Трое участников из Москвы стали призерами на чемпионате по искусственному интеллекту

В Башкирии завершился региональный чемпионат конкурса «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект». В топ-15 участников вошли представители Москвы. Это Илья Шубин, Ринат Курбанов и Олег Гудков.

В чемпионате участвовали 616 человек. Минцифры Башкирии поставило перед ними задачу — разработать решение для оптимизации работы коммунальных служб на базе технологий искусственного интеллекта.

Участники чемпионата создали и обучили ML-модель, которая на основе выявления аномалий на фотоснимках помогает формировать фокусированные проблемно-ориентированные выборки. Это позволит более продуктивно организовать работу инспекторов. Всего по итогам чемпионата создали 933 решения.

«Все участники большие молодцы, но я хотел бы отметить топ-5 регионов по количеству участников: это, естественно, хозяева чемпионата — Республика Башкортостан, традиционная Москва, Санкт-Петербург, Свердловская область и Московская область. Это топ-5 регионов, которые направили нам своих участников», — рассказал заместитель генерального директора АНО «Россия — страна возможностей» Антон Сериков.

Он обратил внимание, что проблема мусора действительно глобальна и актуальна не только для России, но и всего мира. Все страны озабочены тем, как действовать, как бороться с этой проблемой, как двигаться в направлении сортировки мусора, уборки его с улиц городов. И работа коммунальных служб очень важна в этом направлении.

«Она должна быть прозрачной и контролируемой. Для этого как раз работали наши участники, работали вы. Огромное количество материалов, которое собирается после фотоотчетов о фактах вывоза мусора, невозможно обработать обычному человеку, а вот искусственному интеллекту, который вы обучали, это сделать под силу. Большое спасибо, что вы помогли оптимизировать работу коммунальных служб», — добавил Сериков.

По итогам чемпионата 15 лучших участников получили туристические поездки в один из регионов России.

Илья Шубин занял третье место. Для решения задачи классификации изображений, при которой необходимо определить их категорию, он использовал модель из семейства Efficientnets. Именно она смогла распознать особенности объектов, изображенных на фотографиях, лучше всех. Модель может с точностью до 97% группировать фотографии на три категории, формируя необходимые выборки.

Ринат Курбанов получил 11-е место. Он использовал стандартную классификацию изображений на три класса с учетом их распределения, задействовал предобученные модели из Pytorch, автоматическое и быстрое обучение при помощи Catalyst.

Четырнадцатое место занял Олег Гудков. Для классификации фотографий мусорных баков по фотографии он использовал нейросеть resnet50. Для увеличения исходного набора данных применил метод обогащения фотографий за счет добавления размытых и затемненных фотографий с наличием баков и отнесением их к классу некачественных.

Организатором конкурса выступило Министерство экономического развития, а оператором — АНО «Россия — страна возможностей».

В этом году запланировано проведение 25 региональных чемпионатов — индивидуальных онлайн-соревнований IТ-специалистов. Каждый чемпионат будет идти не менее 25 дней, всего за этот год в чемпионатах примут участие не менее 2500 человек. В регионах пройдут восемь окружных хакатонов — гибридных соревнований регионов внутри федерального округа с единой турнирной таблицей. На каждый такой хакатон будет поставлено от трех до пяти кейсовых задач.