Ученицы Назарбаев Интеллектуальной школы в Караганде получили возможность представить свой проект на международном хакатоне в Италии. Две талантливые школьницы, Еркеназ Кажиахметова и Медина Марат, разработали уникальную систему, которая анализирует доступность городской инфраструктуры и помогает планировать её улучшение. Их работа уже была отмечена на республиканском уровне и теперь ждёт своего часа на международной арене.
Успех на конкурсе
Школьницы стали участницами хакатона после успешного выступления на конкурсе ITECX – Первом Международном Конгрессе по инженерии, технологиям и математике. В этом мероприятии принимали участие ребята из разных уголков Казахстана, таких как Астана, Балхаш, Кокшетау и Павлодар. Проект, который они представили, называется "Анализ доступности социальных объектов и предложение по улучшению устойчивости городской инфраструктуры".
Интерактивная карта
В своей работе ученицы провели детальный анализ доступности школ, больниц и детских садов в Караганде с применением геоинформационных систем. Они создали интерактивную карту, на которой можно увидеть расположение социальных объектов, их доступность, а также административные границы и уличную сеть. Эта система визуализирует уровни доступности, что позволяет определить, какие районы обеспечены инфраструктурой лучше, а где есть пробелы.
Дополнительные функции проекта
Проект включает в себя несколько полезных функций. В частности, режим Emergency Mode показывает время прибытия скорой помощи, а модуль Future 2030 позволяет прогнозировать развитие города с учётом увеличения населения. Также предусмотрены рекомендации по улучшению транспортных маршрутов, развитию велодорожек и пешеходных зон, с учетом экологических факторов и доступности для различных групп населения.
Планы на будущее
Работа школьниц была высоко оценена жюри, что дало им возможность поехать в Рим для участия в международном конгрессе и хакатоне. Перед отправлением в Италию они намерены доработать свой проект, расширив карту за счёт других городов Казахстана и внедрив элементы машинного обучения для более точного анализа и прогнозирования.


Комментарии
Оставить комментарий