В Якутске определили победителей стартап-тура Фонда «Сколково» 2023 года

Победитель получил 300 000 рублей на развитие проекта и вместе с финалистами каждого трека представит свой проект на федеральной конференции технологических предпринимателей Startup Village в «Сколково».

В Якутске определили победителей стартап-тура Фонда «Сколково» 2023 года
© Большая Азия

«Выйти в полуфинал и затем победить было очень неожиданно. Подавая заявку, мы просто хотели заявить о себе. 300 000 рублей за победу потратим на создание нового анимационного контента»,

– поделилась директор по маркетингу студии «Тундра»

Анна Борисова

. Также она сообщила, что в конце этого года студия планирует выпустить ещё один короткометражный фильм. Новое произведение будет тоже посвящено местному фольклору.

Как отметил старший вице-президент Фонда «Сколково» Кирилл Каем, вручая награду победителям, Якутск стал первым городом региональных этапов, где первое место занял проект из креативной отрасли. По его словам, мультфильмы студии «Тундра» не только захватывающие, но и создаются технологично и в десять раз дешевле, чем у ближайшего конкурента.

Всего на конкурс в Якутске поступили 259 заявок по четырём направлениям, в каждом из них были определены финалисты и обладатели 50 тысяч рублей.

«Число заявок в этом году в два раза больше, чем в прошлом. Очень надеюсь, что в следующем году их будет больше в три раза. И очень важно, что это самые разные проекты, которые нужны нашей экономике»

, – отметил глава Якутии

Айсен Николаев

.

Первое место в IT-треке занял проект Skillometer компании «Софтвэй++» – платформа для персонализированного профессионального обучения для формирования траектории развития личности с использованием искусственного интеллекта.

В треке «Индустриальные и энергетические технологии» победила компания «Аркон» с проектом программного комплекса, который помогает сделать инженерные расчеты для строительства на многолетнемерзлых грунтах.

В треке «Биотехнологии в медицине и сельском хозяйстве» победителем стал проект Sciberia для ускорения диагностики внутримозгового кровоизлияния на основе компьютерной томографии мозга.