🇺🇸 Sharvi Mahajan

NeuroDrive Alert'i tanımlayan tasarım seçimi zamansaldır. Sistemin tek bir anı uyanık veya uykulu olarak sınıflandırmak yerine, yorgunluğu zaman içinde birikim olarak izlemesi ve zaman içindeki değişimi tahmine dayalı sinyal olarak kullanmasıdır. Bu, anlık görüntü sınıflandırmasından anlamlı derecede daha zor bir makine öğrenimi problemidir; çünkü bir durumdan ziyade bir yörüngeyi modellemeyi gerektirir. Ayrıca bu, problemin çözülmeye değer tek versiyonudur, çünkü mikro uykuyla eş zamanlı gelen bir uyarı çok geç gelmiş demektir.

Yarışmaya katılımı, halihazırda inşa ettiği şeyden ziyade neler öğrenebileceği üzerine kurgulanmıştı. "Projemi yeni beceriler öğrenmek ve projemin gerçek dünya etkisini önemli ölçüde iyileştirebilecek yenilikçi fikirlere maruz kalmak için yarışmaya soktum," diye yazdı. "Bir 3M mentörünün rehberliğinde, projemi yepyeni bir seviyeye getirmeyi ve modelimi fiziksel bir sisteme sorunsuz bir şekilde aktarılacak şekilde geliştirmeyi umuyorum." Bahsettiği boşluk — kaydedilmiş veriler üzerinde çalışan bir model ile hareket halindeki bir araçta birinin takabileceği bir cihaz arasındaki boşluk — çoğu umut verici biyosinyal projesinin öldüğü yerdir.

Temel enstrümana olan hakimiyeti yüzeysel değil. Son yüz yılın en sevdiği icadının ne olduğu sorulduğunda, elektroensefalogramı seçti ve nedenini bir lisansüstü öğrencisinin bile tanıyabileceği terimlerle açıkladı. "Bir EEG makinesi, kafa derisine yerleştirilen bir elektrot sistemi aracılığıyla beyin dalgası aktivitesini ölçer. Bir EEG'nin en küçük dinamik beyin dalgası hareketini bile bir taramaya yansıtıp olağanüstü zamansal çözünürlüğünü sergileyebilmesi beni kesinlikle şaşırtıyor. Tek bir EEG'den elde edilebilecek veri miktarı, sayısız nörolojik durumun sinirsel parmak izlerine ışık tutma potansiyeline sahiptir." Müdahalesizliğini ve zaman çözünürlüğünü, "zaman içindeki kalıpları izlemek, özellikle daha kısa sürelerde" için uygun kılan şey olarak öne çıkardı; ki bu tam olarak kendi sisteminin istismar ettiği özelliktir.

Teknolojinin en sevdiği uygulaması, yorgunluk tespiti değil. "Bir EEG ile ilgili en sevdiğim şey, Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI) oluşturmaya önemli ölçüde yardımcı olma yeteneği olmalı," diye yazdı. "BCI'lar fiziksel engeller yaşayan bireyler için bağımsızlığı, hareketliliği ve iletişimi geri kazandırır ve EEG makinesinin bir BCI oluşturma sürecindeki kilit rolü beni gerçekten etkiliyor."

Atanan 3M mentörü, şirketin Ulaşım ve Elektronik İş Grubu bünyesindeki elektronik ürünleri için Ar-Ge Ürün Mühendisliği Laboratuvar Müdürü olan Stephanie Owen. Bu eşleşme, Sharvi'nin kendi projesinde tespit ettiği tam zayıflığı ele alıyor: eğitilmiş bir modeli araçta güvenilir bir şekilde çalışan donanıma dönüştürmek, bir veri bilimi sorunu değil, bir elektronik ürün mühendisliği sorunudur.

On dokuzuncu yılında olan yarışma, 3M bilim insanları ve eğitim liderleri tarafından yaratıcılık, bilimsel bilgi ve iletişim etkinliği açısından değerlendirilen, Amerika Birleşik Devletleri genelindeki beşinci ila sekizinci sınıf öğrencilerden başvurular aldı. On finalist, yaz boyunca mentörlerle çalışıyor ve 12-13 Ekim 2026'da St. Paul, Minnesota'daki 3M İnovasyon Merkezi'nde 25.000$ ve Amerika'nın En İyi Genç Bilim İnsanı unvanı için canlı zorluklar ve final sunumu için bir araya geliyor. Sharvi'nin kendi ufku daha uzun: "bir hesaplamalı nörobilimci veya bir teknoloji girişiminin kurucusu," diye yazdı; beyne karşı ömür boyu süren bir hayranlığı ve "farklı modeller inşa etme ve model performansını artırmak için farklı özellikleri veya teknikleri test etme" konusunda paralel bir aşkı tarif etti. İsminin yanındaki alıntı, uzaya giden ilk Hint asıllı Amerikalı kadın olan Kalpana Chawla'ya ait: "Hayallerden başarıya giden yol kesinlikle var. Dilerim onu bulacak vizyona, üzerine çıkacak cesarete ve onu takip edecek azme sahip olursunuz."