1 место Сертификат на космодром Байконур! 1 Секция Смирнова Екатерина (Создание упорядоченных наноструктур) 2 секция Пересторонин Аким (Система киборнизации простейшего живого организма) 3 секция Аверьянов Илья, Тужиков Кирилл (Лазерный сканер для обеспечения посадки на космическое тело) 4 секция Евстратов Иван, Нифантов Никита (Чаеварка) 5 секция Зиновьев Константин (Анализ бортовых систем управления космическими аппаратами)

⚡ Призеры⚡

Секция 1

2 место Дроздов Даниил (Создание пленки из биоразлагаемых полимеров)

3 место Кузьмина Анастасия (Ингибирование карбонильного стресса), Чибиряк Юрий (Изучение морфофункциональных особенностей чешуек лимонницы с помощью сканирующего электронного микроскопа)

Секция 2

Перминова Екатерина (Возможные применения формулы пика для нахождения объемов фигур)

3 место Иванова Татьяна (Исследование задачи о симплексах в пространствах разного числа измерений)

3 секция

2 место Бобаков Вениамин, Пасечник Иван, Чобитько Мирослава (Бесконтактное управление в открытом космосе)

3 место Огнев Илья, Пьянков Александр (CITRUS - Virtual Assistant)

Особый приз - Долбилов Григорий (Лабораторный Блок Питания)

4 секция

2 место Перов Иван (Велопарковочная станция)

3 место Горожанкин Захар (Малогабаритное транстпортное средство людей с ограниченными возможностями SDF Driver)

5 секция

2 место Коэмец Анастасия (Тесты измерения коэффициента «химического интеллекта»)

3 место Колчин Дмитрий (Разработка и создание пневматической модели пускового устройства на базе зенитно-управляемой ракеты В-750 13Д)

Специальный приз от Информационного центра атомной энергии -Цициковская Яна

Приз от Русского космического общества

Бреннер Николай (Окололунная космическая станция). Приз – Атлас-справочник «По России космической» с автографом Валерия Токарева космонавта-испыталеля Центра подготовки космонавтов, члена президиума Русского космического общества и сертификат на годовой курс обучения в Школе Генеральных конструкторов будущего с правом получения Зачетной книжки №1

Турнир по робототехнике и 3D-моделированию

Направление Роботология

Сертификат на 3 D - принтер – МАОУ Лицей №128 (Круглова Вероника, Замятина Полина, Безукладников Никита, Шерстобитов Олег, Харисов Дмитрий)

Сертификат на робототехничкский конструктор - МАОУ СОШ №167 (Сопивник Андрей, Смирнова Виолетта)

Сертификат на робототехничкский конструктор - лаборатория робототехники и 3D-моделирования «Космопорт» (Шур Игорь, Челдаев Александр, Игнатьев Дмитрий)

Направление Ардуино

Сертификат на робототехничкский конструктор - Лицей №128 (Пряничников Глеб, Ботанин Кирилл, Угланов Данил, Добарин Данил)

Сертификат на робототехничкский конструктор Детский инженерный клуб (Веревочников Данил, Попов Виталий, Порозков Роман)

#semikhatovskie   https://vk.com/semikhatovskie  

VK348903

Уже завтра, 15 апреля 2019 г. начинают работу секции VI Семихатовских чтений!

Финальные списки участников, которые прошли заочный отбор расположены по ссылке: https://vk.com/doc-137350751_499841265

Уважаемые участники, просим Вас обратить внимание на то, что Вам требуется прийти именно в свою секцию. Некоторые участники переведены в другую секцию.

Регламент: 5 минут на доклад (строго), 3 минуты - вопросы жюри.

Приглашаем Вас прийти не менее чем за 30 минут до начала

Секция 1. ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ: физика, химия и материаловедение (умные и композиционные материалы), биология, астрономия
15 апреля 2019, регистрация 13:30, начало 14:00
НПО автоматики, Космопорт ул. Луначарского, 136

Секция 2. ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ: математика, способы и методы управления в динамических системах, алгоритмы, информатика и программирование 16 апреля 2019, регистрация 13:30, начало 14:00
Лицей №110 ул. Бажова,124

Секция 3. ИНЖЕНЕРНЫЕ НАУКИ: радиоэлектроника и вычислительные системы в технике, ракетостроение, системы управления в ракетно-космической технике 17 апреля 2019, регистрация 13:30, начало 14:00
НПО автоматики, Космопорт ул. Луначарского, 136

Секция 5. ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ: история науки и техники, история ракетостроения, космодромы, жизнь и деятельность академика Н.А. Семихатова, космос как культура, футурология и проекты о будущем 18 апреля 2019, регистрация 13:30, начало 14:00
НПО автоматики, Космопорт ул. Луначарского, 136

V областной турнир по робототехнике и 3D-моделированию "Лунные роботы"
Консультация 16 апреля 16:30,
Моделирование, сборка роботов и заезды 20-21 апреля 2019
НПО автоматики, Космопорт ул. Луначарского, 136

Секция 4. ИНЖЕНЕРНЫЕ НАУКИ: компьютерное (техническое) моделирование, робототехника и кибернетика, аддитивное производство 25 апреля 2019, 10:00 Дворец Молодежи, ул. Ленина, 1

Финал (торжественное награждение)
25 апреля 2019 Дворец Молодежи, ул. Ленина, 1

Корнеева Ирина Игоревна, ведущий инженер АО "НПО автоматики", korneevaii@npoa.ru, (343)214-87-73

VK348903

Регламент проведения турнира по робототехнике и 3D-моделированию "ЛУННЫЕ РОБОТЫ" доступен по ссылке:

Регламент проведения турнира

Ждём ваших заявок!

Список тех, кто подал заявки, не совпадает с количеством полученных Оргкомитетом работ. Список участников (на утро 08.04.2019): https://vk.com/doc141970291_499773575?hash=42be292fd80d90ca12&dl=978d4acc5fd1c774f6 Если вы не нашли себя в списке, то:

1) возможно, вы отправили работу на сайт, но НЕ ЗАРЕГИСТРИРОВАЛИСЬ в форме: https://docs.google.com/forms/d/1Q6N31oPBdHaIAFEDTXZj.. (или не указали ФИО или дату рождения). Сделайте это СРОЧНО (до 9.04), чтобы мы успели внести вас в списки;

Обратите внимание вашего педагога также на форму регистрации образовательных организаций https://docs.google.com/forms/d/1N1fekB_ouDhzmdAt4HOB..

2) возможно, на 15.04.2019 вам ещё не исполнится 12 лет или на 31.05.2019 уже исполнится 18 лет - этом случае, к сожалению, вы не можете принимать участие в Молодёжном космическом форуме.

3) если вы уверены, что регистрировались форме и проходите по формальным критериям - напишите Корнеевой Ирине Игоревне korneevii@npoa.ru

В любом случае мы будем рады видеть вас на финале 6 Семихатовских чтений 25 апреля во Дворце Молодёжи (Екатеринбург, Ленина, 1)! #semikhatovskie

Для выхода в открытый космос астронавтам необходимо надевать тяжелые и неповоротливые скафандры, которые затрудняют управление предметами, делают движения менее точными. Наше устройство предлагает эффективное решение этой проблемы. Мы проектируем универсальное бесконтактное устройство ввода информации, которое может быть встроено в космический аппарат для выполнения различных операций с большей точностью и безопасностью, чем разработанные на данный момент аналоги.

В чем же проблема?

Для выхода в открытый космос космонавтам необходимо надевать тяжелые и неповоротливые скафандры, которые затрудняют управление предметами, делают движения менее точными. Наше устройство предлагает эффективное решение этой проблемы.

Как мы это решим?

Мы проектируем универсальное бесконтактное устройство ввода информации, которое может быть встроено в космический аппарат для выполнения различных операций с большей точностью и скоростью, чем разработанные на данный момент аналоги.

А как это будет работать?

Само устройство состоит из фоторезисторов и светодиодов, которые расположены зеркально относительно друг друга. На основе двухмерных теней от руки оператора рассчитываются 2-е проекции, одна на горизонтальную плоскость, другая на вертикальную.

Фоторезисторы будут расположены клеткой, с расчетом один датчик на один сантиметр на 2-х смежных сторонах. Управляющие микроконтроллеры – Arduino. Разработана печатная плата для более эргономичной сборки. I2C расширитель портов в корпусе SSOP.

Языки программирования – C++ и Processing.

На противоположных сторонах будут прикреплены светодиоды для создания постоянного потока света. Также будут использоваться ограничители (предусмотренные в корпусе) для светодиодов, с целью не засвечивать соседние фоторезисторы.

ПО, разработанное нами, считывает показания датчиков. С фоторезисторов приходят двумерные массивы в бинарном виде на другой микроконтроллер Arduino, где по массивам распознается жест. На массиве с горизонтальной плоскости жест распознается по площади треугольника вершинами, которого являются 3 опорные точки (самая верхняя, самая правая, самая левая). После нахождения всех точек находиться площадь по формуле Гаусса.

На массиве вертикальной плоскости находиться максимальная длина подряд стоящих черных элементов в столбце и строке. Далее площадь, максимальная длина и ширина сопоставляются с значениями при калибровке и распознанный жест для наглядности передается в 2d игру, написанную на языке Processing. Параллельно распознаванию жеста на третий микроконтроллер по протоколу I2C передается два двухмерных массива, где они преобразуются в трехмерных массив. После чего на компьютере отрисовывается 3D модель руки.

Прототип частично напечатан на 3D-принтере, частично вырезан из дерева. Плоскости поделены на сегменты для удобных монтажа, печати и ремонта. В корпусе куба предусмотрены заслонки от засветов с отверстием для руки.

Сравним

Существует несколько возможных аналогов, к примеру, джойстики, кнопки, компьютерное зрение, но при сравнении их с нашим методом по таким параметрам как обучаемость, скорость работы, практичность использования, интуитивная понятность для оператора - управление при помощи жестов становится оптимальным решением.

Команда проекта:

Бобаков Вениамин - 9 класс, г. Екатеринбург, гимназия 40. Обязанности: 2d визуализатор, интерфейс разработчика, сборка. Роль: программист.

Пасечник Иван - 8 класс, г. Екатеринбург, гимназия 9. Обязанности: 2d визуализатор, логика работы с датчиками и I2C-expander. Роль: программист.

Чобитько Мирослава - 9 класс, г. Екатеринбург, гимназия 35. Обязанности: 3d-модели, проектирование плат, документация, сборка. Роль: проектировщик.

Наставник: Бородин Степан Алексеевич. Партнер: НПО автоматики

Создание роботизированного протеза голени с возможностью интуитивного управления.
    Проблематика 

На сегодняшний день более 15% людей страдают из-за нарушений в организме, которые не дают им полноценной физической активности и препятствуют нормализации социальной жизни. Сложно представить, но всего за 12 месяцев свыше 50 миллионов людей получают инвалидность. Возникают ситуации, когда единственной возможностью спасти жизнь человеку является удаление части ноги.

     Ампутация – вынужденная мера, применяющаяся в крайних случаях, когда восстановление функции поражённой конечности не представляется возможным. К сожалению, даже при современном развитии медицины, ампутация конечности – это не редкость. Существует две основных причины для ампутации ноги — это травмы и хронические функциональные заболевания сосудистой системы. После такой операции пациенту приходится заново учиться самостоятельно передвигаться и проходить процесс адаптации в социальной среде.

     Немаловажную роль для физиологического и психологического комфорта человека играет протез. На рынке представлено множество различных моделей, однако стоимость протезов, обеспечивающих максимальный комфорт человеку, чрезвычайно высока. Кроме того, людям приходится иметь несколько разных протезов и менять их в зависимости от рода выполняемой деятельности. 

     Поэтому целью проекта стало создание бионического протеза голени с возможностью интуитивного управления.

  Техническое решение

     Протез представляет собой роботизированное устройство, имитирующее движение стопы человека. За движение ступни отвечают два двигателя, расположенные в верхней части конструкции. Они сдвигают направляющие стержни, присоединённые к к двум боковинам ступни, что обеспечивает сгибание вперёд и назад при запуске двигателей в одну сторону и пронацию при запуске в разные. Протез оснащён прочной алюминиевой конструкцией, позволяющей ему выдерживать большую нагрузку.

     Специальные датчики считывания ЭМГ крепятся на кожу в области мышц, отвечающих за сгибание, пронацию и супинацию стопы, и передают значения напряжённости на контроллер. Мы используем два датчика для считывания показаний с двух разных мышц, что повышает точность работы протеза и корректность обработки поступающих значений

Ссылка № 1

3D модель протеза.

https://vk.com/doc336747242_496146230?hash=b5f4d0e6718c61ba11&dl=004a2c3323ab5ce3c1

Ссылка № 2

Фото прототипа.

https://vk.com/doc336747242_496147139?hash=18566b3edb9d7a3b74&dl=6cc44ecb63fec761be

Ссылка № 3

Видео работы прототипа.

https://vk.com/im?peers=336747242_445605223_201567631&sel=207808908&z=video210258553_456239069%2Faa768434f1fb214eb6

Перспективы проекта:

o Мобильность протеза;

o Ориентированность на все группы людей;

o Независимость от внешних факторов;

o Применение алгоритмов машинного обучения.

Авторы:

Куренный Григорий, Пушкарёва Екатерина, Джавадова Виктория.

На данный момент на низких околоземных орбитах находится около 300 тыс. едениц космического мусора. Цель данного проекта - создание функционирующего манипулятора, являющегося прототипом аппарата для захвата космического мусора.

АППАРАТ ДЛЯ СБОРА КОСМИЧЕСКОГО МУСОРА

Выполнили:

И.В. Костенков, МАОУ Гимназия №9,

А.О. Стреляева, МАОУ «Гимназия» г.Новоуральск,

Д.А. Фирстов, МАОУ Гимназия №18 г.Нижний Тагил ,

Д.А. Янченко, Школа-интернат №13 ОАО «РЖД»

Руководитель:

Радостев Артем Андреевич

1.Введение

Актуальность:

На данный момент на низких околоземных орбитах находится около 300 тыс. едениц(по данным ООН, на 2009). На основе статистических оценок делаются выводы, что общее число подобных объектов поперечником более 1 см может достигать 60 000—100 000. Лишь около 10% из них были обнаружены и внесены в каталоги.

  • Цель:Создание функционирующего манипулятора, являющегося прототипом аппарата для захвата космического мусора.

наш проект представляет собой средство для помощи в эксплуатации денежных средств

Цель нашего проекта - распознавание банкнот разных стран. Мы считаем проблему путаницы в банкнотах достаточно актуальной на сегодняшний день, так как на данный момент не каждый турист может точно определить, что за купюра сейчас находится у него в руках. Для демонстрации нашего проекта мы выбрали такие страны как: Таиланд, Япония и Китай. Нейросети способна распознать валюту - следовательно, и номинал.

Мы столкнулись с проблемой распознавания купюр с помощью нейронной сети. Для решения этой проблемы мы решили использовать нейросети, а именно свёрточные нейронные сети с предобученым набором данных. Так как именно этот тип нейросетей больше всего подходит под нашу задачу. Свёрточная нейронная сеть — это специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном в 1988 году и нацеленная на эффективное распознавание образов. Достоинства свёрхточных нейросетей: 1. Использование ядер свёртки дает, в сравнении с полно связанной нейросетью, меньшее количество настраиваемых весовых коэффициентов, что приводит к уменьшению времени и вычислительных ресурсов на обучение сети. 2. Использование ядер свёртки также помогает избежать попиксельного запоминания, подталкивая сеть к обобщению демонстрируемой информации. Локальное восприятие позволяет сохранить топологию изображения от слоя к слою при значительном сокращении вычислений. Благодаря сканированию целой области, а не отдельных точек, подход позволяет учесть свойства изображения, что увеличивает качество распознавания. 3. Робастность алгоритмов к повороту и сдвигу. 4. Обучается при помощи классического метода обратного распространения ошибки, при этом могут быть задействованы и другие методы обучения сети (в том числе и методы «без учителя», например, patch-based training, когда следующий слой свёртки обучается на кусочках уже обученного первого слоя). Также могут быть задействованы другие технологии глубокого обучения: свёрточный авто-ассоциатор, свёрточная версия каскадных машин Больцмана, обучающихся за счёт математического аппарата, свёрточная версия разреженного кодирования (sparce coding), также известная как развёртывающая сеть (deconvolutional networks, DNN)
Главным движущим механизмом нашего проекта является свёрточная нейронная сеть с предобученым набором данных. Для того, чтобы нейронная сеть функционировала, нам нужно создать папку в проводнике и поместить нейронную сеть туда, после нам требуется обучить нейронную сеть. Для того чтобы обучить нейронную сеть распознавать купюры, нам нужен набор данных, содержащий в себе фотографии купюр, которые мы выбрали. Для поиска мы использовали скрипт Google. После того, как мы нашли достаточное количество фотографий, нам нужно их отсортировать и выбрать те фотографии, которые подходят для нашей задачи. Когда мы отсортировали изображения, мы должны создать три папки в папке, в которой, находится нейронная сеть. Первую папку мы называем “train” и создаём в ней, несколько папок. Это количество зависит от того сколько у нас номиналов купюр. Например, мы взяли “100 бат”,”100 юань” и ”1000 йен”, следовательно, мы создаём три папки, названия которых зависит от номинала и названия купюры, которые будут в них размещаться. На фотографиях, которые находятся в этой папке нейронная сеть будет обучаться. Вторую папку мы называем “test” и создаём в ней тоже самое количество, и с такими же названиями. На фотографиях, которые лежат в этой папке нейронная сеть будет тренироваться. Третью папку мы называем ”val”, val- это сокращение от “validation”. По фотографиям, которые находятся в ней нейронная сеть определяет количество верных и неверных ответов. Так же, чтобы увеличить количество данных, в самом коде мы создаём генератор, который может увеличивать, уменьшать, приближать, отдалять изображения. Далее нам нужно подобрать оптимальные параметры для обучения нейронной сети. Например, количество эпох обучения и размер мини-выборки(mini-batch). После нескольких экспериментов с параметрами, которые описаны выше, мы выбираем более подходящие и начинаем обучать нейронную сеть. После того, как нейронная сеть обучилась, нам нужно оценить ее работу способность на фотографиях купюр, которые мы выбрали. Нам получилось добиться 100% правильных.

Итак, когда этап обучения уже пройден, мы получаем готовый проект. Нейросеть научилась различать и показывать государства-владельцев. Наш проект уже возможно применять для трёх выбранных стран, а также возможны в будущем перспективные расширения функционала и списка доступных стран.

Обучение сверточных нейросетей для классификации фотографий лекарств(Сервис FarmHelp) Автор:Полин Сергей Игоревич 10 “Г” класс МАОУ Лицей №110 им. Л. К. Гришиной г.Екатеринбург Руководитель: Тропин Антон Викторович, учитель информатики, МАОУ лицей №110 им. Л.К.Гришиной Консультанты: Обабков Илья Николаевич,Созыкин Андрей Владимирович, Бабикова Евгения Витальевна.

Лекарства зачастую являются дорогостоящими.Многие люди тратят колоссальные деньги на покупку лекарств, но даже не задумываются, что существуют дженерики, которые не уступают дорогостоящим аналогам. Проект соединяет всю необходимую информацию для покупателя в смартфоне и предоставляет дженерики лекарств.

Целью проекта является классифицирование лекарств при помощи нейронных сетей с высокой долей правильных ответов.

Интернет вещей или iot, некая сеть, в которую объединены вещи. Причём под вещами подразумеваются всё что угодно: автомобиль, утюг, мебель, холодильник. Всё это сможет «общаться» друг с другом без участия человека при помощи передаваемых данных. SmartFreezer- модульная iot система, предназначенная для дальнейшего монтажа в холодильное оборудование, контролирующая продукты и их срок годности и проанализировав информацию о которых выполняет следующие функции: • Отправка СМС по истечению срока годности продукта. • Отправка СМС со списком наличия продуктов в холодильнике. • Отправка СМС по окончанию некоторого продукта. • Вывод на сервер истории употребленных продуктов. • Вывод уведомления на сервере при окончании срока годности того или иного продукта. • Вывод на сервер списка наличия продуктов. • Вывод на дисплей текущего списка продуктов в холодильнике. • Отображение информации о сроке годности рядом с соответствующем продуктом и информирование при окончании у того или иного продукта. Информацию о виде и сроке годности, система считывает с нанесенных на каждый продукт RFID-меток. Установка модуля SmartFreezer на холодильник позволит расширить его базовый функционал, и сделает возможным подключение к сети умного дома.

Внешний вид

Печатная плата устройства

Объявления

Я – Радиоинженер

Молодежный проектный центр радиоэлектронных систем

Партнеры:

ИнФО УрФУ – Генеральный партнер в проведении проектной практики

Роботология – Российское оборудование для программирования и конструирования роботов

Уральский клуб нового образования – общественная организация, которая разрабатывает и реализует социально-образовательные проекты

Архив событий:

проектный практикум 3 курса

проектный практикум 4 курса

Молодежный космический форум – 2019 (VI Семихатовские чтения)О Форуме-2019 Новое

Школа наставников - 2018 “Как создать проект в новом технологическом укладе” Актуальное

Проектная практика для студентов Института фундаментального образования УрФУСобытие

Молодежный космический форум - 2017 (Четвертые Семихатовские чтения)Конкурс

Выбор темы работы для участия в IV Семихатовских чтенияхО Форуме-2017

Подписка на новости
Контакты

Адрес: г. Екатеринбург, ул. Мамина-Сибиряка 145, к. 1119 (на карте)

Тел.: +7 (343) 355-93-88

info@cosmoport.club