限時(shí)免費(fèi)領(lǐng)！

機(jī)器人和人工智能ROBO

首先我們來(lái)看看今年因?yàn)镃hatGPT大熱的機(jī)器人與人工智能賽道！作為近年大眾視野和科學(xué)前沿的熱門(mén)話(huà)題，這個(gè)賽道都是“神仙打架”的代名詞。

今年ROBO賽道的一等獎(jiǎng)、二等獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)作品如下：

讓我們一起來(lái)看看今年拿下一等獎(jiǎng)的ROBO55：

該項(xiàng)目以火星著陸為背景，由于SpaceX以及Nasa對(duì)于火星探索的新聞，該項(xiàng)目的選題具有很強(qiáng)的話(huà)題性，學(xué)生來(lái)自美國(guó)馬薩諸塞州。

他首先列舉了火箭抵達(dá)火星表面時(shí)的困難，比如著陸的具體地點(diǎn)和地形存在的不確定因素。同時(shí)他發(fā)現(xiàn)：現(xiàn)在為了要安全著陸，主要使用降落傘和空中起重機(jī)，但這些方法與火箭并不兼容。

因此本項(xiàng)目建立了一個(gè)自主火箭著陸算法系統(tǒng)，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)識(shí)別著陸點(diǎn)安全性，運(yùn)用深度優(yōu)先算法和物理模型控制火箭的發(fā)動(dòng)機(jī)和推進(jìn)器，通過(guò)數(shù)值模擬來(lái)論證了火箭能在其他行星上持續(xù)進(jìn)行安全精確著陸，同時(shí)作者還開(kāi)發(fā)了一臺(tái)火箭模型來(lái)體現(xiàn)未來(lái)的應(yīng)用潛力。

整體項(xiàng)目在計(jì)算機(jī)算法上不是很復(fù)雜，但是整個(gè)項(xiàng)目整合了計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，搜索算法，物理控制算法以及原型機(jī)，使整個(gè)項(xiàng)目在創(chuàng)新性，可行性以及應(yīng)用性上更具優(yōu)勢(shì)。

天文物理學(xué)PHYS

說(shuō)到天文物理，經(jīng)常會(huì)有家長(zhǎng)認(rèn)為這個(gè)學(xué)科非常高大上、脫離實(shí)際，對(duì)于高中生來(lái)說(shuō)難以開(kāi)展研究，不知道從何下手。

實(shí)際上天體物理有大量的公開(kāi)數(shù)據(jù)，不少天文臺(tái)都會(huì)向公眾開(kāi)放數(shù)據(jù)庫(kù)，不少PHYS賽道的學(xué)生都是在公開(kāi)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行研究。

本次拿下PHYS一等獎(jiǎng)的作品還斬獲了George D. Yancopoulos Innovator Award，讓我們一起來(lái)看看👇👇

這項(xiàng)研究圍繞利用廉價(jià)GPU并行的新型相位折疊檢測(cè)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)有史以來(lái)最小的超短周期行星而展開(kāi)。超短周期(USP)行星是如何形成并在離主恒星如此近的地方生存下來(lái)的，學(xué)界對(duì)此問(wèn)題一直爭(zhēng)議不斷。

由于NASA中只有127個(gè)USP得到確認(rèn)，樣本的稀缺阻礙了調(diào)查。搜索避免檢測(cè)的USP需要比現(xiàn)有的過(guò)境檢測(cè)方法更高的靈敏度和更快的計(jì)算速度。

該同學(xué)設(shè)計(jì)了ExoScout，這是一個(gè)由新的相位折疊算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)檢測(cè)器組成的系外行星探測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)中新的相位折疊算法首次實(shí)現(xiàn)了并行化，有效地處理了計(jì)算量，當(dāng)在廉價(jià)的圖形處理器(GPU)上運(yùn)行時(shí)，其速度比傳統(tǒng)的盒擬合最小二乘法提高了120倍。

通過(guò)ExoScout，她完成了在高溫F矮星周?chē)l(fā)現(xiàn)的最小USP和罕見(jiàn)USP，這是NASA檔案中的第11個(gè)。ExoScout提高了效率和靈敏度，允許從TESS、James Webb和Earth 2.0任務(wù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集中獲得新發(fā)現(xiàn)，增加了樣本量，大大以推進(jìn)人類(lèi)對(duì)行星形成的研究。

同時(shí)這種GPU并行折疊算法在廉價(jià)硬件上的創(chuàng)新取代了昂貴的超級(jí)計(jì)算機(jī)，使得研究更加容易，可以應(yīng)用于許多領(lǐng)域的高精度周期信號(hào)檢測(cè)，有較高的實(shí)用價(jià)值。

通過(guò)上述兩個(gè)項(xiàng)目我們可以發(fā)現(xiàn)，同樣都是圍繞太空，也可以產(chǎn)生不同的研究方向。高中生的科研通常不需要一個(gè)非常大的母題，在現(xiàn)有的方向上找到自己感興趣的小角度去鉆研才是正解。

生物醫(yī)學(xué)工程ENBM

作為跨專(zhuān)業(yè)的學(xué)科，生物醫(yī)學(xué)工程要求學(xué)生基于一定的生物學(xué)知識(shí)開(kāi)發(fā)創(chuàng)新的生物學(xué)制品、材料、加工方法、植入物和器械等等。

斬獲今年ENBM一等獎(jiǎng)和Robert Horvitz Prize for Fundamental Research的兩位選手就是這方面的佼佼者。

他們利用磁珠miRNA提取、蠕動(dòng)泵液體處理、miRNA擴(kuò)增和支持向量網(wǎng)絡(luò)熒光光譜，完成了低成本自動(dòng)胃腸道腫瘤檢測(cè)系統(tǒng)。

胃腸道癌的現(xiàn)代診斷手段，如內(nèi)鏡超聲、CT掃描、MRI和活檢，60年來(lái)在準(zhǔn)確性方面并沒(méi)有顯著提高，而且具有侵入性，價(jià)格昂貴，因此對(duì)于皮膚瘙癢等看似中度的癥狀，這些手段是不合理的。

該項(xiàng)目項(xiàng)目旨在通過(guò)使用定制的自動(dòng)化端到端系統(tǒng)（CanDELA）分析血清miRNAs，提高胃腸道腫瘤的早期檢測(cè)。CanDELA使用基于磁珠的miRNA提取設(shè)備從患者全血樣本中提取miRNA，并使用基于自動(dòng)蠕動(dòng)泵的液體處理機(jī)器人合成用于cDNA合成的適當(dāng)溶液。

然后將該溶液送入CanDELA的rt qPCR設(shè)備，該設(shè)備使用定制的低成本熱循環(huán)系統(tǒng)和新穎的光學(xué)設(shè)計(jì)，以根據(jù)樣品中發(fā)射的熒光計(jì)算cT值。用戶(hù)界面用于查看實(shí)時(shí)結(jié)果，并支持輕松使用、診斷和自定義。

CanDELA同時(shí)分析12個(gè)miRNA并將其濃度傳遞到SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，以100%靈敏度、94%特異性、96%準(zhǔn)確性和0.98 AUC對(duì)健康、胰腺癌、結(jié)直腸癌和肝癌患者進(jìn)行分類(lèi)；樣品插入后三小時(shí)內(nèi)可獲得結(jié)果。

此項(xiàng)目做到了物理、計(jì)算機(jī)和生物學(xué)的融合，探索出了一種方便，快捷和準(zhǔn)確率高的檢測(cè)方式，是當(dāng)之無(wú)愧的一等獎(jiǎng)作品。

動(dòng)物科學(xué)ANIM

看過(guò)了相對(duì)硬核的生物醫(yī)學(xué)工程，讓我們回歸日常，來(lái)看看萌寵們治愈下吧~

在今年動(dòng)物科學(xué)的作品中，有一個(gè)作品引起了我們的注意，他并沒(méi)有聚焦于一些高精尖的話(huà)題，而是看向了自己身邊最常見(jiàn)的寵物們。

寵物已經(jīng)是現(xiàn)在大多數(shù)家庭中的一份子了，寵物健康也是非常多家庭密切關(guān)注的問(wèn)題。這個(gè)學(xué)生關(guān)注到了在某些貓狗在經(jīng)歷絕育手術(shù)后，生殖腺組織任然可能會(huì)被留下，這會(huì)對(duì)后續(xù)護(hù)理構(gòu)成了挑戰(zhàn)。

卵巢殘留綜合征(ORS)可能與危及生命的疾病有關(guān)，比如子宮和卵巢腫瘤，此項(xiàng)目旨在建立一種低成本的干血斑(DBS)測(cè)試來(lái)診斷ORS。

學(xué)生在一家檢測(cè)機(jī)構(gòu)中完成了自己的實(shí)驗(yàn)，學(xué)生通過(guò)調(diào)整測(cè)試方法和指標(biāo)，在已有的方法基礎(chǔ)上，建立了一個(gè)創(chuàng)新的思路,并且通過(guò)組織檢測(cè)，驗(yàn)證了方法的準(zhǔn)確性。ta證明了DBS技術(shù)可以為遠(yuǎn)程采集點(diǎn)的樣本運(yùn)輸提供一種無(wú)害的方法，進(jìn)一步革新診斷真正絕育動(dòng)物的未來(lái)。

并且在項(xiàng)目的落腳上，學(xué)生不僅僅是針對(duì)寵物家庭，更是對(duì)于現(xiàn)在的流浪動(dòng)物收容機(jī)構(gòu)進(jìn)行了對(duì)標(biāo)，極大升華了項(xiàng)目的應(yīng)用價(jià)值。

在ta的作品中我們可以看到：

• 生活化的問(wèn)題
• 方法的結(jié)合與創(chuàng)新
• 社會(huì)應(yīng)用價(jià)值

這三個(gè)指標(biāo)，其實(shí)也是近年來(lái)ISEF對(duì)于學(xué)生項(xiàng)目的要求。高中生的科研從來(lái)都不是從0到1的創(chuàng)新，而是希望學(xué)生能夠從生活出發(fā)，通過(guò)已有的科研結(jié)果，做出一個(gè)“新”的東西，并且能夠有很強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。

計(jì)算生物學(xué)和生物信息學(xué)CBIO

在近年的生物學(xué)中，還有個(gè)新興的概念就是生物信息學(xué)，尤其是在疫情泛濫的前幾年，有不少生物學(xué)的學(xué)生因?yàn)闊o(wú)法進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室，都在項(xiàng)目中使用了生物信息學(xué)的研究方法。

在今年的作品中，我們一眼Pick了這個(gè)第一眼看上去和生物不"沾邊"的作品。

這個(gè)項(xiàng)目研究的是西尼羅河病毒（美國(guó)最具影響力的蚊媒疾病）的傳播與預(yù)防。有別于大家習(xí)慣中的生物研究，此項(xiàng)目并沒(méi)有用生物學(xué)的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，而是使用了氣候模型、土地覆蓋模型來(lái)建立相關(guān)性。

學(xué)生首先通過(guò)已有報(bào)道的氣候和WNV的相關(guān)模型，進(jìn)行了進(jìn)一步的相關(guān)分析后，找到了更有效的土地覆蓋模型。學(xué)生基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了6個(gè)相關(guān)的模型，并且用歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性，同時(shí)基于模型，對(duì)于百年內(nèi)的WNV發(fā)病概率進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

在本項(xiàng)目中，核心的數(shù)據(jù)是土地?cái)?shù)據(jù)，模型是計(jì)算機(jī)模型。如果單看任何一個(gè)要素，大家都不會(huì)認(rèn)為這是一個(gè)生物項(xiàng)目，但這個(gè)課題很好地向我們印證：決定我們項(xiàng)目最后參賽的方向，是要看我們的項(xiàng)目解決了一個(gè)什么樣的問(wèn)題。

通過(guò)我們教研團(tuán)隊(duì)的分享，大家對(duì)于ISEF的評(píng)審是否有了新的認(rèn)識(shí)呢？

今年的ISEF賽場(chǎng)上，我們的學(xué)生再次突破自我，創(chuàng)造了新的歷史，連續(xù)兩年拿下小行星命名權(quán)！

與此同時(shí)，我們學(xué)員的足跡更是遍布全球，13位ISEF Finalist勝出自五國(guó)預(yù)選賽，獎(jiǎng)項(xiàng)橫跨七大學(xué)科！