Молодые ученые МГУ разработали ИИ-платформу для прогнозирования свойств и создания рецептур бетона #новости_мгу Команда студентов и аспирантов МГУ представила AI-платформу MaterialsGen, предназначенную для прогнозирования свойств бетона и генерации новых рецептур многокомпонентных материалов. Разработка позволяет по составу смеси за считанные секунды предсказывать прочность на сжатие и другие характеристики бетона на разных этапах твердения – от 1 до 90 суток, что существенно сокращает время исследований и оптимизирует процесс разработки новых составов. Решение было создано командой в рамках Проектной лаборатории Фонда «Интеллект». Платформа основана на байесовских моделях искусственного интеллекта и нейроэволюционных алгоритмах, а также включает инструменты цифровизации лабораторных и производственных процессов. В ходе испытаний часть предложенных системой рецептур была успешно подтверждена экспериментально, а сам проект вошел в топ-3 на V Молодёжном конкурсе инноваций и предпринимательства стран ШОС. Разработчики отмечают, что в дальнейшем технологию можно адаптировать для создания многокомпонентных смесей в металлургии, сельском хозяйстве, медицине и биотехнологиях.
МГУ имени М.В.Ломоносова
Предложен новый экспериментальный подход к изучению инсульта при метаболическом синдроме #наука_мгу В НИИ физико-химической биологии имени А.Н. Белозерского МГУ выяснили, что метаболический синдром сам по себе не повышает уязвимость нейронов к ишемическому повреждению при инсульте. Используя экспериментальную модель, позволившую исключить влияние сосудистых нарушений, учёные установили, что объём поражения мозга у здоровых животных и животных с метаболическим синдромом оказался одинаковым. При этом исследование выявило, что нарушение лептиновой сигнализации существенно ухудшает восстановление после инсульта: у животных снижался уровень белка BDNF, отвечающего за нейропластичность, и наблюдались более выраженные неврологические нарушения. Полученные данные меняют представления о механизмах влияния метаболического синдрома на исходы инсульта и открывают новые перспективы для разработки подходов, направленных на поддержку восстановления мозга в период реабилитации.
В Центре ИИ МГУ разработали новый подход к восстановлению цифровых моделей #наука_мгу Ученые Центра ИИ МГУ с коллегами разработали метод восстановления цифровых моделей деталей по данным трёхмерного сканирования. Предложенный метод воспроизводит поэтапный процесс инженерной работы: система последовательно сравнивает цифровую модель с исходным трёхмерным объектом, выявляет геометрические расхождения и уточняет результат. Такой подход позволяет точнее восстанавливать форму деталей, сохранять мелкие геометрические элементы и эффективнее работать с данными, содержащими шумы и пропущенные участки, что открывает новые возможности для обратного проектирования и подготовки редактируемых инженерных моделей. Подробнее — на сайте.
ИИ научился лучше понимать пространство #наука_мгу Ученые Центра ИИ МГУ разработали новый метод анализа трёхмерных сцен помещений. Предложенная архитектура HFF-BiG позволяет точнее выделять объекты и определять их границы в пространстве за счет более эффективного объединения информации разных масштабов. Разработка может найти применение в робототехнике, системах автономной навигации, а также в технологиях дополненной и виртуальной реальности, где важно точное понимание окружающего пространства. Испытания на международных наборах данных показали, что новый метод демонстрирует результаты на уровне лучших современных решений, а по ряду показателей превосходит существующие алгоритмы сегментации трёхмерных сцен. Подробнее – на сайте.
Как птицы выбирают маршрут? #наука_мгу Биологи МГУ в составе международной команды орнитологов раскрыли особенности миграции мухоловки-пеструшки – певчей птицы, гнездящейся от Испании до Сибири. Используя современные миниатюрные геологгеры, ученые впервые смогли проследить полный годовой цикл перемещений птиц и выяснили, почему осенний путь сибирских популяций в Африку значительно длиннее весеннего возвращения. Исследование показало, что осенью птицы следуют древнему и безопасному миграционному маршруту через Европу, тогда как весной, стремясь успеть к сезону размножения, сибирские популяции значительно сокращают путь, перелетая напрямую через Средиземное море и Сахару. Уникальный эксперимент с пересадкой яиц между популяциями также подтвердил, что выбор мест зимовки определяется сочетанием наследственных факторов и условий развития. Работа стала важным вкладом в изучение эволюции миграционного поведения птиц и демонстрирует возможности современных методов исследований в международной научной кооперации.
