Цель конкурса — выявить востребованные перспективные инженерно-технические идеи, содействовать их внедрению в реальный сектор экономики, привлечь талантливую молодежь на высокотехнологичные предприятия, сообщает Федеральное агентство по рыболовству.
Студентка Елена Зинченко представила проект на тему: "Применение методов машинного обучения для идентификации погрузки судов". Работа над ним длилась в течение года.
Проект имеет практическую значимость. Математические модели замеров осадки судна, качки и линейного фильтра могут быть использованы для обработки массивов замеров осадок и получения данных о посадке судна и водоизмещении. Алгоритмы обработки видеоизображений на базе глубоких нейронных сетей и компьютерного зрения позволяют получать замеры осадки судна по видеозаписям марок углубления в реальном режиме времени. Полученные в результате тестирования элементов системы данные позволяют производить оценку массы груза на судне с точностью до 0,09%, что превосходит все существующие на данный момент аналоги, включая прямое взвешивание груза. Предельная точность предлагаемой АСУ ТП ДС зависит от особенностей каждого конкретного судна, а эффективность её применения увеличивается с ростом водоизмещения судна.
Студентка прошла в финал. Предзащита проекта в дистанционном формате состоится в апреле, в июне 2023 года в Москве пройдет финал конкурса.
Конкурс стал самым значимым профессиональным состязанием для выпускников инженерных вузов России: в нем принимали участие около 7 тысяч студентов из более чем 220 вузов (78 регионов России). В состав оргкомитета Конкурса входят ректоры 13 ведущих инженерных вузов, топ-менеджеры 13 ключевых отраслей.
