Научные проекты 2023
Научный исполнитель
Санкт-Петербург
Прогнозная оценка сорбционных свойств материалов изготовленных из растительных отходов сельского хозяйства
Программа для предсказания сорбционной емкости, а также потенциала использования материалов на основе растительных отходов сельского хозяйства для очистки загрязнений воды тяжелыми металлами и нефтепродуктами.
Научный заказчик
Научный заказчик
Научный исполнитель
Санкт-Петербург
Искусственный интеллект и машинное обучение в задаче обнаружения генетических маркеров, связанных с важными фенотипами растений
Проект предполагает разработку программы для обработки данных о генетическом коде и признаках фенотипа растений в изменяющемся климате, учитывающая погодные факторы за период в 3−4 недели.
Научный заказчик
Евгения Кириченко, ДГТУ
Сергей Головин, ДГТУ
Михаил Петрушан, ООО «Вижнтех»
Научный исполнитель
Ростов-на-Дону
Разработка программы, анализирующей рост клеток для искусственного мясного продукта
Программа для анализа микрофографии клеточного роста мяса, а также отслеживания динамики (выросло количество клеток или нет), которая автоматизирует рутинный процесс наблюдения. Продукт будет представлять собой отечественное ПО для интеграции в отечественное оборудование.
Александр Тимажев, ИФА РАН
Научный исполнитель
Научный заказчик
Дмитрий Чечин, ИФА РАН
Мирсеид Акперов, ИФА РАН
Москва
Сезонное и долгосрочное прогнозирование вероятности засух и аномальной жары с применением методов искусственного интеллекта
Проект предполагает прогнозирование значений индексов засушливости и условий аномальной жары для разных регионов РФ, на основе анализа разных характеристик: температурных аномалий, индексов атмосферной и стратосферной циркуляции и др.
Анна Скляренко, ДГТУ
Научный исполнитель
Павел Васильев, ДГТУ
Ростов-на-Дону
Система оценки двигательной активности кур как предиктора продуктивности на основе технологии искусственного интеллекта
Проект предлагает бесконтактный подход к оценке состояния сельскохозяйственных птиц, с помощью видеосъемки микродвижений головы курицы. Итоговая информационная система на основе нейронных сетей и видеоданных будет давать информацию о стрессовом или спокойном птицы, что в дальнейшем сможет оказать влияние на такие характеристики как яйценоскость, вес, потребление кормов и др.
Научный заказчик
Анна Фомина, ДГТУ
Александр Евсюков, ДГТУ
Наталья Кочеткова, ДГТУ
Научный заказчик
Елена Кривошапкина, ИТМО
Анастасия Дмитриева, ИТМО
Анна Фомкина, ИТМО
Научный исполнитель
Елизавета Романенко, ИТМО
Санкт-Петербург
Разработка модели для прогнозирования эффективных катализаторов процесса электроокисления мочевины
Программа для подбора эффективных катализаторов, обученная их составе и функциональных особенностях. Пользователь вводит параметры эксперимента электроокисления мочевины, а получает предсказание оптимального состава катализатора.
Александр Агликов, ИТМО
Научный исполнитель
Научный заказчик
Иван Тимофеенко, СФУ
Красноярск / Санкт-Петербург
Методы машинного обучения в органолептике кофе
Проект исследует химические характеристики напитка, соотнося их с параметрами человеческого восприятия (описаниями профессиональных кофейных сомелье). Итоговая программа на основе данных амперограммы будет предсказывать каким кофе будет на вкус.
Научный заказчик
Игорь Никитин, МГУТУ им. К.Г. Разумовского (ПКУ)
Артемий Зенкин, ИТМО
Научный исполнитель
Мария Ашихмина, ИТМО
Павел Нестеров, ИТМО
Москва / Санкт-Петербург
Интеллектуальные технологии анализа больших данных для создания путеводителя по функциональным пищевым ингредиентам
Проект предполагает разработку программы для подбора ингредиентов на основе разработанной методики оценки органолептических свойств, а также исследования взаимосвязи метаболитов с рецепторами и других закономерностей.
Игорь Литвак, ИТМО
Игорь Пантюхин, ИТМО
Ольга Морозова, ИТМО
Мария Еремеева, ИТМО
Научный исполнитель
Научный заказчик
Никита Серов, ИТМО
Санкт-Петербург
Генеративный дизайн новых высокоэффективных каталитических центров РНК-расщепляющих ДНКзимов для лечения вирусных заболеваний сельскохозяйственных культур
В основе проекта алгоритм, подбирающий эффективные антивирусные ДНК конструкции под конкретные заболевания сельскохозяйственных культур.
Научный заказчик
Елена Зыкина, ПГАУ
Дмитрий Каплун, СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
Научный исполнитель
Георгий Ефименко, СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
Александр Синица, СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
Пенза / Санкт-Петербург
Создание мобильного приложения для бесконтактного определения живой массы свиней всех половозрастных групп
Разработка программно-аппаратного комплекса по автоматическому учету веса и количества животных, устанавливаемая в местах перегона свиней.
Ася Льянова, СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
Светлана Тарапата, СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
Дария Валенкова, СПбГЭТУ «ЛЭТИ»