Сибирский федеральный университет

Учёные Сибирского федерального университета предложили метод получения микрочипов для микрофлюидных исследований с помощью простого и дешёвого оборудования, изготовить которое можно даже не располагая обширной приборной базой.

17 июля 2023 года были объявлены победители конкурса грантов «Студенческий стартап». Среди них 7 студентов Сибирского федерального университета. Большинство победителей представили проекты в направлении «Креативные индустрии», а также по направлениям «Цифровые технологии» и «Медицина и технологии сбережения здоровья». Всего в конкурсе приняли участие более 4318 студентов из 79 регионов страны. Все победители конкурса получат гранты на развитие своих стартапов в размере 1 миллиона рублей.

Накануне, 18 июля 2023 года, в СФУ прошло совещание с участием и.о. министра промышленности, энергетики и ЖКХ Красноярского края Александром Ананьевым. Речь шла о применении разработанных в университете технологиях по снижению «углеродного следа» в инфраструктуре Красноярска и края.

Объявлены победители молодёжных конкурсов 2023 года Президентской программы исследовательских проектов на получение грантов Российского научного фонда по мероприятиям «Проведение инициативных исследований молодыми учёными» и «Проведение исследований научными группами под руководством молодых учёных». Финансирование инициативных проектов молодых учёных предусматривает грант размером до 2 млн рублей ежегодно, проектов молодёжных научных групп — до 6 млн рублей ежегодно.

Грант в размере 1 миллиона рублей получила сотрудница проектного офиса Института Севера и Арктики СФУ Елизавета Кузнецова. Она стала одной из двух победительниц «Школы общественной дипломатии коренных малочисленных народов России». Полученный грант она сможет потратить на обучение в одном из ведущих вузов страны по выбору.

Красноярский краевой фонд науки объявил результаты конкурса проектов академической мобильности (II очередь 2023 года). Победителями стали 6 представителей Сибирского федерального университета.

Учёные Сибирского федерального университета разработали уникальную модель, основанную на машинном обучении, которая позволяет оптимизировать состав бетонных смесей, специально разработанных для строительства жилых и инфраструктурных объектов в суровых условиях Крайнего Севера.