В Москве 16 ноября подвели итоги второго этапа международного конкурса цифровых решений World AI&Data Challenge. Его цель - объединение мировых IT-специалистов для решения глобальных социально значимых задач с использованием технологий искусственного интеллекта и анализа данных, а также практическое развитие в госорганах соответствующих компетенций.
Председатель конкурсной комиссии, вице-премьер правительства РФ Дмитрий Чернышенко заявил, что Россия – это один из лидеров по цифровому развитию в мире, и конкурс цифровых решений помогает укреплять позиции страны.
В этом году конкурсанты решали различные социально-экономические задачи, поставленные регионами и странами СНГ, например, по анализу показателей заболеваемости в регионах и формированию баланса их трудовых ресурсов, поиску загрязнений в реках на основе космоснимков, мониторингу использования сельхозугодий, оптимизации размещения экипажей скорой помощи. Всего в World AI&Data Challenge участвовали больше 200 команд, они представили 62 решения.
«Комиссия определила 14 команд-победителей, которые с помощью технологий искусственного интеллекта [ИИ] и анализа данных смогли выстроить эффективные технологические процессы по решению задач в здравоохранении, образовании, экологии, госуправлении. Например, это анализ потока посетителей общественных пространств по видео, создание чат-бота для работы с обращениями граждан и создание сервиса автоматического расписания для школы. Уверен, они будут востребованы и начнут внедряться и тиражироваться в регионах», - подчеркнул Дмитрий Чернышенко.
«Глобальная задача конкурса – на основе больших данных выработать решения для улучшения качества жизни граждан. Нас радует, что в эту работу уже третий год подряд активно включаются не только регионы России, но и наши партнеры из стран СНГ, которые ставят интересные задачи командам и предоставляют большой объем качественной информации. Благодаря конкурсу у нас есть возможность дать управленческим командам не только набор инструментов для работы, но и научить их использовать «цифру» в интересах людей», - заявила глава АСИ Светлана Чупшева.
В топ-5 вошли команды WhileTrue из Москвы, Infolabs из Белгородской области, Futogy из Вологодской области, FEFU_DAAERlab из Приморского края и ИМФИТ из Чечни. Всего 14 команд перешли на третий этап внедрения решений. Полный список победителей представлен на сайте конкурса.
Призовой фонд конкурса составил 5,5 млн руб. Первые пять команд получат от 1 млн до 600 тыс. руб., команды на 6-10 местах – от 500 до 100 тыс. руб.
Также все команды-победители пройдут акселерационную программу, где доработают свои решения с заказчикам во время пилотного внедрения в регионах России, Узбекистане и Киргизии. Решения, которые во время «пилота» покажут социально-экономический эффект, будут распространять в России и других странах.
За время своего существования конкурс собрал больше 15 тыс. участников, представивших более 100 решений для внедрения в регионах, из них почти 40 разработаны на открытом коде.
Топ-5 команд World AI&Data Challenge:
WhileTrue, Москва. Решенная задача – «Анализ потока посетителей общественных пространств по видео». Автор задачи – Омская область. Для выполнения задачи команда применила нейронные сети, которые определяют людей на видео, анализируют их количество, определяют пол, возраст и атрибуты, сохраняют эту статистику в базе данных. Затем собранная информация визуализируется в дашборды для принятия управленческих решений по улучшению работы на основе потребностей реальных посетителей.
Infolabs, Белгородская область. Решенная задача – «Создание чат-бота для работы с обращениями граждан». Авторы задачи – Удмуртия, Бурятия, Санкт-Петербург. Чат-бот отвечает на вопросы о порядке получения госуслуг, принимает сообщения граждан о проблемах, классифицирует их по темам и при необходимости передает их оператору. Объем данных (датасет), использованных при разработке чат-бота, составил почти 95 тыс. сообщений.
Futogy, Вологодская область. Решенная задача – «Классификация опухолей головного мозга на снимках МРТ». Автор задачи – Киргизия. Для анализа МРТ-снимков команда предложила использовать нейронную сеть, которая определяет класс опухоли у пациента или ее отсутствие. Первый класс - обычная опухоль, второй - глиома первой или высокой степени, третий - глиома, менингиома, аденома гипофиза. Точность определения опухоли составляет 70-80%. Результат анализа нейронная сеть передает в профиль пользователя на специальном веб-сервисе, что упростит работу врачей. Команда подготовила датасет в размере 4 тыс. снимков, а также прототип интерфейса и веб-сервис. Киргизия уже выразила готовность внедрить у себя эту систему.
FEFU_DAAERlab, Приморский край. Решенная задача – «Факторный анализ показателей заболеваемости по направлениям заболеваний в регионах РФ». Автор задачи – Приморский край. Команда разработала платформу Medstatan, которая на основе данных позволяет выявлять причины текущих показателей заболеваемости в регионах с помощью эконометрического моделирования медицинской информации. Это обезличненные данные медицинских информационно-аналитических центров, информсистемы «Демография», операторов связи и Росстата. Такая аналитика позволит выявлять ключевые факторы заболеваемости в регионах и поможет управленцам сфокусироваться на их решении, тем самым снижая показатели уровня заболеваемости и смертности в регионах и повышая эффективность программ по борьбе с болезнями и адресность помощи.
ИМФИТ, Чечня. Решенная задача – «Создание сервиса автоматического расписания для школы». Автор задачи – ХМАО. Разработанный сервис способен автоматически формировать расписание учебных занятий с учетом всех предъявляемых требований. Команда создала веб-сервис для формирования расписания с применением генетических алгоритмов, который уже можно интегрировать в образовательные организации, а также модуль импорта данных в систему подготовки расписания. Предложенное решение позволяет уменьшить затраты на составление педагогами расписания в пять-семь раз, повысить цифровую культуру преподавателей и избежать несоответствий в расписании.