Комитет по молодежной политике и взаимодействию с общественными организациями

«ИСИТОВЦЫ ПРЕЗИДЕНТЫ МИРА» (Санкт‑Петербург)

Загрузить фото 1,1 МБ

LoLTex (Санкт‑Петербург)

Загрузить фото 1,0 МБ

10 участников из Санкт‑Петербурга вошли в число победителей и призёров окружного хакатона по искусственному интеллекту

Загрузить фото 1,0 МБ

В Москве подведены итоги шестого окружного хакатона «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» ― одного из проектов президентской платформы «Россия – страна возможностей», который проходил на площадке офиса VK.
До финальных защит дошли 44 команды. Участники разработали решения в трёх кейсах. По итогам хакатона 9 команд-победителей разделили между собой призовой фонд в 1 800 000 рублей.

Команда LoLTeX из Санкт‑Петербурга (Артем Парве, Григорий Киселёв, Александра Федорова и Марат Иксанов) заняла второе место в кейсе VK. Участникам было необходимо разработать ML-модель, которая сможет определять пользователей с интересом к благотворительности. 

В первую очередь участники команды проанализировали данные с хэшами: определили самые часто встречаемые, определили взаимосвязь между наличием хэша у человека и его таргетом. Затем поработали с графом друзей пользователя, определили количество друзей и распределение индикаторов по его друзьям, улучшили модель и получили новые результаты. После определили ключевые индикаторы для каждого пользователя. Проанализировали несколько моделей машинного обучения, сравнив качество, выбрали лучшую. Определили оптимальные параметры для модели.

Команда «ИСИТОВЦЫ ПРЕЗИДЕНТЫ МИРА» из Санкт‑Петербурга (Милана Воробева, Александр Харлунин, Антон Суббота, Даниил Захаров и Рустам Сахабутдинов) заняла второе место в кейсе Минприроды. Решение поможет находить реальных медведей на данных аэрофотосъемки, что усовершенствует процесс отслеживания вида и его поведения в дикой природе.
Участники разработали сверточную нейронную сеть и Desktop-приложение. В нейронной сети применена обученная модель Yolo 7 с 3 сотнями эпох, еоторая помогает с точностью 0,9 определять полярного медведя по новый снимкам с аэрофотосъемки. В комбинации с простым интерфейсом Desktop-приложения, помогает производить детекцию белых медведей по фото любому пользователю ПК.

Особенностями решения стало то, что обучение было произведено на разных классах объектов (медведи из интернета, и, медведи со снимков аэрофотосъемки), а дополнительная выборка была сформирована и размечена вручную. Использовались разные масштабы/тональности фотографий.
Также участники разработали Desktop-приложение ― утилиту для поиска белых медведей на основе данных аэрофотосъемки. В приложении можно загрузить директории с данными аэрофотосъемки и узнать результаты распознавания изображения. Уникальность утилиты в том, что пользователь вправе удалить ошибочные данные. Приложение само переводит изображения в нужный формат, а всплывающие при ошибках окна помогают пользователю правильно взаимодействовать с интерфейсом. 

Елизавета Виноградова из Санкт‑Петербурга в составе команды Digital Rover заняла первое место в кейсе от Минприроды. Решение поможет находить реальных медведей на данных аэрофотосъемки, что усовершенствует процесс отслеживания вида и его поведения в дикой природе.
Решение позволяет находить медведей в разных природных и погодных условиях (метель, поземка, водные поверхности) и представляет собой программное обеспечение с интуитивно понятным интерфейсом для поиска белых медведей на фотографиях. Оно может использоваться для автоматизации процесса поиска и подсчета популяций белых медведей. Решение позволяет осуществлять индивидуальную и пакетную загрузку данных и основано на одной из самых быстрых и популярных архитектур компьютерного зрения для задач обнаружения объектов, а именно YOLO(5v6). Данные были дополнительно обогащены из открытых источников и путем создания синтетических изображений, в том числе с использованием нейронной сети Stable Diffusion.Решение не требует подключения к Интернету и предназначено для работы на персональных компьютерах, ноутбуках в том числе с операционной системой Windows.
Отличительной особенностью представленного решения является использование синтетических данных для обогащения данных обучения модели, получаемых с помощью генеративных нейронных сетей, а также то, что в решении также представлен проект автономной системы, разработанной на основе предложенного решения с использованием одноплатного компьютера NVIDIA Jetson Nano, что позволит обеспечить универсальность решения и высокую автономность и мобильность в будущем.

***

Хакатон проекта «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» в Центральном федеральном округе проводится при широкой поддержке Администрации города Москвы и компании VK.
Организатор конкурса – Министерство экономического развития Российской Федерации. Оператором конкурса выступает АНО «Россия – страна возможностей», организационный партнер – Ассоциация электронных коммуникаций (РАЭК), технологический партнер – компания VK, цифровой партнер – ПАО «Ростелеком», партнеры: VK Cloud Solutions, ОАО «РЖД» и ПАО «Промсвязьбанк».

На 2022 год запланировано проведение в разных регионах России 8 окружных хакатонов – это гибридные соревнования регионов с единой турнирной таблицей. На каждый такой хакатон будут поставлены от 3 до 5 кейсовых задач.