К новостям
30 мая
news-img
Хакатон
Участники первого окружного хакатона по искусственному интеллекту разработали прототип системы для поиска аномалий в базах вылова и переработки рыбопродуктов
С 27 по 29 мая на площадке Тихоокеанского государственного университета прошел первый окружной хакатон проекта «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект», проводимый в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект». Организатор конкурса — Министерство экономического развития Российской Федерации. Оператором конкурса выступает АНО «Россия – страна возможностей», организационный партнер — Ассоциация электронных коммуникаций (РАЭК). Участникам хакатона предложили решить три кейса на основе методов искусственного интеллекта.

На хакатон зарегистрировались 627 человек. До защит дошли 49 команд.  Кейсодержателями хакатона выступили Минприроды РФ, Росрыболовство, а также Центр когнитивного моделирования МФТИ и научно-исследовательский Институт искусственного интеллекта AIRI. По итогам хакатона девять команд-победителей разделят между собой призовой фонд в 1 800 000 рублей. 


Антон Сериковзаместитель генерального директора АНО «Россия – страна возможностей»Приятно осознавать, что так много талантливых и амбициозных ребят уже стали частью нашего проекта. Особенно интересно, что в конкурсе команды складываются из семей, друзей, однокурсников, знакомых. К примеру, семейная команда «Монитор» или братья в составе команды «Script Deburgers». К слову, в этой команде находится самый молодой участник хакатона – Кирилл Першанин, которому недавно исполнилось 14 лет. Важно, что проект привлекает к участию столь юных конкурсантов, интересующихся искусственным интеллектом, и дает им возможности для дальнейшего профессионального развития. Можно с уверенностью сказать, что «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» объединяет единомышленников и вовлекает все больше людей в сферу искусственного интеллекта. Из раза в раз наши конкурсанты показывают действительно достойный уровень подготовки и огромный потенциал. На хакатоне они продемонстрировали сильные решения, которые вполне можно реализовать на практике уже в ближайшем будущем. Уверен, что постановщики задач тоже это отметили и возьмут на вооружения многие ваши наработки



Антон Сериков отдельно поблагодарил кейсодержателей прошедшего в Хабаровске хакатона за актуальность выбранных задач и их высокую значимость в развитии страны и отдельно взятых отраслей и напомнил, что Хабаровск стал для участников и организаторов отправной точкой путешествия в мир искусственного интеллекта, и сегодня город на Амуре передает эстафету другим локациям конкурса  «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект». Ближайший окружной хакатон проекта президентской платформы «Россия страна возможностей» пройдет с 3 по 5 июня в Приволжском федеральном округе в Нижнем Новгороде.


В рамках хакатона ФГБУ Центр мониторинга рыболовства и связи представил кейс по разработке на основе методов искусственного интеллекта прототипа системы поиска, классификации и визуализации аномалий в информации между базами вылова и переработки рыбопродуктов внутри РФ с выводом результатов в машиночитаемом и человекочитаемом виде. Раньше биологическому разнообразию почти ничего не угрожало. Но уже и тогда из-за отсутствия регулирования и непонимания некоторых биологических процессов бесследно исчезали целые виды живых существ. С развитием цивилизации стали появляться защитные механизмы в виде квот, а вместе с ними и механизмы контроля их выполнения. Однако сегодня суда все же могут уйти в другой порт, перегрузить вылов на плавбазу и использовать множество других возможностей «сокрытия» и обхода биологически обоснованных ограничений (на объемы, периоды, методы ловли и т. д.). Разработанное участниками решение позволит контролировать несостыковки в механизмах ведения журналов вылова и переработки рыбопродуктов, которые предъявляются контролеру в случае посещения им судна. Это позволит сократить прецеденты незаконного улова, выявить контрафакты и нарушения технологических норм.


Алексей Михайловруководитель Федерального государственного бюджетного учреждения «Центр системы мониторинга рыболовства и связи»Как стало известно в прошлом году в Ростове-на-Дону, в Росрыболовстве рыбу ловят сетью, а браконьеров — нейросетью. Наша задача была достаточно сложной. Сегодня все участники продемонстрировали достаточно хорошие математические знания. Хочу пожелать родной хабаровской земле развиваться, растить кадры, а всем участникам — быть креативными и разбирающимися во всём


В ТОП-3 по кейсу Росрыболовства вошли решения команд: 


1 место: Atlantis

  • Глеб Бондарчук (Новосибирская область)  
  • Никита Ильтяков (Новосибирская область)  
  • Виталий Шаталов (Новосибирская область)  
  • Виталий Лёвкин (Новосибирская область)


Представленное участниками решение находит аномалии признаков в ловле, транспортировке и переработке вылавливаемой продукции на суднах, визуализируя их в удобном виде для пользователя. Сначала строится тепловая карта с выявлением наиболее аномальных признаков, отобранных моделью машинного обучения, затем строится график с изменением тоннажа каждого типа рыбы за историю погрузок с одного судна на другое. Самое главное: строится граф с историей перегрузки каждого типа рыбы с судов. Такое решение позволяет отслеживать пользователю информацию о всех перегрузках с одного судна на другое, со всеми изменениями тоннажа, типа рыбы и видов промысла.


Решение состоит из нескольких частей: сначала нужно восстановить пути перегрузки рыбы. Для построения графа используется генетическая оптимизация на основе алгоритма Форда-Фалкерсона, доработанная под особенности задачи. Затем история о маршруте рыбы загружается в ансамбль алгоритмов кластеризации и детекции аномалий, а также с помощью написанной математической модели получается аргументация, по каким признакам данные считаются аномальными.


Стек используемых технологий: ECOD, k-means, IsolationForest алгоритмы машинного обучения для поиска аномалий; алгоритм Форда-Фалкерсона + генетическая оптимизация, разработанная под поставленную задачу, pandas для работы с табличными данным;React, TypeScript, Vite. 


2 место: ЧП: Аномальные школьники

  • Никита Дильман (Калининградская область)
  • Сергей Вольнов (Москва)
  • Данил Астафуров (Саратовская область)
  • Максим Герасимов (Чувашская Республика)
  • Радмир Зосимов (Москва)


Решение участники команды представили в виде web-сервиса с возможностью загрузки датасетов, после чего можно получить информацию о типах и количестве аномалий, вероятных причинах. Также доступен рейтинг поставщиков и продукция, на учёт которой нужно обратить особое внимание. На основе этих данных, участники построили тепловые карты по каждому фактору в соответствии с каждым регионом РФ. Аномалии определяются статистическими, алгоритмическими, нейросетевыми методами. Применяются методы Pseudo Labeling и обучение на Noisy data. Также был осуществлён matching для сырья и произведенной продукции с помощью архитектуры BERT и бустинга Catboost.


Уникальность: разнообразие методов позволяет выделить больше аномалий, после чего сайт отобразит количество по каждой из них. После обработки можно увидеть рейтинг недобросовестных партнёров, продукцию с самыми частыми аномалиями. Также представлена карта с регионами, которые чаще других замечены с аномалиями.


Стек технологий: нейросетевые BERT, LSTM, MLM, Статистика, Жадный алгоритм, Бустинг Catboost.


3 место: Mental 

  • Кирилл Васин (Москва)
  • Мария Зеленова (Москва)
  • Ольга Рябухина (Москва)
  • Екатерина Рябуха (Москва)


Участники команды представили десктопное приложение для идентификации аномалий в базах вылова и переработки рыбопродуктов «Хитрая треска».


Программа принимает на вход четыре базы данных формата .csv: данные о вылове, продукте, и две внешних базы данных. Интерфейс программы интуитивно прост и рассчитан на максимально быстрый поиск несостыковок.


После загрузки баз можно выбрать тип аномалий, который планируется рассмотреть, либо же программа покажет все найденные варианты в рамках своих возможностей.


Типы аномалий, входящих в возможности программы:


1) Расхождение по позициям между выловом и внешней базой (отсутствие в одной из баз или 0).


2) Расхождение по объему в базах, определенное на основании названия и владельца судна, сертификата и типа рыбы.


3) Классификация судов и владельцев на тех, у кого нет несостыковок в деятельности, и тех, у кого они есть.


Данные визуализируются в виде таблиц и графиков.


Уникальность: одновременное применение простого анализа данных и машинного обучения позволяет выявить нестыковки в данных на многих уровнях, минимизируя риск упустить аномалии.


Стек технологий: Python3. Анализ данных: Python3 – pandas, numpy,matplotlib. Машинное обучениe: sklearn. Интерфейс: pyQt.


Организатор конкурса — Министерство экономического развития Российской Федерации. Оператором конкурса выступает АНО «Россия – страна возможностей», организационный партнер — Ассоциация электронных коммуникаций (РАЭК).


Основные цели проекта «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект»: создание системы отбора кадров для решения задач, поиск, развитие и поддержка талантливых, перспективных специалистов, желающих создавать продукты и сервисы с использованием технологий искусственного интеллекта, повышение уровня обеспечения российского рынка технологий ИИ квалифицированными кадрами, а также формирование и развитие ИИ-сообщества, популяризация, разработка и развитие продуктов с использованием искусственного интеллекта.


На 2022 год запланировано проведение 25 региональных чемпионатов – индивидуальных онлайн-соревнований ИТ-специалистов. Каждый чемпионат будет идти не менее 25 дней, всего за этот год в чемпионатах примут участие не менее 2 500 человек. Также в разных регионах России пройдут 8 окружных хакатонов – это гибридные соревнования регионов внутри федерального округа с единой турнирной таблицей. На каждый такой хакатон будут поставлены от 3 до 5 кейсовых задач. 


Важной частью проекта «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» станут образовательные лекции и мастер-классы. 


Всего в рамках всего проекта в период с 2021 по 2024 гг. запланировано  проведение 116 мероприятий по искусственному интеллекту. В 2022 году планируется провести 36 мероприятий (хакатонов и чемпионатов) по ИИ и 25 образовательных мероприятий.  


Официальный сайт проекта: hacks-ai.ru 

Новости проекта

30 июня

Чемпионат по искусственному интеллекту стартовал в Курске: программисты ускорят обработку обращений граждан

29 июня

Решения программистов из Дагестана помогут спасти людей от ДТП

27 июня

На хакатоне в Екатеринбурге участники научили искусственный интеллект лечить зубы

27 июня

Пусть искусственный интеллект непременно найдет: на хакатоне в Екатеринбурге разработали ИИ-фотобанк для поискового отряда

27 июня

Эмоции найдены: в Екатеринбурге участники хакатона по искусственному интеллекту разработали алгоритм определения психологического состояния человека

26 июня

Нашли людей, вылечили зубы и помогли школьникам хорошо учиться: в Уральском федеральном округе завершился третий хакатон по искусственному интеллекту

26 июня

Три миллиона за искусственный интеллект: в Москве стартовал всероссийский чемпионат по искусственному интеллекту

bg-img