На днях начнётся новый конкурсный отбор на проектную программу «Сириус.ИИ». В нём могут принять участие учащиеся 7-11 классов из всех регионов России. Школьники, которым посчастливится пройти отбор, будут решать задачи по искусственному интеллекту (ИИ) от крупных технологических компаний.
Осенью 2023 года команда, в которую вошли Савелий Семенычев, Степан Мокеев и Кирилл Чекурин, в рамках проекта от Сбера обучила нейросеть определять координаты и силу тропического циклона по спутниковым снимкам.
Зачем вообще наблюдать за циклонами? Где искать данные для обучения модели ИИ? И что самое трудное во всей проектной работе? Обо всём этом нам рассказал капитан команды Савелий.
О сути проекта
Тропические циклоны появляются над морем, вызывая сильные ветры и ливневые дожди. Иногда они становятся причиной наводнений в прибрежных районах, угрожая жизням людей.
Мониторинг тропических циклонов связан с областью компьютерного зрения. Нам нужно было разработать алгоритм ИИ, который был бы способен определять центр циклона и траекторию его движения по спутниковым снимкам.
Такая программа будет полезна многим людям и организациям. Например, метеорологи смогут точнее прогнозировать погоду и предупреждать о надвигающихся погодных аномалиях. ИИ поможет и спасательным службам подготовиться к потенциальным бедствиям и катастрофам.
О самом сложном в работе
На первом отборочном этапе мы подготовили презентацию, в которой описали идею решения поставленной задачи. Дополнительно, хотя от нас этого не требовалось, провели тренировку: занялись поиском данных для обучения модели, чтобы лучше представлять её возможности и понять, как вообще устроен этот процесс. Просмотрев очень много материала, нашли несколько готовых наборов данных на Roboflow — платформе для разработчиков компьютерного зрения. В каждом наборе было меньше тысячи фотографий, поэтому мы объединили несколько, чтобы обучение модели было более эффективным.
На втором этапе началось уже настоящее обучение. Нам дали готовый набор данных — спутниковые снимки с 2011 по 2022 год, за весь период наблюдения за тропическими циклонами в северной части Тихого океана. Снимки предоставил Дальневосточный федеральный университет. Набор данных имел немного другой формат: например, описание координат циклона в аннотациях было оформлено на разных строчках или через запятую. Было трудно привести всю эту информацию к нужному для обучения виду. Для этого мы вручную написали скрипт, что позволило раскидать данные по нужным папкам и переделать аннотации в нужный формат.
О результатах
У нас получилась работающая модель с точностью результатов в 70%. По спутниковому снимку она способна определить координаты и класс циклона. Было важно добиться как можно большей точности: ошибка предсказания даже в один пиксель означает в действительности отклонение на несколько километров.
Пока модель не может предсказывать траекторию движения циклона: для этого требуются дополнительные исследования, разработка отдельного сайта или приложения. Туда можно будет загружать видео и следить за циклоном в режиме реального времени.
Изначально мы обучили модель на 8-9 тысячах фотографий — это не очень много, и в ряде случаев алгоритм не может определить циклон на снимке. В будущем планируем собрать больше данных и обучить модель заново, чтобы повысить её точность.
Об обучении в области ИИ
Пока я до конца не определился со сферой, в которой буду работать. Надеюсь, опыт участия в этой программе поможет мне с выбором. Не исключаю, что свяжу свою жизнь с ИИ. Мне интересно создавать то, что будет полезно другим людям и сделает их жизнь проще.
Пожелание школьникам, которые будут участвовать в очных программах
Не бойтесь ошибаться и учиться на своих ошибках. Будьте готовыми к тому, что ваши решения и идеи сработают не с первого раза. Но всё равно пробуйте, изучайте новое, будьте любознательными, идите в ногу со временем и старайтесь быть на шаг впереди других.
Читайте по теме:
Как создать ассистента с эмоциональным интеллектом? Опыт школьника из Балашихи
Как помочь предпринимателю не потерять прибыль? Рассказывает школьник из Москвы
