每年春季，史蒂文斯理工学院的应届毕业生都会花费数月时间将现实世界的问题转化为切实可行的解决方案——5月8日，他们将在校园内展示这些解决方案，参加创新博览会。
数百个团队将在工程、计算机科学、生物医学研究等领域展示他们的作品。
来自小查尔斯·V·夏弗尔工程与科学学院(Schaefer School of Engineering & Science)的项目中，我们精选了10个作品，展示了今年项目的广泛范围：挽救生命的医疗设备、AI驱动的设计工具、更智能的亲人追踪方式，甚至包括将奶牛粪便转化为清洁燃料的计划。
以下是提前预览：
1. AIRR：一种无需双手操作的设备，可在呼吸紧急情况下帮助旁观者挽救生命
如果你能帮助某人呼吸——而无需进行口对口人工呼吸，会怎样？
当某人停止呼吸时，大脑损伤可能在几分钟内就开始发生。但许多旁观者会因恐惧或缺乏相关培训而不知所措。AIRR团队开发了一种自动介入的设备。它使用一种医疗级气道插入物（称为i-gel）将空气导入肺部，根据患者体型自动调整设置，并且无需人工操作。该设备还会将实时数据发送到云服务器，让急救人员在到达现场前就能准确了解情况。
学生研究人员： 朱莉安娜·埃奥加(Juliana Eoga)、乔丹·菲斯(Jordan Fisse)、妮基·哈特曼(Niki Hartman)、丽贝卡·霍克斯(Rebecca Hawks)、克里斯托弗·凯因顿(Christopher Keynton)、艾米丽·韦纳(Emily Weiner)
指导教师： 金珍浩(Jinho Kim)
所属部门： 生物医学工程
"我们通过提供便捷自主的紧急呼吸支持来鼓励行动。一次呼吸，挽救一条生命。"
——AIRR团队
2. Duoxalis：重新定义女性健康的家庭筛查
女性最常见的两种感染也是最常被误诊的两种。
细菌性阴道病和酵母菌感染影响了数百万女性——但它们经常被混淆，误诊率可能超过70%。现有的家庭检测仅检查pH值，无法可靠区分这两种感染。Duoxalis采用了不同的方法：它是一种内置两条测试条的内裤衬里，可检测每种感染的特定生物标志物。穿戴约一小时，取出测试条，观察颜色变化。无需诊所就诊，无需侵入性拭子，结果明确。这款熟悉的产品安静地为你完成实验室工作。
学生研究人员： 大卫·凯泽(David Keyser)、加布里埃尔·莫罗尼(Gabrielle Moroney)、瓦莱丽·纳吉布(Valerie Naguib)、萨曼莎·维拉纽瓦(Samantha Villanueva)、阿丽娜·扎曼(Alina Zaman)
指导教师： 蕾切尔·琼斯(Rachel Jones)
所属部门： 生物医学工程
"Duoxalis的灵感源于对更便捷、更舒适筛查工具的需求，用于常见的妇科感染。通过将诊断功能集成到内裤衬里中，它帮助女性更快、更明智地做出护理决策。女性值得更好的选择，而Duoxalis就是为此而设计的！"
——Duoxalis团队
3. CrossCare：一款AI驱动的应用程序，旨在支持准妈妈度过怀孕的每个阶段
怀孕会带来很多问题。CrossCare旨在帮助解答这些问题。
良好的孕产健康信息并不总是容易获取——即使找到了，也常常埋没在临床语言中。CrossCare是一款让这些信息更易获取的移动应用程序。
用户可以追踪健康指标和孕期里程碑，并通过内置的AI聊天机器人获得常见问题的答案，该聊天机器人经过验证的孕产健康数据训练。该应用程序还将日常健康目标游戏化，让用户在整个孕期保持参与——而不仅仅是在产检时。
学生研究人员： 特伦斯·陈(Terynce Chan)、尚特尔·多米尼克·阿尔瓦雷斯(Shantel Dominique Alvarez)、乔纳森·权(Jonathan Kwon)、朴珠英(Juyeong Park)、杰伦·汤普森(Jalen Thompson)、德明·特雷西(Deming Tracy)
指导教师： 帕特里克·希尔(Patrick Hill)、马修·韦德(Matthew Wade)
所属部门： 计算机科学
"作为团队合作开发CrossCare Concierge项目，帮助我们实现了利用技术力量弥合孕产医疗差距的愿景。"
——CrossCare团队
4. DensiSense 2.0：一种在乳腺X光检查之间监测乳腺健康的可穿戴胸罩
对于40%拥有致密乳腺组织的女性来说，年度乳腺X光检查可能不够。
DensiSense 2.0扩展了2025年创新博览会安萨里竞赛(Ansary Competition)决赛入围者的工作。
乳腺癌影响着美国八分之一的女性，2026年预计将有超过32.2万例新病例。由于筛查频率较低，变化可能数月未被发现——尤其是对致密乳腺组织的女性，检测更为困难。DensiSense 2.0是一种非侵入性、家庭监测设备，内置在胸罩中。嵌入式传感器在快速扫描期间测量组织硬度，并将数据发送到移动应用程序，其中AI模型标记潜在异常并通知用户。该系统不会取代临床筛查——它通过提供连续监测和早期预警来增强筛查效果。
学生研究人员： 杰奎琳·卡斯特罗(Jacqueline Castro)、艾莉森·达顿(Alison Dutton)、玛丽亚姆·埃尔纳加尔(Mariam Elnaggar)、吉安娜·马尔多纳多(Gianina Maldonado)、阿莉莎·帕沃内(Alyssa Pavone)、杰尼克·理查德森(Jernique Richardson)
指导教师： 卢凯文(Kevin Lu)
所属部门： 电气与计算机工程
"DensiSense 2.0将安心带回家，促进早期检测，让女性在关键时刻拥有更好的机会。"
——DensiSense 2.0团队
5. Rocket Lungs：专为患有神经肌肉疾病儿童设计的太空主题呼吸训练器
为最需要的儿童增强肺部力量——并使其变得有趣。
6至10岁患有神经肌肉疾病的儿童面临呼吸肌变弱的风险，导致呼吸浅、频繁感染以及呼吸衰竭等严重健康问题。虽然存在呼吸治疗设备，但它们并未针对这一年龄段设计。
Rocket Lungs通过自适应阻力训练帮助儿童增强呼吸肌肉——类似于通过吸管吸气。使用压力传感器，该设备根据每个儿童的呼吸和临床医生设定的目标自动调整阻力。配合交互式移动应用程序，治疗变成了一种奖励进步并鼓励持续使用的游戏——同时为医生和护理人员提供实时追踪。
学生研究人员： 劳伦·艾利(Lauren Alley)、索菲亚·冈萨雷斯(Sophia Gonzalez)、玛雅·拉平斯基(Maya Lapinski)、伊莎贝拉·曼加诺(Isabella Mangano)、凯琳·萨维奇(Kailyn Savage)
指导教师： 蕾切尔·琼斯(Rachel Jones)
所属部门： 生物医学工程
"患有神经肌肉疾病的儿童已经面临足够多的问题，呼吸不应成为其中之一。"
——凯琳·萨维奇(Kailyn Savage)
6. 超薄聚多巴胺薄膜：具有重大医疗潜力的生物贴纸
多巴胺最广为人知的是作为大脑化学物质。事实证明，它也可以涂覆几乎任何表面——这出人意料地有用。
当多巴胺氧化时，会形成一层超薄、粘性的薄膜，可以附着在几乎任何材料上。该项目探索利用这一特性，创造可转移、人体安全的薄膜，可以从一个表面剥离并应用到另一个表面——就像生物贴纸。通过用葡萄糖调整化学成分，团队生产出更平滑、更可控的薄膜，可以结合蛋白质、支持活细胞并调节通过的物质。应用范围广泛：涂覆植入物以抵抗细菌、在实验室中构建组织生长支架等。
学生研究人员： 阿迪蒂·帕特尔(Aditi Patel)、伊莎贝拉·尚利(Isabella Shanley)
指导教师： 梁俊峰(Junfeng Liang)
所属部门： 化学与化学生物学
"我们特别感兴趣的是不需要复杂处理或特殊环境的解决方案。如果这些薄膜能可靠地携带蛋白质、支持细胞或保护表面，它们可能成为医疗设备和实验室培养组织的'即插即用'层。"
——梁俊峰(Junfeng Liang)
7. RNG团队：将奶牛粪便转化为清洁、可销售的天然气
奶牛场产生大量废物。RNG团队希望将其转化为燃料。
奶牛粪便富含甲烷——与为家庭供暖和工业提供动力的气体相同——但在大多数奶牛场，这种能源被浪费了。RNG团队设计了一个全规模流程来改变这一状况。使用ASPEN（行业标准的化学工程模拟工具），他们模拟了一个系统，将粪便通过消化池和分离设备处理，以提取可再生天然气和其他有用的副产品。该结果减少了温室气体排放，捕获了原本会流失的能源，并可以为当地农民带来实际利润。团队预计，大规模工厂的建设成本可低于4000万美元，并在10年内回本。
学生研究人员： 马克斯·阿德勒(Max Adler)、大卫·里德尔(David Riedell)、泰·瓦洛罗西(Ty Vallorosi)、迪恩·怀斯(Dean Wise)
指导教师： 赵宇军(Yujun Zhao)
所属部门： 化学工程与材料科学
"我们首先从赵教授的课程中了解了生物燃料技术，我们很兴奋能将设计原理应用到实际问题上。当我们了解到粪便产生的大量排放时，我们知道通过正确的技术选择，捕获和分离可以变得有利可图。"
——大卫·里德尔(David Riedell)
8. TalarAI：使用AI在几分钟内而非几周内设计更好的船用水翼
设计提升高速船舶的水下机翼一直缓慢且昂贵。TalarAI改变了这一点。
水翼是翼状鳍片，可将船体抬出水面——提高速度、性能和燃油效率。但传统上，设计出性能最佳的水翼需要昂贵、耗时的计算机模拟。TalarAI是一款AI驱动的设计流程，它转变了这一过程：它从现有水翼几何形状中学习，生成新的设计概念，并在不依赖传统模拟工作流程的情况下预测性能。通过在开发早期快速探索设计空间，TalarAI为工程师提供了一条更快捷、更易访问的高性能水翼设计路径。
"我们的团队有机会通过2D分析程序、计算流体动力学和物理模型测试验证我们的水翼优化，"研究人员安德鲁·瓦伦特(Andrew Vallent)表示，"所有这些都显示出水翼性能的显著提升。"
学生研究人员： 约翰·菲格拉斯(John Figueras)、本尼迪克特·马丁内斯(Benedict Martinez)、杰斯·欧文·佩莱奥(Jess Irvin Peleo)、安德鲁·瓦伦特(Andrew Vallent)、阿莉森·张(Alyson Zhang)
指导教师： 马哈茂德·阿亚德(Mahmoud Ayyad)、拉朱·达特拉(Raju Datla)、穆罕默德·哈吉(Muhammad Hajj)
所属部门： 土木、环境与海洋工程
"该项目的一个独特方面是使用AI来增强和加速洞察与发现，而不是自动化设计过程。"
——指导教师穆罕默德·哈吉(Muhammad Hajj)教授
9. QuackOps：无需飞行员即可在校园内运送食物和包裹的自主无人机
在繁忙的校园内获取一个三明治不应花费45分钟。QuackOps认为无人机可以解决这个问题。
校园配送速度慢。它们依赖于人员配备，在人流中受阻，且在高峰期难以扩展。QuackOps是一款专为校园环境设计的自主无人机配送系统。这些无人机使用GPS和摄像头导航——无需远程飞行员——并能精确降落在指定位置。用户通过定制的网络应用程序下订单并追踪；管理员通过控制面板管理机队。该团队还看到了食品配送以外的应用，包括紧急物资运输，最终应用于城市智能物流。
QuackOps团队表示："这个项目真正具有跨学科性和挑战性，教会了我们如何以多种方式有效协作。它促使我们将史蒂文斯所学知识付诸实践，同时通过接触从未遇到过的新技术来发展解决问题的能力。"
学生研究人员： 吉安娜·切尔博内(Gianna Cerbone)、乔治·雷德弗恩(George Redfern)、斯普尔西·塞蒂(Spurthi Setty)、托马斯·翁(Thomas Ung)、卡米拉·巴尔德斯(Camila Valdez)
指导教师： 大卫·达里安·穆雷桑(David Darian Muresan)
所属部门： 系统工程
"启发这个项目的动力是我们希望创造一个具有现实世界影响的解决方案，将智能自动化带入物理世界。我们都亲身经历过当前配送系统的低效和高成本，我们认为这是将所学知识应用到我们真正关心的问题上的绝佳机会。"
——斯普尔西·塞蒂(Spurthi Setty)
10. aWhere：为自闭症或痴呆症患者提供负担得起的跟踪服务——无月费
跟踪走失的亲人不应成为经济负担。
对于自闭症或痴呆症患者的家人和护理人员来说，走失是一个严重——有时甚至是危及生命——的问题。许多现有的跟踪解决方案依赖于具有昂贵订阅费的蜂窝网络，使许多家庭和护理机构无法承受。aWhere使用LoRaWAN（一种长距离、低功耗无线技术），提供无需持续费用的位置跟踪。通过基于网络的仪表板，护理人员可以同时监控多人，并在有人离开指定安全区域时自动收到警报。价格合理、可扩展且围绕护理人员需求设计，aWhere旨在为最需要的人提供更易获取的安全保障。
学生研究人员： 瑞安·戴维斯(Ryan Davis)、罗伊·塔斯(Roy Tas)、科里·维坦扎(Cory Vitanza)
指导教师： 大卫·达里安·穆雷桑(David Darian Muresan)、瑞安·奥纳(Ryan Ona)、达米亚诺·扎诺托(Damiano Zanotto)
所属部门： 系统工程
"我们构建aWhere是为了让保护亲人安全变得更简单、更易获取。这是关于在关键时刻为护理人员提供信心和安心。"
——aWhere团队
这十个项目只是冰山一角。5月8日，每个学院和学科的数百个团队都将展示他们的作品——他们都是花费一年时间致力于实际项目的应届毕业生。
来看看他们建造了什么。
【全文结束】