Новые материалы

  • информатика
  • химия

Мультисенсорные системы типа «электронный язык» представляют собой перспективную междисциплинарную область науки. В настоящее время  продемонстрирована возможность использования таких систем для количественного анализа и контроля качества продукции в пищевой и фармацевтической промышленности, в медицине, для аналитического контроля объектов окружающей среды.

Участникам предлагается создать сенсорную систему распознавания объектов, аналог человеческих органов чувств —  прототип «электронного языка», далее провести оптимизацию полученного «языка» и с помощью методов хемометрики «обучить» полученную мультисенсорную систему распознавать (отличать между собой) различные жидкости, фальсификаты лекарственных препаратов и т. п. Участникам предстоит провести анализ трех объектов (моторные масла, пищевое сырье и лекарственные препараты).

Разработчики

  • Центр развития талантов «Аврора»
  • Уфимский государственный нефтяной технический университет
  • Башкирский государственный университет

Партнёры и спонсоры

Отборочные этапы

На первом этапе участникам предстоит решить задачи по химии и информатике.

Во втором этапе предстоит анализ уже готовых (модельных) экспериментальных данных методом главных компонент с целью обучения работы на специализированном ПО. Участникам предстоит научиться формировать банк данных аналитических сигналов исследуемых объектов. С помощью методов математического моделирования обучить «электронный язык» распознавать различные объекты и научиться определять насколько правильно работает мультисенсорная система.

Массивы экспериментальных данных будут даны участникам перед началом второго этапа. Предварительно будут проведены дистанционные занятия и мастер классы по работе с многомерными данными.

Как готовиться ко второму этапу

Знания:

  • Химия: окислительно-восстановительные реакции; основы химической термодинамики; основы электрохимии и электрохимические методы анализа (кондуктометрия, вольтамперометрия, полярография, потенциометрия); полимеризация; основы хемометрики (метод главных компонент).
  • Информатика: основы работы  с базами данных; работа с матрицами; интегрирование и дифференцирование; прогрессия.

 Hard Skills:

  • математическое моделирование в химической технологии;
  • умение преобразовывать большие массивы данных с Chemometrics Add-In (надстройка для Excel MO);
  • анализ многомерных данных: курс по хемометрике;
  • навыки чтения и монтажа простейших электрических систем.

Soft Skills:

  • cамодисциплина;
  • внимательность и аккуратность при работе с большим массивом данных.

Заключительный этап

На заключительном этапе задача будет разделена на несколько подзадач:

Изготовление электродов/сенсоров для создания мультисенсорной системы типа «электронный язык». Участникам будут предложены различные материалы и способы для изготовления сенсоров (полимер-пленочные электроды, угольные электроды, металлические электроды и др.); в основу работы мультисенсорной системы будет положена электролитическая ячейка с амперметром/потенциостатом фирмы «Элинс».

Создание банка данных аналитических сигналов каждого объекта анализа: «обучение» мультисенсорной системы распознавать (отличать между собой) различные жидкости (например, отличать соки по вкусу, синтетические моторные масла от минеральных моторных масел, распознавать фальсификаты лекарственных препаратов и т.п.) методами математического моделирования.

Оценка качества (правильности) работы мультисенсорной системы, предложенной каждой командой, будет проведена с использованием объектов неизвестного/зашифрованного состава.

Знания:

  • Электро химия, (включая р азделы «Электролиз», «Электролитическая диссоциация», «Электрохимические методы анализа» и др ., поскольку мультисенсор представляет собой массив электродов).
  • Полимеризация.
  • Хемометрика (метод главных компонент и метод наименьших квадратов будут использованы для математического моделирования при «обучении» сенсорной системы).
  • Основы работы с базами данных.
  • Электрохимические методы анализа и способы их применения (вольтамперометрия, полярография, потенциометрия).
  • Константы веществ, такие как плотность, вязкость, показатель преломления, проводимость и др.
  • Химические и физические свойства кислот и щелочей.
  • Основы качественного и количественного анализа неорганических и органических веществ химическими методами.
  • Способы расчета молярной и нормальной концентрации, массовой доли, виды выражения концентрации веществ в растворе.
  • Проекционные методы хемометрики (метод главных компонент).
  • Теория вероятности.
  • Закон нормального распределения, распределение Стьюдента.
  • Правила математической и статистической обработки результатов проведенных анализов.
  • Методы автоматизированной обработки информации с помощью компьютерной техники.

Hard Skills:

  • Проведение физико-химического эксперимента (участникам нужно будет изготовить сенсор из предложенных материалов).
  • Умение работать на лабораторном оборудовании (потенциостат, магнитные мешалки, аналитические весы и др.).
  • Умение работать с большими массивами данных и преобразовывать их с помощью приложений (Chemometrics Add-In — надстройка для Excel MO).

Soft Skills:

  • Умение работать в команде.
  • Умение составлять план работы в  соответствии с заданной методикой и следовать ему.
  • Умение выдвигать гипотезы и устанавливать границы их применения.
  • Умение четко и однозначно формулировать полученные результаты.
  • Точность и аккуратность при проведении эксперимента.
  • Внимательность и сосредоточенность при работе с большим массивом данных.

Численность команды и роли

Для участия на втором и заключительном этапах вам понадобится команда из 5 человек:

  • Конструктор сенсора — 2 человека. Работают над подбором материалов для создания мультисенсорной системы.
  • Аналитик — 2 человека. Работают над созданием базы данных с помощью прибора потенциостат «Элинс». Аналитик должен иметь хороший опыт работы с компьютером.
  • Программист — 1 человек. Занимается обработкой полученных данных.

Роли могут пересекаться. Главное, чтобы команда могла эффективно их внутри себя распределять.

Материалы для участников

Рынки НТИ

  • TechNet