Нейросетевой анализ МРТ, программа распознавания древесных пород и умная система диагностики подшипников — это лишь некоторые из проектов, которые сегодня создают не экспериментальные лаборатории, а школьники и студенты.

ЛЕСОЗАГОТОВКА: ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОРОДЫ ДЕРЕВА И СЕГМЕНТАЦИЯ ЕГО КРОНЫ В ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ

В Архангельске студенты Северного (Арктического) федерального университета имени М. В. Ломоносова (САФУ) разработали автоматизированную систему оценки состояния лесных массивов с помощью беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).

Лесозаготовители нуждаются в точных данных о состоянии и составе лесов. Однако ручная обработка и оценка информации с фотографий лесных массивов требует много времени и стоит дорого.

С помощью БПЛА специалисты могут быстро и точно определить основные показатели участка леса, его рельеф и неэксплуатационные зоны. Это позволяет получить полную информацию о более чем 50 гектарах лесного фонда всего за час.

Один из авторов проекта, Дмитрий Савенков, рассказывает: «С помощью БПЛА мы сканируем место предполагаемой рубки и создаём объёмную модель участка леса. На основе этой модели мы определяем основные показатели, рельеф местности и неэксплуатационные участки».

Проект студентов получил грант по программе «Старт» Фонда содействия инновациям.

МЕДИЦИНА: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ МРТ ГОЛОВНОГО МОЗГА

Студенты Курского государственного университета разработали научно-технический проект. Его цель — автоматизировать процесс выявления аномальных участков в головном мозге на основе магнитно-резонансной томографии (МРТ).

Проект направлен на сокращение времени, которое врачи тратят на анализ снимков, а также на уменьшение вероятности ошибок, связанных с человеческим фактором. Студенты работали над проектом вместе с коллегами из Курского государственного медицинского университета и онкологического центра.

Этот проект стал единственным в регионе, который победил в конкурсе «Старт-ИИ-1» в 2023 году. Кроме того, он занял второе место по итогам акселерационной программы, организованной «Сколково».

МОБИЛЬНАЯ РАЗРАБОТКА: СЕРВИС ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТЕПЕНИ АЛКОГОЛЬНОГО ОПЬЯНЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО УСТНОЙ РЕЧИ

Павел Лаптев — студент ТУСУРа. Он разработал сервис, который может определить степень алкогольного опьянения человека по его устной речи.

Принцип работы приложения прост. Человек записывает аудио, зачитывая с экрана текст скороговорки. Запись отправляется на сервер, где анализируется с помощью нейронной сети. После проверки сервер отправляет результат обратно пользователю.

Приложение легко использовать, и в будущем оно может стать альтернативой классическим алкотестерам.

Проект Павла был представлен на международной конференции SPECOM-2023 в Индии и победил в конкурсе «Студенческий стартап» Фонда содействия инновациям. За победу Павел получил грант на реализацию проекта.

РИТЕЙЛ: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИИ НА ЦЕННИКАХ

В Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники был реализован проект, нацеленный на решение проблемы неверных ценников в продуктовых магазинах.

Информация о товарах в магазинах может обновляться каждую неделю. Проверка ценников, которую обычно проводят вручную или с помощью специальных устройств (терминалов сбора данных), занимает несколько часов. Чтобы ускорить этот процесс и уменьшить вероятность ошибки, авторы проекта предложили использовать нейронные сети и искусственный интеллект.

Специально разработанное программное обеспечение для смартфонов будет анализировать ценники. Работнику нужно будет только навести телефон на ценник, нажать кнопку и заменить ценник, если он не соответствует информации.

Пилотный проект победил в программе «УМНИК» Фонда содействия инновациям в 2023 году.

Источник: https://www.fasie.ru

#студенты #образование #новыеТехнологии