Инновации в регионах АИРР
Разбираем ключевые события в сфере инноваций, экономического и научного развития в регионах Ассоциации.
🇷🇺 Калужская область
Губернатор Владислав Шапша сообщил, что возглавляемая им комиссия Госсовета по кадрам исполняет поручение Президента и на первом в этом году расширенном заседании продолжила обсуждать такие вопросы, как формирование цифрового карьерного портфолио студентов, разработка комплексного национального рейтинга вузов и ссузов, использование опыта национальной технологической олимпиады, тиражирование опыта создания молодёжных кадровых центров и другие. Дополненный список поручений глава региона обещал представить Президенту к концу месяца.
🇷🇺 Новосибирская область
Губернатор Андрей Травников на встрече с представителями ИТ-сообщества договорился о создании профессионального ИТ-объединения. Он подчеркнул, что это даст возможность более плотного взаимодействия между отдельными разработчиками, коммерческими компаниями и учебными заведениями, а также выхода диалога с представителями власти на новый уровень. По словам губернатора, область занимает 6 место в РФ по уровню развития отрасли ПО и входит в топ-10 регионов по реализации нацпроекта «Экономика данных». Доля ИТ-сектора в ВРП – уже 4%.
🇷🇺 Нижегородская область
Коллектив НижГТУ создал новый испытательный комплекс для тестирования систем помощи водителям автомобилей. В его основе лежит устройство, управляющее манекеном и позволяющее ему с высокой точностью имитировать движение человека при переходе проезжей части. Это дает возможность системам ИИ и «умным» камерам воспринимать искусственного пешехода как реального и отрабатывать корректные маневры для предотвращения аварийных ситуаций. Дополнительный плюс – высокая ударопрочность «многоразового» манекена, позволяющая сбивать его на высокой скорости неоднократно.
🇷🇺 Томская область
Учёные ТГУ и Института физики прочности и материаловедения СО РАН разработали способ увеличить на 20% жёсткость метаматериалов для костных имплантов. Работа поддержана Программой развития ТГУ в рамках федеральной программы «Приоритет 2030». Интересное дополнение к открытию самарских коллег.
🇷🇺 Пермский край
Учёные ПНИПУ и ВолГАУ разработали робота для диагностики и ремонта труб различного диаметра – как в жилых домах, так и на промышленных объектах. Он автоматически подстраивается под диаметр трубы, приспособлен к работе в трубах диаметром от 500 до 1400 мм и может проходить крутые повороты около 90 градусов и перемещаться по вертикальным секциям. Экспериментальный образец успешно прошёл испытания.
Сотрудники ПНИПУ создали интеллектуальную систему управления напряжением для источников питания постоянного напряжения. Она позволит избежать колебаний выходного напряжения, которые присущи источникам питания на основе возобновляемых и автономных технологий (солнечные панели, аккумуляторные батареи и гибридные энергосистемы). Ключевой отличительной чертой предложенного решения стало применение адаптивной нейронной сети для готового преобразователя. Это увеличивает точность стабилизации напряжения, ускоряет реакцию системы на 58% и более чем вдвое сокращает количество вычислительных операций по сравнению с традиционными решениями.
@umreg
Разбираем ключевые события в сфере инноваций, экономического и научного развития в регионах Ассоциации.
🇷🇺 Калужская область
Губернатор Владислав Шапша сообщил, что возглавляемая им комиссия Госсовета по кадрам исполняет поручение Президента и на первом в этом году расширенном заседании продолжила обсуждать такие вопросы, как формирование цифрового карьерного портфолио студентов, разработка комплексного национального рейтинга вузов и ссузов, использование опыта национальной технологической олимпиады, тиражирование опыта создания молодёжных кадровых центров и другие. Дополненный список поручений глава региона обещал представить Президенту к концу месяца.
🇷🇺 Новосибирская область
Губернатор Андрей Травников на встрече с представителями ИТ-сообщества договорился о создании профессионального ИТ-объединения. Он подчеркнул, что это даст возможность более плотного взаимодействия между отдельными разработчиками, коммерческими компаниями и учебными заведениями, а также выхода диалога с представителями власти на новый уровень. По словам губернатора, область занимает 6 место в РФ по уровню развития отрасли ПО и входит в топ-10 регионов по реализации нацпроекта «Экономика данных». Доля ИТ-сектора в ВРП – уже 4%.
🇷🇺 Нижегородская область
Коллектив НижГТУ создал новый испытательный комплекс для тестирования систем помощи водителям автомобилей. В его основе лежит устройство, управляющее манекеном и позволяющее ему с высокой точностью имитировать движение человека при переходе проезжей части. Это дает возможность системам ИИ и «умным» камерам воспринимать искусственного пешехода как реального и отрабатывать корректные маневры для предотвращения аварийных ситуаций. Дополнительный плюс – высокая ударопрочность «многоразового» манекена, позволяющая сбивать его на высокой скорости неоднократно.
🇷🇺 Томская область
Учёные ТГУ и Института физики прочности и материаловедения СО РАН разработали способ увеличить на 20% жёсткость метаматериалов для костных имплантов. Работа поддержана Программой развития ТГУ в рамках федеральной программы «Приоритет 2030». Интересное дополнение к открытию самарских коллег.
🇷🇺 Пермский край
Учёные ПНИПУ и ВолГАУ разработали робота для диагностики и ремонта труб различного диаметра – как в жилых домах, так и на промышленных объектах. Он автоматически подстраивается под диаметр трубы, приспособлен к работе в трубах диаметром от 500 до 1400 мм и может проходить крутые повороты около 90 градусов и перемещаться по вертикальным секциям. Экспериментальный образец успешно прошёл испытания.
Сотрудники ПНИПУ создали интеллектуальную систему управления напряжением для источников питания постоянного напряжения. Она позволит избежать колебаний выходного напряжения, которые присущи источникам питания на основе возобновляемых и автономных технологий (солнечные панели, аккумуляторные батареи и гибридные энергосистемы). Ключевой отличительной чертой предложенного решения стало применение адаптивной нейронной сети для готового преобразователя. Это увеличивает точность стабилизации напряжения, ускоряет реакцию системы на 58% и более чем вдвое сокращает количество вычислительных операций по сравнению с традиционными решениями.
@umreg