Научный центр «Цифровые технологии» определил авторов лучших инновационных проектов

Научный центр «Цифровые технологии» КузГТУ определил победителей II Конкурса грантов. Студенты прислали более 20 работ в сфере конструкторско-технологической подготовки производства, мехатроники и информационных технологий. В финале конкурса выступили авторы пяти лучших проектов, отобранных экспертной комиссией.

Бронзовый призёр конкурса, второкурсник Степан Боднарь представил мобильное приложение «Mindwatch», которое помогает студентам выявлять риски депрессии и эмоционального выгорания. Система использует рекуррентную нейросеть для анализа текстовых заметок, написанных пользователями, и на основе этих данных выдаёт рекомендации обратиться к специалисту, если это необходимо.

В последние годы проблема эмоционального состояния студентов и школьников стала одной из наиболее актуальных проблем в сфере образования. Экзамены, стремительные темпы жизни и постоянный стресс создают благоприятную почву для развития депрессии среди молодёжи. По данным исследований, значительное количество стресса может повлечь за собой потерю интереса к учёбе или понизить её эффективность. И многие не обращаются за специализированной помощью, либо не понимают серьёзность своего состояния, – объясняет Степан.

Принцип работы приложения заключается в том, что пользователь добавляет заметку, выбирает уровень настроения и сохраняет данные. Нейросеть анализирует записи и рассчитывает уровень риска, который отображается в профиле. Этот инструмент повышает осведомлённость о психическом состоянии и предлагает безопасную платформу для самовыражения.

Второкурсникам Андрею Зайцеву и Вадиму Костенко также присудили третье место. Ребята разрабатывают информационную систему для управления программами дополнительного профессионального образования (ДПО), которая позволяет создавать и настраивать курсы, управлять их содержанием и адаптировать под запросы слушателей и организаций.

Разработка информационной системы необходима в условиях растущего спроса на качественное и адаптивное обучение. Только за 2021–2023 года количество программ выросло на 27 %. Проект автоматизирует управление программами от разработки до оценки эффективности, адаптирует курсы под запросы слушателей и организаций, повышает доступность через онлайн-форматы, обеспечивает аналитику и контроль качества для принятых решений. Образовательные учреждения смогут быстрее реагировать на изменения рынка, сократить административные затраты и расширить возможности обучения, – рассуждают студенты.

На этапе проектирования молодые учёные создали архитектуру системы и начали работу над веб-интерфейсом. Уже реализованы функции администрирования пользователей и управления программами. В будущем планируется добавить аналитические инструменты для прогнозирования образовательных потребностей, а также внедрить голосового помощника для упрощения работы с системой.

Одним из серебряных призёров конкурса стал студент второго курса Евгений Пачкин с работой «Интерактивная информационная система для мониторинга академической успеваемости и посещаемости студентов». Основная цель проекта – автоматизировать процесс уведомлений о контрольных точках и улучшить доступ к этим данным через удобный интерфейс.

Для реализации проекта Евгений выбрал язык программирования Python, базу данных PostgreSQL и платформу Telegram для пользовательского интерфейса. Система автоматически отслеживает изменения в контрольных точках, отправляет уведомления и предоставляет возможность настройки предпочтений для каждого пользователя.

В современном образовательном процессе важно информировать об изменениях в текущей успеваемости как самих студентов, так и их родителей. Особенно на первом курсе обучения, – считает Евгений. – Если рассматривать проблему с точки зрения родителей, то не всем может быть знакомо понятие «контрольная неделя», и остаётся вопрос, где и когда искать нужную информацию самостоятельно. Поэтому кураторы часто вынуждены лично связываться с родителями. С точки зрения студентов, не любой готов каждые несколько часов смотреть актуальное состояние своих контрольных точек.

На текущий момент система успешно протестирована и готова к широкому использованию. Она обещает не только повысить информированность студентов, но и сделать образовательный процесс более прозрачным и удобным, а в дальнейшем – улучшить академическую успеваемость.

Второе место также разделил магистрант Егор Тодоров с разработкой системы автоматизации управления блочно-модульной котельной, которая обеспечивает контроль температуры, давления, работы насосов и других элементов, а также защищает от аварийных ситуаций, таких как перегрев котла или заклинивание механизмов.

Система автоматизации управляет работой котельной с использованием заданных параметров температуры и давления. После настройки запускаются сетевые насосы и начинается розжиг котла. В процессе включаются котловой насос и дымосос, который регулирует интенсивность горения. По достижению установленной температуры воды котёл переходит в режим ожидания, а при снижении – снова возвращается в режим нагрева. Специальный терморегулятор корректирует положение трёхходового клапана в зависимости от температуры на улице.

Система не только контролирует основные параметры работы котельной, но и поддерживает автономность до 7 дней при полной загрузке. Её внедрение позволит снизить эксплуатационные расходы, повысить энергоэффективность и обеспечить более точное и оперативное управление технологическими процессами. Дальнейшие исследования в данной области помогут расширить функциональность системы и создать новые технологии для повышения надёжности и эффективности котельных установок.

Команда студентов – Степан Афонин, Михаил Гончаров, Никита Русаков и Ульяна Феоктистова – дважды принимала участие в грантовом конкурсе. В этот раз их проект не только прошёл в финал, но и занял первое место. Ребята активно занимаются разработкой информационной системы анализа проходимости крупногабаритной техники, которая обрабатывает данные с камер и сенсоров, создаёт точные 3D-модели местности и определяет, сможет ли техника пройти по заданному маршруту.

Перевоз крупногабаритной техники часто связан с риском. Например, даже небольшие ошибки в расчёте маршрута могут привести к повреждению техники и значительным финансовым потерям. Текущие методы, такие как лазерные или ультразвуковые измерители, не обеспечивают всей полноты картины, а человеческий фактор делает процесс ещё более уязвимым. Разрабатываемая система особенно важна для логистики, строительства и других подобных отраслей. Наша команда занялась разработкой программного обеспечения, анализа данных, визуализацией и успешно закончила все модули системы.

Решение студентов повышает общую производительность и делает процесс планирования и перевозки более быстрым и безопасным. Система успешно прошла тестирование в идеальных условиях и готова к внедрению в реальную эксплуатацию.

Каждый участник грантового конкурса в качестве поощрения научного потенциала получил 5000 рублей за подачу заявки. Победителей по сложившейся традиции наградили денежным призом на реализацию собственных проектов: от 30 до 60 тысяч рублей.