33 results in all PRIZ Hub projects
The project was dedicated to production yield improvement in microchip manufacturing. The bumps are created on the top of a wafer and used for the final test of all dies. Only good dies are taken for the packaging. All dies that fail the test will be scrapped. The process yield depends on the amount of "good" and "bad" dies. It was revealed that in some cases, the time between the end of the process and the final test impacts the yield. The longer the dwelling, the more dies fail the final test. If the dwelling exceeds hundreds of hours, the amount of failed dies becomes dramatically high, which results in the scrapping of the whole wafer. The problem was analyzed and solved.
The number of particles is a critical parameter for microchip manufacturing. Each, even a very small particle, can potentially destroy a die. Therefore filters are widely used. Water is always filtered through fine filters to reduce the number of particles. Nevertheless, if the filter is too fine, it could cause a problem. This issue was investigated with the help of Functional Modeling. Possible solutions were generated using 40 Inventive Principles.
Проект "OrbiNet" - это уникальная инициатива, в которой участвуют ученики 10-го класса, целью которой является создание ассистента для геосервисов, интегрированного в телеграм-бота. Этот проект позволяет школьникам прикоснуться к передовым технологиям в области космического мониторинга и обработки данных, обучаясь и одновременно внося свой вклад в разработку инновационных решений. В рамках "OrbiNet", студенты исследуют, как с помощью ассистента можно эффективно работать с новейшими методами распознавания образов и потоковой обработкой данных. Они изучают, как данные с различных датчиков - мультиспектральных, гиперспектральных, радарных и лидарных - могут быть систематизированы и обработаны для решения реальных задач, таких как мониторинг окружающей среды и предотвращение природных катастроф. Ученики также занимаются разработкой алгоритмов для предварительной обработки данных на космических аппаратах и изучают, как технологии блокчейна могут быть применены в управлении космическими данными. Особое внимание уделяется возможностям ассистента в прогнозировании и распознавании лесных пожаров, а также в мониторинге землетрясений. Проект "OrbiNet" не только способствует развитию навыков учащихся в области науки и техники, но и позволяет им участвовать в создании реального продукта, который может быть масштабирован и использован для решения глобальных задач в будущем. Это отличный пример того, как обучение и практическая деятельность могут объединяться для достижения впечатляющих результатов в области геосервисов и космических технологий.
Пропажа скота, особенно в крупных пастбищных областях или в удаленных районах, может быть серьезной проблемой для фермеров и владельцев скота. Этот процесс может происходить по разным причинам, включая недостаточное пастбище, кражи, атаки диких животных или даже потерю ориентации животных в незнакомой местности. Однако, вне зависимости от причины, потеря скота приводит к финансовым потерям и может снизить производственную эффективность ферм. Эффективным решением этой проблемы является использование БПЛА с нейроной сетью, которая может опознать на камере потерявшихся животных, после сделать два снимка в двух отрезках времени, скинуть местоположение, фото потерявшегося скота или животных. Благодаря чему можно вычислить направление, скорость миграции и будущее положение.
Обнаружение и классификация. В реальном времени нейронная сеть анализирует поступающие данные, обнаруживая и классифицируя объекты на орбите. Каждый обнаруженный объект оценивается, и если он соответствует характеристикам космического мусора, сеть фиксирует его положение и другие важные параметры. Этот процесс позволяет не только точно обнаруживать космический мусор, но и вносить вклад в безопасность космических полетов и долгосрочное устойчивое использование околоземного пространства.