Программа конференции

Распечатать программу

Сертификаты

Институт математики и информационных технологий

Секция "Информатика и математическое обеспечение"

Программа секции

Главный корпус ПетрГУ, ауд. 271
3 апреля 2026 (пятница), 15:15-17:30
Формат проведения смешанный

1. Подход к анализу и интерпретации высокоширотных геофизических данных
   • Аннотация
     
     В статье обоснован комплексный подход к интерпретации геофизических данных в полярных регионах. Метод основан на интеграции наблюдений и современной визуализации. Предложенное ПО для анализа динамики сияний повышает достоверность выводов для науки и прогноза космической погоды.
   • Трушникова Дарья Андреевна, студент 2 курса магистратуры, Уфимский университет науки и технологий (Уфа, Башкортостан)
   • Научный руководитель:
     Воробьёва Гульнара Равилевна, доктор наук, доцент, профессор , кафедра вычислительной математики и кибернетики, Уфимский университет науки и технологий (Уфа, Башкортостан)
2. Веб-API для трансформации систем координат геоцентрического типа
   • Аннотация
     
     Обоснована необходимость веб‑API для преобразования географических координат и времени в геомагнитные с расчётом MLT для интеграции геофизических данных. На основе обзора решений сформулированы требования к сервису.
   • Гордеева Софья Алексеевна, студент 2 курса магистратуры, институт информатики, математики и робототехники, Уфимский университет науки и технологий (Уфа, Башкортостан)
   • Научный руководитель:
     Воробьева Гульнара Равилевна, доктор наук, доцент, доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики, институт информатики, математики и робототехники, Уфимский университет науки и технологий (Уфа, Башкортостан)
3. Разработка программного комплекса автоматизированного аудита избыточности веб-интерфейсов на основе показателей энергоэффективности
   • Аннотация
     
     Обоснована разработка веб‑приложения для аудита публичных веб‑страниц по URL: сбор метрик загрузки, выявление избыточных CSS/JS и сторонних ресурсов, оценка энергоэффективности и CO₂‑следа. По обзору инструментов сформулированы требования.
   • Гареев Ильяс Ильдарович, студент 2 курса магистратуры, институт информатики, математики и робототехники, Уфимский университет науки и технологий (Уфа, Башкортостан)
   • Научный руководитель:
     Абдрахманова Римма Петровна, кандидат наук, доцент, доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики, институт информатики, математики и робототехники, Уфимский университет науки и технологий (Уфа, Башкортостан)
4. Эмуляция сигналов с датчиков для систем вибродиагностики
   • Аннотация
     
     В работе рассматривается задача генерации синтетических наборов данных, отражающих работу промышленного оборудования с заданными характеристиками. В качестве пилотного датчика был выбран акселерометр.
   • Туманян Марк Михайлович, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
   • Научный руководитель:
     Кулаков Кирилл Александрович, кандидат наук, доцент, доцент, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
5. Применение методов машинного обучения для диагностики технического состояния подшипников по вибрационным данным
   • Аннотация
     
     Доклад посвящен разработке метода автоматической диагностики дефектов подшипников вращения на основе анализа вибрационных сигналов с применением машинного обучения. В работе рассматриваются теоретические основы вибродиагностики, методы выделения информативных признаков, а также модели классификации.
   • Кононенко Александр Александрович, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
   • Научный руководитель:
     Богоявленская Ольга Юрьевна, кандидат наук, доцент, доцент, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
6. Сравнительный анализ методов распознавание активности человека
   • Аннотация
     
     Исследуется задача распознавания активности человека (HAR). Акцент сделан на сравнении эффективности логистической регрессии на лабораторном датасете UCI HAR (точность 96%) и данных из реальной жизни HARTH (точность 66%). Результаты показывают ключевую роль предобработки данных.
   • Шабарковский Матвей Андреевич, студент 3 курса бакалавриата, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
   • Научный руководитель:
     Богоявленская Ольга Юрьевна, кандидат наук, доцент, доцент, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
7. Прогнозирование риска срыва сроков проектов: подход на основе ML-моделей
   • Аннотация
     
     В работе рассматривается применение методов машинного обучения для прогнозирования риска срыва сроков проектов и оценки задержки задач в днях. Задача формализуется как бинарная классификация и регрессия на основе исторических проектных данных. Обсуждаются подходы к построению моделей и практические ограничения их использования.
   • Ларионова Анастасия Андреевна, студент 3 курса бакалавриата, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
   • Научный руководитель:
     Димитров Вячеслав Михайлович, старший преподаватель, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
8. Разработка мобильного приложения для сертификации товаров
   • Аннотация
     
     Разработка мобильного приложения для сертификации товаров актуальна для решения проблемы сложного и не всегда прозрачного процесса обязательной оценки соответствия, с которым сталкиваются производители и импортеры. Платформа выступает в роли агрегатора, позволяя компаниям быстро найти аккредитованные испытательные лаборатории и органы по сертификации, сравнить их условия, тарифы и сроки, а затем напрямую подать заявку и управлять всем процессом в одном интерфейсе. Ключевым преимуществом является внедрение ИИ-помощника, который анализирует описание товара и на его основе подсказывает пользователю необходимые виды сертификации (например, ГОСТ Р, ТР ТС, сертификат происхождения), предварительный перечень документов для подачи заявки, а также помогает корректно классифицировать продукцию по кодам ТН ВЭД. Это значительно ускоряет и упрощает процедуру, снижая риски ошибок и экономя временные и финансовые ресурсы бизнеса на выходе новых продуктов на рынок.
   • Паньков Владислав Олегович, студент 3 курса бакалавриата, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
   • Научный руководитель:
     Димитров Вячеслав Михайлович, старший преподаватель, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
9. Разработка комплексной информационной платформы персонального планирования задач пользователя
   • Аннотация
     
     Необходимо разработать платформу, которая будет спосообна интегрировать в единое пространство не только задачи, но и проекты, привычки, цели, календарные события и заметки, используя умные алгоритмы для расстановки приоритетов, анализа нагрузок и напоминаний. Это позволит пользователю не просто фиксировать дела, а переходить к стратегическому управлению временем и ресурсами, минимизируя стресс, снижая когнитивную нагрузку и обеспечивая достижение долгосрочных жизненных ориентиров через последовательное выполнение ежедневных действий.
   • Кузюткина Екатерина Сергеевна, студент 3 курса бакалавриата, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
   • Научный руководитель:
     Димитров Вячеслав Михайлович, старший преподаватель, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
10. Разработка системы удаленного мониторинга и администрирования серверов через веб-интерфейс
    • Аннотация
      
      Данная работа посвящена разработке системы удаленного мониторинга и администрирования Linux-серверов через веб-интерфейс. Актуальность исследования обусловлена ростом числа серверов в ИТ-инфраструктурах и необходимостью централизованного управления ими с минимизацией временных затрат и риска ошибок.
    • Марковский Алексей Юрьевич, студент 3 курса бакалавриата, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
    • Научный руководитель:
      Димитров Вячеслав Михайлович, старший преподаватель, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
11. Разработка методов оптимизации и исследование эффективности развертывания больших языковых моделей в ресурсно-ограниченной среде
    • Аннотация
      
      Работа посвящена решению проблемы высоких вычислительных затрат при эксплуатации больших языковых моделей (LLM), что ограничивает их применение в демонстрационных и прототипных приложениях. В работе проводится анализ и классификация современных методов оптимизации моделей.
    • Ананьин Егор Михайлович, студент 1 курса магистратуры, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
    • Научный руководитель:
      Димитров Вячеслав Михайлович, старший преподаватель, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
12. Разработка сервиса для анализа и прогнозирования финансовых расходов на основе нейросетевых моделей
    • Аннотация
      
      В работе рассматривается задача анализа финансовых трат и прогнозирования расходов пользователя. Предложен метод прогнозирования финансовых потоков пользователя на основе гибридных моделей машинного обучения. Реализованный сервис автоматизирует анализ трат и повышает достоверность прогноза будущих расходов.
    • Ларионов Александр Сергеевич, студент 2 курса бакалавриата, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
    • Научный руководитель:
      Ермаков Владислав Александрович, старший преподаватель, кафедра информатики и математического обеспечения, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
13. Нейросетевая регрессия солёности воды Северного Ледовитого океана по температуре
    • Аннотация
      
      В работе описывается создание модели нейронной сети для предсказания солености воды океана и разработка приложения для использования модели
    • Тимина Алена Ильинична, студент 4 курса бакалавриата, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)
    • Научный руководитель:
      Чернов Илья Александрович, доктор наук, профессор, кафедра математического анализа, Институт математики и информационных технологий ПетрГУ (Петрозаводск, Карелия)

Подведение итогов заседания секции