В Санкт-Петербурге прошел восьмой хакатон по искусственному интеллекту

В Санкт-Петербурге подвели итоги восьмого регионального хакатона по искусственному интеллекту, проходящего в рамках реализации федерального проекта «Искусственный интеллект» как часть серии хакатонов и лекций по искусственному интеллекту. Оператором конкурса выступает президентская платформа «Россия – страна возможностей», организационный партнер – Ассоциация электронных коммуникаций (РАЭК). Организатор конкурса – Министерство экономического развития Российской Федерации.

В течение 48 часов 47 команд, 23 из которых дошли до финала, решали три задачи. Первый кейс от Минпромторга России предполагал разработку модели машинного обучения для анализа складских запасов лекарственных препаратов по регионам России в целях нормализации потребительского рынка за счет прогнозирования потребности, спроса и предложения лекарств. В рамках второго кейса от компании МТС участники работали над созданием модели машинного обучения, способной давать умные рекомендации покупок карточным клиентам ПАО «МТС-Банк». Параллельно с двумя кейсами на хакатоне проходил онлайн-чемпионат, участники которого разрабатывали алгоритм, способный самостоятельно выбирать победителей Премии Рунета. По итогам соревнования конкурсное жюри определило семь лучших команд, которые разделили между собой призовой фонд в 1 000 000 рублей.

«Три кейса, 207 зарегистрированных участников – 47 команд на старте, из которых до финала дошли 23! И это отличный результат. Многие участники приходят сюда далеко не только за денежным призом: ребята отмечают, что хакатон для них – это, прежде всего, опыт, профессиональный рост и знакомство с другими участниками, будущими звездами сферы искусственного интеллекта», – сказал заместитель генерального директора АНО «Россия – страна возможностей» Алексей Агафонов.

«Прошедшие 48 часов подарили незабываемые эмоции и новый крутой опыт. Наш проект объединяет на одной площадке людей с разным бэграундом: от школьников до давно практикующих профессионалов. Это подтверждает тот факт, что хакатон по ИИ – это не только денежный приз и слава, это возможность развить свой собственный проект, реализовать свои профессиональные амбиции. Для многих хакатон – это отличный старт, своего рода навигатор дальнейшего профессионального пути. И я уверен, что это шанс определиться с областью своей будущей деятельности», – прокомментировал директор РАЭК Сергей Плуготаренко.

«Мы не ожидали, что столь большой интерес со стороны команд будет проявлен именно к нашему кейсу. За это хочу отдельно поблагодарить оргкомитет, который нам во всем помогал. Также хочу сказать большое спасибо всем командам за их творчество и креатив, с которым они подошли к решению поставленных Минпромторгом задач», – отметил начальник отдела развития цифровой инфраструктуры Департамента цифровых технологий Минпромторга России Эдуард Шантаев.

«Мы благодарны командам за выбор кейса от МТС. Многие участники предложили нестандартные подходы, а одна из команд сразу же представила внедрение решения в нашу экосистему. Такая организация и проведение хакатонов не только помогает создавать новые цифровые сервисы, но и формирует коммьюнити профессионалов», – подчеркнула менеджер проектов корпоративного акселератора MTS StartUp Hub Аделина Ишмуратова.

Победителями кейса «Доступные лекарства для всех» стали команды:

1. waico.ru (Томская область)

Участники команды: Степан Андреев, Юрий Кацер, Иван Максимов, Олег Березин.

Описание решения: участники разработали платформу для анализа спроса и складских запасов лекарственных препаратов по регионам РФ. Разработанное решение основано на открытом исходном коде (независимо от импорта), может разворачиваться в контуре заказчика, а также легко масштабируется. Платформа позволяет построить модель прогноза потребления лекарственных средств на горизонт 1 месяц и 6-12 месяцев для каждого отдельного региона или отдельного вида лекарственного средства.

1. MirITeam (Нижегородская область)

Участники команды: Тимофей Карклин, Мираббас Багиров, Татьяна Бородина, Юлия Сорокина, Евгений Поспелов.

Описание решения: команда создала web-сервис, где представлена тепловая карта, в которой помимо данных из предоставленных датасетов учитываются корреляция между спросом, ценой, происхождением и остатком товаров, а также данные из открытых источников: нозология, геоданные, плотность населения, количество поликлиник, больниц и аптек в каждом регионе и уровень заболеваемости коронавирусной инфекцией по каждому месяцу по данным на 2021 год.

1. Profit (Санкт-Петербург/Москва)

Участники команды: Павел Алексеев, Егор Пустовит, Амир Утеуов, Дарья Ивахненко.

Описание решения: команда разработала многоуровневую модель, прогнозирующую дефицит лекарств по регионам России и группам товаров, а также объемы необходимых дополнительных поставок в проблемные регионы.

Победителями кейса «Умные покупки от МТС» стали команды:

1. TopPopular (Москва)

Участники команды: Олег Лашинин, Владислав Пикиневич.

Описание решения: участники команды создали персональную рекомендательную систему на основе нейронной сети и градиентного бустинга. Учтены все возможные данные о клиентах. Модель может рекомендовать как категории, так и конкретные магазины для клиентов. Точность составляет 76% при предсказании пяти категорий.

1. Московские зайцы (Москва)

Участники команды: Алсу Курмакаева, Даниил Степанов.

Описание решения: команда предложила ансамбль моделей, способный давать рекомендации льготных покупок карточным клиентам МТС-банка с указанием места совершения покупки, срока действия предложения с учетом потребностей клиента и приоритетов банка. Техническое решение представляет из себя Jupyter Notebook с полностью воспроизводимым кодом. К тому же, код готов к продакшну, так как работает в реальных условиях и реальном времени.

1. Arbejdsglaede (Санкт-Петербург)

Участники команды: Семен Бородин, Валерия Голубева, Мария Савченкова, Богдан Чагай, Андрей Бережков.

Описание решения: в рамках предложенного решения пользователи выступают в роли учителей моделей. Использованы теории графов, принятия решений и несколько моделей машинного обучения. Решение предполагает всплывающие предложения на основе данных о геолокации, расчет интересов на основе социальных сетей.

Победителем онлайн-чемпионата «Лучшие проекты Рунета по мнению ИИ» стала команда:

1. Dungeon Master (Москва)

Участники команды: Артемий Солодухов, Максим Подоприхин.

Описание решения: решение представляет собой код, выполняющий поиск по сети Интернет информации о проекте, куда включаются PR и индекс качества страницы проекта. Также идет поиск по отзывам о проекте в новостях и тегах, вторая ветка сбора информации необходима для оценки уровня позитивности проекта, чтобы даже при условии создания проекта известной личностью или брендом можно было адекватно судить о вкладе проекта в развитие Рунета.

Кроме того, 12 и 13 ноября в рамках хакатона прошли образовательные лекции по искусственному интеллекту, где ведущие эксперты ИТ-отрасли – основатель ГК Миг33, ректор Академии «RPA2», независимый эксперт в области гиперавтоматизации Сергей Вотяков и руководитель группы машинного обучения и речевых технологий Calltouch Фёдор Иванов рассказали о машинном обучении в задачах интернет-маркетинга, а также о взаимодействии программных роботов с различными направлениями ИИ.

Напомним, что до конца года осталось два хакатона: следующий 9/116 из серии хакатонов по искусственному интеллекту состоится в Челябинске с 19 по 21 ноября. Юбилейный 10 хакатон пройдет в Самаре с 26 по 28 ноября.

Хакатон и лекции в Санкт-Петербурге прошли при поддержке технопарка «Ленполиграфмаш», MTS StartUp Hub и общенациональной награды в области высоких технологий и интернета «Премия Рунета».

Подробная информация о проекте: https://hacks-ai.ru/

Дополнительные материалы:

➔ Лекция: Программные роботы, взаимодействие с различными направлениями искусственного интеллекта

➔ Лекция: Машинное обучение в задачах интернет-маркетинга: от Авторегрессии до Языковых моделей

➔ 8/116 Открытие хакатона по искусственному интеллекту в Питере 12-14 ноября

➔ Умные покупки от МТС Премия Рунета Презентации решений на хакатоне по ИИ в Питере 8/116

➔ Минпромторг: Доступные лекарства для всех Презентации решений на хакатоне по ИИ в Питере 8/116

➔ 8/116 Закрытие хакатона по искусственному интеллекту в Питере 12-14 ноября