В этом году ПИШ ИТМО приняла первых 55 магистрантов трех образовательных программ ИТМО — «Химия и искусственный интеллект», «Инженерия машинного обучения» и «Инженерия цифровых систем». За два года они получат необходимые знания и навыки, чтобы разрабатывать индустриальный или предпринимательский проект и выводить его на рынок. Для этого на первом курсе студенты сформируют междисциплинарные команды, а на втором — выберут свою специализацию в ПИШ. Они могут стать инженерами-интрапренерами, инженерами-брокерами, программными инженерами или инженерами-экспертами. Также параллельно с основными образовательными программами студенты будут посещать занятия с участием менторов — представителей компаний-партнеров. Там они узнают о цифровых компетенциях, data-driven подходе, проведении исследований, поиске инвесторов и заказчиков, разработке инновационных технологических продуктов и их управлении.

Попробовать свои силы в управлении командами, а также разработке собственных продуктов магистранты первого курса ПИШ могли благодаря стипендиальному конкурсу. А для магистрантов второго курса и аспирантов ИТМО любого направления в рамках ПИШ был организован конкурс грантовой поддержки — Master of Data Product Development. Его главная цель — поддержать проекты, которые помогут создать, масштабировать и вывести на рынки других стран Data driven продукты.

По условиям конкурса было необходимо сформировать междисциплинарную команду, в которую входят минимум трое студентов ИТМО. Руководителем проекта должен выступать магистрант второго курса или аспирант ИТМО, научным наставником ― научно-педагогический работник или работник одного из структурных подразделений университета, а в команду ключевых исполнителей должны войти студенты бакалавриата, магистратуры и аспирантуры Первого неклассического. И наконец, у команды должен быть научный задел (прикладные научные исследования и экспериментальные разработки) в области фотоники, физики, химии, биологии, материаловедения или биотехнологии, на базе которых она сможет создать MVP (минимальный жизнеспособный продукт).

По результатам этапа, который проходил с 26 по 30 сентября, и презентаций проектов девять междисциплинарных команд получили грант в размере до 1,5 млн рублей до конца 2022 года. Мы узнали у нескольких победителей конкурса об их разработках и планах.

Читайте также:

Правительство РФ: В ИТМО будет создана передовая инженерная школа

Завершен первый набор студентов передовой инженерной школы ИТМО

Метагеном, машинное обучение и наноматериалы: какие проекты поддержат стипендиями в передовой инженерной школе ИТМО

Дмитрий Гайфуллин

Магистрант второго курса факультета инфокоммуникационных технологий

― Наш проект появился благодаря реальным запросам от нефтегазодобывающих компаний — «Газпрома», «Татнефти» и «Лукойла». В этих компаниях есть огромное количество видеоинформации с участков месторождений, мануфактур и автомобильных заправочных станций (АЗС). Эти данные можно и нужно анализировать, чтобы улучшать рабочие процессы. Обычно такими задачами занимаются центры разработки в самих нефтегазодобывающих компаниях или организации на аутсорсе. Однако не у всех компаний есть свои центры разработки, и в то же время нет конкретного продукта, который мог бы решить их проблемы и задачи.

Наша платформа станет универсальным инструментом, который можно индивидуально настроить под каждого клиента и партнера. Она будет решать задачи, которые встречаются в нефтегазовой сфере — это, например, распознавание средств индивидуальной защиты, обнаружение дефектов и опасных ситуаций и многое другое.

Делается это на основе обработки и анализа видеоматериалов с помощью технологий компьютерного зрения. Поэтому в основу платформы лег набор программных модулей, отвечающих за обработку и анализ видеопотоков — CV-модули компьютерного зрения. Также мы разрабатываем модуль внедрения в системы заказчика и модули бизнес-метрик, которые основаны на результатах распознавания.

В состав нашей команды входит шесть человек. Я руковожу проектом, преподаватель института прикладных компьютерных наук Владимир Фоменко выступает научным наставником, а еще один преподаватель института прикладных компьютерных наук и менеджер проекта AI Talent Hub Олег Шатов отвечает за привлечение инвестиций и развитие партнерских отношений. Ключевые исполнители ― магистрантка второго курса факультета инфокоммуникационных технологий Анна Ефимова, магистранты первого курса института прикладных компьютерных наук Максим Скибин и Никита Сидельников ― разрабатывают программные модули. Все участники команды хорошо знакомы с предметной областью, у всех уже есть опыт разработки и внедрения решений на основе компьютерного зрения.

Сейчас проект находится в стадии проектирования и разработки MVP. Мы проектируем общую инфраструктуру платформы и тестовые модули распознавания, общаемся с потенциальными инвесторами и заказчиками, чтобы получить от них конкретные задачи и обсудить разработки для их решений. Одним из вариантов развития и масштабирования платформы может быть расширение спектра решаемых задач и непосредственно CV-модулей.

Александр Улесов

Аспирант первого курса химико-биологического кластера, руководитель фабрики стартапов SCAMT

― Сегодня контролировать уровень глюкозы в крови человека можно с помощью инвазивных методов. Для этого нужно проколоть палец, нанести несколько капель крови на электрохимический сенсор-полоску и вставить в глюкометр, который и покажет результат. Это весьма болезненная процедура, которая не позволяет отслеживать содержание глюкозы в режиме реального времени. Если ночью во сне у диабетика резко изменится уровень глюкозы, он может этого не заметить и вовремя не принять лекарства. А промедление способно привести к коме или даже смерти. На данный момент на российском рынке не представлены аналогичные девайсы для постоянного мониторинга глюкозы, а поставки зарубежных аналогов прекратились.

Поэтому мы решили разработать малоинвазивный носимый глюкометр и цифровой сервис для работы с персональными данными пользователей и данными глюкометра. Во-первых, наша цифровая система будет мониторить содержание глюкозы у человека в реальном времени, передавать данные на смартфон и предупреждать об опасности. Например, с помощью звукового сигнала или уведомления пользователю, близким и медицинскому учреждению, если показатели глюкозы будут критическими.

Во-вторых, наше интеллектуальное цифровое ядро позволит анализировать поведенческие и персональные данные о пациенте, учитывать их и оценивать, как они влияют на уровень глюкозы. Например, предупреждать человека, что высокий уровень физической нагрузки может слишком сильно снизить уровень сахара, или посоветовать скорректировать рацион питания. Мы считаем, что такие  рекомендации помогут предотвратить серьезные нарушения при диабете.

В команду проекта входят семь студентов с разных факультетов ИТМО, трое из которых занимаются разработкой программного обеспечения. Мы подбирали команду на базе участников SCAMT Startup Factory. При этом мы учитывали сложность задачи и необходимые компетенции, но большую роль играла также мотивация участников и их заинтересованность в создании продукта.

Сейчас мы разрабатываем прототип устройства и цифрового помощника. Весной 2023 года мы планируем испытать прототип с базовым функционалом, а к лету 2023 — создать полнофункциональное MVP и выйти на инвестиционную сделку с крупным стратегическим инвестором.

Илья Кузьминов

Аспирант первого курса и ассистент факультета биотехнологий

― Сначала хочу задать один вопрос: «Назовите три своих самых нелюбимых предмета в школе?». К сожалению, по данным опроса «Работа.ру», 26% взрослых россиян больше всего не любили в школе именно химию. Одна из причин в том, что ожидание ярких экспериментов и красивых реакций сменяется решением множества химических задач. А в совокупности с тем, что атомы и молекулы нельзя потрогать и увидеть вживую, растет и без того высокий уровень когнитивной нагрузки при изучении химии. В результате мы получаем вполне закономерный вывод, что химия сложна, скучна и нелюбима. Из-за такого отношения немногие хотят сдавать химию и поступать в университет именно на это направление.

Мы хотим внести свой вклад в решение проблемы, поэтому сейчас работаем над проектом Ched — web-приложением для обучения химии. В первую очередь он будет интересен школьникам, но темы может изучить и любой желающий ― в этом поможет эффективный контент и различные интересные техники. Также мы предполагаем, что Ched будет полезен и школьным учителям ― для них он станет новым инструментом и источником вдохновения.

В отличие от других химических образовательных приложений наша разработка будет сочетать полезный функционал, удобство использования, современный дружелюбный дизайн и эффективный обучающий контент. А достичь этого мы планируем, улучшив подходы и методики преподавания химии. Например, с помощью айтрекера мы будем анализировать движения глаз, что позволит отследить, как пользователь взаимодействует с контентом. В результате мы получим необходимую информацию о закономерностях восприятия визуального материала, которую используем для улучшения процесса обучения и создания контента для web-приложения.

У нас большая команда. Я выступаю в роли проджект-менеджера и эксперта в исследованиях с применением айтрекинга. Директор центра нейронаук в образовании ИТМО Екатерина Галашева отвечает за исследования в области психометрики, ассистент центра нейронаук, инженер центра юзабилити и смешанной реальности ИТМО Полина Белимова специализируется на юзабилити, а студент четвертого курса факультета программной инженерии и компьютерной техники ИТМО Алексей Вохмин занимается программированием. Также мы привлекли еще двух исполнителей — эксперта в области предпринимательства и технологического брокерства, магистрантку первого курса факультета технологического менеджмента и инноваций Полину Полуэктову и эксперта в области дизайна Михаила Кайнова.

Наставником нашего проекта выступил декан факультета биотехнологий Михаил Курушкин. За последние несколько лет он создал междисциплинарный научный задел на стыке педагогических наук, химии и информационных технологий и доказал, что VR-технологии повышают эффективность университетских занятий по химии на 20%.

Мы уже разработали дизайн исследования и сейчас занимаемся бэкенд- и фронтенд-разработкой, проектируем прототип и ждем поставку оборудования  — айтрекера. Также мы проводим анализ рынков сразу с двух ракурсов — с экономического и дизайнерского ― и собираем стимульные материалы (набор предметов, например карточки с изображениями или игрушки, которые используются для проведения психологических экспериментов — прим. ред.).