Наш проект посвящён тому, как сделать питание растений микроэлементами (например, железом, цинком, медью) более эффективным. Сейчас усвоение растением таких веществ затруднено: они теряются в почве или воде и не дают ожидаемого эффекта. Наш проект поможет быстрее и рациональнее создавать новые агрохимические материалы.

Мы разрабатываем подход, при котором микроэлементы связываются с особыми органическими молекулами (лигандами) и образуют устойчивые многокомпонентные системы. Такие системы могут дольше сохраняться и постепенно отдавать полезные элементы растениям.

Мы используем модель машинного обучения, которая анализирует химические данные и предлагает перспективные пары лигандов, способные образовывать устойчивые трёхкомпонентные системы. Лучшие варианты затем проверяются в лаборатории и в биологических испытаниях в условиях светокультуры.

Я Давид Курбанов, руководитель проекта, магистрант 1 курса ПИШ ИТМО. У меня есть опыт реализации научных и индустриальных проектов на стыке химии и машинного обучения. Со мной в команде бакалавры Полина Сайфулина, Гульжаган Арбуханова и Татьяна Креславская, которые отвечают за отдельные части проекта – проведение биологических испытаний, построение прогностических моделей, обработка и визуализация данных.

Команда сформировалась в ИТМО. С Полиной мы познакомились во время Scientific Workshop Week, где работали над схожими задачами и быстро нашли общий язык. Остальные участники команды присоединились через работу в лаборатории, где уже был накоплен опыт взаимодействия в исследованиях на стыке химии, анализа данных и биотехнологий.

ITMO Collab – это удобная и естественная среда для нашего проекта, потому что он изначально вырос на стыке нескольких направлений: химии, ИИ и биотехнологий. Именно в ИТМО есть возможность спокойно собрать такую междисциплинарную команду, работать с разными лабораториями и обсуждать идеи с людьми из разных областей, не упираясь в формальные границы факультетов.

Для нас ITMO Collab – это не только конкурс, но и пространство, где можно развивать проект постепенно: от идеи и первых экспериментов до более зрелого научного результата. Поддержка, обратная связь и возможность работать в коллаборации делают этот формат особенно подходящим для проекта, который требует постоянного диалога между моделированием, лабораторией и биологическими испытаниями.