2022年ISEF全球总决赛获奖课题有哪些？

2022年5月13日，本年度的ISEF全球总决赛落下帷幕，来自63个国家和地区的1750名中学生们在21个科目展开了激烈角逐，最终诞生了每个科目的一二三四等奖。

今年ISEF采取了线上线下结合的评比方式，所有参赛选手的项目也都在官网上向公众开放参观。机构团队分析了参赛的所有1410个项目，会在后期进行逐个科目领域的细致获奖分析。

今天，机构团队教学主管W老师，会带来针对几大热门科目的冠亚军项目分析，帮助大家揭开中学生里最顶尖项目的神秘面纱。由于文章篇幅过长，先把几条总结写在前面，各位感兴趣可以先看总结。

① 深度学习获奖、特别是大奖项目在逐步减少。去年的几个最高奖课题清一色用了深度学习的技术，今年明显风向改观，评委们更喜欢带有实体的项目，而实体项目结合一点深度学习、图像识别技术会变得更为吃香。而如果不用深度学习、机器学习技术完成的课题，更是容易获得青睐。对传统学科的创新获得了重视，这也可能和今年重启了线下比赛有关。毕竟线上评选时，可能更容易展示的就是那些算法课题。

②真实的应用可以帮助加分。完整一点说，冲击Finalist的项目，你可以用一个很遥远的应用，未来五十年的应用去讲故事，都没问题。但在决赛舞台上，有一个有解决现实问题、并且确实让人看到解决希望的课题，会让你更有竞争力。比如可以做一个针对疾病的研究，但在决赛场上，可能需要你找到这样的疾病患者，深入走进他们的生活，使用你的技术去评价对他们带来的影响，并尽可能考虑到其中的所有细节。

③接上一点，任何投机取巧的行为在决赛场上都会被十几个评委挑出来。所以我们可以看到，真正获得大奖的课题，都是实打实投入了大量精力，真正展现科学思维的项目。我之前经常说，我们进入ISEF Finalist的学生，至少在课题上投入了200小时。但从这些大奖课题上来看，投入1000+个小时，根本不足挂齿。大家可以往下看看那个花了五年时间给蜜蜂研发胃药的同学，这其中辛苦，都不是时间可以衡量的了。

④评委并不完全专业。今年决赛，每个人会面对十几个评委。其中有将近一半的评委，可能没有来自英语语系的国家，可能对项目不是非常专业。但如何获取他们的分数，就变成了一个演讲学与人际沟通学课题，其中确实有运气成分。但如何让一个沙特人快速对你产生兴趣，确实是每个决赛场上的学生都要思考的问题。

⑤“智能浇花“类项目再获一等奖。不仅是去年的”智能浇花“课题今年再获学科一等奖，今年还有一个”盲人导航“类项目获得了学科一等奖。这些都是被我们的学生所摈弃的课题，但在扎实的研究过程支持下，依然可以登上最高领奖台。

⑥新领域“工程技术“诞生了两个最高奖。工程技术是今年的新领域，这个领域诞生了两个最高奖，可见竞争环境之激烈。而有些科目的一等奖我们会发现其技术平平、思路平平，但仍然获得了该领域的大奖，除了竞争不激烈这个原因之外，这种项目还是有很多值得我们学习的地方：如何讲好你的故事。

接下来，我们再来看2022年度ISEF获奖的几个最高奖，最高奖是从各个类别里的第一名再决选出的奖项。所有项目图片均来自于ISEF官方公开信息。

01George D. Yancopoulos Innovator Award

此奖项评选的是所有ISEF Finalist里最好的项目。这次的获奖项目名是First Insights Into a Novel Synchronous Reluctance Electric Motor Design。

这是一个针对目前电动车内广泛使用的永磁铁的替代品研究问题，因为永磁铁是一种不环保的产品，所以这个作者研究了一种更环保的电机产品——同步磁阻电动机，并以这个电机为基础，自己设计了几款新的电机，并且从结论上看，他自主设计的新电机的实验参数非常好，和目前电动汽车内的电机参数几乎一致，而他的设计更为环保高效。

确实是一个很好的课题，在一个传统领域（电机学）——一个该领域内的大部分博士每年都想不出有什么新文章可以发的领域——这名学生做出了一个全新的发明，如果这些实验数据为真，那么特斯拉应该可以直接招募这个孩子了。非常棒的基础学科研究。

02Regeneron Young Scientist Award

此奖项颁发给在此次获奖选手中，针对人类科学已有问题，研究得最为深入的项目。

第一个获奖项目名是Engineering a Bifunctional Metal: Organic Framework for Efficient and Cost-Effective Hydrogen Production and Storage

这是一个关于清洁能源氢气制备过程优化的项目，针对最近几年的一种新MOF（金属有机框架材料）在氢气制备过程中的诸多问题，进行了一些化学方面的研究。同样，也是通过大量实验试出了一种成本更低、制备效率更高的改进MOF。同上一个项目一样，如果该实验数据确切，那么会对人类制备清洁能源氢气有重大影响。该学生来自沙特阿拉伯，在这样一个石油国家研究清洁能源且能获得如此高的研究成果，值得一个大奖。

顺便说一句，今年的环境科学主题是由沙特公司赞助的。西方比赛确实离不开政治，中东国家在西方世界搞环保，确实很耐人寻味啊！

第二个项目是 Synthetic DNA Engineering With ICOR: Improving Codon Optimization With Recurrent Neural Networks Towards Efficient, Low-Cost, High-Efficacy Recombinant Vaccine and Pharmaceutical Manufacturing

一个关于疫苗科学的问题，也是当前人类科学面临的最大问题了。针对DNA工程中密码子优化的问题，使用了一些深度学习的算法优化计算过程。使用的方法不是很难，但胜在疫情主题+专业数据的合理运用。笔者今年看了不少关于疫情的课题，大量都是基于算法的预测项目，建立数学模型分析，真正研究疫苗的、且呈现出来比较踏实的疫苗学研究的课题，这应该是独一个了。

03Gordon E. Moore Award for Positive Outcomes for Future Generations

传说中的戈登摩尔大奖，会颁发给对人类未来影响最大的项目。今年颁发给了A Screening System for Rapid Proactive Detection of Patients With Liver Fluke Infection Using a CNN Model To Detect Orphistorchis viverrini Eggs From Microscopic Fecal Images and a NN Model for Infection Risk Assessment

这个项目，这个标题看上去比较拗口，实际上就是用图像识别技术去识别一种泰国肝吸虫的虫卵——这种虫卵被认为是很多肝癌的诱发原因——而这种虫卵在普通的医学影像图片上也不容易看出，所以使用了深度学习技术去分辨。所用技术非常简单，但课题背景属于ISEF最爱的医学背景：“小众疾病“，大众方案。

04Craig R. Barrett Award for Innovation

这个奖会颁给最有创新性的项目。今年的获奖项目是Around the World in Eighty Days: Small Radiosondes on a Great Mission

这也是笔者非常喜欢的一个项目，以后有机会和大家详细分享。这个项目针对目前的气象气球做了改进，气象气球就是气象站放到高空中检测气候的气球，然而其中存在着大量回收、通信的问题。所以这个项目自主设计了通信电路板，大大优化了整体载重。同时开发了一套通信协议，使得远距离传输变得低成本而高效率。

在该项目中，学生一共放出了14个气球，这些气球目前还有大部分在世界上空漂流，传回气象数据。所以这个项目的标题叫“环游世界八十天：小无线电节点大任务“。项目里涉及了大量通信原理、电路设计的知识，同时又有很多的技术创新。笔者深耕科创教育八年，深知这样的项目乃是我们的努力方向，但孵化这样的项目，可能还需要另一个八年吧。

其余大奖以组织为主，我们不详细展开，在后文分析类别一等奖课题时，我们会提到他们。以下我们会介绍分析机构擅长类别的一等奖课题。部分学科如细胞生物学、化学也确实超出了笔者的专业范围，未免误导，也不献丑了。对于所分析类别的二三四等奖，我们会在后期开设针对每个类别的讲座，欢迎关注。

动物学

01、Mechanisms of High-Salt Diet-Induced Learning Deficit in Drosophila

高盐食物对果蝇的影响，做了大量的果蝇实验，获得了很多专业实验室的支持。

02Year 5: Developing a Novel Multiple Linear Regression Model To Optimize Honey Bee Gut Immunity Using a Lactic Acid Bacteria Probiotic Mixture

使用了一些数学方法，分析针对密封的肠道免疫问题，该使用什么配比的乳酸益生菌，偏向动物药物研发的课题。数学方法不复杂，甚至都没有用上热门技术机器学习。但这是一个长达五年的研究课题，包括乳酸益生菌在内，这个学生都进行了细致的药物学研究。

任何一个评委都会被这种科研精神所打动，五年针对一个蜜蜂肠道的问题，不断进行各种研究、实验，就算最后用的方法不精致、不前沿，那又如何呢。18岁的少年有的是机会学习各种先进算法，但这种科研精神却是他独一无二的高贵品质。

行为与社会科学

01FollowMe: AI To Revolutionize Cortical Visual Impairment

针对一种视觉障碍的康复仪器。主题也是针对低收入家庭如何获取原本昂贵的治疗方式。功能上开发地比较完善，且找到了相关患者完成了一整套康复实验，应该是获得了医院的支持。

02iPonder: A Multimodal and Anonymous Approach to Remote Teen Mental Health Diagnosis and Peer-Based Conversational Therapy via Deep Transfer Learning and Computer Vision

一个针对青少年心理疾病的程序，通过对话了解其处在的情绪状态，同时搭配面部表情技术分析表情。技术很简单，但制作了一个非常精良的APP，使用性问题解决地很好。

行为和社会科学一直是笔者很关注的一个领域，该领域内有大量社会科学的问题，使用技术手段解决。技术手段大多很简单，但社会问题都很尖锐。如果各位有目标是申请社会科学相关专业的，可以着重看一看这个领域，获得一些灵感。我们后面也会有专门的讲座分析该科目。

生物医学健康

01Defining the Mechanism of Fibroblast Death in Pulmonary Emphysema To Target Novel Therapies for COPD

对肺气肿进行了研究，对其中的纤维原细胞的死亡提出了很多假设，并用很多实验进行研究。实际上得出了这么一个结论：吸烟有害健康……

02Design of a Novel, Dual-Functioning, Tissue Plasminogen Activator and Anticoagulant Therapeutic for Rapid Ischemic Stroke Treatment

药物学课题，治疗脑血栓的新药。但这个项目角度很巧妙，找了一种类似血栓的材料，然后利用各种配比的药物去去除这个模拟血栓。距离现实应用遥远，但实验设计各个精巧，且专业功底扎实，笔者甚至相信这个实验完全不需要专业实验室，靠学生自己也能设计完成，只是需要大量精力。这恰恰戳中了ISEF评委的喜好。

生物医学工程

01A Novel End-to-End Deep Learning Pipeline for Stereotactic Cranial Surgery Planning

不是很新颖的课题，研究医学图像的三维化，用于一些肿瘤治疗。这个项目的亮点是算法上做了创新，获得了更高的准确率。

02Synthetic DNA Engineering With ICOR: Improving Codon Optimization With Recurrent Neural Networks Towards Efficient, Low-Cost, High-Efficacy Recombinant Vaccine and Pharmaceutical Manufacturing（见前文分析）。

地球与环境科学

01Reconstruction Modeling Using Tectonics and Climate of Western North America

针对传统气候模型的修改，引入了很多2010年之后经常发生的自然现象，并对极端天气进行了分析。

02ElSa: A Novel Real-Time Wildlife Poacher Detection Solution Leveraging Machine Learning-Driven Spatio-Temporal Analysis of Nighttime UAV Thermal Infrared Videos

针对夜间偷猎者的识别项目，主要是红外摄像头如何识别偷猎者。算法也不难，胜在项目完整，硬软件结合，功能实现完善。

嵌入式系统

Project Vision: Virtual Environment Through Artificial Intelligence Recognition

一个针对盲人识别的项目，制作了完整的电路板，且实现了一定的识别功能。和去年的智能浇花一样，再古老的课题依然可以获得大奖，前提就是完整的项目和踏实的实验。

工程技术

Around the World in Eighty Days: Small Radiosondes on a Great Mission（见前文分析）。

First Insights Into a Novel Synchronous Reluctance Electric Motor Design（见前文分析）。

环境科学

01Improving the Degrading Rate of PETase and Developing Highly Efficient Enzyme Activity Screening Strategies

针对塑料降解过程中的酶降解过程进行研究，开发了高效的降解模式。

02Eqwis: Rapid Animal Detection and Driver Warning System To Mitigate Animal Vehicle Collisions Using Artificial Intelligence

针对车在路上与动物相撞引起大量动物死亡的问题进行图像识别的算法开发，用的方法非常简单。因为没有找到这篇文章的论文，所以暂时无法分析出其获得大奖的原因。

物理和天文学

Skew-Axis Cylinder Lens Optical System: Physical Properties, Application for Novel Method of Clinical Optometry of Astigmatism, and Engineering Implementation

针对光学散射问题的研究，自己做了很多镜片来研究现象。实际上光学实验挺好做的，比较透镜可以改各种曲率，很容易做出工作量。

植物学

Early Detection of Drought Stress Through a Novel AI Drought Assessment (AIDA) Model in Field Grown Tomato (Solanum lycopersicum) Plants Using a Custom-Built “Spectra-Rover”

智能浇花来了！还是去年的大奖课题，今年再度收获了该领域的第一名。今年的项目更为完整，去年只是用了桌上的植物进行干旱程度的研究，今年直接进入了农田进行研究，且对算法做出了一定的优化。

机器人学与智能设备

去年的最高奖得主今年在这个领域名列亚军！让我们看看是哪两个项目击败了她。

01Soft Origami-Inspired 3D Print-In-Place Artificial Intelligence Robots

三维柔性机械手设计的课题，使用了折纸结构，做了很完整的实验，针对其抓食物的问题做了一些探究。实际上所用技术也不新颖，结构设计看起来也有很多优化的地方。可能更贴合学科主题吧，而且也使用到了图像识别技术，毕竟去年清一色的纯算法深度学习课题“侵占“了该领域，肯定也会受到一些非议。

02Neuron-Specific Dropout: A Deterministic Regularization Technique To Prevent Neural Networks From Overfitting and Reduce Dependence on Large Training Samples

针对算法的优化研究，如何在数据集较小的情况下获得更高的准确率。是个“通用模板“的深度学习课题，但研究扎实，各方面表述应该强于去年的冠军选手，当选了该领域的第一名。

软件学科

An Investigation Into Worldwide Electoral Systems and the Development of a Novel Internet Voting System

研发了一个投票软件，对投票过程中可能出现的问题进行了一一解决。且软件呈现完整，界面非常好看。

转化医学

BiDEx – A Screening System for Rapid Proactive Detection of Patients With Liver Fluke Infection Using a CNN Model To Detect Orphistorchis viverrini Eggs From Microscopic Fecal Images and a NN Model for Infection Risk Assessment（见前文分析）。

最后再说一点话，确实很多项目的获奖存在偶然性，且个中的政治原因我们也无从猜测。但这里面仍然有大量极为优秀的项目值得我们去学习，如果我们始终停留在帮学生设计课题、指导他们完成、带领学生参与比赛这样的循环里，我们可能永远培养不出登上最高领奖台的学生。如何激发学生的热情，让他们真正投入科研，可能需要几代科创老师共同努力吧。

团队要改进的地方还有很多，我们明年再见！