Технология синтеза и вулканизации эластомеров нового типа-карбоксилатно-хелатных, как альтернативы полиуретанам, полиуреям, силиконам, резинам. Импортозамещающая рецептура, улучшенные физико-химические характеристики, широкая сфера применения.

На страницу проекта

Антимикронаушник «У.М.» - единственная технология, улавливающая сигнал от индукционной петли системы микронаушника и позволяющая определить пользователя. Технология стационарного использования: «Материнское» устройство с доступом для проверяющего и «Боид», закрепленный на поверхности парты вблизи испытуемого на аттестациях.

На данный момент микронаушники для получения подсказок используют 72% студентов ВУЗов в РФ, 42% - в мире, 23% школьников на ЕГЭ/ОГЭ, испытуемые в пунктах сдачи ПДД ГИБДД, шахматисты FIDE и Шахмат России, игроки казино и киберспорта. Проблема доказана научными статьями, интервью руководителей Министерств и органов государственного надзора, отвечающих за образование и контроль, подразделений ГИБДД и соответствующими введениями регламента МВД №80 от 20 февраля 2021 года, диалогами с гроссмейстерами и лицами, организующие турниры. Это негативно влияет на качество образования и выпускаемых специалистов, искажает рейтинги участников и конкурентоспособности, нарушает права равенства испытуемых.

Прямых конкурентов не существует. Видеокамеры не работают в макроволновом спектре, металлодетекторы не реагируют на диаметр сечения микронаушника, глушители связи не успевают за технологиями и запрещены на режимных объектах (школы, ВУЗы и т.п.), предполагая перебои связи при их применении.

Технология «У.М.» имеет задачи о реализации целей повышения конкурентоспособности и качества образования, аналогичным национальному проекту «Образование» и соответствует Федеральному закону от 29 декабря 2012 г. № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации», и согласно статье 20 «Экспериментальная и инновационная деятельность в сфере образования», проект «У.М.» ориентирован на совершенствование организационного, правового и материально-технического обеспечения системы образования и может быть реализован в части полномочий государственных органов РФ, осуществляющих государственное управление в сфере образования, по созданию условий для реализации инновационных образовательных проектов, программ и внедрения их результатов в практику.

Система «Улей», включающая в себя «Материнское» устройство и «Боиды», установленные на партах испытуемых, использует алгоритмы в режиме реального времени, позволяя автономно и с высокой скоростью выявить академическую недобросовестность. «Материнское» устройство – это центральный контроллер, соединяющий между собой десятки «Боидов» и отображающий их работу на едином экране, давая в последующем озвучить принимаемый сигнал. «Боид» - дистанционный контроллер, устанавливается рядом с испытуемым, улавливая сигнал микронаушников, и передает полученную информацию на «Материнское». Система «Улей» способна подключить до 50 «Боидов», решая задачу разного расположения посадочных мест в помещении.

Антимикронаушник «У.М.» решает академическую недобросовестность, проявляющуюся в использовании микронаушников, до 0%; воспроизводит и записывает сигнал для доказательной базы; единственная возможность объективной оценки преподавателями согласно документу администрации НГМУ; не имеет ложных срабатываний и сообщит о нарушениях в режиме Real-time.

На страницу проекта

Ежедневно поисковые и спасательные группы прочесывают парки, лесные и горные массивы в поисках пропавших людей. Сегодня им в лучшем случае помогают кинологи с собаками. Дроны-поисковики, работающие в автоматическом режиме, сделали бы работу поисковиков и спасателей на порядки эффективнее. 

На страницу проекта

Проект в сфере EdTech, направленный на изучение различных курсов в игровом формате быстрого урока. Онлайн приложение или онлайн платформа, на которой будут размещены короткие уроки, для их выполнения обучающемуся потребуется не более 5 минут. Урок будет представлен в игровом формате, включающий в себя содержательный блок - короткое видео или теоретическая информация, написанная доступным языком, контролирующий блок - различные задания (сопоставление, выбор правильного ответа, выстраивание алгоритма и д.р.), закрепляющий блок - выполнение несложных заданий, корректирующий блок - информация по теме в отличном от изначального формате - применяется, если обучающийся не выполнил или выполнил недостаточно хорошо контролирующий и содержательные блоки. Быстрые уроки могут быть на любую тематику, т.к. предлагается дополнительно алгоритм составления таких уроков.

На страницу проекта

Освоение и использование подземного пространства (ПП) Москвы, в том числе строительство новых сооружений, сохранение и реконструкция старинных зданий и архитектурно-исторических памятников должны базироваться на учете его пяти компонентов: грунты, подземные воды, микробиота, газы и подземные конструкции. Динамичность преобразования компонентов подземной среды определяет сложность инженерно-геологических и гидрогеологических условий, скорость их преобразования во времени и пространстве при техногенном воздействии: изменении напряженно-деформированного состояния (НДС) пород, трансформации окислительно-восстановительной и кислотно-щелочной обстановок, деятельности природной и привнесенной микробиоты, развитии и/или активизации природно-техногенных процессов. Уровень опасности возможных трансформаций компонентов ПП должен быть проанализирован в зависимости от особенностей взаимодействия подземной среды с проектируемыми и/или реконструируемыми сооружениями, принимая во внимание степень их ответственности и класс капитальности. При этом особое значение приобретает длительность контаминации подземных вод, грунтов и конструкций, исторический аспект которой имеет особую важность при инженерно-геологическом анализе и оценке состояния компонентов ПП старинных городов, насчитывающих сотни лет своего существования.

На страницу проекта

Цель проекта – разработка интеллектуальной системы обучения (ИСО) для отработки навыка решения математических задач.

Интеллектуальная система обучения для отработки навыков решения математических задач – это когнитивная веб-ИСО на основе оверлейных моделей обучаемого с агентно-ориентированной структурой, функционирующая на базе искусственных нейронных сетей, реализующая функции генерации учебных задач, оповещения участников о прогрессе обучения, отслеживания и интеллектуального анализа ответов учащихся и ориентированная на построение последовательности курса обучения (формирование индивидуальных учебных траекторий).

На данный момент проектируемая ИСО представляет собой веб-тренажер для отработки навыков выполнения арифметических операций, а также содержит набор правил для построения кривой обучения и оценки действий учащихся, анализ которых позволит в дальнейшем выстраивать индивидуальные траектории обучения и индивидуализировать процесс отработки навыков решения математических задач. Постепенное накопление данных и применение искусственных нейронных сетей позволит получить планируемый итоговый продукт.

На страницу проекта

Для получения здоровых саженцев, растений и урожая в защищенном грунте необходимо предварительно обрабатывать (дезинфицировать) почву и субстрат. В данном проекте разрабатывается устройство для обеззараживания почвы и субстрата термическим способом. В качестве нагрева используется - ИК (инфракрасное)-излучение.

Для функционирования устройства автономно (не зависимо от внешних источников энергии) используется утилизация тепловых потерь от работы ИК-излучателей при помощи теплогенераторов Пельтье, которые преобразуют тепло в электричество. Полученная электроэнергия обеспечивает подзарядку аккумуляторной батареи и работу автоматизированной системы управления процессом обеззараживания почвы и субстрата программным регулированием. Установка оснащается программируемым реле, в которое будет записана разработанная нами программа, позволяющая автоматизировать процесс.

Современная энергосберегающая система, разрабатываемая в данном устройстве позволит сэкономить расходы на электроэнергию, что скажется на затратах при ее эксплуатации, а в конечном итоге на себестоимости выращиваемой продукции.

Разрабатываемой устройство имеет широкий рынок применения: предназначено для тепличных хозяйств Удмуртской Республики и за ее пределами; малых фермерских и личных подсобных хозяйств; учебно-опытных и сортоиспытательных (семеноводческих) станций. Небольшие площади открытого грунта (садовые участки), где нет севооборота, также полезно обеззараживать. Любой предприниматель может приобрести данное устройство и оказывать услуги, выезжая по договорам подряда (обеззараживать почву или субстрат). Устройство разрабатывается в основном для защищенного грунта, поэтому будет востребовано круглый год. Устройством можно обеззараживать грунт и субстрат на розничную продажу.

Исходя из выше сказанного, можно говорить о конкурентоспособности нашего проекта по сравнению с аналогами на рынке.

На страницу проекта

Основная цель нашего проекта — это воспитание у студентов желания заниматься общественной работой на добровольных началах в области будущей профессии. 

Основные задачи:

- помощь в организации и проведении кинологических мероприятий

- оказание помощи по уходу за бездомными животными в приютах

- воспитание гуманного отношения к окружающему миру, через общение с животными нуждающихся в помощи и защите

- волонтёрская поддержка ветеранов ВОВ и ветеранов – кинологов

- пропаганда кинологического движения

На страницу проекта

В рамках развития продовольственной безопасности, нами будет разработана кормовая добавка на основе наночастиц селена стабилизированного поливенилпиролидоном.

На страницу проекта

Цифровые двойники все чаще становится частью современных промышленных технологий. При разработке цифрового двойника некоторого процесса или объекта важно не только максимально точно отразить свойства прототипа, но и обеспечить впоследствии эффективную «синхронизацию» между двойником и его прототипом. Возможность измерить все важные параметры прототипа имеется не всегда. Вместе с тем, существенный объем знаний во многих областях (Физика, Химия, Биология, Экономика и др.) накоплен в виде математических моделей в форме систем дифференциальных уравнений. Модели позволяют придать содержательный смысл имеющимся данным и восполнить недостаток информации о ненаблюдаемых свойствах объектов. Например, данные мониторинга качества воздуха можно интерпретировать в терминах источников загрязнений и т.д. (т.е. «следствия» в терминах «причин»). Для этого разрабатываются алгоритмы совместного использования моделей и данных наблюдений (т.е. обратного моделирования).

Целью проекта является внедрение в широком спектре приложений «решателя», позволяющего единообразно работать с различными моделями и данными наблюдений соразмерно имеющимся вычислительным ресурсам. На основе совместного использования математических моделей и данных наблюдений «решатель» восполняет пропуски в данных, оценивает ненаблюдаемые параметры процессов и информативность данных, а также позволяет строить прогнозы согласно модели.

Фундаментальные исследования по разработке алгоритмов проводятся при поддержке научных фондов. Инновационное финансирование требуется для внедрения разработки среди неспециалистов в вычислительной математике, для чего требуется организовать экосистему, включающую разработку интерфейсов, научных сервисов, а также демонстрационных приложений в различных областях. В настоящее время ведутся работы по внедрению разработки в системы оценки и прогноза качества воздуха по данным мониторинга, а также в области обработки данных химических и биологических экспериментов.

Области внедрения:

1. Интерпретация экспериментальных данных для научных организаций, совместное участие в научных проектах.
2. Разработка и поддержка вычислительных сервисов для государственных учреждений (федеральных и муниципальных) и бизнеса для оценки и прогнозирования качества воздуха.
3. Расширение области приложений «под заказ» для обработки данных химических, экономических, социальных и когнитивных процессов.

В рассматриваемом подходе обратные задачи преобразуются в параметрические семейства квазилинейных операторных уравнений с операторами чувствительности различной размерности. Оператор чувствительности состоит из функций чувствительности, которые оцениваются на элементах ансамбля решений сопряженных уравнений. Сопряженные уравнения соответствуют заданным агрегатам имеющихся данных измерений. Квазилинейная структура полученного операторного уравнения позволяет как решить, так и получить оценку решения обратной задачи без его непосредственного решения. В качестве основного агрегата для построения оценок рассматривался проектор на ортогональное дополнение к ядру оператора чувствительности, описывающий часть информации об искомом параметре, содержащейся в данных измерений.

Преимущества технологии:

1. Аппарат сопряжённых уравнений позволяет унифицировано работать с различными:
   1. Системами дифференциальных уравнений (тип, размерность и т.д.)
   2. Типами данных измерений (дистанционные, контактные)
   3. Искомыми величинами (источники, скорости реакций, начальные данные)
2. Общая квази-линейная форма результирующих уравнений:
   1. Можно использовать специализированные и стандартные «решатели»
   2. Позволяет оценить решение до трудоемких вычислений
3. Использование ансамблей сопряженных уравнений в алгоритмах:
   1. Эффективное распараллеливание
   2. Контроль размерности и сложности численно решаемых задач («под ресурсы»)

Детальная информация о технической части проекта:

• Penenko, A.; Penenko, V.; Tsvetova, E.; Gochakov, A.; Pyanova, E. & Konopleva, V. Sensitivity Operator Framework for Analyzing Heterogeneous Air Quality Monitoring Systems // Atmosphere, MDPI AG, 2021, 12, 1697 https://www.mdpi.com/2073-4433/12/12/1697
• Penenko, A. V.; Mukatova, Z. S. & Salimova, A. B. Numerical study of the coefficient identification algorithm based on ensembles of adjoint problem solutions for a production-destruction model // International Journal of Nonlinear Sciences and Numerical Simulation, Walter de Gruyter GmbH, 2020, 22, 581-592 https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/ijnsns-2019-0088/html
• Penenko, A. Convergence analysis of the adjoint ensemble method in inverse source problems for advection-diffusion-reaction models with image-type measurements // Inverse Problems & Imaging, American Institute of Mathematical Sciences (AIMS), 2020, 14, 757-782 https://www.aimsciences.org/article/doi/10.3934/ipi.2020035

На страницу проекта