В Петербургском планетарии «зажглись» новые звезды науки
Накануне вечером в Планетарии 1 Санкт-Петербурга состоялся торжественный Гранд-финал — церемония награждения лучших научных команд молодых ученых конкурса прорывных научных проектов Blue Sky Research 2022 года.
В торжественном мероприятии приняли участие заместитель Министра науки и высшего образования РФ Дарья Кирьянова, вице-губернатор Санкт-Петербурга Владимир Княгинин, генеральный директор Фонда поддержки инноваций и молодежных инициатив Санкт-Петербурга Сергей Салкуцан, ученые и руководители ведущих российских научно-образовательных организаций, представители органов государственной власти, бизнес-структур и другие почетные гости.
Вице-губернатор Владимир Княгинин обратил внимание на ключевую роль российских ученых в научно-технологическом развитии нашей страны. Он отметил, что помимо поддержки традиционных направлений научной деятельности, большое значение сегодня приобретает содействие в проведении междисциплинарных исследований с применением искусственного интеллекта и машинного обучения.
В этой связи Фондом поддержки инноваций и молодежных инициатив Санкт-Петербурга при содействии Правительства города был организован первый в России экспериментальный конкурс «Blue Sky Research – Искусственный интеллект в науке», направленный на поиск, формирование и поддержку междисциплинарных высокорисковых научных проектов молодых ученых на стыке ИИ, новой химии и синтетической биологии.
В течение 9 месяцев под кураторством менторов ученые развивали свои научные проекты от стадии идеи до прототипа и финального представления академическим экспертам и представителям бизнеса. Участники также обучались в Школе молодых научных лидеров и Школе научной коммуникации и личного бренда ученого, которая была направлена на продвижение результатов научной деятельности исследователей.
По итогам отборочных этапов в финал конкурса вышли десять команд (30 ученых) из Санкт-Петербурга и других регионов России. Среди проектов финалистов — интеллектуальная система прогнозирования заболевания инфаркта миокарда на основе ИИ, вычисление функционала плотности (DFT) с помощью нейроморфных сетей, прототип интеллектуального миниспектрометра для характеризации продуктов питания, система определения наличия ряда антибиотиков в сухом молоке, система анализа изображений опухолей центральной нервной системы и их дифференциальная диагностика с помощью ИИ и другие.
«Включение в исследования искусственного интеллекта радикальным образом меняет всю науку, как, к примеру, изменили ее оптика при формировании целых научных дисциплин и появление скальпеля в медицине. Фактически вместе с вами, здесь и сейчас, мы открываем новую науку – вы делаете ее реальной своей исследовательской деятельностью, а мы как поддерживающие структуры, помогаем организационно. Мы должны в нашем городе, стране, науке, которая носит международный характер, заложить фундамент будущих исследований», - подчеркнул вице-губернатор в приветственном обращении к финалистам вечера.
В торжественной обстановке победителям конкурса были вручены призы и дипломы. Каждая команда также удостоена гранта в размере 1,5 млн. рублей.
Проекты финалистов:
- Интеллектуальная система прогнозирования заболевания инфаркта миокарда
Презентация проекта: https://drive.google.com/file/d/1XvLoTnbNMkYMi8AuwZPf29MSLEv0M0ow/view?usp=sharing
Коллектив: Пелипецкая Елена, Головёнкин Сергей (Красноярский государственный медицинский университет); Антамошкин Олеслав, Русин Дмитрий, Михалёв Антон, Брюханова Евгения, Сопов Евгений (Сибирский федеральный университет)
Предложенный командой проект призван помочь врачам лечить пациентов с инфарктом миокарда. При поступлении пациента врач в максимально сжатые сроки — в течение получаса должен оценить состояние больного и принять решение о дальнейшем лечении. Первые дни имеют решающее значение и определяют исход — выживет ли пациент, и будут ли у него осложнения. Поэтому врачу важно правильно провести диагностику и подобрать препараты. Чтобы помочь врачам, команда СФУ предложила алгоритм на основе искусственного интеллекта, который анализирует около 30–40 параметров, определяющих состояние пациента (пол, возраст и другие). Затем программа на основе заложенного в нее массива данных подбирает наилучший вариант лечения.
- Качественное определение наличия ряда антибиотиков в сухом молоке на основе вольтамперных характеристик образцов
Презентация проекта — https://drive.google.com/file/d/16WeLuHQchkEJ25q5P5aOSkxtYX3jXAvQ/view?usp=share_link
Коллектив: Екатерина Скорб, Мария Масалович, Тимур Алиев (Университет ИТМО)
О проекте: Мало произвести продукт, надо доказать покупателю, что это чистый и качественный продукт. Особенно для небольших хозяйств, которые создают чистое, органическое молоко, но испытывают высокую конкуренцию со стороны крупных производителей. К производителям и поставщикам молока предъявляются строгие требования из-за опасности усиления резистентности (сопротивляемости) бактерий к антибиотикам — одним из главных глобальных вызовов современности. С другой стороны, создавать кисломолочные продукты из молока с высокой концентрацией антибиотиков невозможно. Предложенный командой проект позволяет решить эту проблему, повысить уровень жизни и качество продуктов питания, которое попадает затем на стол потребителю.
Разрабатываемая учеными тест-система особенно актуальна в тех точках, где возможна фальсификация продукта. То есть если молоко где-то разбавят, или в нем будут содержаться антибиотики, анализ сразу же это покажет.
Целевые аудитории проекта сегодня — Предприятия по производству сухого молока (для контроля качества продукции), предприятия пищевой промышленности (для оценки качества входного сырья).
- Создание интеллектуального миниспектрометра для характеризации продуктов питания
Презентация проекта — https://drive.google.com/file/d/1RlJuRrbfdpVwehfsEwpAw4jo7I5CU2_-/view?usp=share_link
Коллектив: Дмитрий Вибе (ООО «Прикладные технологии»), Александр Семенча, Виктор Клинков (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого)
О проекте: Прежде чем продукт окажется у покупателя, он должен пройти оценку качества. Но всегда есть проблема масштаба — как, например, проверить, разбавлен ли бензин водой или нет, влажность десятков тонн зерна в амбарах, жирность и состав кисломолочной продукции? Чтобы помочь бизнесу в решении проблем диагностики и сортировки, команда проекта создала прототип миниспектрометра, который в 100 раз меньше промышленного, но при этом по качеству анализа не уступает применяющимся сегодня на производствах. На данном этапе прибор был обучен определять жирность молока, но перспективы его использования гораздо шире: логистические компании могут использовать его для быстрого определения состава (качества) продукта и сортировки на конвейере. Фермеры могут использовать его для контроля созревания продуктов и качества удобрений или почвы, а также болезни растений, определять жирность молочных продуктов. Кроме того, размер устройства позволяет небольшим производителям сократить затраты на анализ качества продукции, чтобы не покупать дорогостоящее оборудование. Для пищевой отрасли он может использоваться для контроля сырья, экспресс-анализа и при проведении независимых экспертиз.
- Анализ изображений опухолей ЦНС и их дифференциальная диагностика с помощью искусственного интеллекта
Презентация проекта — https://drive.google.com/file/d/1UAVnVXXJE1giLTA_zVskQtj70y1AlBXB/view?usp=share_link
Коллектив: Евгения Кириченко, Михаил Петрушан, Юрий Мироненко, Михаил Копелиович, Сергей Головин (Донской государственный технический университет, ООО «Вижнтех»)
Согласно ВОЗ, любая глиальная опухоль в головном мозге – фатальное заболевание, лечения от которого не существует. Продолжительность жизни человека с такого рода опухолью – от 3 до 8 месяцев. В случае удаления опухоли и дальнейшей химио- и лучетерапии можно продлить жизнь в среднем на 1 год. Единственный способ избавления от опухоли – ее удаление. Но не всегда это возможно, особенно если опухоль располагается глубоко под корой головного мозга. Поэтому столь важна разработка методик неинвазивного лечения опухолевых образований.
Однако в России врачей патоморфологов, которые буквально выступают «сердцем» диагностической команды, очень мало, а на их подготовку требуется 15 лет. Для отдельных типов опухолей ЦНС в России просто нет специалистов, а ведь именно на основе заключительного диагноза патоморфологов назначается терапия.
С помощью разработанного командой алгоритма можно, с одной стороны, помочь врачам принимать быстрые и верные решения, а с другой - помочь быстрее обучать новых специалистов. Быстрая, а главная, точная диагностика дает драгоценное время пациенту.
Основная задача исследования – изучение поведения щелевых, или межклеточных контактов для всех типов опухолей головного мозга – доброкачественных и злокачественных. По мнению ростовских ученых, отталкиваясь от детальной информации о белках в глиальных клетках, можно будет начать поиск наиболее эффективного терапевтического воздействия на опухоли.
Среди других финалистов:
Цифровая платформа для предсказания магнитных свойств наночастиц
Коллектив: Никита Серов, Даниил Кладько (Университет ИТМО)
Нейросеть-фармацевт: генерация новых лекарственных средств на основе лекарств, одобренных FDA, и транскриптомных данных о заболевании
Коллектив: Ольга Капустина, Юлия Разливина (Университет ИТМО)
Создание системы сбора данных «роя» инфракрасных газовых CO датчиков для экомониторинга окружающего воздуха
Коллектив: Александр Семенча, Виктор Клинков (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого)
Улучшение разрешения микроскопических изображений путем деконволюции с использованием функции рассеяния точки (ФРТ), вычисленной методами машинного обучения
Коллектив: Екатерина Пчицкая, Вячеслав Чуканов (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого); Александр Герасименко (ФТИ им. Иоффе)
SeQuant: химические цифровые образы биополимеров
Коллектив: Никита Серов, Ольга Капустина, Юлия Разливина (Университет ИТМО)
Вычисление функционала плотности (DFT) с помощью нейроморфных сетей
Коллектив: Михаил Медведев (ИОХ РАН), Екатерина Пчицкая (СПбПУ), Пётр Жиляев (СколТех), Александр Рябов (СколТех), Тимофей Лосев (МГУ), Егор Румянцев (МФТИ)
Презентации проектов собраны в папке — https://drive.google.com/drive/folders/1rzePdO_0UO4vViD4O_wH3muF_QVrYalV