К новостям
30 мая
news-img
Хакатон
Участники первого окружного хакатона по искусственному интеллекту разработали стратегию планирования маршрута для группы роботов
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 Центр когнитивного моделирования МФТИ и научно-исследовательский Институт искусственного интеллекта AIRI представили кейс по разработке на основе методов искусственного интеллекта стратегии планирования маршрута для группы роботов (агентов). Исследуемая среда представляет собой множество интеллектуальных агентов, которые действуют сообща для решения поставленных задач. В качестве решения нужно разработать не фиксированный подход, а скорее стратегию, которая поможет агентам достичь целей, избегая столкновений друг с другом и при этом минимизировать количество выполняемых действий.  Предполагается, что решение кейса имеет широкую область применения, например: построение маршрутов поездов на железных дорогах, перемещение групп роботов по складам и их совместная кооперация в различных условиях, порядок прохождения трудных перекрестков для беспилотных автомобилей и т. д. При успешном решении такой задачи, создание автономной системы взаимодействия роботов становится на шаг ближе.


Александр Пановруководитель Центра когнитивного моделирования МФТИ ФПМИ, ведущий научный сотрудник AIRIКонечно, атмосфера чувствуется даже через экран. Много раз пожалел, что я не в Хабаровске с командами. Мы заслушали 15 команд с разным уровнем подготовки: были и опытные, и школьники. Это просто супер! Приглашаем теперь вас, дорогие участники, к нам в Центр когнитивного моделирования МФТИ и научно-исследовательский институт AIRI


В ТОП-3 по кейсу вошли решения команд: 


1 место: Northwest_wind

  • Кирилл Тингусов (Ханты-Мансийский автономный округ — Югра)
  • Павел Школянский (Мурманская область)
  • Ксения Сычева 
  • Татьяна Овчинникова (Московская область)
  • Роман Савченко (Краснодарский край)


Команда представила свое решение по стратегии планирования маршрута для группы роботов (агентов). В начале каждого шага проверяется возможность использования наиболее простого и быстрого алгоритма. Если возможно, он используется, если нет, решение получается с помощью методов обучения с подкреплением: результату каждого шага присваивается свой вес, и моделируется максимизирующая суммарный результат функция. Одновременно, независимо от выбранного алгоритма наблюдаемая среда картографируется (для каждого наблюдателя в отдельную карту, которая затем передается нейронной сети и используется для обучения).


Для решения характерно комбинирование подходов: обучение с подкреплением, RBNN, алгоритмы теории графов. Сведение частично наблюдаемой среды к полностью наблюдаемой для каждого агента. Дифференциация наград: штрафы за неэффективное движение, награды за эффективное, сверхвысокая награда за достижение цели.


Универсальность решения заключается в том, что достаточно переопределить награды/штрафы, чтобы решать другие классы логистических задач. Высокое быстродействие за счет комбинирования и приоритезации применяемых алгоритмов. 


2 место: ALNA

  • Борис Шишкин (Краснодарский край)
  • Дмитрий Прохач (Краснодарский край)
  • Мария Климова (Краснодарский край)
  • Оксана Терещенко (Краснодарский край)
  • Анастасия Глинская (Краснодарский край)


Команда представила алгоритм Ravel – это инструмент, который позволяет промышленному транспорту принимать самостоятельные решения по прокладке кратчайшего маршрута и успешно выполнять поставленные задачи в условиях работы с другими агентами. Решение основывается на том, что бот идет к своей цели и, когда встречает на своем пути препятствия, анализирует пространство, в котором оказался. Получая эти данные, он строит модель дальнейшего поведения относительно того, встретил он неподвижный предмет или другого агента. Команде удалось научить ботов принимать самостоятельные решения без необходимости общения между собой, на основе самых распространенных сложных ситуаций, которые могут возникнуть в работе: стена, нарушение логики, встреча. Для реализации проекта был использован основанный на эвристическом методе алгоритм А*.


Уникальность решения состоит в том, что в ее основе лежит массовое обучение роботов с присвоением каждому уникальности. Эта уникальность заключается в его местоположении. Разработка носит широкий прикладной характер и может быть применена для всех видов технологического транспорта.


3 место: Командs УИИ и BASIS


УИИ 

  • Алексей Домненко (Самарская область)
  • Борис Хуторной (Самарская область)
  • Артём Качалкин (Московская область)
  • Михаил Пузицкий (Москва)


Участники команды презентовали модель, позволяющую роботам построить оптимальный маршрут до цели, в которой агенты строят свой маршрут с учетом других агентов, что позволяет избегать заторов и столкновений. С некоторой вероятностью агент определяет, обойти другого агента или остаться на месте.


Уникальность решения: используется оптимальная вероятность для расхождения агентов при встрече (эксперименты), после чего выбирается лучший путь от сочетания Евклидова расстояния и минимальности шагов.


Стек технологий: python (numpy, heapq, gym, pogema), сравнение меры расстояния (Манхэттен, квадратичное, Евклидово и Минковского).


BASIS

  • Ярослав Савельев (Москва)
  • Марк Вишневский (Пензенская область)
  • Геннадий Альхеев (Москва)
  • Иван Апанасевич (Москва)


Для успешного поиска пути в условиях ограниченной видимости и децентрализованного управления, разработчики использовали связку нескольких алгоритмов, чтобы создать один уникальный. Для поиска пути среди статичных препятствий каждый агент использует модифицированный А*, который позволяет эффективно добираться до цели. Так как этот алгоритм не способен самостоятельно решать проблемы динамических препятствий, на помощь ему приходит другой алгоритм, полученный методами обучения с подкреплением, или Reinforcement Learning. Он включается в определенные «сложные» моменты, а также использует модернизированные входные данные – в частности, карту агентов, на которой отмечены только те клетки, которые потенциально могут помешать выполнению задачи.


Стек технологий: Python с использованием всех библиотек, необходимых для симуляции, модифицированный А*, RL, APPO, curriculum.


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