3 участника из Подмосковья стали призерами окружного хакатона по искусственному интеллекту

3 участника из Подмосковья стали призерами окружного хакатона по искусственному интеллекту
Общество
страница «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» во «ВКонтакте»

Фото - © страница «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» во «ВКонтакте»

РИАМО - 30 мая. Подведены итоги первого окружного хакатона конкурса «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект», в число победителей вошли 3 участника из Московской области, сообщает пресс-служба платформы «Россия – страна возможностей».

Хакатон проходил на площадке Тихоокеанского государственного университета в Хабаровске.

Участники из Подмосковья – Татьяна Овчинникова в составе команды Northwest_wind и Артем Качалкин в составе команды УИИ стали призерами по кейсу Центра когнитивного моделирования МФТИ и научно-исследовательского Института искусственного интеллекта AIRI, а Дмитрий Ларичев в составе команды While True стал призером в кейсе от Минприроды РФ в окружном хакатоне по искусственному интеллекту.

На хакатон зарегистрировались 627 человек. До защит дошли 49 команд. Участникам хакатона предложили решить 3 кейса на основе методов искусственного интеллекта. По итогам хакатона девять команд-победителей разделили между собой призовой фонд в 1,8 млн рублей.

Татьяна Овчинникова в составе команды Northwest_wind заняла первое место в кейсе Центра когнитивного моделирования МФТИ и научно-исследовательского Института искусственного интеллекта AIRI.

«Очень неожиданно, я в шоке! Это мой первый хакатон, я попадаю в команду к людям, которых вижу первый раз, и мы выигрываем. Это потрясающе! Мы коммуницировали в Telegram, в Discord, собирались в Zoom. Проводили короткие, но частые встречи, чтобы понимать, что происходит на каждом этапе. Не думали, что попадем даже в пятерку, не то что одержим победу», – поделилась Татьяна.

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).

Артем Качалкин в составе команды УИИ занял третье место в кейсе Центра когнитивного моделирования МФТИ и научно-исследовательского Института искусственного интеллекта AIRI.

В рамках кейса необходимо было представить стратегии планирования маршрута для группы роботов (агентов). 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.

Дмитрий Ларичев в составе команды While True занял второе место в кейсе Минприроды РФ. Команда представила свое решение по разработке программного модуля учета популяции моржей на основе данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов на территории заповедника «Ненецкий».

Участники использовали классические модели для детекции: detectron2, yolo5, модель сегментации Unet c предобученными весами на Imagenet, crowed-counting и построение тепловой карты. Представленное решение легко встраивается в готовые системы, есть возможность загрузки на небольшие компьютеры, которые дрон может поднять, работает без доступа к интернету.

Будь в курсе! Подписывайся на Telegram-канал РИАМО.

Как вам материал?