Участники проектных программ в прошлом году воплотили более сотни интересных идей. Разработок, созданных школьниками «Сириуса», становится все больше, а в этом году юные исследователи совершат настоящий прорыв. Ведь Образовательный центр запустил масштабную программу «Сириус.Лето: начни свой проект». В ней участвует почти 4 000 школьников и более 1 000 студентов. 320 партнеров Центра предложили к разработке юным ученым 882 проекта. Работу над ними исследователи завершат к концу учебного года и лучшие проекты представят на программе «Большие вызовы». А пока мы хотим рассказать вам о нескольких интересных разработках, созданных на проектных программах Центра в прошлом году.
Перчатка для восстановления мелкой моторики руки
Старшеклассники представили результаты проектной работы в финале четвертой Уральской проектной смены в «Сириусе». Разработка поможет при восстановлении моторики рук после перенесенных заболеваний, травм, реабилитации после инсульта, а также при ДЦП. Школьники проанализировали недостатки и достоинства существующих дорогостоящих тренажеров и предложили свой более дешевый вариант.
Механотерапевтическая перчатка с обратной связью позволяет проводить реабилитацию пациента с индивидуальной программой. Управляется перчатка через приложение на смартфоне. При первом запуске, а также каждые 3–4 дня пациент сгибает пальцы до максимального и минимального значения. Датчики на кончиках пальцев и на ладони считывают показания, запоминают крайние точки и адаптируются под эти значения в процессе упражнений. Данные тренировок записываются в приложение – анализируя эту информацию, врач может корректировать программу восстановления и подбирать комплекс интерактивных упражнений.
Новый модуль ускорит создание лекарств
Молодые исследователи – участники III Международной программы Образовательного центра «Сириус» и индийской организации Atal Innovation Mission (AIM) разработали цифровой модуль для сопоставления новых химических соединений с уже открытыми. Используя новый скрипт, ученые смогут в режиме реального времени проверять соединения: находить идентичные или похожие, узнавать, синтезированы ли они и какими свойствами обладают.
Поисковый модуль поможет существенно сократить время на нахождение и сравнение различных химических структур. Кроме этого, он будет внедрен в интерактивную многопользовательскую образовательную игру, которую разрабатывает в «Сириусе» его резидент, компания «Передовые молекулярные технологии» Сеченовского университета. В ней каждый сможет попробовать себя в роли дизайнера новых молекул, нарисовать собственную молекулу, узнать, создана ли она учеными и какой биологической активностью обладает.
Веб-платформа для международных исследований активности мозга
Другая разработка участников российско-индийской проектной программы пригодится ученым для быстрой нейровизуализации активности мозга. Веб-платформа школьников позволит автоматически обрабатывать данные электроэнцефалографии на суперкомпьютере и существенно упростит работу в международных коллаборациях.
В среднем обработка результатов исследования одного участника эксперимента на локальном компьютере может занимать порядка десяти часов. Школьники ускорили этот процесс в десятки раз. С помощью кластерных вычислений обработка данных всех участников эксперимента может идти параллельно. Тогда суперкомпьютер сможет всего за час выдать готовые нейровизуализации всей экспериментальной группы. Помогают школьникам решить эту задачу специалисты Научного центра когнитивных исследований и Научного центра искусственного интеллекта и информационных технологий Университета «Сириус».
Ультратонкие гибкие солнечные элементы для МКС
Над проектом работали школьники в рамках направления «Нанотехнологии» программы «Большие вызовы», которое реализуется при поддержке Фонда инфраструктурных и образовательных программ (Группа РОСНАНО). Солнечные элементы, разработанные школьниками, состоят из пяти слоев. В основе разработки лежат проводящие органические структуры. Толщина отдельных слоев составляет 150 нанометров, что чуть больше человеческого волоса. Технология, разработанная юными исследователями, позволит значительно уменьшить вес готовой конструкции и создавать светопропускающие элементы. Например, можно на 70% облегчить конструкцию скафандра российских космонавтов и создать более легкие солнечные панели для МКС. При этом себестоимость готовой продукции в разы дешевле существующих аналогов.
Школьникам удалось разработать безопасную, простую и легко масштабируемую технологию гибких подложек для солнечных элементов, похожую на привычную всем нам ПЭТ-пленку. Готовые элементы можно будет скручивать в рулоны для транспортировки или применять на изогнутых поверхностях. Органические проводники позволяют в полной мере заменить существующие элементы микроэлектроники, используемые для изготовления солнечных элементов.
Система анализа медицинских изображений
Участники направления «Большие данные» программы «Большие вызовы» научили нейросеть анализировать медицинские снимки с помощью компьютерного зрения и находить аномалии в легких. Разработка облегчит работу врачей-рентгенологов. Речь не идет о полной замене медиков на ИИ, но автоматические системы поддержки могут значительно облегчить их работу. Кроме того, так будут исключены ошибки, которые человек может допустить из-за усталости и переутомления, ведь машине отдых не нужен.
Старшеклассники подготовили open-source библиотеку, чтобы специалисты всего мира могли протестировать и использовать их продукт. Партнером проекта выступил Центр искусственного интеллекта Университета Иннополис.
Умный чат-бот для подготовки к ЕГЭ
Разработка участников декабрьской программы «Алгоритмы и анализ данных», подготовленной сотрудниками компании Яндекс, поможет российским школьникам готовиться к ЕГЭ. Участники проекта применили нейросети, чтобы бот искал похожие задачи и мог выстроить траекторию обучения пользователей.
Сегодня по каждому предмету единого госэкзамена существуют десятки тысяч примеров задач. Ни у одного ребенка нет времени, чтобы решить их все. Умный чат-бот, созданный школьниками, умеет определять сильные и слабые стороны ученика. Пользователь выбирает предмет и бот предлагает ему выполнить ряд заданий. Если пример решен верно, то бот хвалит человека и запоминает, что с этими темами он справляется успешно. А дальше программа выбирает из огромной базы примеров те, которые получаются у школьника не так хорошо. В будущем такой умный чат-бот сможет, анализируя, как старшеклассник решает задания, советовать, какие темы ему нужно повторить.
