20 октября в Московском авиационном институте состоялась битва молодых учёных в формате научно-популярного шоу — Science Slam.

20 октября в Московском авиационном институте состоялась битва молодых учёных в формате научно-популярного шоу — Science Slam. Победительницей стала студентка института № 4 «Радиоэлектроника, инфокоммуникации и информационная безопасность» Мария Золотенкова с выступлением «Как понять крысиные разговоры и о чём говорят крысы?». Она представила разработку студенческого конструкторского бюро «Сигнал», преобразующую ультразвуковые волны в слышимый диапазон.

Science Slam — это международный проект популяризации науки, впервые реализованный в Германии. В 2022 году Ассоциация Science Slam Россия совместно с Министерством науки и высшего образования Российской Федерации и НИТУ «МИСиС» запустили университетскую лигу Science Slam, в рамках которой и состоялось мероприятие в МАИ.

Задача участников Science Slam — остроумно и доступно рассказать зрителям о своих исследованиях, а победителя определяют зрители громкостью аплодисментов. Призом за победу в конкурсе являются боксёрские перчатки.

Всего участниками Science Slam стали пять маёвцев. Студент института № 6 «Аэрокосмический» Михаил Языков в выступлении «Летать или плавать? Быть или не быть? И почему ракеты в океане не тонут?» рассказал о преимуществах комплекса «Морской старт». Студент института № 7 «Робототехнические и интеллектуальные системы» Михаил Колодочка посвятил своё выступление «SLAM здорового человека» методу визуальной автономной навигации и построения карты окружения. Студентка института № 6 «Аэрокосмический» Елена Момот выбрала тему «Когда выгорание на работе не проблема, а цель?», рассказав про систему уборки космического мусора, а студент института № 2 «Авиационные, ракетные двигатели и энергетические установки» Константин Коробов представил выступление «Чудеса в решете: объёмные пиксели на страже 3D-печати» об аддитивных технологиях.

Последние записи
Смогут ли самолёты летать без второго пилота: цифровые технологии в авионике

ИИ может помочь в анализе физических данных и повысить точность предсказания погодных условий, а на основе прогноза оптимизировать маршрут с учётом времени, стоимости и других критериев.