В Москве наградили победителей Международного хакатона по искусственному интеллекту

Завершился Международный хакатон проекта «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект», входящего в президентскую платформу «Россия – страна возможностей». Соревнование такого формата стало первым в истории проекта и собрало более 2000 участников из Россия, Китая, Германии и других стран. По итогам соревнования 30 команд-победителей разделили призовой фонд в 10 000 000 рублей, отдельные команды и компании-партнеры были награждены специальными призами.

Участники хакатона по искусственному интеллекту разработали решения в 10 кейсах, в каждой задаче команды боролись за призовой фонд в 1 000 000 рублей: за первое место – 500 000 рублей, за второе – 300 000 рублей, за третье – 200 000 рублей. До финальных защит дошли 226 команд.

Ольга ПетроваЗаместитель министра науки и высшего образования РФУчастие студентов в хакатонах сейчас уже является неотъемлемой частью образовательного процесса. Решаемые задачи сразу используются компаниями в рабочем процессе, студенты же сразу применяют свои знания на практике. Компании обращают внимание на самых способных студентов, возникают истории социальных лифтов. Для ребят участие в хакатоне – это уникальная возможность, это дает развитие многим компетенциям. Очень часто мы видим, что, если студент поучаствовал один раз, он не останавливается на достигнутом. Участие в международном хакатоне «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» президентской платформы «Россия – страна возможностей» — это уже показатель верхнего уровня развития компетенций, и, участвуя в нем, еще больше осознаешь возможности, которые для тебя открываются.

Алексей АгафоновПервый заместитель генерального директора АНО «Россия – страна возможностей»Подошёл к концу такой масштабный и яркий третий сезон проекта «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект» президентской платформы «Россия – страна возможностей». В этом году мы прошли длинный и насыщенный путь из 10 хакатонов по всей стране от Санкт-Петербурга до Хабаровска, познакомились с огромным количеством талантливых участников, а это более 10 000 крутых программистов! Третий сезон побил все рекорды проекта по числу конкурсантов и задач, призовому фонду и разнообразию кейсов. В этом году мы задали невероятно высокую планку, но я уверен, что следующий год принесет нам еще больше новых открытий и достижений. Международный хакатон – это первое соревнование в истории проекта, в котором приняли участие разработчики со всего мира!

Кейсодержателями хакатона выступили Минприроды России совместно с ФГБУ «РФИ Минприроды России» и ФГБУ «ВНИИ Экология», Центральный банк Российской Федерации, Госкорпорация «Росатом», Департамент строительства города Москвы, национальный видеохостинг RUTUBE, Центр прикладного ИИ Сколтеха, ООО «Промобот», Образовательная платформа Geekbrains, DCS совместно с ООО «БУРГЕР РУС».

Кейс от Минприроды России при участии ФГБУ «ВНИИ Экология» был посвящен обработке видеофиксации транспорта. Участники создали программное решение по автоматизированной обработке материалов видеофиксации транспортных потоков с применением ИИ в рамках включения в систему сводных расчетов загрязнения атмосферы выбросов автомобильного транспорта. Призовые места в кейсе заняли команды:

1. Заводчане
2. 2EZ4US
3. inNINO

Победителями в лиге новичков стали команды:

1. 2EZ4US
2. Инноботы
3. AiSector52

Генеральный партнер проекта национальный видеохостинг RUTUBE представил задачу по улучшению поисковой системы платформы. Призовые места в кейсе заняли команды:

1. 16К20
2. Лидируй катбустируй
3. НейроДрайв

Победителями в лиге новичков стали команды:

1. Плацебо
2. Windows — системка многозадачная
3.  Team №7 aka GYM

Ростислав ЧернаковТехнический директор RUTUBEБлагодарим за возможность принять участие в таком масштабном и важном проекте для российской ИТ-сферы. Для нас этот опыт стал первым, но безусловно положительным и вдохновляющим. Поздравляем команды финалистов, они проявили себя как настоящие профессионалы. Отдельная благодарность командам, работавшим над кейсами RUTUBE, ваши решения — это будущее национального видеохостинга. Желаем всем участникам новых вызовов и достижения технологических вершин!

Эффективность вложений в содержание недвижимости оценили в кейсе от Центрального банка Российской Федерации. Участники создали модель зависимости и прогноза коммунальных расходов от объема вложений в хозяйственную деятельность и факторов внешней среды для финансовой организации. Призовые места в кейсе заняли команды:

1. PRAI
2. Косатка Analitics
3. AIPower

Победителями в лиге новичков стали команды:

1. Пришли пить кофе
2. Dzintax
3. Душевные постанцы КЧГУ

Госкорпорация «Росатом» представила задачу по оптимизации производства атомного топлива с помощью технологий искусственного интеллекта. Командам предлагалось с помощью ИИ оптимизировать алгоритм загрузки и работы прессов и печей в производстве топлива из редких цветных металлов. Призовые места в кейсе заняли команды:

1. НИИстовые
2. Dynamical LR
3. Codex

Победителями в лиге новичков стали команды:

1. SD Eagles
2. Template Site Group
3. it-hatters

«Прежде всего, хочу поблагодарить ребят за выбор кейса Росатома. Он основан на задаче реального производства, пришедшей непосредственно «из цеха». Тем самым участники хакатона включились в непростую область промышленного ИИ, которая сегодня требует прорывных решений. Пришло время говорить о внедрении ИИ в производственную практику отраслей комплексно и системно. Поэтому Росатом объявляет «высокий сезон» искусственного интеллекта» в промышленности: для технологического суверенитета наших отраслей и цифрового прорыва в целом», — отметил директор Центра развития цифровых компетенций АНО «Корпоративная Академия Росатома» Максим Малкин. 

Два кейса были представлены Центром прикладного ИИ Сколтеха. Первая задача создана для иностранных участников на английском языке – Infrastructure object recognition using satellite data (Распознавание объектов инфраструктуры). Участникам необходимо было разработать алгоритм на основе методов машинного обучения, который решает задачу семантической сегментации дорог и зданий по спутниковым снимкам высокого пространственного разрешения. Призовые места в кейсе заняли команды:

1. ThreeNearestNeighbours
2. imaginary_units@PFUR
3. Magic City

Победителями в лиге новичков стали команды:

1. ThreeNearestNeighbours
2. Vladik
3. MISIShunters

Во втором кейсе от Центра прикладного ИИ Сколтеха участники занимались коррекцией прогноза геофизических полей. Участники разработали алгоритм на основе методов машинного обучения, который будет решать задачу прогнозирования пространственно-временных рядов, корректируя систематическую ошибку в высоко разрешенных прогнозах численной модели погоды WRF. Призовые места в кейсе заняли команды:

1. MISIS Slayers
2. Время играть в ИИ!
3. Пока ещё естественный интеллект

Победителем в лиге новичков стала команда Ranx48.

В кейсе от Департамента строительства города Москвы участники занялись определением вида отходов в кузове транспортного средства. Участники создали программный модуль на основе искусственного интеллекта, который будет проводить анализ содержимого кузова самосвала, перевозящего отходы строительства и сноса, и автоматически определять, какой тип отходов он перевозит. Призовые места в кейсе заняли команды:

1. WinStrike
2. COSMOSTARS
3. Герои ML и Тильта

Победителями в лиге новичков стали команды:

1. МагИИя
2. TOO_CODEMEN
3. RRS-AI

Обработкой обращений граждан занялись команды в кейсе от пермской компании «Промобот», крупнейшего производителя сервисных роботов в Европе. Участники создали MVP в виде программного модуля с применением ИИ-технологий для автоматической классификации входящих сообщений от граждан и выделения именованных сущностей. Призовые места в кейсе заняли команды:

1. 5random (AI Talent Hub)
2. AAA IT
3. Neko Coders

Победителями в лиге новичков стали команды:

1. The Boys
2. ProfoundPick
3. Astrum

Образовательная платформа Geekbrains (входит в VK) представила кейс «Интеллектуальный ассистент методиста». Команды разработали сервис, который сможет создавать на основе аудиозаписи лекций транскрибированный текст, выделяя в тексте сложные термины записывая их в глоссарий. Призовые места в кейсе заняли команды:

1. Pressure
2. banz.ai
3. Бобы

Победителями в лиге новичков стали команды:

1. НИИ минуты покоя
2. kvazaric

В кейсе от DCS совместно с ООО «БУРГЕР РУС» участники построили модель, способную предсказать отток действующих клиентов сети ресторанов. Предсказательный сервис основан на аналитике больших данных и машинном обучении. Призовые места в кейсе заняли команды:

1. Sweepnet
2. Хакатонщики
3. Симпы МИСИС

Победителями в лиге новичков стали команды:

1. Хакатонщики
2. BeeDonalds
3. ALMOST SASUNG TEAM