9 октября 2024
9 октября 2024
Открытая лекция доктора физико-математических наук и популяризатора математики состоится 14 октября в рамках семинара «Иннополис. Наука» — серии образовательных мероприятий для студентов, аспирантов и научных сотрудников. Подключиться к онлайн-трансляции может любой желающий.
14 октября в Университете Иннополис лекция Алексея Савватеева будет посвящена знаменитой задаче Наполеона Бонапарта, в которой на сторонах произвольного треугольника достраиваются равносторонние треугольники во внешнюю сторону и нужно доказать, что их центры масс образуют равносторонний треугольник.
Алексей Савватеев, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник ЦЭМИ РАН и член-корреспондент РАН по секции экономики: «Среди многих доказательств этого факта выделяется одно чисто научное: мы исследуем группу движений плоскости и изящной конструкцией, убеждаемся в истинности утверждения. Именно таким путём мы и пойдём на лекции. Заодно познакомимся с теоремой Шаля — к шали как элементу одежды это отношения не имеет».
9:00—10:00 лекция Алексея Савватеева «Теоремы типа Шаля и задача Наполеона»
Язык выступления: русский
Смотреть трансляцию
«Иннополис. Наука» — серия научных семинаров по математике и ИИ для студентов, аспирантов и научных сотрудников, организованная Университетом Иннополис.
19 марта 2026
Студент Колледжа Иннополис создал «Филаментин» — установку, которая позволяет резать, плавить, выдавливать и наматывать пластик, получая нить для 3D-печати. Из полученного филамента можно создавать предметы интерьера, сувениры, бижутерию, элементы робототехнических прототипов, при этом экономя на закупке пластика и рационально используя отходы.
18 марта 2026
Всего в олимпиаде соревновались 647 школьников из 6 стран, в финале за победу боролись 50 учащихся 6—11 классов из 12 регионов России. Организатором мероприятия выступил Университет Иннополис, партнёром — Передовая инженерная школа ИТ-вуза.
18 марта 2026
Исследователи Института ИИ Университета Иннополис разработали первый полностью отечественный программный комплекс для моделирования микрокинетики гетерогенных каталитических процессов с применением искусственного интеллекта. Решение позволяет обрабатывать свыше 1 млн структур катализаторов ежегодно, в 1000—5000 раз ускоряя вычисления и на 40% снижая затраты на исследования. Проект реализован при поддержке Фонда науки и технологий Республики Татарстан.