Предоставление информации о нескольких удивительных возможностях для открытий здесь, в штате Огайо.
В штате Огайо у студентов есть бесчисленные возможности для участия в исследованиях — как во время учебы в бакалавриате, так и в аспирантуре. Есть много областей исследования, преподавателей и процедур, которые могут быть ошеломляющими для тех, кто не имеет опыта проведения исследований. В этой статье мы расскажем о трех наших участниках и их проектах, чтобы показать, как они ориентируются в этой системе и добились своих личных успехов.
Аманда Слагер учится на третьем курсе химического факультета. Она работает в лаборатории доктора Джессики Винтер в CBEC с лета 2017 года. Аманда сказала, что изначально ее интересовали исследования как способ «сделать что-то стоящее» летом после первого года обучения. Для этого она отправила электронное письмо «примерно 13 разным профессорам» с вопросами о вакансиях. Некоторые ответили положительно, и после бесед с профессорами и аспирантами она пришла к выводу, что лаборатория доктора Винтера подходит лучше всего. Аманда занимается проектом биомедицинской инженерии под названием «От груди к мозгу», который занимается метастазированием рака молочной железы. Вот описание Аманды своей работы:
«Поэтому, когда рак молочной железы дает метастазы, он распространяется на другие части вашего тела, включая ваш мозг, и образует там раковую опухоль. Существует барьер, отделяющий вашу кровь от мозга, называемый гематоэнцефалическим барьером (ГЭБ). Клетки рака молочной железы могут проходить через этот барьер, что плохо, так как тогда они образуют рак мозга, который гораздо более смертелен, чем рак молочной железы. Я изучаю модели миграции различных клеточных линий рака молочной железы, чтобы определить, как они мигрируют в различных средах, созданных для моделирования ГЭБ. Мы помещаем клетки рака молочной железы в лунки, которые имитируют различные среды, а затем помещаем их под микроскоп и визуализируем их в течение длительного периода времени, чтобы определить характер их миграции».
Совет Аманды начинающим исследователям: напишите многим профессорам по электронной почте, выражая свой особый интерес к их лаборатории. На самом деле понимание их проекта будет очень полезным, чтобы они знали, что вы заботитесь о фактической работе, которую они выполняют, а не только о должности.
Руксана Кабеало учится на третьем курсе в области компьютерных наук и инженерии. В настоящее время она занимается исследованиями в лаборатории характеристики и использования информации (ICE) Технологического института Флориды. Она работала в этой лаборатории летом 2018 года в рамках программы «Достижения в области машинного обучения в теории и опыт прикладных исследований для студентов» (AMALTHEA REU). Подать заявку на участие в этой программе Руксану посоветовал профессор штата Огайо, с которым она в то время проводила индивидуальные исследования в области машинного обучения. Ее проект назывался «Уловка-20: выдвижение аналитики на край». Ознакомьтесь с личным описанием своего проекта Руксаной ниже!
«В этом проекте я работал вместе с другим студентом бакалавриата, аспирантом и наставником факультета, чтобы изучить использование методов машинного обучения и пограничной аналитики для использования низкоточных киберфизических подписей, особенно тех, которые собираются с мобильных устройств. Мы разработали мобильное приложение для Android, Catch-20, которое выполняло визуализацию данных с высоким разрешением, обнаружение событий, извлечение признаков и классификацию глубокого обучения на инфразвуке, звуковых волнах с частотой ниже 20 Гц. Инфразвуковые данные собирались с микрофонов самих мобильных устройств. Приложение использовало искусственную нейронную сеть, в частности многослойный персептрон, для выполнения классификации. Чтобы продемонстрировать возможности приложения, инфразвуковые данные о запусках ракет SpaceX были собраны и классифицированы приложением как один из трех типов запусков: Atlas, Delta или Falcon. Это приложение служит основой для классификации любых данных временных рядов, а не только инфразвука. Любая предварительно обученная искусственная нейронная сеть и любые данные временных рядов могут быть легко заменены этой структурой, что позволяет разрабатывать мобильные приложения для классификации чего угодно — от запусков ракет до криков птиц и вулканической активности — и все это из кармана пользователя. Моей основной ролью на протяжении всего проекта была разработка серверной части приложения».
Руксана категорически призывает других никогда не недооценивать себя. Она упомянула, что никогда не использовала Python до начала своих исследований этим летом, и к концу опыта она могла самостоятельно создавать искусственные нейронные сети в Керасе. История Руксаны показывает, как «действительно можно чему-то научиться», если приложить усилия. Если вам интересно, плакат Руксаны, обобщающий ее работу, приведен ниже.
Наконец, Клэр Пенроуз также учится на 3-м курсе в области химического машиностроения. С мая этого года она работает в химико-технологическом отделе штата Огайо в составе Исследовательской группы технологического проектирования. Клэр занимается анализом данных о воздействии на окружающую среду и выбросах.
Сначала она нашла эту возможность через исследовательскую страницу CBE, а затем обратилась к профессору с наиболее интересной для нее работой. После того, как они встретились, Клэр встретилась с аспирантом проекта, чтобы начать читать статьи по теме проекта. В конце концов, она начала собирать данные для проекта, над которым сейчас работает! Клэр рекомендует всем, кто ищет исследовательскую позицию, изучить и прочитать тему проекта, о котором вы спрашиваете, прежде чем встречаться с профессором. Обращение никогда не бывает плохим, особенно если вы информированы и взволнованы.
Хотя все наши избранные участники были студентами 3-го курса, исследования могут проводиться студентами любого возраста — от первого курса до аспирантуры. Если у вас есть какие-либо вопросы или вы хотите узнать больше о женщинах и проектах, указанных выше, свяжитесь с Бриджит Уэдж.3, и она свяжет вас соответствующим образом. Вы также можете узнать больше по ссылкам ниже.
