2021年博通大师优胜者和决赛选手

科学协会和博通基金会很荣幸地宣布2021年博通大师大赛的30名决赛选手。博通大师大赛是美国最重要的中学生STEM竞赛。决赛选手将于10月22日至28日进行虚拟比赛,除了接受科研项目的评审外,还将参加团队挑战。

15名入围者是女孩,15名是男孩。决赛选手覆盖15个州,代表28所学校。所有入围者将获得500美元的现金奖励,并将争夺超过10万美元的奖金。

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2021年决赛选手!

决赛


Arjun阿加瓦尔
斯托勒中学七年级
俄勒冈州的波特兰

一种基于机器学习的有害藻华(HABs)早期检测和预测创新方法

项目背景:水中有害的藻华(HABs)可导致鱼类死亡、人患病和关闭海滩。阿琼的动机是调查HABs,因为一个健康警告阻止了他在与家人度假时前往佛罗里达的海滩。他了解到,不断加剧的全球变暖和污染已经导致HABs成为一个更加严重的问题,给美国经济带来了巨大的代价。目前基于卫星图像的预测只针对美国所有水体的0.6%。因此,Arjun决定使用机器学习来分析自动传感器和浮标已经收集到的大量数据,并预测hab的发展。

策略和结果:阿琼发现,来自美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的目前最先进的模型使用超级计算机、卫星图像和水流统计数据来预测未来4天的HAB发展。为了扩展这一点,阿琼在他的家用电脑上开发了一个机器学习模型,使用公开的水质数据,并测试了收集到的每个变量的影响。他发现,使用统计标记而不是原始数据可以改善他的预测。阿琼对4天的预测和NOAA的预测一样准确,但他可以将预测范围扩大到7天,准确率达到86%。此外,阿琼认为他的模型可以在全国范围内应用,尽管它可能需要进行修改,以包括污水和化肥径流是HABs的主要贡献者的地点的数据。

其他爱好:阿琼喜欢下棋、弹钢琴、羽毛球和游泳,也喜欢参加数学比赛。他还是连环画《加尔文与霍布斯》的狂热粉丝。他打算成为一名计算机科学家,这样他就可以追求他在数学和解决问题方面的双重兴趣。

决赛


塞巴斯蒂安Rae亚历克西斯
七年级,Sierra Vista中学
加州欧文

利用SARS-CoV2有效繁殖号(Rt)量化188bet金宝搏官网封锁措施的有效性

项目背景加利福尼亚州的COVID-19安全措施要求封锁,但引发了一些人的抗议,他们认为这些措施无效,没有意义。塞巴斯蒂安,通常被称为Sebe,决定寻找科学证据,看看县封锁是否有效。在做了研究之后,他“偶然发现”了一个使用“有效繁殖数(R)”的数学模型。它的起点衡量的是病毒在人群中传播的初始速率,然后随着时间的推移而变化,以及病毒是否繁殖。

策略和结果:塞贝一开始假设封锁会改变新冠病毒的接触和传播速度。他开始使用一个病毒传播模型来计算封锁的有效性,该模型包含四个组成群体:易感人群、暴露人群、188bet金宝搏官网传染性人群或康复人群。从奥兰治县最初记录的R值开始,塞贝跟踪了州封锁持续期间R值的变化。他的结果显示,在COVID-19暴发的早期阶段,该县的第一R值很高(3.22)。这表明存在严重的病毒。然而,在采取了国家一级的安全措施后,繁殖数显著下降到0.67。他说,人数减少证明了限制流动性的好处,封锁成功地减缓了新冠病毒在南加州他所在地区的传播。

其他爱好:Sebe是一名花样滑冰运动员,喜欢冰上曲棍球。他希望继续学习行为科学,这样他就可以进一步探索人类思维、意识和本能的工作方式。他说,还有很多未知之处,需要更多的研究。

决赛


朱迪艾丽亚娜一直呗
七年级,克莱格中学
安阿伯市密歇根

新冠肺炎肺癌相关风险基因的计算预测

项目背景:朱迪的研究受到天生的好奇心和她父母事业的强烈影响。188bet金宝搏官网她的父亲是一名遗传学研究人员,母亲为患有癌症等肺部疾病的老年患者服务。在朱迪得知她母亲的几名病人死于COVID-19后,她想知道原因。是否存在与肺癌相关的基因也是COVID-19的目标?基于她对数学的热爱和她强大的计算机技能,她被激励着通过分析当前可用的数据库来寻找答案,这是一个被称为生物信息学的科学领域。

策略和结果:通过阅读之前的研究,朱迪了解到基因在有疾病的人身上的表达水平往往不同。这意味着病变细胞,如癌细胞,产生的基因比健康细胞多或少。这使得它们无法对冠状病毒等入侵者做出反应。然后她推断,在肺癌中表达不同的基因在COVID-19病例中应该有相同的表达。在她的研究中,朱迪从一个国家数据库下载了肺癌数据。然后她确定了下调的基因,这意味着细胞产生的其中一种成分减少了,比如蛋白质。然后,她对蛋白质相互作用和患者生存率进行了一系列的计算机分析。她发现,肺癌中被下调的基因在COVID-19病例中也被表达不足。她的结论是,这些基因导致肺癌和冠状病毒疾病的同时发生。未来,她希望利用机器学习找到更多与这两种情况相关的基因。

其他爱好:朱迪喜欢烘焙,她说烘焙需要的专注力就像冥想一样,可以帮助她放松。作为一名多项目运动员,她承认花样滑冰和体操是她的最爱。她的职业目标是成为一名医生,并通过确保她的病人得到尽可能好的医疗护理来挽救生命。

决赛


克拉拉崔
八年级,奥兰治县艺术学校
加州圣安娜

虚拟学习的脑电图研究表明学习结果恶化和镜像神经元激活增加

项目背景:克拉拉的梦想实现了,因为大流行,她被旧金山芭蕾舞学校的强化训练项目录取了,该项目是在线教学的。令她惊讶的是,她发现学编舞很困难。因此,同样对神经科学感兴趣的克拉拉决定找出大脑对虚拟学习和面对面学习的反应是否不同。她读了一篇关于芭蕾舞者和镜像神经元的文章,镜像神经元是一种脑细胞,当一个特定的动作被执行或仅被观察到时,它会做出反应。然后,她决定研究镜像神经元的激活在虚拟和真人舞蹈训练中是否有所不同。

策略和结果:克拉拉的理论是,在虚拟训练中神经元的活动水平较低,这将导致较差的学习结果。为了测量神经元的活动,她使用了一种特殊的头戴设备来追踪来自镜像神经元所在大脑区域的波。然后,她招募了8名研究参与者,记录了他们坐着观看舞蹈老师演示两种不同动作时的脑电波,一种是亲自演示,另一种是记录下来的。然后要求每个人表演这些动作,并根据他们的表现打分。当克拉拉分析她的数据时,她发现参与者在虚拟舞蹈课后得分明显下降,这支持了她的理论。但她关于神经元活动的假设是不正确的。在虚拟训练中,神经元活动没有受到抑制。它明显更高,可能是由于需要额外的脑力劳动。

其他爱好:克拉拉是一名竞技性的舞者,她从两岁开始接受训练。她学习嘻哈、爵士、交际舞、当代舞和踢踏舞,是一个预备芭蕾舞团的成员。克拉拉希望成为一名神经科学家,继续她在大脑神经可塑性和恢复大脑功能方面的兴趣。

决赛


Ryka c·乔普拉
威廉·霍普金斯初中七年级
加州弗里蒙特

尾巴能摇狗吗?肥胖群体及其对快餐店新加盟商掠夺性选址的影响

项目背景目前,肥胖是美国可预防死亡的第二大原因,美国国立卫生研究院认为,每年约有30万人死于与肥胖相关的疾病。消费者调查已经证实了吃快餐和肥胖之间的紧密联系。在Ryka看了一部关于这个主题的纪录片后,她决定调查快餐连锁店的商业行为是否会在肥胖率相对较高的地区开设新餐厅,从而增加弱势群体的快餐供应。

策略和结果:Ryka使用了美国2017个县的快餐分店的数据,并将其与2016-2017年的肥胖数据进行了比较。她开始对快餐店和肥胖人群进行地理编码。她在她的样本中测量到的平均肥胖率为28.7%,并发现2019-2020年,一个集群的肥胖率每增加1%,该集群两英里半径内就会新开2.7家快餐分店。她观察到,新分支的高度集中在距离肥胖聚集区1.5到2英里半径内,在超过3英里范围内逐渐减少。根据她的研究,瑞卡想知道,靠近肥胖聚集区是否表明了在附近开设新快餐店的商业意图。

其他爱好:瑞卡是一名狂热的中提琴手和钢琴家,她在纽约卡内基音乐厅举行拉赫玛尼诺夫独奏表演时实现了童年的梦想。她喜欢科学碗和学生会,还喜欢在老年护理中心做志愿者。

决赛


凯瑟琳·吉尔克莱斯特
奥瑞菲尔德中学七年级
所需的

成功的着装:哪种面料的窗帘效果最好?

项目背景:凯特对时尚和面料的热爱激发了她的研究。纺织品是编织的织物,有很多用途,因为当它们铺在另一个物体上时,它们大致符合物体的形状。然而,一种织物的确切弯曲和折叠,即所谓的垂度,取决于织物的特性,包括它的重量、尺寸和灵活性。织物的悬挂方式对许多用途都很重要,比如可折叠太阳能电池板。凯特希望弄清楚,一件被悬挂的布料,随着尺寸的增加,是否有一个可预测的折叠面积和折叠次数。

策略和结果:凯特测试了六种面料:棉质、薄纱、斜纹、缎子、法兰绒和羊毛,它们的重量和密度都非常不同。她把每一种都切成越来越大的圆圈,然后用鱼竿和鱼钩把每一种都从中心提起来模拟垂坠。她测量了每件布料在被悬挂前后的面积,然后数了数布料上形成的褶皱数。她使用图像分析软件来确定布料在平整和悬垂时相对面积的变化。她发现,当她增加一个织物圆圈的半径时,在它被悬挂时形成了更多的褶皱,当圆圈达到一定大小时,褶皱数量达到最大值。凯特将褶皱的数量与面料的密度联系起来,并表示她的研究为那些选择服装或其他使用面料的产品(如太阳能电池板和降落伞)提供了一种预测工具。

其他爱好:凯特学习德语、西班牙语和法语,会弹钢琴、大提琴、萨克斯和单簧管。她还喜欢机器人和艺术俱乐部。她希望有一天能成为一名时装设计师。

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戈登埃蒙
Goleta Valley初中8年级
加州Goleta

语音起始时间对英语辅音感知的影响评估

项目背景对于人类来说,在说话时发出辅音的声音,他们的身体必须执行两个步骤。首先,说话者必须闭上或收缩嘴。对于许多辅音来说,这会导致声道内的压力增加。在那之后不久,说话者张开嘴,但在声带开始振动并发出以下元音之前,声道中的压力必须降低。从释放嘴巴的紧缩来发辅音到发下一个元音之间的这一小段时间被称为语音起始时间(VOT),这也是Eamon研究的主题。

策略和结果:埃蒙招募了一些受试者,测试改变VOT的长度是否会影响他们对英语辅音的感知。他用了“tab”和“dab”,以及“tad”和“dad”这两对单词,它们的拼写不同,但开头的辅音只有细微的差别。然后,他会见了被试,这一任务由于新冠肺炎的限制而变得复杂,并播放了测试单词的录音,但将VOT从6毫秒更改为最大56毫秒,以判断其对辅音感知的影响。当他对他的初中学生进行调查时,他的结果表明,当埃蒙延长VOT时间超过某个阈值时,他们对单词的感知发生了变化。例如,调查应答者开始意识到“tab”而不是“dab”。埃蒙项目的研究结果表明,当年轻人,包括会多种语言的人,试图区分英语中相似的声音时,VOT是至关重要的。

其他爱好:埃蒙创建了一个矿物学网站,称这使他能够将自己对矿物学之美的欣赏与网站设计结合起来。他希望成为一名经济学家,因为这门学科涉及他的两个爱好:数学和金融。

决赛


查尔斯·亨利·戈尔曼
六年级,自主学习
名加利福尼亚州

泵和情况

项目背景:查尔斯的绰号叫奇普(Chip),他做这个项目是为了安抚一位不满的邻居,这位邻居被奇普新家后面游泳池水泵的噪音所困扰。尽管噪音在城市的要求之内,奇普决定设计和建造一个外壳,盖在游泳池的泵,以抑制噪音,防止它成为一个讨厌的邻居。他测试了四种衬里材料——气泡膜、瓦楞纸板、泡沫聚苯乙烯和地毯——看哪一种吸收声音的效果最好。

策略和结果:奇普的假设是,在他测试的四种材料中,地毯衬里最能降低分贝读数。但在他进行实验之前,他必须设计和建造一个外壳,它能承受各种恶劣的环境,能够方便地使用过滤器进行清洗,并且不会阻碍防止马达过热的气流。在测量和切割胶合板和用铰链组装盒子之前,Chip用海报板和泡沫板制作了原型。他用胶水将每种材料粘在盒子内部,然后用手持数字声级计测试邻居家后院传来的噪音。数据显示他的假设是正确的——地毯吸收声音的效果最好,其次是硬纸板、气泡膜,最后是泡沫塑料。

其他爱好:奇普喜欢做动画、游泳、电子游戏和阅读。他还会弹钢琴,在他所在的教堂担任祭坛服务员。Chip希望成为一名软件开发人员,因为他相信自己可以创造出故事情节更好的电子游戏。

决赛


Sohan Govindaraju
斯托勒中学七年级
俄勒冈州的波特兰

利用SIR模型预测野火蔓延的一种新的数学方法

项目背景:在2020年,索汉的家乡俄勒冈州遭遇了森林火灾,与此同时,新冠肺炎疫情在世界各地肆虐。Sohan意识到,虽然森林火灾和流行病在本质上非常不同,但它们有很多共同之处。它们都有一个中心原点,向外扩散,随着时间的推移会呈指数级增长。Sohan想知道,这些相似之处是否意味着一种通常用于预测疾病扩散的数学模型,即SIR模型,可以用于预测野火的蔓延,让燃烧的树木扮演病人的角色。

策略和结果:Sohan使用两起俄勒冈州森林火灾的公开数据创建了他的模型。他假设在评估火灾强度时,所有燃烧区域都同样重要,并添加了两个自变量,以纳入会导致火灾规模增加(如风速等因素)或规模减少(为控制火灾所采取的措施)的方面。Sohan手动更新了易受影响、燃烧或烧毁树木的每日值,然后调整了自变量的值,直到结果与实际发生的情况相似。然后,他探索了一种情况,即第一反应人员对风速增加的预测反应更快,并比他们提前一天开始采取遏制措施。他的模型表明,整体火灾强度将降低50%,这表明SIR模型与气象预报一起使用可能对野火管理有用。

其他爱好:Sohan对机器人技术充满热情,还是一个超级体育迷。他还帮助为印度一家向部落儿童教授英语的非营利组织绘制了儿童书籍。他教过小学生象棋、科学和数学,并非常期待成为一名科学老师。

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加芙Guerra桑切斯
丁尼生中学七年级
德克萨斯州韦科

你听到了吗?你看到了什么?

项目背景:加比研究的灵感来自于她自己注意到的一件事:戴着耳机听音乐对她看待周围环境的方式有深远的影响。随着音乐风格的改变,她对周围世界的看法也发生了变化。她想知道其他人是否也受到了同样的影响。作为一名画家,加比也想知道音乐可能会如何影响人们看待艺术的方式。她相信会的。为了找到答案,她决定基于“改变艺术装置的背景音乐会改变观看者的视角”的假设进行研究。

策略和结果:加比的研究数据来自学生们在听音乐和观看加比创作的一幅原创抽象画后填写的一份调查问卷。背景音乐是唤起不同情绪的五首流行歌曲。因为加比是一个在家学习的学生,所以她依靠老师来进行实验。老师会展示这幅画,播放一首歌,让学生填写调查问卷。数据收集了6天,5天有音乐,1天没有。加布在分析数据时发现,57.8%的情况下,学生的观点在听音乐时发生了变化,第一天变化最大,没有音乐的那天变化最小。她相信她的工作可以为商店、餐馆和医院带来更合适的音乐选择。

其他爱好:除了画画,加比还在学弹电吉他。她还在学习拳击,这让她得到了很好的锻炼,也让她有了和父亲在一起的美好时光。Gaby喜欢神秘和犯罪节目,喜欢解谜,她倾向于成为一名法医科学家。

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Anneliese萧
七年级,美国传统学校
种植园,佛罗里达

热汽车内部对洗手液酒精含量的影响

项目背景:Anneliese注意到她家里汽车里的洗手液泵分配器一直在滴水,她想知道是否酒精可能因为汽车内部的高温而逸出。在佛罗里达州,没有遮阳的汽车内部温度可高达80摄氏度(176华氏度)。她了解到,洗手液应该含有至少60%的酒精才有效,并决定确定在长时间暴露在高温下后,洗手液是否仍然有效。Anneliese将各种容器(塑料、泵、喷雾瓶和翻转罐)中的消毒剂放入烤箱中,以80摄氏度加热。她的对照组包括装有水或99%异丙醇的类似瓶子和室温的瓶子。

策略和结果:Anneliese用比重计测定了每个容器的近似酒精含量。她发现,打开或盖得松的瓶子蒸发掉的酒精最多;这些瓶子里的洗手液失效了,因为酒精含量降至28.3%,远低于建议的60%。泵瓶由于从瓶口和瓶身翘曲处滴下大量液体,导致酒精含量有所下降。喷雾和掀盖瓶的体积或酒精含量损失最小。最重要的是,研究结果表明,如果洗手液瓶在炎热的汽车中没有安全的盖子,放置约两周或更长时间,它们可能不再有效杀灭细菌,应该更换。

其他爱好:Anneliese非常自豪自己赢得了佛罗里达音乐俱乐部联合会钢琴协奏曲比赛-两次!作为动物保护协会的志愿者,她还喜欢跳舞,花时间和动物们在一起。她对动物的热爱使她计划成为一名兽医。

决赛


卢卡斯卡茨
华金·莫拉加中学七年级
东湾,加州

水下机器人与浮动基站之间的水下无线数据和能量传输

项目背景:卢卡斯的灵感来自于观看的两个视频。在第一个案例中,一名男子将手电筒连接到音频插口电缆上,将太阳能电池板连接到扬声器上,然后利用手电筒的光束传输和播放音乐。第二段视频是关于无人水下航行器(uuuv)搜索飞机残骸的,显示uuuv必须经常被打捞上来充电并下载数据。结合这两个概念,卢卡斯推断,使用浮动的光动力基站应该可以发送能量并检索数据。

策略和结果:卢卡斯研究了利用人造光进行水下无线通信和能量传输的可行性。他研究了利用不同波长的可见光进行水下传输,以及利用光伏电池在水下传输数据和能量的可能性。基于他的研究,他设计并建造了一个水下系统原型来演示这项技术。该系统包括一个水下航行器模型和一个配备远程控制光电池和led的基站,这些都是他建造和测试的。他使用一个大功率LED将数据和来自基站的光传输到太阳能电池,为UUV的电池充电。卢卡斯希望这一概念能够帮助“海床2030”(Seabed 2030)——一个利用无人浮子和交通工具绘制海底地图的国际项目——提供一种更容易的方式来传输能源和数据。

其他爱好:卢卡斯喜欢山地自行车和徒步旅行,喜欢烹饪、打篮球和拳击。他还喜欢举重和弹吉他。卢卡斯想有一天成为机电工程师和技术企业家。

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Atreya Manaswi
奥兰多科学学校初高中8年级
佛罗里达州奥兰多市

寻找最新颖、安全、有机的方法来吸引小蜂房甲虫并提高蜜蜂力量(第二年研究)

项目背景:两年前,在和一个朋友以及朋友的祖父钓鱼时,阿特蕾娅了解到蜜蜂的困境。这位80岁的养蜂人含泪向他讲述了蜜蜂和蜂蜜产量的急剧下降。当阿特瑞亚了解到80%的农作物由蜜蜂授粉,而蜜蜂数量的减少可能会影响到全球的粮食生产时,他决心帮助蜜蜂,并更加致力于寻找解决蜜蜂死亡的方法。他去年在佛罗里达大学开始了他的研究,在那里他研究蛋白质补充剂是否可以提高蜜蜂的免疫力,改善它们的健康。

策略和结果:阿特雷亚关注的是小型蜂房甲虫,一种来自非洲的掠食者,20年前首次在佛罗里达州被发现。大量的甲虫会导致蜜蜂抛弃蜂巢。他了解到有两种方法可以在蜂巢内消灭甲虫;诱捕它们或用化学物质毒死它们,这需要极其小心地保护蜜蜂和养蜂人。阿特蕾亚更喜欢有机陷阱的方法。因此,他测试了苹果醋(目前使用的有机选择)、芒果泥、哈密瓜泥、活性干酵母、花生油、干葡萄籽和啤酒,并以一个空陷阱作为对照。每种引诱剂在三个蜂箱中进行试验。在六周的时间里,他每周都收集被困住的甲虫,并在厨房实验室里数它们的数量。他发现啤酒的效果是醋的33倍。美国农业部已经批准资助他明年对这种方法进行进一步的研究。

其他爱好:拥有跆拳道二级黑带的阿特瑞亚也喜欢击剑,因为“快速防御或有力攻击带来的肾上腺素激增”。他对生物及其生态系统的相互作用很感兴趣,希望通过从事生物学的职业,以“伟大的方式”改变世界。

决赛


Vihaan Paliwal
六年级,卡登瀑布学院
晚宴过后,俄勒冈州

别那样开车,再等一天!

项目背景:每年有3000多人死于分心驾驶。在他家的车在红灯时被一个用手机的年轻司机撞了之后,Vihaan决定研究这个课题。他发现,有时乘客甚至没有意识到他们的生命处于危险之中,因为他们乘坐的汽车的司机心不在焉或喝醉了。(酒驾更加危险,每年造成超过1万人死亡。)受此启发,Vihaan开始开发一个系统,当司机分心或醉酒时,该系统会向车内所有人发出警告。

策略和结果:首先,Vihaan设计并制造了一个小系统,它可以感知司机是否双手握着方向盘,如果司机把手拿开太久,就会发出警报,而司机在分心时就会这么做。在测试了各种材料后,他利用方向盘上的触摸传感器和一台小型计算机建立了自己的系统。然后,维哈恩在他的系统中添加了第二个模块来检测酒驾。为此,他在车内安装了两个酒精检测传感器。在实验中,他的原型机成功检测到1%到95%的空气酒精浓度,并对方向盘传感器进行了少量修改,在测试中达到100%,特别是在较低浓度的情况下。他把这个简单而实惠的原型称为车轮集成风险消除系统(WIRE),并表示它可以很容易地安装在现有的汽车上。

其他爱好:Vihaan是巴尔的摩乌鸦队的超级球迷,他可能可以回答任何关于这支球队的问题。他还喜欢全年踢足球,风雨无阻。他特别喜欢那些他的足球队一起努力踢出最好比赛的日子。在未来的岁月里,他想从事科学事业。

决赛

Avi帕特尔
托马斯·杰斐逊中学六年级
新泽西州的费尔草坪

视障人士B2B系统

项目背景:美国有1200万视障人士,他们中的许多人都喜欢骑自行车,但他们的选择有限。对许多人来说,唯一的选择是骑双人自行车,但这样做缺乏给视力正常的骑车人带来快乐的独立性。传统的为视力障碍人士设计的自行车系统包括皮带或某种附件,但Avi和他的队友Ansh Sehgal设计了一种电子系统,它可以抛弃皮带,让失明的骑车人也能以一种安全、可靠和廉价的方式独立、自信地骑行,而且没有任何附加条件。

策略和结果:Avi的系统需要两辆自行车:一辆是驾驶自行车,另一辆是独立的,接受安全转向指令。视力好的人骑在盲人前面。这两款自行车都有电子元件,允许骑者使用从驾驶员那里收到的电子指令继续前进。该系统包括一个陀螺仪、一个全球定位系统和一个无线电频率装置,可以不断向被引导的自行车手发送指令。多轮测试显示,每个版本的系统都有所改进。经过修改后,制导延迟时间从5.25秒下降到3.0秒和0.85秒。然而,出于安全考虑,目前的延迟时间仍然太长,在该系统准备好投入实际使用之前,还需要进行一些调整。他计划继续改进,但目前,两辆自行车的整个系统只需要60美元左右。

其他爱好:阿维是一个狂热的徒步旅行者,喜欢足球。在学校,他是艺术俱乐部和机器人俱乐部的成员。他希望有一天能成为一名律师,专攻技术问题,这样他就可以继续追求自己目前的激情。

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Samhita Pokkunuri
卡尔·桑德伯格中学八年级
新泽西的老桥

新型图神经网络用于新药物发现:以胶质母细胞瘤为例

项目背景:新药的发现可能需要多年的研究,花费数十亿美元。该过程的关键步骤是找到有效的药物-靶点组合,使新药能够完美结合蛋白质上的靶点。目前预测药物-靶点相互作用(DTI)的方法包括寻找药物分子与靶蛋白结合的最佳部位。然而,并不是所有的靶标都有这种3D蛋白质结构。预测DTI的另一种方法是使用机器学习系统,但目前使用该软件的药物发现方法很难解决蛋白质-蛋白质和药物-药物之间的联系。

策略和结果:Samhita使用了一种不同类型的神经网络(一种模仿人类大脑和神经系统的计算机系统),它包含灵活的虚拟连接(超节点),而不是传统机器学习系统中使用的那些。这些超节点可以“学习”准确预测药物-蛋白质的相互作用。Samhita使用一个公开可访问的 数据库 ,该数据库包含已经测量的绑定亲和度,Samhita使用80%的可用数据训练她的模型,并用另外20%的数据进行测试。然后,她用她的模型来寻找神经系统癌症胶质母细胞瘤的药物-靶点相互作用。她的机器学习模型表现非常好,找到了17个药物靶点,其中两个已经被FDA批准用于治疗胶质母细胞瘤。这比现有机器学习模型的性能提高了15%。她相信她的模型可以用来帮助加速新药的研发。

其他爱好:Samhita会拉小提琴,跑越野和田径,还会和一个机器人团队比赛。她还喜欢表演经典的印度Kuchipudi舞。她对计算机科学有着“无与伦比的热情”,这将使她能够继续应用技术来帮助解决现实世界中的问题。

决赛


他拉詹
休斯顿中学八年级
田纳西州的日耳曼敦

使用计算机算法为最佳结果定制遮罩

项目背景:当Nipun得知他年迈的祖母戴着N95口罩呼吸困难,COVID-19已经成为他家人日常生活的一部分时,他决定做些什么。通过研究,Nipun发现口罩不仅是老年人的问题;它们会使肺活量有限的人呼吸困难。这可能包括非常年幼的儿童、孕妇和患有哮喘和其他呼吸障碍的人。他质疑,是否有可能定制设计口罩,以满足佩戴者的特定需求,并充分过滤冠状病毒?

策略和结果:Nipun自己设计了测试设备,并为他的研究编写了算法。为了测试不同的口罩材料,他将水通过织物喷到一个黑盒子里,用激光照射水滴,并用自制的光度计记录亮度:图像越亮,过滤器的效果越差。他通过从不同距离喷洒飞沫来确定社交距离的影响。为了弄清肺活量降低的人是否可以通过不同的材料呼吸,Nipun设计了一个峰值流量计,仿造了用来测试肺功能的装置,并将自行车打气筒设置在不同的压力下,以代表不同的肺活量。在分析数据后,他发现较厚的口罩比较薄的口罩更有效,但社交距离可以提高较薄口罩的效果。他还发现,可以为肺功能有限的人定制有效的口罩。

其他爱好:Nipun是一位喜欢阅读历史和户外徒步旅行的小提琴家。但他真正的热情是研究他最喜欢的学科,比如解剖学和生理学、遗传和流行病学。在抗击疫情的一线医生的激励下,他希望成为一名医生。

决赛


伊丽莎白·赖利
圣马太天主教学校七年级
得克萨斯州圣安东尼奥市

水蛭唾液和石寿在糖尿病创面炎症和愈合中的作用

项目背景:莉齐亲眼目睹了糖尿病的肆虐,这是一种代谢疾病,会导致血液中血糖水平过高,达到危险水平。她的祖父患有这种疾病,它影响了他的视力和记忆力,导致中风,并导致他的伤口无法愈合。Lizzie对医学非常感兴趣,她决定研究伤口愈合的复杂问题,并选择将她的研究重点放在两个对愈合有积极影响的机制上:减少炎症和改善伤口部位的循环。

策略和结果:Lizzie的研究有两个目的:一是看看水蛭唾液(一种可以减少炎症的草药)和水蛭唾液(一种可以减少血液凝块和改善循环的抗凝剂)是否可以促进糖尿病患者的伤口愈合和组织再生。她在糖尿病和非糖尿病涡虫上测试了她的理论,涡虫是一种以再生能力著称的扁形虫。为了创造一个糖尿病模型,Lizzie将她的扁形虫暴露在蔗糖溶液中五天。然后,她把其中一些鱼切成两半,用水蛭唾液或两者结合的水蛭唾液处理。有些人她不治疗作为对照。她连续20天每天观察和测量扁形虫,发现单独使用石寿和水蛭的唾液显著提高了扁形虫的再生速度,但两者结合使用效果更好。根据她的研究,她认为一种由水蛭唾液和水蛭唾液混合制成的药膏可以改善糖尿病患者的伤口愈合。

其他爱好:利兹最喜欢的事情是科学俱乐部,体操,她从三岁开始练习,撑杆跳,因为它与她的体操训练有关。从她会说话的那一刻起,Lizzie就梦想着成为一名医生,特别是一名儿科外科医生。

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Akilan Sankaran
八年级,阿尔伯克基学院
新墨西哥州阿尔伯克基

高可整数的探索与分析

项目背景:喜欢数学的阿基兰决定做一个关于高可整除数的项目,也被称为“反质数”,许多研究人员对它的研究可以追溯到柏拉图。很多人都很熟悉质数,它们只能被自身和1整除。然而,反质数可以被比它小的数除除。

策略和结果:近年来,数学家们开始根据反素数的“平滑”程度来区分它们。除数中素数较少的反素数被认为是比较流畅的。阿基兰决定研究如何扩大平滑反素数的数量。他分析了用于发现越来越大的反素数的技术,然后利用这些信息创建了一种新的函数类——光滑类——来衡量数字的光滑性和可除性。他详细的分析使他能够找到一个公式来描述那些优秀的记录创造者(最高可整除数)。根据这个公式,他编写了一个计算机程序,可以高效、快速地计算长度超过1000位的平滑反质数。

其他爱好:阿基兰的钢琴协奏曲在2018年Jackie McGehee青年艺术家比赛中获得第一名。他还喜欢吹长笛和打鼓。他希望成为一名天体物理学家,这样他就可以把他最喜欢的三个话题:物理学、数学和空间科学结合起来。

决赛


约瑟芬·e·舒尔茨
布拉德利中学八年级
得克萨斯州圣安东尼奥市

光污染对彩蝶蛹期的影响

项目背景:作为卖女童子军饼干的奖励,约瑟芬(Josephine,又名Jo)得到了一套蝴蝶花园套装,里面有五只彩绘的蝴蝶蝴蝶幼虫。乔知道白天的时间会影响昆虫的行为和它们的生物钟,她想知道在她德克萨斯州的家周围比平时更亮的夜空是否会影响毛毛虫转变为蝴蝶的方式和时间。这启发了她去获取更多的毛毛虫,这样她就可以研究延长的光周期如何影响蝴蝶的变形。

策略和结果:为了测量光污染对彩绘雌蝶生命周期的影响,乔随机将她的40只毛虫分为四组,并将它们暴露在不同的光循环中,从全光到几乎完全黑暗,包括基于圣安东尼奥季节性自然光转移的光循环。接受光照最多的那一组昆虫最先形成了蛹(毛毛虫为了变成蝴蝶而产生的坚硬的保护壳)。每天只有9.5小时光照的那一组最后形成了蛹,比最快的那一组晚了1.5天。之后,接受了24小时光照的那一组是第一个出现蝴蝶的,而且几乎比最后一组早了两天。有趣的是,没有光线的那组跑得第二快。乔担心这些变化可能会导致蝴蝶错过一些植物的关键开花时间。

其他爱好:乔是一名女童子军,在德克萨斯州动物保护联盟做志愿者。她喜欢绘画、阅读、游泳和音乐——她会弹钢琴、小提琴和吉他。乔希望成为一名环境工程师,帮助解决全球变暖、污染和栖息地丧失等问题。

决赛


Ansh Sehgal
托马斯·杰斐逊中学六年级
新泽西州的费尔草坪

视障人士单车对单车系统

项目背景:安什在印度的一所视障学校工作时的一次经历,在他的脑海里播下了一颗种子。一个年轻的盲人女孩听到送奶工骑着送餐自行车按铃,就用印地语问:“你今天把自行车带来了吗?”我能骑吗?”当安什遇到一个有类似经历的朋友时,这个想法就形成了。他们一起开始帮助视力受损的人,这些人有21.3%的几率肥胖,他们更积极地锻炼身体。一项调查显示,骑行自行车(通常是双人自行车)是视障人士的首选运动方式,这为他们的项目提供了最终动力。

策略和结果:为了给视障骑手更大的自由感,安什和他的搭档阿维·帕特尔(Avi Patel)设计了一款引导自行车,它可以无线接收来自驾驶自行车的指令。因为喜欢编程,安什制作并编写了一个模块,可以从驾驶自行车传输偏航角和GPS坐标。这种引导自行车有三个模块:一个数据接收器,一个机械点击器和一个安全模块。数据接收器将偏航角和GPS数据转换为语音指令,告诉骑车人方向和转弯度。点击器告诉骑手他们的转弯角度,每点击一次代表15度。安全模块使用传感器,通过震动手柄提醒骑手遇到突然的障碍。他们的原型经过多次迭代,最终获得了80%的成功率。未来,安仕计划增加一个处理器和一个人工智能驱动的摄像头,以便骑行更安全。

其他爱好:安希喜欢钢琴和机器人俱乐部,但他喜欢游泳,因为训练教会他努力成为更好的自己。他希望学习电气工程,因为这将使他能够发明帮助社会的东西,并在做的过程中获得乐趣。

决赛


Praneel阿尼尔•沙阿
约翰·肯尼迪中学八年级
加州库比蒂诺

利用光养细菌生物电化学系统生产清洁水和电

项目背景:Praneel的研究灵感来自于他读到的一篇文章,关于细菌可以发电,以及如何将这种能力用于将废物转化为电能的微生物燃料电池。虽然微生物燃料电池已经存在很长一段时间了,但它们还不能产生足够的电力来实现实际用途,所以Praneel决定尝试提高它们的效率。这促使他设计了一种生物电化学系统,他认为该系统可以在可使用的规模上发电,同时还可以净化被污染的水。

策略和结果:Praneel发现Palustris红假单胞菌(Rhodopseudomonas Palustris)是他的系统的良好候选者。由于其代谢能力强,能有效地消化有机化合物。它还有一种基因,可以让它从土壤中的铁中吸取电子。在研究的第一阶段,普拉纳尔将土壤、细菌和水混合在一个容器中,连接阴极和阳极制成电池,并将它们连接到万用表上测量电能输出。他的系统每平方米发电1.2瓦。他的系统还产生了氢气,Praneel将其捕获并用于燃料电池中。在第二阶段,他的水净化研究中,Praneel将R. Palustris与活性炭混合,并将其与含有920ppm溶解固体的水混合。9个小时后,溶解的固体物质下降到240 ppm的安全水平。Praneel相信他的系统可以让服务不足的社区发电并改善水质。

其他爱好:普拉纳尔是排球队的队长,他认为这帮助他培养了领导能力和团队合作能力。他参加NASA太空定居竞赛的经历点燃了他对火箭工程、太空旅行和外星生命的兴趣,并激励他成为一名航空工程师。

决赛


山茶花沙玛
乔治·h·穆迪中学八年级
近日,弗吉尼亚州

FishPopAI:使用人工智能计算鱼类数量

项目背景:鱼类对水生生态系统至关重要,但它们的数量正在减少,原因有很多,包括气候变化和过度捕捞。Camellia的祖父告诉她海洋生物是如何减少的,研究栖息地是如何困难的,特别是在偏远的河口。对研究人员来说,了解水体中的鱼类数量对于估计损害程度和补救措施的效益至关重要。因为在大水体中对鱼类进行物理计数和分类是不可能的,所以Camellia决定开发一种计算机解决方案。

策略和结果:Camellia发明了一种鱼类计数系统,它使用了她的特殊3d打印AquaDrone,它既是一架空中无人机,也是一艘船,结合了她自己的人工智能软件FishPopAI,一种计算机视觉和机器学习的混合体。计算机视觉组件使用无人机拍摄的水下图像来计数鱼的数量。Camellia使用鱼的公共领域照片和她创建的五种鱼的3d打印模型测试了各种机器学习选项。然后,她将这些鱼模型随机摆放在后院游泳池的地板上,模仿热带鱼类的鱼群,并从移动的AquaDrone上录制照片和视频,AquaDrone模拟了野外的研究船。她的FishPopAI在计数和分类鱼类方面的准确率高达94%。Camellia认为,AquaDrone和FishPopAI可以增强数据收集和分析能力,帮助科学家评估生活在孤立水体中的鱼类种群。

其他爱好:Camellia喜欢编织、缝纫、烹饪,还喜欢和家人一起周游世界。成为机械工程师后,卡米拉希望在造船或汽车行业工作。

决赛


Prisha钱币兑换商
八年级,巴沙高中加速中学
亚利桑那州钱德勒

基于人工智能的野火预防系统

项目背景:每年全球野火季节的长度增加了19%,火灾变得越来越严重。除了对健康和经济的影响外,当森林燃烧时,大量的二氧化碳被释放到大气中,导致气候变化。目前对抗野火的方法主要集中在探测和扑灭,但在亲眼目睹了一场毁灭性的森林火灾后,普里沙决定开发一种智能系统来预防火灾。她认为,关键在于尽早识别出具备适宜野火形成和传播的天气、燃料和热源的地方。

策略和结果:Prisha公司的基于人工智能的野火预防系统是一种全自动、廉价的系统,使用人工智能(AI)识别火灾易发区域,然后部署无人机飞到这些地点。她的系统首先加载被评估地区的实时NASA卫星数据和NOAA气象数据,然后使用人工智能随机森林分类器检查数据并识别潜在的火灾地点。在测试中,她的系统识别潜在火灾位置的准确率达到98%。然后系统会指挥无人机飞到这些地点。理想情况下,在未来,自动无人机将能够在那里应用防火剂,避免在防火剂应用被禁止的区域。她的系统是便携式的,有一天可能会在世界各地的许多地方使用,以帮助防止野火。

其他爱好:普里莎还设计了一个自清洁太阳能电池板,可以在地球和火星上工作。在得知美国宇航局的火星探测器因为太阳能电池板上的太空尘埃而停止工作后,她开始了这个获奖的项目。她希望继续为现实世界的问题寻找工程解决方案。

决赛


约瑟夫看到
八年级,Takoma Park中学
马里兰州的塔科马帕克

常用机动车水污染物在豚鼠模型中的急性毒性评价

项目背景:约瑟夫在参观他心爱的切萨皮克湾(Chesapeake Bay)时,看到有人在离水面几码远的地方修理他的房车露营车的发动机,于是就有了研究这个课题的灵感。一股天然气和石油正源源不断地流入海湾。三个小时后,当他和他的家人从钓鱼之旅回来时,那个人已经修好了发动机,正在清洗露营车,流入海湾的水充满了泡沫和污垢。这次经历之后,约瑟夫决定找出汽车保养和清洁产品对海洋生态系统的危害。

策略和结果:为了调查进入海洋生态系统的机动车相关污染物的影响,约瑟夫研究了它们对盐水虾的影响,这种虾与生活在切萨皮克湾的草虾类似。他在7种浓度下测试了6种不同的污染物,并在处理24小时后统计了活虾和死虾的数量。他的结果显示,在测试的六种污染物中,汽车洗洁精和汽车清洁剂的毒性最大,而挡风玻璃液的毒性最小。汽车洗洁精和汽车清洁剂的毒性尤其令人担忧,因为这两种产品都被宣传为对环境安全,被广泛使用,并通过雨水渠进入水道。约瑟夫希望他的研究将鼓励开发这些清洁产品的低毒性替代品,并提高公众对它们对海洋环境影响的认识。

其他爱好:约瑟夫每年春假都在大沼泽地拍摄爬行动物。他想研究毒液,特别是蛇的毒液,并开发抗毒液来治疗不同种类的毒蛇咬伤。

决赛


Raunak辛格
纪念中学七年级
新泽西州的费尔草坪

阿波罗:光明的灯塔

项目背景:紫外线- c (UV-C)光可用于对COVID-19等病毒和其他危险微生物的表面进行消毒。然而,这种紫外线不能在人和宠物在场的情况下使用,因为它有有害的影响,包括皮肤灼伤和眼睛损伤。劳纳克决定,一个配有传感器的机器人结合智能计算机系统,可以自行行动,对房间暴露的有害病原体(包括COVID-19)表面进行消毒,同时保护处于或可能进入被消毒区域的任何生物有机体的安全。

策略和结果:Raunak设计了一个原型机器人,他将其命名为阿波罗,该机器人使用机器学习和运动传感器,通过将暴露在外的表面浸泡在潜在有害的UV-C光中,为无人居住的空间消毒。他在家里用现成的材料制作了一个原型,并使用蓝色led安全地代表UV-C光源,以此来测试他的概念。该机器人的底盘两侧有两个传感器,可以检测任何运动,因此该机器人可以检测到人或宠物是否在房间里移动。作为进一步的保护措施,劳纳克为阿波罗安装了一个摄像头,当机器人在一个区域内移动时,它就会拍照。该机器人的计算机化机器学习软件将对这些照片进行分析,以评估阿波罗能否安全地对该空间进行消毒。每当检测到移动时,紫外线- c灯就会停止,直到机器人原型确定海岸安全为止。

其他爱好:Raunak想从事电子工程和计算机科学方面的职业,这两个领域都需要他在这个项目中所需的技能。他喜欢篮球、游泳、滑雪和空手道,并期待着重新加入他的青年乐团的小提琴组。

决赛


玛雅唐
八年级,海瑟薇布朗学校
瓶高度,俄亥俄州

口罩和乐器罩的种类如何影响音乐表演时气溶胶的传播和声音水平?

项目背景:音乐表演是玛雅生活中重要的一部分。疫情刚开始时,她的音乐学校关闭了几个月,当它重新开放时,她所有的课程都是虚拟的。在她就读的中学,音乐课改到了户外,即使俄亥俄州东北部的天气变冷了。玛雅决定研究在室内使用面罩和乐器罩是否可以安全地唱歌和演奏管乐器,以及这些覆盖物是否会掩盖这两种乐器的声音。

策略和结果:在她研究的歌唱部分,玛雅选择了盖特、棉质、外科口罩和N95口罩以及塑料面罩。在木管乐器部分,她使用了一台带和不带织物罩的录音机。作为冠状病毒的替代品,她选择了一种可以在紫外线下观察的粉末,其大小与病毒相同(5微米)。然后让一个人唱五次生日快乐歌,一次是戴着每种面具,另一次是不戴面具作为对照。每次,玛雅都测量粉末扩散的距离。不戴口罩时,传播41.2厘米,戴步态口罩时传播14.2厘米,其他所有口罩均无传播。通过声音测量仪,她发现棉质口罩和外科口罩并不影响声音。她用录音机也得到了类似的结果。玛雅认为,如果进一步的测试证实了她的发现,面具和覆盖物可以让在学校里唱歌和演奏管乐器更安全。

其他爱好:玛雅喜欢弹钢琴,喜欢唱古典和流行歌曲。她也是一名竞技性的花样滑冰运动员,从4岁开始训练,但自大流行开始以来就没有在冰上比赛过。玛雅来自一个医生家庭,她希望成为一名医生,这样她也可以帮助别人。

决赛


露西天使腾
梅齐克中学八年级
路易斯维尔,肯塔基州

SARS-CoV2非结构蛋白对细胞因子诱导的影响

项目背景:一天,露西在开车时,半听半听地听着关于COVID-19疫苗的广播报道。除了反复提到蛋白质上的刺突外,她对这份报告不太记得了,所以她决定更多地了解它们。露西发现,经常在插图中显示的是导致covid的病毒外部的结构蛋白(刺突)。她还发现,虽然这种病毒也有16种非结构蛋白(NSPS),但大多数疫苗研究都集中在结构蛋白上。她致力于研究非结构病毒蛋白对免疫反应的影响。

策略和结果:露西发现,研究人员主要关注结构蛋白,比如刺突蛋白,因为他们认为它们有助于一种被称为细胞因子风暴的免疫反应。细胞因子是一种小分子,充当信使,告诉你的免疫系统去做它的工作。在风暴中,会产生过多的细胞因子,这会损害像肺这样的器官。露西在实验室中进行了她的研究,她培养了U937巨噬细胞(一种杀死微生物并释放细胞因子的白细胞)。然后,她将两种非结构病毒蛋白NSP12、NSP13和刺突蛋白引入巨噬细胞培养物中。当她分析细胞生长的培养基时,她发现非结构蛋白也会导致细胞因子的释放,尽管没有刺突蛋白那么多。她相信像她这样的研究将有助于开发更有效的治疗方法。

其他爱好:露西会弹钢琴和单簧管,还会学习三种不同的舞蹈风格:抒情、爵士和踢踏舞。但她最喜欢游泳,这帮助她培养了勇气,并结交了很多朋友。在寻找梦想职业的过程中,她倾向于学习心理学,以了解人类心理并帮助他人。

决赛


Hailey米亚范
Jeffrey Trail中学八年级
加州欧文

二氧化碳对海洋生态系统的多重压力源分析:利用气候变化模型研究缺氧和酸化

项目背景:海莉对海洋环境感兴趣,特别是水化学,以及人类活动是如何导致海洋生态系统中不自然的、潜在的致命条件的。她对缺氧特别感兴趣,缺氧是一种危险的低氧状态。为了预测未来的缺氧水平,海莉研究了全球气候模型,这些模型可以模拟海洋、大气和陆地的大型复杂过程。她认为,社会应该为气候变化的最终影响做好准备,同时也要尽一切可能减少影响。

策略和结果:海莉将计算机建模与环境科学相结合,以确定持续的气候变化对世界海洋的可能影响。利用纽约大学的一个模型,海莉用五种不同的二氧化碳(CO2)情景预测了海洋表面温度、海洋酸度和海洋缺氧的程度。她的模型表明,如果目前二氧化碳排放的上升趋势继续下去,海洋缺氧将从2000年记录的30%增加到2150年的53%,并导致更糟糕的酸度水平。相比之下,减缓二氧化碳的增长速度和加强监管将减少对环境的危害,将预测的缺氧比例降低到40%,并将海洋酸化限制在仅额外的2%。

其他爱好:海莉已经表演了11年的芭蕾舞。她还志愿加入了一个组织,该组织为更年轻的学生提供基于stem的在线活动。她对气候学和食品科学都感兴趣。

决赛


安琪拉詹
洛根山中学八年级
犹他州洛根

生物转换器:构建新型微生物细胞工厂,将塑料废物转化为环境友好的生物塑料

项目背景:安吉拉在了解到塑料污染已成为世界上最紧迫的环境问题之一后,开发了一种方法,将石油塑料废料转化为环保的生物生产塑料(bioplastic)。大多数塑料是油基的,具有很强的生物降解抗性,因此对环境和人类健康构成严重的长期威胁。将油基塑料垃圾生物转化为更可生物降解的生物塑料将减少碳排放,同时让我们在日常生活中继续享受塑料的便利。

策略和结果:安吉拉怀疑,犹他州大盐湖的一些微生物可能已经发展出代谢各种碳源的能力,包括塑料,因为高盐度的水中碳的数量有限。首先,她使用低密度聚乙烯(LDPE)作为碳源,帮助从大盐湖中找到有用的微生物。在确定了两种可以在塑料袋中生长的细菌后,她开始编辑这两种细菌的基因,这样它们就可以生产生物塑料(PHB)。两株基因工程菌株能将LDPE转化为PHB,转化率分别为51.8%和43.1%。通过生产两种细菌菌株,可以有效地将油基塑料废物转化为环境友好的生物塑料,她的工作为解决全球塑料污染问题提供了一条新的途径。

其他爱好:安吉拉会弹钢琴和中提琴,是学校管弦乐团的成员,经常在当地的辅助生活中心为老年人演奏。她还喜欢游泳、滑雪、踢足球和打网球。她希望成为一名环境工程师,让世界变得更健康、更可持续。