Łazik segregujący śmieci, algorytmy transkrypcji mowy lekarzy czy detektor zaburzeń psychicznych na podstawie mowy - to tylko niektóre zwycięskie projekty badawcze wyróżnione nagrodą dziekana Wydziału ETI Politechniki Gdańskiej. Konkurs zdominowała sztuczna inteligencja.
tak, uważam, że wpłynie zwłaszcza na rynek pracy
24%
tak, głównie w sferze bezpieczeństwa i fake newsów
24%
nie, musi być natomiast kontrolowana
35%
nie, uważam, że znacznie wpłynie na rozwój nauki, w tym medycyny
17%
Za nami uroczysta inauguracja roku akademickiego dla studentów II stopnia
Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej. Od kilku lat oficjalne rozpoczęcie nauczania wiąże się również z rozstrzygnięciem konkursu na najlepszy projekt badawczy, który studenci realizowali w ramach jednego z przedmiotów.
- Przedmiot "Projekty badawcze" ma trzyletnią tradycję. Chcielibyśmy nauczyć studentów pracy zespołowej, co jest dla nich stosunkowo trudnym przedsięwzięciem. Bardzo często trzeba wybrać lidera, który nie zawsze chce nim być. Z drugiej strony często wszyscy chcą być liderami, co też nie jest możliwe. Studenci po raz pierwszy w życiu spotykają się z problemem współpracy w grupie - wskazuje prof. Krzysztof Nowicki, koordynator projektów badawczych.
Sztuczna inteligencja dominuje
Projekty badawcze były przygotowywane przez inżynierów podczas roku akademickiego. Stworzono 80 zespołów pracujących pod opieką nauczycieli akademickich, którzy wraz z firmami proponowali tematy i zagadnienia.
- Niektóre tematy były zdecydowanie badawcze, inne aplikacyjno-badawcze. Tematyka była bardzo różnorodna. Na tym wydziale wszyscy żyjemy w oparach sztucznej inteligencji i prawie każdy z tych projektów dotyka sztucznej inteligencji - mówił prof. Krzysztof Nowicki. Ostatecznie nagrodzono 4 projekty, a 3 zostały wyróżnione.
Praworęczni poszukiwani na badanie mózgu po COVID. Darmowe badania i wynagrodzenie
Dzięki AI robot wie, czy ma do czynienia ze śmieciem
W tym roku wyłoniono aż dwóch laureatów. Nagrodę główną odebrał międzynarodowy zespół studentów, który tworzyli: Andrii Melnyk, Ahmad Shehada, Johan Carcamo Pineda, Murad Abdullayev, Arda Candas, Nirav Ratilal Vaghasiya. Efekt ich pracy to niezwykły robot sprzątający, który wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji, nauczył się rozpoznawać położenie śmieci i klasyfikować je zgodnie z możliwym recyklingiem. To czterokołowy łazik z 3 pojemnikami na odpady i chwytakiem.
Druga zwycięska grupa zbudowała bardzo nowoczesny i innowacyjny z
punktu widzenia elektroników system. Chodzi o Aleksandrę Podgórską oraz Michała Kardasa - studenci pracowali nad wykorzystaniem technologii układów scalonych CMOS przygotowując projekt "Badanie parametrów oraz optymalizacja interpolatorów fazy o różnych architekturach w niskoskalowalnej technologii CMOS".
Sieci neuronowe, sterowanie pojazdów falami EEG i blockchain. PG wyróżniła projekty badawcze
Technologiczne wsparcie medycyny
Podium zamknęły projekty badawcze, które poruszyły zagadnienia związane technologią wspierającą systemy medyczne. Wiktor Krasiński, Jan Stopiński, Jakub Nowak, Przemysław Rośleń skupili się bowiem na badaniu algorytmów uczenia maszynowego w zastosowaniu do rozpoznawania mowy personelu medycznego. Celem projektu było opracowanie metodyki i przetestowanie algorytmów transkrypcji mowy oraz w drugiej kolejności nagranie słownika polskich wyrażeń medycznych, którymi posługują się lekarze do opisywania chorób czy wypisywania recept.
- W toku eksperymentów należy uzyskać wyniki oceny skuteczności rozpoznawania wyrazów związanych ze słownikiem medycznym. Dodatkowym elementem prący (w przypadku podjęcia tematu przez dość liczną grupę wykonawców) może być utworzenie adaptacyjnych formularzy, umożliwiających ich wypełnianie głosowe przez lekarzy - wskazują pomysłodawcy. Rozwiązanie zostało stworzone z myślą o ułatwieniu pracy i komunikacji.
Pacjent z tętniakiem uratowany. Pierwsza taka proteza w Polsce
Próbując rozszyfrować depresję
Trzecią nagrodę zdobyli Samuel Szurman, Marina Galanlina, Anna Rekie za swoją pracę dotyczącą wykrywania zaburzeń psychicznych na podstawie mowy, za co otrzymali drugie miejsce w konkursie.
- Brak emocji i niespójna ekspresja językowa są typowymi cechami u chorych na schizofrenię z objawami negatywnymi. Grupy schizofreniczne wykazują zmniejszoną zmienność wysokości dźwięku, zwiększone pauzy oraz ubogą treść mowy. Liczba i czas trwania pauz są ściśle związane z oceną spłaszczenia emocjonalnego. Innym przykładem może być depresja, którą definiuje się jako "poważna choroba, która objawia się smutkiem, utratą zainteresowań i przyjemności, poczuciem winy, niską samooceną, zaburzeniami snu i apetytu, uczuciem zmęczenia i osłabieniem koncentracji". Depresja wpływa też na sposób mówienia, a także wypowiedzi - wskazują twórcy projektu. Jurorzy w tym roku przyznali również trzy wyróżnienia:
- Lokalny system pozycjonowania IoT (BLE/LoRa) dla zastosowań w inteligentnych budynkach oraz dla Przemysłu 4.0 - Jakub Bąkowski, Jerzy Wąsikowski, Mateusz Gaffka, Benedykt Sikorski
- Implementacja autorskiego modelu rozwiązania Speech-to-Face - Kacper Pietkun, Marta Browarczyk, Bogna Gondek
- Analiza powiązań pomiędzy brzmieniem głosu i kolorem przypisanym do próbki głosowej mówcy/śpiewu - Jelizaveta Kurilčik, Maciej Jankowski, Olga Kozłowska, Aleksandra Łabich, Edyta Skiba, Paweł Śliwiński, Patryk Spierewka, Mateusz Połom
Dodatkowa nagroda
Oprócz konkursu głównego wyłoniono również nagrody sponsorowane przez firmę
S&P Global, która od lat współpracuje z uczelnią. Pierwszą nagrodę zdobył wspomniany już zespół zajmujący się badaniem algorytmów uczenia maszynowego w zastosowaniu do rozpoznawania mowy personelu medycznego.
Portal trojmiasto.pl nie ponosi odpowiedzialności za treść opinii. 
Filmy