Что происходит на Олимпиаде НТИ, где готовят технологических визионеров будущего

Олимпиада НТИ — это всероссийское состязание талантливых школьников 7-11 классов. Программа Национальной технологической инициативы (НТИ) предусматривает, что к 2035 году в России должно появиться еще больше грамотных инженеров и технологических визионеров, которые продвинут страну вперед на мировой арене. И воспитывать их нужно уже сейчас. Участники соревнуются по 17 образовательным профилям, которые призваны отвечать «вызовам будущего»: тут и беспилотные авиасистемы, и нейротехнологии, и робототехника. В этом году из более чем 20 тысяч заявок на Олимпиаду были отобраны 600 ребят; 360 из них пригласили в Сочи на финал по девяти профилям. Победителей еще восьми направлений определят в других городах России до середины марта. Регистрация на Олимпиаду 2018/19 стартует в сентябре. Олимпиада состоит из трех этапов: индивидуальный, командный и финальный, которые растянуты на учебный год. Каждый год победители получают бонусы при поступлении в вузы и ценные призы от организаторов. Читайте также: «Мы можем создать что-то стоящее» — интервью с победителями Олимпиады НТИ Машины научат парковаться, а форель сделают «счастливее» В «Сириусе» очень оживленно: у команд остается все меньше времени на то, чтобы доработать задания. Школьники носятся от одного стола к другому с прототипами в руках, просят руководителей проверить работоспособность очередной функции и не очень хотят общаться с журналистами — сейчас не до этого. Задачи, которые решают команды, вызывают уважение даже у взрослых: разделенные по разным направлениям, почти все они — комплексные, и даже талантливому молодому программисту или биологу вряд ли удастся справиться с ними без знаний в других областях. Объединяет задания и то, что они все из жизни, то есть основаны на реальных кейсах и проблемах. Направление: «Автономные транспортные системы» Организаторы: Московский Политех, Лаборатория аэрокосмической инженерии МГУ, Образование будущего, Коптер-Экспресс, Сколтех «У вас коннект работает, но плохо», — разработчик «Коптер-экспресс» Олег Калачев указывает на ошибки команде школьников, у которых никак не получается поднять дрон в воздух. Компания «Коптер-Экспресс» помогала с составлением заданий — за основу взяли готовый квадрокоптер и адаптировали под школьников логику его работы, а также участвовала в разработке софта и обучала ребят. Дроны — только одна из частей задачи, которую должны решить участники профиля. Начинается все с «водной» части: ребята конструируют из материалов, выданных организаторами, нечто отдаленно напоминающее катер с водяными колесами. Запрограммированный на Arduino механизм должен, ориентируясь по знакам на потолке — «звездному небу», забрать груз и передать его в следующую систему, где груз ждет беспилотный автомобиль. Авто выполняет свою часть маршрута, паркуется и перекидывает груз в дрон, который после короткого полета оставляет его в очерченной точке. Квадрокоптер, с которым работают участники профиля, выполняет свою часть маршрута, ориентируясь по «звездному небу». На фоне: Олег Калачев Антон Рогачев, руководитель профиля и глава направления образовательных программ лаборатории аэрокосмической инженерии МГУ, отмечает, что участники должны не только разобраться в навигации, но и понять разницу при работе в разных средах. Важно и правильно сконструировать устройства: «Ошибки накапливаются: если ты что-то сделал не так в механике, то это отразится и в части программирования», — объясняет Антон. — Видишь, работает схема! — доносится радостный крик от бассейна, оборудованного в середине зала. Несколько ребят сосредоточенно наблюдают за самодельными «катерками», рассекающими по воде. Один из катеров останавливается, ударившись о стенку. — Сделай, как я говорил изначально, — теперь голос недовольный. — Да не работает это. — А у всех работает. Направление: «Создание систем протезирования (Нейротехнологии)» Организатор: МФТИ, BiTronics Lab В небольшом помещении собрались десять команд, на столе перед каждой — протез человеческой руки с длинными гибкими пальцами и система из проводов, которая тянется к черной резинке-ободку. Участники этого профиля должны научить протез понимать команды «пользователя», используя данные мозговой и мышечной активности, и посылать обратные сигналы. На концах пальцев протеза — датчики давления, которые срабатывают, когда «рука» упирается в препятствие. Этот протез и нужно «обучить» Марья Киселева, инженер-исследователь BiTronics Lab, координатор трека и один из разработчиков софта, рассказывает, что полученные базовые навыки пригодятся ребятам, если они захотят дальше работать в области человеко-машинных интерфейсов, в частности протезирования. Трек дает редкие знания на стыке различных наук — биологии, физиологии, информатики и инженерной робототехники. Важно, что участники получают не полную систему, под которую надо только написать софт, а заготовки для сборки устройства. На вопрос, а кого все-таки больше среди участников — биологов или программистов, — Марья отвечает, что в командах должны объединяться разные компетенции. — Есть те, кто лучше дружит с техникой, есть те, кто лучше программирует, есть биологи. Есть и люди, которые сочетают в себе все — но таких немного. Направление: «Инженерные биологические системы» Организаторы: Московский Политех, ФГБНУ «Республиканский мультимедиа центр» (Кванториум), ООО «Генотек» Участники профиля поделены на две возрастных категории. 10-11 классы занимаются мутациями в генах. Как объясняет Дмитрий Щербинин, координатор и методист профиля по биотеху, школьники должны детектировать ген, в котором скапливается большое количество мутаций, что приводит к развитию рака поджелудочной железы. Этот ген используется в диагностических панелях в медицине. К этому моменту, говорит Дмитрий, ребята уже определили мутацию и после обеда начнут заниматься ПЦР. Завтра будут детектировать результаты ПЦР при помощи электрофореза. Это стандартные процедуры молекулярной биологии, принципы которых некоторые из присутствующих уже знают. Например, участники Олимпиады прошлого года занимались генетической трансформацией клеток — внедряли ген зеленого флуоресцентного белка в бактериальную клетку. «Второгодникам» сейчас проще, чем тем, кто попал на профиль в первый раз. Девятиклассникам (и тем, кто младше) досталась задача, требующая работы с замкнутой системой. Они должны создать комфортные условия, в которых рыбы и растения смогут существовать в симбиозе, и «допилить» разработку до коммерческого использования — дома или на рыбных фермах. Система решает реальную проблему: вода, в которой выращиваются рыбы, нуждается в регулярной дорогостоящей очистке. Если подключить к аквариуму биофильтр, который перерабатывает аммиак, выделяемый рыбами, в пригодные для потребления растениями нитраты, и дополнить цепочку самими растениями, процесс очистки станет более экологичным. Конечно, система, на которой экспериментируют участники, упрощенная, но и на этом примере можно разработать идею до прототипа. Кажется, форель выглядит довольной Передо мной команда из трех человек презентует «бизнес-план» перед руководителем профиля Петром Десятовым. На флипчарте — не только описание технологии, но и расчет эффективности предложенного решения, и себестоимость системы. Команда рассказывают, что отдельный недостаток аквариумов — шум, который негативно сказывается на рыбах. Значит, надо работать и с этой проблемой. — Каждая команда в итоге получает какое-то свое решение. Я в этом году даже придумал термин «скотч-дизайн» — собираем все из стекла и палок, и это работает. Конечно, есть минус: утром мы под одной системой обнаружили лужу воды — скотч дал течь. Но очень радует, что ребята смелые и пробуют новое. По словам Петра Десятова, вполне возможно, что мы скоро увидим стартап, выросший из олимпиадной задачи. Нужна только инициатива от учителей, которые смогут продолжить работу над аквапонической системой вместе со школьниками. Дмитрий Щербинин рассказывает, что ситуация, когда участники Олимпиады улучшают уже существующий алгоритм решения какой-либо задачи, реальна. «В прошлом году, когда я был больше вовлечен в работу с девятыми классами, мы давали задание на улучшение предложенных установок. Некоторые ребята не спали всю ночь, принесли по пять исписанных листов с идеями. Одна команда предложила интересное решение вопроса с помутнением воды в аквариуме и регулировкой pH — они попросили в столовой луковицу, положили в воду — и это подействовало». Направление: «Большие данные и машинное обучение» Организаторы: МФТИ, «Инфосистемы Джет» В том, что школьники могут создать работающие и применимое на практике решение, уверены и организаторы профиля больших данных и машинного обучения — в этом году он направлен на медицинские данные. Николай Князев, координатор трека больших данных и ведущий дата-аналитик «Инфосистемы Джет», объясняет, что особенность профиля — в том, что они всегда ищут нерешенную задачу в сфере машинного обучения и заказчика, которому эта задача была бы интересна. «Три года назад у нас был в партнерах Mail.ru Group с анализом соцсетей, два года назад — анализировали дневники поэтов с "Прожито", шли задачи на определение авторства текста. В этот раз вместе с НИИ Бурденко предсказываем выживаемость пациентов и вероятность рецидива заболеваний», — объясняет Николай. Данные для исследований, конечно, реальные: так, специально для Олимпиады собрали дата-сет из 920 пациентов и более чем 5000 очагов, часть данных стали «контрольными» для проверки организаторами, а основной массив пошел ребятам на решения задач. Николай Князев (справа) с одним из участников Участники должны сначала разобраться с медицинскими терминами и назначениях, потом — проработать методологию решения двух задач, по выживаемости и по ремиссии. «Если взять средние значения и средние отклонения от значения, то ошибка будет в районе года. С использованием методов машинного обучения ошибка уменьшилась до 4-5 месяцев. Будем надеяться, что этот показатель еще улучшится», — рассказывает Николай. «Мы, конечно, тоже оцениваем данные пациентов, — комментирует Александра Далечина, медицинский физик Центра "Гамма-нож" при НИИ нейрохирургии им. Бурденко и одна из организаторов профиля. — Но используем стандартные статистические методы, которые не учитывают многие параметры, действующие на результат лечения. Алгоритмы машинного обучения позволят выявить важные факторы, влияющие на результат, и более точно оценивать эффективность лечебных методик». Все успехи команд видны на большом экране в центре помещения. Система простая — чем более эффективное решение задачи предложено, тем больше баллов. У лидирующей сейчас команды с полным символизма названием «2035» — больше 30 баллов за первую задачу. Это значит, что разработанный командой алгоритм уже в шесть раз лучше, чем базовый, предложенный составителями. Направление: «Системы связи и дистанционного зондирования Земли (Космические системы)» Организаторы: Организаторы: ООО «Образование будущего», ООО «Спутникс», Московский Политех, СибГАУ На столах команд — металлические кубы с подключенными микросхемами. Это прототипы спутников, которые ребята должны научить навигации и передаче изображений на компьютер — «станцию на Земле», которая не находится постоянно в зоне видимости. По словам одного из организаторов профиля Юрия Дементьева, задания — объективно сложные, «нужны хорошие предметные знания». Организаторы где возможно упростили задачу: так, используя школьную программу, нереально было бы работать с трехмерным вращением прототипа спутника, поэтому вращение сделали по одной оси. В профиль в основном попали участники из 10 классов: 11-классники часто предпочитают готовиться к ЕГЭ, а не тратить время на олимпиады. Вход в аудиторию профиля Юрий работает в московской школе и помогал с составлением заданий. По его мнению, самое интересное на Олимпиаде — это наблюдать за тем, как растут в знаниях участники. Кстати, именно просветительскую задачу и ставили перед собой организаторы. Поэтому и решения задач выкладываются в открытый доступ, их можно посмотреть на сайте Олимпиады. Проверьте свои силы — сможете ли вы обогнать юных техногиков или пора учиться чему-то новому? Победителей Олимпиады НТИ 2017/18 назовут вечером 28 февраля. Материалы по теме: Юные гении: олимпиады для школьников по информатике, экономике и физике 10 технологических профессий будущего, которым нужно учиться уже сейчас Победители Олимпиады НТИ смогут поступить в ведущие вузы без экзаменов Владимир Пирожков: «Нам нужен крутой российский продукт. Например, аэромобиль» Фото: пресс-служба РВК.