Точные даты этапов по профилю — в Личном кабинете на платформе «Талант». Общие даты этапов — на странице Расписания
Профиль посвящён применению биологических знаний и цифровых технологий для защиты растений. Участники будут изучать вредителей и болезни растений, а также использовать компьютерное зрение и нейронные сети для их обнаружения и анализа.
Вы научитесь распознавать вредителей и признаки заболеваний растений, анализировать состояние агроэкосистем и учитывать влияние климатических факторов. Также участники будут изучать динамику популяций вредителей и распространение патогенов. Эти технологии помогают вовремя обнаруживать очаги заражения и точечно защищать растения, снижая расход химикатов и воздействие на окружающую среду.
Первый этап состоит из двух туров.
Инженерный тур знакомит с тематикой профиля. Участники решают задачи:
Также участники проходят образовательный курс по биоэкологии полезных организмов, который помогает подготовиться к следующему этапу.
Предметный тур проверяет уровень школьной подготовки по биологии и информатике.
Ко второму этапу участники собираются в команды и углубляют знания, необходимые для решения задач финала:
Финалистам предстоит разработать прототип системы для автоматического мониторинга и защиты растений. Система будет использовать камеру для съёмки растений, нейросеть для распознавания вредителей и управляемую форсунку для точечной обработки.
Главная задача — создать систему, которая сможет обнаруживать очаги заражения на ранних стадиях и защищать растения с минимальным расходом химикатов. Для этого участники:
Программирование на Python. Умение разрабатывать и дообучать нейросетевые модели классификации, работать с библиотеками компьютерного зрения OpenCV и фреймворками глубокого обучения TensorFlow/Keras.
Работа с нейросетевыми моделями. Понимание принципов Transfer Learning, умение подготавливать данные для обучения, запускать обучение моделей в Google Colab, оценивать их точность и сохранять обученную модель.
Программирование микроконтроллеров. Умение программировать ESP32-CAM, подключать камеру и Wi-Fi, передавать изображения на сервер, принимать команды и управлять форсункой.
Основы электроники и схемотехники. Умение собирать электрические схемы, подключать ESP32-CAM, форсунку и реле и обеспечивать стабильное питание системы.
Разработка веб-интерфейсов. Умение создавать сервер на Python с использованием Flask, принимать изображения, запускать нейросеть, отображать результаты распознавания и управлять форсункой через браузер.
Навыки работы в САПР. Умение проектировать узлы крепления для камеры и форсунки и создавать чертежи для последующей печати на 3D-принтере или изготовления из подручных материалов.
Работа с измерительным оборудованием и биологическими объектами. Навыки работы с лабораторным оборудованием и посудой, микроскопом, растениями, насекомыми и паукообразными.
Для участия во втором и заключительном этапах вам понадобится команда из 5 человек.
В команде могут быть следующие роли:
Разработчик компьютерного зрения и машинного обучения. Отвечает за обучение нейросети-классификатора на базе MobileNetV2, интеграцию модели с Flask-сервером, разработку функции распознавания и обеспечение высокой точности системы.
Программист микроконтроллеров и интегратор. Занимается прошивкой ESP32-CAM: подключением к Wi-Fi, съёмкой и передачей фотографий, приёмом команд и управлением форсункой. Также отвечает за настройку питания, сборку аппаратной части и стабильную связь по Wi-Fi.
Разработчик веб-интерфейса и тестировщик. Создаёт веб-интерфейс на Flask для отображения снимков и результатов распознавания и ручного управления форсункой. Проводит интеграционное тестирование всей системы и готовит её к демонстрации.
Биолог. Идентифицирует биологические объекты и подбирает их для решения конкретных задач. Определяет условия, необходимые для жизнеспособности, продуктивности и устойчивости изучаемых объектов.
Энтомолог. Идентифицирует насекомых и подбирает их для разработки биологических методов борьбы с вредителями. Работает с хищными и паразитическими насекомыми, которые помогают естественно регулировать численность вредителей, и определяет оптимальные условия для их размножения в лаборатории.
Роли могут сочетаться: один участник может выполнять несколько функций в команде.
