Из более чем 100 решений, поступивших от IT- и data-специалистов на втором этапе международного конкурса АСИ World AI&Data Challenge, почти 40 проектов допущены до голосования экспертного жюри. По итогам голосования лучшие решения перейдут в третий этап проекта, пройдут акселерацию, доработку и пилотное внедрение. Решения, показавшие лучший социально-экономический эффект, будут распространяться в России и в других странах.
Задачи, выбранные командами для решения на втором этапе конкурса:
Распознавание Азбуки Брайля
Качественное изменение взаимодействия государства и человека
Внедрение системы мониторинга и предсказания аварийности на дорогах в городах Свердловской области
Сервис по выявлению факта развития сердечно-сосудистых заболеваний (инфаркт, инсульт) на основании оценки сердечно-сосудистого риска
Прогнозирование уровней воды в период весеннего половодья
Интеллектуальный алгоритм автоматизированной обработки обращений граждан
Снижение бедности в России и в мире
Анализ КТ и рентгенограмм для диагностики вирусной пневмонии COVID-19 методом компьютерного зрения
Расчет оптимального количества транспортных маршрутов и составление рейтинга автотранспортных компаний в регионе
Future Skills
Здоровье семьи
Анализ содержания загрязняющих веществ в водных объектах
Индекс мнения граждан по сферам жизни
Создание алгоритма автоматической проверки «Тотального диктанта»
Разработка алгоритма увеличения туристического потока Останкинской телебашни на основе анализа предпочтений туристов
Расчет статистики посещений ООПТ туристами используя геоданные сотовых операторов
Карта «Живые НКО» – карта социально-ориентированных некоммерческих организаций Ростовской области
Квота-сервис
Самой популярной среди разработчиков оказалась задача по распознаванию Азбуки Брайля – до голосования дошли 10 проектов команд. Одно из таких решений разработала ученица девятого класса московской школы №45 Елена Фомина.
«Мой школьный проект очень важен для создания равных возможностей для слабовидящих учеников, чтобы они тоже могли участвовать во всероссийской олимпиаде школьников и других конкурсах. Среди них много талантов, и я рада помочь им стать успешными. Мною опробованы алгоритмы выпрямления изогнутого листа книги, улучшения качества изображения, распознавания всевозможных кодов Брайля со всеми нюансами, включая два математических (Немет и Марбург), поддерживаются 110 языков (библиотека LibLouis). Создан прототип мобильного приложения на Flatter с поддержкой Android, iPhone, Web, desktop без использования сервисов и интернета. Сейчас продолжаю реализацию проекта на С++ для быстрого исполнения», – сказала Фомина.
В этом году охват и география участников, решающих задачи конкурса, увеличился - всего в проекте приняло участие больше шести тыс. IT- и data-специалистов. Это разработчики из более чем 80 регионов России и почти 30 стран, например, Казахстана, Узбекистана, Белорусии, Украины, Киргизии, Армении, Японии, США, Великобритании, Канады, Непала, Румынии, Швейцарии, Финляндии, Италии, Болгарии, Германии, Ирана, Испании.
Так, один из участников конкурса из Японии Ринат Шаймухаметов родился в Челябинске, а больше двух лет назад поступил в магистратуру Токийского университета. После выпуска он решил остаться в Японии и сейчас работает инженером по машинному обучению в стартапе в сфере здравоохранения.
«Для решения я выбрал задачу по анализу содержания загрязняющих веществ в водных объектах. На данный момент мне удалось визуализировать данные о состоянии рек в веб-приложении, что помогло определить наиболее чистые и загрязненные реки в регионе, а также их химический состав», – рассказал Шаймухаметов.
По его словам, живя заграницей, он видит разные мировые подходы к решению социальных задач и самые полезные практики, но «не всегда есть способы представить свои идеи и решения». Это стало возможно благодаря конкурсу АСИ, который помогает улучшить свои IT-навыки, соревнуясь с конкурсантами из других стран.
Некоторые победители конкурса цифровых решений 2019 года решили не останавливаться на достигнутом и приняли повторное участие в проекте в этом году. Одна из таких команд - Iskra One из Свердловской области.
«Наша команда второй год подряд участвует в конкурсе цифровых решений. Участие в World AI&Data Challenge дает нам возможность переключиться с рутинных рабочих процессов на решение проблем, о которых раньше мы могли только рассуждать. Осознание того, что мы можем повлиять на сложившееся положение вещей и сделать что-то полезное, пусть и в локальном масштабе, – сильно мотивирует», - заявил лидер команды Максим Паньшин.
«Мы расцениваем любую задачу как возможность получить бесценный опыт: в разработке, моделировании, прототипировании, коммуникациях и даже внедрении, и поэтому стараемся выбирать такие задачи, где мы можем экспериментировать с технологиями, подходами и архитектурой. Награда в виде достойного призового фонда обеспечивает приятную высокую конкуренцию среди решений. И, конечно, важно и ценно участие и помощь АСИ на этапе внедрения решений – приятно видеть, осознавать и быть участниками процесса интеграции своего решения в промышленную эксплуатацию», – отметил он.
В этом году второй этап конкурса проводится в онлайн-формате. По мнению организаторов конкурса, с одной стороны «удаленка» позволила увеличить охват участников и дотянуться до серьезных профессионалов в AI&Data. С другой стороны, IT-отрасль во время пандемии оказалась самой загруженной, и многие разработчики не смогли доработать решения конкурса из-за своих рабочих проектов.
При этом количество качественных решений в этом году выросло как в части кода, так и в документации к нему. Отчасти качество решений команд увеличилось из-за того, что на всех дата-хакатонах, которые проходили в поддержку второго этапа, участвовали профильные региональные эксперты – они давали конкурсантам советы по разработке решений, ссылки на полезные ресурсы и иногда брали команды на менторство. Так как специалисты уделяли основное внимание коду, интерфейсы решений все еще не совершенны, но могут быть доработаны на этапе внедрения.
Некоторые решения отклонили из-за несоответствия теме и постановке задачи, также часть из них предоставлялись не на открытом коде. Несколько решений загрузили с неполным кодом, который невозможно запустить для его тестирования, а также не предоставили документацию для развертывания решения в системах. Иногда решения включали в себя рекламу уже имеющихся продуктов не на открытом коде, по этой причине их тоже отклонили.