В ЮФУ применяют машинное обучение и искусственный интеллект в области передовых химических технологий

Научный сотрудник Международного исследовательского института интеллектуальных материалов, а также магистрант МИИ ИМ ЮФУ по программе «Nanoscale structure of materials» Богдан Проценко стал победителем конкурса Фонда содействия инновациям «Студенческий стартап». На реализацию стартапа молодой ученый получил грант в один миллион рублей.

«Разработка программного комплекса для характеризации состояния наночастиц палладия по данным ИК-спектроскопии в ходе каталитических реакций с использованием методов машинного обучения» — так называется тема стартапа Богдана Проценко.

Одна из тем исследований молодого учёного – теоретические и экспериментальные исследования нанокатализаторов на основе палладия.

Катализаторы – материалы, ускоряющие протекание химических реакций. Они широко используются в нефтехимии, фармацевтике и автомобильной промышленности: мы не задыхаемся от угарного газа автомобилей в мегаполисах благодаря конверсии его в углекислый газ на катализаторе.

По словам учёного, для экспериментальной диагностики состояния катализатора, что важно для их эффективного использования, применяют ряд методик. Одна из самых исчерпывающих среди них – спектроскопия рентгеновского поглощения, она довольно дорога и непроста в использовании, так как требует наличия интенсивного источника рентгеновского излучения, в качестве таковых обычно используют огромные ускорители частиц, синхротроны и лазеры на свободных электронах. Менее эффективна инфракрасная спектроскопия, она значительно проще и дешевле и распространена существенно шире, но при этом сильно ограничена в своих возможностях.

«Существует огромная потребность в методике, соединяющей в себе беспрецедентные возможности синхротрона и дешевизну, гибкость и доступность инфракрасного спектрометра. Именно созданию и применению в индустрии такой методики в области диагностики катализаторов и посвящён стартап. Для этого мы используем искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения для анализа тонкой структуры обеих методик. Алгоритм машинного обучения, натренированный по данным инфракрасного спектрометра предоставлять результаты, которые обычно получают на синхротроне, служит основой программного комплекса, который и является уникальным продуктом, решающим эту проблему», — поясняет Богдан Проценко.

Уникальность разработки заключается в том, что исследователи МИИ ИМ ЮФУ первыми пытаются решить такую сложную задачу. Молодой учёный также обратил внимание на уникальность используемого подхода.

«Для решения задач химии и физики здесь используется машинное обучение и искусственный интеллект при анализе тонкой структуры рентгеновской и инфракрасной спектроскопий, чего прежде никто не делал. Это опережающее импортозамещение в области тонких химических технологий в частности катализа, и искусственного интеллекта, нигде в мире не существует подобного решения», — отмечает Богдан Проценко.

При реализации стартапа широко задействованы ресурсы МИИ ИМ ЮФУ, его лабораторное оборудование и вычислительные ресурсы суперкомпьютера «Блохин», а также сотрудники Института, являющиеся членами команды разработчиков. Южный федеральный университет оказывает значительную поддержку в реализации стартапа, и не только главным образом через МИИ ИМ, но и через многочисленные проекты Платформы университетского технологического предпринимательства, акселератора SBS и стартап-студии. По словам молодого учёного, сейчас в приоритете получение MVP и пилотные запуски.

«Мы много общались с индустрией и венчурными инвесторами, в том числе приняли участие во Всероссийском форуме стартап-студий, однако согласно дорожной карте нашего стартапа, сейчас в приоритете получение рабочего решения», — рассказывает Богдан Проценко.

Профессор Международного исследовательского института интеллектуальных материалов, научный руководитель направления Южного федерального университета Александр Солдатов отметил высокую степень самостоятельности Богдана в подготовке и реализации этого проекта, с высоким уровнем инновационных решений.

Стартап главным образом ориентирован на B2B и B2G секторы рынка, на взаимодействие со средним и крупным бизнесом, а также с научно-исследовательскими организациями, занимающимися применением палладиевых катализаторов, их производством и изучением, среди таких можно выделить нефтеперерабатывающие предприятия, фармацевтические компании, химические предприятия, производящие катализаторы, и научные лаборатории.