У червні в Нью-Йорку відбувся фінал GENIUS Olympiad — найбільшого у світі конкурсу екологічних проєктів. На змаганні школярі та школярки з 67 країн світу презентували свої напрацювання. Серед них — 51 учень і учениця Малої академії наук. Нині розповідаємо історії наших переможців!

Як це — покращувати шкільний мікроклімат: історія Владислава Євлана

Владислав сконструював прилад, який контролює якість повітря у шкільних аудиторіях. З цим винаходом хлопець здобув золоту медаль на GENIUS Olympiad. 

Розкажи детальніше, у чому ідея твого проєкту.

На наше здоров’я впливають багато чинників: рівень вуглекислого газу, вологість, температура, освітлення, кількість пилу в повітрі… Тож одній людині було б важко все це контролювати. Саме тому я розробив систему автоматичного контролю і покращення мікроклімату. Вона складається з трьох пристроїв: панелі датчиків, яка вимірює показники, автоматичного зволожувача та вентиляційної системи. 

Саме панель датчиків контролює показники мікроклімату: якщо все гаразд, у додатку світиться зелений індикатор, якщо ні — червоний. Ці дані передаються до головного комп’ютера, де відповідальна людина може побачити актуальну картину. Автоматичний зволожувач вмикається, коли показники вологості знижені, та працює, допоки вони нормалізуються. А вентиляційна система запускає повітря у класну кімнату в разі високого рівня вуглекислого газу або вологості чи підвищеного рівня пилу. На пилинках можуть осідати бактерії, віруси та мікроби — не хочеться, щоб вони потрапили в організм. 

Усі ці дані зберігаються в застосунку, який я розробив. Їх зручно використовувати для аналізу та покращення мікроклімату. 

Як виникла ідея моніторити шкільний мікроклімат?

Усе розпочалося ще за часів коронавірусу. Тоді я готувався до олімпіади з фізики та в лаборантській помітив не відомі мені пристрої. Вчителька пояснила: це цифрова лабораторія — планшет з датчиками для різних показників. Тоді мені захотілося детальніше розібратися із цим пристроєм та дослідити його можливості. 

Також я став помічати, що швидко втомлююся у школі, хоч повноцінно сплю та добре харчуюся, а очі болять від перепаду освітлення у класі та надворі. Тоді я вирішив перевірити за допомогою цифрової лабораторії повітря у всіх класах мого ліцею. Дійсно, мої симптоми були ознакою поганої його якості. 

Первинно мій проєкт мав лише дослідницьку мету — перевірити мої здогадки. А ще додався чинник пандемії, адже якість повітря впливає і на зараження хворобами. 

Після того як я захистив проєкт на всеукраїнському етапі Конкурсу-захисту науково-дослідницьких робіт учнів — членів МАН (змагання юних науковців, де школярі з усієї України презентують свої проєкти у різних галузях: від літературознавства до інновацій — прим. ред.), розпочалася повномасштабна війна. Мою розробку можна було застосовувати й у цих умовах. Адже ми з однокласниками мали спускатися до підвалу під час повітряної тривоги, іноді й по декілька разів на день. А коли в невеликому приміщенні збирається багато людей, якість повітря погіршується надзвичайно швидко. 

Нині я маю прототип, який розв’язує проблему якості повітря у приміщеннях — його можна застосовувати як для класів, так і для укриттів. 

Що нового ти дізнався під час роботи над проєктом?

Я був дуже здивований тим, наскільки інтенсивно зростає рівень вуглекислого газу, а рівень вологості, навпаки, падає — і це погано. Ці показники не повинні змінюватися, і в цьому допомагає моя система. Мені було цікаво вигадати пристрій, який би краще відповідав моїй меті — поліпшити якість повітря, — ніж уже наявні цифрові лабораторії. Адже ці лабораторії за своєю суттю — звичайні панелі датчиків, які коштують доволі дорого. Натомість моя система в рази дешевша. 

Також було цікаво пробувати себе в різних ролях: дослідника, програміста, електронного інженера. Я пізнавав нове у процесі роботи над проєктом і вважаю, що це найефективніший спосіб навчання. 

Як заклади освіти можуть використовувати твою розробку?

Загалом нормативи мікроклімату для приміщень, де перебуває велика кількість людей, відносно однакові. А тому моя система може бути помічною у навчальних аудиторіях, дитсадочках, офісних приміщеннях чи коворкінгах. Скрізь, де варто стежити за якістю повітря. 

Моя система може моніторити декілька приміщень одночасно. У кожному з них потрібно розмістити панель датчиків, зволожувач та вентиляційну систему — вони працюватимуть автоматично. А вся інформація про стан повітря та зміну показників фіксуватиметься у програмі на головному комп’ютері приміщення. 

Такий пристрій можна використовувати й у домівках. Я робив так, коли перевіряв роботу механізму. 

Чи плануєш далі покращувати проєкт?

Маю декілька ідей. Найперше прагну покращити зовнішній вигляд пристрою. Адже нині це прототип: автоматичний зволожувач я зробив із коробки від морозива, вентилятор дістав із витяжки, а панель датчиків розмістив у ланчбоксі. Важливо, щоб ці бокси мали відповідний дизайн у майбутньому. Наприклад, отвори для вентиляції чи зручного розміщення проводів.

Під час теоретичного дослідження я також виміряв рівень освітлення та порівняв його з нормативними значеннями. Проте ще не встиг упровадити рішення. Тому планую додати до панелі датчиків показник освітлення та під’єднати лампочки, які можуть змінювати яскравість.

Як це — розробити систему підводної навігації: історія Михайла Петрікея

Михайло створив систему навігації та комунікації, яка дає змогу дайверам занурюватися безпечніше та покращувати якість роботи. З цим винаходом хлопець виборов срібну медаль на GENIUS Olympiad. 

Як з’явилася ідея винаходу?

Уперше я спробував себе в ролі дайвера у Єгипті декілька років тому — й одразу закохався в цю активність. А тому вирішив реалізувати ідею дайвінгу в Україні. Проте в моєму рідному місті, Кременчуці, протікає лише річка Дніпро — не популярне для дайвінгу місце. 

Тоді подумав: чому б не створити віртуальну систему для дайвінгу, яка заразом допомагатиме реальним дайверам почуватися у безпеці на великій глибині? 

У чому особливість твоєї системи навігації?

Моя система базується на штучному інтелекті та дає дайверові змогу контролювати оточення. 

Чотири камери освітлюють все довкола на 360 градусів, а нейромережа розпізнає об’єкти: від акул до сміття. Інша нейромережа вміє розпізнавати жести дайвера та виконувати відповідну дію — передає інформацію на судно, виводить повідомлення на екран чи змінює певні показники. 

Розкажи про процес роботи над проєктом.

Від ідеї до реалізації я пройшов довгий шлях. Теоретичним розробленням зайнявся у вересні-жовтні 2023 року. Тоді презентував проєкт на обласному та всеукраїнському етапах Конкурсу-захисту науково-дослідницьких робіт учнів — членів МАН, пізніше — на національному та всесвітньому етапах Олімпіади геніїв. 

З кожним кроком я додавав щось нове та покращував проєкт, аж доки не став повністю задоволений ним. Я самостійно написав код для системи мовою програмування Python. А нейромережу навчав за допомогою PyTorch — це така бібліотека машинного навчання, яка відкрита для кожного. 

Як можна практично застосовувати твій винахід?

Система ще потребує допрацювання та інвестицій, щоб її можна було застосовувати у відкритому океані. Бо ж нині проєкт не відповідає нормам герметизації — під час занурення елементи системи пошкоджуватимуться від тиску води.

Я спілкувався з професійним дайвером, який пірнав на глибину 180 метрів, а його колеги занурюються на тривалий час — на 14 днів. За його словами, мій пристрій може бути помічним для промислових дайверів: вони багато часу проводять під водою та виконують певні завдання, як-от будівництво, пошук предметів чи родовищ, очищення акваторії тощо. Така діяльність виснажує, а моя система дасть змогу краще контролювати середовище, наприклад розпізнавати дрібні предмети, які через декілька днів під водою вже важко побачити неозброєним оком. 

Думаю, мій проєкт можна застосовувати й у наукових дослідженнях, наприклад в аналізі підводного світу. Проте я більше орієнтувався саме на промисловий дайвінг. 

Нині українські промислові дайвери — одні з найкращих у цій сфері. Зокрема, вони беруть участь у пошуку нафтогазових родовищ в акваторії Антарктиди. 

Чи плануєш виводити свою розробку на ринок?

Поки вирішив допрацьовувати свій проєкт. Восени планую представити його на декількох конференціях та отримати фінансування. Тоді вже можна буде думати про вихід на ринок. 

Поїздка на Олімпіаду геніїв дуже надихнула мене й показала, що інновації — на часі. Тому я готовий далі працювати та розвиватися в цьому напрямі. 

Як це — сортувати сміття за допомогою нейронної мережі: історія Аріни та Діани Хмелюк

Сестри Аріна та Діана розробили систему сортування сміття з використанням нейронної мережі. З цим винаходом здобули срібну медаль на GENIUS Olympiad. 

Як вас зацікавила тема сортування?

Щовихідних ми із сім’єю їздили до бабусі в Київську область. Дорогою проїжджали село Підгірці, і там завжди стояв неприємний запах, так що неможливо було відчинити вікно машини. Ми задумалися, як можна жити в таких умовах і звідки цей сморід. Виявилося: поруч сміттєзвалище. 

Ми почали досліджувати цю тему і з’ясували, що таких сміттєвих полігонів в Україні безліч. На жаль, зараз сортують дуже мало сміття, більшість роками лежить на таких звалищах та забруднює довкілля. 

Чому виникла ідея створити проєкт?

Забруднення навколишнього середовища відходами — одна з глобальних проблем людства. Насправді у світі мало станцій, що здатні ефективно сортувати сміття. 

Тимчасом сміття — це цінний ресурс. Відсортовані відходи можемо використовувати як вторсировину, перероблювати на корисні речі, а з органічних відходів навіть отримувати електроенергію! Фактично ми викидаємо на звалище цінну сировину, яку неодноразово можна десь використати. 

Ми вирішили вигадати, як застосувати новітні технології так, щоб процес сортування сміття був економним, швидким та безпечним. Адже робота на сміттєпереробних заводах доволі небезпечна через випари, бактерії та мікроорганізми, з якими контактують спеціалісти під час сортування. Тож вирішили застосувати нейромережу та роботів!

Як працює ваша система?

За задумом, на сортувальній станції пакети зі сміттям мають пройти радіологічний та токсикологічний контроль — це безпекова міра. Далі сміття потрапляє у спеціальний барабан з чотирма зонами, який обертається, — тут сировина розділиться за розміром. Також у барабані ми передбачили ультрафіолетові світильники для знезараження. 

Наступний етап — сортувальна лінія. На ній розташовані роботи-маніпулятори, сортувальні баки й датчики із вбудованою нейромережею — саме вона розпізнаватиме вид сміття. Наша нейронна мережа працює, імітуючи людський мозок, тобто запам’ятовує зображення за певними ознаками, це збільшує ймовірність, що вона коректно розпізнає предмет. Завдяки машинному навчанню вона впізнає кожен вид сміття.

Процес сортування відбувається так: розділене сміття рухається по сортувальній лінії. Коли воно проходить повз датчик, нейромережа ідентифікує тип сміття та передає сигнал роботу-маніпулятору. Він же переміщує його у відповідний бак. Якщо нейромережа не подала сигналу, то сміття рухається до наступного датчика, який налаштований на розпізнавання іншої сировини. Якщо сміття не ідентифікувала жодна нейромережа, воно йде на ручне досортування. Тобто певну кількість працівників ми таки залишаємо, але на первинних етапах сортування можемо обійтися без людини. 

Для кого ваша розробка може бути помічною?

Нашу систему можна впроваджувати на тих сортувальних станціях чи сміттєпереробних заводах, що вже працюють. Не треба нічого нового створювати — лише раціонально використати наявні потужності. Так зможемо покращити ефективність сортування й перероблення та зменшити кількість залучених до процесу працівників. 

Чи плануєте далі розвиватися у цій сфері?

Так. Зараз наша система розпізнає лише 6 видів сміття: батарейки, біологічні відходи, тканини, скло, папір та пластик. У майбутньому плануємо збільшити кількість категорій сортування, як-от розділити скло за кольорами. Є безліч різних видів сміття, а тому маємо куди розвиватися.

Колажі: Олена Ковальчук