. Люди ринулись скупать эти товары, цены взлетели, но этот эффект <a href="https://ria.ru/20200401/1569467574.html">доказан не был</a>.

Раньше пищевая безопасность была далеко не самой популярной темой. Но сейчас всё изменилось. Появилось очень много информации, пользователи сами постоянно обращаются к этой теме, становятся &laquo;диванными экспертами&raquo; и транслируют свой опыт, не подкрепленный ни профильным образованием, ни какой-либо доказательной базой. На крючок могут попасться даже люди из академической среды ― вроде моей семьи. Например, мой отец как-то спросил меня, действительно ли чай с имбирем способен избавить от боли в мышцах. Первая фраза, которая у меня вырвалась в ответ: &laquo;Пап, ты серьезно?&raquo;

Ученым тоже нужно менять коммуникационную стратегию. Раньше мы общались и обменивались знаниями только между собой. Сейчас мы много взаимодействуем с обществом. И, чтобы быть услышанными, должны более понятно и просто объяснять многие вещи.

Есть и другие проблемы. Например, разнообразие микотоксинов. Если раньше в одном регионе всегда был известен в основном какой-то один определенный тип бактерий или грибков и люди знали, как с ним эффективно бороться, то теперь благодаря глобальным продажам ситуация меняется. В Россию, как и во многие другие страны, прибывают многие товары с неизвестными для этой местности токсинами. И еще предстоит придумать для них эффективные методы очистки.

<blockquote>
Прочитайте также:

<a href="https://news.itmo.ru/ru/science/life_science/news/14003/">Не только углепластик: ученый из ОАЭ Мохаммад </a><a href="https://news.itmo.ru/ru/science/life_science/news/14003/">Джаваид</a><a href="https://news.itmo.ru/ru/science/life_science/news/14003/"> &mdash; о композитах на основе растений и будущем, которое они открывают</a>
</blockquote>

|b=00,center|

&mdash; В мае этого года вы присоединились к команде факультета биотехнологий ИТМО по программе <a href="https://fellowship.itmo.ru/">ITMO Fellowship</a>. Почему вы решили участвовать в этой программе и какие исследования планируете проводить в петербургском университете?

&mdash; Я выступал как докладчик на международной конференции по биотехнологии <a href="https://news.itmo.ru/ru/science/life_science/news/13552/">BIOCON 2023</a> и там же познакомился с деканом факультета биотехнологий ИТМО Михаилом Курушкиным. Он рассказал мне об университете и возможности открыть здесь свою лабораторию. Меня это очень заинтересовало. Поэтому, несмотря на все препятствия, я прилетел из Варшавы и обосновался в Петербурге.

В этом году я уже сам выступаю научным руководителем <a href="https://biocon.international/">BIOCON 2024</a> и помогаю приглашать на конференцию многих ученых-докладчиков. Среди них &mdash; профессор Горганского университета сельскохозяйственных наук и природных ресурсов Сейид Махди Джафари, специализирующийся на наносистемах доставки полезных микроэлементов в организм человека, и доцент в области нетермической обработки фруктов и овощей Университета сельского хозяйства Фейсалабада Рана Мухаммад Аадил. Оба получили статус одних из самых цитируемых исследователей за 2023 год, по версии Web of Science.

Также в ИТМО мы с командой подали заявку на <a href="https://news.itmo.ru/ru/education/trend/news/13937/">конкурс проектов</a> программы &laquo;Приоритет 2030&raquo; и, если победим, планируем открыть новую фронтирную лабораторию в области искусственного интеллекта и безопасности пищевых продуктов. Мы хотим использовать ИИ-модели, чтобы анализировать патогены и пищевые загрязнители и предсказывать биоугрозы.

Не все йогурты одинаково полезны: ученый из Ирана Амин Мусави Ханеках― о том, как делать продукты безопасными для людей

Технологам горно-обогатительного производства важно отслеживать характеристики руды и полезных ископаемых. Например, слишком крупные камни могут повредить дробилку, а мелкие &mdash; проскочить через нее. Также специалистам нужно следить за размером, формой, цветностью и движением пузырей во время флотации &mdash; процессе, который помогает избавиться от пустой породы. После обработки специальными растворами одни измельченные частицы тонут, а другие &mdash; не смачиваются и уносятся пеной. Наконец, нужно определять размер и влажность окатышей руды, которые используются в производстве чугуна.

Оценивают характеристики материалов нескольким способами: камни просеивают через большое сито, анализируют лазерным 3D-сканированием или рентгенорадиометрическим методом. Пузырьки либо определяют на глаз, либо проводят химический анализ раствора. Компьютерное зрение и искусственный интеллект могут ускорить и упросить работу, но камни и пузырьки &mdash; плотно сгруппированные объекты, которые перекрывают друг друга в случайном порядке. Из-за этого разработчикам сложно научить ИИ &laquo;видеть&raquo; границы камней и пузырьков и приходится размечать объекты вручную.

Студенты лаборатории компьютерных технологий ИТМО предложили <a href="https://github.com/CTLab-ITMO/CTCI">открытую библиотеку моделей</a>, которые позволяют автоматизировать разметку изображений с плотно сгруппированными объектами, такими как камни и пузырьки.

<blockquote>
&laquo;Сейчас в России разрабатывают решения на основе машинного обучения и ИИ для горнодобывающей промышленности, но эти модели доступны только конкретным компаниям и особо не афишируются. Уникальность нашего подхода в том, что мы делаем открытые для всех универсальные решения. Также мы не только автоматизировали разметку камней и пузырьков, но и разработали генеративную модель, которая создает разметку для подобных объектов. Инженеру по машинному обучению нужно потратить немного времени на адаптацию алгоритма к данным, но такой подход все равно будет быстрее разметки вручную&raquo;, &mdash; отметила руководитель проекта, аспирант факультета информационных технологий и программирования ИТМО Мария Румянцева.
</blockquote>

|b=00,center|

В основе библиотеки &mdash; три ИИ-решения. Фундаментальная модель Segment Anything Model выделяет прямоугольной рамкой область с нужным объектом, затем модель детекции YOLOv8s сегментирует крупные объекты, а алгоритм сегментации водораздела &mdash; малые. Такое сочетание позволяет комплексно проанализировать изображение, ничего не упустив.

<blockquote>
&laquo;Наше решение сегментирует большее количество объектов на изображении, чем классическая сегментация водоразделом &mdash; показатель полноты (object recall) нашего решения равен 0.85 против 0.52. Также библиотека превосходит существующий метод в метрике схожести оптических потоков (0.27 против 0.23), но уступает ему в метрике временной согласованности масок сегментации (0.30 против 0.41). Эти параметры показывают, насколько стабильно и логично работает модель сегментации. Нашими моделями объекты размечаются достаточно быстро &mdash; приблизительно 600 изображений размером 512x512 пикселей за час. Скорость работы не зависит от количества объектов на изображении, но размечать камни тяжелее, так как они могут перекрывать друг друга и иметь разную форму в отличие от постоянно круглых пузырей&raquo;, &mdash; рассказал один из разработчиков библиотеки моделей, студент четвертого курса факультета систем управления и робототехники ИТМО Егор Прокопов.
</blockquote>

|b=02,center|

Разработка ученых пригодится не только в горнодобывающей промышленности, но и в нефтепереработке, работе с сыпучими веществами, гранулами и кристаллами в пищевом производстве и удобрениями в аграрном секторе. Например, команда ученых уже разработала сервис для компании &laquo;Кнауф&raquo; &mdash; ИИ автоматически анализирует качество поризации гипсокартона по изображению с точностью до 99%.

Чтобы адаптировать модели под другие задачи, ученые подготовили способ генерации набора данных, которые инженер по машинному обучению может использовать для обучения своей модели сегментации. Набор состоит из целевых изображений камней или пузырьков и масок &mdash; черно-белых изображений, на которых выделяются границы и форма каждого объекта.

Для создания набора данных ученые сначала сгенерировали маски по текстовым запросам в генеративной модели Stable Diffusion Turbo и из полученных изображений извлекли контуры объектов. Затем с помощью инструмента IP Adapter обучили нейросеть по генерации изображений Stable Diffusion, чтобы модель запомнила, как в реальной жизни выглядят камни и пузырьки. Теперь обученная модель умеет генерировать изображения нужных объектов, не вылезая за контуры маски.

<blockquote>
&laquo;На итоговом наборе пар &quot;изображение &mdash; маска&quot; инженер по машинному обучению может обучить свою модель сегментации для анализа камней и пузырьков. Наши тесты показали, что в сравнении с экспертной разметкой модели, обученные на разметке генерации, показатель полноты (object recall) равен 0.99. Это значит, что модель находит все камни, отмеченные экспертом&raquo;, &mdash; объяснила одна из разработчиков библиотеки моделей, студентка четвертого курса факультета систем управления и робототехники ИТМО Дарья Усачева.
</blockquote>

|s=1,center|

В будущем ученые улучшат генерацию масок для пузырей, обучат модели размечать объекты не только на статичных изображениях, но и видео, и добавят систему аналитики. С ее помощью модели будут не только определять камни или пузырьки, но характеризовать их размер, форму, количество и цветность. Также команда планирует представить свою работу на профильных конференциях и развивать сотрудничество с индустриальными компаниями.

<img alt="" src="" style="width:570px" /><img alt="" src="/images/news/14310/vizualizaciya_razmetki_puzyrkov.gif" style="width:570px" />

<img alt="" src="" style="width:570px" />Визуализация разметки пузырьков. Видео предоставлено&nbsp;Марией Румянцевой

В ИТМО создали ИИ-инструмент, который упростит обработку горных пород

Новая программа развития ИТМО предусматривает переход университета к модели научно-образовательной технологической корпорации. Главные условия трансформации &mdash; продуктовое мышление, общие цели и задачи с компаниями-лидерами в рамках моделей &laquo;win-win&raquo;. В основе обновленной программы ИТМО заложены нацпроекты РФ &mdash; например, проект &laquo;Образование для технологического лидерства&raquo;, направленный на повышение качества подготовки специалистов, соответствует нацпроекту &laquo;Экономика данных&raquo;, а инициатива &laquo;Прорывная наука&raquo; полностью сопоставима с нацпроектом &laquo;Новые материалы и химия&raquo;. Одну из ключевых ставок ИТМО делает на искусственный интеллект, который стал фундаментом для всех образовательных, научных и бизнес-процессов.

<blockquote>
&laquo;Нашу научно-образовательную корпорацию мы хотим сделать еще и технологической, то есть полноценно поставить ИТМО &ldquo;на рельсы&rdquo; производства продукта, который нужен сегодняшнему и будущему сегментам рынка. Для этого нужно перестроить всю систему управления университетом так, чтобы цели программы развития ИТМО совпадали с целями наших компаний-партнеров&raquo;, &mdash; заявил ректор ИТМО Владимир Васильев.
</blockquote>

Одним из стратегических проектов университета станет развитие технологий на базе AGI. AGI (Artificial general intelligence) &mdash; это тип искусственного интеллекта, способный к самообучению, адаптации к ранее неизвестным ситуациям и решению любых когнитивных задач, которые может выполнять человек. Создание на базе композитного искусственного интеллекта новых профессиональных инструментов для разработчиков позволит не только сделать технологии ИИ более доступными и широко распространенными на разных уровнях бизнеса, но и занять ИТМО свою нишу на рынке высоких технологий.

<blockquote>
&laquo;Мы готовы создавать востребованные высокотехнологичные продукты на базе наших компетенций и разработок в области искусственного интеллекта и выводить их на рынок вместе с нашими партнерами. В будущем нашими продуктами смогут пользоваться миллионы людей. Вклад ИТМО в обеспечение технологического лидерства &mdash; это не только создание ИИ-ассистентов для преподавателей, исследователей и руководителей, но и разработка композитного ИИ, который сможет создавать эффективные инструменты для бизнеса, оптимизируясь к имеющимся у компании задачам и ресурсам&raquo;, &mdash; отметила руководитель программы развития ИТМО Дарья Козлова.
</blockquote>

|b=00,center|

В рамках обновленной программы развития ИТМО акцентируется на развитии и привлечении талантов, поиске научных фронтиров и разработке новых технологий, формировании инженерного мышления, умении работать с продуктами и рынками их продвижения. В новой системе ИИ выступает сквозной технологией, которая помогает трансформировать все области развития университета. Кроме того, &laquo;Приоритет 2030&raquo; позволяет опережающими темпами создавать условия для подготовки передовых кадров в сфере ИИ, внедрять ML-инструменты в научные, образовательные и административно-управленческие процессы, а также способствует формированию продуктового подхода и бизнес-мышления в среде преподавателей и студентов.

Главная

Новости

Меню

ITMO.NEWS

НОВОСТИ

Наука

Образование

Жизнь университета