Купон на скидку: 2026
Специалисты Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого создают программно-аппаратный комплекс раннего обнаружения возгораний, способный определять опасные газы и фиксировать начало пожара еще на стадии тления — до появления открытого пламени. Проект реализуется при поддержке Фонда научно-технического развития СПбПУ в рамках программы развития университета и программы «Приоритет-2030». Разработка нацелена на снижение импортозависимости в критически важных системах безопасности и формирует отечественную платформу интеллектуальной газовой сенсорики.
Сегодня анализ газовой фазы ведется двумя основными методами. Первый — спектрометрия и хроматография — дает высокую точность, но требует дорогостоящего оборудования, специальной подготовки проб и квалифицированного персонала. Второй подход — применение газовых датчиков — как правило, реагирует только на одно конкретное вещество и страдает от перекрестной чувствительности, то есть может ложно срабатывать на посторонние газы из окружающей среды. Кроме того, существующие системы газового анализа нуждаются в длительном накоплении экспериментальных данных и не способны быстро адаптироваться к новым задачам.
Разрабатываемый программно-аппаратный комплекс (ПАК) объединяет двухмембранный МЭМС-сенсор с наноструктурированным оксидным слоем, предиктивную модель отклика датчика, генератор синтетических данных и нейросеть-трансформер. Двухмембранная архитектура дает возможность независимого программируемого управления температурой двух чувствительных элементов на одном микрочипе в реальном времени. Время отклика составляет 1–3 секунды, а энергопотребление снижено на 90%, благодаря чему цикл кастомизации ПАК сокращается до 1–3 дней. Для сравнения, у зарубежных аналогов этот процесс занимает от 6 до 12 месяцев.
«Наш проект — это переход от парадигмы «накопления данных» к парадигме «проектирования данных». Мы не просто создали датчик, мы разработали целую экосистему: физическую модель процессов в сенсоре, которая генерирует обучающие данные для ИИ, верифицированный на реальных сигналах генератор обучающих данных и электронную обвязку компонентов. Это позволяет нашей системе учиться на предыдущем опыте работы и распознавать новые угрозы без полного переобучения. В результате работы ожидается переносимость моделей с реальных данных на смешанные с деградацией точности не более 5%, что является мировым уровнем. Тогда у России появится собственная платформа интеллектуальной газовой сенсорики, которая не уступает, а во многом превосходит зарубежные аналоги», — объясняет руководитель проекта, ведущий научный сотрудник НИЛ «Нано- и микросистемная техника» Анастасия Кондратьева.
Комплекс не конкурирует с массовыми дымовыми извещателями, а создает новый сегмент — предиктивную газовую аналитику для объектов, где стоимость простоя или ущерба может исчисляться десятками миллионов рублей. Среди таких объектов — предприятия ТЭК, узлы железнодорожной и ИТ-инфраструктуры, морские суда. Важной особенностью решения является поддержка zero-shot detection — подхода, позволяющего обнаруживать вещества, которые ранее не встречались системе ни при обучении, ни при калибровке.
Согласно плану разработчиков, инновационный программно-аппаратный комплекс раннего обнаружения возгораний будет готов в 2027 году. В дальнейшем ПАК планируется масштабировать на экологический мониторинг, включая контроль выбросов, ольфактометрический контроль в пищевой и парфюмерной промышленности, а также на медицинскую диагностику — неинвазивный анализ выдыхаемого воздуха. Кроме того, материалы проекта будут внедрены в образовательные программы СПбПУ по направлениям нанотехнологий, искусственного интеллекта и цифрового материаловедения.