MATLAB Simulink Challenge Project Hub

Проекты MATLAB и Simulink Challenge

Вносите свой вклад в прогресс техники и науки, решая ключевые задачи отрасли!

Вы ищете идею дизайнерского или исследовательского проекта, имеющую реальную отраслевую значимость и оказывающую социальное влияние?

Изучите этот список сложных проектов, чтобы узнать о технологических тенденциях, получить практические навыки работы с MATLAB и Simulink и внести вклад в науку и технику. Более того, вы получаете официальное признание своих навыков решения проблем от технологических лидеров MathWorks и вознаграждение по завершении проекта!

Если вы новичок в MATLAB и Simulink или хотите узнать больше, откройте для себя этот обширный репозиторий ресурсов для студентов.

Как принять участие?

Сделайте результаты своей работы открытыми и доступными, чтобы получить сертификат и одобрение от руководителей исследований MathWorks. Сообщите нам о своем намерении завершить один из этих проектов, заполнив форму регистрации проекта, доступную на странице описания проекта, и мы вышлем вам дополнительную информацию о проекте и наградах за признание.

Для получения дополнительной информации о программе и о том, как отправить свое решение, посетите нашу вики-страницу .

Если вы представляете отрасль или факультет и заинтересованы в дополнительной информации, чтобы оставить отзыв или номинировать новый проект, свяжитесь с нами здесь .

Объявления?
Задача устойчивого развития и возобновляемых источников энергии 2024* ? Более подробная информация здесь	Устройте свой собственный конкурс! ? Более подробная информация здесь	Промышленное сотрудничество ?? Более подробная информация здесь

Проекты по технологическим трендам ?️

• Искусственный интеллект
• Автономные транспортные средства
• Большие данные
• Компьютерное зрение
• Вычислительные финансы
• Дроны
• Индустрия 4.0
• Робототехника
• *Устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии
• Беспроводная связь

Все проекты?

Обновлено: 31 октября 2024 г.

	Моделирование потока жидкости с использованием нейронных сетей, основанных на физике Разработайте нейронную сеть с учетом физики (PINN) для моделирования потока жидкости. Результат : преобразуйте гидродинамику с помощью нейронных сетей, создавая эффективные инновации в различных отраслях. Приобретенный опыт : искусственный интеллект, глубокое обучение, моделирование и симуляция, нейронные сети.
	Обнаружение и визуализация концентрации CO2 с использованием гиперспектральных спутниковых данных Разработайте алгоритм обнаружения CO2 с использованием гиперспектральных изображений и визуализируйте результаты в геопространственном виде. Воздействие : Обеспечить точный мониторинг CO2 для эффективных действий по борьбе с изменением климата. Полученный опыт : устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, обработка изображений, машинное обучение, обработка сигналов.
	Интеллектуальные системы управления энергопотреблением для интеллектуальных сетей Разработайте и внедрите интеллектуальную систему управления энергопотреблением (IEMS) для интеллектуальных сетей с целью оптимизации распределения и потребления энергии. Воздействие : Повысьте эффективность и создайте устойчивый мир посредством передового управления энергопотреблением. Приобретенный опыт : устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, электрификация, моделирование и моделирование, машинное обучение.
	Моделирование управления солнечным трекером Разработать систему управления многоосным солнечным трекером. Воздействие : максимально увеличить солнечное излучение для увеличения производства возобновляемой энергии. Приобретенный опыт : Устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, Управление, моделирование и моделирование, Солнечные панели.
	Обнаружение конусов для соревнований студентов Формулы без водителя Разработайте алгоритм обнаружения конусов для соревнований Formula Studentless Driverless. Результат: обеспечить точное обнаружение автономных гоночных автомобилей. Приобретенный опыт: автономные транспортные средства, компьютерное зрение, глубокое обучение, моделирование и симуляция.
	Планирование траектории использования нескольких БПЛА для городской воздушной мобильности Разработайте алгоритм планирования пути для нескольких дронов, летающих в городской среде. Воздействие: Внести вклад в развитие применения дронов в UAM и произвести революцию в логистической отрасли. Приобретенный опыт: автономные транспортные средства, дроны, робототехника, многоагентные системы, оптимизация, объединение и отслеживание датчиков, БПЛА, моделирование и симуляция.
	Управление энергопотреблением для двухдвигательного электромобиля с использованием прогнозного управления моделью Разработайте алгоритм прогнозного управления моделью для оптимального распределения крутящего момента в трансмиссии двухдвигательного аккумуляторного электромобиля (BEV). Результат: снижение энергопотребления при сохранении максимальной производительности двигателя. Приобретенный опыт: устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, автомобилестроение, управление, электрификация, моделирование и симуляция.
	Классифицируйте радиочастотные сигналы с помощью искусственного интеллекта Используйте глубокое обучение для классификации беспроводных сигналов и проведения реальных испытаний с помощью программно определяемых радиостанций. Воздействие: Помогите смягчить постоянно растущую проблему радиочастотных помех в развитых странах. Полученный опыт: беспроводная связь, искусственный интеллект, глубокое обучение, обработка изображений, машинное обучение, нейронные сети, программно-определяемая радиосвязь. Отраслевой партнер:
	Глубокое априорное изображение для обратных задач визуализации Используйте Deep Image Prior для решения обратных задач визуализации. Воздействие: Внедрение Deep Image Прежде чем предоставлять высококачественные решения обратных задач визуализации, которые повсеместно распространены в промышленности. Полученный опыт: искусственный интеллект, компьютерное зрение, глубокое обучение, обработка изображений, машинное обучение, нейронные сети, оптимизация, обработка сигналов.
	Слуховой аппарат Симулинк Разработайте симуляцию слухового аппарата в Simulink. Результат: улучшить моделирование слуховых аппаратов и создать испытательный стенд для прототипирования нового алгоритма обработки звука. Приобретенный опыт: обработка сигналов, аудио, моделирование и симуляция.
	Музыкальная композиция с глубоким обучением Разработайте и обучите модель глубокого обучения для сочинения музыки. Воздействие. Генеративные музыкальные модели можно использовать для создания новых ресурсов по требованию. Полученный опыт: искусственный интеллект, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, аудио.
	Углеродная нейтральность модель выбросов CO2 на основе исторических данных и создать план по достижению углеродной нейтральности в будущем. Воздействие: Разработать стратегию углеродной нейтральности и укрепить международное сотрудничество. Приобретенный опыт: вычислительные финансы, устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, моделирование и моделирование, машинное обучение.
	Дополненная реальность для архитектуры Разработайте систему дополненной реальности, чтобы улучшить фотографию или видео двухмерного архитектурного плана этажа, напечатанного на бумаге, виртуальным трехмерным представлением конструкции. Результат: разработать экспериментальную систему дополненной реальности, которая поможет в архитектурном проектировании. Приобретенный опыт: компьютерное зрение, обработка изображений, объединение датчиков и отслеживание.
	Обнаружение топ-кварков с помощью глубокого обучения и больших данных Разработать модель прогнозирующего классификатора, способную отличать струи, образующиеся в результате распада топ-кварков, от фоновых струй. Воздействие: Уменьшите влияние фоновых струй и помогите открытию новой фундаментальной физики. Приобретенный опыт: искусственный интеллект, большие данные, глубокое обучение, физика.
	Энергооптимальное планирование траектории многороторных дронов Разработайте планирование траектории для многороторных дронов, позволяющее минимизировать потребление энергии. Воздействие: Увеличение времени полета мультироторных дронов. Приобретенный опыт: дроны, робототехника, автономные транспортные средства, электрификация, моделирование и симуляция, оптимизация, БПЛА.
	Технико-экономическая оценка производства зеленого водорода Выполните экономическое обоснование энергетического проекта на ранней стадии, чтобы определить жизнеспособность проекта. Воздействие: Соедините экономический аспект с техническим проектированием. Приобретенный опыт: устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, моделирование и симуляция, электрификация.
	Отказоустойчивое управление квадрокоптером на основе обучения с подкреплением Разработайте отказоустойчивый контроллер для квадрокоптера, используя обучение с подкреплением на основе моделей. Воздействие: Повышение безопасности многороторных дронов. Полученный опыт: дроны, искусственный интеллект, робототехника, управление, обучение с подкреплением, БПЛА.
	Визуально — инерционная одометрия для минидрона Спроектировать и внедрить систему визуально-визуально-инерциальной одометрии с использованием бортовой камеры для минидрона. Воздействие: Усовершенствованное управление летательными аппаратами в ограниченных пространствах с непредвиденными условиями окружающей среды. Полученный опыт: автономные транспортные средства, компьютерное зрение, дроны, робототехника, аэрокосмическая промышленность, управление, обработка изображений, недорогое оборудование, моделирование и симуляция, обработка сигналов, оценка состояния, БПЛА.
	Sensor Fusion для автономных систем Разработайте алгоритм объединения датчиков для оценки положения транспортного средства с использованием классической фильтрации или методов на основе искусственного интеллекта. Воздействие: Повышение точности навигации автономных транспортных средств. Приобретенный опыт: автономные транспортные средства, объединение датчиков и отслеживание, оценка состояния. Текущие материалы
	Распознавание движений человека с использованием IMU Используйте данные глубокого обучения и инерциальных измерительных единиц (IMU) для распознавания действий и жестов человека. Результат: Включите следующее поколение носимых электронных устройств с распознаванием движения. Полученный опыт: искусственный интеллект, глубокое обучение, встроенный искусственный интеллект, нейронные сети, обработка сигналов.
	Обнаружение вибрации и отклонение данных IMU Устраните сигналы вибрации от инерциальных измерительных блоков. Воздействие: Улучшить навигационные системы, сделав их устойчивыми к вибрациям. Приобретенный опыт: дроны, автономные транспортные средства, робототехника, моделирование и симуляция, объединение и отслеживание датчиков, оценка состояния, обработка сигналов.
	Агрессивная стабилизация маневра минидрона Спроектируйте контроллер, позволяющий микролетательному аппарату стабилизироваться в сценарии внешнего агрессивного возмущения. Воздействие: Способствовать совершенствованию управления воздушными судами в ограниченных пространствах с непредвиденными условиями окружающей среды. Полученный опыт: автономные транспортные средства, дроны, робототехника, аэрокосмическая промышленность, недорогое оборудование, моделирование и симуляция, оценка состояния, БПЛА, управление. Текущие материалы
	Прогнозирование береговой линии с использованием существующих моделей изменения климата Разработайте пример, который прогнозирует и визуализирует воздействие на береговую линию из-за повышения уровня моря. Воздействие: Оцените и спланируйте потенциальное воздействие изменения климата. Приобретенный опыт: устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, моделирование и моделирование. Текущие материалы
	Картирование подверженности оползням с использованием машинного обучения Разработать инструмент для выявления и визуализации географических районов, подверженных оползням. Воздействие: Определите районы, подверженные риску оползней, чтобы смягчить разрушительное воздействие на людей и инфраструктуру. Приобретенный опыт: устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, машинное обучение.
	Предотвращение столкновений спутников Моделируйте спутники на низкой околоземной орбите (LEO) для выявления соединений и предотвращения столкновений с космическим мусором, сохраняя при этом орбитальные требования. Воздействие: Способствовать успеху мегагруппировок спутников и повышать безопасность среды низкой околоземной орбиты (НОО). Приобретенный опыт: автономные транспортные средства, управление, спутники, моделирование и симуляция.
	Анализ настроений в торговле криптовалютой ваши собственные стратегии торговли криптовалютой, основанные на анализе настроений. Воздействие: Иметь основу для потенциальных возможностей анализа портфеля проектов в области окружающей среды, социальной сферы и управления (ESG). Приобретенный опыт: искусственный интеллект, глубокое обучение, машинное обучение, анализ текста.
	Моделирование и навигация змееподобных роботов Смоделируйте и управляйте автономным змееподобным роботом, который будет перемещаться по неизвестной среде. Результат: Разработка перспективной робототехники для проверки опасных сред и работы в ограниченном пространстве. Приобретенный опыт: робототехника, манипуляторы, моделирование и симуляция. Текущие материалы
	Согласование светофора и обнаружение на основе восприятия Обнаруживайте светофоры и выполняйте согласование светофоров на перекрестке в среде Unreal. Воздействие: Способствовать совершенствованию координации движения беспилотных транспортных средств на перекрестках посредством моделирования. Полученный опыт: беспилотные транспортные средства, компьютерное зрение, автомобилестроение, управление, глубокое обучение, обработка изображений, моделирование и симуляция, объединение датчиков и отслеживание.
	Анализ данных о дорожном движении для моделирования и прогнозирования сценариев дорожного движения Анализируйте данные о реальном дорожном движении, чтобы понимать, моделировать и прогнозировать траектории движения человека. Воздействие: Внести вклад в технологии автономного вождения и исследования интеллектуального транспорта. Приобретенный опыт: большие данные, автономные транспортные средства, машины опорных векторов, машинное обучение, глубокое обучение, автомобилестроение. Текущие материалы
	Классифицируйте поведение объектов для повышения безопасности автономных транспортных средств Автоматически классифицируйте поведение отслеживаемых объектов для повышения безопасности автономных систем. Воздействие: сделать автономные транспортные средства более безопасными, классифицируя поведение объектов вокруг них. Полученный опыт: искусственный интеллект, автономные транспортные средства, робототехника, дроны, глубокое обучение, объяснимый искусственный интеллект, машинное обучение, мобильные роботы, нейронные сети, обучение с подкреплением, объединение датчиков и отслеживание, БПЛА, UGV, автомобильная промышленность.
	Тестирование устойчивости ROS в реальном времени при автономном вождении Разработайте систему предотвращения столкновений в реальном времени с использованием ROS2, которая будет выполнять безопасную реакцию транспортного средства. Воздействие: Способствовать улучшению доступа и безопасности транспорта с помощью надежных автоматизированных систем вождения. Полученный опыт: автономные транспортные средства, робототехника, автомобилестроение, обработка изображений, моделирование и симуляция, объединение и отслеживание датчиков, недорогое оборудование.
	Умная система полива с Интернетом вещей Разработайте интеллектуальную систему водоснабжения предприятия с использованием Интернета вещей (IoT) и недорогого оборудования. Воздействие: Минимизировать негативные последствия чрезмерного использования воды в сельском хозяйстве и сохранить водные ресурсы. Полученный опыт: устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, искусственный интеллект, Интернет вещей, недорогое оборудование, глубокое обучение, облачные вычисления.
	Машинное обучение для управления двигателем Повысьте производительность и качество продукции, необходимые для разработки приложения для управления двигателем. Воздействие: Способствовать глобальному переходу к интеллектуальному производству и электрификации. Полученный опыт: искусственный интеллект, управление, машинное обучение, обучение с подкреплением, автомобилестроение. Текущие материалы
	Проектирование полетного контроллера и развертывание оборудования Создайте мини-дрон и используйте пакет поддержки оборудования PX4 для разработки контроллера полета с помощью Simulink. Результат: Ускорьте проектирование и сборку БПЛА с помощью модельно-ориентированного проектирования. Полученный опыт: дроны, автономные транспортные средства, управление, недорогое оборудование, БПЛА.
	Портативная система зарядки электромобилей Спроектировать портативное зарядное устройство для электромобилей. Воздействие: Помогите сделать электромобили более надежными для общего использования. Приобретенный опыт: устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, управление, электрификация, моделирование и симуляция. Текущие материалы
	Цифровой двойник и прогнозируемое обслуживание пневматических систем Прогнозируйте неисправности в пневматических системах с помощью моделирования и искусственного интеллекта/машинного обучения. Воздействие: Повышение эффективности и надежности промышленных процессов. Полученный опыт: искусственный интеллект, Индустрия 4.0, киберфизические системы, цифровые двойники, встроенный искусственный интеллект, мониторинг состояния здоровья, Интернет вещей, машинное обучение, моделирование и симуляция.
	Робот для обнаружения лиц и отслеживания людей Спроектируйте и внедрите автономного робота, следящего за людьми в реальном времени, используя недорогое оборудование. Воздействие: использование мобильных технологий и глубокого обучения для совершенствования алгоритмов обнаружения людей, влияющих на безопасность и безопасность людей. Полученный опыт: искусственный интеллект, компьютерное зрение, робототехника, глубокое обучение, встроенный искусственный интеллект, взаимодействие человека и робота, мобильные роботы, моделирование и симуляция, машинное обучение, недорогое оборудование, обработка изображений, управление. Текущие материалы
	Надежный визуальный SLAM с использованием потоковой передачи мобильных датчиков MATLAB Выполните надежный визуальный SLAM с помощью потоковой передачи данных датчика MATLAB Mobile. Результат: включите визуальный SLAM от потоковых датчиков и расширьте современные алгоритмы визуального SLAM в реальном времени. Полученный опыт: автономные транспортные средства, компьютерное зрение, дроны, робототехника, автомобилестроение, АНПА, мобильные роботы, манипуляторы, гуманоиды, БПЛА, UGV.
	Моделирование складской робототехники Моделируйте взаимодействие нескольких роботов для эффективного проектирования алгоритмов и складских операций. Результат: Улучшите автоматизацию складских приложений и сократите связанное с этим потребление времени и энергии. Приобретенный опыт: автономные транспортные средства, робототехника, взаимодействие человека и робота, гуманоид, мобильные роботы.
	Симулятор радара с синтезированной апертурой (SAR) Разработайте легкий симулятор необработанных данных радара с синтезированной апертурой (SAR). Воздействие: Ускорить разработку систем формирования изображений SAR и сократить время и затраты на их разработку для воздушных и наземных применений. Приобретенный опыт: беспилотные транспортные средства, автомобилестроение, AUV, обработка изображений, обработка сигналов, обработка радаров.
	Обнаружение изменений в гиперспектральных изображениях Разработать эффективный метод обнаружения небольших изменений на поверхности Земли с помощью гиперспектральных изображений. Воздействие: Революция в управлении природными ресурсами, мониторинге и предотвращении стихийных бедствий, выходя за рамки того, что видно невооруженным глазом. Полученный опыт: компьютерное зрение, обработка изображений, глубокое обучение.
	Автономная навигация для транспортных средств на пересеченной местности Спроектируйте и реализуйте алгоритм планирования движения внедорожников на пересеченной местности. Результат: Расширьте границы исследования бездорожья и навигации с помощью мобильных роботов для точного земледелия, пожаротушения, поисково-спасательных работ и исследования планет. Приобретенный опыт: автономные транспортные средства, компьютерное зрение, робототехника, обработка изображений, мобильные роботы, SLAM, UGV, оптимизация. Текущие материалы
	Планирование пути для автономных гоночных автомобилей Разработайте алгоритм расчета оптимального пути для гоночных трасс. Результат: перевести соревнования гоночных автомобилей в полностью автономный режим. Приобретенный опыт: автономные транспортные средства, автомобилестроение, оптимизация, моделирование и симуляция. Текущие материалы
	Управление подавлением помех для двигателей с постоянными магнитами (PMSM) Внедрите алгоритм активного управления подавлением возмущений (ADRC) для системы управления скоростью с обратной связью для синхронных двигателей с постоянными магнитами (PMSM). Результат: Улучшите качество обслуживания клиентов с помощью усовершенствованных стратегий управления, позволяющих справляться с внезапными изменениями нагрузки и повышать эффективность динамического управления. Приобретенный опыт: искусственный интеллект, электрификация, управление, моделирование и моделирование, обучение с подкреплением.
	Оптимизация характеристик антенны в условиях распространения внутри помещений Разработайте антенну для оптимизации передачи и приема в помещении. Воздействие: максимально увеличить зону покрытия радиосигнала внутри помещений и снизить энергопотребление устройств усиления сигнала. Приобретенный опыт: беспроводная связь, оптимизация, интеллектуальные антенны.
	Оптимизация больших антенных решеток для астрономических приложений Спроектируйте большую антенную решетку и оптимизируйте ее многочисленные конструктивные параметры для достижения желаемых характеристик передачи/приема. Результат: Расширение возможностей дальней связи для астрономических приложений. Приобретенный опыт: беспроводная связь, интеллектуальные антенны, оптимизация.
	Производство зеленого водорода Разработать модель обратимого топливного элемента, интегрированного в структуру микросети возобновляемой энергии. Воздействие: Способствовать глобальному переходу к источникам энергии с нулевым уровнем выбросов за счет производства водорода из чистых источников. Приобретенный опыт: устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, электрификация, цифровые двойники, моделирование и симуляция.
	Автоматически сегментировать и маркировать объекты в видео Внедряйте алгоритмы для автоматической маркировки данных для обучения модели глубокого обучения. Результат: ускорить разработку надежных алгоритмов искусственного интеллекта для беспилотных транспортных средств. Полученный опыт: искусственный интеллект, компьютерное зрение, глубокое обучение, машинное обучение.
	Поведенческое моделирование системы фазовой автоподстройки частоты с использованием методов глубокого обучения Используйте подход глубокого обучения для извлечения поведенческих моделей систем смешанных сигналов из данных измерений и моделирования схем. Результат: Ускорьте разработку и анализ смешанных сигналов, тем самым сокращая время выхода на рынок для компаний, производящих полупроводники. Полученный опыт: искусственный интеллект, глубокое обучение, машинное обучение, моделирование и симуляция, нейронные сети, радиочастотные и смешанные сигналы, оптимизация, обработка сигналов. Текущие материалы
	Электрификация домашнего отопления Постройте и оцените электрическую систему домашнего отопления, которая поможет минимизировать воздействие человека на окружающую среду и остановить изменение климата. Воздействие: Способствовать глобальному переходу на источники энергии с нулевым уровнем выбросов путем электрификации отопления домов. Приобретенный опыт: устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, цифровые двойники, электрификация, моделирование и симуляция.
	Электрификация самолетов Оцените потребности электросамолета в энергии, варианты распределения электроэнергии и другие электрические технологии. Воздействие: Способствовать глобальному переходу на источники энергии с нулевым уровнем выбросов путем электрификации полетов. Приобретенный опыт: устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, цифровые двойники, электрификация, моделирование и моделирование, самолеты с нулевым топливом.
	Извлечение функций канала целостности сигнала для глубокого обучения Разработайте подход глубокого обучения для приложений обеспечения целостности сигналов. Воздействие: Ускорить разработку и анализ целостности сигналов, чтобы обеспечить обществу более надежные и подключенные интернет-коммуникации. Приобретенный опыт: искусственный интеллект, глубокое обучение, машинное обучение, моделирование и симуляция, нейронные сети, радиочастотные и смешанные сигналы.
	Прогнозируемое обслуживание ветряных турбин с использованием машинного обучения Повысьте надежность ветряных турбин, используя машинное обучение для создания модели прогнозируемого обслуживания. Воздействие: Внести вклад в обеспечение мира надежной зеленой энергией. Полученный опыт: Индустрия 4.0, Устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, Машинное обучение, Электрификация, Моделирование и симуляция, Прогнозируемое техническое обслуживание, Ветровые турбины.
	Оптимальное охлаждение центра обработки данных Повысьте производительность, стабильность и экономическую эффективность центров обработки данных, разработав алгоритм охлаждения, который обеспечивает максимально эффективную работу системы. Влияние: Способствовать повышению производительности, надежности и эффективности центров обработки данных по всему миру. Приобретенный опыт: большие данные, устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, облачные вычисления, управление, глубокое обучение, моделирование и симуляция, параллельные вычисления, прогнозное обслуживание.
	Управление, моделирование, проектирование и моделирование современных систем отопления, вентиляции и кондиционирования Смоделируйте современную систему отопления, вентиляции и кондиционирования и спроектируйте контроллер для улучшения отопления, охлаждения, вентиляции, качества воздуха, давления, влажности и энергоэффективности. Воздействие: Вносить вклад в проектирование и управление современными домами и зданиями для сохранения энергии и здоровой среды обитания. Приобретенный опыт: устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, моделирование и симуляция, электрификация, управление.
	Прогнозируемое охлаждение электромобилей Увеличьте запас хода, производительность и срок службы батареи, разработав алгоритм охлаждения, который обеспечивает охлаждение аккумуляторных блоков электромобилей, когда они в этом больше всего нуждаются. Воздействие: Способствовать электрификации транспорта во всем мире. Увеличьте запас хода, производительность и время автономной работы электромобилей. Полученный опыт: автономные транспортные средства, устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, автомобилестроение, управление, электрификация, моделирование и симуляция, оптимизация.
	Подавление речевого фонового шума с помощью глубокого обучения Разработайте нейронную сеть глубокого обучения для подавления фонового звукового шума. Воздействие: Продвигать технологии слуховых аппаратов посредством исследований в области улучшения речи и подавления шума и улучшать качество жизни людей с нарушениями слуха. Приобретенный опыт: искусственный интеллект, глубокое обучение, нейронные сети, обработка сигналов. Текущие материалы
	Повышение точности спутниковых навигационных систем Повысьте точность спутниковых навигационных систем за счет использования недвоичных кодов LDPC. Воздействие: Ускорить разработку современных приемников спутниковой навигации. Приобретенный опыт: беспроводная связь, GNSS.
	Мониторинг и управление биореактором фармацевтического производства Мониторинг и контроль процесса биореактора промышленного масштаба для фармацевтического производства. Воздействие: Повышение качества и стабильности фармацевтической продукции и содействие переходу фармацевтического сектора к Индустрии 4.0. Приобретенный опыт: большие данные, индустрия 4.0, управление, Интернет вещей, моделирование и симуляция, оптимизация, машинное обучение.
	Глубокое обучение для проверки инфраструктуры БПЛА Автоматизируйте процесс проверки инфраструктуры с помощью летательных аппаратов и глубокого обучения. Воздействие: Повышение безопасности и скорости проверок инфраструктуры в широком спектре отраслей. Полученный опыт: компьютерное зрение, дроны, искусственный интеллект, робототехника, БПЛА, SLAM, глубокое обучение. Текущие материалы
	Виртуальный испытательный трек 3D для автономного вождения Спроектируйте виртуальную 3D-среду для проверки разнообразных условий, необходимых для разработки автономного транспортного средства. Результат: внесите свой вклад в разработку беспилотных транспортных средств, создав виртуальные тестовые сцены, которые можно использовать со многими симуляторами в различных программах разработки транспортных средств. Приобретенный опыт: автономные транспортные средства, автомобилестроение, моделирование и симуляция.
	Моделирование роботов-гуманоидов Разрабатывайте и используйте модели роботов-гуманоидов, чтобы лучше понять, как лучше всего ими управлять и направлять их на выполнение полезных задач. Результат: ускорить внедрение роботов-гуманоидов для решения реальных задач, в том числе в здравоохранении, строительстве и производстве. Полученный опыт: искусственный интеллект, робототехника, управление, киберфизические системы, глубокое обучение, гуманоид, взаимодействие человека и робота, машинное обучение, мобильные роботы, моделирование и симуляция, оптимизация, обучение с подкреплением.
	Создайте канал беспроводной связи с помощью программно-конфигурируемой радиосвязи Получите практический опыт беспроводной связи, разрабатывая недорогие программно-определяемые радиостанции. Результат: Развивайте свой собственный опыт в области беспроводных технологий и продвигайте эту мегатенденцию вперед в промышленности и обществе. Приобретенный опыт: беспроводная связь, недорогое оборудование, моделирование и симуляция, обработка сигналов, программно-конфигурируемая радиосвязь. Одобрено:
	Интеллектуальная система воздушного охлаждения с вентилятором Разработайте интеллектуальную систему охлаждения с вентилятором для снижения температуры в здании и устранения или уменьшения необходимости использования систем кондиционирования воздуха. Воздействие: Способствовать сокращению выбросов энергии и выбросов углекислого газа. Приобретенный опыт: устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, управление, моделирование и моделирование, оптимизация.
	Карты покрытия сигналов с использованием измерений и машинного обучения Сократите затраты на развертывание сетей беспроводной связи и Интернета вещей за счет создания карт покрытия на основе ограниченных измерений. Воздействие: Способствовать развитию и развертыванию новых систем беспроводной связи. Приобретенный опыт: искусственный интеллект, беспроводная связь, машинное обучение. Текущие материалы
	Применение машинного обучения для разработки моделей физических датчиков в среде игрового движка Реалистичные данные синтетических датчиков вскоре устранят необходимость сбора тонн реальных данных для алгоритмов восприятия, основанных на машинном обучении. Ускорьте этот переход, создав модель искажения камеры в реальном времени. Воздействие: Сокращение усилий по разработке автономных транспортных средств и роботов. Полученный опыт: искусственный интеллект, автономные транспортные средства, компьютерное зрение, глубокое обучение, машинное обучение, моделирование и симуляция, нейронные сети.
	Выбор механических приводов с использованием анализа на основе моделирования Помогите ускорить проектирование и разработку автономных систем, предоставив основу для анализа и выбора механических приводов. Воздействие: Помогите оценить и выбрать системы привода в различных отраслях (робототехника, автомобилестроение, производство, аэрокосмическая промышленность), а также помочь проектировщикам найти новые решения по приводам. Полученный опыт: дроны, робототехника, управление, киберфизические системы, электрификация, гуманоиды, манипуляторы, моделирование и симуляция.
	Автоматизация проектирования аккумуляторных батарей Сократите усилия, необходимые для правильной разработки аккумуляторной батареи, оптимизированной для автомобильного цикла езды. Воздействие: Способствовать глобальному переходу на источник энергии с нулевым уровнем выбросов. Полученный опыт: устойчивое развитие и возобновляемые источники энергии, управление, электрификация, оптимизация, параллельные вычисления.
	Моделирование летающего ротора-манипулятора Манипулирование с помощью винта изменит будущее воздушного транспорта и манипуляций в строительстве и опасных средах. Поднимите манипуляции с робототехникой на новый уровень с помощью автономного БПЛА. Результат: Преобразуйте сферу манипулирования роботами. Приобретенный опыт: дроны, робототехника, манипуляторы, моделирование и моделирование, БПЛА.
	Управление воздушной траекторией двигателя MIMO Двигатели внутреннего сгорания будут продолжать использоваться на автомобильном рынке и в будущем. Создайте систему управления воздушным потоком MIMO, чтобы улучшить характеристики двигателя, экономию топлива и выбросы, и начните свою карьеру в автомобильной промышленности! Воздействие: Повышение экологичности управления двигателем благодаря поставщику автомобилей первого уровня. Приобретенный опыт: автономные транспортные средства, автомобилестроение, управление, моделирование и симуляция. Текущие материалы
	Робот с голосовым управлением Умные устройства и роботы стали частью нашей повседневной жизни, и взаимодействие человека и робота играет решающую роль на этом быстрорастущем рынке. Разговор с машиной полностью изменит наш подход к работе с роботами. Результат: откройте возможности для создания роботов, которые могут стать интуитивно понятной частью нашего мира. Полученный опыт: искусственный интеллект, компьютерное зрение, робототехника, обработка сигналов, обработка естественного языка, мобильные роботы, взаимодействие человека и робота, недорогое оборудование. Текущие материалы
	Четвероногий робот с манипулятором Ногие роботы с манипуляторами станут идеальными платформами для перемещения по пересеченной местности и взаимодействия с окружающей средой. Готовы ли вы решить задачу управления роботами на открытом воздухе? Воздействие: Внести вклад в разработку новейших технологий для трансформации геологоразведочных и поисково-спасательных операций. Приобретенный опыт: робототехника, управление, обработка изображений, манипуляторы, мобильные роботы, моделирование и симуляция. Текущие материалы
	Подводный дрон в прятки После того, как роботы покорили землю, небо и космос, они отправляются в глубокое море. Исследуйте новейшие возможности автономных подводных аппаратов, выполнив проект по сотрудничеству и соревнованиям роботов под водой. Воздействие: Продвижение подводных исследований и сотрудничества с использованием АНПА для будущего океанотехники. Полученный опыт: искусственный интеллект, робототехника, АНПА, встроенный искусственный интеллект, машинное обучение, обучение с подкреплением, объединение датчиков и отслеживание, SLAM.
	Автономная локализация транспортных средств с использованием бортовых датчиков и геолокационных карт HD Произведите революцию в существующей транспортной системе, улучшив локализацию автономных транспортных средств для автоматизации уровня 5. Воздействие: Способствовать изменению автомобильной промышленности и транспортной системы. Полученный опыт: компьютерное зрение, робототехника, автономные транспортные средства, SLAM, оценка состояния, объединение датчиков и отслеживание.