Переводчик языка жестов, приложение для мониторинга вовлечённости и другие примечательные студенческие стартапы

Подборка неизвестных студенческих проектов из России, которые их университеты считают перспективными.

Альма-матер: Дальневосточный федеральный университет.

Аспирант ДВФУ разработал систему для 3D-визуализации дальневосточных гектаров. Используя кадастровый номер, программа «Быстрый план участка» за 20-30 минут формирует модель территории и оценивает, как её использовать в дальнейшем.

Система анализирует спутниковые снимки, рельеф, строения и объекты. В результате пользователь получает чертёж плана участка и его 3D-модель. Система обрабатывает участки до 250 га с погрешностью по отметкам высоты один метр. Разработка ориентирована на тех, кто хочет получить участок земли по программе «Дальневосточный гектар».

Альма-матер: «Фаблаб Политех».

Разработка представляет собой систему для аренды внешних аккумуляторов. Доступ осуществляется через электронные карты. Размещать такие станции планируют в общественных местах: кафе, торговых центрах, барах. Везде, где человеку потребуется зарядить телефон.

Пользователю не нужно покупать аккумулятор, чтобы зарядить смартфон. Достаточно оплатить услугу через терминал. При этом забрать устройство домой не получится — аккумуляторы оснащены специальным разъёмом, поэтому заряжаются только от определённой системы.

Альма-матер: Санкт-Петербургский государственный университет.

Команда проекта создала устройство, которое анализирует пищевые продукты, удобрения, бензин, водоёмы и почвы. Специальный полимер подобно вкусовым рецепторам ощущает вещества в исследуемой жидкости. А нейросеть определяет соответствие сигналов полимера определённому веществу.

Альма-матер: «Физтех.Старт».

Приложение помогает переводить язык жестов для глухих и слабослышащих людей. Задача проекта — помочь адаптироваться в обществе людям, у которых проблемы со слухом. Сервис в режиме реального времени переводит жест в текст и озвучивает его. Также он работает в обратном направлении.

По мнению авторов проекта, разработку можно внедрять в банки, магазины, торговые центры и другие общественные места, чтобы улучшить качество обслуживания и сделать его доступнее. Сейчас проект находится на стадии прототипа.

Альма-матер: Future Technologies ITMO.

Платформа помогает внедрять методы машинного обучения в сферы жизни человека: банковское дело, рекрутинг, маркетинг, энергетика, медицина, телекоммуникации и другие области. Сервис находит скрытые закономерности в сложных и запутанных данных, а затем представляет в виде простых и понятных визуальных моделей.

Цель проекта — улучшить жизнь, автоматизируя рутинную работу с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. Команда проекта помогает построить экосистему, в которой любая компания сможет внедрять современные технологии независимо от сферы деятельности и размеров бизнеса.

Альма-матер: Высшая школа экономики.

Приложение отслеживает вовлечённость аудитории. С помощью нейросетей и компьютерного зрения, оно анализирует заинтересованность слушателей на лекциях, выступлениях или мастер-классах. Также проект выдаёт социально-демографическую картину аудитории, например, её возраст и пол.

Организаторам мероприятий проект поможет определить самую заинтересованную аудиторию, преподавателям — мотивированных студентов, представителям компаний — будущих клиентов. Также платформа умеет оценивать навыки и качества выступающего, выявлять лучшие части презентации.

Альма-матер: МФТИ.

Разработчики создали интерактивный сервис для визуализации информации о научных статьях, цитировании и работах. Задача проекта — помочь студентам и учёным искать источники исследований и выявлять тренды в науке.

Используя интеллектуальные алгоритмы, платформа показывает подробную информацию об области знаний, выбранной пользователем. В основе сервиса лежит обработка естественного языка с помощью алгоритмов машинного обучения и инструментов для обработки речи ABBYY Compreno.