В Сколтехе завершилась 12-я «Мастерская инноваций» для первокурсников магистратуры. В течение месяца новые студенты со всех направлений и программ погружались в технологический цикл создания проектов. Под руководством менторов студенты работали в командах, создавали прототипы своих решений, получали обратную связь от экспертов и, наконец, представили свои проекты на финальных защитах.

Каждый учебный год в Сколтехе начинается с уникального курса для новых студентов вне зависимости от программы и направления — «Мастерской инноваций». Это площадка для изучения базовых принципов технологического бизнеса и реализации инновационных идей в реальной среде. Преподавателями курса выступают не только профессора Сколтеха, но и приглашённые менторы — индустриальные и академические эксперты. Студенты сами предлагают идеи для своих проектов и проходят весь цикл их создания.

«„Мастерская инноваций“ в этом году прошла ярко и успешно — и так в Сколтехе происходит уже много лет. Мы видим, как группы студентов в течение месяца создают проекты и получают от этого не только образовательный опыт, но и энергию, вдохновение. Суть „Мастерской инноваций“ — довести студента до демонстрации прототипа реальному потребителю. И в этот момент происходит магия: студент, часто без денег и бизнес-опыта, видит, как его идеей загорается незнакомый человек и начинает говорить с ним на равных», — поделился Дмитрий Кулиш, профессор Центра предпринимательства и инноваций Сколтеха, ведущий преподаватель «Мастерской инноваций», директор совместной образовательной программы магистратуры Сколтеха и МФТИ «Технологическое предпринимательство и инновационное развитие бизнеса».

26 сентября прошла церемония закрытия 12-ой «Мастерской инноваций» в Сколтехе. Экспертное жюри определило шесть проектов-победителей во всех когортах студентов:

• Naviguide — портативное устройство для навигации: помощь людям с нарушениями зрения. Команда предложила прототип нового решения: пользователь надевает на голову специальное устройство, которое помогает обнаруживать и обходить препятствия с помощью вибрационных сигналов и специальной модели искусственного интеллекта.

• BituTest — портативные датчики, устойчивые к тёмным нефтепродуктам. Проект представляет портативный датчик, созданный для работы в суровых условиях, характерных для тёмных нефтепродуктов. Основными конечными пользователями являются специалисты-операторы нефтеперерабатывающих и транспортных компаний, которым требуются оперативные измерения на месте. Решение предотвращает налипание битума с помощью ультразвуковых колебаний и антиадгезионных поверхностей.

• CatchMatch — сервис на базе ИИ для создания резюме и откликов на вакансии. ИИ-помощник автоматически генерирует адаптированные резюме на основе профиля пользователя и ссылок на вакансии, а также управляет откликами и собеседованиями через единую панель управления с умными напоминаниями. Сейчас на рынке нет интегрированной платформы для сквозного управления процессом поиска работы с использованием искусственного интеллекта.

• Безлопастные ветровые турбины. Решение основано на явлении дорожек Кармана: колебания трубы под воздействием вихрей ветра преобразуются в электричество с помощью электромагнитной индукции. Существующие лопастные турбины требуют постоянных сильных ветров, их нельзя переработать, они создают шумовое загрязнение и наносят ущерб природе, а применение сложных редукторов и массивных конструкций повышает расходы на обслуживание и ухудшает облик местности. Прототип представляет собой цилиндрическую трубу, которая бесшумно колеблется. Внутри трубы магниты совершают колебания в катушке, генерируя электричество.

• Автоматизированная система осмотра трубопроводов. Разработка устраняет необходимость ежедневно проводить диагностику насосно-компрессорных труб нефтяных скважин, на которую уходит 4-8 часов и 15-40 тыс. долларов в сутки из-за простоя скважины. Предложенное устьевое оборудование автоматически сканирует трубы снаружи по мере извлечения во время стандартных работ по капитальному ремонту и оперативно формирует диагностические отчёты с указанием местоположения и серьёзности дефектов.

• ЭМГ-протезы. Проект решает проблему ограниченной функциональности бионических протезов для людей с ампутациями верхних конечностей. Эта проблема заключается в ограниченном наборе удобных для пользователей протезов жестов. Сценарий использования заключается в следующем: пользователь намеревается сделать жест, что вызывает мышечные сокращения в его культе. Браслет, надетый на предплечье, считывает эти ЭМГ-сигналы. Обученная нейронная сеть расшифровывает специфические паттерны мышечной активности и отправляет команду роботизированной кисти для выполнения желаемого жеста (печатание, захват и т.д.). Для декодирования ЭМГ-сигналов решение использует машинное обучение.

«Среди победителей этого года есть много ярких историй. Например, создатели BituTest изначально были уверены, что их проект мало кому интересен и останется чисто академической работой. Каково же было их изумление, когда живой интерес к разработке проявили заказчики из строительных компаний и государственных структур. Разумеется, были проекты, связанные с искусственным интеллектом. Главное в них — то, что студенты, которые научились красиво говорить о том, что за ИИ будущее, находят, наконец, конкретное, нишевое применение для конкретного устройства. В этот момент ИИ перестаёт быть абстракцией и становится реальной, живой технологией современности. Именно в этом и заключается одна из самых ценных сторон нашей „Мастерской инноваций“», — подытожил Дмитрий Кулиш.

В Сколтехе созданы условия для поддержки начинаний студентов в области технологического предпринимательства. Команды смогут развить собственные проекты, получить экспертную поддержку, а также принять участие в грантовых конкурсах и акселераторах института и партнёров.