Лаборатории

Две новые научно-исследовательские лаборатории - биосовместимых материалов и искусственного интеллекта - созданы при Удмуртском федеральном исследовательском центре Уральского отделения РАН в рамках Национального проекта «Наука», реализуемого по инициативе Президента РФ Владимира Путина.

Первая из них под руководством доктора биологических наук, профессора Игоря Меньшикова занимается разработкой биосовместимых материалов с программируемыми свойствами и исследованием их взаимодействия с живыми организмами. 

Целью работы лаборатории является разработка фундаментальных основ, определяющих взаимосвязанные подходы, базирующиеся на междисциплинарных исследованиях, направленных на получение новых материалов с необходимыми функциональными свойствами.

На первом этапе задачей лаборатории является разработка методов специфической иммунокоррекции организма, направленной на формирование приобретенной толерантности к естественным и искусственным антигенам потенциально биосовместимых материалов.

Это позволит существенно расширить возможности применения широкого спектра имплантируемых материалов с заданными физическими свойствами. Результаты этих исследований могут существенно расширить возможности развития высокотехнологичного производства в Удмуртской Республике. Лаборатория имеет сильный кадровый состав и значительный задел. Результаты исследований опубликованы в журналах, индексируемых в международных базах данных. Молодые сотрудники являются стипендиатами грантов и стипендий Президента РФ.

Целью работы лаборатории машинного обучения и обработки «больших» данных производственных киберсистем (лаборатории искусственного интеллекта) под руководством доктора физико-математических наук Виктора Трубицына являются разработка и использование методов искусственного интеллекта в создании, обучении и сопровождении информационных и экспертных систем представления и использования знаний в естественно-научных, технических и социогуманитарных направлениях.

Для задач, решаемых в УдмФИЦ УрО РАН, нейронные сети могут быть использованы для интерпретации и анализа экспериментальных данных как в режиме реального времени, так и при обработке уже существующих больших наборов данных, управления сложными экспериментами, для интерпретации и предсказания структурных, физических и химических свойств материалов.