Сборник тезисов. Международная научно-практическая конференция «IBLS-Конференция 2024». Москва, 3-4 апреля 2024 г.

Коллектив авторов (2024)

В сборнике представлены работы секций международной научно-практической конференции «IBLS-Конференция 2024». Тезисы сгруппированы по секциям и посвящены обмену научным и практическим опытом. Сборник рекомендован преподавательскому составу, школьникам и всем, интересующимся научно-исследовательской и проектной деятельностью. В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.

Естественные и точные науки

УСТРОЙСТВО И ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

(THE STRUCTURE AND APPLICATION OF NEURAL NETWORKS)

Барановский Егор Дмитриевич, ученик 10 класса ЧОУ ОО МШСО

Научный руководитель — Вербицкая Руслана Ивановна

г. Москва, Россия, [e-mail]

Нейронные сети являются одной из наиболее активно развивающихся и перспективных областей искусственного интеллекта в настоящее время. Их уникальная способность обучаться на данных и выявлять сложные закономерности делает их незаменимыми для решения широкого круга задач в различных сферах — от распознавания образов и обработки естественного языка до медицинской диагностики, и управления автономными системами.

Несмотря на широкое распространение, принцип работы нейронных сетей для многих остаётся “чёрным ящиком” из-за высокой сложности. Создание простых наглядных моделей важно для лучшего понимания и обучения нейросетевым технологиям.

Цель работы: создать упрощённую, действующую модель нейронной сети на языке Python. С помощью этой модели продемонстрировать и объяснить работу нейронных сетей и принципы их обучения.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

1. Изучить, что такое нейронные сети и области применения.

2. Познакомиться с классификацией нейронных сетей.

3. Изучить устройство нейронной сети и принципы её обучения.

4. Разработать и написать на языке Python модель простейшей нейронной сети.

5. Продемонстрировать и объяснить работу нейронной сети на полученной модели.

Материалы и методы. Анализ литературы по теме исследования, моделирование: разработка с нуля модели нейронной сети на языке Python (без заимствования чужого кода).

Результат. Изучена литература по нейронным сетям. Найдены и исследованы примеры простейших моделей нейронных сетей в Интернете. На основе примеров разработана собственная модель нейронной сети. Нейронная сеть обучена и протестирована. Описана работа созданной модели нейронной сети.

Сделаны следующие выводы. Разработана действующая модель простейшей нейронной сети с одним невидимым слоем, состоящим из одного нейрона. Модель успешно обучается на входных числовых данных, определяя закономерность между выходными и входными данными. Обучение производится путём автоматической адаптации весовых коэффициентов. Нейронная сеть протестирована на новых данных, не использованных в обучении, и она показала правильные ответы. На примере данной модели описаны устройство и принципы действия нейронной сети. Созданная модель нейронной сети, хоть и является упрощённой, но использует те же самые принципы, что и профессиональные нейронные сети, применяемые для решения реальных задач. Благодаря наглядности и простоте эта модель может использоваться в качестве обучающего пособия в учебных заведениях.

Использованные материалы:

1. Большая российская энциклопедия [Электронный ресурс]: [сайт]. URL: https://bigenc.ru (дата обращения: 28.12.2023).

2. Гафаров Ф.М., Галимянов А.Ф. Искусственные нейронные сети и приложения: учеб, пособие. Казань: Изд-во Казан, ун-та, 2018. 121 с.

3. Ильке Кандан Б. Как обучить нейронную сеть — полное руководство для начинающих [Электронный ресурс]: [сайт]. URL: https://hashdork.com/ (дата обращения: 22.12.2023).

4. Келлехер Джон Д. Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс. Москва: Бомбора, 2022. 160 с.

5. Нейронные сети: как работают и где используются [Электронный ресурс]:

[сайт]. URL: https://neural-networks.ru/blog/neyronnye-seti-kak-rabotayut-i-gde-ispolzuyutsya (дата обращения: 11.01.2024).

6. Павленко Д. Введение в машинное обучение и искусственные нейронные сети

[Электронный ресурс]: [сайт]. URL:

https://foobarl67.blogspot.com/2019/01/vvedeniye-v-mashinnoye-obucheniye-i-iskusstvennyye-neyronnyye-seti.html (дата обращения: 13.01.2024).

7. Ростовцев В.С. Искусственные нейронные сети: учебник. Киров: ВятГУ, 2014. 208 с.

8. Что такое нейронная сеть? /Amazon Web Services [Электронный ресурс]: [сайт].

URL: https://aws.amazon.com/ru/what-is/neural-network/ (дата обращения:

04.01.2024).

ВЫРАЩИВАНИЕ ЭКЗОТИЧЕСКИХ РАСТЕНИЙ В ДОМАШНИХ УСЛОВИЯХ

(GROWING EXOTIC PLANTS AT HOME)

Громов Ярослав Алексеевич, ученик 8 класса ЧУ СОШ “Олимп-Плюс”

Научный руководитель — Богачёва Анна Сергеевна

г. Москва, Россия, gromov yaroslav [e-mail]

Экзотические растения — это растения, нехарактерные для данного района. Они обычно встречаются в ботанических садах, парках, где для них создаёт необходимые условия существования человек. В наше время экзотические для Центральной России растения в качестве выращиваемых приобретают всё большую популярность среди населения. Это и кактусы, и пальмы, и бананы, и многие другие растения.

Цель исследования — изучение особенностей процесса выращивания экзотических для Центральной России растений: ананаса, манго, авокадо.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

1. Изучить литературу по вопросам выращивания в России экзотических растений в домашних условиях, особенностям их жизнедеятельности.

2. Создать условия для выращивания экзотических растений и вырастить манго, авокадо, ананас в домашних условиях;

3. Получить и оформить результаты.

Гипотеза. Манго, авокадо, ананас возможно вырастить в домашних условиях.

Материалы. Ананас (сорт Хохлатый), авокадо (сорт Хасс) и манго (сорт Кент), ёмкости для выращивания, земля, савок, лейка, вода, термогигрометр.

Методы. Наблюдение, эксперимент, описание. Эксперимент проводился в хорошо освещённой комнате со средней комнатной температурой 24 °C и умеренной влажностью воздуха (40 %). Грунтом являлся торф.

Результаты. Мне удалось вырастить манго и авокадо в домашних условиях. Для этого я использовал способы проращивания семян манго и авокадо, описанные в литературе. Вырастить ананас мне не удалось, что объясняется низким качеством используемых мною плодов и сложностью соблюдения методики. Семя манго проросло через 10 дней от начала эксперимента, семя авокадо — через 25 дней. Через два месяца от начала эксперимента манго стало сформировавшимся растением с побегом и корнем, в то время как авокадо только укоренилось в почве.

Были сделаны следующие выводы.

1. Выращивание экзотических растений в домашних условиях возможно при соблюдении определённых условий.

2. Манго и авокадо возможно вырастить в домашних условиях при температуре 24 °C, влажности 40 %.

3. Полученные результаты по условиям и возможности выращивания манго и авокадо согласуются с данными литературы.

Использованные материалы:

1. Брем А. Жизнь растений. Новейшая ботаническая энциклопедия. Москва: Эксмо, 2004. 976 с.

2. Дедю И.И. Экологический энциклопедический словарь. Кишинёв: Главная редакция Молдавской советской энциклопедии. 1989. 406 с.

3. Семенин А.Ф. Плодовый сад в комнате. Екатеринбург: У-Фактория, 2001. 427 с.

CLOUD WEB — БРАУЗЕР HA PYTHON

(CLOUDWEB — PYTHON BROWSER)

Добросмыслов Иннокентий Кириллович, ученик 7 класса ЧОУ ОО МШСО

Научный руководитель — Вербицкая Руслана Ивановна

г. Москва, Россия, [e-mail]

Цель работы: создание браузера, который комбинирует достоинства новых и старых версий других браузеров.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

1. Проанализировать другие браузеры и написать свой собственный браузер, который комбинирует лучшие стороны других версий разных браузеров (важны быстрая скорость и красивое оформление).

2. Изучить Python (изучить библиотеку PyQt6 и научиться работать с виджетами отображения HTML-страниц).

3. Для нового браузера написать код, который создаёт отображение страниц, вкладки, меню.

4. Продумать дизайн (логотип, иконки).

5. Тестировать браузер после каждого этапа работы.

Материалы и методы. Общенаучные (анализ, синтез, сравнение и обобщение).

Результаты.

1. Был написан код, который создаёт окно, в котором есть виджет для отображения HTML-страниц по заданному URL-адресу, однако дизайна и полного графического интерфейса эта программа не имела.

2. В код были добавлены кнопки “Вперёд”, “Назад”, “Домашняя страница” и “Перезагрузка”.

3. Код был оптимизирован; переменная, которая хранила данные окна, была удалена, вместо этого был создан класс.

4. После завершения каждого этапа я тестировал браузер и демонстрировал его работу участникам консультаций по информатике.

Сделаны выводы. Данная работа была мне полезна для улучшения навыков программирования и освоения новой графической библиотеки Qt (раньше я делал GUI на Tkinter). Я планирую развивать и оптимизировать этот браузер в дальнейшем.

Использованные материалы:

1. Хабр. Моя лента [Электронный ресурс]: [сайт]. URL: https://habr.com/ (дата обращения: 10.02.2024).

2. GeeksforGeeks. Обучающий сайт [Электронный ресурс]: [сайт]. URL: https://www.geeksforgeeks.org/ (дата обращения: 12.02.2024).

3. PyQt6 — полное руководство для новичков [Электронный ресурс]: [сайт]. URL: https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/599599/ (дата обращения: 11.02.2024).

4. Qt wiki [Электронный ресурс]: [сайт]. URL: https://wiki.qt.io/Main (дата обращения: 13.02.2024).

5. Stack Overflow [Электронный ресурс]: [сайт]. URL: https://stackoverflow.com/ (дата обращения: 14.02.2024).

ЗИМНЯЯ ПОДКОРМКА ПТИЦ: МИФЫ И ПРАВДА

(WINTER FEEDING OF BIRDS: MYTHS AND TRUTHS)

Кузьмина Серафима Сергеевна, ученица 6 класса ЧОУ ОО МШСО

Научный руководитель — Рязанова Янина Станиславовна

г. Москва, Россия, kuzmina [e-mail]

Птицы являются одним из важнейших элементов фауны, а их деятельность оказывает влияние на экосистему. Зимующие птицы нередко гибнут в холодное время года от голода. Поэтому зимняя подкормка птиц — один из методов сохранения и увеличения их численности.

Гипотеза. Знания людей о правильной подкормке птиц способствуют выживанию зимующих птиц в зелёных зонах города. Неправильная подкормка, наоборот, не помогает выживанию и может привести к гибели птиц.

Цель исследования: выявить стереотипы, как правильные, так и неправильные (правда и мифы) о подкормке птиц, и сформировать правила зимней подкормки птиц.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

1. Изучить литературу, раскрывающую пищевые особенности зимующих птиц.

2. Провести опрос и выявить стереотипные суждения, связанные с темой подкормки птиц.

3. Разработать правила, популяризирующие правильные установки зимней подкормки птиц, способствующие их биоразнообразию, а не гибели.

Материалы и методы. Был проведён опрос, состоящий из закрытых и открытых вопросов.

Результаты. Опрос прошли 50 человек. Были выявлены хорошие знания респондентов в ряде вопросов о зимней подкормке. Например, 62 % знают, что в рацион подкормки входит именно несолёное сало; что зимняя подкормка важна в любую непогоду (34 %), в сильные морозы (64 %), а особенно актуальна для выживания птиц во второй половине зимы (22 %). 42 % опрошенных используют для подкормки птиц свою кормушку. Но ряд ответов о составе рациона подкормки, наполнения кормушки ошибочны. Незнание важных вещей может привести к недомоганиям птиц и даже их гибели.

Использованная литература:

1. Вишневский В.А. Птицы Москвы и Подмосковья. Полный определитель. Москва: Фитон XXI. 2023. 352 с.

2. Евсеев А.В. Птицы большого города. Пособие для бёрдвотчеров. Москва: Проспект. 2022. 192 с.

3. Митителло К.Б. Птицы. Подкармливаем и наблюдаем. Москва: Эксмо. 2012. 240 с.

4. Схилтхёйзен М. Дарвин в городе: как эволюция продолжается в городских джунглях. Москва: Бомбора. 2021. 352 с.

ВЛИЯНИЕ ВОДЫ, ПОЛУЧЕННОЙ ИЗ ЗАСОЛЕННОЙ ПРОТИВОГОЛОЛЁДНЫМИ СМЕСЯМИ ПОЧВЫ, НА ФЛОРУ

(IMPACT OF MELTWATER FROM SOIL SALINE WITH ANTI–ICING FLUIDS ON FLORA)

Кульченко Любовь Геннадьевна, ученица 9 класса ЧОУ ОО МШСО

Научный руководитель — Макушин Александр Александрович

г. Москва, Россия, [e-mail]

Засоление почвы из-за противогололёдных смесей может пагубно отразиться на флоре. Избыток солей в почве может привести к повышению уровня токсичных веществ, которые могут отрицательно влиять на биохимические процессы внутри растения, приводя к нарушению функции клеток и подавлению роста.

Гипотеза. Засоление почвы противогололёдными смесями оказывает губительное влияние на растения.

Цель исследования: определить степень влияния засоления почвы противогололёдными смесями на флору.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

1. Изучить литературу, касающуюся вредного влияния противогололёдных смесей на почву.

2. Выполнить забор почвы с разных участков газона.

3. Провести наблюдение за тем, как произрастает растение в почве, засорённой противогололёдными смесями.

Материалы и методы. Нами был выполнен забор почвы с двух различных газонов г. Москвы. Первый образец почвы (основной) мы брали с газона, прилегающего к тротуару. Во время зимнего периода он обильно обрабатывался противогололёдной солью. Второй образец почвы (контрольный) мы брали в лесопарковой зоне. Для оценки насыщенности почвы реагентами оба образца были помещены в сосуды с водой, тщательно перемешаны, после вода из этих сосудов с образцами почвы была профильтрована в отдельные ёмкости. Это нужно, чтобы получить растворы водорастворимых солей из этих образцов. В полученную воду из первого и второго образцов почв мы помещали луковицы и наблюдали за ростом их корней. При этом все растения находились в одинаковых световых и температурных условиях. Во время наблюдения мы оценивали срок появления ростков, их длину, степень развитости корешков луковиц. Для визуализации степени роста корешка растения мы использовали измерение корешков с помощью линейки и световую микроскопию, с помощью которой подсчитывалось среднее количество клеток корешка лука, находящихся в разных стадиях митоза.

Результаты. Первые ростки растений появились на 4 день в контрольном образце. В основном образце первые ростки мы заметили на 6 день. Ростки лука росли медленнее в воде, которая была засолена противогололёдными смесями. Так, в контрольном образце воды ростки росли со скоростью 3 мм в день, а в основном образце — 1,2 мм. Корневая система растений, произраставших в засолённой воде, была развита хуже, чем у луковиц, растущих в обычной воде. Количество клеток, находящихся в стадии митоза в основном образце почвы, было 9 в поле зрения, а в контрольном — 16.

Было сделано следующее заключение. В воде, полученной из засолённой противогололёдными смесями почвы, рост растений наблюдался позже на 2 дня, скорость произрастания ростков была почти в 2 раза медленней, а количество клеток, находящихся на разной стадии деления, было в 1,7 раз меньше. Следовательно, противогололёдные смеси оказывают негативное влияние на рост растений.

Использованные материалы:

1. Лысиков А.Б. Влияние противогололёдных реагентов на состояние почвы придорожных сосняков серебряноборского опытного лесничества // Журнал “Лесоведение”. 2017. № 6, с. 446–451 [Электронный ресурс]: [сайт]. URL: http://lesovedenie.ru/index.php/forestry/article/view/1064 (дата обращения: 11.03.2024).

2. Никифорова Е.М., Кошелева Н.Е., Власов Д.В. Мониторинг засоления снега и почв восточного округа Москвы противогололёдными смесями // Научный журнал “Фундаментальные исследования”. 2014. № 11-2. С. 340–347. [Электронный ресурс]: [сайт]. URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=35524 (дата обращения: 26.02.2024).

Конец ознакомительного фрагмента.