| Название НИОКТР |
Разработка программного комплекса на основе искусственного интеллекта для моделирования микрокинетики гетерогенных каталитических процессов с целью поиска и генерации новых катализаторов
|
| Аннотация |
Разрабатываемый программный комплекс представляет собой высокопроизводительную платформу для моделирования каталитических процессов, основанную на ансамбле со-временных архитектур глубокого обучения, включая Graph Neural Networks (GNNs) и Transformer-модели. Такой подход позволяет учитывать как структурные особенности катализаторов, так и динамику реакционных путей, обеспечивая высокую точность предсказаний (средняя ошибка по энергиям реакций не более 0,05–0,08 эВ).
Производительность комплекса достигается за счёт оптимизации под графические уско-рители класса NVIDIA A100 / Tesla V100, что обеспечивает возможность обработки свыше 1 000 000 структур катализаторов в год. Среднее время предсказания свойств одной системы составляет менее 1 секунды, что делает комплекс применимым для за-дач скрининга на больших массивах данных.
Комплекс разрабатывается в двух вариантах:
• Облачная версия — для распределённых вычислений и совместной работы ис-следовательских групп в режиме реального времени;
• Локальная версия — для использования в условиях ограниченного доступа к се-тям и на предприятиях с повышенными требованиями к защите данных.
Область применения охватывает нефтегазовый сектор, энергетику, производство ам-миака, процессы органического синтеза, утилизацию CO₂ и развитие водородной энергетики. Использование комплекса позволяет сократить время проектирования но-вых катализаторов в 3–5 раз и снизить затраты на исследования и разработки не менее чем на 40%.
Тиражируемость программного комплекса обеспечивается его модульной архитектурой, что позволяет адаптировать решение под задачи как небольших исследовательских ла-бораторий, так и крупных промышленных корпораций. Таким образом, создаётся уни-версальный инструмент, применимый одновременно в академической науке, про-мышленности и образовательной сфере, способный ускорить внедрение новых техно-логий в химическую и энергетическую отрасли.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
0
|
| Количество завершенных ИКРБС |
1
|
| Сумма бюджета |
27828.989
|
| Дата начала |
2025-01-01
|
| Дата окончания |
2025-11-30
|
| Номер контракта |
21
|
| Дата контракта |
2025-10-14
|
| Количество отчетов |
1
|
| УДК |
004.8.032.26
|
| Количество просмотров |
6
|
| Руководитель работы |
Лукин Руслан Юрьевич
|
| Руководитель организации |
Бариев Искандер Ильгизарович
|
| Исполнитель |
АВТОНОМНАЯ НЕКОММЕРЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "УНИВЕРСИТЕТ ИННОПОЛИС"
|
| Заказчик |
ФОНД НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ РЕСПУБЛИКИ ТАТАРСТАН
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-11-18 09:14:10 UTC, 2025-11-18 09:14:10 UTC
|
| ОКПД |
Услуги (работы), связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области технических наук и в области технологий, прочие, не включенные в другие группировки, кроме биотехнологии
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
Искусственный интеллект; Программный комплекс; Моделирование микрокинетики; Катализатор; Гетерогенные каталитические процессы; Интеллектуальная система предсказания энергий активации и адсорбции на поверхности катализаторов; Модуль микрокинетического моделирования реакций
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Разработка новых материалов, научно-методических материалов, продуктов, процессов, программ, устройств, типов, элементов, услуг, систем, методов, методик, рекомендаций, предложений, прогнозов
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
28.23.37 - Нейронные сети; 28.23.29 - Программная реализация интеллектуальных систем
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Материаловедение; Химические технологии
|
| Приоритеты научно-технического развития |
б) переход к экологически чистой и ресурсосберегающей энергетике, повышение эффективности добычи и глубокой переработки углеводородного сырья, формирование новых источников энергии, способов ее передачи и хранения;
|
| Регистрационные номера |
ikrbs: {'card_list': [{'id': '8AEK534O7A3SRFX7W1LPUXUE'}]}; nioktr: {'id': 'WPE4IIN7OW5X7PLE99N9XDVL'}; nioktr: {'id': 'F9YHS2HI0HQNM311T59YZPIU'}
|
