Национален конкурс „Млади таланти“ 2019

Национален конкурс „Млади таланти“ 2019

  • Звездин Борисов Бесарабов – проект „Разпределено създаване на алгоритми за машинно самообучение за блокчейн анализ“

Звездин Бесарабов завършва Национална природо-математическа гимназия “Акад. Л. Чакалов” и е приет в University College London. Темата на неговия проект е „Автоматизирано създаване на изкуствен интелект без човешка намеса“. С проекта си Звездин печели награда от спонсор на 31 Европейско състезание за млади учени в София през 2019г.- възможност да представи проекта си на Expo-Sciences в Люксембург. 

С проекта си Звездин разглежда създаването на ефективни дълбоки невронни мрежи, което изисква многократна ръчна оптимизация на топологията и хиперпараметрите. Тази човешка намеса значително възпрепятства процеса. В това проучване се предлага протокол за блокчейн мрежа, който дава стимул на независими компютърни системи да изпълняват NAS алгоритми и да се състезават в намирането на по-добри модели за даден проблем. Ако е имплементирана, такава система може да бъде автономен и подобряващ се източник на невронни модели, което значително да засили достъпа до изкуствен интелект за различни индустрии.

 

  • Николай Асенов Пашов- проект „Идентифициране на мозъчни клетки посредством ненадзиравано машинно самообучение с автоенкодер и клъстеризация“

Николай  е завършил 91 НЕГ “Проф. К. Гълъбов” и е приет в Софийския университет.

В това проучване се разработва unsupervised невронна мрежа, представляваща автоенкодер и клъстериращи слоеве, за класификация на типове мозъчни клетки (по-конкретно типове неврони и микроглия). Входните данни се вкарват в автоенкодер, който цели да научи да извежда най-фундаменталната информация от входните данни, включително дали те съдържат клетка, след което се извършва клъстеризация на тази компресирана информация. Бъдещи подходи включват имплементацията на обособен клъстеризиращ метод и трениране на клъстеризацията и автоенкодера едновременно.Те могат да помогнат на адаптацията на клъстеризирането.    

Те могат да помогнат на адаптацията на клъстеризирането до нашите данни.

 

  • Андрей Евгениев Гиздов- проект „Иновативен метод за прецизна оценка на човешката възраст, базиран на анализ на краниалните шевове“

Андрей Гиздов започва образованието си в Националната природо-математическа гимназия “Академик Любомир Чакалов”, като в 10 клас е избран за пълна стипендия, която му позволява да завърши образованието си в независимо английско училище. Междувременно е ученик на индивидуално обучение в България, което му предоставя двойно образование. С проекта си Андрей печели награда от спонсор на 31 Европейско състезание за млади учени в София през 2019г.- посещение на Joint Research Centre в Испра, Италия. 

Този проект цели с помощта на съвременна технология да се предостави автоматичен и обективен метод за възрастова оценка – важна характеристика от биологическия профил на базата на краниалните шевове (връзките между отделните черепни части). Зависимостта между затварянето на шевовете и физическата зрелост на индивид се е използвала от археолози и антрополози за предсказване на възрастта при неидентифицирани човешки останки. Съществуващите до момента техники, използващи затвореността на краниалните шевове за определяне на възрастта, често водят до големи неточности в получените предсказания и субективност в процеса на оценка на шева