Четыре научных исследования Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг» победили в конкурсе Российского научного фонда

Российский научный фонд (РНФ) подвёл итоги конкурса 2024 года по приоритетному направлению «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами».
Конкурс направлен на поддержку и развитие научных коллективов, занимающих лидирующиe позиции в определенных областях наук. Исследования реализуются научными коллективами от 2 до 4 человек. Не менее 50% коллектива – молодые ученые до 39 лет. Всего Российский научный фонд поддержал более 1200 научных коллективов. Полный список победителей размещен на сайте РНФ.

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ) подал 80 заявок. Из них экспертный совет поддержал 16 проектов грантами в размере 3 млн рублей, один – грантом в 2,95 млн рублей и один – грантом в 2,4 млн рублей. Исследования планируется реализовать в течение двух лет с 2024 по 2026год. Размер одного гранта составляет до 1,5 млн рублей ежегодно. В число победителей конкурса вошли:

• Передовая инженерная школа СПбПУ «Цифровой инжиниринг» – 4 проекта,
• Институт биомедицинских систем и биотехнологий СПбПУ – 3 проекта,
• Гуманитарный институт СПбПУ– 3 проекта,
• Институт компьютерных наук и кибербезопасности СПбПУ – 2 проекта,
• Инженерно-строительный институт СПбПУ – 2 проекта,
• Физико-механический институт СПбПУ – 1 проект,
• Институт машиностроения, материалов и транспорта СПбПУ – 1 проект,
• Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли СПбПУ– 1 проект,
• Институт физики и математики СПбПУ– 1 проект.

Передовая инженерная школа СПбПУ «Цифровой инжиниринг» стала лидером по количеству поддержанных Российским научным фондом проектов среди институтов Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого.

Четыре научных проекта Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг» (ПИШ) получили гранты в размере 3 млн рублей каждый для проведения исследований в научной области –«Математика, информатика и науки о системах». Общий объём финансирования – 12 млн рублей на 2 года для всех проектов ПИШ СПбПУ.

Проекты Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг», получившие гранты Российского научного фонда в рамках конкурса малых отдельных научных групп в 2024 году:

• Применение мультиагентного подхода к формированию расписаний в производственных системах с учётом несогласованности целевых функций агентов (руководитель – Гинцяк Алексей Михайлович),
• Применение методов машинного обучения к построению моделей ламинарно-турбулентного перехода (руководитель – Гарбарук Андрей Викторович),
• Разработка научных основ создания мультисенсорных навигационных микросистем на основе принципа электромагнитной левитации (руководитель – Попов Иван Алексеевич),
• Интерпретируемые модели машинного обучения для определения межвидовых различий облигатных паразитов пшеницы рода Puccinia на основе классификации гиперспектральных снимков ранних стадий патогенеза (руководитель – Федотов Александр Александрович).

Напомним, что подразделения Экосистемы технологического развития СПбПУ на постоянной основе принимают участие в конкурсах Российского научного фонда и ежегодно становятся победителями. К примеру, в 2023 году проект

• «Исследование физико-механических свойств аддитивно-производимых мета-биоматериалов для тканевой инженерии»  

​научной группы  под руководством проректора по цифровой трансформации СПбПУ, руководителя Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг», Научного центра мирового уровня СПбПУ «Передовые цифровые технологии» и Инжинирингового центра  (CompMechLab^®) СПбПУ профессора Алексея Боровковавыиграл грант Российского научного фонда, по результатам выполненных исследований уже опубликованы промежуточные результаты.

В числе научных проектов, получивших грант РНФ в 2024 году, исследование Инжинирингового центра (CompMechLab^®) СПбПУ (ИЦ ЦКИ) 

• «Динамика газопылевой атмосферы и эволюция поверхностного слоя ядра кометы: комплексная модель, разномасштабное компьютерное моделирование и интерпретация результатов наблюдений»

​под руководством доктора физико-математических наук, профессора Физико-механического института СПбПУ, главного научного сотрудника ИЦ ЦКИ СПбПУ Николая Быкова. Задачи проекта и ожидаемые результаты соответствуют мировому уровню исследований. Выполнение этого проекта усилит роль российской науки в области исследования космического пространства.

Передовая инженерная СПбПУ «Цифровой инжиниринг» как ключевая структура Экосистемы технологического развития СПбПУ сосредоточена на подготовке высококвалифицированных инженерных кадров и реализации совместных проектов с лидерами российской промышленности НИОКР, направленных на решение актуальных фронтирных инженерных задач.

Именно в ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг» начинают свой профессиональный путь молодые инженеры, заинтересованные в развитии в сфере передовых цифровых и производственных технологий. Под руководством опытных наставников из числа преподавателей ПИШ СПбПУ и представителей индустриальных партнеров начинающие специалисты находят интересные области для применения своих академических талантов и поиска тематики для проведения фундаментальных и поисковых научных исследований в направлении кросс-отраслевых цифровых и платформенных решений и технологий, системного цифрового инжиниринга и разработки новых материалов.

Таким образом, в Экосистеме технологического развития Политехнического университета Передовая инженерная школа СПбПУ «Цифровой инжиниринг» представляет центр молодых научных коллективов, осуществляющих исследования в области передовых цифровых и производственных технологий.

• «Экосистема технологического развития СПбПУ позволяет молодым ученым и инженерам гармонично развиваться в избранных областях и предоставляет широкие возможности продвижения их инициатив за счет налаженной системы взаимодействия с крупнейшими фондами, научными центрами, некоммерческими организациями с государственным участием и сотрудничества с множеством индустриальных партнеров, включающего участие в партнёрских мероприятиях и проектах»,
  – подчеркнул  проректор по цифровой трансформации СПбПУ Алексей Боровков.

Задачи и цели проектов Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг», признанных Российским научным фондом победителями в конкурсе на получение грантов, соответствуют Указу Президента Российской Федерации от 28 февраля 2024 г. №145 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации»  (далее – Стратегия ).

Исследование «Интерпретируемые модели машинного обучения для определения межвидовых различий облигатных паразитов пшеницы рода Puccinia на основе классификации гиперспектральных снимков ранних стадий патогенеза» (руководитель – Александр Федотов) отвечает тезисам Стратегии научно-технологического развития (СНТР) Российской Федерации в части перехода к высокопродуктивному и экологически чистому агро- и аквахозяйству, разработке и внедрению систем рационального применения средств химической и биологической защиты сельскохозяйственных растений и животных, хранению и эффективной переработке сельскохозяйственной продукции, создание безопасных и качественных, в том числе функциональных, продуктов питания.

Остальные проекты отвечают реализации СНТР по первому приоритетному направлению – в части перехода к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.

В процессе исполнения научных проектов будут использованы мощности Суперкомпьютерного центра СПбПУ «Политехнический» (СКЦ), который располагает высокопроизводительными вычислительными системами разной архитектуры с общей пиковой производительностью более 4,5 ПФлопс. Вычислительные мощности СКЦ будут применены для выполнения высокопроизводительных вычислений по алгоритмам, разработанным в рамках проектов, в том числе в ходе апробации результатов научных исследований.

Проект «Применение мультиагентного подхода к формированию расписаний в производственных системах с учётом несогласованности целевых функций агентов» направлен на решение проблемы низкой адекватности существующих моделей и методов производственного планирования, обусловленной неустойчивостью получаемых решений.

Руководитель проекта – кандидат технических наук, заведующий лабораторией «Цифровое моделирование индустриальных систем» ПИШ СПбПУ, доцент, старший преподаватель Высшей школы проектной деятельности и инноваций в промышленности Института машиностроения, материалов и транспорта СПбПУ Алексей Гинцяк.

В научную группу входят:

• научный сотрудник лаборатории «Цифровое моделирование индустриальных систем» ПИШ СПбПУ Ирина Ватаманюк,
• младший научный сотрудник лаборатории «Цифровое моделирование индустриальных систем» ПИШ СПбПУ, аспирант и ассистент Высшей школы проектной деятельности и инноваций в промышленности Института машиностроения, материалов и транспорта СПбПУ Жанна Бурлуцкая,
• младший научный сотрудник лаборатории «Цифровое моделирование индустриальных систем» ПИШ СПбПУ, аспирант и ассистент Высшей школы проектной деятельности и инноваций в промышленности Института машиностроения, материалов и транспорта СПбПУ Капитон Поспелов и другие сотрудники.

Руководитель проекта Алексей Гинцяк рассказал: 

• «Научная значимость исследования состоит в совершенствовании инструментов управления в производственных системах за счет учета мультиагентности. Реальные производственные системы характеризуются наличием нескольких заинтересованных сторон, каждая из которых стремится к достижению собственных целей (выполнению специфических показателей). При этом стратегическое управление в подобных распределенных системах направлено на достижение глобальных целей системы и зачастую не учитывает интересы отдельных агентов.
• Следовательно, принимаемые управленческие решения будут, во-первых, встречать сопротивление со стороны отдельных агентов системы, во-вторых, вести к ухудшению показателей этих агентов. Это определяет необходимость разработки инструментов поиска устойчивых решений, при которых как сама система, так и ее агенты смогут выполнить свои целевые показатели».

Отметим, что практическая значимость разработки новых инструментов производственного планирования и рекомендаций по повышению эффективности функционирования производственных систем за счёт формирования новых методов управления с учётом несогласованности целевых функций агентов обусловлена Указом Президента от 07.05.2024 №309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года», в частности,

• реализацией национальной цели «Технологическое лидерство» в части обеспечения технологической независимости и формирования новых рынков по таким направлениям, как средства производства и автоматизации, экономика данных и цифровая трансформация, искусственный интеллект,
• а также достижением национальной цели «Цифровая трансформация государственного и муниципального управления, экономики и социальной сферы» в части перехода к 2030 году на использование базового и прикладного российского программного обеспечения в системах, обеспечивающих основные производственные и управленческие процессы.

В рамках исследования предполагается провести сравнительный анализ мультиагентных и классических подходов к формированию производственного расписания с точки зрения улучшения теоретико-игровых моделей взаимодействия, а также анализ влияния различных видов взаимоотношений целевых функций агентов (таких, как совершенно противоположные целевые функции, коллинеарные целевые функции и пр.) на эффективность полученных расписаний. Подобные исследования неизвестны в мировом научном дискурсе, что позволяет сделать вывод о научной новизне исследования.

Публикации научного коллектива по тематике исследования

• Pospelov K.N., Burlutskaya Z.V., Gintciak A.M., Troshchenko K.D. Multiparametric optimization of complex system management scenarios based on simulation models // International Journal of Technology. 2023. V. 14 (8). P. 1748-1758. DOI: 10.14716/ijtech.v14i8.6832, (Scopus Q1),
• Болсуновская М., Гинцяк А., Федяевская Д., Петряева А., Бурлуцкая Ж. Комплексное моделирование процессов нефтедобычи: аналитический обзор // Автоматизация и информатизация ТЭК. 2023. № 2 (595). С. 51–62. DOI: 10.33285/2782-604X-2023-2(595)-51-62,
• Бурлуцкая Ж., Гинцяк А. Создание и оптимизация консолидированной производственной программы на предприятиях дискретного машиностроения // Управление инновациями в условиях цифровой трансформации: Материалы Всероссийской студенческой учебно-научной конференции. Санкт-Петербург, 2022. С. 43–48. DOI: 10.18720/SPBPU/2/id22-49,
• Gintciak, A., Bolsunovskaya, M., Burlutskaya, Z., Petryaeva, A. Hybrid Simulation as a Key Tool for Socio-economic Systems Modeling // Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. № 442 LNNS. P. 262-272. DOI: 10.1007/978-3-030-98832-6_23,
• Болсуновская М., Гинцяк А., Бурлуцкая Ж., Петряева А., Зубкова Д., Успенский М., Селедцова И. Возможности применения гибридного подхода в моделировании социально-экономических и социотехнических систем // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2022. № 3. С. 73–86. DOI: 10.17308/sait/1995-5499/2022/3/73-86,
• Pospelov K.N., Vatamaniuk I.V., Lundaeva K.A., Gintciak A.M. Heuristic Approach to Planning Complex Multi-Stage Production Systems // International Journal of Technology. 2023. V. 14 (8). P. 1790-1799. DOI: 10.14716/ijtech.v14i8.6833, (Scopus Q1),
• Цифровое моделирование социотехнических и социально-экономических систем: монография / А.М. Гинцяк, Ж.В. Бурлуцкая, Д.Э. Федяевская [и др.] - СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023. - 164 с. DOI: 10.18720/SPBPU/2/i23-253.

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ научного коллектива по тематике исследования

• Программа оптимизации фонда рабочего времени на производственных площадках в машиностроении (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023610568 от 11.01.2023). Авторы: Бурлуцкая Ж.В., Гинцяк А.М., Успенский М.Б.
• Программа предобработки и оценки качества входных данных цифрового моделирования индустриальных и социально-экономических систем (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023662419 от 07.06.2023). Авторы: Бурлуцкая Ж.В., Гинцяк А.М., Зубкова Д.А., Ракова В.В. Правообладатель: ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого».
• Программа верификации и валидации результатов цифрового моделирования индустриальных и социально-экономических систем (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023687849 от 19.12.2023). Авторы: Бурлуцкая Ж.В., Гинцяк А.М., Жидков Д.О., Поспелов К.Н. Правообладатель: ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого».
• Программа гибридного моделирования индустриальных и социально-экономических систем на базе технологий искусственного интеллекта (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023688161 от 20.12.2023). Авторы: Бурлуцкая Ж.В., Гинцяк А.М., Жидков Д.О., Поспелов К.Н., Юсупова Д.Р. Правообладатель: ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого».
• Программа многопараметрической оптимизации сценариев управления сложными системами на базе имитационных моделей (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023665350 от 14.07.2023). Авторы: Бурлуцкая Ж.В., Гинцяк А.М., Зубкова Д.А., Ракова В.В. Правообладатель: ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого».

В процессе исполнения проекта планируется опубликовать 4 статьи, из них 2 – в изданиях, индексируемых в базах данных Web of Science Core Collection или Scopus, и 2 – в изданиях, индексируемых в Russian Science Citation Index.

Результаты проекта внесут вклад в развитие методологической и инструментальной базы мультиагентного моделирования в части решения задач формирования расписаний в распределенных производственных системах, а также смогут служить аналитической основой для разработки систем поддержки принятия решений при управлении распределенными производственными системами.

• «Значимость результатов проекта состоит в первую очередь в повышении адекватности существующих моделей управления распределенными производственными системами. Итоги проекта имеют непосредственное практическое применение в хозяйственной деятельности предприятий Российской Федерации в качестве элемента систем производственного планирования, обеспечивающих реализуемость и устойчивость принимаемых решений»,
  – отметил руководитель проекта, кандидат технических наук, заведующий лабораторией «Цифровое моделирование индустриальных систем» ПИШ СПбПУ, доцент, старший преподаватель Высшей школы проектной деятельности и инноваций в промышленности Института машиностроения, материалов и транспорта СПбПУ Алексей Гинцяк.

Исследование «Применение методов машинного обучения к построению моделей ламинарно-турбулентного перехода» направлено на усовершенствование уже существующих и построение новых полуэмпирических моделей ламинарно-турбулентного перехода (ЛТП), пригодных для описания различных сценариев перехода. Для достижения цели проекта будут использоваться методы машинного обучения, которые продемонстрировали свою эффективность по результатам многих научных исследований в последние годы.

Руководитель проекта – доктор физико-математических наук, профессор Высшей школы прикладной математики и вычислительной физики Физико-механического института СПбПУ, главный научный сотрудник лаборатории «Вычислительная гидроаэроакустика и турбулентность» Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг» Андрей Гарбарук.

В состав научной группы вошли старшие научные сотрудники лаборатории «Вычислительная гидроаэроакустика и турбулентность» Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг» Андрей Стабников и Алексей Матюшенко, а также аспирант по направлению «Механика жидкости, газа и плазмы» Высшей школы прикладной математики и вычислительной физики Физико-механического института СПбПУ Максим Акунец.

• «Создание универсальной математической модели ламинарно-турбулентного перехода имеет важное научное и практическое значение как само по себе, так и с точки зрения распространения области применения методов машинного обучения на моделирование процессов ламинарно-турбулентного перехода. Отмечу, что сейчас острую потребность в таких моделях испытывают многие ключевые отрасли промышленности, такие как воздушный и наземный транспорт, энергомашиностроение, ракетостроение, гражданское строительство»,
  – рассказал об актуальности проекта руководитель научной группы исследования Андрей Гарбарук.

Общий план работы над проектом включает два этапа:

• вспомогательный, на котором будет создана база для построения искомой универсальной модели ламинарно-турбулентного перехода
• и основной, который непосредственно связан с построением этой модели.

При работе над проектом будут использоваться широкий спектр методов, включающих методы статистической теории турбулентности, теории размерностей, вычислительной динамики жидкости (CFD) и машинного обучения.

На вспомогательном этапе работы будет разработан «дизайн» искомой новой модели ламинарно-турбулентного перехода (ЛТП); осуществлен анализ опыта, накопленного при построении и использовании известных моделей ЛТП; будет сформирован представительный набор течений, характеризующихся различными сценариями протекания ЛТП, рассчитаны «целевые» поля локальных безразмерных параметров потока, на которых будет обучаться нейронная сеть.

В рамках основного этапа работы будет определена архитектура нейронной сети и ее обучение на основе полученных «целевых» полей, т. е. сформулирована искомая новая модель ЛТП. После этого на завершающем этапе проекта будет проведена валидация разработанной модели путем сравнения результатов расчетов, полученных с ее использованием, с экспериментальными данными как для течений, на которых проводилось обучение нейронной сети, так и с данными других экспериментальных исследований.

Публикации научного коллектива по тематике исследования

• Menter F.R., Matyushenko A.A., Lechner R., Stabnikov A. S., Garbaruk A.V. An Algebraic LCTM Model for Laminar–Turbulent Transition Prediction // Flow, Turbulence and Combustion, 2022, v. 109, N4. pp 841–869,
• Стабников А.С., Гарбарук А.В. Алгебраическая модель ламинарно-турбулентного перехода для расчета турбулентных течений на основе метода моделирования отсоединенных вихрей // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Физико-математические науки. – 2022. – Т. 15. – № 1. – С. 16-29. (Scopus),
• Стабников А.С., Гарбарук А.В., Матюшенко А.А. Сравнительный анализ алгебраических моделей ламинарно-турбулентного перехода // Математическое Моделирование, Т. 36. №1. С. 141-157 (Scopus).

Методологическая часть проекта, связанная с расширением области применения технологии машинного обучения, внесет существенный вклад в развитие этой новой научной тематики, а разработанная в ходе проекта модель позволит повысить точность моделирования широкого круга течений, в которых ламинарно-турбулентный переход играет значительную роль, без колоссального увеличения вычислительных затрат, являющегося неизбежным при использовании для этой цели вихреразрешающих подходов типа LES и DNS. Это обстоятельство является крайне важным, так как использование данной модели позволит значительно сократить сроки и стоимость проектирования новой техники повысить ее конкурентоспособность.

Результаты выполнения проекта будут способствовать формированию научного задела в области применения машинного обучения (в части моделирования турбулентности) и переходу к передовым цифровым технологиям при конструировании новой техники в таких отраслях, как машиностроение, транспорт и энергетика, атомную энергетику. Они также найдут непосредственное применение в различных проектно-конструкторских и научно-исследовательских организациях, специализирующихся в указанных областях.

Кроме того, научный коллектив проекта планирует способствовать внедрению разработанной в ходе проекта математической модели ламинарно-турбулентного перехода в широко используемый российской промышленностью программный комплекс Российского федерального ядерного центра – Всероссийского научно-исследовательского института экспериментальной физики «Логос», с разработчиками которого научный коллектив поддерживает многолетнее сотрудничество, а также в специализированные CFD коды других заинтересованных организаций – индустриальных партнеров СПбПУ.

По результатам проекта планируется опубликовать 3 статьи, из них 1 – в изданиях, индексируемых в базах данных Web of Science Core Collection или Scopus, и 2 – в изданиях, индексируемых в Russian Science Citation Index.

Исследование «Разработка научных основ создания мультисенсорных навигационных микросистем на основе принципа электромагнитной левитации» посвящено формированию научных основ создания микроэлектромеханических сенсоров с бесконтактным подвесом чувствительного элемента системы на основе эффекта электромагнитной (индукционной) левитации.

• Руководитель проекта – старший преподаватель Высшей школы передовых цифровых технологий Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг», инженер-исследователь Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг» Иван Попов.

В научный коллектив проекта входят:

• кандидат физико-математических наук, доцент Высшей школы механики и процессов управления Физико-механического института СПбПУ, старший научный сотрудник Научного центра мирового уровня «Передовые цифровые технологии» СПбПУ Алексей Лукин,
• аспирант Высшей школы механики и процессов управления Физико-механического института СПбПУ, инженер-исследователь Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг», ассистент Высшей школы электроники и микросистемной техники Института электроники и телекоммуникаций СПбПУ Павел Удалов.
• аспирантка Высшей школы механики и процессов управления Физико-механического института СПбПУ, инженер-исследователь Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг», ассистент Высшей школы электроники и микросистемной техники Института электроники и телекоммуникаций СПбПУ Надежда Пискун (до замужества – Можгова).

Руководитель проекта, старший преподаватель, инженер-исследователь Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг» Иван Попов пояснил:

• «Центральной научной проблемой проекта является разработка и внедрение в проектирование универсальных методов параметрического исследования нелинейных динамических режимов левитации микромасштабных твердых дел в переменных электромагнитных полях сложной пространственной конфигурации.
• Принципиальную научную новизну проекта составляет, с одной стороны, центральный для проекта класс аналитически (с применением асимптотических методов) решаемых задач нелинейной динамики для уравнений Лагранжа-Максвелла и, с другой стороны, необходимая для реализации целей проекта разработка методов синтеза аналитически исследуемых динамических моделей пониженного порядка, описываемых системами нелинейных обыкновенных дифференциальных уравнений, на основе современных алгоритмов редукции полномасштабных связанных численных конечно-элементных моделей проектируемых устройств».

Актуальность тематики проекта обусловлена потребностями современной техники гражданского и военного назначения в компактных, высокоточных (тактический и низкий навигационный классы точности) и сравнительно дешёвых системах измерения инерциальной информации. А именно, проект направлен на разработку архитектур и систем управления движением микроэлектромеханических датчиков инерциальной информации с бесконтактным подвесом чувствительного элемента, обеспечивающих стабильность работы и точность измерений в условиях интенсивных внешних воздействий (температурных, вибрационных, акустических, ударных) с учетом технологических ограничений нано- и микросистемной технологии.

Одной из основных особенностей технологии микроэлектромеханических систем является их миниатюрность, приводящая к множеству преимуществ: низкая стоимость, малый типоразмер (форм-фактор), низкое энергопотребление и лучшие или сопоставимые характеристики по сравнению с традиционными датчиками, изготовленными механическим способом.

Технология конструирования чувствительного элемента на основе электромагнитной левитации, реализующая принцип бесконтактного подвеса и полностью исключающая необходимость механического крепления, заменяя его электромагнитным взаимодействием, обеспечивает полную свободу движения подвижной массы. В силу отсутствия в бесконтактном подвесе трения между неподвижными и подвижными частями микроактюатора, преодолевается один из главных недостатков механического подвеса – потери, шумы, износ.

В рамках исследования будет уделено особое внимание разработке принципов функционирования и методов математического моделирования навигационных микросистем на основе указанного физического эффекта. В ходе проекта будет осуществлена разработка архитектур и схемно-технических решений для датчиков инерциальной информации с левитирующим чувствительным элементом (инерционной массой): многоосевых гироскопов, акселерометров и гравиметров тактического и низкого навигационного классов точности.

Публикации научного коллектива по тематике исследования

• Skubov D. Y. et al. Nonlinear Dynamics of a Micromechanical Non-Contact Induction Suspension //Mechanics of Solids. – 2023. – Т. 58. – №. 6. – С. 2011-2023,
• Udalov P. P. et al. Parametric Stability of Microscale Contactless Inductive Suspension with an Electrostatic Control Loop of Stiffness //Journal of Machinery Manufacture and Reliability. – 2024. – Т. 53. – №. 1. – С. 25-34,
• Скубов Д.Ю., Индейцев Д.А., Удалов П.П., Попов И.А., Лукин А.В., Полеткин К.В. Нелинейная динамика микромеханического неконтактного индукционного подвеса // Изв. РАН. МТТ. 2023. № 6. С. 98-112,
• Skubov D.Y., Lukin A.V., Popov I.A. Levitation of small diamagnetic particle // Advanced Structured Materials, 2019, 103, pp. 439–447. DOI: 10.1007/978-3-030-11665-1_25,
• Igumnova V.S., Shtukin L.V., Lukin A.V., Popov I.A. Dynamics of the Microresonator in the Regime of Supercritical Compression // Lecture Notes in Mechanical Engineering, 2020, pp. 139–151. DOI: 10.1007/978-3-030-49882-5_14,
• Morozov N.F., Indeitsev D.A., Igumnova V.S., Popov I.A., Shtukin L.V. A Novel Model of a Mode-Localized MEMS Accelerometer // Doklady Physics, 2020, 65(10), pp. 371–375. DOI: 10.1134/S1028335820100031,
• Indeitsev, D.A., Belyaev, Y.V., Popov I.A. et al. Nonlinear dynamics of MEMS resonator in PLL-AGC self-oscillation loop. Nonlinear Dyn 104, 3187–3204 (2021). DOI: 10.1007/s11071-021-06586-x,
• Indeitsev, D.A., Belyaev, Y.V., Popov I.A. et al. Analysis of imperfections sensitivity and vibration immunity of MEMS vibrating wheel gyroscope. Nonlinear Dyn 105, 1273–1296 (2021). DOI: 10.1007/s11071-021-06664-0,
• N.F. Morozov, D.A. Indeitsev, V.S. Igumnova, A.V. Lukin, I.A. Popov, L.V. Shtukin, Nonlinear dynamics of mode-localized MEMS accelerometer with two electrostatically coupled microbeam sensing elements, International Journal of Non-Linear Mechanics, Volume 138, 2022, 103852, ISSN 0020-7462, DOI: 10.1016/j.ijnonlinmec.2021.103852. (2021) 28th Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems, ICINS 2021, № 9470812,
• Morozov, N.F., Indeitsev, D.A., Igumnova, V.S., Lukin, A.V., Popov, I.A., Shtukin, L.V. Nonlinear dynamics of mode-localized MEMS accelerometer with two electrostatically coupled microbeam sensing elements (2022) International Journal of Non-Linear Mechanics, 138, статья № 103852,
• Indeitsev, D.A., Belyaev, Y.V., Lukin, A.V., Popov, I.A., Igumnova, V.S., Mozhgova, N.V. Analysis of imperfections sensitivity and vibration immunity of MEMS vibrating wheel gyroscope (2021) Nonlinear Dynamics, 105 (2), pp. 1273-1296,
• Indeitsev, D.A., Belyaev, Y.V., Lukin, A.V., Popov, I.A. Nonlinear dynamics of MEMS resonator in PLL-AGC self-oscillation loop 2021) Nonlinear Dynamics, 104 (4), pp. 3187-3204,
• Mozhgova N. V. et al. Electrostatic comb drive actuators with variable gap: nonlinear dynamics at primary resonance // Meccanica. – 2022. – Т. 57. – №. 12. – С. 2981-2999,
• Indeitsev D. A. et al. Model of a Micromechanical Mode-Localized Accelerometer with an Initially Curved Microbeam as a Sensitive Element // Mechanics of Solids. – 2023. – Т. 58. – №. 3. – С. 779-792,
• Morozov N. F. et al. Equilibrium Forms of an Initially Curved Bernoulli–Euler Beam in Electric and Thermal Fields // Doklady Physics. – Moscow: Pleiades Publishing, 2023. – Т. 68. – №. 2. – С. 56-61,
• Morozov N. F., Lukin A. V., Popov I. A. Symmetry Breaking and Multistability of Electrostatically Actuated Annular Microplates // Mechanics of Solids. – 2024. – Т. 59. – №. 1. – С. 32-47,
• Индейцев Д.А., Морозов Н.Ф., Лукин А.В., Можгова Н.В., Попов И.А. О формах равновесия начально-изогнутой балки Бернулли-Эйлера при электрических и тепловых воздействиях. Доклады Российской академии наук. Физика, технические науки, 2023, T. 508, № 1, стр. 35-41. DOI: 10.31857/S268674002301008X,
• Индейцев, Д. А., Игумнова, В. С., Лукин, А. В., Попов, И.А., & Штукин, Л. В. (2023). Синхронизация колебаний слабосвязанных упругих элементов дифференциального резонансного МЭМС-акселерометра в режиме двухконтурного автогенератора. Вестник Санкт-Петербургского университета. Математика. Механика. Астрономия, 10(2), 289-304. DOI: 10.21638/spbu01.2023.210,
• Igumnova V. S. et al. Nonlinear Dynamics of the Primary Oscillation Circuit of a Mems Gyroscope Under the Action of Phase-locked Loop and Automatic Gain Control Systems. – 2023. DOI: 10.21638/11701/spbu35.2023.402.

• «В процессе реализации проекта научным коллективом будет накоплен значительный исследовательский и инженерный опыт в области разработки передовых микросистемных устройств, что будет использовано для внедрения новейших технологий, технических решений и методов моделирования в научные и производственные процессы отечественных предприятий высокоточного приборостроения.
• Значимость ожидаемых результатов исследования состоит в непосредственном соответствии проекта целям развития индустрии нано- и микросистем в России, что имеет критическое значение для развития народного хозяйства и конкурентоспособности отечественной продукции высокоточного приборостроения на мировом рынке»,
  – подвел итог руководитель проекта Иван Попов.

К завершению научного проекта будут опубликованы 8 статей, из них 6 – в изданиях, индексируемых в базах данных Web of Science Core Collection или Scopus, и 4 – в изданиях, индексируемых в Russian Science Citation Index. При этом 2 статьи из 8 планируется опубликовать в изданиях, индексируемых в обеих базах данных.

Проект «Интерпретируемые модели машинного обучения для определения межвидовых различий облигатных паразитов пшеницы рода Puccinia на основе классификации гиперспектральных снимков ранних стадий патогенеза» посвящен разработке методов и алгоритмов анализа методами искусственного интеллекта данных гиперспектрального зондирования растений пшеницы для определения межвидовых различий облигатных паразитов пшеницы рода Puccinia на основе классификации гиперспектральных снимков ранних стадий патогенеза.

Руководитель проекта – ведущий научный сотрудник лаборатории «Моделирование технологических процессов и проектирование энергетического оборудования» Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг», старший преподаватель  Высшей школы компьютерных технологий и информационных систем Института компьютерных наук и кибербезопасности СПбПУ Александр Федотов.

Научный коллектив исследования составили:

• аспирант Высшей школы технологий искусственного интеллекта Института компьютерных наук и кибербезопасности СПбПУ по направлению «Теоретическая информатика, кибернетика», инженер лаборатории «Моделирование технологических процессов и проектирование энергетического оборудования» Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг» Данила Еременко,
• магистрантка Института компьютерных наук и кибербезопасности СПбПУ по направлению «Искусственный интеллект и машинное обучение», инженер лаборатории «Моделирование технологических процессов и проектирование энергетического оборудования» Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг» Дарья Кузнецова.

В рамках проекта будет разработана методологическая основа технологии анализа данных гиперспектрального зондирования для определения фитосанитарного состояния сельскохозяйственных культур на основе методов искусственного интеллекта и создана программная реализация алгоритмов для определения межвидовых различий болезней растений.

Figure 1. Процесс сбора гиперспектральных данных.

(A) отраженный свет собирается камерой,

(B) куб гиперспектральных данных,

(C) нормализация данных,

(D) извлечение признаков,

(E) автоматизация процесса классификации при помощи машинного обучения.

Для создания систем раннего выявления болезней растений с использованием современных технических методов необходим междисциплинарный подход. Объектами биологических исследований в ходе проекта являются облигатные паразиты пшеницы из рода Puccinia, относящиеся к ржавчинным грибам. В исследовании будут использоваться данные гиперспектральной съемки раннего развития патогенеза грибов Puccinia striiformis f.sp. tritici, вызывающей желтую ржавчину пшеницы, Puccinia recondita, вызывающей бурую ржавчину пшеницы и Puccinia graminis, вызывающей стеблевую ржавчину пшеницы.

Паразит на начальных стадиях развития вносит минимальные изменения в организм хозяина. Это обуславливает незначительность проявления симптомов патогенеза на ранних стадиях и схожесть проявлений симптомов патогенеза у разных видов патогенов из рода Puccinia. Это делает задачу классификации признаков патогенеза при помощи интерпретируемой предиктивной модели классификации уникальной.

• «Полученные новые знания о изменениях биохимического состава пораженных заболеваниями растений и достоверно значимых различий гиперспектральных данных послужат фундаментальной основой для разработки экспериментального образца интеллектуальной системы фитосанитарного контроля посевов в полевых условиях на основе методов анализа искусственными нейронными сетями данных гиперспектрального зондирования»,
  – подчеркнул руководитель проекта Александр Федотов.

Публикации научного коллектива по тематике исследования

• Terentev, A., Dolzhenko, V., Fedotov, A. and Eremenko, D., 2022. Current State of Hyperspectral Remote Sensing for Early Plant Disease Detection: A Review. Sensors, 22(3), p.757. DOI: 10.3390/s22030757 (JCR impact factor=3.576, Q1-2020),
• Terentev, A., Badenko, V., Shaydayuk, E., Emelyanov, D., Eremenko, D., Klabukov, D., Fedotov, A. and Dolzhenko, V., 2023.Hyperspectral Remote Sensing for Early Detection of Wheat Leaf Rust Caused by Puccinia triticina. Agriculture, 13(6), p.1186. (JCR impact factor=3.6, Q1-2022),
• Gandrabur, E., Terentev, A., Fedotov, A., Emelyanov, D. and Vereshchagina, A., 2023. The Peculiarities of Metopolophium dirhodum (Walk.) Population Formation Depending on Its Clonal and Morphotypic Organization during the Summer Period. Insects, 14(3), p.271. (JCR impact factor=3.1 Q1-2023)

Отметим, что научная статья «CurrentStateofHyperspectralRemoteSensingforEarlyPlantDiseaseDetection: AReview» (Обзор текущего состояние гиперспектрального дистанционного зондирования для раннего обнаружения заболеваний растений), опубликованная в 2022 году и входящая в научный задел исследования, имеет высокий показатель цитируемости: более 112 в базе данных Scopus и 141 – в Google scholar. Статья была подготовлена научным коллективом проекта в соавторстве с академиком РАН, доктором сельскохозяйственных наук, заместителем председателя Санкт-Петербургского отделения РАН Виктором Ивановичем Долженко.

Итоги исследования внесут серьезный вклад в цифровизацию сельского хозяйства в целом и точного земледелия в частности. Проект служит обеспечению продовольственной безопасности России.

• «Система раннего фитосанитарного мониторинга болезней растений представляет интерес для множества компаний, занятых в области сельского хозяйства – от крупных сельхозпроизводителей до страховых компаний и банков страхующих и финансирующих сельхозпроизводителей. Ее разработка позволит создать задел для стандартного решения при создании подобных продуктов применительно к другим сельскохозяйственным культурам, укрепить позицию Российской Федерации на рынке за счет получения уникального ноу- хау.
• Анализ мирового рынка показывает, что такие системы могут быть широко востребованы и на международном рынке, например, в Индии и Китае»,
  – рассказал руководитель проекта Александр Федотов.

По результатам проекта планируется опубликовать 4 статьи, из них 3 – в изданиях, индексируемых в базах данных Web of Science Core Collection или Scopus, и 1 – в изданиях, индексируемых в Russian Science Citation Index.

Научные проекты Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг», получившие гранты Российского научного фонда, обеспечат развитие приоритетных направлений Стратегии, внесут вклад в цифровизацию разных отраслей промышленности и тиражирование передовых цифровых и производственных технологий.

При подготовке новости использованы фотографии Управления по связям с общественностью СПбПУ.