La ediția din anul curent a Concursului Național de Științe și Inginerie „Mold SEF” printre cele 74 de proiecte prezentate două au avut o prezență specială atât ca idee și importanță științifico-practică, cât și ca afirmare de-a lungul timpului a competitorilor – la Mold SEF, dar și la la Concursul Intel International Science and Engineering Fair „Intel ISEF”.
Cele două proiecte la care ne referim se numesc „Stand Up 4 Human Rights” (autori: Alexandra ȚARANU și Eduard SCOBIOALĂ, elevi în cl. a XI-a și, respectiv, cl. a XII-a, Liceul Teoretic „Emil Nicula”, Mereni, Anenii Noi) și „Traffic Flow Analysis Based on Neural Networks” (autor: Igor MOSCALEȚ, elev în cl. a XII-a, Liceul Teoretic „Beniamin Zeev Hertli”, Chișinău ), ambele la categoria „Tehnologia Informației”, coordonate de către Diana MARUSIC, studentă a Facultății Calculatoare, Informatică și Microelectronică, UTM, gr. FAF-171, anul III – una dintre cele mai consecvente și prolifice prezențe în istoria acestui concurs.
Sub egida coordonatoarei lor, autorii „Stand Up 4 Human Rights” au creat, cu ajutorul limbajelor HTML, CSS, JavaScript, o platformă de informare a tinerilor în domeniul drepturilor omului – utilizatorii se pot înscrie aici la diferite concursuri, training-uri, schimburi de experiență cu semeni din alte state, să ia legătura cu organizații de tineret din întreaga lume, să studieze documente internaționale ce stipulează diverse oportunități de valorificare a drepturilor omului. Fiecare din cele 6 secțiuni ale paginii abordează un subiect anume. Pentru a facilita citirea actelor oficiale, a fost creat un mecanism de accesare a rezumatelor acestora. Prin aplicația Canva au fost elaborate imagini care prezintă vizual majoritatea drepturilor din Declarația Universală a Drepturilor Omului, fiecare imagine fiind însoțită de o descriere succintă și accesibilă. În limbajul Python a fost creat un program care generează automat rezumatele pactelor internaționale. Este unica platformă care oferă o gamă largă de informații cu privire la drepturile omului.
Cel de-al doilea proiect coordonat de studenta Diana MARUSIC – „Traffic Flow Analysis Based on Neural Networks”, oferă o amplă analiză a fluxului de trafic bazat pe rețele neuronale. Anual, naveta urbană este blocată în trafic timp de 34 de ore. Conform statisticilor Tomtom, în 2018, cele mai congestionate orașe au fost Mumbai, Bogota, Lima, New Delhi. Guvernele cheltuiesc sume imense pentru fluidizarea traficului – în 2018, SUA a investit aproape 87 miliarde de dolari! Se cere o soluție tehnologică modernă pentru această problemă! Autorul proiectului, Igor MOSCALEȚ, și-a propus să proiecteze un sistem care să poată analiza tiparele traficului, utilizând rețele neuronale. Iar drept instrument pentru efectuarea acestor analize a propus utilizarea Machine Learning, care poate procesa într-un mod foarte eficient o mulțime de informații despre fluxul de trafic. O rețea neuronală care poate prezice volumul traficului pe diferite zone rutiere a fost construită și testată pe un set de date de 2160 de exemple. Analiza inteligentă a acestor informații poate da rezultate valoroase.
Efortul autorilor celor două proiecte a fost înalt apreciat de către juriul concursului. Locurile II și III sunt o performanță pe merit, dar și o pistă pentru noi cuceriri. Cu experiența deja acumulată, dar și cu frumosul exemplu de perseverență al coordonatoarei lor, ei au în față un viitor destul de promițător.
Diana MARUSIC a participat la trei ediții ale concursului „Mold SEF” – pe când era elevă în clasa a X-a, a XI-a și a XII-a la Liceul Teoretic „Ion Creangă” din Chișinău. Și de trei ori a fost selectată pentru etapa internațională „Intel ISEF” din SUA. După absolvirea liceului, a fost coordonatoare a două proiecte – în 2017 și 2018, care de asemenea au fost selectate pentru etapa internațională. S-a încununat cu succes și participarea la concursul din anul curent, pe post de coordonatoare a două proiecte foarte îndrăznețe și de mare perspectivă, dovadă că drumul ales se pliază perfect firii sale active și perseverente.
Citește mai mult pe utm.md
