В Академпарке подвели итоги школы по отработке навыков в области создания и запуска новых продуктов Startup Unit. 11 команд продолжат работать над проектами под руководством опытных менторов Академпарка, а осенью пройдут акселератор А:СТАРТ. 6 проектов-победителей – разработки студентов Новосибирского государственного университета, решающие задачи по выявлению нештатных ситуаций на производстве (EX-DET), разработке медицинского прибора для диагностики плотности костной ткани (OSTEOCLICK), оптимизации собеседований (Interview Assistant), глубокой переработке зерна на кормовые ингредиенты (EcoCorn) составлению инструкций «от исследователей для исследователей» (Tetrad), и шерингу одежды (ShareClo).
— За три недели участники получили много информации и освоили базовые инструменты для запуска стартапа. И, что немаловажно, приобрели в команду нужных специалистов, партнеров, клиентов и менторов. Для этого и функционирует экосистема Академпарка. Мы не прощаемся с начинающими предпринимателями, а ждем осенью на нашем акселераторе А:СТАРТ, где они уже будут выводить продукты на рынок, привлекать инвестиции и масштабировать бизнес, — прокомментировал исполнительный директор Фонда «Технопарк Академгородка», директор бизнес-ускорителя А:СТАРТ Алексей Логвинский.
EX-DET — система выявления нештатных ситуаций на производстве
Команда проекта: Матвей Четвергов, Александр Колмачевский, Иван Фокин (3 курс Инженерной школы Механико-математического факультета), Маргарита Сафиулова, Елена Благодатских (3 курс Экономического факультета).
EX-DET представляет собой программный комплекс для распознавания нештатных ситуаций, реализованный с использованием компьютерного зрения и машинного обучения. Система позволяет предупреждать пользователя об опасности в реальном времени, что ведет к сокращению возможных финансовых потерь, поскольку, с одной стороны, позволяет оперативно транслировать информацию о возникших перебоях и проблемах, с другой – не требует полной замены оборудования, поскольку легко встраивается поверх имеющегося.
— Система собирает данные с камер, отправляет их на облако, где в реальном времени обрабатывает видеопоток и собирает статистику. В случае распознавания нештатной ситуации сигнализируем ответственному лицу на предприятии об опасности. С помощью компьютерного зрения мы отслеживаем нарушения в ношении средств индивидуальной защиты работниками предприятий, выявляем людей в зонах повышенной опасности, распознаем возгорания, задымления, дефекты на производственной линии, а также можем определить постороннего человека на производстве, — рассказал о принципе работы Иван Фокин.
На момент защиты разработки команда провела проблемные интервью, подтвердила гипотезы, проанализировала рынок и создала прототип. Сегодня рабочие процессы внутри комплекса отлаживаются, чтобы в будущем студенты смогли протестировать комплекс и предложить улучшения.
— В дальнейшем планируем тестировать и улучшать прототип, внедрять новые функции, сотрудничать с различными предприятиями Новосибирской области, внедрять туда наше решение. В частности, обсуждаем тестовую интеграцию в систему видеонаблюдения в «Точке кипения» Академпарка Мы очень рады войти в круг победителей, нам важно, что работу нашей команды оценили эксперты Академпарка, дали важные советы, которые позволят нам развиваться в нужном направлении, — добавил Иван.
OSTEOCLICK — отечественный медицинский прибор для измерения плотности костной ткани
Команда проекта: Татьяна Сайкина, Алиса Сон (4 курс Физического факультета), Алена Смирнова (2 курс магистратуры ЭФ), Евгений Гаськов (специалист коммерции).
OSTEOCLICK – медицинский прибор, который позволяет быстро и точно определить плотность костной ткани и диагностировать остеопороз – заболевание, приводящее к увеличению хрупкости костей, что даже при незначительных переломах может привести к серьезным осложнениям вплоть до летального исхода. В отличие от уже существующих решений по типу аппаратов DEXA, МРТ, УЗ-денситометрии, разработка новосибирских стартаперов имеет меньшую стоимость (оборудование можно закупить для учреждений в отдаленных регионах), более мобильная (можно переносить из кабинета в кабинет и применять к лежачим пациентам), простая в использовании (выдает численный результат, который врач соотносит с референсными значениями) и имеет высокую точность (92%). Если диагностировать остеопороз еще до появления переломов, пациент сможет раньше начать прием лекарств и даже остановить развитие болезни.
— Мы проводили custdev (customer development – тестирование идеи или прототипа будущего продукта на востребованность с помощью потенциальных потребителей) и выяснили, что выявлением этого заболевания могли бы заниматься даже гинекологи: например, тех же пациенток с пременопаузой и менопаузой врачи обязательно отправляют на диагностику плотности костной ткани, поскольку эти состояния вызывают гормональные нарушения, приводящие к истончению костной ткани и развитию остеопороза Но из-за того, что диагностический аппарат может быть один на весь город, многие люди просто не попадают на эту процедуру. Поэтому нашей задачей было разработать такой прибор, который можно будет приобрести едва ли не во все медучреждения, легко переносить из палаты в палату и проводить точную диагностику, безопасную для пациентов, — пояснила руководитель и технический специалист проекта Татьяна Сайкина.
Методика работы основана на фиксации собственных естественных колебаний кости, возникающих в ней как замкнутом твердом объекте из-за биения сердца и работы внутренних органов. Создатели проекта эти колебания регистрируют в любой части тела человека без какого-либо радиационного воздействия на него, – просто прикладывая датчик к поверхности кожи, – и после преобразования Фурье и усреднения сигнала выдают готовый результат, понятный специалисту.
На сегодняшний день разработанный и запатентованный новосибирскими ученым-геофизиком, кандидатом технических наук Константином Фединым и врачом, доктором медицинских наук Вадимом Климонтовым метод определения плотности костной ткани протестирован на реальных людях в сотрудничестве с НИИКЭЛ, что подтверждает точность измерений. А команда после победы в Startup Unit готовится к осенней акселерационной школе от А:СТАРТ и заполняет заявку на грант «Студенческий стартап» от фонда Бортника.
— В планах – создание полноценного стартапа. На первом этапе потребуется провести НИОКР. На втором – создать MVP продукта. Для этого мы протестируем метод, подберем необходимые компоненты и создадим платы, придумаем и произведем (может быть, даже на 3D принтере) эргономичный корпус прибора. И, конечно, напишем хотя бы минимальное программное обеспечение, чтобы обрабатывать полученные данные автоматизировано. Надеемся, что для всех этих работ получим финансирование из студенческого гранта, заявку к которому составляем всей командой при участии экспертов, поддержавших нас на Startup Unit, — добавила Татьяна.
Interview Assistant — smart-помощник для оптимизации собеседований
Команда проекта: Константин Кравцов (3 курс ЭФ), Дарима Жамбаева (4 курс ЭФ), Никита Дроздов, Александр Шишкин (4 курс ФИТ), Александр Зайцев (1 курс магистратуры ФИТ), Арсений Кондратьев (выпускник ФИТ).
IInterview assistant – это автоматизированный помощник проведения собеседований, призванный сократить временные и денежные расходы на поиск подходящих соискателей. Представляет собой бот в Telegram, который выдает потенциальному работнику определенное количество тестовых заданий. Эти задания отбирает и назначает в зависимости от конкретной вакансии HR-специалист, обращаясь к уже готовой системе тестов от команды проекта. После того, как соискатель отправляет решенные задания, система обработает ответы и выдаст итоговый результат автоматически. Специалисту отдела кадров останется только принять решение, приглашать ли человека на повторное собеседование.
— На данный момент собеседование – очень долгий и дорогостоящий процесс, особенно в IT. Компании тратят много ресурсов, но вакансии закрывают все равно медленно. Мы решили оптимизировать этот процесс, предлагая компаниям провести небольшую и быструю оценку знаний соискателя перед назначением собеседования. Наша цель – сделать собеседование удобнее, дешевле и быстрее для всех, — рассказал product manager проекта Константин Кравцов.
На сегодняшний день MVP ассистента готов на 70% (команда планирует выпустить продукт в июле), а студенты активно предлагают продукт различным компаниям Академгородка. В планах – найти материальную поддержку от инвесторов или в формате грантов.
— Конечно, приятно оказаться среди победителей. Особенно, когда видишь, что ты в одном списке с серьезными командами, у которых уже есть большой опыт работы над продуктами или готовые прототипы. Мы всей командой активно работаем над проектом, и это только первый шаг в нашем пути, — добавил Константин.
Ранее проект победил в отдельной номинации «Предпринимательство и инновации» II Конкурса студенческих проектов НГУ и получил поддержку партнеров мероприятия – Бизнес-ускорителя А:СТАРТ и Центра развития карьеры НГУ.
EcoCorn — технология глубокой переработки зерна
Команда проекта: Наталья Боднева, Ксения Гончарова, Алексей Евсеев, Ксения Исаева (1 курс магистратуры ЭФ).
EcoCorn – проект по глубокой переработке зерна, позволяющий расширить возможности использования этого ценного ресурса, которое ранее Россия экспортировала. Благодаря технологии, разработанной ученым, с которым сотрудничает команда, продукты глубокой переработки зерновых становятся полезными для разных отраслей, начиная от кормов для крупного рогатого скота и заканчивая медициной.
На сегодняшний день проект прошел испытания и был в тестовом формате внедрен в Томске и Новосибирской области.
— Наша победа была немного неожиданной, так как выступали мы не с финальной версией своей презентации. Мы, безусловно, рады и воодушевлены! В ближайших планах – встреча с нашим разработчиком и детальная проработка описания продукта. Что касается развития проекта вне Startup Unit, то, конечно, мы будем продолжать: как минимум – в рамках диплома, а, возможно, и дальше, — прокомментировала управляющая бизнес-процессами Наталья Боднева.
Tetrad — приложение от исследователей для исследователей
Команда Проекта: студенты 3 курса аспирантуры Факультета естественных наук Гадир Ждид (Ghadeer Jdeed) и Лина Ал Аллаф (Lina Al Allaf).
Tetrad – это кросс-платформенное приложение для исследователей в области химии и биологии, которое упрощает работу в исследовательской лаборатории. Молодым исследователям оно помогает сориентироваться, чем занимается лаборатория, кто и какие исследования проводит. Для опытных сотрудников приложение полезно с точки зрения организации и оптимизации рабочих процессов. Дополнительный функционал может помочь ученым в решении задач, связанный непосредственно с темой исследований.
— Иногда интеграция в коллектив лаборатории для новичка может быть особенно сложной. И я как студент, работающий в лаборатории Института химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН под руководством профессора Нины Тикуновой, и мои друзьями на аналогичных позициях, и старшие научные сотрудники и профессура, мы все разделяем энтузиазм и необходимость в создании инструмента «от исследователей для исследователей», — прокомментировал Гадир.
На сегодняшний день разработка прошла все этапы по бизнес-планированию и находится на стадии прототипирования. Команда проекта нашла в помощь программистов из числа студентов НГУ и планирует подавать заявки на гранты для студентов, чтобы получить финансирование и довести разработку приложения до конца.
ShareClo — шеринг одежды
Команда проекта: Балма Дугарова, Екатерина Кожевникова, Мария Ланкина, Катерина Тагильцева, Александра Пыклик (1 курс магистратуры ЭФ).
Ранее проект в конфигурации сервиса аренды театральных костюмов стал призером преакселерационной программы для молодых стартапов «Навигатор инноватора». После изменения состава команда продолжила развивать идею вокруг шеринга одежды. На сегодняшний день девушки рассматривают сервис как переосмысленный секонд-хенд свадебных платьев, но не отрицают возможность очередного серьезного переворота.
— StartUp Unit понравился. Большинство занятий были онлайн, очно встречались в выходные. Мы с девчонками разрабатывали новую идею, все так же связанную с одеждой. Как итог: мы одни из победителей, получили много полезной обратной связи и знакомств. По результатам работы нам предложили продолжить работу над сервисом в формате менторства, — прокомментировала Катерина Тагильцева.
