Ученые ЮФУ победили в конкурсе РНФ на проведение исследований по поручениям Президента РФ

Фото: пресс-служба ЮФУ

Фонд подвел итоги трех конкурсов: проектов фундаментальных и поисковых исследований научными группами, продления грантов 2022 года.  Кроме того, подведены итоги конкурса фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований по поручениям Президента Российской Федерации (междисциплинарные проекты).

В общей сложности по итогам трех объявленных конкурсов Российского научного фонда поддержку получат 843 проекта, среди которых 12 принадлежат ученым Южного федерального университета.

Особое внимание заслуживает победа ЮФУ в конкурсе на продление сроков выполнения проектов по мероприятию «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований по поручениям Президента Российской Федерации» (междисциплинарные проекты).

На этот конкурс поступило 293 заявки. По результатам экспертизы поддержано 29 проектов, из которых два проекта – от научных групп Южного федерального университета:

– «Новые рекомбинантные штаммы и консорциумы споровых бактерий – основа биофунгицидных препаратов для агропромышленности», руководитель – доктор биологических наук, заведующая молодежной лабораторией «Молекулярная генетика микробных консорциумов» Академии биологии и биотехнологии им. Д.И. Ивановского Евгения Празднова.

Проект направлен на создание новых рекомбинантных бактерий, способных бороться с фитопатогенными грибами, и препаратов на их основе. В него входит коллектив лаборатории молекулярной генетики микробных консорциумов АБиБ ЮФУ под руководством Евгении Праздновой и коллектив лаборатории молекулярной генетики МФТИ под руководством Ильи Манухова. Эти научные группы давно сотрудничали в области генно-инженерных штаммов бактерий и выпускали совместные публикации.

«В новом проекте генные инженеры из МФТИ планируют разработать конструкции и векторы, подходящие для трансформации споровых бактерий, а коллектив из АБиБ будет изучать свойства трансформированных штаммов и создавать консорциум полезных бактерий на их основе. В результате будут созданы формулы новых биопрепаратов для борьбы с фитопатогенными грибами, поражающими посевы культурных растений, таких как пшеница, и снижающими урожайность», – рассказала Евгения Празднова.

– «Интеллектуальные методы траекторного управления робототехническими комплексами в условиях параметрических и внешних возмущений», руководитель – доктор технических наук, ведущий научный сотрудник НИИ Робототехники и процессов управления ЮФУ, профессор Михаил Медведев.

Проект, подлежащий выполнению специалистами НИИ Робототехники и процессов управления ЮФУ при участии коллег из Национального исследовательского Томского политехнического университета, направлен на разработку перспективных систем интеллектуального управления робототехническими комплексами и их группами. Ключевая особенность такого управления должна заключаться в сочетании и совместном применении детерминированных, стохастических и интеллектуальных методов для синтеза систем управления разных иерархических уровней, с получением соответствующего синергетического эффекта.

«Устойчивость движения и адаптацию к возмущениям с заданным качеством переходных процессов обеспечивают детерминированные методы управления, планирования движения и осуществления навигации.  Предполагается разработать методы и алгоритмы оптимального траекторного управления движением робототехнических комплексов в условиях неопределенности параметров навигационной подсистемы, планировщика перемещений, движительно-рулевого модуля, окружающей среды в условиях значительных внешних измеряемых и неизмеряемых параметрических и структурных возмущений.

Разработка и последующее использование нейронных сетей с элементами структурного и параметрического синтеза, а также оптимизация процесса их обучения составляют основу для развития интеллектуальных методов обработки информации и прогнозирования применительно к перспективным системам управления сложными робототехническими комплексами.

Проект предполагает создание программного комплекса для верификации и сравнительного анализа разработанных методов и алгоритмов интеллектуального управления сложными робототехническими системами», – поделился Михаил Медведев. 

Специалист также отметил, что комплексирование, обработка и анализ большого объема неструктурированной или сложно структурированной информации от различных сенсоров системы технического зрения, а также прогнозирование поведения соответствующих сложных систем и их подсистем с наблюдаемыми характеристиками в онлайн-режиме обеспечивают в значительной степени интеллектуальные и стохастические методы анализа и обработки информации.

Полный список победителей доступен по ссылке.