Подведем итоги первого совместного хакатона Центра инфохимии Университета ИТМО х Синтелли х Medtech.moscow

В борьбе за призовой фонд в размере 1 000 000 рублей 379 участников решали кейс платформы Синтелли. На протяжении 48 часов 80 команд занимались построением моделей машинного обучения для прогнозирования параметров характеризующих токсичность химического соединения. На финише представлено 27 алгоритмов.

Итак, наши победители 🎉

👉 1 место – 500 000 рублей;
команда «MML» (МФТИ/Москва)
Участники: Кутузов Николай, Новиков Сергей

👉 2 место – 300 000 рублей;
команда «Billy QSAR» (Иннополис/Казань, ТПУ/Томск)
Участники: Лукин Руслан, Пякилля Борис

👉 3 место – 200 000 рублей.
команда «SCD Lab» (МГУ им М. В. Ломоносова/РГГУ, Москва)
Участники: Иван Пикулин, Анастасия Юдина, Руденко Михаил, Владислав Ярышев

16 мая состоится торжественное награждение победителей и презентации лучших решений, будет ссылка на трансляцию.

Поздравляем победителей ⚡

Технологический партнер мероприятия Selectel - ведущий провайдер IT-инфраструктуры.

#Читать далее#

В записи ДОД магистратуры "Химический софт / Chemistry Soft" по ссылкам:

👉 https://vk.com/video-188764969_456239439

👉 https://www.youtube.com/live/r563eso1JV8?feature=share

В МГТУ прошел финал Всероссийского конкурса «Воплоти свою мечту!» 🚀

В номинации «Фудсовет — еда будущего» диплом 1 степени получил проект Университета ИТМО:

🏆 «Разработка жизнеспособного продукта питания для успешного фуд-стартапа»:
Краснова Василиса, Брусевич Арина, Березина Елизавета, Гончаров Вячеслав (Центр инфохимии), Киселёва Анастасия, Амбарцумов Тигран (ФТМИ)

В числе жюри конкурса были:
➡ Никита Додонов — программный директор Точки кипения Краснодар, руководитель юнита ФудСовет в Кении
➡ Сергей Ефременко — Директор АНО ПОО «ЦРЦПК ФудСовет»
➡ Анастасия Хажгериева — генеральный директор рекламного агентства «ВREND», эксперт по медиакоммуникациям

💬 Проектная команда поделилась своими впечатлениями о конкурсе:

Мы участвовали в спецноминации «ФудСовет — еда будущего». Акселератор начался в апреле. Нам сразу же прислали настольную игру, которая должна была помочь в разработке нашего напитка.

Также присылали стандартные задания, связанные с проведением CustDev, анализа рынка, целевой аудитории, составления Canvas-модели и прочего.

Были классные эксперты, в том числе русский парень, живущий в Кении. Нам удалось разработать продукт и занять 1 место. После этого нас пригласили на второй этап акселератора.

Поздравляем ребят с победой и желаем дальнейших успехов ❤

#Читать далее#

‌Смотрите лекцию Михаила Медведева "Машинное обучение в теории функционала плотности" на нашем ютуб-канале

Михаил Медведев – руководитель группы теоретической химии в Институте органической химии РАН, научный сотрудник ИНЭОС РАН и преподаёт разработанный им курс по молекулярному моделированию в ВХК РАН, НИУ ВШЭ и ИТМО.

Научная группа Михаила нацелена на решение разноплановых научных проблем, которые встают перед учеными при попытке установить механизм химической реакции на молекулярном и квантовом уровнях. В основном, для решения этих задач используются подходы молекулярного моделирования. В то же время в некоторых проектах используются нейронные сети, численное кинетическое моделирование и методы прогнозирования кристаллических структур органических соединений.

Так, расчётными методами коллеги выявили ключевые электронные эффекты в ходе сборки молекул нового класса органических соединений – трициклических пероксидов. Методами квантовой химии изучили механизм каталитического связывания CO2 в мягких условиях. Расчёты показали, что лимитирующая стадия изучаемой реакции отличается от описанных в литературе для похожих реакций. Кроме того, исследователи объяснили, почему в ходе эксперимента низкомолекулярные вещества подавляют катализ.

Премьера через час: https://youtu.be/SejhdI6p77w

Весь апрель и май делимся выступлениями ученых январской конференции «Инфохимия: методы IT и математического моделирования в химии». Полное расписание: https://vk.com/infochemistry?w=wall-188764969_914

#Читать далее#

Совсем скоро выйдет подробная статья про решения команд на хакатоне «Цифровая фармакология: предсказательное моделирование», организованном Центром инфохимии, компанией Синтелли и Medtech.moscow при облачной поддержке Selectel.

📸 А пока делимся фотографиями с DEMO DAY в Москве! Альбом тут: https://vk.com/album-188764969_293428806

🎬 Также смотрите презентации решений: https://vk.com/video-211270993_456239094 и стрим экспертов с обратной связью участникам: https://youtu.be/rWWwOjP3SfE 💡

Лучшие решения:

⚡ 1 место – 500 000 рублей
команда MML (МФТИ)
Участники: Кутузов Николай, Новиков Сергей

В основе решения команды лежит новый, авторский подход для решения задач анализа химических соединений - агрегирование признаков из различных источников, и применение к ним алгоритма градиентного бустинга деревьев. Это как химические признаки (наибольший прирост в качестве среди них дал подсчет функциональных групп в молекуле), так и данные из языковых моделей. Собранные данные из 20 источников позволили сформировать датасет из более, чем 1,1 млн молекул для прогнозирования 34 признаков. Получив очень полное признаковое пространство, алгоритм градиентного бустинга сегментирует его на блоки, в каждом из которых выводится среднее предсказание.

⚡ 2 место – 300 000 рублей
Команда «Billy QSAR» (Университет Иннополис, ТПУ)
Участники: Лукин Руслан, Пякилля Борис

Проект, созданный в ходе хакатона называется «Мультимодели для предсказания параметров токсичности». Собрана база данных токсичности малых молекул из 41 датасета и пайплайн для обучения и валидации моделей на основе графовых нейросетей и дескрипторных подходов. Также команда собрала приложение для визуальной интерпретации моделей на основе структурных фрагментов. Данный подход позволяет выдавать как влияющие структурные фрагменты на выборке контрпримеров из наиболее близких по структуре соединений, так и визуализировать их в самой предсказанной молекуле.

⚡ 3 место – 200 000 рублей
команда SCD Lab (МГУ им М. В. Ломоносова/РГГУ)
Участники: Иван Пикулин, Юдина Анастасия, Руденко Михаил, Ярышев Владислав

В основе решения лежат как мультизадачные графовые нейронные сети, так и алгоритмы классического машинного обучения. Собранные данные из более чем 5 открытых источников позволили обучить модели, которые с высокой точностью прогнозируют широкий спектр показателей токсичности, основываясь исключительно на структурных формулах молекул. Более того, использованный подход можно в дальнейшем масштабировать на новые свойства, связанные с токсичностью.

#Читать далее#

Никто не любит сдавать экзамены. К счастью, поступить в нашу магистратуру, можно без них – по ПИГА 💥

Перезачет итоговой государственной аттестации (ПИГА) – это возможность получить такую же оценку за вступительный экзамен, какую вы получили за защиту ВКР в бакалавриате. То есть вы можете вообще не сдавать вступительный экзамен! 😳

Как подать документы для поступления:

✅ Заполните личный кабинет абитуриента по ссылке abit.itmo.ru
✅ Выберите программу и вид вступительного испытания – перезачет итоговой государственной аттестации.
✅ Приложите копию диплома.
✅ После решения приемной комиссии вы в списках абитуриентов!

Ничего не бойтесь и бегом скорее подавайте документы в магистратуру Центра инфохимии!💼

У нас их три:

🎓 18.04.01 «Инфохимия / Infochemistry» (https://abit.itmo.ru/program/master/infochemistry)

🎓 18.04.01«Химический Софт / Chemistry Soft» (https://abit.itmo.ru/program/master/chemistry_soft)

🎓 15.04.04 «Роботизация химических технологий» (https://abit.itmo.ru/program/master/chemtech_robotics)

Кто может участвовать в конкурсе?

✅ Выпускники российских вузов с дипломом гособразца и выпускники иностранных образовательных организаций
✅ Ваш средний балл приложения к диплому должен быть не менее 4,3.

👉 В конкурсе ПИГА можно участвовать, только поступая на то же направление?

По перезачету можно поступить и со смежных направлений подготовки. Это в каждом конкретном случае решает экзаменационная комиссия образовательной программы.

👉 Можно ли участвовать одновременно и в конкурсе портфолио, и в конкурсе ПИГА?

Да. Вы можете участвовать сразу в нескольких конкурсах, предусмотренных программами Центра инфохимии. Подробнее о способах поступления: https://vk.com/@infochemistry-10-sposobov-postupit-v-..

👉 Если перезачет не будет одобрен, можно сдать вступительный экзамен?

Да, вы сможете поменять вид вступительного испытания в личном кабинете абитуриента.

👉 Как считаются баллы ПИГА?

«Удовлетворительно» – 50 баллов, «хорошо» – 75 баллов, «отлично» – 100 баллов. Если ГИА включает в себя защиту ВКР и сдачу экзаменов, то для определения оценки берется их среднее арифметическое.

Решение о перезачете принимает экзаменационная комиссия магистерской программы всегда индивидуально. Лучше заранее уточнить у менеджера Центра инфохимии Анны Балдиной, подойдет ли ваша специальность для перезачета: @Anettabonne (телеграм)

Дерзайте!

В таблице – основные специальности, которые можно перезачесть для поступления на программы Центра инфохимии. Это ключевые, но ДАЛЕКО НЕ ВСЕ направления. Мы готовы рассматривать и другие специальности, близкие к химии, биологии, робототехнике и информационным технологиям. Например, фармацевтику, медицину и многие другие. Поэтому не бойтесь уточнять и спрашивать!

#Читать далее#