Студенты Новосибирского государственного технического университета НЭТИ разрабатывают «Санни» — мобильное приложение для детей с расстройствами аутистического спектра. Этот тренажер направлен на стимулирование речи через регулярные упражнения, расширение словарного запаса и освоение социальных и бытовых навыков. Об этом «Жуковский.Life» рассказали в пресс-службе университета.
По словам Александра Дронова, основателя проекта и студента 3 курса факультета автоматики и вычислительной техники, около 30% детей с аутизмом либо не разговаривают, либо используют ограниченный словарный запас, иногда до 30 слов. Постоянные занятия с логопедами часто требуют больших расходов, достигающих 80 тысяч рублей в месяц, что сложно обеспечить особенно в небольших населённых пунктах из-за нехватки специалистов.
«Санни» имитирует канистерапию — методику, где ребёнок общается с обученной собакой посредством голосовых команд, что повышает мотивацию к речи. В приложении ребёнок управляет игровым персонажем голосом, повторяя социально-бытовые команды, а интерфейс можно адаптировать под особенности восприятия каждого ребёнка. Перед созданием тренажера разработчики консультировались с дефектологом, чтобы учесть особенности поведения и мотивации детей с аутизмом.
Создатели считают, что геймификация и профессиональные методики стимулируют желание ребёнка говорить. Хотя «Санни» не заменит полноценную терапию, он станет эффективным помощником, снижая финансовую нагрузку семей примерно на 20%. Игра рассчитана на самостоятельное использование, но первые занятия требуют участия взрослого для установки взаимосвязи между речью и действиями персонажа.
В данный момент ведётся создание прототипа и участие в грантовой программе «Студенческий стартап». Планируется экспертиза и тестирование приложения на фокус-группе, а к рынку игра готова выйти в 2025 году. Эта разработка станет первым автономным цифровым инструментом для поддержки речи у детей с аутизмом, улучшая доступность и качество коррекционной помощи.
Ростех представил биометрический терминал для проекта «Карта Родина». Технологии идентификации в терминале включают распознавание по геометрии лица, дактилоскопию и голос.