Як я створив AquaVision_AI для моніторингу водойм і пройшов у фінал Stockholm Junior Water Prize 2026

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Привіт, спільното DOU!

​Мене звати Ілля Желєзняк, я розробник із Львова. Хочу поділитися досвідом створення проєкту AquaVision_AI та розповісти, як мені вдалося пройти у міжнародний фінал конкурсу Stockholm Junior Water Prize 2026 у Стокгольмі.

​У чому суть проєкту?

​AquaVision_AI — це моя автономна система для моніторингу поверхні водойм і виявлення екологічних аномалій у реальному часі. Я ставив собі за мету замінити ручний аналіз відеопотоків на автоматизовану детекцію.

​Технічний стек, який я використав:

​Computer Vision / Detection: Використав архітектуру YOLO, навчену на специфічних датасетах водних поверхонь, для забезпечення стабільної детекції в реальному часі.

​LLM & Автоматизація: Реалізував інтеграцію локальних LLM-моделей для аналізу результатів та формування аналітичних звітів без використання хмари.

​Desktop UI: Розробив інтерфейс на PyQt6, що дозволяє зручно керувати аналізом, робити готові pdf та json звіти та задавати запитання щодо даних аналізу локальній LLM.

​Головним викликом для мене було забезпечення стабільної роботи системи без залежності від хмарних сервісів, щоб вона могла працювати автономно в польових умовах.

​Stockholm Junior Water Prize 2026

​Зараз я представляю Україну на світовому фіналі Stockholm Junior Water Prize 2026 у Стокгольмі.

Відкрилося офіційне міжнародне голосування за проєкт від України. Це можливість привернути увагу до українських розробок у сфері ІТ та екології. Ваш голос допоможе покращити позиції проєкту у світовому рейтингу.

​Як підтримати проєкт (займе 30 секунд):

​Перейдіть за посиланням на офіційну сторінку голосування: stockholmwaterfoundation.org/...​ater-prize/community/vote

​Знайдіть у списку Ukraine

​Введіть e-mail та натисніть Vote.

​Буду радий відповісти на запитання щодо архітектури, навчання моделей чи реалізації десктопної частини у коментарях!