7 июня 2018
7 июня 2018
Российский ИТ-вуз подписал соглашения о сотрудничестве в рамках конференции «Цифровая индустрия промышленной России-2018».
По договорённости с компанией Copter Express Университет Иннополис будет развивать Лабораторию автономных транспортных средств в рамках Центра компетенций НТИ в области робототехники и мехатроники. Участники соглашения договорились обмениваться научно-технической и иной информацией в сфере беспилотных авиационных систем, а также организовывать стажировки и обучения для повышения квалификации сотрудников организаций и проводить совместные мероприятия.
ООО «Коптер Экспресс Технологии» (COEX) — разработчик и производитель беспилотных летательных аппаратов. Мультикоптеры, разработанные компанией, предназначены для образования, автономного мониторинга территорий и доставки грузов.
Новгородский государственный университет им.Ярослава Мудрого — крупнейшее в Новгородской области государственное образовательное учреждение. Образован Постановлением Совета Министров Российской Федерации от 30 июня 1993 г. на базе двух старейших вузов Великого Новгорода — политехнического и педагогического, а также играющего большую роль в развитии сельскохозяйственного региона.
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.