ноября 2022

Адрес: 454080, г. Челябинск, пр. Ленина, 76 Аудитория 509 главного корпуса Телефон: +7 (351) 267-92-15, 267-91-25 E-mail: nikonovaoi@susu.ru Сайт: lmr.susu.ru   Руководитель Черных Александр Васильевич   Руководитель со стороны ЮУрГУ Никонова Ольга Юрьевна Цели и задачи Цель:   развитие научно-исследовательского кластера изучения миграций с использованием инновативных междисциплинарных методик. Задачи: институциализация изучения миграционных процессов в Евразии и интеграция научных исследований в академические программы университета; развитие и укрепление стратегических учебных и научных связей с российскими  и зарубежными партнёрами Университета; научно-исследовательская и научно-образовательная деятельность в сфере изучения миграционных процессов; формирование организационной инфраструктуры подготовки квалифицированных научных и научно-педагогических кадров Университета, специализирующихся на изучении проблем миграции, владеющих междисциплинарными методиками.   Основные группы услуг Историко-архивные и археологические изыскания для выявления материалов по истории мобильности, межкультурных взаимодействий и контактов, образов территорий.     Проведение исследований интеграции мигрантов в российское общество.  Проведение мониторинга этноконфессиональной ситуации в регионе и оценка рисков. Подготовка аналитических справок о межэтнических отношениях и миграционной ситуации.    Научно-исследовательские и опытно конструкторские работы Этнодемографические процессы в Азиатской части России: современное состояние, прогнозы и риски.  Азиатский вектор миграций в Челябинскую область: историческая ретроспектива, прогнозы и риски.    Проводимые исследования Мобильность в бронзовом веке.  Культурная дипломатия в советское время. «Великий сибирский путь»: инфраструктура, социальные практики.  Феномен интеллектуальной миграции. Среднеазиатская миграция в Россию в конце XX-XXI вв. Китайская миграция в Россию в XX-XXI вв. Этнодемографические процессы в Азиатской части России на современном этапе.

 454080 Челябинск, пр. Ленина, 87, оф. 129, Тел.: +7(908)04-27-154 e-mail: sinitsinvv@susu.ru,   Руководитель  Владимир Синицин Лаборатория разрабатывает и внедряет передовые технологии получения и обработки информации для мониторинга технического и метрологического состояния измерительных систем и промышленного оборудования, включая интеллектуальный анализ больших данных, беспроводной мониторинг (вибрация, температура, геометрические размеры) состояния оборудования, определение достоверности показаний датчиков (температуры, давления, расхода), для клиентов в машиностроении, приборостроении, металлургии и других отраслях. Разработки лаборатории позволяют промышленным компаниям оптимизировать свою деятельность по техническому обслуживанию и ремонту, устраняя до 75% незапланированных остановов. Преимущества применения разработанных лабораторией технологий включают улучшенное управление рисками, повышенную надежность и производительность, анализ основных причин незапланированных остановов и повышенную безопасность. Цель лаборатории Повысить эффективность производства и качества выпускаемой продукции компаний металлургии, машиностроения, приборостроения и топливно-энергетического комплекса с помощью прогноза остаточного ресурса узлов оборудования и определения достоверности работы датчиков технологических процессов. Основные группы услуг 1. Разработка и внедрение экспертных систем для технической диагностики оборудования. 2. Разработка и внедрение методов и средств технической самодиагностики и метрологического самоконтроля измерительных систем; 3. Разработка и внедрение аналитических, информационных и информационно-аналитических диагностических моделей оборудования. 4. Разработка и внедрение новых методов получения информации, в том числе беспроводных датчиков, для технической диагностики оборудования. 5. Разработка и внедрение методов машинного обучения и аналитических методов обработки данных для технической диагностики оборудования.  Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы Исследование способа и разработка алгоритма улучшения динамических характеристик датчиков давления. Разработка системы интеллектуального анализа и прогнозирования трендов развития повреждений оборудования линии холодного проката на базе информации датчиков диагностики состояния технологического оборудования и параметров технологического процесса. Разработка массового кориолисового расходомера для нефтегазовой промышленности с функцией измерения расхода многофазных потоков Разработка интеллектуальной системы технической диагностики исполнительных механизмов непосредственно с вращающихся валов машин и механизмов Состав НИЛ Прецизионные пневматические контроллеры давления GE Druck до 70 бар (Госреестр СИ). Прецизионные манометры и барометры давления GE Druck до 70 бар (Госреестр СИ). Динамический пневматический стенд давления, ширина полосы частот до 150 Гц, давление до 8 бар. Прецизионные воздушные и жидкостные калибраторы температуры, диапазон от минус 70 оC до +500 оC (Госреестр СИ). Эталонные термометры сопротивления и термопары, температурный диапазон, от минус 70 оC до +1600 оC (Госреестр СИ). Печи высокотемпературные трубчатые, температура до +1600 оС. Прецизионные измерительные преобразователи многоканальные, до 16 каналов (Госреестр СИ). Оборудование для неразрушающего вибрационного контроля (Госреестр СИ). Оборудование для неразрушающего вихретокового контроля (Госреестр СИ). Симулятор дефектов роторных машин Machinery Fault Simulator. Комплекс автоматизированного тестирования и эксперимента на базе модульной контрольно-измерительной платформы NI PXI. Оборудование для разработки, прототипирования и отладки электронных блоков измерения и управления, ширина полосы частот до 2 ГГц.. Проводимые исследования Разработка и исследование методов и средств самодиагностики технического состояния и метрологического самоконтроля систем измерения давления. Разработка и исследование методов и средств самодиагностики технического состояния и метрологического самоконтроля систем измерения температуры. Разработка и исследование методов и средств самодиагностики технического состояния и метрологического самоконтроля систем измерения массового расхода сред. Разработка и исследование методов и средств диагностики технического состояния электроприводов промышленных установок.

454080, Россия, г. Челябинск, пр. Ленина, 87а, ауд. 108/3Г тел.: +7 (351) 267-90-06 e-mail: supercomputer@susu.ru сайт: http://supercomputer.susu.ru/computers/neurocomputer/   Руководитель Долганина Наталья Юрьевна, к.т.н. Научно-образовательный центр «Искусственный интеллект и квантовые технологии» (НОЦ ИИКТ) был создан в структуре университета 11 мая 2021 года. В его состав вошла существующая с 2010 года в ЮУрГУ Лаборатория суперкомпьютерного моделирования (ЛСМ). В настоящее время ЮУрГУ обладает энергоэффективным суперкомпьютером «Торнадо ЮУрГУ», который занимает 15-е место в рейтинге самых мощных суперкомпьютеров СНГ ТОП50 (сентябрь 2021). Для создания искусственных нейронных сетей ЮУрГУ был приобретен специализированный многопроцессорный комплекс «Нейрокомпьютер». Нейрокомпьютер использует мощные передовые графические ускорители для обучения нейронных сетей. Суперкомпьютер и нейрокомпьютер находятся в центре научной жизни Университета, позволяя производить сложнейшие вычисления для расчетов в области инжиниринга, естественных наук, наук о человеке и искусственного интеллекта. Вычислительные ресурсы ЮУрГУ помогают решать научные задачи, используются в образовании и в коммерческих целях для расчетов задач партнеров Университета. Цели и задачи Решение задач суперкомпьютерного моделирования для повышения энерго- и ресурсоэффективности высокотехнологичных отраслей экономики и социальной сферы. Взаимодействие и координация с другими центрами и лабораториями суперкомпьютерного моделирования Российской Федерации и зарубежных стран. Разработка технологий сквозного проектирования с использованием суперкомпьютерных и распределенных вычислительных систем для создания инновационных энерго- и ресурсосберегающих промышленных технологий. Разработка теоретических и практических основ построения качественно новых высоко-масштабируемых методов и алгоритмов для интеллектуального анализа данных на суперЭВМ транспетафлопного уровня производительности. Проведение исследований в области методики преподавания современных технологий суперкомпьютерного моделирования. Основные группы услуг На вычислительных ресурсах НОЦ ИИКТ ЮУрГУ ежегодно выполняется более 250 научных задач из различных областей: искусственный интеллект, машиностроение, металлургия и металлообработка, топливно-энергетический комплекс, легкая промышленность, производство суперкомпьютеров и программного обеспечения. НОЦ ИИКТ разрабатывает и предоставляет высокоуровневые программные сервисы для инженерного проектирования и анализа, доступные через Интернет, используемые в научных исследованиях и учебном процессе.   Выполненные научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы Система автоматического распознавания и классификации дефектов листового проката на основе искусственных нейронных сетей. Заказчик: ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат». Разработка системы интеллектуального анализа и прогнозирования повреждений оборудования линии проката ЛПЦ-11. Заказчик: ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат» Определение налипаний в процессе непрерывного литья стали. Заказчик: SMS Group. Мониторинг выбросов загрязняющих веществ от автотранспорта в режиме реального времени (интеллектуальная система «AIMS-ECO»). Заказчик: Министерство экологии Челябинской области. Система синтеза речи на русском языке с полноценным клонированием голоса. Заказчик: ООО «Цифровая Собственность». Электронные дескрипторы галогенных и халькогенных связей в молекулярных кристаллах. Заказчик: РФФИ. Современные методы конформационного анализа и теоретическая оценка реакционной способности иодсодержащих соединений. Заказчик: Министерство образования и науки Российской Федерации. Углеродные нанотрубки – перспективные материалы для электродов литиевых батарей. Заказчик: Министерство образования и науки Российской Федерации. Изучение влияния атомной структуры расплавов системы Fe-C на его свойства. Заказчик: РФФИ. Численное моделирование характеристик пограничного слоя атмосферы крупного промышленного города (на примере г. Челябинска). Заказчик: ФЦП.   Состав лаборатории Высокопроизводительные вычислительные ресурсы Суперкомпьютер «Торнадо ЮУрГУ». Комплекс «Нейрокомпьютер».   Технические характеристики «Торнадо ЮУрГУ» Число вычислительных узлов/процессоров/сопроцессоров/процессорных ядер: 480/960/384/29184. Тип процессора: Intel Xeon X5680 (Gulftown, 6 ядер по 3.33 GHz). Тип coпроцессора: Intel Xeon Phi SE10X (61 ядро по 1.1 GHz). Оперативная память: 16.9 Тбайт. Дисковая память: 204 Тбайт, Panasas ActiveStor 11; 700 Тбайт, Huawei OceanStor 5300 V5. Тип системной сети: InfiniBand QDR (40 Гбит/с). Тип управляющей сети: Gigabit Ethernet. Пиковая производительность: 473.6 Терафлопс. Операционная система & Linux CentOS 6.2.   Технические характеристики комплекса «Нейрокомпьютер» Число графических процессоров/ядер CUDA: 18/91432. Типы графических процессоров: NVIDIA Ampere A100 80 GB PCI-E (4 шт.); NVIDIA Ampere A30 24 GB PCI-E (6 шт.); NVIDIA Tesla V100 SXM2 (8 шт.). Число вычислительных процессоров/процессорных ядер: 18/268. Типы вычислительных процессоров: Intel Xeon Gold 6254 (Cascade Lake, 18 ядер по 4 GHz) (2 шт.); Intel Xeon Silver 4314 (Ice Lake, 16 ядер по 3.4 GHz) (10 шт.); Intel Xeon Silver 4214 (Cascade Lake, 12 ядер по 3.2 GHz) (6 шт.). Оперативная память: 1920 Gбайт. Хранилище данных: 700 Тбайт Huawei OceanStor 5300 V5; 46 Тбайт система хранения данных на основе твердотельных накопителей Huawei OceanStor Dorado 3000 V6. Коммуникационная сеть: Mellanox Infiniband QSFP28, Mellanox Infiniband SFP28, Gigabit Ethernet. Пиковая производительность: 276.4 Терафлопс. Операционная система: Linux Centos 7.8. Панорамный тур по НОЦ, лаборатория №1                           Панорамный тур по НОЦ, лаборатория №2  

пр. Ленина,76, ауд. 152 (ГУК, восточное крыло) тел.: +7 (351) 272-30-77 e-mail: info@uralgis.ru   Руководитель Максимова Валентина Николаевна, к.пед.н. Основное направление деятельности центра – это разработка геоинформационных технологий и внедрение их в социально-экономическую и промышленную сферы общества. Применение геоинформационных технологий позволяет повысить эффективность и информационную достоверность управления и прогнозирования развития территорий (сельское хозяйство, лесное хозяйство, инвестиционная политика, туристическая отрасль, аквакультура, кадастр, строительство, энергосбережение и т.д.).   Цели и задачи Разработка геоинформационных технологий и внедрение их в социально-экономическую и промышленную сферы региона и страны в условиях цифровизации отраслей.   Основные группы услуг - Разработка ПО в сфере ГИС. - Создание отраслевых ГИС. - Мониторинг состояния объектов недвижимости.   Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы Горнодобывающая отрасль  и сельское хозяйство, в которых используются результаты дистанционного зондирования земли для определения состояния поверхности земли с целью дальнейшего анализа, выявления закономерностей, эффективного ведения бизнеса.  Исследование негативного воздействия выбросов и сбросов вредных (загрязняющих)  вещества Байкальскую природную территорию и разработка научно обоснованных рекомендаций по их регулированию. Разработка и внедрение цифровых технологий, направленных на рациональное использование земель сельскохозяйственного назначения Аргаяшского муниципального района Челябинской области.   Состав НОЦ Комплекс включает в себя: беспилотные летательные аппараты;  подвижную лабораторию; спутниковое геодезическое оборудование;  современное  геоаналитическое  программное обеспечение.   Проводимые исследования Исследование и разработка новых алгоритмов получения, обработки и интеграции геоданных с целью формирования Big Data; создание цифровых карт, мониторинг объектов областного, федерального и международного значения, созданию, внедрению и ведению геоинформационных систем; выполнение научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в области ГИС-технологий; разработка системного, прикладного и Web программного ГИС обеспечения, получению и обработке материалов ДЗЗ (спутниковые снимки, аэрофотосъемка); создание и обновление цифровых топографических и тематических карт различных масштабов, создание трехмерных фотореалистических моделей объектов местности и недвижимости.