Трек «Искусственный интеллект»
1. Интеллектуальная система бесконтактного управления компьютером «Vision Control»
Автор: Сергей Печурин
Вуз: КГУ (Курск)
Преподаватель: Макаров Константин Сергеевич
Ментор: Шадриков Андрей Алексеевич (Verigram LLC), Ивахненко Алексей Александрович (Центр искусственного интеллекта Samsung)
Описание: Цель проекта — Создание системы, позволяющей управлять компьютером с помощью движений головы и мимики лица в режиме реального времени. Проект имеет социальную направленность и позволяет обойтись без рук при передвижении курсора мыши, а нажатия кнопок мыши осуществляются морганием глаз.
Итог: написано приложение, эмулирующее компьютерную мышь и распознающее мимику лица по ключевым точкам. Собран датасет из 2140 изображений с полным набором координат ключевых точек лица, а для определения лица на изображении с камеры используется сеть YOLOv4-tiny
2. Автопилот для машины в среде физического движка Unity
Автор: Шопхоев Дмитрий
Вуз: МИФИ (Москва)
Преподаватель: Егоров Алексей Дмитриевич
Ментор: Романов Михаил Викторович (МФТИ)
Описание: Предложена реализация автопилота для машины в среде физического движка Unity с использованием методов машинного обучения. Анализируя дорожную обстановку, модель прокладывает оптимальный маршрут к цели.
Обучение проводилось с помощью плагина ML Agents, позволяющий работать с Python API. Метод машинного обучения, применяемый в работе – обучение с подкреплением. В результате исследования получена полносвязная нейросеть с 7 скрытыми слоями по 256 нейронов в каждом, которая в совокупности с контроллером позволяет управлять автомобилем в виртуальной среде.
3. Система анализа патологий КТ грудной клетки с использованием искусственных нейронных сетей
Авторы: Сабина Лучина, Анастасия Романцова
Вуз: КГУ (Курск)
Преподаватель: Макаров Константин Сергеевич
Ментор: Печенко Иван Сергеевич (Исследовательский центр Samsung) , Москаленко Алёна Дмитриевна (Исследовательский центр Samsung)
Описание: Целью работы является повышение качества диагностики заболеваний органов дыхания. Автоматизированная сегментация и классификация патологий на снимках грудной клетки позволит проводить точную диагностику и обнаруживать заболевания на ранних стадиях.
4. Генератор логотипов
Авторы: Мишин Никита & Терещенко Максим
Вуз: ЮФУ (Ростов-на-Дону)
Преподаватель: Яценко Дмитрий Владимирович
Ментор: Стеркин Глеб Михайлович (Центр искусственного интеллекта Samsung)
Описание: Генерация логотипов на основе текстового описания. На вход модели подается, например, статья из Википедии, посвященная какой-нибудь фирме. И по этой статье модель выдает варианты изображений, характеризующих этот текст. С помощью нейронной сети Word2Vec слова входного описания преобразуются в вектор и по полученному набору чисел с помощью модели StyleGAN2 генерируется картинка логотипа. Для обучения были использованы дампы Википедии, из которых были отобраны 172 000 картинок логотипов с соответствующим описанием.
5. Сегментация изображений на примере ценников
Авторы: Лаптев Павел, Давыденко Сергей
Вуз: ТУСУР (Томск)
Преподаватель: Светлаков Михаил Олегович
Ментор: Карачаров Владимир Олегович (Исследовательский центр Samsung)
Описание: Проект направлен на изучения способов сегментации изображений ценников товаров на основе нейронных сетей. Проект может быть использован работниками магазинов или покупателями для сверки информации, представленной на ценнике с актуальной информацией в базе данных. С помощью нейросети YOLO на исходной фотографии ценника выделяются сегменты, содержащие название товара, его стоимость, цену со скидкой и штрих-код. Текстовые блоки обрабатываются моделью EasyOCR, а для распознавания штрих-кода используется библиотека pyzbar.
6. Модель дефектоскопии металла на основе нейронной сети U-Net
Авторы: Андрей Михайлов, Айдар Галиаскаров
Вуз: БашГУ Стерлитамак
Преподаватель: Акимов Андрей Анатольевич
Ментор: Пичугин Владимир Евгеньевич (Исследовательский центр Samsung), Харламов Алексей Владиславович (Центр искусственного интеллекта Samsung)
Описание: Ранняя дефектовка стальных листов позволяет уменьшить издержки, связанные с браком. И целью проекта является создание и обучение нейронной сети, которая выявляет и локализует такие дефекты.
Трек «Мобильная разработка»
1. IMLocation
Автор: Воскребенцев Кирилл
Вуз: РТУ МИРЭА (г. Москва)
Преподаватель: Шешуков Л.
Ментор: Скрипкин Андрей Сергеевич (Исследовательский центр Samsung)
Описание: Навигация внутри зданий зачастую затруднена (плохой сигнал GPS – основной источник данных о местоположении), или точность навигации в здании недопустимо плоха. Приложение IMLocation предлагает вариант решения этой проблемы.
2. Motion Paint
Автор: Могилевский Сергей
Вуз: ЮФУ (г. Ростов-на-Дону)
Преподаватель: Жмайлова Н.Б.
Ментор: Скрипкин Андрей Сергеевич (Исследовательский центр Samsung)
Описание: приложение позволяет создавать анимационные ролики. Работа с приложением копирует процесс создания мультипликации с помощью отрисовки каждого кадра, как это делается в процессе создания мультфильма.
3. LiteService
Авторы: Валиулин Александр, Зусман Михаил
Вуз: ЮУрГУ (г. Челябинск)
Преподаватель: Силкина Н.С.
Ментор: Скрипкин Андрей Сергеевич (Исследовательский центр Samsung)
Описание: приложение помогает самозанятым специалистам в организации приемов клиентов.
4. Congratulation
Автор: Колосов Вячеслав
Вуз: ИрНИТУ (г. Иркутск)
Преподаватель: Аршинский В.
Ментор: Скрипкин Андрей Сергеевич (Исследовательский центр Samsung)
Описание: приложение позволяет найти поздравление на любой праздник или событие.
5. MOVIE FILTER
Автор: Бодякова Дарья
Вуз: УГНТУ (г. Уфа)
Преподаватель: Дружинская Е.В.
Ментор: Скрипкин Андрей Сергеевич (Исследовательский центр Samsung)
Описание: MOVIE FILTER — приложение фоторедактор, позволяющее накладывать на фотографии цветовые фильтры в стилистике известных кинофильмов.
6. ShortLink
Авторы: Мондрий Кирилл, Хидиров Максим
Вуз: САФУ (г. Архангельск)
Преподаватель: Пархимович М.Н.
Ментор: Скрипкин Андрей Сергеевич (Исследовательский центр Samsung)
Описание: удобное приложение для создания коротких ссылок.
Трек «Интернет вещей»
1. Система мониторинга загрязнения воздуха
Автор: Большаков Иван
Вуз: ВШЭ (Москва)
Преподаватель: Восков Леонид Сергеевич
Ментор: Пересадько Андрей Григорьевич (Исследовательский центр Samsung)
Описание: Цель проекта — реализовать устройство, способное считывать показания с датчиков и передавать их на сервер в сетях NB-IoT при помощи протокола MQTT. Разработана печатная плата для устройства. Микроконтроллер STM32, модуль связи SIM7070G. Облачный сервис — RighTech IoT Cloud. Устройство с помощью датчиков определяет показатели загрязнения окружающей среды, температуры и скорости ветра. Целевая аудитория данного устройства — владельцы мусоросжигательных заводов и свалок.
2. Монитор холода
Автор: Осинцев Артем
Вуз: ТУСУР (Томск)
Преподаватель: Пехов Олег Валерьевич
Ментор: Сизова Ксения Геннадьевна (RedBees)
Описание: Идея проекта заключается в следующем: возможность отслеживания в реальном времени температуры в промышленных холодильных установках, запись журнала статистики и информирование (email, СМС сообщение, чат бот, push-уведомление) в случае выхода температуры за пределы установленного диапазона температур (например ниже -90С или выше — 80С). Система состоит из устройств клиентов с радиомодулем LoRa и шлюза, которое опрашивает клиентов и передает данные на сервер посредством GSM модема либо WiFi сети. Проект уже введен в эксплуатацию и успешно используется, есть планы расширения.
3. Умное мусорное ведро
Автор: Дусов Мурад
Вуз: МИРЭА (Москва)
Преподаватель: Миронов Антон Николаевич
Ментор: Пересадько Андрей Григорьевич (Исследовательский центр Samsung)
Описание: Мусорное ведро, которое при помощи камеры и нейросети разделяет отходы по разным контейнерам: пластик, бумага, металл и т.д. Датасет состоит из 2467 фотографий различных категорий мусора. Точность данной модели — 92%. Использовалась библиотека TensorFlow.
4. Универсальный модуль сбора и передачи данных по NB-IoT
Автор: Артемасов Дмитрий
Вуз: УрФУ (Екатеринбург)
Преподаватель: Присяжный Алексей Владимирович
Ментор: Полонский Станислав Владимирович (Исследовательский центр Samsung)
Описание: Цель проекта — создать продукт, осуществляющий сбор и передачу данных по стандарту NB-IoT, со следующими характеристиками: универсальность, гибкость и масштабируемость, низкое энергопотребление, удобство использования. Разработан отладочный набор, состоящий из основной платы и нескольких плат дополнения, позволяющий реализовать устройство Интернета вещей с широким функционалом: связь NB-IoT, измерение температуры, влажности, давления, освещенности, вибрации, содержания газов в воздухе, а также акселерометр, магнетометр, силовой ключ, звуковой индикатор, семисегментный индикатор. Используется микроконтроллер STM32 и модуль связи SIM7000E, разведена четырехслойная печатная плата и набор плат расширения, проведен анализ уровня энергопотребления. В качестве протокола прикладного уровня используется MQTT, данные хранятся в Oracle IoT Cloud.
5. Система совместного использования апартаментов
Авторы: Матвеев Михаил, Ракипов Тагир, Сиротинский Никита
Вуз: ВШЭ (Москва)
Преподаватель: Ролич Алексей Юрьевич
Ментор: Мерзляков Алексей (Исследовательский центр Samsung)
Описание: Система предоставляет интерфейс для управления конечными устройствами в сети Интернета вещей — замками Danalock V3. В качестве шлюза, связывающегося с замками по ZigBee, используется встраиваемый компьютер OrangePi. В качестве облачной системы используется Rightech Iot Cloud. Backend системы разработан на Python.
6. Многофункциональный дисплей «Hinter»
Автор: Шевченко Владимир
Вуз: МИРЭА (Москва)
Преподаватель: Миронов Антон Николаевич
Ментор: Корнилов Алексей Вадимович (Кафедра технологического предпринимательства МФТИ-РОСНАНО)
Описание: Задача — разработать систему, уведомляющую пользователя о текущем маршруте, определённом через мобильное устройство, с последующим уведомлением через графический экран, где отображается время, спустя которое можно отправляться каким-либо транспортным средством. Таким образом, можно спланировать свой маршрут в городе, используя умное устройство, и не отвлекаясь на уведомления телефона.
7. Устройства удаленного мониторинга микроклимата в помещении
Авторы: Бянкин Владислав, Дерюгин Федор, Попов Максим
Вуз: ИрНИТУ (Иркутск)
Преподаватель: Кононенко Роман Владимирович
Ментор: Пичугин Владимир Евгеньевич (Исследовательский центр Samsung)
Описание: Устройство на базе контроллера ESP32 оснащено датчиком измерения концентрации CO2, температуры и влажности. Для индикации превышения допустимой концентрации CO2 в схеме присутствует пищалка. С целью повышения точности и объёма измерений в устройство добавлен вентилятор, продувающий воздух через корпус. Для вывода данных был создан специальный крупный дисплей с семисегментными элементами.