Заканчиваем эту рабочую неделю на хорошей ноте — делимся следующим интервью ❄️

✨ Что ты считаешь главной фишкой вашего проекта
Использование машинного обучения для обработки сигналов оптоэлектронных газовых сенсоров нового поколения, обладающих высокой чувствительностью, быстрым временем отклика и широким диапазоном детектирования. Цель проекта – повысить селективность к конкретному типу газа и определению его концентрации в сенсорах при помощи нейросетей. Это позволит в дальнейшем сделать устройства конкурентноспособными.

✨ Почему Collab?
У нас уже отработаны все технологии по созданию чувствительных элементов оптоэлектронных газовых сенсоров и нам требовался специалист по машинному обучению для работы с нейросетью. Нашей основной задачей сейчас является получение большого количества экспериментальных данных по детектированию различных газов, чтобы обучить нейросеть. Проект не требует большого финансирования, но при этом нам важно было найти исполнительных студентов для реализации масштабной экспериментальной части работы.

✨ За что ты ценишь свою команду?
Несмотря на то, что команда состоит в основном из студентов-бакалавров, каждый из них уже имеет большой опыт работы и исполнения задач научных проектов, написания научных статей, а также значительные достижения в учебе. Каждый из них подходит серьезно и ответственно к своей работе, при этом они всегда готовы повышать свою квалификацию и получать новый опыт.

✨ Что ждет вашу команду в этом году?
Мы собираемся развивать наш проект в двух направлениях: с научной стороны (подача заявки на РНФ, публикация нескольких статей) и со стороны практической (создание патентов, участие в конкурсе СТАРТ от Фонда содействия инновациям). Сейчас у нас есть компании-партнеры, совместно с которыми мы планируем довести наши устройства до коммерческого уровня.

✨ Что бы ты сказала себе в сентябре перед конкурсом ITMO Collab?
Мы много работали и получили незаменимый опыт, у нас всё получится!