Новости

Второй сезон студенческих лабораторий Spark Lab подошел к концу

2023-05-03 11:11 Spark Lab
В октябре 2022 года около ста студентов подали свои заявки на участие в проектах лаборатории: 80 из них прошли кастинг, но только 38 дошли до конца.
Команды амбициозных и талантливых студентов работали над реализацией шести проектов, которые направлены на развитие и улучшение качества жизни в г. Якутске.
Давайте узнаем о каждой лаборатории подробнее.
⠀

Проект по прогнозированию распространения лесных пожаров в Якутии

Большая часть территории России покрыта лесом. И основной угрозой для него являются пожары.
В 2021 году в России огонь уничтожил свыше 18 миллионов гектаров леса. Из них примерно 8,5 миллиона гектара приходится на Якутию.
В условиях активного применения новых технологий использование их в помощи тушения пожаров становится реальным.
Студенты лаборатории Wildfires разработали математическую модель и создали на ее основе сайт с прогнозированием распространения пожара. Принцип работы применяемой дискретной модели заключается в том, что она работает попиксельно (сторона 1 пикселя – 500 метров). Для определения горения одного пикселя высчитывается время его сгорания с определенной вероятностью в зависимости от:
  • типа растительности;
  • скорости и направления ветра;
  • уклона рельефа;
  • направления распространения пожара;
  • вероятности возгорания;
  • вероятности затухания.
На данный момент сайт работает в тестовом режиме: прогноз формируется раз в сутки, но при масштабируемости он будет обновляться каждые три часа. Архивные данные отображаются за период с 1 июня по 31 августа 2020 и 2021 гг.
После завершения проекта ребята хотят дальше развивать свой продукт: проведут опытно-промышленный эксперимент во время пожароопасного сезона 2023 года, оптимизируют модель, детализируют покров и доработают сайт. А пока можете зайти на wildfires.ru и попробовать сделать прогнозы!
⠀

Обнаружение и подсчет популяции бродячих собак с помощью городских камер видеонаблюдения

Проблема бродячих собак в нашей стране остается актуальной последние несколько лет. Каждый год в разных регионах страны фиксируется множество случаев нападения собак на людей, в том числе и с летальным исходом.
Для возможности предотвращения таких случаев необходима детекция собак, подсчет и прогноз популяции, а также получение оперативных данных.
Команда лаборатории «Бродячие собаки» разработала веб-сервис straydogsykt.ru. На сайте отображается оперативная информация о последних фактах фиксации бродячих собак городскими камерами видеонаблюдения, а также прогнозный расчет численности текущей популяции.
Давайте разберемся, как это работает:
  1. Специализированное ПО подготавливает данные для нейронной сети, запускает расчет прогноза и считывает видео с городских камер видеонаблюдения.
  2. Нейронная сеть в реальном времени осуществляет обработку видео, полученного с камер, и распознает образы собак.
  3. Оперативные данные об обнаружении обрабатываются математической моделью для дальнейшего расчета популяции бродячих собак.
  4. И, наконец, сайт получает актуальные расчеты и оперативные данные для последующей визуализации.
В ближайших планах планируется повысить точность распознавания собак посредством увеличения набора данных, настроить бесшовную маршрутизацию событий в оперативные группы реагирования, внедрить веб-сервис в государственные программы (например, АПК «Безопасный город»), а также реализовать «запоминание» собак и хранение в базу данных с присвоением уникального идентификатора.
Сайт находится на этапе тестирования. Зайти и посмотреть, как система отслеживает бродячих собак, вы можете по ссылке straydogsmap.ru
⠀

Переработка мусора: флеш-графен

В наше время сложно полностью отказаться от использования пластика в повседневной жизни. И это, к сожалению, является самой острой экологической проблемой во всем мире.
Только малая часть ежедневно выбрасываемого нами пластика подвергается переработке. Большая ее часть попадает на свалки, где разлагается от 500 до 1000 лет, а также загрязняет водоемы и окружающую нас среду, выделяя при этом потенциально токсичные вещества.
Именно поэтому целью лаборатории Graphene стало получение графеноподобного материала из пластиковых отходов на установке теплового удара.
Графен – удивительный материал: потрясающе прочный, но в то же время гибкий и эластичный. Он имеет проводимость, сравнимую с медью, и сверхвысокую теплопроводность. Но, к сожалению, из-за сложности синтеза графен стоит очень дорого.
В ходе выполнения проекта была собрана установка для синтеза флеш-графена и получен графеноподобный материал из пластиковых отходов, который был сравнен с графеноподобным материалом, полученным СВЧ-воздействием.
Флеш-графен это относительно новое понятие. Для его создания образцы PP и PET после пиролиза были измельчены ступкой до состояния мелкодисперсного порошка. Порошки были нанесены на твердотельные подложки из оксида кремния и обработаны СВЧ-волнами мощностью 1 кВт до 7 минут. Так ребята получили графеноподобный материал.
В ближайшем будущем команда лаборатории хочет выявить оптимальную методику синтеза графена, а затем автоматизировать ее, получить токопроводящую ткань из графена и провести ряд исследований прикладного использования флеш-графена в различных сферах.
⠀

Круглогодичная клубничная ферма

В Якутии свежими можно есть только лесные ягоды, остальные виды мы покупаем с полок магазина, свежесть которых иногда оставляет желать лучшего. Ведь это продукты скоропортящиеся, сложные в хранении. К тому же стоят они не дешево.
Поэтому было принято решение об освоении круглогодичного выращивания клубники в условиях г. Якутска.
Студенты лаборатории FlowBerry занимаются данным проектом уже второй год. За это время они прошли обучение, провели несколько экспериментов с условиями проращивания кустов в ситиферме и научились определять благоприятные условия для процесса выращивания клубники. В прошлом году они получили 73 кг урожая.
Также ребята на практике учатся осуществлять закупки и подбирать помещение под ситиферму. На данный момент они могут самостоятельно составлять профили питания, диагностировать заболевания клубники и, конечно же, посадить кусты и ухаживать за ними.
Сейчас на ситиферме установлено 4 стенда по 160 горшков, где высажено 1000 кустов. Ребята полностью настроили автоматизированную систему климат-контроля и подачи питания. А также ведут эксперимент с тремя разными субстратами (⅓, ½ и 100%-ный агроперлит), по результатам которого будет выявлен наиболее выгодный субстрат для проращивания клубничных кустов.
Уже к 10 мая команда ожидает получить первый урожай в этом году, а до 10 июня – собрать 250 кг клубники!
⠀

Автомобильные дороги: разработка мобильного приложения

Состояние дорог в г. Якутске всегда являлось острой проблемой для автовладельцев. Ямы, выбоины и трещины постоянно приводят к поломкам автомобилей. Основными причинами данной проблемы являются некачественное дорожное покрытие и климатические условия.
Целью лаборатории InRoad вот уже второй сезон является разработка приложения для фиксации неровностей на дорогах.
В первом сезоне проектная команда тестировала гипотезу о возможности применения смартфона для обнаружения неровностей на дорожном покрытии. По его результатам было разработано MVP, которое показало, что датчик телефона имеет возможность фиксировать ямы.
Во втором сезоне была осуществлена работа над дизайном приложения, калибровкой получаемых данных и проведены тесты с различными размерами неровностей. К завершению второго сезона была сформирована группа из 10 бета-тестировщиков, которые ежедневно использовали приложение для фиксации ям. Полученные данные обрабатываются и отображаются на сайте inroad.pro.
Благодаря данному проекту администрация города Якутска имеет актуальную карту состояния дорожного покрытия, может правильно распределять ресурсы на проведение ремонта дорог и отслеживать динамику ухудшения дорожного покрытия после ремонта. Каждый автовладелец может стать участником проекта и помочь выявлять наиболее плохие участки дорог, а также выбирать благоприятный маршрут движения.
На данном этапе остается немного работы по улучшению калибровки данных и повышению точности определения неровностей. В дальнейшем ребята планируют масштабирование на другие города России.
⠀

Разработка ГИС г. Якутска

Проектная команда занимается разработкой ГИС-портала города Якутска уже второй год. В первом сезоне был получен ортофотоплан части города, а также разработан метод обработки и инструмент на QGIS для определения типов дорожного покрытия. В этом году у команды прошел ряд встреч с представителями администрации города и проведены переговоры с Управлением лесного хозяйства Горного района, в ходе которых были выделены актуальные проблемы, которые можно решить с применением ГИС-технологий.
Учитывая прошлогодний опыт, возможности команды и разработанные методы работы с данными, ребята выделили четыре направления, которым посвятили данный сезон:
  1. Светлая столица.
  2. Зеленый город.
  3. Автоматическое определение типа дорожного покрытия.
  4. Лесные дороги Горного района.
Чтобы решить проблему с низкой освещенностью Якутска в направлении «Светлая столица» была разработана методика автоматического определения отсутствия или неисправности уличного освещения. Совместно с СЭГХ в качестве пилотного района был выбран «Залог». Для сбора материала аэрофотосъемки потребовалось четыре вылета по одному часу в ночное время. Далее на аэрофотосъемку был наложен векторный слой улиц и дворов, после чего проведен анализ, автоматически выделяющий проблемные области в виде белых точек. Команда полностью расписала методику и собирается предложить ее администрации города.
Для подсчета зеленых насаждений в городе команда проекта создала нейронную сеть, которая выделяет и подсчитывает площади зеленых насаждений по полученным ортофотопланам, сделанными с использованием квадрокоптера. Точность определения площадей зеленых насаждений составляет 98%, что позволит администрации города оценить работу по озеленению и выявить наиболее проблемные районы.
Схожая нейронная сеть была разработана для определения типа дорожного покрытия. В будущем при наличии данных аэрофотосъемки или спутниковых снимков высокого качества система может быть использована для автоматического определения неровностей на дорогах.
В ходе разговора с представителями лесной службы Горного района было выяснено, что при борьбе с лесными пожарами не хватает доступного картографического материала. Команда проекта создала векторную карту лесных дорог и просек Горного района, которая позволит пожарным находить кратчайший путь до лесного пожара. Для насыщения карты было принято решение отразить на ней нынешнее состояние лесного покрова, водоемы (которые необходимы для тушения пожаров), а также болотистые местности, которые являются труднопроходимыми для техники в летний период.
В завершение хотим поделиться эмоциями наших студентов от участия в проекте:
Сандаара, лаборатория Wildfires:
Это был полезный опыт и благодаря проекту я смогла реализовать себя в качестве программиста в перспективном проекте, который имеет большое значение для моделирования распространения лесных пожаров.
⠀
Тимур, лаборатория Wildfires:
Участие в этом проекте позволило мне почувствовать себя частью чего-то большего и более значимого.
⠀
Алтана, лаборатория Wildfires:
Это была отличная возможность раскрыть себя, узнать свои способности и развить их, а также всерьез задуматься о возможностях человека – каждого из нас: какой вклад мы можем привнести в этот мир.
⠀
Иван, лаборатория FlowBerry:
Мои впечатления от проекта – это просто круто! Это был первый проект в моей жизни, и все прошло безумно шикарно!
⠀
Николай, лаборатория «Разработка ГИС г. Якутска»:
Выражаю свою благодарность команде Sinet Spark за их профессионализм и энтузиазм в работе с молодежью.
⠀
Айтал, лаборатория «Разработка ГИС г. Якутска»:
Я научился работать в команде, эффективно управлять временем и ресурсами, а также использовать новые технологии и инструменты в проектах.
⠀