Победители Межвузовского конкурса проектов-2026

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.

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.

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.

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.