MACRO (Machine Learning-Augmented CRISPR Reprogramming Optimization) находится на стыке двух дисциплин, которые начали объединяться совсем недавно. Метаболическая инженерия направлена на перенаправление внутренних процессов клетки на нужный продукт; CRISPR обеспечивает точность редактирования для этой цели; а машинное обучение позволяет исследовать огромное пространство возможных правок без необходимости тестирования каждой из них в лаборатории. На практике это означает, что модель должна предсказывать конечный результат системы — общую продуктивность липидов — на основе генетических изменений, что является именно той сложной многоцелевой задачей, где компьютерное прогнозирование оказывается крайне эффективным.
Она подчеркнула, что выбрала сложность намеренно. «Я участвовала в конкурсе, потому что хотела превратить идею, застрявшую у меня в голове, в нечто более серьезное, — написала она в своем профиле финалиста. — Я постоянно думала о биотопливе из микроводорослей, потому что это звучит многообещающе: они быстро растут, поглощают CO2 и производят масло для топлива. Но потом я узнала, что сделать рабочую систему биотоплива гораздо сложнее, чем просто сказать “используйте водоросли”. Это сделало проект гораздо интереснее для меня».
Двадцать вопросов, восемь минут на часах и процентиль, измеренный по всем, кто его проходил. Без регистрации.
Пройти тест IQ →Она выбрала проблему, которую отрасль до сих пор не решила. «Я хотела сосредоточиться на трудной части: как увеличить производство масла, не замедляя рост», — пояснила она. Причина выбора этого конкурса заключалась в коммуникации: он «показал мне место, где я могу проверить, способна ли я ясно объяснить эту идею и сделать её значимой для тех, кто не знаком с микроводорослями или CRISPR». В конкурсе 3M Young Scientist Challenge эффективность подачи материала оценивается наравне с креативностью и научными знаниями.
Её любимое изобретение последнего столетия — CRISPR-Cas9, и её объяснение того, почему это так, представляет собой небольшое эссе о природе хороших идей. «До изучения CRISPR я считала DNA просто информацией. CRISPR помог мне осознать, что DNA можно редактировать целенаправленно и осмысленно, — писала она. — Самое интересное, что CRISPR пришел из бактерий. Его не изобрели из ниоткуда. Ученые заметили систему защиты бактерий и превратили её в инструмент для науки, медицины, сельского хозяйства и биотехнологий. Мне нравится это, потому что это показывает, как много полезных идей уже существует в природе, нам просто нужно их заметить».
Её наставником от 3M стал Адитья Банерджи, специалист по исследованиям в корпоративной лаборатории, который занимается коммерциализацией продуктов и является соавтором 16 патентных заявок 3M. Для проекта, где центральным риском является разрыв между прогнозной моделью и рабочим процессом, специалист с опытом коммерциализации — идеальный ментор.
Её амбиции двойственны. «Через 15 лет я надеюсь стать врачом-ученым, — написала она. — Я хочу работать с пациентами, но также хочу продолжать исследовательскую работу, потому что люблю ту часть науки, где ответ пока неочевиден. Мне интересна биология, потому что она никогда не бывает такой простой, как кажется сначала. Здесь всегда есть новый слой». Она добавила желание, не связанное с карьерой: «Я также надеюсь, что останусь тем человеком, который радуется странным вопросам и следует за ними дальше, чем планировал». Её девиз: «Хорошее изобретение начинается тогда, когда многообещающая вещь все еще имеет проблему, которую никто не решил достаточно хорошо». 12–13 октября 2026 года она представит MACRO в 3M Innovation Center в Сент-Поле, Миннесота.
“Я хотела сосредоточиться на трудной части: как увеличить производство масла, не замедляя рост.”— Милли Прадавонг, профиль конкурса 3M Young Scientist Challenge 2026
“Хорошее изобретение начинается тогда, когда многообещающая вещь все еще имеет проблему, которую никто не решил достаточно хорошо.”— Милли Прадавонг
| Человек | Страна | Веха | Возраст / Данные |
|---|---|---|---|
| Millie Pradawong | 🇺🇸 США | MACRO — машинное обучение для CRISPR-оптимизации биотоплива из водорослей | 14 лет |
| Sharvi Mahajan | 🇺🇸 США | NeuroDrive Alert — машинное обучение ЭЭГ для прогнозирования микросна | 14 лет |
| Matteo Paz | 🇺🇸 США | Машинное обучение на данных ИК-обзора; обнаружено 1.5 млн объектов | 18 лет |
| Anirudh Rao | 🇺🇸 США | Наногенератор на основе оксида графена, работающий от влажности | 14 лет |
Большинство студентов, берущихся за тему биотоплива из водорослей, выбирают более простую, «хайповую» часть задачи. Она же выявила специфическую причину стагнации отрасли — компромисс между выходом масла и скоростью роста — и создала инструмент для его преодоления. Это разница между простым выбором темы и реальным решением проблемы.
Её понимание происхождения CRISPR — наиболее показательный ответ. Она зафиксировалась на том, что система была обнаружена в бактериях, а не придумана с нуля, и извлекла общий урок: полезные механизмы могут уже существовать в природе, и редкий навык — это внимание к деталям. Это философия исследователя, к которой пришла четырнадцатилетняя школьница.
Откройте больше вундеркиндов
Более 50 историй современных юных гениев, меняющих шахматы, музыку, науку и искусство.
Все вундеркинды →




.jpg)
