Молодой исследователь из Марийского государственного университета стал победителем престижной премии «ГОРДОСТЬ НАЦИИ — 2025»!
Функционирует при финансовой поддержке Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации.

Молодой исследователь из Марийского государственного университета стал победителем престижной премии «ГОРДОСТЬ НАЦИИ — 2025»!

В Саратовском театре драмы состоялось торжественное награждение победителей окружного этапа VI Всероссийской общественной премии «ГОРДОСТЬ НАЦИИ  2025», которая учреждена общероссийской общественно-государственной организацией «Ассамблея народов России».

Данная организация была создана по Указу Президента РФ с целью совершенствования государственной национальной политики и укрепления общероссийской гражданской идентичности и межнационального согласия. Окружной этап премии прошел впервые. На него было подано свыше 500 заявок. ПФО – лидер по количеству участников среди других округов.

«Премия «Гордость нации» – высокая оценка знаний и достижений в сфере реализации государственной национальной политики» – поприветствовал участников Главный федеральный инспектор по Саратовской области Виталий Сластной от имени полномочного представителя Президента РФ в ПФО Игоря Комарова. 

В состав почётных гостей премии вошли значимые представители государственной и общественной деятельности: член Совета Федерации Федерального собрания РФ Андрей Денисов, Герой России, генерал-майор Александр Белоглазов, заместитель гендиректора «Ассамблеи народов России» Ирина Бабакова.

Высшей награды – диплома победителя в номинации «Поколение Ум» – удостоен Артем Гурьянов, инженер молодежного научно-инновационного конструкторского центра «Spektrum» физико-математического факультета. Победа была присуждена за инновационный проект «Система автоматической оптической инспекции проводящего рисунка печатной платы». Эта победа всей команды, реализующей этот проект: научного руководителя Николая Каширина, и.о. заведующего базовой кафедры конструирования и производства керамических изделий микроэлектроники, доцента, инженера Татьяны Ходатаевой, аспиранта 2 курса специальности «Физическая химия» Александры Авериной и студента 4 курса направления «Материаловедение и технологии материалов» Григория Русинова. Достижения команды являются ярким примером того, как инновационные разработки могут способствовать развитию отечественной науки и технологии!

Проект, над которым работает команда – это разработка опытного образца уникального программно-аппаратного комплекса для выявления дефектов в производстве печатных плат. Технологическое решение базируется на передовых методах глубокого машинного обучения с использованием сверточных нейронных сетей (CNN). Разработка будет востребована не только на предприятиях – производителях печатных плат, но и на других производствах, где необходим контроль качества поверхности. В частности, предприятие АО «Завод полупроводниковых приборов» выразил заинтересованность и необходимость установки подобных систем на нескольких участках производства.

Личным вкладом Артема в проект является проектирование и техническая реализация аппаратной части системы: механизмы перемещения, освещения, позиционирования оптической системы, а также разработка электронной системы управления всеми частями.

«Наш проект – это полностью российская разработка. Одно из новшеств – это использование искусственного интеллекта. То есть в связке с искусственным интеллектом мы ускоряем процесс сканирования и выявления дефектов», – поделился Артем Гурьянов.

Финалисты регионов встретятся в Москве 10 ноября на федеральном этапе конкурса «Гордость нации – 2025».

Поздравляем Артема Гурьянова с заслуженной победой и желаем успехов на федеральном этапе конкурса!

Коротко


Архив материалов

Март 2026
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
           
23 24 25 26 27 28 29
30 31          
Мы используем куки, в том числе в целях сбора статистических данных и обработки персональных данных с использованием интернет-сервиса «Яндекс.Метрика» (Политика обработки персональных данных). Если Вы не согласны, немедленно прекратите использование данного сайта.
СОГЛАСЕН
bool(true)