25 сентября 2026 ПЯТНИЦА
Новости
История про газ и про нас
В Радищевском музее открыта новая экспозиция «АРТ-КОД»
Владимир Дудаков: «Лучший метод защиты от гриппа – вакцинация»
Сказано-сделано-экспортировано
В Саратове впервые состоится детский межрегиональный вокальный конкурс «Пою с оркестром»
Черешчатый дуб под Александрович Нашем признан памятником природы
В Саратове стартует третий этап Всероссийских соревнований по прыжкам в воду «Лига юных чемпионов»
Взаимодействие общественников с Фондом капремонта области признано успешным
Электричка здоровья пользуется неизменным успехом у пассажиров и жителей области

Студенты СГТУ – победители окружного хакатона конкурса «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект»

Студенты СГТУ – победители окружного хакатона конкурса «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект»

23-25 сентября в Москве прошел окружной хакатон Центрального федерального округа Всероссийского конкурса «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект». Конкурс является одним из проектов президентской платформы «Россия – страна возможностей».

Команда студентов Института прикладных информационных технологий и коммуникаций СГТУ имени Гагарина Ю.А. «ИТ Бобры» заняла третье место по кейсу Министерства природных ресурсов и экологии РФ.

Степан Попов, Ольга Клингер, Артем Бандурин, Полина Антонова и Евгения Нуйкина разработали приложение на основе обученной нейронной сети, позволяющей автоматизировать процесс поиска белых медведей на фото с аэрофотосъемки.

«Распознавание белых медведей в Арктике на основании аэрофотосъемки – трудозатратная задача, учитывая площади и особенности местности. При подобной съемке собирается большое количество пустых фотографий, среди которых лишь незначительное число содержит объект поиска. Отсмотреть их все и распознать белых животных на белом снегу человеку сложно. Искусственный интеллект с этой задачей быстро справится», – рассказали участники команды.

Уникальность разработки политеховцев – в скорости обработки данных, минимальном проценте погрешности, точности местоположения объекта и обучаемости модели в процессе использования. На доработку своего приложения студенты получат грант в размере 100 000 рублей.