SANKO Schools-studenter har utviklet en pålitelig, rimeligere test som kan brukes av folk i tilfeller av mistenkt Covid-19-sykdom før de drar til sykehus og tar en PCR- eller antistofftest, ved å bruke et kunstig nevralt nettverk for å få nøyaktige resultater.
SANKO Science and Technology High School (FTL) 9. klasse elev Ece Güner, SANKO College 11. klasse elev Çiçek Dilara Kaya og SANKO FTL 11. klasse elev Elif Nida Tahaoğlu, under veiledning av prosjektrådgiver lærere Özgül Güner og Neriman Ersönmez, "Covidönmez, oppnådd stor suksess ved å utvikle "Sensory Testing Device Developed with New Generation Artificial Neural Network Modeling for the Detection of 19".
Özgül Güner, en av konsulentlærerne i prosjektet, sa at den utviklede testen; Han sa at den ble tilberedt ved å utnytte endringene forårsaket av Covid-19-sykdommen i luktesans, smakssans og amylaseenzymaktivitet i spytt.
Resultatene vil være synlige i løpet av svært kort tid
Ved å oppgi at i studien ble lukt- og smaksdiskrimineringstest, lukt- og smaksgjenkjenningstest og amylaseaktivitetstest i spytt utført på 100 friske forsøkspersoner, ga Güner følgende informasjon om den utviklede testen:
«Elevene våre utviklet programvare, og tenkte at Covid-19-sykdommen kan øke amylaseaktiviteten i spytt og redusere luktesansen og smakssansen, og resultatene ble overført til det kunstige nevrale nettverket tilsvarende. Deretter ble det utarbeidet en enhetsprototype der folk kunne utføre testen og se resultatene. I følge data om kunstig intelligens er det designet en ny generasjons testenhet der folk kan se resultatene fra lukt, smak og spytt på enhetens skjerm på svært kort tid.
I Covid-19-testen, som ble designet i henhold til resultatene av eksperimentet for å forstå endringene som sees i folks lukt, smak og spyttenzymer, brukes den i mistenkelige situasjoner og brukes til å teste sansene som folk ikke er klar over. før intense symptomer som hoste, feber, svakhet og leddsmerter som ikke viser seg de første fire eller fem dagene av sykdommen, ble tap og spyttaktiviteter brukt. Derfor har vi utviklet en lokal og økonomisk sensorisk testenhet som folk kan bruke før de tyr til andre kostbare tester, som bidrar til å redusere stresset med usikkerhet forårsaket av mistenkelige situasjoner.»
Neriman Ersönmez, den andre konsulentlæreren i prosjektet, understreket at i denne perioden når 'kunstig intelligens'-teknologier får fart, er deres største mål å introdusere elevene til denne teknologien og gjøre dem i stand til å produsere, og sa: "Av denne grunnen , ved å legge til kunstig intelligens-teknologi til mange prosjekter vi produserer, vil studentene både forbedre kvaliteten på arbeidet sitt og forbedre seg selv." "Vi gir det," sa han.
Ersönmez bemerket at de tar sikte på å lage en ny generasjons standardiseringsskala og introdusere denne nye modellen til litteraturen ved å bruke kunstig intelligens i påvisningen av sykdommen forårsaket av Covid-19-viruset, lage en database som kan brukes internasjonalt og i laboratorier før går til høye kostnader og svært komplekse enheter.
Studentenes meninger
Ece Güner understreket at de var stolte over å gjennomføre et viktig prosjekt som vil bidra til kampen mot den globale epidemien, akkompagnert av deres konsulentlærere, "Vi hadde som mål å utvikle en test der folk lettere kan få resultater hjemme som et alternativ. til smertefulle tester som PCR og antistoff, og vi lyktes. Vi fullførte prosjektet på omtrent åtte måneder." Çiçek Dilara Kaya forklarte at de fullførte testen: "Vi ønsket å utvikle en raskere og mindre kostbar test. Ved oppstart av prosjektet var det viktig for alle å teste og være tilgjengelige. "Testen vi har utviklet er ikke bare rask, men gir også en stor økonomisk fordel."
Elif Nida Tahaoğlu påpekte at de fortsetter å jobbe med å utvikle prosjektet, og delte også følgende: «Vi ønsket å utvikle en enhet for å eliminere tvilen om jeg kom i kontakt med en positiv sak i løpet av dagen eller om jeg fanget Covid. -19. "Testen vi utviklet med støtte fra våre konsulentlærere gir store fordeler både når det gjelder kostnader og raske resultater."
Ece Güner, Çiçek Dilara Kaya og Elif Nida Tahaoğlu, som kom først i TÜBİTAK 19nd High School Students Research Projects Regional Competition med prosjektet "Sensory Test Device Developed with New Generation Artificial Neural Network Modeling in Detection of Covid-52", vil konkurrere i Tyrkia-finalen som arrangeres 24.-28. mai konkurrerer om førsteplassen.
Vær den første til å kommentere