Содержание

• Умная игла, которая различает типы тканей по прикосновению
• «Скриптологъ»: приложение для оцифровки кириллических рукописей
• Из углекислого газа — в этилен: электрохимическая установка для химической промышленности
• Практика без преподавателя: AR-очки для работы в лаборатории

В ИТМО прошла V Международная конференция «Молодые профессионалы». Одним из ключевых событий программы стала выставка «Наука в действии: демонстрация разработок молодых ученых», где были представлены прототипы и технологические решения для самых разных сфер: от медицины и промышленности до ИИ-сектора и образования. 

При проведении биопсии врачу важно понимать, в какой ткани находится игла. Для этого используют, например, ультразвуковую или рентгеновскую навигацию. Но если изображение недостаточно четкое, ориентироваться во время процедуры становится сложнее. Инженеры Научно-исследовательского центра световодной фотоники Высшей инженерно-технической школы ИТМО и Клиники высоких медицинских технологий им. Н. И. Пирогова СПбГУ разрабатывают систему, которая позволяет различать типы тканей по их электрическому импедансу — сопротивлению переменному электрическому току.

В основе разработки — стандартная биопсийная игла калибра 20G, состоящая из двух металлических элементов: внутреннего острого стилета и внешней канюли. Между ними подается переменное напряжение, а измерительная система фиксирует электрический отклик ткани, находящейся между контактами. Благодаря этому специалист получает информацию о типе ткани непосредственно во время введения иглы, используя электрические измерения. В перспективе технология может дополнить существующие методы медицинской навигации и помочь врачу ориентироваться в тех случаях, когда визуализация недостаточно информативна.

Работоспособность метода проверили в экспериментах, имитирующих введение иглы в почку. Для этого использовали образцы свиной кожи, жировой ткани, мышцы и почки. Измерения показали, что электрический отклик различается в зависимости от типа ткани. Внутри почки результаты менялись в зависимости от того, контактировала ли игла с тканью или с жидкостью в полости органа. Сейчас разработка находится на стадии экспериментального макета и исследований на биологических образцах. 

Исторические рукописи часто хранятся только в виде сканов. Лингвистам, филологам, историкам и другим специалистам, чья работа связана с анализом древних текстов, сложно работать с такими документами: тексты не найти по ключевым фрагментам, их нельзя редактировать и анализировать автоматически —  страница скана читается единым полотном. Оцифровка материалов в машиночитаемый формат занимает у исследователей много времени, а иногда и до несколько дней.

Команда Института прикладных и компьютерных наук ИТМО под руководством Андрея Никишина разработала приложение «Скриптологъ», которое распознает кириллические рукописи с помощью моделей компьютерного зрения и позволяет работать с полученным текстом, как в обычном текстовом редакторе. 

Пользователь загружает скан рукописи на сайт, после чего система формирует транскрипцию — распознанный текст, с которым можно работать прямо в интерфейсе. Приложение использует каскад моделей компьютерного зрения, каждая из которых выполняет свою задачу. Сначала «Скриптологъ» определяет область изображения с текстом, затем выделяет строки и устанавливает порядок их чтения. После этого отдельная модель распознает символы, а алгоритмическая обработка связывает их со строками и формирует итоговый текст.

Ключевая особенность приложения — посимвольное распознавание, которое позволяет проверять и корректировать результат на уровне отдельных знаков. Это особенно важно при работе с историческими текстами: такой подход напрямую показывает историкам, какой символ модель распознала ошибочно. По словам Андрея Никишина, раньше расшифровка рукописи могла занимать день-два. С приложением исправление ошибок в распознанном тексте может занимать до получаса или меньше. 

Углекислый газ образуется в больших количествах на промышленных предприятиях и часто попадает в атмосферу. Один из способов использовать его повторно — преобразовывать CO₂ в химические соединения, востребованные в промышленности. Над этой задачей работает команда Анны Пономарец, студентки программы «Химия для энергетических технологий» ПИШ ИТМО. 

В установке углекислый газ поступает к электроду с катализатором. При подаче электричества запускается электрохимическая реакция: CO₂ взаимодействует с катализатором, образуя промежуточные соединения. Через последовательность реакций они преобразуются в конечные продукты, в том числе этилен. Этилен — важное сырье для химической промышленности, в частности для производства полиэтилена и других полимерных материалов. 

Одна из основных задач разработки — управлять селективностью реакции, то есть добиваться преимущественного образования нужного продукта. Меняя условия процесса и свойства каталитической системы, исследователи могут влиять на состав получаемых веществ. Поэтому важно не только запустить реакцию, но и повысить долю целевого вещества в смеси продуктов. На данный момент доля этилена после реакции составляет примерно 40% от всех итоговых веществ.

В перспективе подобные установки можно будет интегрировать в существующие процессы улавливания, очистки и концентрации CO₂ на промышленных предприятиях. Полученное сырье позволит использовать углекислый газ не только как отход производства, но и как источник углерода для химического синтеза.

На лабораторных занятиях по химии, физике, биологии и другим дисциплинам студенты тратят много времени на самостоятельное изучение методичек и освоение работы с оборудованием. Преподавателю, в свою очередь, нужно проверять правильность сборки установок и хода эксперимента у каждого отдельного учащегося. В результате студенты ждут своей очереди, а преподаватель тратит время на повторяющиеся рутинные проверки. 

Упростить этот процесс призвана разработка  Lab-in-AR, которую представила команда научно-образовательного центра инфохимии ИТМО. Технология позволяет студентам выполнять практические задания по работе с лабораторным оборудованием в очках дополненной реальности, не требуя  постоянного присутствия преподавателя. Программную основу предоставил партнер проекта — российская компания «ИКСАР Технологии», которая разрабатывает решения дополненной реальности для промышленности. Команда ИТМО адаптирует технологию под образовательные задачи.

Студент надевает очки и запускает учебный модуль, адаптированный под конкретный лабораторный прибор и методику исследования. На экране появляются пошаговые инструкции и вопросы, которые помогают выполнить задание. Обучающийся подтверждает выполнение действий, отвечает на вопросы и при необходимости может обратиться за помощью к эксперту — преподаватель может помогать студенту удаленно. Система фиксирует цифровой след, например, время выполнения заданий и ответы — в будущем эти данные могут использоваться для формирования персональной траектории обучения для каждого студента. 

Очки и разработанные модули уже апробировали на занятиях по аналитической химии, в частности, для проведения практикума по спектроскопии. Студенты второго курса работали с незнакомым им оборудованием следуя инструкциям, которые отражались в AR-очках, без преподавателя в аудитории.  

Следующий этап — оценить, насколько такой формат обучения эффективен по сравнению с традиционными практикумами. Команда планирует сравнить результаты студентов, которые выполняют задания по обычным методичкам и с помощью очков. В дальнейшем разработчики хотят подключить искусственный интеллект для анализа изображений и распознавания действий: например, чтобы система могла определить, правильно ли студент собрал лабораторную установку, и предупреждать об ошибках до начала эксперимента.

Пока разработчики сосредоточены на расширении набора учебных модулей и проверке эффективности подхода. В перспективе технологию можно будет адаптировать и для других дисциплин, где требуется практическая работа со сложным оборудованием, в том числе для физики и биологии.