Одним из прорывных событий в жизни Тимирязевской академии стал запуск ультрасовременного Проектного института цифровой трансформации в АПК. Техническому оснащению его лабораторий может позавидовать любой вуз России. Но главное – это исследования и проекты, которые благодаря мощному оборудованию смогут проводить ученые и студенты университета. Перспективным разработкам и их авторам посвящен цикл наших материалов.
04 Апрель / 2024Аспирант кафедры статистики и кибернетики Денис Быков занимается разработкой математических моделей для обработки больших данных. Вычислительные мощности рабочих станций и специальное оборудование для визуализации Лаборатории больших данных позволяет воплотить в жизнь все задуманные решения.
- Это особенно актуально, ведь мы проводим исследования в области автоматизации анализа сельскохозяйственных данных, включая данные переписей. Конечной целью исследований является разработка аналитического программного обеспечения, в том числе для принятия решений в сфере регулирования государственной поддержки сельскохозяйственных организаций и подсобных хозяйств, - отметил молодой ученый.
Разработка программных продуктов по анализу больших данных с использованием технологий искусственного интеллекта предельно актуальна. Она соответствует целям Федерального проекта "Искусственный интеллект" и "Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года", а также согласуется с формируемым в настоящее время национальным проектом "Экономика данных".
В Лаборатории биоинформатики студенты Института экономики и управления АПК и Института зоотехнии и биологии развивают свой стартап, поддержанный Фондом содействия инновациям. Юноши и девушки создают программный продукт, который с помощью нейросети полностью автоматизирует процесс составления лейкоцитарной формулы крови рыб. Это позволит проводить раннюю диагностику заболеваний, отрабатывать технологический режим разведения и выращивания, селекции рыб.
- Наличие современных компьютеров в лаборатории дает возможность применять последние версии средств разработки, эффективно реализовывать процесс обучения моделей глубоких нейронных сетей. Это важно для достижения высокой точности при обнаружении и идентификации клеток крови на микроскопических снимках.
В состав команды стартап-проекта входят студент Института экономики и управления АПК Андрей Карасев и представители Института зоотехнии и биологии: Магдалина Акимушкина и Мария Тутрикова.