Умный город и безопасность

Развитие информационных технологий и электроники позволило оснастить городскую и производственную инфраструктуру большим количеством датчиков для сбора данных и прогнозирования нагрузок на системы обслуживания. Это сделало возможным оптимизировать потоки городского транспорта, системы электро- и водоснабжения, электронику, просчитывать поминутную аренду автомобилей (каршеринг) и велосипедов, осуществлять мониторинг качества производимых продуктов и материалов. Такого рода системы внедряются на крупных заводах, где недорогие датчики совместно с системами анализа данных позволяют улучшать эффективность производства, а также выходят на рынок частных домохозяйств, где позволяют гибко управлять освещением, энергопотреблением и иными бытовыми процессами.

В рамках конкурса школьники могут создать систему управления умным домом, которая при помощи сервоприводов открывает и закрывает окна в зависимости от температуры воздуха в квартире и на улице, содержания углекислого газа и кислорода в доме.

1. Экологическая карта СИБУР
2. Система агрегации отзывов о компании и их классификация
3. Квантовые коммуникационные сети
4. Создание системы мониторинга протечек/зашлаковывания трубопроводов с наличествующей жидкостной или газовой средой
5. Проект Арт-резиденции на территории Имеретинской низменности
6. Система мониторинга оборудования в лаборатории
7. Разработка экспертной системы ранней диагностики опасных новообразований кожи с  помощью нейронной сети

Описание проектов

1. Экологическая карта СИБУР

Руководители проекта: Шарифуллин Р., Скоморохов В.А.

Аннотация: Необходимо разработать систему экологического мониторинга открытого доступа на объектах компании СИБУР (и близлежащих территориях) для мониторинга экологической обстановки на предприятии.

Задачи:

– Анализ литературы;
– Анализ существующих решений;
– Анализ текущей ситуации (как объекты производства влияют на экологию);
– Разработка системы мониторинга (где какие датчики нужно поставить, что мерить, с какой периодичностью, как работать с данными);
– Разработка и наладка экрана мониторинга (где показываем результаты: сайт/приложение, кто имеет доступ, зачем это пользователю);
– Прогнозирование сценариев работы с данными (какие данные можем получить, как работаем с этими данными в случае, когда динамика в пределах нормы или имеет отклонения).

Партнер проекта: публичное акционерное общество «СИБУР Холдинг»

2. Система агрегации отзывов о компании и их классификация

Руководитель проекта: Валиуллин А.М.

Аннотация: Планируется реализовать агрегатор отзывов о компании с различных интернет ресурсов (форумы, магазины приложений, соц-сети и др.), дальше с помощью методов машинного обучения проводить сентимент-анализ и классификацию текстовых данных. Сервис будет позволять оперативно получать информацию об удовлетворенности клиентов и быстро реагировать на основе полученных данных.

Задачи:

– Сбор и агрегация данных из различных источников (форум, сайт компании, приложение компании);
– Предобработка собранных данных;
– Построение и исследование различных моделей машинного обучения (сентимент-анализ и классификация текстовых данных);
– Веб-интерфейс сервиса.

Партнер проекта: акционерное общество «Газпромбанк»

3. Квантовые коммуникационные сети

Руководители проекта: Тайдуганов А.С., Родимин В.Е., Казиева Т.В., Бендерский А.Ю.

Аннотация: Для шифрования данных и последующего их расшифровывания требуется ключ — это некоторая битовая последовательность. Файл — одинаковый у обоих участников процесса. Традиционно в криптографии этих участников именуют Алиса и Боб. Если шифрование происходит с использованием алгоритма одноразовых блокнотов, то такое шифрование принципиально невозможно взломать, это доказывается строго математически. Основная задача криптографии — как передать такой ключ секретным образом от Алисы к Бобу (или наоборот). Квантовая физика позволяет проводить такую передачу ключа — квантовое распределение ключа. Передача ключа происходит на уровне одиночных фотонов. Если в процесс вмешивается злоумышленник (Ева), то она неизбежно начнет привносить ошибки в процесс генерации ключа, чем выдаст свое присутствие. Квантовая криптография — великолепный способ действительно понять основы квантовой физики.

Работа с участниками проекта планируется как в теоретическом поле, так и практическая. При этом будет использован опыт проведения кружка по квантовой физике в школе №179 г. Москвы, опыт руководства проектом на смене «Большие вызовы 2019» и практические конкурсные задания для WS, разработанные командой РКЦ и вошедшие в компетенцию «квантовые технологии». Квантовые коммуникационные сети позволяют решить проблему ограничения дальности  распределения ключей.

В процессе проведения программы планируется, что каждый ее выпускник:

– Изучит основы квантовой физики. Познакомится с формализмом Дирака;
– Познакомится с квантовым распределением ключа (КРК). Рассмотрит различные оптические схемы КРК;
– Освоит работу с оптоволоконными линиями связи;
– Узнает основы цифровой обработки сигналов. Научится работать с современным осциллографом;
– Узнает основы программирования в графической среде поточных данных LabVIEW;
– Освоит способы обработки, анализа и интерпретации результатов эксперимента;
– На основе анализа конкретных ситуаций научится ставить перед собой задачи и самостоятельно их решать;
– Сможет выделять межпредметные связи при решении практически ориентированных задач;
– Приобретет первичные навыки популяризация квантовой физики и смежных областей знаний.

Партнер проекта: Российский квантовый центр QRate

4. Создание системы мониторинга протечек/зашлаковывания трубопроводов с наличествующей жидкостной или газовой средой

Руководитель проекта: Дерюгин Ю.

Аннотация: Участники проекта будут решать следующие задачи:

– Проработка метода оценки текущего состояния трубопроводов и наличия чрезмерного «загрязнения».
– Обоснование выбора того или иного типа устройств (как пример акустические датчики), позволяющих выполнить поставленные задачи к кейсу.
– Определение сетевой архитектуры: 1) конечные устройства; 2) базовые станции; 3) сервер; 4) конечный пользователь/интерфейс. 
– Пример HLD (high level design).
– Проработка вопроса обработки и представления данных получаемых с конечных устройств (или типологию вывода данных в онлайн системе мониторинге, если будет проработано решение не использовать какие-либо конечные устройства по типу акустических датчиков, а будет использован радикально иной подход).
– Предоставление упрощенного дизайна и интерфейса, который будет наглядно демонстрировать функциональность системы (вопрос реализации MVP* продукта).
– Оценка ориентировочной стоимости проработанного решения и примерная TCO (total cost of ownership; в данном понятии соединяются затраты на техническую поддержку решения и определение круга специалистов, которые потребуются для его обслуживания), что необходимо для показательности целесообразности предоставленного решения.
– Определение ключевых рисков и проблем, которые могут возникнуть при реализации проработанного решения.

Партнер проекта: публичное акционерное общество «СИБУР Холдинг»

5. Проект Арт-резиденции на территории Имеретинской низменности

Руководители проекта: Поповский И.В., Дергачев М.В.

Аннотация: В соответствии с приоритетами развития Федеральной территории «Сириус» предлагается разработать проект Арт-резиденции на территории Имеретинской низменности, который станет мультидисциплинарным центром искусств, образования и инноваций. На градостроительное решение Арт-резиденции влияет большое количество разнообразных исходных данных: градостроительные нормативы, представления о сегодняшнем состоянии, росте и развитии территории Имеретинской низменности.

Участникам программы предлагается разработать проект Арт-резиденции и презентовать его в современных цифровых форматах: 3д-вызуализация; обзорный видеоролик; 3д-модель, выполненная методами аддитивных технологических процессов.

Образовательные модули проекта:

1. Изучение теоретических основ социальных и пространственных практик в урбанистике.
2. Исследование социального и пространственного контекста.
3. Разработка проектного решения.
4. Разработка трехмерной модели.
5. Создание визуализаций и видеоролика.
6. Создание 3д-модели, выполненной методами аддитивных технологических процессов.
7. Презентация и защита проекта.

Партнеры проекта: Новосибирский государственный университет архитектуры, дизайна и искусств, государственная корпорация «Росатом»

6. Система мониторинга оборудования в лаборатории

Руководители проекта: Колесов А., Минин А.В.

Аннотация: Для стабильного функционирования лаборатории и приборов в ней часто применяется система мониторинга. Такая система предназначена для мониторинга параметров оборудования, установленного в лабораторных и производственных помещениях, климатического контроля параметров помещения. 
Система обеспечивает возможность автоматического контроля технологических событий, отнесение их к категории нормальных, предупреждающих или аварийных, а также обработку событий оператором. 

В рамках данного проекта предполагается доработка и адаптация системы мониторинга, применяемой в компании BIOCAD, для лаборатории экспериментальной валидации мишеней, находящейся в Сочи на территории Научного парка «Сириус». Это больше решение конкретной задачи компании, требующей инженерных знаний и основ программирования, которое в дальнейшем будет использоваться в лаборатории для поддержания ее работы. Для реализации проекта участникам будет необходимо запрограммировать микроконтроллер, реализовать несколько микросервисов и интерфейс пользователя.

Ученики в рамках данного проекта смогут освоить следующие навыки:

– Настройка микроконтроллера для первичной обработки данных с датчика и их отправки в облачный сервис;
– Создание микросервиса сбора данных, микросервиса обработки алармов и событий;
– Настройка микросервиса архивирования данных с датчиков и действий пользователя и микросервиса составления отчетов;
– Адаптация микросервиса оповещения о нештатных ситуациях с помощью телеграм-бота;
– Создание и настройка веб-интерфейса пользователя системы.

Партнер проекта: BIOCAD

7. Разработка экспертной системы ранней диагностики опасных новообразований кожи с помощью нейронной сети

Руководители проекта: Джунковский А.В., Холодов Д.А.

Аннотация: Низкий уровень доступности качественной ранней диагностики опасных новообразований кожи в регионах в связи с отсутствием высококвалифицированных специалистов и оборудования. Ранняя диагностика опасных новообразований кожи помогает своевременно назначить лечение и сократить риски развития заболевания. Данная экспертная система станет помощником (сервисом второго мнения) у начинающих врачей  при выявлении и постановке диагноза новообразований кожи. На прроектной смене планируется изучить построение и обучение нейронной сети по датасету медицинских снимков, разработать веб-интерфейс и провести тестирование первого прототипа.

Продуктовый результат: разработанная экспертная система (веб-интерфейс и обученная нейронная сеть), позволяющая корректировать поставленный диагноз и распознавать опасное новообразование на ранней стадии диагностики.

Партнер проекта: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Московский политехнический университет»