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».
16 июля 2026
Проекты победили в конкурсе Фонда содействия инновациям «Студенческий стартап». Университет Иннополис вошёл в топ-10 вузов Татарстана по количеству поданных заявок, а сам регион занял 2 место после Москвы по числу поддержанных проектов в рамках программы — 13% от общего числа победителей.
13 июля 2026
Эксперты Центра геопространственных решений ИТ-вуза разработали девять программных модулей, которые получили свидетельства о регистрации в Роспатенте при содействии Межотраслевого центра трансфера технологий Университета Иннополис. Программы охватывают весь цикл управления муниципальной инфраструктурой от 3D-моделирования строительства и дорожного трафика до работы с бизнесом и обращениями жителей.
8 июля 2026
Российский ИТ-вуз и платформа промышленной автоматизации «ДАО Тех» договорились о сотрудничестве в развитии отечественной промышленной робототехники, включая обновление атласа индустриальных решений и обмен отраслевыми данными, информацией о мерах господдержки и образовательных программах по роботизации. Документ подписали заместитель директора по проектной деятельности и инфраструктуре Университета Иннополис Евгений Данилов и исполнительный директор «ДАО Тех» Александр Лысковский на международной промышленной выставке «Иннопром — 2026».