| Название НИОКТР |
Интеллектуальная сенсорная платформа на основе наноструктур для биомониторинга
|
| Аннотация |
В рамках выполнения проекта планируется получение следующих научных и научно-технических результатов:
1. Разработка новых наноматериалов и сенсорных структур:
— Синтез наноструктур различной морфологии (сферические наночастицы, нанопровода) с заданными электронными и поверхностными свойствами, обеспечивающими высокую чувствительность к целевым аналитам.
— Создание сенсорных платформ на основе хемирезистивного принципа, включающих массивы наноструктур с разной геометрией и составом для повышения селективности детектирования.
— Разработка методов нанесения наноматериалов (капельный перенос, спрей-пиролиз, печать из суспензии), обеспечивающих воспроизводимость и стабильность сенсорных структур.
Комбинация различных типов наноструктур в единой платформе обеспечит мультипараметрический отклик, что повысит точность идентификации газов и биомолекул по сравнению с традиционными сенсорами на основе однородных материалов.
Полученные результаты позволят повысить чувствительность и селективность сенсоров для детектирования сложных смесей аналитов.
2. Алгоритмы и модели машинного обучения для анализа сенсорных данных:
— Разработка численных моделей, описывающих взаимодействие наноструктур с аналитами, для оптимизации дизайна сенсоров.
— Создание алгоритмов автоматической обработки сигналов сенсорных массивов, включая методы классификации и кластеризации для идентификации веществ в сложных смесях.
— Обучение нейросетевых моделей, способных детектировать и количественно определять концентрации целевых молекул на основе мультисенсорного отклика.
Будет использован мультипараметрический анализ данных вместо традиционных подходов, основанных на отдельных сенсорах. Полученные результаты приведут к сокращению времени анализа и повышение точности детектирования за счет интеграции методов ИИ.
3. Интегрированная сенсорная платформа с интеллектуальной системой анализа:
— Создание прототипа хемирезистивной сенсорной платформы, объединяющей массивы наноструктур и систему сбора данных.
— Апробация методики автоматической калибровки сенсоров под различные классы аналитов (газы, биомолекулы).
— Разработка рекомендаций по масштабированию технологии для промышленного внедрения.
В результате будет создана универсальная платформа для высокоточного и автоматизированного анализа сложных смесей.
4. Научно-техническая документация и патенты:
— Подготовка методических рекомендаций по синтезу наноматериалов, изготовлению сенсоров и обработке данных.
— Подача заявок на патенты в области дизайна сенсорных структур и алгоритмов анализа (не менее 2 патентов).
— Разработка проекта технического задания для дальнейших ОКР по внедрению технологии.
Области применения результатов проекта:
- Биотехнология: мониторинг процессов в реальном времени.
- Фармацевтика: контроль качества лекарственных препаратов.
- Экологический мониторинг: детектирование загрязняющих веществ в воздухе.
- Медицина: диагностика заболеваний по биомаркерам в выдыхаемом воздухе.
Вклад иностранных партнеров:
— Проведение анализа современных подходов в хемосенсорике, подготовка статей и обзоров.
— Разработка методов нанесения наноструктур, оптимизированных для воспроизводимости протоколов реализации сенсоров.
— Разработка дизайна сенсоров.
— Создание численных моделей и алгоритмов машинного обучения для обработки экспериментальных данных.
Роль в проекте: Иностранный партнер обеспечит моделирование и алгоритмическую часть, что дополнит экспериментальные исследования российской стороны и ускорит создание интеллектуальной сенсорной системы.
Прогнозируемые конкурентные преимущества:
- Новизна: Сочетание наноматериалов с ИИ для мультипараметрического анализа.
- Экономичность: Снижение себестоимости анализа за счет автоматизации.
- Экологичность: Отказ от использования химических реагентов в процессе детектирования, а также экологичный синтез чувствительных структур.
Масштаб применения: Внедрение в фармацевтическую (контроль качества), медицинскую (диагностика) и экологическую (мониторинг выбросов) отрасли.
Социально-экономические эффекты:
- Создание принципиально новой продукции.
- Сокращение времени анализа для критических применений.
- Повышение уровня автоматизации лабораторных исследований.
Перспективы коммерциализации:
- Лицензирование технологии для производителей аналитического оборудования.
- Создание стартапа для выпуска портативных сенсорных систем.
Результаты проекта позволят создать новое поколение сенсорных платформ, сочетающих преимущества наноматериалов и искусственного интеллекта. Это соответствует задачам Industry 4.0, обеспечивая высокоточный и автоматизированный анализ сложных смесей для биомедицины, фармацевтики и экологического мониторинга. Совместная работа российских и индийских исследователей обеспечит синергию в области синтеза наноматериалов, моделирования и обработки данных, что повысит конкурентоспособность разработки на международном уровне.
Результаты проекта могут быть использованы следующими категориями потребителей:
1. Промышленные предприятия:
- Фармацевтические компании – для контроля качества сырья и готовой продукции (например, детектирования примесей в лекарствах).
- Производители медицинского оборудования – при создании диагностических систем (анализаторы выдыхаемого воздуха для ранней диагностики заболеваний).
- Экологические мониторинговые службы – для оперативного выявления загрязнений воздуха на промышленных объектах.
2. Научные и образовательные учреждения:
- Исследовательские центры (например, в области нанотехнологий или аналитической химии) – для изучения взаимодействия наноматериалов с аналитами.
- Университеты – как учебные стенды для подготовки специалистов в области сенсорики и ИИ.
3. Государственные структуры:
- Минздрав – для внедрения в клиническую практику (например, экспресс-анализ биомаркеров).
- Роспотребнадзор – при мониторинге экологической обстановки в городах.
4. Стартапы и малые инновационные предприятия:
- Для разработки портативных сенсорных устройств (например, носимых гаджетов для мониторинга здоровья).
Траектория движения результатов от разработчика к потребителю:
1. Лабораторная валидация и апробация
На первом этапе научные результаты (наноматериалы, алгоритмы, прототипы сенсоров) проходят внутренние испытания в лабораторных условиях.
Проводится:
- Тестирование характеристик сенсоров (чувствительность, селективность, стабильность).
- Отладка алгоритмов машинного обучения на экспериментальных данных.
- Сравнение с существующими аналогами для подтверждения преимуществ.
- Публикация результатов в научных журналах для экспертной оценки.
- Участие в конференциях для привлечения интереса потенциальных партнеров.
2. Защита интеллектуальной собственности
Для перехода к внедрению необходимо юридическое оформление разработок:
- Патентование уникальных решений (методы синтеза наноматериалов, алгоритмы анализа данных).
- Разработка технической документации (методики измерений, стандарты производства).
Действия:
- Подача заявок на патенты.
- Подготовка открытых методических рекомендаций для будущих пользователей.
3. Пилотное внедрение
Прототипы передаются ключевым потребителям для тестирования в реальных условиях:
- Промышленные предприятия – проверка работы сенсоров на производственных линиях.
- Медицинские учреждения – апробация диагностических возможностей.
- Экологические организации – мониторинг загрязнений в полевых условиях.
Действия:
- Заключение соглашений о сотрудничестве с пилотными площадками.
- Сбор обратной связи и доработка технологии.
4. Коммерциализация
После успешных испытаний результаты переводятся в стадию практического применения:
- Лицензирование – передача технологий предприятиям для серийного производства.
- Создание малых инновационных предприятий – выпуск конечных продуктов (например, портативных сенсоров).
- Интеграция в государственные программы – внедрение в систему здравоохранения или экоконтроля.
Действия:
- Переговоры с инвесторами и промышленными партнерами.
5. Массовое внедрение и сопровождение
Финальный этап предполагает:
- Масштабирование производства.
- Обучение персонала работе с технологией.
- Постоянную техническую поддержку и обновление алгоритмов.
Ключевые механизмы передачи результатов:
- Прямые договоры с предприятиями-потребителями.
- Участие в инновационных платформах (например, ФПИ).
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
0
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
30000.0
|
| Дата начала |
2025-07-30
|
| Дата окончания |
2027-12-31
|
| Номер контракта |
075-15-2025-635
|
| Дата контракта |
2025-07-30
|
| Количество отчетов |
3
|
| УДК |
539.23 539.216.1
|
| Количество просмотров |
15
|
| Руководитель работы |
Большаков Алексей Дмитриевич
|
| Руководитель организации |
Баган Виталий Анатольевич
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
Научно-технологическое развитие Российской Федерации
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-09-09 07:57:36 UTC, 2025-12-04 12:46:38 UTC
|
| ОКПД |
Работы оригинальные научных исследований и экспериментальных разработок в области естественных и технических наук, кроме биотехнологии
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
Искусственный интеллект; Автоматизация; Наночастицы; Наноматериалы; Биомедицина; Сенсорика; Нанопровода
|
| Соисполнители |
Университет Джамия Миллия Исламия
|
| 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 |
29.19.22 - Физика наноструктур. Низкоразмерные структуры. Мезоскопические структуры
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Оптика (включая лазерную оптику и квантовую оптику)
|
| Приоритеты научно-технического развития |
в) переход к персонализированной, предиктивной и профилактической медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов (прежде всего антибактериальных) и использования генетических данных и технологий;
|
| Регистрационные номера |
ikrbs: {'card_list': [{'id': 'NPLIBMGKV1H6TYGO3ZASUPKV'}]}
|
