Проект представляет собой программную систему для прогнозирования физико-химических свойств многокомпонентных химических смесей (полимеры, пластики, лакокрасочные материалы и др.).

Основная цель: Заместить зарубежные CAE-пакеты (например, Aspen, COMSOL) и решить проблему дорогих и долгих экспериментальных синтезов.

Техническая суть: Система использует Гауссовские процессы с композитным ядром. В отличие от нейросетей, она корректно работает на малых выборках (от 30 экспериментов) и обрабатывает пропуски в данных до 60% без «додумывания», выдавая точечный прогноз и 95% доверительный интервал.

Стадия: Проект технически реализован (MVP готов), получен патент на изобретение, проводятся испытания (пилотные внедрения).

Команда проекта состоит из 5 ключевых специалистов, каждый из которых отвечает за свой блок задач для достижения коммерческого результата

Артур Казаков (Генеральный директор / Руководитель проекта): Отвечает за общее управление НИОКР и грантовый менеджмент. На его плечах лежит стратегическое развитие, привлечение финансирования и общее администрирование.

Данил Кельмурзин (Ведущий ML-специалист): Сосредоточен на разработке кастомного ядра модели. Он является ключевым разработчиком математического аппарата и алгоритмов, описанных в патенте.

Елисей Степанов (Химик-эксперт / Менеджер по внедрению): Выполняет двойную функцию: тестирует функционал модели в реальных производственных условиях (валидация прогнозов) и занимается B2B-продажами, взаимодействуя с заказчиками.

Георгий Замотаев (Fullstack-разработчик): Отвечает за «упаковку» технологии в готовый продукт — разработку веб-интерфейса, API, контейнеризацию (Docker) и интеграцию системы на стороне клиента.

Сергей Шибаев (ML-специалист): Оказывает помощь в проведении вычислений для обучения модели и участвует в оптимизации вычислительных процессов.

На страницу проекта