27 мая 2021
27 мая 2021
Младший научный сотрудник Владислав Останькович вместе с представителями Дании и Китая решал задачи классификации и сегментации клеточных протеинов с помощью нейронных сетей на платформе Kaggle. Команда с российским учёным стала второй из 757 участвовавших. Первое место в конкурсе присудили учёному из Китая.
Kaggle — всемирная платформа для соревнований по машинному обучению, где задания неизвестны заранее. Участникам предоставили набор снимков клеток под микроскопом, к которым прилагалась грубая информация о классах клеток, присутствующих на них. Задача — сегментировать каждую клетку на снимке и присвоить ей собственный класс или несколько классов.
Конкурс длился три месяца — с февраля по май. Согласно регламенту в командах могут участвовать команды до 5 человек. Сотрудник российского ИТ-вуза начинал решать задачу в одиночку, затем он объединился с российским участником из Дании, который работает биоинженером в компании по производству инсулина. Ближе к концу к команде добавились два китайских участника.
«Подобную задачу никто раньше не решал и подобные соревнования не проводились. О сложности и интересе задачи говорят все участники от новичков до грандмастеров и самих организаторов, — отметил Владислав Останькович. — Я люблю участвовать в соревнованиях, где решается нестандартная задача, и всегда выбираю то, что посложнее, чтобы в первую очередь набраться нового опыта из новой области. Было очень сложно. Всё время шла постоянная борьба за топ-10 — это золото. Постоянно что-то приходилось придумывать, чтобы обойти других. Часто многое не получалось, но, в итоге перепробовав множество различных подходов, мы смогли собрать рабочее решение, которое привело нас ко второму месту».
Также Владислав Останькович получил звание kaggle master. Благодаря второму месту, которое считается золотом, он вошёл в топ-250 среди 160 тысяч других участников.
Соревнование по классификации клеток организовала команда Human Protein Atlas, которая занимается созданием онлайн-библиотеки со всеми разновидностями клеток живых организмов. Результаты лучших команд организаторы включат в публикацию в журнале Nature Methods.
Владислав Останькович: «Как заявляют организаторы, решение этой проблемы приведёт к революции в одноклеточной биологии. Это важно для биологов, которым очень затратно и долго приходится рассматривать всё под микроскопом и вручную отслеживать нахождение протеина внутри клетки. Мы же автоматизируем этот процесс, плюс зачастую нейронные сети справляются лучше человеческого глаза. Так что есть вероятность, что наши решения помогут выявить в клетках что-то, что человеку не под силу».
19 мая 2026
В соревновании участвовали 108 школьников 9—18 лет из Казани, Иннополиса, Буинска, Елабуги, Кайбицкого и Тукаевского районов республики, а также из Нижегородской области, Чувашии и Марий Эл. В 66 командах они программировали роботов для восстановления лесов, спасения исчезающих видов животных и сохранения культурного наследия. Организаторы — Федерация спортивной и образовательной робототехники и Университет Иннополис.
7 мая 2026
Изобретение экспертов Центра индустриальных и промышленных решений ИТ-вуза автоматически выделяет трещины, разломы, жилы, брекчии и другие геологические структуры на фотографиях керна — горных пород, извлечённых при бурении скважин. Новый метод позволит в десятки раз повысить точность анализа керна при геологоразведочных работах и ускорить создание геологических моделей месторождений полезных ископаемых.
15 мая 2026
Российский ИТ-вуз и ближневосточный исследовательский центр запланировали совместные программы академического обмена, бизнес-миссии, стажировки и другие проекты. Соглашение о сотрудничестве подписали директор университета Дмитрий Вандюков и директор фонда Маджед бен Абдель Азиз Аль-Турки на форуме «Россия — Исламский мир: КазаньФорум».