Конференции

68-я Всероссийская научная конференция МФТИ

Список разделов ТП - Секция технологического развития и инновационного бизнеса

Секция организуется Бизнес-школой МФТИ и посвящена роли технологического предпринимательства в формировании сложных технологических систем и долгосрочных сценариев развития.
Мы рассматриваем стартап не как изолированную бизнес-единицу, а как элемент более широкой технологической архитектуры: отраслевой, платформенной, национальной. В центре внимания — вопрос о том, как предпринимательские инициативы становятся частью устойчивых технологических экосистем.
Особое внимание уделяется междисциплинарному проектированию будущего — совместной работе инженеров, исследователей, предпринимателей и управленцев. Секция создаёт пространство для диалога между опытными практиками и молодыми технологическими командами МФТИ.

В рамках секции будут:
— представлены кейсы студенческих и индустриальных проектов;
— обсуждены механизмы перехода от прототипа к промышленному производству;
— предложены форматы сборки междисциплинарных команд ("как технарям найти нетехнарей в проект?");
— дискуссия про барьеры технологического трансфера технологий из лабораторий в бизнес.

Кого мы ждем?
1. Предпринимателей с проектами на стадии "прототип" и на более зрелых стадиях
2. Сотрудников научных лабораторий (исследователей, инженеров), которые хотят осуществить трансфер своей технологии на рынок
3. Представителей индустриальных партнеров, заинтересованных в инновационном развитии бизнеса
4. Исследователей в области технологического предпринимательства

 

Контакты:  bs@mipt.ru 

Формат проведения: Смешанный

 Дата и время проведения: 03.04.2026

 Место проведения: МФТИ

  • IAM Security - технология идентификации пользователей и защиты внутренних нарушителей

    Команда из МФТИ «IAM Security» разработала технологию по обеспечению однозначной идентификации пользователей, формализации и автоматизации процесса назначения прав пользователей, обеспечению юридической значимости их действий, а также кардинальному снижению уровня угроз внутреннего нарушителя. Использование данный технологии позволяет снизить риски несанкционированного доступа, утечки информации и нарушение положений нормативно-правовых актов в области защиты персональных данных.

  • AI-Research as a Service: концепция и бизнес-модель двустороннего цифрового сервиса Evidence Lab

    Обоснована бизнес-модель Evidence Lab (AI-Research as a Service) - сервиса, закрывающего разрыв между научной методологией и решением для МСП. Архитектура: трансляция запроса в гипотезы, сеть ИИ-экспертов, поставка артефактов. TAM 373 / SAM 65 / SOM 1,3 млрд ₽. Опрос 70 менеджеров: барьер — непрозрачность (71%); 83% готовы к ИИ. При ~100 клиентах: 2,9 млн ₽/мес., маржа ~75%. TRL 3.<!-- notionvc: 43524859-0887-4580-96ed-a5522c24c1b2 -->

  • Мультимодальная модель оценки стоимости коммерческой недвижимости на основе интеграции геопространственных данных и языковой модели

     

    Мультимодальная модель оценки street retail интегрирует геоданные и LLM-признаки (GigaChat). На выборке 14 469 объектов в Москве геопризнаки снижают MAPE на 17–20%, LLM-признаки — дополнительно на 1,6–3,3%. LightGBM: MAPE=19,32%, R²=0,7615. Результаты применимы в банковской оценке, кадастровой пракике, девелопменте и оценочной деятельности. 

  • Альфа Кризис

    Разработка интерактивной системы анализа и прогнозирования экономических рисков субъектов РФ с использованием методов машинного обучения («Альфа Кризис»).

  • РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОГО СЕРВИСА ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОГО СОПРОВОЖДЕНИЯ КАРЬЕРНОГО РАЗВИТИЯ

    Исследование проблем карьерного развития в России, с фокусом на IT-сегмент, и разработка сервиса персонализированного сопровождения профессионального роста.

  • Создание методики тестирования для построения моделей оптимального выбора ключей сегментирования распределенных баз данных отечественных производителей СУБД для создания новых финансовых продуктов в АБС

    Распределенная СУБД Shardman обеспечивают до +48,5% обработки транзакций OLTP к PgPro Enterprise на 2-х серверах. Предлагаемая методика тестирования для АБС для смешанной HTAP-нагрузки с интеграцией ML-стресс тестов  эмулирует работу банка до 1 млн клиентов и 100 тыс. операций проводок с сегментацией по регионам. Ожидаемый эффект теста — время подготовки отчётов сократится, а прогноз NPL в тесте снизится за счёт точного выбора технологий СУБД для HTAP и настройки ключа шардирования.

  • Разработка маркетинговой стратегии B2C-сервиса ускоренного трудоустройства

    Проект «Gru» тестирует маркетинговую стратегию точечного привлечения senior IT‑специалистов. Цель — запустить масштабируемую воронку «контакт → теплый лид → оплата» с приемлемыми CAC и TTV через сегментацию JTBD/ICP, «безрисковые» офферы, доверенные каналы и серию быстрых A/B‑экспериментов, где ключевой KPI — доля лидов, готовых предоставить резюме и параметры перехода.

  • Создание автоматического маркет-мейкера с автоматическим хеджированием impermanent loss

    Предлагается подход к построению автоматического маркет-мейкера (AMM) для пары BTC/USDT на инварианте семейства StableSwap, в котором непостоянные издержки (impermanent loss, IL) снижаются за счёт автоматического управления риск-профилем LP-позиции. Основная идея состоит в том, что LP-позиция сопровождается переменным эффективным плечом, которое адаптируется к изменению оракульной цены базового актива. 

  • Продуктовая архитектура DeFi-кредитования: снижение потерь ликвидации и допуск LP-токенов в залоги

    Архитектура DeFi-кредитования снижает потери за счёт мягкой ликвидации, пакетной обработки по риску и консервативных ценовых оракулов. LP-токены допускаются через стресс-метрику (волатильность, IL, TVL) с автолимитами. Итог: выше эффективность капитала и проще подключать новые залоги.