Столичные школьники представили браслет для эпилептиков и детектор жестов помощи

Ученики московских школ подготовили к Всемирному дню оказания первой помощи инновационные проекты, направленные на спасение жизней. Среди разработок — умный браслет для людей с эпилепсией, система распознавания жестов о помощи и компьютерная модель для оптимизации работы скорой помощи. Об этом сообщили в пресс-службе Департамента образования и науки Москвы. Данную информацию сообщает портал Известия.

Ученик 11-го инженерного класса школы № 2086 Алексей Емельянов создал прототип браслета, который отслеживает движения владельца и анализирует данные с помощью машинного обучения. При обнаружении резких хаотичных колебаний устройство автоматически уведомляет медицинские службы и экстренные контакты о возможном приступе. Автор проекта рассказал «Известиям», что собрал несколько сотен образцов движений, более 200 из которых имитировали приступ, что позволило достичь точности распознавания 97,8%.

Владелец может отменить ложный сигнал через мобильное приложение, а при отсутствии подтверждения система отправляет СМС и совершает звонок. На браслете также есть кнопка SOS для самостоятельной подачи сигнала тревоги.

Ученица школы № 2120 Анна Полякова разработала «Детектор жестов помощи» — устройство, которое крепится на стену и распознает специальный жест, после чего подает громкий сигнал и отправляет фотографию через бота в мессенджере. Проект изначально создавался для противодействия буллингу в школах, поэтому сейчас сигнал направляется социальному педагогу, но систему можно перенастроить для вокзалов, аэропортов и торговых центров. По словам автора, устройство фиксирует доказательства инцидента, а в будущем она планирует добавить карточки для отключения тревоги сотрудниками.

Ученицы 11-го IT-класса школы на проспекте Вернадского Ольга Оленина, Софья Зятнина и Вероника Гостева победили на конференции «Инженеры будущего» с моделью оптимизации работы скорой помощи. Они проанализировали район Тропарево-Никулино, создали имитационную модель, учитывающую плотность застройки, дорожные узлы и время суток, и рассчитали необходимое количество бригад и машин. Разработка уже прошла апробацию в Центральном экономико-математическом институте РАН и может помочь городским властям оценивать потребность в новых подстанциях.