Новые материалы

Участники профиля станут создателями «электронного языка» — прибора, который сможет распознавать различные жидкости, отличать фальсификаты лекарственных препаратов и других бытовых объектов.

Используемые подходы к созданию таких аналитических систем реализуются на стыке сенсорики и химической технологии с применением новых композитных материалов, а также неразрывно связаны с концепцией «Больших данных», которая показывает большой потенциал в различных областях науки и техники.

Практическая значимость задачи обусловлена общемировой тенденцией к цифровизации технологий быстрого контроля качества химических объектов как промышленного, так и бытового масштаба.

Универсальность и доступность таких аналитических приборов в портативном варианте повысит экологическую безопасность и качество жизни.

На первом этапе участникам предстоит решить задачи по химии и информатике

На втором этапе предстоит анализ уже готовых (модельных) экспериментальных данных методом главных компонент с целью обучения работы на специализированном ПО (The Unscrambler). Ребятам 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.

В финальном задании каждой команде предстоит разработать прототип «электронного языка».

В создании «электронного языка» будут применяться композитные материалы, на основе электроактивных полимеров, синтезируемых непосредственно на электроде — микрореакторе, на границе которого протекает электрической ток окисления, восстановления, заряжения, адсорбции и др., значение силы которого определяется качественным и количественным составом исследуемого раствора.

Командам будут предложены образцы жидкостей (растворы лекарственных препаратов, масла или органические жидкости), которые необходимо распознать.

Победит та команда, которая обоснует выбор композитных материалов и электродов, подберет оптимальные условия регистрации экспериментальных данных, корректно проведет математическую обработку полученных экспериментальных данных и верно идентифицирует предложенный объект.

Основным критерием правильности решения задачи является количество правильно распознанных разработанной сенсорной системой зашифрованных образцов.