Омск
06.09
08.09

Омск

Сибирский федеральный округ

Окружной хакатон — командное соревнование, где участники решают один из пяти кейсов от государства и бизнеса по теме ИИ или другим IT-тематикам. Мероприятие проходит в гибридном формате с возможностью участия онлайн или офлайн (в одном из городов округа). В окружном хакатоне могут участвовать представители других регионов

Мероприятие завершено

Участников

1673

Команд

174

Кейсовые задания

Описание
Эксперты и Жюри
Результаты
ML
forecasting models
timeseries

С каждым годом лесные пожары становятся всё более частыми и разрушительными, представляя серьёзную угрозу для экосистем и населения. В 2024 году на территории Российской Федерации уже возникло более 5,5 тысяч лесных пожаров, и площадь, пройденная огнём, превысила 3 миллиона гектаров. Лесные пожары зависят от множества факторов, включая метеорологические условия, типы растительности, рельеф местности и человеческую деятельность. В условиях изменения климата особенно важно заблаговременно выявлять территории, подверженные повышенному риску возгорания, чтобы оперативно направлять ресурсы на профилактику и тушение.



Участникам требуется разработать модель, которая, используя космические снимки высокого разрешения, метеоданные и любые дополнительные открытые данные, позволит выделять на заданной территории участки с высоким риском возникновения пожаров в ближайший месяц. Ожидается, что разработанное программное обеспечение будет эффективно сегментировать территории на космических снимках, выделяя участки с высоким риском пожара. Этот инструмент автоматизирует работу сотрудников, занимающихся охраной лесов, и поможет в борьбе с лесными пожарами, обеспечивая более точное и своевременное прогнозирование. Решение предлагается развернуть с базовым веб-интерфейсом, демонстрирующим сегментированное изображение заданной территории.


Метрика и лидерборд будут.

Предиктивная оценка возникновения лесных пожаров

Трекеры


Ольга Король
Король Ольга
ИП Король Ольга Александровна
Никита Селенков
Селенков Никита
Лава
Максим Плотников
Плотников Максим
Бизнес-тренер, трекер.
Виктория Журавишкина
Журавишкина Виктория
ИП Журавишкина
Евгения Черкасова
Черкасова Евгения
самозанятый
Олег Симонов
Симонов Олег

Эксперты


Денис Протасов
Протасов Денис
DSSL
Максим Шатохин
Шатохин Максим
Proscom, CPO VIOLET
Владова Алла
Финансовый университет
Криволапов Сергей
Финансовый университет
Ковальчук Наталья
SmartGeoAdviser
Емельянов Максим
Сбербанк-Технологии

Жюри


Голунов Роман
ФГБУ "РФИ Минприроды России"
Марина Бабкина
Бабкина Марина
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Российский фонд информации по природным ресурсам и охране окружающей среды Минприроды России» (ФГБУ "РФИ Минприроды России")
Тезин Александр
ФГАНУ НИИ Спецвузавтоматика
Пронин Олег
ФГБУ "РФИ Минприроды России"
Всеволод Чернышенко
Чернышенко Всеволод
Финансовый университет
Рожков Роман
ФГБУ “РФИ Минприроды России”
Хохлунов Евгений
Yandex Cloud
1

место

Ultra

Решение использует мультимодальный подход для прогнозирования риска лесных пожаров, объединяя спутниковые снимки и метеорологические данные. Ключевой особенностью является формулировка задачи как попи...


https://lodmedia.hb.bizmrg.com/avatars/attendee_109011.webp
Лакомов Денис
Тамбовская область
Глинский Кирилл
Москва
https://lodmedia.hb.bizmrg.com/avatars/attendee_489224.webp
Щеголева Дарья
Санкт-Петербург
Трофименко Роман
Санкт-Петербург
2

место

DataDrivers

Решение представляет собой ML-модель, прогнозирующую наиболее вероятные места возникновения пожара. Предсказания модели основываются на метеорологических данных и фотографиях со спутника. Техническ...


Назимов Илья
Санкт-Петербург
Чекаева Анна
Санкт-Петербург
Калинина Арина
Санкт-Петербург
3

место

Лифт

Создана программная модель по сегментации территорий, подверженных существенному риску возникновения пожаров. Модель позволяет систематизировать работу органов государственной власти субъектов Россий...


https://lodmedia.hb.bizmrg.com/avatars/attendee_1676625.webp
Верт-Миллер Алексей
Архангельская область
Латипов Руслан
Татарстан
https://lodmedia.hb.bizmrg.com/avatars/attendee_1647264891.webp
Дон Юрий
Краснодарский край
Областной Конгресс-холл - АО «АРиИОО»

Областной Конгресс-холл - АО «АРиИОО»

г. Омск, ул . 70 лет Октября, д. 25, к 2

Областной конгресс холл является лицом региона, центром его

деловой жизни, местом, где созданы условия для проведения

деловых мероприятий любого масштаба на самом высоком уровне. На 4 этажах общей площадью 6 000 м2 разместились

выставочные помещения, конференц-залы на 450, 200, 125, 60 мест, комнаты для переговоров.

Конференц-залы оборудованы современной специализированной мебелью, цифровой конгресс-системой и видеоконференцсистемой, видеоэкранами, комплектующимися ЖК-панелями NEC MultiSync.

https://lodmedia.hb.bizmrg.com/additional_photo/1112384/20200217_110300-ckeditor.jpg
https://lodmedia.hb.bizmrg.com/additional_photo/1112385/20200217_104048-ckeditor.jpg
https://lodmedia.hb.bizmrg.com/additional_photo/1112386/20191119_141224-ckeditor.jpg
https://lodmedia.hb.bizmrg.com/additional_photo/1112388/Q8d5A5w3FyM-ckeditor.jpg

Партнёры

IT хабы

Областной Конгресс-холл - АО «АРиИОО»
Областной Конгресс-холл - АО «АРиИОО»
Омск

Новости проекта