Приёмная комиссия:
8 (8652) 95‑68‑13
Победитель конкурса «Студенческий стартап» – студент Северо-Кавказского федерального университета разрабатывает ранозаживляющий пластырь, первая партия которого будет готова летом 2026 года.
Ученые Северо-Кавказского федерального университета совместно с Государственным музеем-заповедником им. Г.Н. Прозрителева и Г.К. Праве и археологической компанией «Археос» приняли участие в историко-научном проекте по изучению керамики Татарского городища и воссозданию древней технологии ее изготовления.
Северо-Кавказский федеральный университет провел торжественные мероприятия, приуроченные ко Дню российской науки: встречу с молодыми исследователями и научно-практический круглый стол с участием представителей федеральных и региональных органов власти.
Студент Северо-Кавказского федерального университета, победитель конкурса «Студенческий стартап», разрабатывает сенсорный элемент для определения перекисного числа, который позволит быстро выявить пищевые продукты с истекшим сроком годности.
Ученые Северо-Кавказского федерального университета разработали метод инкапсулирования природного вещества таксифолина, который позволяет повысить иммунитет человека, если включить его в состав пищевых продуктов. В этом помог метод распылительной сушки.
«Ректор говорит» — это новая рубрика, в которой будут представлены ключевые достижения университета, магистральные проекты, новости образовательного блока и международной деятельности. Здесь вы узнаете о стратегических решениях, развитии молодежных инициатив и планах, определяющих будущее нашего университета.
Северо-Кавказский федеральный университет обеспечивает научную основу проекта по промышленному производству лактулозы, который уже реализуется в Ставропольском крае и вносит вклад в развитие региональной экономики и импортозамещения в фармацевтической и пищевой отраслях.
Коллектив ученых Северо-Кавказского федерального университета выиграл грант Российского научного фонда (РНФ) по созданию системы прогнозирования урожайности. Интеллектуальная система на основе нейросетей будет анализировать данные с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), спутников и метеостанций, оценивать состояние растительности и почвы, чтобы на их основе делать агропрогноз.