30 октября 2020
30 октября 2020
Команда российского ИТ-вуза посоревновалась в создании диджитал-продуктов для банка. Обучающиеся разработали лучшее решение в своём треке и выиграли 200 тысяч рублей.
Хакатон включал три трека: чат-бот для быстрого поиска ответов на вопросы, система для распознавания показаний счетчиков, баг-трекер с элементами игровой механики. Студенты Университета Иннополис участвовали в первом треке, им предстояло автоматизировать работу сотрудников банка и бета-тестировщиков — разработать чат-бот для поиска ответов на вопросы о работе мобильного приложения и интернет-банка в специальной базе знаний.
Артём Юрин: «В нашей команде пять человек, все студенты 4 курса бакалавриата Университета Иннополис. С нами в треке соревновались ещё 10 команд из Москвы, Самары, Владивостока и других городов».
Для разработки чат-бота студенты ИТ-вуза использовали методы естественной обработки языка — NLP, с помощью которых можно искать ответы по базе знаний. Также команда сделала расширяемую систему, чтобы она работала при возрастании нагрузки.
Экспертная комиссия оценивала пять критериев:
Общий призовой фонд онлайн-хакатона был 600 тысяч рублей, который по 200 тысяч разделили победители трёх треков.
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.