4 студента, аспирант и 2 преподавателя??стали победителями?, организуемого Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере.
В финал вышли??в области Информационных технологий из университетов Челябинска и области. Всего было определено 10 победителей секции ИТ, среди которых 7 проектов - результат работы представителей?факультета Вычислительной математики и информатики:
- Никита Ашихмин (студент 4?курса?):?Разработка сервиса автоматизированного тестирования облачных приложений.
- Наталья?Барабанщикова (магистрант 2?курса?):?Разработка сервиса ZapTimer для учета рабочего времени
- Кирилл?Бородулин (старший преподаватель?):?Разработка методов и алгоритмов гибридной модели данных для кластерных вычислительных систем с многоядерными ускорителями для обработки сверхбольших данных в распределенной NoSQL СУБД в оперативной памяти.
- Иван?Волков (студент 3 курса?):?Корректировка дозировки инъекций инсулина у больных сахарным диабетом.
- Екатерина?Загирова (магистрант 1?курса?кафедры экономико-математических методов и статистики):?Разработка ПО для задач планирования производства при интервальной неопределенности исходных данных с применением высокопроизводительных вычислений.
- Александр?Мовчан (преподаватель базовой?):?Разработка параллельного алгоритма для поиска похожих музыкальных фрагментов по записи голоса пользователя на вычислительном кластере с ускорителями Intel Xeon Phi.
- Денис?Сулейманов (аспирант?):?Разработка программной системы QStudio для автоматического распараллеливания алгоритмов.
Каждый победитель конкурса получает грант на реализацию представленного проекта общим размером 400 000 рублей (на 2 года).
Самый юный представитель факультета -?Иван Волков?представил жюри разработку мобильного приложения, предоставляющего людям, больным сахарным диабетом, возможность повысить уровень компенсации диабета. Это достигается путем корректировки дозировок инъекций инсулина и помощи в определении коэффициента влияния инсулина и углеводов на уровень глюкозы в крови. Основной целью приложения будет обработка вводимых пользователем данных (уровень сахара в крови, инъекции инсулина, настроение, тип потребляемой пищи, физическая нагрузка), предоставление результатов анализа, которые включают в себя коэффициенты, связанные с болезнью (повышение глюкозы за одну хлебную единицу, понижение глюкозы за одну единицу инсулина) и корректировку вводимых человеком доз инсулина (продленного и короткого).
-?Иван, что вдохновило вас на создание такого?проекта?
-?Сегодня диабетом страдает почти 350 миллионов человек на планете. В России сахарным диабетом страдает более 4 миллионов человек. При этом рост болезни крайне велик – в мире диабетом заболевают 7 миллионов человек в год. В России уровень осведомленности о диабете у больных крайне низок, а контроль течения болезни - один из самых сложных моментов, который сложно проводить многим людям. Без правильного его проведения уровень здоровья человека значительно снижается, и появляются разнообразные осложнения с глазами, сердцем, сосудами и ногами. Данное приложение предоставляло бы пользователю помощь в компенсации диабета, давая ему подсказки - что и как нужно изменить, чтобы уровень глюкозы компенсировался, осложнения не появились, а самочувствие стало бы лучше.
- Как жюри отнеслись к вашему проекту?
- Некоторым членам жюри не хватило научной новизны в моем проекте, но все оценили его актуальность и значимость. Хорошая подготовка проекта и хороший руководитель сделали своё дело!?
- Иван, большое спасибо! Желаем вам удачи в реализации вашего проекта. Надеемся, он поможет многим людям в борьбе с болезнью.
Еще один победитель ВМИ?Александр Мовчан?представил разработку алгоритма, позволяющего найти оригинальные музыкальные фрагменты по записи спетой пользователем мелодии. С помощью микрофона смартфона или веб-камеры пользователь записывает мелодию, которую он хочет найти. При этом он может петь так, как ему удобно: текст произведения, или произвольные звукосочетания. В качестве результата пользователь получает список мелодий, упорядоченных по убыванию похожести на напетый фрагмент. При этом пользователь может прослушать фрагмент найденной мелодии и перейти на сайт правообладателя, чтобы купить найденный трек. Для реализации поиска похожей музыки будут разработаны новые параллельные алгоритмы, адаптированные для кластерных вычислительных систем с многоядерными сопроцессорами Intel Xeon Phi. Эти алгоритмы будут являться масштабируемыми, т.е. обеспечат адекватное увеличение быстродействия при добавлении дополнительных вычислительных узлов в кластер при необходимости обеспечения дополнительных вычислительных мощностей.
- Александр, расскажите, пожалуйста, как вы пришли к идее данного проекта?
- В рамках своей научной работы я занимаюсь решением задач параллельного поиска похожих подпоследовательностей временных рядов. Одним из примеров таких рядов являются звуковые и музыкальные фрагменты. Проведя анализ современных систем поиска музыки (Shazam, TrackId, Audiotag, Midomi) я пришел к выводу, что функция поиска музыки по напетому фрагменту предоставляет всего один из этих сервисов, при этом он дает не достаточно точные результаты. Это дает повод предположить, что в его основе лежит технология выделения признаков (feature extraction). Разрабатываемый мною алгоритм позволит обеспечить более точный поиск в большей базе данных, не проиграв сервису при этом во времени.
- Что можете сказать в целом о проектах, которые были представлены на конкурсе?
- Многие работы были интересные, было несколько не очень сильных, на мой взгляд, но может это из-за того, что я не особо знаком с данной областью знаний. В любом случае, участие в таком конкурсе позволит всем участникам получить квалифицированную экспертную оценку своего проекта, и на ее основе, доработать проект.
- Александр, большое спасибо что ответили на наши вопросы! Желаем вам успешной реализации проекта!