1. Травы под микроскопом
Новое направление
Компания «Алтайский нектар» существует с 2003 года и производит БАДы на основе алтайских трав и продукции пчеловодства. Это предприятие полного цикла, владеющее собственными технологиями получения экстрактов. Однако, как говорит основатель компании Вадим Переладов, это всего лишь инструмент.
Вопрос в том, какой продукт создать и как доказать его эффективность, чтобы ему доверяли не только потребители, но и врачи.
Именно этот вопрос и привел компанию в 2023 году в стены медицинского университета. Первым шагом стала консультация по уже разработанному продукту, предназначенному для восстановления мужского здоровья.
Знакомство с директором Алтайского инкубатора медицинской науки и инноваций Сергеем Белокуровым на отраслевой встрече переросло в сотрудничество. Специалисты кафедры урологии АГМУ провели независимые клинические испытания. Результаты и качество взаимодействия превзошли ожидания.
Современные капсулы
Урология стала одной из областей сотрудничества. Алтайский край лидирует в России по распространенности мочекаменной болезни. Традиционно урологи назначают пациентам растительные сборы, требующие длительного заваривания и не всегда удобные в современном ритме жизни.
«На одном из совещаний заведующий кафедрой урологии АГМУ профессор Александр Неймарк обратил наше внимание на эту проблему, — говорит Вадим Переладов. — Возникла идея: используя наши технологии экстракции, создать удобную форму на основе проверенных сборов».
Так начался проект, в котором ученые под руководством Сергея Белокурова подошли к разработке БАДа с методологией, применяемой для лекарственных средств, — случай для индустрии добавок нетипичный и необязательный, но ответственный.
«Мы провели фармакоэкономический анализ, изучили лидеров рынка, — говорит Сергей Белокуров. — Задача была не просто собрать полезную кучу трав, а подобрать синергетичную композицию, которая была бы и эффективной, и экономически рентабельной. Мы добавили в состав экстракт прополиса за его мощные противовоспалительные свойства».
Ученые-провизоры совместно с технологами предприятия искали инновационное технологичное решение: урологи — с позиции практики, маркетологи — с позиции потенциала продукта на рынке. Но главное — были проведены полноценные доклинические исследования на животных.
«Мы смоделировали мочекаменную болезнь у крыс и испытали три пилотные композиции, — говорит Сергей Белокуров. — У девяти из десяти животных, получавших лучшую из них, количество камней уменьшилось, а у пяти они исчезли полностью. Только после этого успеха мы перешли к клиническим испытаниям на пациентах, перенесших удаление камней».
Результаты исследования, длившегося около года, оказались обнадеживающими. Прием продукта позволил избежать рецидивов образования камней и воспалительных осложнений в послеоперационный период. В конце декабря 2025 года продукт получил государственную регистрацию, а в январе 2026-го первые партии поступили в продажу.
Стратегический интерес
Бизнес готов вкладываться в долгосрочные и дорогостоящие научные исследования. Причина тому — взаимная выгода.
«Наша заинтересованность — в практической реализации результатов исследований, — подчеркивает Евгений Попов, проректор по стратегическому и инновационному развитию АГМУ, эксперт в области взаимодействия науки и бизнеса. — Государство и учредитель настаивают на практикоориентированности науки. Нам важно, чтобы разработки не пылились на полках, а приносили пользу. Бизнес формирует для нас актуальную исследовательскую повестку, фокусируя на темах, востребованных рынком и обществом».
Со стороны компании интерес также стратегический.
«В конкурентной среде недостаточно просто выпустить еще один бальзам, — отмечает бизнесмен Вадим Переладов. — Нужно обосновать его преимущество. Исследования с участием университета — это не только доказательная база, но и доступ к профессиональному сообществу через научные публикации и выступления на конференциях. Это серьезное конкурентное преимущество».
Евгений Попов выделяет ключевые условия успешной кооперации. Первое и главное — взаимное видение и желание слышать друг друга.
«Немногие компании по-настоящему инновационно ориентированы и видят в университете партнера, а не просто исполнителя, — констатирует он. — Второе — это уровень доверия, который формируется через честную и плотную совместную работу. Когда он есть, все формальности — договоры, распределение прав — решаются гораздо легче».
В финансовом вопросе на помощь приходят инструменты государственной поддержки. Совместный проект по урологическому продукту реализовали благодаря губернаторскому гранту в области биотехнологий.
Университет, обладая компетенциями в подготовке заявок, выступил исполнителем, а компания — индустриальным партнером, обеспечив софинансирование. Такой подход позволяет распределить риски и увеличить бюджет исследований.
Персонализированная медицина
Успех первого крупного совместного проекта открыл дорогу для новых. Сейчас на разных стадиях находятся несколько разработок.
В разработке продукта медицинской реабилитации, в том числе для людей, перенесших химиотерапию, задействованы кафедры онкологии и медицинской реабилитологии.
По разработке, направленной на поддержку мужского репродуктивного здоровья, уже готовится заявка в Локальный этический комитет. Гепатопротектор, защищающий клетки печени, находится на стадии «допиливания» состава.
Но партнеры смотрят дальше, чем создание отдельных продуктов. Евгений Попов анонсировал проект на стыке цифровых технологий и здоровья. АГМУ разработал методологию оценки рисков хронических неинфекционных заболеваний и цифровое решение для персонального скрининга.
«Мы предлагаем коллегам из «Алтайского нектара» включить их продукты в качестве персонализированных рекомендаций по коррекции выявленных рисков, — объясняет проректор по стратегическому и инновационному развитию АГМУ. — Это не просто БАД «для всех», а индивидуальная программа здоровья. Мы уже провели пилотный скрининг для команды компании, теперь думаем, как масштабировать этот подход».
Инвестиции в будущее
Это сотрудничество вышло за рамки научно-исследовательских и опытно-конструкторных работ. Компания активно участвует в жизни университета, выступая связующим звеном между образованием и реальным рынком.
«Для нас это возможность «верифицировать» наши образовательные программы, — говорит Евгений Попов. — Представители бизнеса показывают, какие компетенции действительно востребованы. Студенты видят, что диплом фармацевта открывает дорогу не только в аптеку, но и на современное высокотехнологичное производство».
Вадим Переладов подтверждает, что бизнес готов рассматривать и залежавшиеся на университетской полке наработки молодых ученых, помогая довести их до рыночного продукта.
2. Формула миллионной экономии
Интеллектуальная система
У компании «Тонар» есть почти 40-летний опыт на рынке товаров для активного отдыха — охоты, рыбалки, туризма. Ледобуры, мангально-костровое оборудование, надувные лодки и прочие товары компании считаются одними из лучших в стране.
С 2022 года для решения сложных инженерных задач «Тонар» активно сотрудничает с Алтайским государственным техническим университетом.
Путь от традиционного производства к технологичному партнерству начался с подготовки кадров — практик, стажировок и экскурсий для студентов. «Затем мы начали «закидывать» университету наши реальные производственные проблемы, сначала в формате конкурсов», — говорит Вячеслав Крымов, директор компании «Тонар».
Первым вызовом стала серьезная проблема с безопасностью. На новом оборудовании, предназначенном для зачистки металлических изделий, дважды произошло самовозгорание. Пыль, образующаяся в процессе обработки, внезапно воспламенялась.
«Тогда никто не пострадал и оборудование сохранили, — вспоминает Крымов. — Но встал вопрос: почему это происходит и как исключить риск?»
Собственные инженеры и советы коллег по отрасли привели к временному решению — стали использовать специальную импортную присадку, которая предотвращала возгорание.
Однако ее цена была высока, а в условиях санкций и логистических сложностей поставки стали непредсказуемыми. Тогда в «Тонаре» обратились в АлтГТУ с предложением найти более дешевый и доступный отечественный аналог.
Присадки из обычного мела
За задачу взялись химики кафедры «Химическая технология». Суть проблемы заключалась в следующем: для очистки металла используют дробь со специальной минеральной присадкой, которая, как губка, впитывает масло. Накопленная пыль из оксида железа и масла при определенных условиях могла самовоспламеняться.
«Мы провели химический анализ и выяснили, что импортная присадка — это разновидность модифицированной глины, — объясняет Данил Ефрюшин, кандидат химических наук, и. о. заведующего кафедрой. Подобный продукт не производится в России, стоит дорого, к тому же имеет очень низкую насыпную плотность — по сути, при ее перевозке компании платят за воздух».
Ученые предложили, на первый взгляд, странное решение — заменить дорогую импортную присадку мелом, который используют, например, в качестве добавки к корму для животных.
Лабораторные испытания показали, что мел не только в 3,5 раза лучше впитывает масло, но и безопасен. При нагревании он разлагается с выделением углекислого газа, который не поддерживает горение, то есть фактически обеспечивает эффект самотушения.
«Решение оказалось изящным и экономичным, — говорит Данил Ефрюшин. — Раньше, когда присадку можно было легко купить, в эту проблему глубоко не погружались».
Для «Тонара» результат превзошел ожидания.
«С того момента, как мы начали использовать мел, возгорания прекратились, — говорит Вячеслав Крымов. — Экономический эффект тоже налицо: если раньше на импортную присадку мы тратили около 500 тыс. рублей в месяц, то теперь — всего 50 тыс.».
Помимо ежемесячной экономии в 450 тыс. рублей, компания устранила риск потери станка стоимостью более 10 млн рублей. Студент-разработчик получил обещанный бонус, а у предприятия появилось доверие к возможностям университетской науки.
Без измерений на глаз
За успехом первого проекта последовали другие. Следующей больной темой стало производство ключевого продукта — ножей для ледобуров. Их качество и стойкость напрямую зависят от структуры стали после термообработки. Нагретый до определенной температуры металл должен быть вовремя охлажден.
«Весь этот процесс зависел от одного уникального специалиста — опытного термиста, который «на глаз», по цвету каления, определял температуру с точностью до десятков градусов, — объясняет Вячеслав Крымов. — Проблема была в человеческом факторе. Таких специалистов не найдешь, а имеющийся мог заболеть или уйти в отпуск. Мы пытались использовать различные термодатчики, но из-за специфики нашего изделия они давали очень большую погрешность».
Сейчас разработкой системы автоматического бесконтактного контроля температуры руководит кандидат технических наук, доцент кафедры «Информационные технологии» Дмитрий Кривобоков.
«Бесконтактные пирометры имеют большую погрешность и чувствительны к условиям, например к парам масла в цеху, — объясняет ученый. — Мы предложили решение на основе машинного зрения».
Суть разработки заключается в следующем: специальная камера в видимом оптическом диапазоне фиксирует цвет раскаленного металла. Алгоритмы искусственного интеллекта, обученные на тысячах снимков, анализируют спектр излучения и с точностью определяют температуру, внося корректировки в режим работы установки. Система включает алгоритмы компенсации фоновой засветки, что делает ее устойчивой к изменениям освещения в цехе.
«Сейчас мы завершаем создание конструкторской документации и изготовление опытного образца, — говорит Дмитрий Кривобоков. — Уже провели успешные испытания на экспериментальных стендах. Весной планируем установку и запуск системы на предприятии».
Драгоценная практика
Промышленные предприятия хоть и нечасто, но обращаются за решениями в университет, а не в сторонние инжиниринговые компании.
«Для нас это вопрос стратегической эффективности и снижения рисков, — объясняет Вячеслав Крымов. — Каждая решенная проблема — это либо прямая экономия, как с присадкой, либо устранение критической зависимости от уникального человеческого навыка, как с термообработкой. Мы четко считаем окупаемость: если решение проблемы экономит больше, чем стоит его разработка, проект получает зеленый свет».
Со стороны университета интерес не менее прагматичен.
«Для нас это драгоценная практикоориентированность, — отмечает Данил Ефрюшин. — Реальные задачи производства — лучший материал и для исследований, и для обучения студентов. Они видят, как фундаментальные знания по химии или информатике превращаются в работающее решение для заводского цеха».
Финансовая модель сотрудничества строится на принципе открытости: предприятие оплачивает работы по мере получения конкретных результатов. Это дисциплинирует обе стороны и фокусирует на итоге. Ключевым этапом партнеры называют начальную стадию — поиск решения.
«Это самый длительный и сложный период, — признает Вячеслав Крымов. — Нужно перебрать множество вариантов, не опустить руки после первых неудач. Но когда решение найдено и утверждено, дальше — дело техники и четкого планирования».
От магнитной плиты до цифрового будущего
Успешные кейсы закрепили модель взаимодействия. Сейчас в активной стадии находится еще один проект — разработка собственной магнитной плиты для шлифовальных станков. После исчерпания советских запасов и неудачного опыта с китайскими аналогами «Тонар» с помощью ученых АлтГТУ создал проект и уже изготавливает первый образец плиты, который показывает на испытаниях требуемые результаты.
Партнерство вышло за рамки решения точечных задач.
«Мы постоянно подкидываем университету новые идеи, но делаем это дозированно, — говорит Вячеслав Крымов. — У преподавателей есть основная нагрузка, и мы уважаем их время. Поэтому работаем по принципу конвейера: один проект подходит к завершению — запускаем следующий. Постоянно в работе находится один-два проекта».
В перспективе — выход на новый уровень. Разработка системы контроля температуры — это лишь первый шаг. Как отмечает Дмитрий Кривобоков, этот метод имеет потенциал для применения в других отраслях, например для контроля температуры в промышленных печах.
Кадровый резерв
Сотрудничество оказалось двусторонне полезным и в образовательном контексте. Для университета это возможность обкатать учебные программы на реальных кейсах, а для бизнеса — присмотреться к будущим специалистам.
«Есть большая вероятность, что студент, который решает нашу производственную задачу и погружается в специфику предприятия, захочет прийти к нам работать,– рассуждает Вячеслав Крымов. — Таким образом мы не только решаем текущие инженерные проблемы, но и инвестируем в будущие кадры».
Директор «Тонара» дает главный совет для других компаний, которые сомневаются в эффективности коллаборации с наукой. «Нужно просто попробовать», — говорит он.
3. Нейросеть вместо интуиции
Энергия знаний
Николай Серебряков пришел в «Алтайкрайэнерго» в 2015 году — сразу после окончания университета — и начал заниматься закупками на оптовом рынке. Два года ушло на то, чтобы вникнуть в обязанности, разобраться в процессах и, главное, увидеть системную проблему, которая тормозит точность планирования и стоит компании денег.
К 2017 году, когда встал вопрос о поступлении в аспирантуру, научная проблема по запросу самого предприятия уже была сформулирована.
«Алтайкрайэнерго» обеспечивает бесперебойное электроснабжение потребителей в 83 населенных пунктах. В зоне обслуживания компании — более 11,5 тыс. юридических и свыше 345 тыс. физических лиц. Это порядка 22% всех потребителей региона.
Сегодня Николай Серебряков совмещает работу в «Алтайкрайэнерго» и преподавание на кафедре «Электроснабжение промышленных предприятий» АлтГТУ.
Прогноз нагрузки
Электроэнергию невозможно запасать: в любой момент времени нужно вырабатывать ровно столько, сколько потребляют здесь и сейчас. Нарушение баланса между выработкой и потреблением приводит к катастрофическим последствиям. Авария на Саяно-Шушенской ГЭС — техногенная катастрофа, известная всей стране, — произошла именно вследствие такого дисбаланса.
В России большинство генерирующих объектов — тепловые маломаневренные станции. Чтобы станция начала отдавать мощность, необходимо прогреть турбоагрегат и генератор. Остановить этот процесс мгновенно тоже нельзя: если просто перестать забирать энергию, котел может взорваться. Оборудование требует плавного снижения нагрузки. Чтобы в целом изменить режим работы ТЭЦ, требуется порядка 10 часов.
Поэтому этот режим необходимо планировать заблаговременно и делать это максимально точно.
В России организован оптовый рынок электроэнергии, где крупные потребители, в том числе гарантирующие поставщики, обязаны прогнозировать собственное потребление на сутки вперед. Эта обязанность закреплена законодательно.
Компания «Алтайкрайэнерго» формирует прогнозы по совокупному электропотреблению всех своих потребителей: населения, промышленных предприятий, сельхозпроизводителей, торговых сетей и прочих. У каждого — свой график, зависимость от сезона, дня недели и погоды.
Компания прогнозирует совокупный график нагрузки, и эти планы подаются регулятору рынка для покупки электроэнергии. Любое отклонение от плана оборачивается убытками: если потребили больше запланированного — недостающие объемы покупаются на рынке по высокой цене; если потребили меньше — излишки продаются с дисконтом.
Главная задача была в том, чтобы минимизировать эти отклонения. Основной инструмент компании — краткосрочный прогноз. И проблема заключалась в том, что традиционные статистические методы для такой сложной структуры малопригодны. Нельзя было просто вычислить расчет в Excel и на его основе сделать прогноз.
Путь к решению
В 2017 году, когда Николай Серебряков начал работать над диссертацией, искусственный интеллект был скорее темой научного изучения, чем прикладным инструментом, а рынок готовых решений практически отсутствовал.
Никаких продуктов, которые можно было бы приобрести и применить для прогнозирования электропотребления, не существовало. Более того, даже если бы аналоги появились, их стоимость исчислялась бы десятками миллионов рублей, а этого компания позволить не могла.
Поэтому выбор был предопределен — университет.
Трудности программирования
Программирование не входило в базовые компетенции Николая Серебрякова, а нейросети — тем более. «Это же не волшебная палочка, — объясняет он. — В основе нейросетей — сложная математика, точнее статистика. Чтобы создать рабочий продукт, нужно полностью погрузиться в теорию. Этому этапу я отдал больше всего времени».
Параллельно пришлось осваивать программирование с нуля, под конкретную задачу. Никаких готовых материалов и «обученных моделей» — только исходные данные, гипотезы и желание создать свой инструмент.
Нейросеть в деле
В основе разработки — нейросетевой алгоритм краткосрочного прогнозирования.
Нейронная сеть обучается на больших массивах статистических данных:
• графиках электропотребления;
• погодных условиях (температура, осадки, облачность);
• календарных факторах (будний или выходной день, праздники, высокий сезон);
• данных о работе крупных потребителей.
В процессе обучения у нейросети формируется внутреннее представление о том, как ведет себя совокупный график нагрузки в зависимости от внешних факторов.
Для модели подают параметры прогнозируемых суток: «Завтра — будний день, температура –15°, ясно, крупные промышленные предприятия работают в штатном режиме, праздников нет». На выходе нейросеть выдает почасовой прогноз электропотребления на следующие сутки, который сотрудники «Алтайкрайэнерго» используют для формирования заявок на покупку электроэнергии на оптовом рынке.
Методы алгоритма
До внедрения разработки в компании делали экспертные оценки. То есть сотрудник на основе опыта, интуиции, текущего состояния и собственного видения ситуации формировал прогноз вручную. Минусы этого метода — человеческий фактор. Эксперт может ошибиться в расчетах, может испытывать стресс, усталость или просто плохо себя чувствовать. На качестве прогноза это сказывается напрямую.
Так что задача была четкая — нейросеть должна превзойти эксперта по точности прогноза. После нескольких лет разработки алгоритм стабильно выдает более точный прогноз, чем ручные методы.
Без погрешности в экономии
В 2020 году разработка была внедрена в операционную деятельность «Алтайкрайэнерго».
Эффект за первый год таков, что среднегодовая погрешность прогнозирования снизилась на 7,7%, а издержки на покупку электроэнергии на оптовом рынке сократились на 1,44 млн рублей.
Совокупный экономический эффект за 2020–2025 годы — более 27 млн рублей экономии.
Но выгоду получили не только в компании. Точное прогнозирование позволяет снижать цену на электроэнергию для конечных потребителей. За пять лет с момента внедрения экономия для жителей и предприятий Алтайского края составила более 4,5 млн рублей.
Университетская поддержка
Николай Серебряков не пользовался грантовой поддержкой. Все данные, время, вычислительные и кадровые ресурсы ему предоставила компания, она же выступила полноценным соинвестором разработки.
АлтГТУ оказал научно-методическую и административную поддержку. Ученого консультировали по теории нейронных сетей, помогали в оформлении программы и получении свидетельства о регистрации. Николай защитил диссертацию и вместе с вузом оформил права на авторство.
При этом вуз не претендовал на финансовое вознаграждение со стороны компании. Университет заинтересован в накоплении научной базы, вовлечении студентов в реальные проекты и усилении своей репутации как центра компетенций.
Мост в профессию
«Алтайкрайэнерго» сотрудничает с университетом и в других форматах. Студенты энергетического факультета проходят производственную практику в компании, она участвует в днях открытых дверей, ее специалисты регулярно приходят на занятия и делятся опытом.
«В нынешних условиях острого кадрового дефицита мы видим в политехническом университете ключевого партнера, — говорит Николай Серебряков. — Выпускники АлтГТУ — наши потенциальные сотрудники».
Успех привел к тому, что в компании взяли серьезный курс на цифровизацию. Инструментами искусственного интеллекта сегодня пользуются не только в отделе покупки электроэнергии, но и в техническом блоке.
Например, специалисты обращались в АлтГТУ с задачей распознавания дефектов на воздушных линиях электропередачи. И эта разработка тоже была реализована, внедрена в 2021 году, а проект получил поддержку фонда «Сколково».
«Если возникает задача — мы обращаемся в университет, — резюмирует энергетик. — Механизм отлажен. Есть понимание, как формулировать запрос, кто может стать научным руководителем, как задействовать студентов. И главное — есть доверие».