В МИЭТе часто проходят научно-популярные мероприятия, в которых с удовольствием принимают участие наши студенты. Одно из них – Science Slam, соревнование молодых учёных. В этом году в нём одержал победу Захар Баландин (ИВТ-23).

Захар Баландин

– Захар, ты победил в Science Slam, с чем я тебя поздравляю от лица редакции! Расскажи, что это за мероприятие и почему ты решил принять в нём участие?

– Спасибо за поздравление! В первую очередь, Science Slam – это международный формат популяризации науки. Мероприятие предназначено для распространения мнения о том, что наука не скучна, а очень даже увлекательна.

Я решил принять участие именно в Science Slam, потому что нацелен на прокачку своих мягких навыков, которые сейчас не без причины достаточно популярны. 

Также эти навыки помогают показать свои исследования людям, не сильно погружённым в тему. Конкретно в МИЭТе публика обладает достаточными знаниями, чтобы вникнуть в суть проекта, однако так бывает не всегда. Например, когда я поехал на следующий этап в Нижний Новгород, где слушателями оказались в том числе и ребята школьного возраста, выступать было значительно сложнее. 

– Как мы знаем, твой проект, представленный на «слеме», связан с применением искусственного интеллекта на стройке. Расскажи, как эта технология будет помогать завершать стройку вовремя соблюдать сроки выполнения работ. 

– Из гуманных соображений мы никак не можем повлиять на людей на стройке, поэтому наша система носит рекомендательный характер. То есть информация о происходящих на стройке процессах предоставляется ответственным лицам, чтобы они могли отслеживать строительство по различным параметрам. Конкретно в нашей работе мы представили отслеживание техники безопасности, охраны труда, а также поставок материалов и оборудования, общий ход стройки.

Система довольно адаптивна. Мы можем предоставлять фотографии самого объекта, статистику по людям, соблюдающим нормы по строительной форме, информацию о том, кто и сколько времени провёл на объекте и так далее.

В строительстве с отслеживанием параметров часто возникают сложности, особенно когда на стройке работают несколько бригад, дающих различную информацию руководителям. Именно этот процесс мы автоматизируем: получаем единый отчёт, исходя из которого принимаются решения, связанные с менеджментом в компании.

– После выступления тебе задали вопрос о реализации твоего проекта на существующих стройках. Ты ответил, что некоторые успехи внедрения новой технологии есть. Расскажи, с какими компаниями налажено сотрудничество по проекту.

– Развитие нашего проекта началось в рамках студенческого конкурса «Твой ход», где мы выбрали для себя целевую аудиторию – строительные компании Ярославской области. У нас есть соответствующие письма поддержки.

Сейчас мы находимся на этапе внедрения нашей технологии, что само по себе является продолжительным процессом. Надеемся на эффективное сотрудничество.

Работа над проектом – объёмное по времени занятие, и, чтобы эффективно распределять время и действительно заниматься проектом, нужно участвовать в таких мероприятиях, где есть строго регламентированный дедлайн.

– Планируешь ли ты внедрять эту инновационную технологию в Зеленограде?

– Всё зависит от предложений, которые могут поступить. Наша система может адаптироваться под любой город, стройку. Мы можем использовать принципы нашей работы не только в строительстве, но и во многих сферах деятельности: от агропромышленного комплекса до топливной энергетики. Просторы для реализации проекта очень широкие. Сейчас мы работаем над тем, чтобы уже внедрить и протестировать систему.

Межрегиональный этап Science Slam, г. Нижний Новгород

– Какие сложности у тебя возникали во время реализации проекта?

– Сложности были в первую очередь при написании нейронной сети. Сначала встал вопрос об архитектуре. Мы протестировали несколько вариантов и выбрали оптимальный под нашу задачу. Далее нам был необходим набор обучающих данных: по информации из открытых источников эффективность определения объектов сильно страдала. Мы могли найти лодки и поезда на стройке.

Потом мы собрали свой набор данных и получили хорошие результаты, так как искали исключительно нужные нам объекты. Надо сказать, что сложности возникали на многих этапах. В этом нет ничего плохого – если появляются сложности, то наш проект растёт.

– После победы в «слеме» в МИЭТе тебя пригласили участвовать в межрегиональном этапе в Нижнем Новгороде. Расскажи, как всё прошло. Отличался ли чем-то этот этап от предыдущего?

– Выступать на межрегиональном этапе – намного большая ответственность. Ты уже не видишь знакомых лиц в зале, не получаешь такую мощную поддержку. Это был классный опыт. Мне кажется, у меня получилось заинтересовать аудиторию, которая не так сильно разбирается в технических терминах.

На самом «слеме» люди соревнуются в том, кто больше понравится залу. Основное отличие этого этапа было в том, что другие «слемеры» почти никак не относились к технической области. Было очень интересно взаимодействовать с кандидатами филологических, философских, биологических наук. Мы пообщались, обменялись опытом. 

Бояться выступать публично – это даже хорошо. Ибо если ты уже совершенно не имеешь страха перед публичным выступлением, то это первый знак того, что ты делаешь что-то не так. Ты не чувствуешь ответственности перед собой и зрителями, что крайне плохо.

– Собираешься ли ты в будущем связывать свою карьеру с наукой и искусственным интеллектом?

– Я вижу себя в междисциплинарных отраслях – у меня ещё в школе был проект, связанный с программированием и химией. Сейчас мы работаем с робототехническими системами, куда внедряем компьютерное зрение, основанное на искусственном интеллекте. Я вижу себя в чём-то комбинированном и планирую работать по специальности с применением знаний из других сфер.

Татьяна Гуцуляк