BIG DATA // Новость

Победители AI Challenge создали VR-пространство музея, сервис распознавания сорняков и модель диагностики сердечных патологий

В молодёжном конкурсе по искусственному интеллекту участвовала 251 команда из 47 стран.

Победители AI Challenge создали VR-пространство музея, сервис распознавания сорняков и модель диагностики сердечных патологий

На конференции «Путешествие в мире искусственного интеллекта» (AI Journey) состоялась торжественная церемония награждения победителей международного конкурса по искусственному интеллекту для молодёжи младше 18 лет AI Challenge, организованного Сбером и Альянсом в сфере искусственного интеллекта.

В этом году в конкурсе приняли участие представители 47 стран. Во время его проведения была сформирована 251 команда, с начала командного этапа разработано более 2300 решений.

Директор Центра индустрии образования Сбербанка Наталья Журавлёва наградила 15 лучших команд в пяти конкурсных направлениях: медицина, креативные индустрии, производство, анализ изображения и видео, сельское хозяйство. Авторы самых перспективных разработок будут рассмотрены в качестве потенциальных стажёров, а их решения могут быть применены в компаниях Альянса в сфере искусственного интеллекта. Также команды-победители разделили призовой фонд конкурса, который в этом году составил 10 млн рублей.

Победители конкурса:
  • Направление «Производство» от «Северстали» стало самым популярным в этом году. Участники разрабатывали алгоритмы анализа информации о заказах, которые определяли, будет ли заказ выполнен вовремя (бинарная классификация).
  • В направлении «Медицина» от Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка команды решали задачу по построению ML-модели для ранней диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы.
  • В направлении «Креативные индустрии» от Sber AI команды создавали собственные интерактивные пространства с уникальными работами генеративного искусства в формате музыки, изображения, видео, 3D-объектами, отображающими прошлое, настоящее и будущее таким, каким оно им видится.
  • В направлении «Анализ и изображение видео» от VK соревновались модели оценки качества изображений без использования референсного. С оценкой качества изображений связано множество цифровых продуктов – это поиск, рекомендации и механизмы подбора контента в облаке.
  • В направлении «Сельское хозяйство» от «Уралхима» команды разрабатывали основанные на машинном зрении модели детекции и классификации заболеваний растений на всех стадиях вегетации.

1-е место заняла команда f1_score(y_val, y_val) (Москва), второе – UnThinkable (Санкт-Петербург, Рославль, Кировск), в которой самому молодому участнику 11 лет, третье – Broke Boys Cartel (Москва, Озёрск).

«В процессе разработки решения пригодились: опыт участия в соревнованиях по машинному обучению, умение работать в команде, а также навыки презентации», – отметил капитан f1_score(y_val, y_val) Никита Угрюмов.

Самой сильной стала команда Minions (Владивосток, Санкт-Петербург), на 2-м месте – ALT_F4 (Москва), на 3-м – DarkLEDshipping (Москва, Мытищи).

«В этом году нам понравилось задание и данные, с которыми предстояло работать, но также большую роль сыграло то, что нам интересна медицина и биология в целом, во многом за счёт нашего учителя биологии», – поделился капитан Minions Данила Карпов.

1-е место заняла команда «НИИ (настоящий интеллект)» (Краснодар, Москва), второе – Maldivish (Белгород), 3-е – Logic legends (Обнинск, Москва).

«Претворяя в жизнь нашу задумку, мы применяли навыки по разработке игровых механик и кода на C#, а также использовали нейросети для генерации моделей генеративного искусства», – рассказал о командном решении капитан Maldivish Иван Загорулько.

Победу одержала команда Komarovo enjoyers (Санкт-Петербург, Энгельс), 2-е место – у FTL (Минск), 3-е место – у Backward-backward algorithm (Санкт-Петербург, Москва).

«Уникальность нашего решения заключается в том, что мы использовали SOTA-модели компьютерного зрения, основанные на архитектуре трансформеров. Для сравнения моделей построили кросс-валидацию, предсказания усредняли по каждой части, благодаря чему ответы модели были устойчивы», – сообщил капитан Komarovo enjoyers Александр Астафуров.

Победила команда DataBarrels (Пермь, Москва), на 2-е месте – Alimp (Москва), на 3-е месте – «ОстофИлы» (Краснодар, Лянтор).

«Командная работа и глубинное понимание математики любого процесса – ключ к успеху», – дал совет будущим участникам конкурса капитан DataBarrels Макар Бадерко.


Подписывайтесь на наш телеграм-канал и читайте нас в соцсетях: Vk, Одноклассники, Яндекс.Дзен.


Youtube

Новости





























































Поделиться

Youtube