На факультете инновационных технологий 26 декабря 2025 года на базе студенческого конструксторского бюро "ГеосканТОМСК" прошел демо-день с демонстрацией результатов работы молодежных инженерных команд. Это событие стало кульминацией семестра, в течение которого студенты решали реальные инженерные задачи, поставленные ведущими отраслевыми партнерами и внутренними научными группами факультета. Мероприятие наглядно продемонстрировало высокий уровень подготовки будущих инженеров и их способность создавать инновационные продукты с нуля и решать сложные инженерные задачи.
В этом семестре ключевыми стали проекты, выполненные для индустриального партнера ООО «Геоскан», одного из лидеров в области беспилотных технологий.
Одной из самых сложных задач стала разработка системы распознавания русской речи на борту квадрокоптера. Команда под руководством Данила Крючкова (4 курс, гр. 182203) работала над тем, чтобы научить дрон понимать голосовые команды в полностью автономном режиме, без доступа к интернету. Студенты 2-го курса, обучающиеся на программе "Программное и аппартаное обсеспечение БАС" успешно настроили бортовой компьютер Radxa Zero 3W и запустили на нем нейросеть, преодолев множество технических трудностей.
Команда Семена Развожаева (4 курс, гр. 182203) решала не менее амбициозную задачу: реализацию алгоритма модификации графа архитектуры нейросетей YOLOv8/v11 для эффективной работы на нейропроцессорах (NPU) от Rockchip. «Наша команда успешно справилась, и предложенное решение было в целом одобрено специалистами "Геоскан", что является для нас высокой оценкой», — отметил Семен.
Еще один важный прикладной проект — разработка защиты воздушных винтов для "Геоскан Пионер Мини 2". Студенты ФИТ (3 курс, гр. 182303/04) спроектировали, напечатали на 3D-принтере и протестировали несколько вариантов защитных рам, добившись идеального баланса между легкостью, прочностью и удобством установки.
В этом семестре ключевыми стали проекты, выполненные для индустриального партнера ООО «Геоскан», одного из лидеров в области беспилотных технологий.
Одной из самых сложных задач стала разработка системы распознавания русской речи на борту квадрокоптера. Команда под руководством Данила Крючкова (4 курс, гр. 182203) работала над тем, чтобы научить дрон понимать голосовые команды в полностью автономном режиме, без доступа к интернету. Студенты 2-го курса, обучающиеся на программе "Программное и аппартаное обсеспечение БАС" успешно настроили бортовой компьютер Radxa Zero 3W и запустили на нем нейросеть, преодолев множество технических трудностей.
Команда Семена Развожаева (4 курс, гр. 182203) решала не менее амбициозную задачу: реализацию алгоритма модификации графа архитектуры нейросетей YOLOv8/v11 для эффективной работы на нейропроцессорах (NPU) от Rockchip. «Наша команда успешно справилась, и предложенное решение было в целом одобрено специалистами "Геоскан", что является для нас высокой оценкой», — отметил Семен.
Еще один важный прикладной проект — разработка защиты воздушных винтов для "Геоскан Пионер Мини 2". Студенты ФИТ (3 курс, гр. 182303/04) спроектировали, напечатали на 3D-принтере и протестировали несколько вариантов защитных рам, добившись идеального баланса между легкостью, прочностью и удобством установки.
На фотографии Авдеев Денис презентующий проект своей команды
Не менее впечатляющим стал проект, выполненный по заданию гиганта электронной коммерции Wildberries. Команда Ивана Савицкого занималась созданием футуристичного дронопорта-постамата. Их задача — разработать полностью автоматизированную систему, куда дрон доставляет посылку, а дронопорт самостоятельно ее принимает, опускает внутрь и сортирует по ячейкам. «Мы смогли полностью реализовать и отладить ключевые части системы: механизм спуска посылки и ее автоматической сортировки. Видеть, как твоя разработка безупречно работает — это невероятное чувство», — поделился Иван. Студенты, работающие над этим передовым проектом, получают именную стипендию от компании Wildberries, что является отличным стимулом и признанием их таланта.
Помимо задач от внешних партнеров, студенты активно работали над внутренними проектами факультета. Так, была представлена система точечного сброса груза с БПЛА. Команда разработала и собрала устройство на основе серводвигателя и датчика Холла, которое позволяет дрону последовательно и с высокой точностью сбрасывать до четырех капсул, что крайне востребовано в задачах доставки медикаментов или проведения спасательных операций.
Помимо задач от внешних партнеров, студенты активно работали над внутренними проектами факультета. Так, была представлена система точечного сброса груза с БПЛА. Команда разработала и собрала устройство на основе серводвигателя и датчика Холла, которое позволяет дрону последовательно и с высокой точностью сбрасывать до четырех капсул, что крайне востребовано в задачах доставки медикаментов или проведения спасательных операций.
Продолжилась и работа над наземными робототехническими платформами. Студент Сергей Чернов успешно устанавливал и программировал энкодеры на гусеничном ровере, закладывая основу для его точного позиционирования, а команда Артемия Тарасова решала задачу по интеграции лидара для автономной навигации.
Все команды блестяще справились с поставленными задачами, продемонстрировав не только глубокие технические знания, но и умение работать в команде, решать нестандартные проблемы и доводить свои идеи до работающих прототипов. У всех все прекрасно получилось, и результаты превзошли ожидания.
Демо-день в очередной раз подтвердил, что модель проектного обучения на Факультете инновационных технологий в тесном сотрудничестве с лидерами индустрии позволяет готовить высококлассных специалистов, востребованных на рынке еще со студенческой скамьи.
Поздравляем команды с успешной защитой и желаем новых инженерных свершений!
Все команды блестяще справились с поставленными задачами, продемонстрировав не только глубокие технические знания, но и умение работать в команде, решать нестандартные проблемы и доводить свои идеи до работающих прототипов. У всех все прекрасно получилось, и результаты превзошли ожидания.
Демо-день в очередной раз подтвердил, что модель проектного обучения на Факультете инновационных технологий в тесном сотрудничестве с лидерами индустрии позволяет готовить высококлассных специалистов, востребованных на рынке еще со студенческой скамьи.
Поздравляем команды с успешной защитой и желаем новых инженерных свершений!
На фотографии Савицкий Иван презентующий проект своей команды
На видео показано как работает постамат для Wildberries
На видео показана работа Python-модуля для автономного полета БПЛА "Пионер Базовый" над размеченной картой с визуальной локализацией с помощью ArUco-маркеров.