На реализацию каждого проекта будет предоставлен грант в размере 1 млн рублей. Общий объем поддержки студенческих разработок составит 2 млн рублей.
Егор Джиоев, обучающийся по образовательной программе топ-уровня «Большие данные и машинное обучение», представил проект «FractScan — интеллектуальная платформа экспресс-диагностики состояния растений с помощью фрактальной размерности».
Платформа предназначена для оперативной оценки состояния растений на основе цифровых изображений. Проект объединяет методы компьютерного зрения, математического анализа и машинного обучения: система анализирует структуру растительного объекта, рассчитывает количественные признаки и формирует данные для выявления возможных отклонений. Решение может применяться в растениеводстве, селекции, цифровом фенотипировании и мониторинге сельскохозяйственных культур.
Наставник проекта — руководитель образовательной программы Центра Владимир Анатольевич Калитвин, кандидат физико-математических наук.
Дмитрий Степанов, студент образовательной программы топ-уровня «Компьютерные науки и технологии искусственного интеллекта», стал победителем с проектом «Интеллектуальная система визуализации и голосового сопровождения ICE: генеративный агент-помощник для агрономии и образования».
В основе разработки — технологии генеративного искусственного интеллекта, обработки естественного языка, синтеза и распознавания речи, а также интеллектуальной визуализации данных. Цифровой агент сможет взаимодействовать с пользователем в диалоговом формате, объяснять специализированные материалы и обеспечивать голосовое сопровождение при решении образовательных и прикладных агрономических задач.
Наставник проекта —преподаватель Центра, Дмитрий Эдуардович Храмов, кандидат технических наук.
Оба проекта представлены в направлении «Цифровые технологии» и непосредственно связаны с компетенциями, формируемыми в рамках образовательных программ ТОП-ИИ. Уже на первом курсе студенты осваивают алгоритмизацию и программирование, математические методы, обработку и анализ данных, проектирование информационных систем и основы машинного обучения. Эти знания становятся базой для последующей работы с компьютерным зрением, глубокими нейронными сетями, генеративными моделями и промышленными ИИ-системами.
Технологические решения Егора Джиоева и Дмитрия Степанова выросли из практико-ориентированной работы, организованной в Проектном институте. Первоначальные идеи и прототипы проходили апробацию в рамках локальных кейс-чемпионатов и хакатонов. Студенты решали отраслевые задачи, формировали продуктовые гипотезы, разрабатывали программные прототипы и представляли результаты экспертному жюри.
В оценке студенческих разработок участвовали сотрудники АО «Россельхозбанк» — якорного индустриального партнера образовательных программ ТОП-ИИ. Эксперты оценивали техническую реализуемость проектов, актуальность решаемых задач, перспективы применения технологий в АПК, масштабируемость и потенциал дальнейшего внедрения. Полученная обратная связь помогла студентам уточнить функциональность решений, усилить их прикладную составляющую и подготовить проекты к участию в федеральном конкурсе.
Такой подход отражает модель подготовки специалистов ТОП-ИИ: от освоения фундаментальных методов программирования и анализа данных — к адаптации технологий искусственного интеллекта под конкретную отраслевую задачу, разработке прототипа, его экспертной верификации совместно с индустриальным партнером и созданию самостоятельного технологического продукта.
Победа студентов уже по итогам первого курса подтверждает результативность практико-ориентированной модели обучения, в которой образовательные компетенции, реальные задачи индустрии и соревновательные форматы объединены в единый цикл разработки.
Полученные гранты будут направлены на развитие программных компонентов, создание и тестирование полноценных прототипов, проведение практической апробации и подготовку решений к дальнейшему внедрению.