Преподаватели:
— ведущий научный сотрудник химико-биологического кластера ИТМО Павел Кривошапкин;
— аспирантка химико-биологического кластера ИТМО Анастасия Крючкова.

Международный научный центр SCAMT (Solution Chemistry of Advanced Materials and Technologies) — один из наиболее динамично развивающихся институтов в России и во всем мире. Центр был создан Владимиром и Александром Виноградовыми при научной поддержке профессора Давида Авнира из Еврейского университета в Иерусалиме.

Сегодня в SCAMT развиваются более 16 научно-исследовательских групп. Все они вовлечены в междисциплинарные проекты от химии до материаловедения, от IT до микробиологии и генетики. На данный момент обучение в магистратуре проходит в рамках англоязычных программ «Chemistry of Applied Materials», «Molecular Biology and Biotechnology» и «Applied genomics». Ежегодно Центр становится площадкой для научных и образовательных мероприятий. Так, в 2019 году сотрудники Центра провели две престижные международные конференции по химии: Sol-Gel 2019 и Mendeleev 150. Также SCAMT ежегодно организует PI-школу для молодых ученых, в планы которых входит создание собственных лабораторий мирового уровня.

Одно из приоритетных направлений исследований SCAMT — создание инновационных композитов на основе природных биополимеров. Особое внимание ученые обращают на паутину. По своим свойствам и составу она превосходит как натуральные, так и искусственные аналоги. Паучий шелк обладает высокой прочностью и хорошей растяжимостью. Кроме того, паутина создает подходящую для живых организмов биосовместимую среду и является относительно нетоксичным материалом, что делает ее крайне перспективной для развития биомедицинских приложений.

В числе ярких проектов — исследование шелка пауков Linothele fallax. Ученые ИТМО совместно с коллегами из Шведского университета сельскохозяйственных наук (SLU) обнаружили, что волокна паутины нераздельно покрыты глобулами, предположительно отвечающими за антибактериальные свойства материала. При обработке различными растворителями изменяется их внешний вид и адгезионные свойства в зависимости от степени сродства растворителя к белку, что влияет на способность паучьего шелка взаимодействовать с другими материалами. Эти результаты являются важным вкладом в фундаментальное исследование биополимеров, а также в разработку многообещающих биосовместимых платформ для медицинского применения, особенно для заживления ран. Также ученые химико-биологического кластера ИТМО ведут разработки по модификации волокон паучьего шелка оптически-активными наночастицами с целью создания подкожных хирургических нитей и сенсоров для детекции заражения раны.

Преподаватели:
— руководитель Научно-образовательного центра инфохимии ИТМО Екатерина Скорб;
— студент Научно-образовательного центра инфохимии ИТМО Филипп Лаврентьев.

Научно-образовательный центр инфохимии ИТМО работает на стыке химии, информатики, биологии, математики, физики и других смежных дисциплин. Уникальность исследований НОЦ в том, что они основаны на применении информационных технологий для систем, организованных на молекулярном уровне. С помощью компьютерного моделирования, предсказаний и работы с Big Data специалисты реализуют проекты в области химического компьютинга по созданию искусственной химической клетки, мультисенсорных систем, новых материалов для регенеративной медицины и другим перспективным научным направлениям. Ученые НОЦ сотрудничают со специалистами из разных стран — экспертами в области математики, IT, робототехники.

Директор НОЦ инфохимии — Екатерина Скорб, профессор, кандидат химических наук, лауреат программы ITMO Fellowship and Professorship. Около 10 лет она работала в Институте Макса Планка в Германии, после — почти два года в Гарвардском университете вместе с самым цитируемым химиком современности профессором Джорджем Уайтсайдсом. Затем Екатерина приехала в Санкт-Петербург с желанием сделать прорыв на стыке химии с информационными технологиями. За два года работы в ИТМО Екатерине удалось построить первую в России научную группу по инфохимии. Сейчас это большой центр, где реализуется множество научных проектов, а также действуют программы бакалавриата и магистратуры.

Один из последних проектов НОЦ инфохимии — гибкая электрохимическая сенсорная платформа. Сейчас для анализа биологических веществ на наличие бактерий или вирусов специалисты используют дорогостоящие методики, которые занимают много времени, требуют специальных знаний, навыков и дополнительных проверок. Молодой ученый ИТМО Филипп Лаврентьев разработал новаторскую технологию, с помощью которой всего за несколько минут можно определить количество бактерий и наличие антибиотиков в пищевых продуктах или вируса клещевого энцефалита в биологическом образце.

Принцип работы сенсорной платформы основан на интерфейсе гидрогеля и электродах из жидкого сплава галлия и индия. Исследуемое вещество добавляют в гидрогель и наносят на электроды, после чего при приложении разности потенциалов через систему протекает ток. Затем идет формирование базы данных на основании вольтамперных характеристик при различных потенциалах напряжения. В такой базе данных потенциалы напряжения являются атрибутами, а наличие или отсутствие бактерий, вируса, антибиотика — классом. Модель машинного обучения, оперируя атрибутами, определяет класс, то есть наличие или отсутствие конкретных веществ и их концентрацию. Само устройство не занимает много места, не требует больших финансовых вложений, а конечный интерфейс будет простым и доступным для каждого.

Преподаватели:
— главный научный сотрудник, профессор Нового физтеха ИТМО Сергей Макаров;
— старший научный сотрудник Нового физтеха ИТМО Полина Капитанова;
— инженер Нового физтеха Никита Олехно.

Новый физтех (или физико-технический мегафакультет ИТМО) создан в 2017 году на базе Международного научно-исследовательского центра нанофотоники и метаматериалов. На мегафакультете развиваются более 20 научных направлений в областях нанофотоники, квантовой оптики, оптоэлектроники, оптомеханики, биофотоники, радиофизики, новых материалов. Один из экспериментальных комплексов Нового физтеха — безэховая камера (БЭК). Эту лабораторию можно смело назвать одной из самых совершенных в городе. В ней ведутся не только научные работы, но и исследования для промышленных партнеров. В частности, в БЭК испытывают антенны, изучают электродинамические характеристики новейших искусственных материалов и работают над проектами в области беспроводной передачи данных и Active Matter. Покрытие БЭК и установленное в ней оборудование позволяют проводить опыты в частотном диапазоне от 800 МГц до 20 ГГц.

В числе проектов, которые отображают особенности научных исследований Нового физтеха, — перовскитные шахматы. Это шахматный набор со светоизлучающими фигурами, содержащими перовскиты. Энергия передается по беспроводной сети в каждую фигуру с помощью специального передатчика, встроенного в шахматную доску. Уникальность этого передатчика в том, что он реализован на основе метаповерхности. Это позволяет создать квазиравномерное распределение магнитного поля и подавлять электрическое поле, вредное для человека. Ученым впервые удалось добиться того, чтобы энергия от одного источника передавалась на 32 приемника одновременно, причем с одинаковой эффективностью. Свечение фигуркам придают нанокристаллы свинцово-галогенидного перовскита — материала, который в природе не может существовать из-за своей подверженности воздействию воды и воздуха (эти наноматериалы являются одной из самых многообещающих платформ для создания оптоэлектронных устройств нового поколения: от дисплеев до солнечных батарей). Здесь же перовскит защищен полиэфирными смолами, что делает его максимально стабильным.

Еще одно направление научной деятельности Нового физтеха — исследования в области Active Matter (изучение физики в робототехнических системах). Роботов вокруг нас становится больше, и им приходится все активнее взаимодействовать с людьми. Появляются задачи, которые роботам нужно выполнять совместно, — к ним, например, относятся шоу дронов, в которых скоординированно летают тысячи аппаратов, а в будущем и навигация автономного транспорта на дорогах. Таким системам посвящен отдельный раздел — групповая робототехника. Однако, если мы захотим объединять все больше и больше роботов и дойдем, например, до миллиона, то управлять каждым из них в индивидуальном порядке, отслеживая положение и централизованно посылая команды, станет уже технически невозможно. Поэтому таких роботов нужно «учить» автономности, чтобы они умели выполнять разные функции и ориентироваться в любых ситуациях только с помощью заранее заданных программ.

Зачем нужно рассматривать скопления из огромного количества маленьких роботов? Ответ на этот вопрос звучит немного фантастично — чтобы сделать «умную» материю… из роботов! Сегодня 3D-принтер есть у многих дома, и воспринимается он как что-то обыденное, а в высоких научных и инженерных кругах уже идут разговоры про 4D-печать — создание трехмерных объектов, которые со временем смогут управляемо менять свою форму. Представьте, как было бы удобно, если бы у нас была коробка высокотехнологичного «песка» или хотя бы «гравия» из маленьких роботов, которые могли бы сообща принимать любую форму и выполнять любые действия: скажем, когда нужно, собрались в экскаватор или в эскалатор, а когда нет — изобразили из себя дерево. Это был бы огромный шаг на пути увеличения универсальности робототехнических систем, и много научных групп в мире сейчас работают в этом направлении.

На другой вопрос: «Как это может быть?» — у наших исследователей есть ответ: если невозможно управлять организацией роботов в ручном режиме, нужно научить их правильно самоорганизовываться. Оказывается, что одна и та же группа максимально простых роботов (представляющих собой небольшие шайбы и умеющих только двигаться вперед либо крутиться в заданном направлении) при небольших изменениях в их геометрии, активности движения или параметрах окружающей среды может демонстрировать разное поведение — течь, как жидкость, образовывать вихри или превращаться в жесткое «стекло». С помощью внешних воздействий сразу на большие области в скоплении роботов, а не индивидуально на каждого, можно заставить их принимать нужные формы и выполнять нужные функции, двигаясь как целое. Для этого Никита Олехно вместе со своими коллегами изучает физику больших скоплений роботов, что оказывается довольно непростой задачей со всех точек зрения — и в эксперименте, и в плане численного моделирования, и при построении теоретического описания. Первые результаты таких экспериментов вы уже увидели в ходе пресс-тура.

Преподаватель: инженер-исследователь Научно-образовательного центра геномного разнообразия ИТМО Павел Добрынин.

Научно-образовательный центр геномного разнообразия появился в начале 2020 года. Он входит в структуру Международного научного центра компьютерных технологий Университета ИТМО. Научный руководитель Центра — знаменитый американский генетик Стив О’Брайэн, который уже больше десяти лет работает вместе с российскими учеными. Именно он стоял у истоков проекта «Российские геномы», нацеленного на изучение генетического разнообразия среди россиян.

Одно из ключевых направлений работы Центра — консервационная генетика — изучение геномов животных, находящихся под угрозой или на грани полного исчезновения. Исследования, которые ведутся в Центре, позволят сохранить генетический материал исчезающих видов, а также понять генетические механизмы инбридинга и эффекты, которые оказывает вымирание на популяции животных. Это важно для защиты животных в условиях глобального потепления и сокращения естественных ареалов обитания. Также ученые работают на стыке медицины и биоинформатики, пытаясь понять, какие генетические особенности могут предопределять развитие болезней у человека.

Среди недавних проектов Центра можно отметить исследование по расшифровке генома ягуарунди, вида пумы, обитающего в основном в Центральной и Южной Америке. Биоинформатики ИТМО вместе с коллегами из СПбГУ и Института молекулярной и клеточной биологии СО РАН впервые получили геном этого малоизвестного животного. Расшифровка генома поможет узнать, какими характеристиками обладает животное, почему оно ведет себя определенным образом и какая у всего этого молекулярно-генетическая основа.

Еще одно исследование касается изучения генома леопардов. Исследователи ИТМО и ФНЦ биоразнообразия ДВО РАН в составе международной научной группы из Университета Ноттингем Трент, Кембриджского университета, Университета Лестера и Потсдамского университета изучили 26 полных геномных последовательностей леопардов, в которых представлены почти все географически различные подвидовые популяции Африки и Азии. Выявленные геномные отличия позволили ученым уточнить историческое происхождение и эволюцию леопарда. Также результаты исследования помогут принять правильные меры по восстановлению численности находящегося на грани исчезновения дальневосточного (амурского) леопарда.

Также нельзя не упомянуть про созданный в ИТМО программный инструмент, который позволяет быстро и эффективно анализировать геномные данные и на их основе строить наиболее вероятные модели демографической истории тех или иных популяций растений, животных и людей. Используя сложные схемы расчета, программа может с очень высокой долей вероятности предположить, какую историю прошла за последние тысячи лет та или иная группа живых организмов, какие периоды массового вымирания или массового роста численности пережила популяция, давно ли она контактировала с другими популяциями того же вида. С помощью этих алгоритмов уже проверены многие исследования и гипотезы эволюционных генетиков. Например, ученые установили наиболее вероятную демографическую траекторию, которую прошли популяции жителей Пскова, Новгорода и Якутии.

Преподаватели:
— профессор факультета систем управления и робототехники, руководитель Международной лаборатории биомехатроники и энергоэффективной робототехники ИТМО Сергей Колюбин;
— студент факультета систем управления и робототехники ИТМО Алексей Ледюков.

Уникальные способности людей и животных можно передать и роботам. Однако робота можно запрограммировать на выполнение определенных действий только строго по заданному алгоритму. В отличие от человека или животного такое устройство может «растеряться» в незнакомом пространстве. Специалисты Международной лаборатории биомехатроники и энергоэффективной робототехники под руководством профессора факультета систем управления и робототехники Университета ИТМО Сергея Колюбина создают устройства, которые перемещаются и взаимодействуют с окружением, как живые организмы, без вмешательства человека: реагируют на внешние раздражители или препятствия без вреда для окружающего пространства, самостоятельно изучают незнакомые предметы и даже прыгают, как гепарды! Все эти и другие навыки помогают в разработке полезных и энергоэффективных решений для медицины и промышленности.

В числе ярких примеров уже реализованных проектов лаборатории:
— робот-манипулятор, который способен в любом пространстве «вслепую» мягко останавливать и корректировать движение, если встречает сопротивление или преграду;
— робот-«ребенок»: он изучает пространство, ищет в нем объекты и за счет этого самообучается;
— адаптивный захват, который имитирует поведение человеческой кисти руки. Он способен надежно фиксировать объекты при перемещении и при этом спроектирован для работы на низкой мощности для экономии энергии.

Есть и проекты, которые не имитируют, а усиливают способности человека. Эти разработки можно в прямом смысле примерить на человека. В первую очередь это активный экзоскелет Алексея Ледюкова, который уже сейчас помогает поднимать грузы до 80 кг. Костюм является пневматическим, то есть его работа основана на энергии сжатого воздуха. Сам костюм должен быть принят на «вооружение» в МЧС — с каждой версией экзоскелет становится все более подвижным. Вместе со способностью поднимать крупногабаритные грузы такая технология может существенно помочь спасателям. Кроме того, костюм планируют модернизировать и для работы в опасных условиях — например, для спасательных операций во время пожара. При этом Алексей параллельно разрабатывает и другие модели экзоскелетов, например, пассивных, которые перераспределяют вес человека.

Преподаватели:
— директор Национального центра когнитивных разработок ИТМО Александр Бухановский;
— руководитель лаборатории «Интеллектуальные технологии городского планирования» ИТМО Стив Каддинс;
— руководитель лаборатории «Интерактивная визуализация» ИТМО Андрей Карсаков;
— руководитель лаборатории «Интеллектуальные технологии принятия решений» ИТМО Сергей Иванов.

Национальный центр когнитивных разработок (НЦКР) был создан на базе Университета ИТМО в 2018 г. Центр занимается разработкой и внедрением высокотехнологичных продуктов и сервисов: от фреймворков автоматического машинного обучения и систем поддержки принятия решений до цифровых платформ, обеспечивающих основу для проектирования, разработки и обучения систем прикладного искусственного интеллекта с возможностью их дальнейшей адаптации к различным сферам применения.

В числе уже реализованных проектов НЦКР — интеллектуальное решение для развития «умных» городов. Это сервисы и системы поддержки принятия решений для специалистов в области городского планирования: профильных организаций и органов власти, инициативных групп, девелоперов и застройщиков. Предлагаемые продукты позволяют выйти на качественно новый уровень развития городских территорий и существенно ускорить стандартные процессы проектирования и благоустройства. Основное назначение разработок — машинная оценка, обоснование эффективности и предсказание принимаемых решений в области комплексного развития территорий. Например, один из разработанных программных комплексов, основанный на интеллектуальных технологиях, позволяет быстро и эффективно генерировать проекты застройки новых районов, соответствующих современным стандартам комфортной жизни человека, оценивать и прогнозировать экономические перспективы участков и проектов для девелопмента, проверять их на соответствие существующим нормам.

Еще один проект — «Цифровая машина времени». Это приложение, позволяющее изучать исторические процессы и природные трансформации территорий в интерактивной среде. Например, с его помощью можно «прогуляться» по улицам города Кронштадта в XVIII или XIX вв. и проследить, как год за годом развивался и преображался остров Котлин: с петровских времен и до сегодняшнего дня. «Цифровая машина времени» — это не только система хранения данных, которая содержит и отображает географическую и описательную информацию о местности, но и интеллектуальный инструмент, позволяющий «восстанавливать прошлое» в условиях неопределенности и неполноты ретроспективных данных. Благодаря комплексу математических моделей и алгоритмов «Цифровая машина времени» способна сгенерировать максимально детальное описание города в разные периоды времени. Например, если в архивах указано, что на западе селились крестьяне, то модель внесет в базу информацию об этом поселении: предположительную структуру, количество и расположение домов данной деревни. На основе этих данных с помощью пешеходных мультиагентных моделей можно воспроизвести жизнь города в разные периоды времени и детально визуализировать ее.

Также ученые НЦКР работают над low-code платформой, позволяющей автоматизировать процесс моделирования технологических и бизнес-процессов, а также успешно управлять моделями и большими объемами данных. Это компьютерная модель SMILE (Simple Machine Learning Editor). Предлагаемое решение может применяться в различных областях: от социально значимых (например, в медицине) до высокотехнологичных бизнес-направлений. С помощью платформы можно оценить кредитный рейтинг клиента, выявить оптимальные клинические пути, спрогнозировать уровень добычи нефти и многое другое. Причем она особенно эффективна в условиях неопределенности и неполноты данных. Благодаря тому, что для использования этого инструмента не требуются навыки программирования и установки дополнительного программного обеспечения, создание моделей цифровых двойников различных организационно-технических систем и процессов становится доступно широкому кругу пользователей.