26 мая 2022
Исследователи Университета Иннополис, БФУ имени И. Канта и Мадридского политехнического университета разработали математическую модель, описывающую работу мышц во время баланс-тренировок и процесс стабилизации спортсмена на балансировочной платформе. Кроме спорта высоких достижений, результаты исследования применят в реабилитации после травм опорно-двигательного аппарата и в интерфейсах для управления экзоскелетами. Научную статью опубликовал ведущий журнал в области математики и теории сложных систем Chaos, Solitons and Fractals.
Сотрудники Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий, входящей в состав Центра компетенций НТИ по направлению «Технологии компонентов робототехники и мехатроники» на базе Университета Иннополис исследовали, как тело человека адаптируется к физическим нагрузкам с учётом типичной для людей функциональной асимметрии, когда одна из конечностей выступает в роли «ведущей». Например, правая рука или нога — у правшей. В исследовании участвовали 16 мужчин-правшей, которые 3 раза по 10 минут упражнялись в равновесии, стоя на балансировочной платформе — неустойчивой доске, центральная часть которой соединена с вращающимися креплениями. Для удержания равновесия спортсмену требуется за счет работы мышц и переноса центра масс тела придать платформе положение, параллельное поверхности земли.
В ходе эксперимента нейробиологи оценивали, как и с какой скоростью изменяется угол наклона доски при нахождении на ней человека. Для анализа активности мышц, участвующих в поддержании баланса, исследователи закрепили электроды на поверхности кожи испытуемых в местах расположения мышц-сгибателей и разгибателей голени и бедра. Спортсмен должен был самостоятельно и активно искать эффективную стратегию управления балансировочной платформой.
Александр Храмов, руководитель Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Университета Иннополис: «Траектория движения платформы во время эксперимента была асимметрична из-за доминирования у испытуемых правой половины тела над левой. Угловая скорость платформы со стороны левой ноги была выше, чем с правой, при этом работа соответствующих мышц возрастала. “Ведущая” конечность испытывала большую нагрузку и обеспечивала лучший контроль баланса. Однако к третьей тренировке асимметрия практически полностью исчезла, что говорит о том, что упражнения помогли уменьшить разницу между вкладом в работу “ведущих” и “ведомых” конечностей. В начале эксперимента испытуемым удавалось устоять на доске примерно 150 секунд, а через полчаса эксперимента время балансирования увеличилось до 260 секунд. То есть кратковременные тренировки на балансировочной платформе позволяют довольно быстро улучшить координацию и преодолеть асимметрию правых и левых ног».
Сотрудники Университета Иннополис планируют исследовать длительные тренировки, чтобы оценить эффект от них. Знания о том, как человек управляет собственным телом в пространстве, в дальнейшем помогут усовершенствовать обучение двуногих роботов, составить эффективные тренировки для профессиональных спортсменов и программы реабилитации после травм опорно-двигательного аппарата.
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.