🇺🇸 Sharvi Mahajan

NeuroDrive Alertの設計における決定的な点は、時間の要素を取り入れたことです。単一の瞬間を「覚醒」か「眠気」かと判定するのではなく、疲労の蓄積を時系列で追い、その推移を予測シグナルとして活用しています。これは単発的な状態判定よりも技術的に難易度が高く、軌跡のモデル化を必要とするため、より高度な機械学習の課題です。しかし、マイクロスリープと同時に警告を発しても遅すぎるため、これこそが解決すべき唯一の課題といえます。

彼女のコンテストへの応募は、既に構築したものを見せることよりも、そこから何を学べるかに焦点が当てられていました。「プロジェクトの現実的な影響力を高めるために、新しいスキルを学び、革新的なアイデアに触れたくて応募しました」と彼女は綴っています。「3Mのメンターの指導のもと、プロジェクトを次のレベルへ引き上げ、実用的な物理システムへとスムーズに移行できるようモデルを改善したいと考えています。」彼女が指摘する「記録されたデータで機能するモデル」と「移動中の車で装着できるデバイス」との間のギャップこそが、多くの有望なバイオ信号プロジェクトが挫折する場所です。

彼女の技術への理解は表面的なものではありません。過去100年で最も優れた発明は何かと問われた際、彼女は迷わず「脳波計（EEG）」を挙げ、大学院生レベルの知見をもってその理由を説明しました。「EEGは、頭皮に配置した電極を通じて脳波活動を測定します。EEGが脳波の極めて微細な動的変化をスキャンに反映させ、並外れた時間分解能を発揮する様には驚かされます。一つのEEGから得られる膨大なデータは、多くの神経疾患の神経学的指紋を解明する可能性を秘めています。」彼女は、非侵襲性と時間分解能こそが「特に短い時間枠でのパターンの追跡」に適しているとし、それこそが自身のシステムが活用している特性であると述べました。

彼女が最も関心を寄せているのは、疲労検知だけではありません。「EEGについて最も素晴らしいのは、脳・コンピュータ・インターフェース（BCI）の構築を大幅に支援できる点です」と彼女は書いています。「BCIは、身体障害を持つ人々の自立性、移動能力、コミュニケーションを回復させることができます。BCI構築プロセスにおけるEEGの役割には非常に興味があります。」

彼女を担当する3Mのメンターは、同社の輸送・電子事業グループで電子機器を担当するR&D製品エンジニアリング・ラボマネージャーのステファニー・オーウェンです。このペアリングにより、シャルヴィが自身のプロジェクトで見出した「訓練されたモデルを、車両で確実に動作するハードウェアへと変換する」という課題が解決に向かっています。これはデータサイエンスではなく、電子製品エンジニアリングの問題だからです。

今年で19年目を迎えるこのコンテストは、全米の5年生から8年生を対象としており、創造性、科学的知識、コミュニケーション能力に基づき3Mの科学者や教育のリーダーが審査します。10名のファイナリストは夏の間メンターと協力し、2026年10月12日〜13日にミネソタ州セントポールの3Mイノベーションセンターに集結します。そこでライブチャレンジと最終プレゼンテーションが行われ、賞金25,000ドルと全米トップ・ヤングサイエンティストの称号をかけて競い合います。シャルヴィ自身の目標はさらに先にあります。「計算神経科学者、あるいはテック系スタートアップの創業者になりたい」と彼女は述べ、脳に対する一生続く情熱と、「異なるモデルを構築し、性能を向上させるために様々な機能や手法を試すこと」への喜びを語っています。彼女の名前の横に添えられた言葉は、インド系アメリカ人として初の宇宙飛行士となったカルパナ・チャウラの言葉です。「夢から成功への道は確実に存在する。それを見つけるビジョンと、一歩を踏み出す勇気、そしてそれを追い続ける忍耐を持ちなさい。」