托国立物理与技术学院的三名学生安德烈·瓦塞斯基，丹尼斯·巴甫洛夫和塞米恩·法布正在别尔哥罗德地区的«Бирюч»创新中心接受实践培训。 尽管发生了大流行，但托国立设法与工业伙伴建立了新的合作方向，即“机电一体化和机器人技术”，以提高学生的实际能力。

在托国立的“职位展览”上与物理技术系大学生们的对话后，实现了在学生们在«Бирюч»公司实习的愿望。 此行原定于2020年夏季进行，但由于情况的限制，现在开始进行实习。

在创新中心«Бирюч»的实践始于选择优先工作领域。 大学生们首先展示了自己的研究成果的报告，然后向他们提供了一些可以参加的积极指导。

创新中心«Бирюч»的重要任务之一是离子迁移谱仪（IMS）的研发。 这种设备可以通过其成分对物质进行分类，这将使食品技术人员可以创建新的风味或更详细地分析当前可用的香味。此外，该设备还将帮助诊断疾病，例如COVID-19。 在此阶段，首要任务是创建一个现代程序来控制此类设备的微控制器系统。

物理技术系的学生安德烈·瓦塞斯基解释说：“我的任务是处理来自该设备的大量数据并将其可视化在桌面应用程序中。” 

在实践过程中，他为运行Windows的个人计算机开发软件，该软件能够以二维和三维图形的形式实时可视化数据，以分析电离图。 这是获得比现有外国类似物能够更快诊断疾病的家用设备的重要一步。

丹尼斯·巴甫洛夫正在研发IMS管理程序的部分，在实践过程中，他通过USB协议为微控制器和个人计算机之间的数据传输接口创建了软件，并在现有设备上对其进行了调试。 该软件将在最终设备中使用。

丹尼斯·巴甫洛夫解释道：“现在，有必要开发一种能够通过微控制器进行存储的软件模块，该微控制器通过USB连接到PC。 文件由微控制器本身直接写入其中，最终用户通过USB连接并处理以前保存的文件。”

塞米恩·法布更是从事人工智能的工作所吸引。 如今，企业对了解和认知消费者很感兴趣，并且由于现代人在互联网上花费大量时间来共享自己的想法，因此出现了分析大量数据的问题。使用机器学习模型观察舆论动态将使EFKO集团公司（包括«Бирюч»）能够改善产品质量并开拓新的有希望的业务领域。塞米恩·法布将基于人工神经网络模型创建反馈评估系统，他已经对单词在文档中的重要性及其使用频率进行了统计评估。”

塞米恩·法布讲述了自己的方案：“我的任务是研发一种用于分析文本情感的算法，该算法可以确定评论的情感色彩并为其指定类别。我研究了解决此类问题的现代方法，在现有数据库上测试了现成的机器学习模型，并开发了自己的分类方法。”

公司代表高度赞赏了大学生们的专业素质水平，并等待他们毕业后工作。将来，物理与技术系项目扩大并与工业伙伴达成合作。

托国立与«ЭФКО»集团«Бирюч»创新中心之间的合作始于在奥林匹克竞赛的“我是专业人”项目中，该学校负责监督“生物技术”的方向，该公司为参赛者提供解决方案的案例。