阿斯塔纳的一名男学生为心脏创造人工智能并在家组装机器人
祖父去世后,16 岁的 Kaliakbar Baymukan 开始创建用于心电图分析的人工智能。他的 Synera 项目如何运作以及学生想要实现的目标。
- 01.祖父去世后,16 岁的 Kaliakbar Baymukan 开始创建用于心电图分析的人工智能。他的 Synera 项目如何运作以及学生想要实现的目标。

После смерти дедушки от сердечного приступа школьник из Астаны Калиакбар Баймукан начал разрабатывать устройство для записи ЭКГ и ИИ-систему для оценки сердечных рисков. Сейчас у проекта SYNERA есть рабочий прототип носимого устройства и модель для анализа сердечных сигналов. Параллельно 16-летний инженер развивает другие технологические проекты и собирает роботов в домашней мастерской. Свою историю он рассказал Digital Business. Калиакбару 16 лет. Он учится в 11-м классе NIS IB в Астане и разрабатывает проекты на пересечении инженерии, искусственного интеллекта и робототехники. Главный из них – SYNERA. Это система для анализа сердечных сигналов, которую школьник начал создавать после смерти дедушки от сердечного приступа. «Мне стало важно разобраться, как раньше замечать признаки сердечных проблем», – говорит собеседник. SYNERA состоит из трех связанных частей: носимого устройства для записи электрокардиограммы, ИИ-платформы для анализа данных и цифровой модели сердца под названием Second Heart. Носимое устройство закрепляется на теле и регулярно записывает ЭКГ – электрическую активность сердца. В отличие от стандартного обследования, во время которого кардиограмму снимают в течение короткого времени, такой формат позволяет наблюдать за работой сердца дольше. Это дает возможность заметить изменения, которые могут не попасть в краткую запись. Затем данные передаются в SYNERA для анализа. ИИ-модель проверяет качество сигнала, ищет характерные изменения и оценивает вероятность 56 различных ЭКГ-признаков и диагностических категорий. В результате система должна представить данные в структурированном виде: выделить потенциально подозрительные участки и показать, на какие изменения стоит обратить внимание. Задача SYNERA – не заменить врача, а помочь ему анализировать длительные записи ЭКГ и быстрее находить сигналы, требующие дополнительной проверки. Система не ставит окончательный диагноз самостоятельно. Третья часть проекта – Second Heart, цифровой двойник сердца. Пользователь выбирает лекарственный препарат, после чего модель симулирует возможную реакцию сердца: показывает предполагаемые изменения ЭКГ, ключевых интервалов и других параметров. Это позволяет исследовать и сравнивать возможные реакции на разные препараты в виртуальной среде, не переходя сразу к экспериментам на реальном пациенте. По словам Калиакбара, Second Heart уже разработали, сейчас модуль тестируют и готовят к дальнейшей проверке. Алгоритм анализа ЭКГ также тестировали на нескольких наборах данных из разных больниц. Следующий этап – совместно с медиками собрать данные в казахстанских клиниках и проверить работу системы на них. Команде предстоит оценить точность прогнозов и сопоставить результаты цифровой модели с реальными медицинскими наблюдениями. Пока SYNERA остается разрабатываемой технологией. Калиакбар рассчитывает, что в перспективе она поможет специалистам раньше замечать возможные проблемы с сердцем и даст пациентам больше возможностей вовремя обратиться за медицинской помощью. Проект уже представляли на Digital Bridge. На его развитие удалось привлечь $5 000. Полученные средства направили на исследования и доработку аппаратной части. Теперь команда планирует изготовить больше экземпляров устройства, чтобы проверить, насколько стабильно они работают и какие изменения нужны в конструкции. В перспективе подросток рассматривает Synera как коммерческий продукт. Среди потенциальных заказчиков он видит частные и государственные клиники, которым могут пригодиться инструменты записи и анализа ЭКГ. Калиакбар заработал более $15 000 на хакатонах, стартап-баттлах и других конкурсах. Часть призовых он направил на оборудование собственной мастерской, вложив в инструменты и комплектующие около $3 000. В мастерской есть 3D-принтер, паяльник и оборудование для сборки устройств. Здесь школьник работает над роботами и носимыми прототипами, проверяет технические решения и исправляет ошибки. «Возможность сразу собрать и проверить идею дома очень ускоряет работу: появился новый вариант – можно попробовать его, пока еще помнишь, что именно хотел изменить», – объясняет юноша. По словам Калиакбара, интерес к его разработкам проявляли и потенциальные инвесторы, но предложенные условия его не устраивали. Поэтому основным источником заработка на проектах для него пока остаются конкурсы и соревнования. Помимо SYNERA, школьник участвует в разработке SENTRA – системы видеоаналитики для магазинов и торговых центров. Он называет себя одним из главных разработчиков проекта. Система использует компьютерное зрение, чтобы выявлять подозрительные действия и помогать сотрудникам быстрее находить нужные эпизоды на видеозаписях. Параллельно с разработкой стартапов Калиакбар учится в NIS IB и старается поддерживать высокий средний балл. Чтобы все успевать, он заранее распределяет время между школьными заданиями, проектами и занятиями с учениками. Когда приближаются экзамены или дедлайны, приходится менять приоритеты. В ближайшие годы школьник планирует продолжить развитие своих стартапов и рассматривает поступление как в Казахстане, так и за рубежом. Если выберет зарубежный университет, в дальнейшем хочет вернуться домой и развивать собственные продукты. Калиакбар рассчитывает, что SYNERA сможет вырасти в бизнес, если разработчики подтвердят надежность системы и ее пользу для клиник. Для SENTRA он также видит коммерческие перспективы – среди возможных клиентов магазины, торговые центры и торговые сети. Пока 16-летний инженер продолжает работать над несколькими разработками, тестирует новые идеи в домашней мастерской и помогает другим школьникам делать первые шаги в робототехнике. В его планах – не только создавать собственные технологии, но и помогать другим доводить идеи до работающих проектов.
Related Intelligence
All stories →如何在 Meta 应用程序中通过视频调用 Muse 的 AI 头像
Meta 在美国推出了与 AI 代理 Muse 的语音和视频对话:你大声说话,一个动画化身会用面部表情和手势来响应对话。
Airbnb 正在开发人工智能旅行社
Airbnb 在今天发布的 2026 年第三季度盈利股东信中表示,该公司计划在 2027 年上半年推出人工智能代理,帮助用户计划和预订旅行。 “当今的人工智能代理擅长简单的日常任务,例如预订餐厅或......