Как в ЮФУ применяют машинное обучение и искусственный интеллект в области передовых технологий

На реализацию стартапа молодой ученый получил грант в один миллион руб..

«Разработка программного комплекса для характеризации состояния наночастиц палладия по данным ИК-спектроскопии в ходе каталитических реакций с использованием методов машинного обучения» — так называется тема стартапа Богдана Проценко.
Одна из тем исследований молодого ученого — теоретические и экспериментальные исследования нанокатализаторов на основе палладия.

Катализаторы — материалы, ускоряющие протекание химических реакций, без них современное химическое производство немыслимо. Они широко используются в нефтехимии, фармацевтике и даже в автомобильной промышленности: мы не задыхаемся от угарного газа автомобилей в мегаполисах благодаря конверсии его в углекислый газ на катализаторе.

По словам ученого, для экспериментальной диагностики состояния катализатора, что важно для их эффективного использования, применяют ряд методик. Одна из самых исчерпывающих среди них — спектроскопия рентгеновского поглощения, она довольно дорога и непроста в использовании, так как требует наличия интенсивного источника рентгеновского излучения, в качестве таковых обычно используют огромные ускорители частиц, синхротроны и лазеры на свободных электронах. Менее эффективна инфракрасная спектроскопия, она значительно проще и дешевле и распространена существенно шире, но при этом сильно ограничена в своих возможностях.



Уникальность разработки заключается в том, что исследователи МИИ ИМ ЮФУ первыми пытаются решить такую сложную задачу. Молодой ученый также обращает внимание на уникальность используемого подхода.

«Для решения задач химии и физики здесь используется машинное обучение и искусственный интеллект при анализе тонкой структуры рентгеновской и инфракрасной спектроскопий, чего прежде никто не делал. Это опережающее импортозамещение в области тонких химических технологий в частности катализа, и искусственного интеллекта, нигде в мире не существует подобного решения», — отмечает Богдан Проценко.

При реализации стартапа широко задействованы ресурсы МИИ ИМ ЮФУ, его лабораторное оборудование и вычислительные ресурсы суперкомпьютера «Блохин», а также сотрудники Института, являющиеся членами команды разработчиков. Южный федеральный университет оказывает значительную поддержку в реализации стартапа, и не только главным образом через МИИ ИМ, но и через многочисленные проекты Платформы университетского технологического предпринимательства, акселератора SBS и стартап-студии.

По словам молодого ученого, сейчас в приоритете получение MVP и пилотные запуски.

«Мы много общались с индустрией и венчурными инвесторами, в том числе приняли участие во Всероссийском форуме стартап-студий, однако согласно дорожной карте нашего стартапа, сейчас в приоритете получение рабочего решения», — рассказывает Богдан Проценко.

Профессор Международного исследовательского института интеллектуальных материалов, научный руководитель направления Южного федерального университета Александр Солдатов отметил высокую степень самостоятельности Богдана в подготовке и реализации этого проекта, с высоким уровнем инновационных решений.



«Сейчас в ЮФУ сложились достаточно хорошие условия для создания стартапов. Этому способствует выстроенная система развития проектов. Наукоёмкие проекты, в частности, связанные с получением и применением новых материалов, особенно сложные, так как требуют продолжительной и капиталоёмкой разработки. Но и масштаб в случае успеха — значительный. Вместе с тем, стоит отметить, что успеха добиваются, прежде всего, проактивные лидеры, способные решать сложные комплексные задачи и в науке, и в продуктовой логике. Такими и являются Богдан Проценко и коллеги, с которыми он работает. А мы со своей стороны помогаем выстроить дорогу для быстрого роста», — подчеркнул директор проектного офиса развития инновационных и предпринимательских компетенций ЦТТ ЮФУ, Станислав Труфанов.