Больше 2 тыс. разработчиков приняли участие в data-хакатонах с «Точками кипения» на World AI&Data Challenge

24.07.2020 115
Во время второго этапа международного проекта АСИ World AI&Data Challenge 64 городские и университетские «Точки кипения» провели десять data-хакатонов онлайн, в них приняли участие больше двух тыс. разработчиков. По итогам хакатонов сформировались 150 команд, а всего в конкурсе участвует уже около 200 команд. Аналогичные хакатоны пройдут до конца августа на российских и международных партнерских площадках, а также в региональных вузах.

«В прошлом году data-хакатоны проходили в офлайн-формате, в этом году за счет онлайн-формата с помощью 64 региональных «Точек кипения» удалось вовлечь более двух тыс. разработчиков разного уровня, в том числе студентов. Мы рады, что «Точки кипения» увидели ценность участия в конкурсе для развития такого сообщества в своей деятельности и для регионов. Мы планируем и дальше вместе развивать data-сообщество и региональную сеть экспертов в сфере AI&Data», - сказала директор проектов центра цифрового развития АСИ Яна Коваленко.

Фото - asi.ru

Самой востребованной среди IT- и data-специалистов оказалась задача по созданию алгоритма распознавания текстов со шрифтом Брайля. К ее решению присоединились 32 команды из 26 регионов России, Казахстана и Узбекистана. Участники должны были создать решение, которое позволит распознавать объемные тексты на языке Брайля, снятые даже при комнатном освещении на камеру мобильного телефона или сканированные при помощи планшетных сканеров.

«Хочу выразить отдельную благодарность 130 региональным экспертам в сфере ИИ и анализа данных, которые на протяжении всех хакатонов поддерживали участников. Некоторые команды эксперты взяли на менторство и будут помогать дорабатывать решения до высокого уровня до 31 августа - до этого времени командам необходимо подгрузить все разработанные решения», - отметила директор центра цифрового развития АСИ Вера Адаева.

На одном из международных data-хакатонов узбекская команда Decoders Team серьезно отнеслась к базовому решению задачи по снижению бедности конкурса цифровых решений 2019 года и добавила в проект кластеризацию данных по видам причин возникновения бедности, сверяя их со следствиями. Решение может стать предиктивным, а использование инструмента для разработки приложений Jupiter Framework позволит упростить масштабирование этого решения.

«Сейчас на конкурсе представлена задача по снижению бедности в России и мире, которая актуальна и для Узбекистана. Мы рады видеть, что разработчики разных стран смотрят шире на социальные проблемы и берутся решать важные задачи для всего мира. Мы готовы всячески поддерживать ребят и оказывать экспертную поддержку на этапе создания проектов и на этапе внедрения, если они попадут в финал конкурса», - подчеркнул доцент университета Инха в Узбекистане Сарвар Абдуллаев.

Еще один пример - команда CrowdDataLab из Омска, которая разрабатывает решение задачи «Качественное изменение взаимодействия государства и человека» с применением технологий AI&Data. По словам лидера команды Руслана Киямова, задача по разработке показателей рейтинга качества жизни была выбрана не случайно.

«Эта тема мне очень близка и интересна: я около десяти лет занимаюсь изучением социально-экономических процессов, и исследованием онлайн-взаимодействия государства и общества. На данный момент мы с командой изучаем материалы из открытых источников и хотим усилить наш состав для перехода на более качественный уровень. Задача сложная и комплексная, для ее решения нужны специалисты уровня middle+ и senior. Себя же я вижу в проекте как сплав евангелиста, визионера, лидера и продакт-менеджера», - сказал он.

Интересный проект и у команды TooManyCodersException из Саратова. Ребята взяли задачу по прогнозированию уровней воды во время весеннего половодья. Главные трудности при прогнозировании прохождения паводка связаны со сложностью сбора исходных данных, их недостаточной доступностью и изученностью механизмов, определяющих динамику изменения уровней воды на различных территориях региона.

Зная о том, что ретроспективные данные могут находиться в МЧС России и Росгидромете, участники несколько раз консультировались со специалистами министерства и успели за два дня собрать визуальную модель решения. В ней учитываются метеоусловия, география, геология, исследования активности солнца и анализ журналов проведения профилактических мероприятий.

Присоединиться к решению задач можно и сейчас как самостоятельно, так и объединившись в команды без участия в data-хакатонах. Проекты необходимо загрузить на платформу git.asi.ru до 31 августа.

Текст - Григорий Дубов, Валерия Хатян
 
 
Назад к списку


Добавить комментарий
Прежде чем добавлять комментарий, ознакомьтесь с правилами публикации
Имя:*
E-mail:
Должность:
Организация:
Комментарий:*
Введите код, который видите на картинке:*