Во второй этап конкурса World AI & Data Challenge, организованного Агентством стратегических инициатив (АСИ) совместно со Всемирным банком, прошли 30 задач, 8 из которых международного уровня. IT- и data-специалисты могут предложить свои варианты решений для этих задач до 31 августа 2020 года.
Участники смогут побороться за призовой фонд и призы партнеров: вычислительные мощности, обучающие программы и подписки на сервисы. В поддержку второго этапа конкурса пройдут масштабные онлайн data-хакатоны, участие в которых позволит разработчикам вместе с экспертами разработать MVP-решения выбранных задач.
Решать любые из представленных на конкурсе задач разработчики смогут как в режиме онлайн на data-хакатонах, так и напрямую на площадке организаторов проекта - самостоятельно или в команде. Также в рамках конкурса участникам представят облачную инфраструктуру от партнеров для создания качественных решений, достойных для внедрения на международном уровне.
«Количество представленных в конкурсе регионов возросло – с 17 до 30 по сравнению с прошлым годом. Наиболее популярными на первом этапе конкурса стали задачи, связанные со снижением бедности в России и в мире, разработкой алгоритмов предсказания компетенций будущего, предиктивным анализом туристских потоков, разработкой интеллектуальных алгоритмов автоматизированной обработки обращений граждан, а также качественным изменением взаимодействия государства и человека», - отметила генеральный директор АСИ, председатель попечительского совета конкурса Светлана Чупшева.
Тема борьбы с бедностью является главным приоритетом для экспертов Всемирного банка.
«Мы поставили цель - покончить с крайней бедностью к 2030 году-– в качестве своей основной миссии и активизации международных и национальных усилий в этом направлении. На национальном уровне 193 страны приняли эту цель в рамках повестки ООН. Россия ставит перед собой более амбициозную цель - сократить вдвое уровень бедности в стране к 2024 году. Последствия пандемии COVID-2019 могут значительно увеличить уровень бедности в мире. Участники конкурса, которые представят эффективные решения для этих задач, безусловно, получат поддержку при голосовании», – заявил Самуэль Фрейе-Родригес, ведущий экономист глобальной практики по вопросам борьбы с бедностью Всемирного банка.
Еще одно актуальное направление - мониторинг и предсказание аварийности на дорогах. По словам инициаторов этой задачи из Свердловской области, ситуация с аварийностью в регионе критическая по всем показателям: рост по общему количеству ДТП (больше на 7%), по погибшим (больше на 4%) и раненым (больше на 5,5%) по сравнению с предыдущим годом. Разработчиком предстоит выявить неочевидные закономерности и построить предикативную модель ДТП, связанных с плохим качеством дорожного покрытия, недостаточным освещением и прочими потенциально опасными факторами.
«Нам бы хотелось, чтобы участники конкурса серьезно отнеслись к решению задач, которые могут быть встроены в административные процессы региональных органов власти и использованы на благо жителей страны», - отметил замминистра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максим Паршин. Он подчеркнул, что министерство заинтересовано в разработке решений с применением технологий AI & Data в рамках реализации национальной стратегии по искусственному интеллекту.
Распознавание Азбуки Брайля (Москва)
Внедрение системы мониторинга и предсказания аварийности на дорогах в городах Свердловской области (Свердловская, Новосибирская, Ульяновская области)
Прогнозирование потребности медицинских организаций в лекарствах и медицинских расходных материалах (Приморский край, Республика Татарстан)
Future Skills (Сингапур, Казахстан, Сахалинская, Курганская, Кемеровская области, Ханты-Мансийский АО)
Снижение бедности в России и в мире (Узбекистан, Казахстан, Москва, Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Саха (Якутия))
Создание алгоритма автоматической проверки «Тотального диктанта» (Москва)
Качественное изменение взаимодействия государства и человека (Москва, Ульяновская, Свердловская, Новгородская области, Краснодарский край, Республика Татарстан)
Прогнозирование уровней воды в период весеннего половодья (Ненецкий АО)
Интеллектуальный алгоритм автоматизированной обработки обращений граждан (Тульская, Свердловская, Челябинская области, Республика Татарстан, Ханты-Мансийский АО)
Верификатор доступности цифровых продуктов для людей с ОВЗ (Москва)
Предиктивный анализ туристских потоков / Tourists flow predictive analytics (Новосибирская, Свердловская, Тверская, Новгородская, Республика Карелия, Республика Алтай)
Анализ КТ и рентгенограмм для диагностики вирусной пневмонии CODIV-19 методом компьютерного зрения (Республика Саха (Якутия))
Прогноз динамики рождаемости и строительства детских садов (Республика Татарстан, Тюменская область)
Квота-сервис (Приморский край)
Расчет оптимального количества транспортных маршрутов и составление рейтинга автотранспортных компаний в регионе (Свердловская, Курская области, Приморский край)
Индекс мнения граждан по сферам жизни (Новгородская, Иркутская области, Ханты-Мансийский АО)
Разработка обучающего симулятора на основе системы экологического метеопрогнозирования (Москва)
Создание информационной системы "Баланс трудовых ресурсов" с учетом влияния пандемии на отрасли в регионах (Калининградская, Ленинградская, Свердловская области, Забайкальский край, Приморский край)
Оценка эффективности мер поддержки субъектов малого и среднего предпринимательства в регионе (Ханты-Мансийский АО)
Сервис по выявлению факта развития сердечно-сосудистых заболеваний (инфаркт, инсульт) на основании оценки сердечно-сосудистого риска (Свердловская область)
Анализ ключевых барьеров людей с инвалидностью (на основе открытых данных) (Москва)
Карта «Живые НКО» – карта социально-ориентированных некоммерческих организаций Ростовской области (Ростовская область)
Социальная поддержка людей с ограничением возможностей здоровья (Свердловская, Амурская области, Республика Коми, Ханты-Мансийский АО)
Влияние параметров возобновляемых источников энергии на энергобаланс, экологию и экономику региона (Ульяновская область)
Оценка состояния и прогнозирование потребности в отношении объектов городского благоустройства (Санкт-Петербург)
Анализ содержания загрязняющих веществ в водных объектах (Тюменская область)
Разработка алгоритма увеличения туристического потока Останкинской телебашни на основе анализа предпочтений туристов (Москва)
Расчёт статистики посещений ООПТ туристами (Москва)
Проект по созданию многофункциональной адаптивной среды, направленный на улучшение качества жизни (Москва)
Здоровье семьи (Приморский край)
В состав попечительского совета конкурса вошли представители регионов, федеральных органов исполнительной власти, заместители руководителей министерств и ведомств, а также представители бизнес-сообщества, чья работа непосредственно связана с технологиями AI & Data.