Czy można wykryć COVID-19 za pomocą zwykłego badania morfologii krwi? Czy da się sterować pojazdem za pomocą myśli? Jak stworzyć system wykrywający zmęczenie na twarzy kierowcy? Między innymi nad tymi zagadnieniami pracują studenci Politechniki Gdańskiej, wyróżnieni i laureaci konkursu na najlepszy projekt badawczy organizowany przez WETI.
nie, jak widać, może służyć nauce i społeczeństwu
42%
nie, chociaż powinny być jasne zasady jej wykorzystania
16%
tak, uważam, że takie rozwiązania niosą za sobą również zagrożenia
42%
Podczas uroczystej inauguracji roku akademickiego dla studentów II stopnia
Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej rozstrzygnięto konkurs na najlepsze projekty badawcze 2022 r.
Słuchając wyróżnionych, którzy przedstawili aktualny stan swoich badań, miało się wrażenie partycypowania w nauce odległej przyszłości - rodem z narracji science fiction. Tymczasem przedstawione projekty są często na bardzo zaawansowanym etapie i mają duże szanse na wdrożenie.
Uczelnie będą współpracować z Hevelianum. Skorzystają mieszkańcy
COVID-19 zostanie wykryte podczas rutynowego badania krwi?
Wśród wyróżnionych Nagrodą Dziekana znalazł się zespół pracujący nad uniwersalnym modelem statystycznym, który jest w stanie przewidzieć COVID-19 na podstawie wyników badań krwi.
- Chcielibyśmy zaprezentować model, który na podstawie prostej morfologii krwi z dużą dokładnością jest w stanie znaleźć tego wirusa. Badania są bardzo popularne i tanie, a stworzeniem takiego modelu bylibyśmy w stanie przeciwdziałać lokalnym epidemiom i bylibyśmy w stanie lepiej przygotować szpitale na wprowadzenie procedur - mówił Wasyl Badyra, który przygotowywał projekt wraz z Piotrem Frąckowskim, Sebastianem Krajną i Barbarą Klaudel.Problemem, z jakim borykali się badacze, były różne wyniki w zależności od badanej populacji i narodowości.
- Wierzymy, że udało nam się ten problem pokonać, ponieważ stworzony przez nas model bazował na danych z całego świata i sprawdzał się dobrze niezależnie od kraju, w którym mieszkała dana osoba - mówili twórcy pomysłu.Studentom udało się wykonać projekt i tym samym potwierdzić obecność patogenu. Młodzi naukowcy chcą dalej rozwijać zagadnienie, ale również w przyszłości zastosować model w przypadku innych chorób.
Jak sterować pojazd myślami?
Wyróżnienie otrzymał również projekt "BrainBot" i była to jedna z bardziej widowiskowych prezentacji. Pomysł dotyczył stworzenia interfejsu mózg-maszyna, który z kolei pozwoliłby na poruszanie pojazdu za pomocą myśli. Badacze po kilku godzinach nagrań uzyskali wyobrażenie ruchu i tym samym mogli wykorzystać dane do wytrenowania modelu sztucznej inteligencji.
- Celem naszego projektu badawczego było stworzenie interfejsu mózg-komputer, który umożliwiałby sterowanie pojazdem na podstawie sygnałów bioelektrycznej czynności mózgu. Sygnał był pozyskiwany za pomocą aparatu EEG (elektrencefalograf), następnie przetwarzany do postaci cyfrowej, a potem przy pomocy USB przekazywany dalej do komputera. Następnie był interpretowany - opisywał Nikodem Matuszkiewicz, który pracował wraz z Aleksandrem Madajczakiem, Piotrem Durawą i Jakubem Kwiatkowskim.Trzecia nagroda powędrowała do
Pawła Pobłockiego, który badał właściwości oscylatora z cyfrową regulacją, a projekt był realizowany dla klienta zewnętrznego - gdańskiej firmy
Synopsys.
- Projekt obejmował zwiększenie prędkości układu DCO (Digitally Controlled Oscillator) z 5 GHz do 9 GHz. Zaproponowane modyfikacje pozwoliły na całkowite osiągnięcie założonej specyfikacji i zostały zweryfikowane w pełnym zakresie wymagań technologicznych. Układ jest częścią projektu odbiornika systemów CSI (Camera Serial Interface), pozwalających na obsługę nowej generacji sensorów obrazu o dużych rozdzielczościach, takich firm jak: Sony, Omnivision, Samsung. Obecnie w lutym 2023 prowadzone są badania prototypowego układu scalonego. Wstępne wyniki pomiarowe potwierdzają zgodność układu z wymaganą specyfikacją - przekazał twórca.
System wykrywający zmęczenie kierowcy i aplikacja pozwalająca identyfikować na obrazach limfocyty
Drugie miejsce zajął zespół, który stworzył system wykrywania i oceny stanu kierowcy z wykorzystaniem obrazowania multimodalnego i algorytmów uczenia maszynowego. Studenci:
Paulina Leszczełowska, Mateusz Żak, Karol Lempkowski i Maria Bollin opracowali stanowisko symulatora kierowcy obserwujące i analizujące jego twarz.
- Studenci zebrali dane od ochotników w różnych porach dnia, jak też zebrali dane z symulowanymi zachowaniami wskazującymi zmęczenie kierowcy. Następnie zaprojektowali i zaimplementowali szereg algorytmów przetwarzania wstępnego danych oraz modele sztucznej sieci neuronowej do analizy danych. W rezultacie opracowali oprogramowanie umożliwiające detekcję twarzy i cech charakterystycznych twarzy dla obu modalności, z wykorzystaniem detekcji zamykania oczu, ziewania itd. Ponadto utworzyli oprogramowanie estymacji częstości oddychania z sekwencji termograficznych, stosując jako referencję pomiary z pasem ciśnieniowym nakładanych na klatkę piersiową uczestnika badań - informuje uczelnia. Na drugim miejscu znalazł się również zespół, w którym pracowali:
Agata Polejowska, Milena Sobotka i Michał Kalinowski. To kolejna
praca dotykająca zagadnienia wykorzystania sztucznej sieci neuronów w medycynie.
- Celem projektu było zaadoptowanie bądź stworzenie uniwersalnego modelu uczenia głębokiego, poprawnie wykrywającego limfocyty na różnorodnych obrazach m.in. uzyskanych różną techniką, barwionych różnymi metodami itp. Dlatego szczególnie istotne w projekcie było poszerzenie dostępnych baz danych obrazów i ich oznaczeń. Finalnie powstała aplikacja pozwalająca identyfikować na obrazach limfocyty, jak i zliczać automatycznie ich liczbę w zależności od wpływu zmian parametrów obrazów. Przeprowadzone badania mogą być punktem wyjścia do stworzenia narzędzia wspomagającego pracę patomorfologa. Powstała już publikacja, którą po niewielkich korektach grupa projektowa chciałaby opublikować w punktowanym czasopiśmie recenzowanym - informują twórcy.
Jak wygląda życie z padaczką? "Nie należy się tego bać, to nie jest opętanie"
Blockchain w połączeniu z Internetem Rzeczy
Pierwszą nagrodę otrzymali
Patryk Kalkowski i Adam Glaza, którzy stworzyli urządzenie IoT wykorzystujące technologię blockchain o jednak nieco odmiennym zastosowaniu.
- W chwili obecnej technologie blockchain, pomimo swojego przełomowego charakteru i ogromnych możliwości aplikacyjnych, są najczęściej wykorzystywane w bardzo ograniczonym zakresie. Dostępne publikacje naukowe opisują co prawda przykłady możliwych do realizacji systemów, lecz żadna ze znalezionych publikacji nie pokazuje wyników praktycznego wdrożenia systemu. Co więcej, żadna ze znalezionych publikacji nie dotyczy możliwości praktycznego zastosowania technologii blockchain w połączeniu z rozwiązaniami Internetu Rzeczy IoT (ang. Internet-of-Things), w tym z pojazdami bezzałogowymi i robotami, co jest jednym z najciekawszych i najważniejszych trendów - tłumaczą studenci. Naukowcy stworzyli w pełni funkcjonalny prototyp systemu demonstrującego sposób niezwykle efektywnego połączenia technologii blockchain z rozwiązaniami typu IoT.
- Sposób ten jest na tyle uniwersalny i łatwy w implementacji, że możliwe jest jego łatwe przeniesienie do innych rozwiązań IoT, a także pojazdów autonomicznych - np. robotów inspekcyjnych, zaś rozwiązanie może być wykorzystane zarówno w innowacyjnych sposobach mikropłatności, jak i w poprawieniu bezpieczeństwa urządzeń IoT - przekazują naukowcy. Podczas inauguracji rozstrzygnięto również Nagrody Dziekana Wydziału Chemicznego (nagrodę za projekt "Interakcje biomolekuł w wytwarzaniu addytywnym biomateriałów" dla
Karola Staszczyka i wyróżnienie za projekt "Otrzymywanie związków azowych, w tym makrocyklicznych, w procesach wspomaganych światłem UV - potencjalnych materiałów receptorowych czujników optycznych, dedykowanych analityce medycznej" dla
Pauliny Miklaszewskiej i Patrycji Żelechowskiej), a także nagrody finansowane przez firmę
S&P Global (wyróżnienie za projekt "Badanie sieci neuronowych zastosowanych do weryfikacji autentyczności podpisu odręcznego składanego piórem biometrycznym dla
Krzysztofa Walentukiewicza, Aleksandry Gałki, Justyny Jelińskiej, Alberta Masiaka i nagroda za projekt "Klasyfikator naturalności stylu tekstu, dla zespołu:
Jan Tobolewski, Karol Baran, Natalia Rucińska, Tomasz Truszkowski).
Była to druga edycja programu. W ramach konkursu na studiach II stopnia WETI zrealizowano łącznie prawie 80 projektów badawczych.
Portal trojmiasto.pl nie ponosi odpowiedzialności za treść opinii. 
Filmy