Последние новости рубрики Общество
Общество

Пятнадцать участников из Нижегородской области вошли в число призеров окружного хакатона по искусственному интеллекту

06 июня 2022 12:31  [804] Общество

Фото: организаторы мероприятия

Пятнадцать участников из Нижегородской области вошли в число призеров окружного хакатона по искусственному интеллекту. Об этом сообщают организаторы мероприятия.

Согласно информации, в Нижнем Новгороде подведены итоги второго окружного хакатона конкурса "Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект" – одного из проектов президентской платформы "Россия – страна возможностей". Подведение итогов состоялось на площадках Корпоративного университета правительства Нижегородской области и Нижегородской ярмарки.

Команда "Дымчатый леопард" из Нижегородской области стала призером по кейсу Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии, Александр Хозяинов из Нижегородской области в составе команды Digital Team победил по кейсу АНО "Центр искусственного интеллекта "Горький", а команды "НЕЙМАРК" и inNINO из Нижегородской области заняли первое и второе место соответственно в кейсе ФТС России.

Хакатон проходил в гибридном формате – офлайн-площадкой проведения второго окружного хакатона был выбран Нижний Новгород –столица Приволжья, претендующая на звание российской Кремниевой долины.

"Всего в регионе работают около тысячи ИТ-фрилансеров, 1,5 тысячи ИТ-компаний, общий штат которых насчитывает примерно 33 тысячи специалистов. Однако и при таком числе специалистов бурно развивающаяся отрасль все равно ощущает дефицит ИТ-кадров. Ребята, которые сегодня решили три кейса на основе методов искусственного интеллекта, - это будущее ИТ-сферы. От ПФО в хакатоне участвовали 337 человек, треть из них - представители Нижегородской области. Один из кейсов разработан нижегородским центром искусственного интеллекта "Горький" при поддержке ПИМУ и МИАЦ. Участникам необходимо было создать прототип системы прогнозирования загрузки бригад скорой медицинской помощи на основе внешних факторов и интеллектуального анализа базы данных вызовов в период с 2020 года. Рассчитываем, что это позволит существенно улучшить качество оказания медицинской помощи, так как в некоторых случаях промедление является критическим в деле спасения человеческой жизни. Мы вместе с коллегами обязательно внимательно изучим все нижегородские проекты, не только идеи победителей. Лучшие возьмем в работу", - отметил заместитель губернатора Нижегородской области Егор Поляков.

На хакатон зарегистрировались 744 человека. До защит дошли 38 команд. Участникам хакатона предложили решить три кейса на основе методов искусственного интеллекта. По итогам хакатона девять команд-победителей разделили между собой призовой фонд в 1 800 000 рублей.

"Нижегородская область является для нас ключевым партнером. В прошлом году мы стартовали здесь с хакатоном по искусственному интеллекту. В этом году в Нижнем Новгороде проводим второй окружной хакатон проекта "Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект", масштабное мероприятие с серьезными партнерами и интересными кейсами. Действительно, в регионе интенсивно развивается ИТ-направление, и в целом округ на хакатоне представляет много сильных команд, – отметил заместитель генерального директора АНО "Россия – страна возможностей" Антон Сериков.

"Важно, что хакатон для некоторых участников стал неотъемлемой частью жизни. Именно благодаря им наш проект живет и продолжает шагать по всей стране. Кто-то отмечает день рождения во время хакатона, кто-то участвует со своими семьями. Двери проекта открыты для всех ИТ-специалистов с любым профессиональным опытом, здесь каждый сможет получить массу впечатлений, найти друзей, коллег или даже будущее место работы. Для кого-то наш хакатон стал первым в жизни, как, например, для команды "Нутро" из гуманитарной гимназии-интерната для одаренных детей Октомежского района Республики Татарстан. Учитель информатики и его ученики пришли, чтобы попробовать свои силы и показать, на что они способны. Главный человек в нашем проекте – это не руководитель, а участник. Желаем всем успехов, и помните, что президентская платформа "Россия – страна возможностей" всегда с вами", - добавил он.

Антон Сериков поблагодарил за вклад в реализацию проекта и формирование сообщества по искусственному интеллекту в России Министерство экономического развития Российской Федерации, а также правительство Нижегородской области и региональных партнеров хакатона в Приволжском федеральном округе и кейсодержателей.

Илья Кочанков, Илья Стешин и Александр Авдошин из команды "Дымчатый леопард" (Нижегородская область) заняли третье место по кейсу Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии.

В рамках кейса участникам предстояло создать систему на основе ИИ для классификации и анализа структуры российского рынка средств измерений (СИ) (приборы для измерения физических величин, электронные измерительные приборы, преобразователи и прочее). Участники команды создали систему, которая поможет автоматически преобразовать старую базу данных в новую. Она позволяет загрузить файлы pdf об описании типа, и система сама "распарсит" необходимые данные, подтянет данные о поверках и выделит область применения СИ с помощью методов ML.

Александр Хозяинов из Нижегородской области в составе команды Digital Team занял первое место в кейсе АНО "Центр искусственного интеллекта "Горький".

В рамках кейса участникам предстояло создать прототип системы прогнозирования загрузки бригад скорой медицинской помощи в зависимости от внешних техногенных/атмосферных и/или прочих факторов. Участники команды представили высокоточную систему прогнозирования частоты вызовов скорой помощи, которая учитывает входящие данные от оператора и множество дополнительных внешних факторов. На основе данных показывается число вызовов, предсказанное системой, количество рекомендуемых бригад, а также подробная статистика, помогающая пользователю решить, сколько нужно выделить бригад на следующий день/неделю. Решение не требует обучения персонала и использует только свободно распространяемое программное обеспечение. Приложение обладает интуитивно понятным интерфейсом, снижает время подачи машины и увеличивает эффективность использования ресурсов больниц, включая персонал и оборудование.

Уникальность состоит в том, что в системе объединено несколько методов прогнозирования для обеспечения большей точности. Разработчики учли наиболее частые причины обращений и проработали отдельно зависимости внешних факторов по каждой из причин. Алгоритм подсказывает наиболее эффективную связку подстанций и больницы, основываясь на расстоянии между местом вызова и подстанцией, типе бригады и количестве свободных бригад. Стек технологий: Python, HTML/CSS, PHP, Pandas, CatBoost, Geopy, Numpy, Open Street Map, Matplotlib, Jupyter Notebook.

Мираббас Багиров, Тимофей Карклин, Татьяна Бородина и Евгений Васильев из команды "НЕЙМАРК" (Нижегородская область) заняли первое место в кейсе ФТС России.

В рамках кейса участникам предстояло разработать систему для автоматического определения классификационного кода товара, который перемещается через таможенную границу стран-членов Евразийского экономического союза (ЕАЭС). Решение нижегородской команды позволяет предсказать товарную номенклатуру по ее описанию с точностью >90%. Решение представляет собой веб-сервис с формой входа в личный кабинет таможенного работника с помощью логина и пароля. Для проверки правильности определения кода ему доступна форма ввода описания товара. Перед отправкой данных в модель проводится предварительная обработка данных (приведение к нижнему регистру, удаление знаков препинания, удаление предлогов, лемматизация, стемминг). На выходе пользователь получает результат в виде всплывающего окна с предсказанием товарного кода четырьмя алгоритмами (SGD, RuBert, LSTM, каскадный классификатор); наиболее вероятный результат выделен цветом. Введенные в систему коды товаров поступают в сервис дообучения.

Уникальность решения заключается в возможности дообучения модели внутри товарных групп: при поступлении новых данных можно дообучить только часть товарных позиций внутри товарных групп; а также в возможности добавления в каскад следующих уровней. Кроме того, уникальными являются Apache Airflow для контроля и запуска дообучения модели; личный кабинет таможенного работника и участника ВЭД. Стек технологий: DeepPavlov Transformers, PyTorch, Angular, Flask, Airflow (контроль запуска и дообучения модели).

В этом же кейсе второе место заняли Иван Ярцев, Денис Жарков, Илья Дмитриев, Анастасия Лаврентьева и Андрей Дмитриев из команды inNINO (Нижегородская область).

Поделиться: