Машинное обучение для анализа веществ
Индустриальный проект
Цель проекта
Создание продукта в области оптического биосенсинга, который на основе анализа спектральных данных определяет состав белковых веществ с помощью средств искусственного интеллекта.
Основные преимущества продукта
  • 1
    Быстрота подготовки данных
    Не требуется долгая и сложная подготовка образцов для проведения сбора данных в процессе физических экспериментов.
  • 2
    Уникальность данных
    С помощью используемого оптического метода сбора данных – рамановской спектроскопии – определяются и фиксируются уникальные отличительные черты различных белковых веществ.
  • 3
    Отсутствие разрушающего воздействия
    Свойства и структура вещества остаются неизменными.
  • 4
    Использование машинного обучения
    Сокращается время, необходимое для получения результатов. Появляется возможность анализировать смеси веществ, состоящие из большого числа компонент.
Сферы применения продукта
  • Создание биосенсоров
    Разработка простых в изготовлении компактных портативных устройств благодаря чувствительности и быстроте отклика используемого оптического метода сбора данных
  • Анализ материалов
    Изучение физических свойств и классификация различных, в том числе искусственных, материалов: минералов, пластика, метаматериалов.
  • Агропромышленный комплекс
    Ускорение и упрощение процесса отслеживания плодородия почвы, качества удобрений, изучение и предотвращение болезней растительных культур.

  • Медицина и диагностика
    Диагностика различных, в том числе раковых, заболеваний. Повышение уровня здравоохранения. Использование подхода, соответствующего современной тенденции миниатюризации в производстве медицинского оборудования.

Команда проекта
  • Екатерина Понкратова
    Аспирантка 4 курса
  • Дмитрий Зуев
    Руководитель группы
  • Артем Штумпф
    Студент
  • Елена Петрова
    Аспирантка 1 курса
ПО ВСЕМ ВОПРОСАМ ПИШИТЕ НА ПОЧТУ
Made on
Tilda