{"id":13757,"url":"\/distributions\/13757\/click?bit=1&hash=85e177a78f9c0f6a33dfc3cb3cb9e2f35050b4e76776665fd219e827f5291f0a","title":"\u041f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u043d\u043e\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043d\u0430 1 \u043c\u043b\u0440\u0434 \u0440\u0443\u0431\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0433\u043e\u0434","buttonText":"","imageUuid":"","isPaidAndBannersEnabled":false}

Победа в ИТ-чемпионате «Цифрового прорыва»: лучшее решение кейса от Росавиации с применением ИИ

Napoleon IT – эксперты в ML, и мы всегда стараемся подтверждать это звание успешными кейсами, лучшими образовательными программами и победами в масштабных мероприятиях. Наш tech lead data science занял первое место в ИТ-чемпионате конкурса «Цифровой прорыв» 2021 с успешным решением кейса от Росавиации.

ИТ-чемпионат конкурса «Цифровой прорыв» – один из флагманских проектов президентской платформы «Россия – страна возможностей». Всего участниками было создано 8366 решений для Министерства культуры, Росавиации, ФНС и Росстата.

В течение месяца 4943 специалиста в области машинного обучения со всей России создавали решения для аналитики ценообразования, авиации и культуры. Из них только 75 победителей смогут попасть в финал конкурса «Цифровой прорыв». В их число вошли наши ребята из Napoleon IT, заняв 1 и 13 место в конкурсе от Росавиации и 15 место в конкурсе от Минкульта.

Кейсы от Росавиации и Минкульта: решения от нашей команды с помощью ИИ

В кейсе от Росавиации необходимо было определить по снимкам, присутствует ли на них самолет. Участникам необходимо было обнаружить изображения воздушного судна на снимках местности при проведении поисково-спасательной операции путем обработки большого объема отснятого материала в районе возможного местонахождения пропавшего воздушного судна.

Кейс Минкульта был сфокусирован на обучении искусственного интеллекта на распознавание вида или категории предмета музейного фонда при внесении нового предмета в каталог. Основным источником данных является ФГИС «государственного каталога Музейного фонда Российской Федерации», Сбор данных происходит в автоматическом режиме посредством внутренних информационных систем Минкульутуры России. Информация в датасете представлена с 2011 года по настоящее время.

«Для решения задачи Росавиации наш tech lead data science построил модель нейронной сети, которая является реализацией архитектуры визуального трансформера. В этом кейсе сложность заключалась в том, что все фотографии были очень низкого разрешения 20Х20 пикселей. При таком качестве люди не всегда понимают действительно ли есть самолет на фото. Созданная модель с точностью до 99% могла подтвердить вероятность наличия объекта на снимке. В кейсе от Минкульта была построена модель с использованием двух трансформеров, которая принимает на вход и фотографию музейного экспоната и его описание. Не на всех экспонатах были изображения или описания. В некоторых категориях было небольшое количество экспонатов, чего недостаточно для обучения модели.» – комментирует СЕО Napoleon IT Павел Подкорытов.

Второй участник ИТ-чемпионата, data-scientist Napoleon IT, пошел по более традиционному пути и использовал архитектуру сверточной нейронной сети EfficientNet для решения задачи от Росавиации.

Но это не все! Впереди заключительный этап ИТ-чемпионата, финал пройдет в декабре, а выступит на нем команда Napoleon IT. Следите за новостями!

0
Комментарии
Читать все 0 комментариев
null