Top.Mail.Ru
Перейти к основному содержимому

Кампус инноваций Samsung

Межвузовский конкурс проектов 2026

В конкурсе участвуют все выпускные проекты текущего учебного года, идеи которых студенты выбирают по своему усмотрению

arrow_white

Программа финала Межвузовского конкурса проектов-2026

Трансляция состоится в группе ВК. Точная ссылка будет размещена на этой странице и в новостях группы.

15 октября 2026, 11:00

Финалисты межвузовского конкурса выпускных проектов 2026 года

Умный слайсер

Интернет вещей / Мобильная разработка

Автоматизированная нарезка продуктов с удалённым управлением

Робот-слайсер для автоматизированной нарезки продуктов с подающим конвейером и двумя режимами нарезки. Управление возможно локально — кнопками на корпусе, или удалённо — через мобильное приложение SmartCut (Android) или веб-интерфейс по Wi-Fi.

Авторы проекта — Гришутина Ангелина, Елисеев Юрий, РТУ МИРЭА (Москва).
Преподаватели: Левандровский Александр, Степанов Павел.


Суперпозиция

Мобильная разработка

Интерактивная игра по тематике квантовых вычислений

Многопользовательская игра знакомит пользователей с основами квантовых вычислений без необходимости углубляться в линейную алгебру: игрок управляет кубитами, применяет квантовые гейты и стремится привести систему к целевому состоянию быстрее соперника. Мобильное приложение реализовано на Kotlin с рендерингом сцены на LibGDX/LibKTX и декларативным UI на Jetpack Compose. Многопользовательский режим реального времени — через WebSocket + STOMP с синхронизацией состояния через сервер на Spring Boot.

Автор проекта — Рябикин Кирилл, РТУ МИРЭА (Москва).
Преподаватель: Степанов Павел.


Реконструкция сосудистой геометрии для гемодинамического моделирования

Искусственный интеллект

Восстановление сосудистой геометрии

Разработка метода машинного обучения для восстановления сосудистой геометрии из неполных сегментаций КТ-ангиографии с целью подготовки данных для моделирования кровотока.

Автор проекта — Мустакимова Сальма, ПМГМУ им. И. М. Сеченова (Москва).
Преподаватель: Земеров Арсений.


Ice Monitor

Большие даннные

Автоматизированная сегментация и анализ ледовой обстановки в реальном времени

Конвейер в реальном времени сегментирует ледовую обстановку по видеопотокам с двух камер буксирного судна, сохраняет результаты в масштабируемое хранилище и предоставляет аналитические отчёты. Реализована лямбда-архитектура: горячий путь (Apache Kafka → YOLOv11s-seg → Streamlit через WebSocket, метрики в TimescaleDB) обеспечивает реалтайм-мониторинг, холодный путь (Spark Structured Streaming → HDFS/Parquet → Hive → Apache Superset, Spark MLlib для классификации опасности) — долгосрочное хранение и аналитику.

Автор проекта — Черноусова Полина, САФУ (Архангельск).
Преподаватель: Васендина Ирина.


BoneAtlas

Искусственный интеллект

Оценка костного возраста по рентгену кисти с помощью нейросети

Нейронная сеть на базе предобученного энкодера Xception анализирует рентгеновский снимок кисти пациента для точной оценки биологического (костного) возраста — задача, критически важная в педиатрии для диагностики эндокринных нарушений и задержек развития. Использована стратегия fine-tuning на размеченном датасете из 12+ тысяч снимков, что позволило достичь средней абсолютной ошибки предсказания в 7,44 месяца.

Авторы проекта — Денисяк Анна, Дианова Полина, САФУ (Архангельск).
Преподаватель: Шурыкина Людмила.


ZeroTouch

Искусственный интеллект

Управление жестами руки через веб-камеру

Система компьютерного зрения реального времени, позволяющая управлять ОС и листать презентацию через жесты с помощью обычной веб-камеры. Трекинг 21 анатомической точки кисти на 60 FPS через Google MediaPipe, классификация статичных жестов — полносвязной нейросетью, динамических (свайпы) — LSTM-моделью на TensorFlow. Ввод реализован на уровне ядра через Linux evdev (UInput). Архитектура Client-Server на Flask-SocketIO с полнодуплексным WebSocket-каналом.

Автор проекта — Наре Даллакян, UWC Dilijan College (Дилижан).
Преподаватель: Давтян Арсен.


Цифровая приборная панель для ВАЗ 2109

Интернет вещей

Полноценная цифровая приборная панель для классических ВАЗ на базе Raspberry Pi

Проект решает проблему устаревшей аналоговой приборной панели владельцев классических ВАЗ — низкой читаемости, неточности и ограниченного функционала. Модульная архитектура с гальванической развязкой всех входов, точная обработка сигналов тахометра и спидометра через прерывания, цифровая обработка аналоговых датчиков топлива и температуры через 16-битный АЦП, 15 дискретных индикаторов через сдвиговые регистры.

Авторы проекта — Васильченко Даниил, Горбачев Степан, КГУ (Курск).
Преподаватель: Крыжевич Леонид.


ГеоНейро

Искусственный интеллект

Интеллектуальная система поддержки принятия решений для градостроительного анализа территорий

Платформа для автоматической генерации рекомендаций по строительству объектов коммерческой, жилой и социальной инфраструктуры на основе кадастровых данных, картографической информации и нормативно-правовой документации. Для поиска по градостроительным документам собрано более 15 документов, текстовый слой которых разбит на смысловые фрагменты, преобразован в векторные представления и загружен в векторную базу данных Qdrant. Для исключения галлюцинаций применён RAG: система ищет релевантные фрагменты и передаёт их в языковую модель вместе с вопросом пользователя, формируя ответ с опорой на нормативы и ссылками на источники.

Автор проекта — Иванов Илья, МГТУ им. Носова (Магнитогорск).
Преподаватель: Карманова Екатерина.


docreader-ocr

Искусственный интеллект

Python-библиотека для автоматического распознавания российских документов

Решение с открытым исходным кодом появилось как ответ на запрос приемной комиссии в целях облегчения ручной работы с документами абитуриентов. Трёхэтапный конвейер: классификатор определяет тип документа РФ (паспорт, СНИЛС, аттестат, диплом) → детектор зон находит поля → OCR распознаёт текст. Любой желающий может скачать и установить библиотеку через pip.

Авторы проекта — Абзелилов Руслан, Кардаш Михаил, МГТУ им. Носова (Магнитогорск).
Преподаватель: Карманова Екатерина.


Мультимодальный анализ видео и речи в задаче клиентской аналитики

Искусственный интеллект

Аналитика и отслеживание сессий у кассовой зоны

Система автоматически анализирует видеопоток из кассовой зоны: выделяет клиентские сессии, отслеживает присутствие человека в целевой области и дополняет результат обработкой речи — транскрибацией, поиском речевых запросов и извлечением значимых сущностей. Реализован пайплайн обработки видео и аудио, включающий детекцию и трекинг объектов, сегментацию клиентских сессий, ASR-обработку, постобработку транскрипции, подавление нерелевантной фоновой речи и формирование структурированного результата.

Автор проекта — Данилов Даниил, СибГУТИ (Новосибирск).
Преподаватель: Дементьева Кристина.


Интерактивный голосовой ассистент для пошагового обучения вязанию

Искусственный интеллект

Приложение для вязания с решением проблемы мануальной перегрузки

Приложение с инструментом для автоматического определения текстильного паттерна, с автономностью основной логики программы, математическим модулем для пересчета габаритов изделия. Включает также интеграцию механизма голосового ведения процесса, минимизирующего тактильное взаимодействие.

Автор проекта — Куленко Дарья, ЮФУ (Ростов-на-Дону).
Преподаватель: Яценко Дмитрий.


Smart Light

Интернет вещей

Система управления студийным освещением для фотографов

IoT-решение для управления осветительным оборудованием, позволяющее операторам изменять яркость, цветовую температуру и сценарии работы света удалённо через мобильное приложение или интерфейс управления. Светильники, контроллеры и интерфейсы объединены в единую сеть с возможностью программирования сценариев и автоматической адаптации к условиям съёмки, что повышает удобство эксплуатации и сокращает время подготовки к съёмке.

Авторы проекта — Бажанова Виктория, Герасимов Михаил, Сыркин Геннадий, ТУСУР (Томск).
Преподаватель: Пехов Олег.

Жюри Межвузовского конкурса проектов-2026

Курилин Илья Васильевич

Председатель жюри

Начальник управления интеллектуальных систем обработки визуальной информации, Исследовательский центр Samsung

Волкова Татьяна Александровна

Секретарь жюри

Куратор трека «Интернет вещей» программы ИТ Академия Samsung, Исследовательский центр Samsung

Певнев Сергей
Викторович

Вице-президент,
Штаб квартира Samsung Electronics по СНГ

Юн Светлана
Геннадьевна

К.т.н., руководитель образовательных программ, Исследовательский центр Samsung

Фартуков Алексей Михайлович

К.т.н., руководитель отдела интеллектуальной обработки и анализа данных, Исследовательский центр Samsung

Плотников Олег Евгеньевич

Руководитель по продукту «Цифровая промышленность», Сбер

Яковлев Сергей Юрьевич

Руководитель отдела разработки решений для рабочих станций на базе KasperskyOS, Лаборатория Касперского

Шадриков Андрей Алексеевич

Руководитель отдела исследований, Verigram

Сизова Ксения Геннадьевна

Директор по производству, RedBees

Техническое жюри

Ковальчук Анатолий Александрович

Ведущий инженер, Исследовательский центр Samsung

Шадриков Андрей Алексеевич

Руководитель отдела исследований, Verigram

Таразевич Анастасия Ильинична

Куратор программы ИТ Школа Samsung,
Исследовательский центр Samsung

Положение о IX Межвузовском конкурсе работ выпускников образовательной программы «ИТ Академия Samsung» проекта «Кампус инноваций Samsung»

2026 год

1. Основные положения

1.1. Введение

«ИТ Академия Samsung» — образовательная программа (далее Программа), реализуемая компанией Samsung Electronics (далее Компания) с 2017 г. в рамках глобальной социально-образовательной инициативы «Кампус инноваций Samsung». Используя свой научно-технический потенциал и экспертизу, Компания содействует развитию сферы общего и высшего образования, реализуя социальные программы федерального масштаба. Цель Программы – создание центров компетенций по работе с технологиями Интернета вещей, Искусственного интеллекта, Больших данных и Мобильной разработки на базе вузов России и СНГ.

С целью выявления и демонстрации лучших практик и результатов учебной деятельности, реализованной в вузах-партнерах Программы, Компания объявляет о проведении конкурса проектов выпускников Программы (далее Конкурс). В задачи Конкурса входит отбор и представление проектов учащихся, отвечающих критериям отбора (п.1.4).

Настоящее положение о Конкурсе (Положение) утверждено администрацией Программы (далее Организатор).

1.2. Участники Конкурса:

  • сертифицированные выпускники Программы, проходившие обучение в 2025-2026 учебном году, участвуют в качестве конкурсантов;
  • преподаватели Программы участвуют в качестве членов жюри на вузовском этапе, а также на следующих этапах Конкурса по приглашению Организатора.

1.3. Этапы и сроки проведения Конкурса в 2026 г.

№ЭтапМероприятияСроки
IВузовский этап (п.2)Защита проектов выпускниками треков Оценка проектов преподавателями Объявление результатовдо 19 июля
IIОтборочный этап (в дистанционном формате, п.3)Представление вузами Организатору отобранных проектов в системе обучения. Количество проектов определяется квотой (см. п.3.2)до 19 июля
Оценка и отбор проектов на финальный этап членами жюри отборочного этападо 15 сентября
Объявление результатов отборочного этапа на сайте Конкурсадо 15 сентября
IIIФинальный этап (в дистанционном формате, п.4)Подготовка к финальному этапу: работа над презентациями проектов. 15 сентября — 15 октября
Представление проектов участниками перед жюри финального этапа. Объявление и награждение победителей15 октября

1.4. Критерии оценки проектов

Общими критериями оценки проектов являются:

  • техническая реализация – владение технологиями, релевантными содержанию изученного трека;
  • целесообразность, актуальность, польза – потенциальная возможность практического применения проекта в ответ на коммерческую, научную, социальную или иную потребность;
  • оригинальность: проект не должен дублировать уже существующее известное решение, должен быть самостоятельно выполнен студентом как доказательство его квалификации.
    Для трека «Искусственный интеллект»: допустимо использование сторонних архитектур и наборов данных для обучения;
  • экспериментальная апробация (обязательно для трека «Интернет вещей»): проект должен быть испытан в реальной обстановке, а не только на симуляторе или в лабораторных условиях.

2. Вузовский этап Конкурса

Вузовский этап проводится среди выпускных проектов студентов в каждом вузе-партнере Программы. Комиссия, принимающая защиты проектов студентов, отбирает проекты для участия в Отборочном этапе Конкурса.

Допустимо выполнение проектов в кросс-компетентностных командах, составленных из выпускников различных треков Программы. Примеры таких проектов: IoT-система с мобильным приложением пользователя, мобильное приложение с нейросетевой обработкой изображения, предиктивная аналитика с использованием нейросетей для IoT, IoT-система с мобильным приложением и нейросетевым анализом данных.

В соответствии с Порядком оформления и защиты проектов Программы, автор(ы) проекта имеют возможность образовать команду. Размер команды по трекам «Искусственный интеллект», «Мобильная разработка», «Большие данные» — не более 2 человек, по треку «Интернет вещей» и для кросс-компетентностных команд — не более 3 человек.

3. Отборочный этап

3.1. Цель отборочного этапа – заочный отбор проектов финального этапа из числа проектов, представленных вузами-партнерами.

3.2. Количество проектов, которое может представить вуз-партнер на отборочный этап, определяется квотой (см. таблицу). Квота определяется Организатором на основе числа реализуемых треков и числа выпускников. Организатор оставляет за собой право изменять квоту.

№Вуз-партнер ПрограммыКвоты
1САФУ (Архангельск)4
2КГТУ (Бишкек)2
3ДВФУ (Владивосток)1
4ВГУ (Воронеж)2
5УрФУ (Екатеринбург)3
6ИГУ (Иркутск)4
7ИрНИТУ (Иркутск)4
8ПГТУ (Йошкар-Ола)3
9КФУ (Казань)2
10КГТУ (Калининград)1
11КГУ (Курск)7
12МГТУ им. Носова (Магнитогорск)3
13НИУ ВШЭ (Москва)2
14ПМГМУ им. Сеченова (Москва)1
15РТУ МИРЭА (Москва)7
16СибГУТИ (Новосибирск)2
17ЮФУ (Ростов-на-Дону)4
18СПбГУ (Санкт Петербург)1
19СФ УУНиТ (Стерлитамак)1
20ТУСУР (Томск)4
21УУНиТ (Уфа)3
22УГНТУ (Уфа)2
23ЮУрГУ (Челябинск)1

3.3. У команды проекта-участника отборочного этапа должна быть заполнена информация о проекте в системе электронного обучения Программы в разделе «Проектный модуль». В описании проекта должна быть ссылка на архив с материалами на внешнем хранилище файлов (Google-диск, Yandex-диск, GitHub.com и т.п.).

Материалы по проекту должны содержать:

  1. Видео, демонстрирующее проект в работе, продолжительностью до 1 минуты, в качестве не ниже HD
  2. Описание проекта (Word либо PPTX), включающее в себя: целевую аудиторию, обзор аналогов, мотивированное обоснование выбора технологий реализации, краткие руководства по использованию и т.п.
  3. Ссылка на репозиторий либо облачное хранилище с исходным кодом программного решения.
  4. Описание и ссылку на хранилище наборов данных (датасетов), использованных в решении (для трека «Искусственный интеллект»).
  5. APK-файл приложения (для трека «Мобильная разработка»).

3.4. Рекомендуемая структура доклада Участника:

ЗаголовокНаименование проекта, вуз, ФИО автора(ов), ФИО преподавателя.
ВведениеИдея проекта, задачи, которые решает проект, существующие аналоги, аудитория проекта
Описание реализацииАрхитектура проекта  

Для проекта трека «Интернет вещей»:
— Обоснование принятых решений по выбору аппаратного и программного обеспечения
— Интерфейсы между подсистемами устройства
— Энергопотребление – примерная оценка

Для проекта трека «Мобильная разработка»:
— UML-диаграмма классов
— Схема базы данных приложения
— Способы аутентификации и авторизации в приложении, при наличии
— Тестовые аккаунты для возможности тестирования

Для проекта трека «Искусственный интеллект»:
— Описание создания или работы с датасетом
— Архитектура нейронной сети и стратегия обучения
— Характеристики полученной модели: скорость, точность, надежность, ограничения в применении
— Техническая реализация пользовательского продукта, в который встроена модель

Для проекта трека «Большие данные»:
— Анализ структуры исходных данных. Особенности получения и хранения данных
— Архитектура конвейера обработки данных. Обоснование выбора используемых инструментов обработки и анализа данных
— Технические характеристики конвейера: производительность, возможность масштабирования
— Предоставляемая аналитика
ЗаключениеПланы по:
— Развитию проекта
— Продвижению проекта (для бизнес/социальных проектов)

3.5. По итогам работы жюри отборочного этапа формируется список проектов, получивших максимальное количество баллов по оценке жюри. Авторы отобранных проектов (команды) приглашаются для участия в финальном этапе.

Жюри отборочного этапа даёт обратную связь финалистам:

  • консультационная помощь команде в формулировании целей и позиционировании проекта;
  • выработка технических рекомендаций по развитию проекта, проверка кода программного решения;
  • предоставление для жюри финала технического заключения по сопровождаемому проекту

Общее количество проектов в финале — 12. Организатор оставляет за собой право изменять количество проектов в финале.

4. Финальный этап

4.1. Финал Конкурса проводится в режиме онлайн-присутствия, на платформе конференц-связи.

За неделю до проведения финала Конкурса участники финального этапа сдают Организатору обновленные конкурсные материалы согласно требованиям п.3.3., кроме презентационных материалов (пункты 1 и 2 списка материалов).

В день, предшествующий финалу, участники финального этапа сдают Организатору окончательную версию презентационных материалов по проекту.

На финальном этапе конкурсанты выступают перед жюри с докладом по проекту с демонстрацией работы приложения/прототипа.

Регламент выступления заранее доводится до сведения участников.

5. Поощрение участников

Участники и победители финального этапа получают именные дипломы, преподаватели — руководители проектов — благодарственные письма от Организатора.

6.  Права и обязательства Организатора и участников Конкурса

6.1. Участник вправе:

  • получать информацию о сроках и условиях проведения Конкурса;
  • получать любую другую дополнительную информацию о Конкурсе.

6.2. Участник обязуется:

  • соблюдать настоящее Положение, в т.ч. выполнять все действия, связанные с участием в Конкурсе в установленные настоящим Положением сроки;
  • предоставлять достоверные сведения о себе;
  • гарантировать, что предоставленный проект:
    • разработан студентом единолично либо в составе проектной команды, под руководством преподавателя,
    • не является клоном (копией) уже существующих аналогов,
    • не содержит материалов, размещенных в сети Интернет или опубликованных в литературе, в объеме, не позволяющем участнику претендовать на авторство и уникальность своего приложения,
    • не содержит материалов, нарушающих лицензионные и авторские права третьих лиц.
  • предоставлять недостающие материалы в порядке и в сроки, предусмотренные настоящим Положением или по запросу Организатора;
  • информировать Организатора обо всех обращениях к Участнику с предложениями о сотрудничестве, либо с предложениями заключить договор прямо, либо косвенно связанными с тематикой Конкурса, а также прямо или косвенно связанными с предметом (предметами) обучения и профессиональной деятельности Участника (студента), поступившими в период проведения Конкурса и в течение 3 (трех) месяцев после окончания Конкурса;
  • Участник берет на себя ответственность за любые возможные претензии и иски третьих лиц, в том числе связанные с возможными претензиями и исками в отношении интеллектуальной собственности, использованной в представляемых Участником проектах;
  • Участник соглашается, что Организатор имеет право использовать изображения (фотографии) и видеозаписи Участников Конкурса (в том числе, право использования изображения гражданина в понимании статьи 152.1 ГК РФ), полученные в ходе проведения Конкурса, в том числе проводимые интервью с Участником, для любых целей, как коммерческих, так и некоммерческих, включая рекламные материалы, публикации в СМИ, социальных сетях, сети Интернет, сайте www.samsung.com, корпоративных и коллективных блогах и иных информационных ресурсах;
  • данное соглашение действует как в отношении изображений (фотографий) и видеозаписей, относящихся к проводимому Конкурсу, созданных Организатором, так и в отношении изображений (фотографий) и видеозаписей, созданных Участником и предоставленных Организатору и/или размещаемых Участником в сети Интернет;
  • участвуя в Программе и/или Конкурсе (включая, но не ограничиваясь, путем подачи заявки, выполнения проекта, защиты проекта, совершения иных действий, направленных на участие в Программе и/или Конкурсе), Участник подтверждает, что ознакомлен и согласен с настоящим Положением и Политикой конфиденциальности, размещенной на сайте в полном объеме. В случае своего несогласия с указанными Регламентом и Политикой конфиденциальности Проекта полностью, либо в части, Участник должен немедленно информировать об этом Организатора и прекратить свое участие в Программе и/или Конкурсе.

6.3. Организатор вправе:

  • дисквалифицировать Участника в случае нарушения данного Положения, а также отказать Участнику в участии без объяснений причин;
  • не допустить Участника до финала в случае низкой степени готовности проекта
  • запрашивать у Участника необходимую информацию и материалы, предусмотренные настоящим Положением;
  • размещать презентации, видео-, фото- и иные иллюстративные материалы, предоставленные Участниками и членами жюри, на Интернет-сайтах www.samsung.com, https://innovationcampus.ru/, https://habr.com/ru/companies/samsung/articles/, страницах и группах Организатора в социальных сетях;
  • организовывать и проводить рекламные интервью с Участниками и членами жюри об участии в Конкурсе, в т.ч. для радио и телевидения, иных средств массовой информации, организовывать и проводить фото- и видеосъемку, публиковать готовые фото- и видеоматериалы с Участниками и членами жюри Конкурса на Интернет-сайте www.samsung.com и на иных информационных ресурсах, а также в средствах массовой информации без дополнительного согласия;
  • вносить изменения в настоящее Положение, изменять условия и сроки проведения, отменять Конкурс;
  • изменять число победителей, информируя об этом Участников
  • на приоритетной основе заключать с Участниками соглашения о сотрудничестве, либо иные договоры прямо, либо косвенно связанные с тематикой Конкурса, а также прямо или косвенно связанные с предметом (предметами) обучения и профессиональной деятельности Участника (студента) в период проведения Конкурса и в течение 3 (трех) месяцев после окончания Конкурса. В целях исключения сомнений, заключение подобных соглашений и/или договоров является правом Организатора и ни при каких обстоятельствах не является обязанностью Организатора.

6.4 Организатор обязуется:

  • соблюдать настоящее Положение, в т.ч. выполнять все действия, связанные с проведением Конкурса, в установленные настоящим Положением сроки;
  • обеспечить конфиденциальность персональных данных, полученных Организатором от Участников для целей проведения Конкурса и безопасность при их обработке в рамках исполнения своих обязательств, предусмотренных настоящим Положением, в соответствии с требованиями Федерального закона РФ от 27.07.2006 г. «О персональных данных» № 152-ФЗ;
  • не предоставлять информацию об участниках Конкурса третьим лицам для целей, не связанных с проведением Конкурса, за исключением случаев, предусмотренных законодательством Российской Федерации;
  • обеспечить информирование всех участников Конкурса об изменениях в настоящем Положении или отмене Конкурса не менее чем за 3 (три) дня до внесения изменений или отмены.