«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 ученого – теоретические и экспериментальные исследования нанокатализаторов на основе палладия.
Катализаторы – материалы, ускоряющие протекание химических реакций, без них современное химическое производство немыслимо. Они широко используются в нефтехимии, фармацевтике и даже в автомобильной промышленности: мы не задыхаемся от угарного газа автомобилей в мегаполисах благодаря конверсии его в углекислый газ на катализаторе.
По словам ученого, 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 эффективнаинфракрасная 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 посвящен 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 ученый также обращает 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 ученого, 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.
«Сейчас в ЮФУ сложились достаточно хорошие условия для создания стартапов. Этому способствует выстроенная система развития проектов. Наукоёмкие проекты, в частности, связанные с получением и применением новых материалов, особенно сложные, так как требуют продолжительной и капиталоёмкой разработки. Но и масштаб в случае успеха — значительный. Вместе с тем, стоит отметить, что успеха добиваются, прежде всего, проактивные лидеры, способные решать сложные комплексные задачи и в науке, и в продуктовой логике. Такими и являются Богдан Проценко и коллеги, с которыми он работает. А мы со своей стороны помогаем выстроить дорогу для быстрого роста», — подчеркнул директор проектного офиса развития инновационных и предпринимательских компетенций ЦТТ ЮФУ, Станислав Труфанов.
