Студенческие проекты в сфере технологий, удивившие отрасль
Технологии будущего уже на пороге. Сегодня мы расскажем о разработках выпускников «IT Академии Samsung» — образовательного проекта в глобальной инициативе Samsung Innovation Campus по обучению будущих IT-специалистов в области мобильной разработки, искусственного интеллекта, Интернета вещей и больших данных. Они в разные годы стали финалистами и призерами Межвузовского конкурса студенческих проектов. Все представленные разработки могут в корне изменить многие привычные процессы и стать прорывом в своих сферах.
Система мониторинга загрязнения воздуха
В 2021 году Иван Большаков из МИЭМ ВШЭ стал победителем специальной номинации «Выбор Samsung», представив свою систему мониторинга загрязнения воздуха. Она предназначена для наблюдения за опасными для здоровья человека выбросами газов и может использоваться работниками мусоросжигательных заводов. Система следит за уровнем загрязнения окружающей среды, температурой и скоростью ветра через датчики. Устройство считывает показания и передает их на сервер в сетях NB-IoT при помощи протокола MQTT. Для этого разработана печатная плата, микроконтроллер STM32, модуль связи SIM7070G и облачный сервис — RighTech IoT Cloud.
Приложение для детекции клеток почечного рака
В 2022 году Арсений Земеров, студент Первого Московского государственного медицинского университета имени И.М. Сеченова, создал приложение для определения клеток почечного рака. Оно определяет и подсвечивает проблемные области на гистологических слайдах, классифицируя четыре вида поражения клеток при помощи нейросетей, и может использоваться врачами при диагностике
Монитор холода
Проект «Монитор холода» разработан Артемом Осинцевым, студентом ТУСУР (г. Томск) и признан победителем в номинации «Интернет вещей» в 2021 году. Данная система позволяет отслеживать в реальном времени температуру в промышленных холодильных установках и осуществлять запись журнала статистики. Монитор холода обеспечивает информирование (e-mail, СМС-сообщение, чат-бот, push-уведомление) в случае выхода температуры за пределы установленного диапазона. Система состоит из устройств клиентов с радиомодулем LoRa и шлюза, которое опрашивает клиентов и передает данные на сервер посредством GSM модема или WiFi-сети. Проект уже введен в эксплуатацию и успешно используется.
DSRC-транспондер
DSRC-транспондер, разработанный студентом МИЭМ ВШЭ Султаном Ленву, представляет собой устройство для бесконтактной идентификации водителя и оплаты проезда на платных дорогах. У транспондера есть весь функционал, который соответствует европейскому стандарту DSRC. В состав устройства входят вычислительный блок, антенный блок, аккумулятор. Также разработаны корпус, печатная плата и веб-приложение.
Приложение для анализа и обновления ценников
В 2021 году Павел Лаптев и Сергей Давыденко, студенты ТУСУР (Томск), были признаны победителями в номинации «Искусственный интеллект» за свой проект «Сегментация изображений на примере ценников». Приложение позволяет работникам магазинов автоматически сравнивать информацию на ценниках с актуальной базой данных. Использование нейросети YOLO и искусственного интеллекта позволяет почти полностью автоматизировать процесс проверки ценников и свести на нет ошибки из-за человеческого фактора. ИИ позволяет перенести процесс с дорогих ТСД на более дешевые мобильные телефоны, а также уменьшить затраты времени. Всё, что нужно сделать работнику — это навести телефон на ценник, нажать кнопку и заменить ценник в случае несовпадения.
Устройство для съема показаний со счетчиков Smart Energy Meter
Устройство, разработанное студентом НИУ МЭИ Андреем Каплинским, позволяет считывать сигнал с электросчетчика через оптический и проводной интерфейс. Через WiFi оно подключается к интернету и интегрируется в экосистему Samsung SmartThings, что помогает реализовывать самые разные пользовательские сценарии в быту. Например, пользователь может получать уведомление о смене тарифа с дневного на ночной или об избыточном энергопотреблении сразу на свой смартфон.
Мобильное приложение IMLocation
Это приложение для навигации в помещении по WiFi, разработанное Кириллом Воскребенцевым, студентом РТУ МИРЭА. Навигация внутри зданий зачастую затруднена из-за плохого сигнала GPS, поэтому IMLocation предлагает вариант решения этой проблемы. Всё работает просто: пользователь выбирает на карте точку А, где он находится, и точку Б, куда ему нужно прийти, и приложение прокладывает маршрут. Для полного функционирования системы необходимо загрузить схемы здания, развернуть готовый сервер и обучить систему с помощью созданной для этого внутри приложения панели. Настроенная в приложении система уровней доступа позволяет любому пользователю вносить вклад в обучение системы.
ИИ для определения породы дерева
Проект, разработанный студентами САФУ (г. Архангельск) Дмитрием Савенковым и Павлом Парфеновым и одержавший победу в номинации «Искусственный интеллект» в 2023 году, позволяет автоматизировать процесс подсчета количества деревьев и определения их пород для лесозаготовки. Сегодня лесозаготовители теряют деньги от недостатка данных о лесе, а ручная обработка и оценка информации со снимков обходится слишком дорого. Разработанное решение собирает данные с помощью дронов и извлекает их с помощью алгоритмов, которые позволяют автоматически обнаружить нужные параметры деревьев. И уже после обработки данных формируется таксационное описание для компаний.
Фото: пресс-служба Самсунг
