Текст уведомления здесь

Cтуденты из МГУ победили на хакатоне по компьютерному зрению

Команда из МГУ обошла MIT и остальных участников хакатона VisionHack.
Добавить в закладки
Комментарии

Команда студентов из МГУ имени Ломоносова DoubleA Team победила на одном из крупнейших хакатонов по искусственному интеллекту и компьютерному зрению для беспилотников VisionHack, в котором, помимо ряда российских вузов, участвовали Массачусетский технологический университет (США) и университет Кембриджа (Великобритания), сообщает пресс-служба российской компании-организатора хакатона Cognitive Technologies.

Хакатон — это соревнование, во время которого участники за определенное время вместе должны разработать решение конкретной проблемы. Проходивший с 10 по 14 сентября VisionHack стал одним из крупнейших международных хакатонов по искусственному интеллекту и компьютерному зрению для студентов. Участие в нем приняли 27 команд из таких университетов, как Массачусетский технологический институт (США), университет Кембриджа (Великобритания), Аризонский университет (США), Пекинский научно-технический университет (КНР), МГУ, МФТИ, НИТУ «МИСиС», ИТМО, Иннополис и другие.

Первое место и главный приз — 12 тыс. долларов — получила команда МГУ DoubleA Team, набравшая в итоге 404 663 балла. «Серебро» завоевали участники из МФТИ Deep MiPT (324 887 балла). Совсем немного уступила ей вторая сборная МГУ GML Vision (320 109 балла). Четвертое место заняла сборная команда Tapochki, в состав которой вошли одиночные участники, прошедшие заочный тур, — студенты из МГУ и СПбГУ, а также ученик московской школы № 1207 Никита Крылов, ставший самым юным участников хакатона.

Участники хакатона должны были разработать интеллектуальные системы управления беспилотным автомобилем для повышения безопасности дорожного движения.

Как пояснили «Чердаку» в пресс-службе МИСиС, участники должны были написать программы по распознаванию помех и различных событий на дорогах, а также решению для каждой ситуации. Например, такая программа должна помочь беспилотному автомобилю «увидеть», что впереди мосты или тоннели, «зебра» или пешеходный переход, «лежачий полицейский» или знаки выезда/въезда.

Чтобы «научить» свои программы «видеть» такие события на дороге, ребята «тренировали» их на одном наборе видеороликов на заочном этапе хакатона. А в очном этапе им предложили подборку из 400 других роликов, на которых они и проводили итоговое тестирование программ и их отладку.

Работы команд на каждом этапе оценивались автоматически, заменив традиционную систему, при которой члены жюри выставляли оценки на основе презентаций. После того как команды сдали свои работы, жюри при помощи автоматизированной системы проверило программы участников на других видеороликах.

«Нашими специалистами была разработана уникальная система, позволяющая автоматически просчитывать оценку качества программ, написанных участниками соревнования. Итоговый балл определялся точностью и полнотой представленного решения на наборе предложенных дорожных ситуаций. Такой подход также позволил в течение всего соревнования в режиме on-line демонстрировать положение команд-участников. Это стало наглядным подтверждением прозрачности процесса определения победителей», — сказала член жюри, тренер сборной НИТУ «МИСиС» по спортивному программированию Дарья Крохина.

Несмотря на явную победу по сумме баллов, команде DoubleA Team из МГУ не удалось выиграть джекпот.

«Очень многие команды здесь посчитали, что можно применить много хороших подходов к решению поставленных перед нами задач без нейросетей. Однако мы считаем, что будущее за нейросетями, и постарались доказать это личным примером. Поэтому за время хакатона мы разработали нужные архитектуры, чтобы настроить работу нейросетей под нужные нам задачи, и в итоге показали лучший результат почти по всем типам задач. Только в случае с „лежачим полицейским“ у нескольких команд оказалось решение лучше нашего», — сказал капитан команды DoubleA Team Андрей Беляев, слова которого передает пресс-служба НИТУ «МИСиС».

Вам понравилась публикация?
Расскажите, что вы думаете, и мы подберем подходящие материалы

Проблемы анализа данных рассмотрят на международной конференции в Санкт-Петербурге

С 8 по 11 октября в Санкт-Петербурге состоится конференция междисциплинарного комитета по данным для науки и технологий CODATA, посвященная анализу больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения.
Добавить в закладки
Комментарии

Основные темы конференции «Глобальные вызовы как ядро современной науки» — big data, системный анализ, цитирование данных, искусственный интеллект и машинное обучение, а также оценки рисков, связанных с этими технологиями. Важнейшим направлением будет обсуждение существующих международных программ, в том числе под эгидой Международного совета по науке ICSU, и вопросов национальной интеграции, говорится в пресс-релизе конференции.

В рамках мероприятия будет работать 25 секций, в том числе «Сбор и анализ данных для исследований риска катастроф», «Роль данных в обеспечении устойчивого городского развития», «Проблемы, связанные с „интеллектуально открытыми“ данными и данными FAIR», «Сбор, анализ и интеграция данных для наблюдений за планетой Земля и изучения процессов, происходящих на Земле» и т.д.

CODATA — междисциплинарный комитет по данным для науки и технологий Международного совета по науке (ICSU), учрежденный в 1966 году. Он разрабатывает принципы сбора, оценки и распространения данных. Комитет проводит конференции по всему миру.

«Проблема хранения и обработки огромного массива информации является актуальным вопросом не только для ученых, но и для представителей коммерческих структур. Глобальный объем данных, порожденных цифровой революцией последних десятилетий, привел к появлению уникальных средств и методов исследования сложных систем. Вследствие этого возникает необходимость решения сложных задач, связанных со сбором, управлением и анализом данных», — говорится в сообщении. [ ... ]

Читать полностью

Яндекс: самые популярные запросы в течение дня — школа, кино и порно

Компания «Яндекс» проанализировала поисковые запросы с января по май и узнала, чем пользователи интересуются в разное время дня. Чаще всего днем и утром запросы связаны со школой, вечером — с кино, а ночью — с порно.
Добавить в закладки
Комментарии

«Больше всего запросов относится к трем большим темам: утром и днем лидирует школа, вечером — кино, ночью — порно. Кроме того, для каждого часа существуют свои характерные темы — те, которыми в это время интересуются больше, чем в среднем. Они показывают изменение интересов в поиске более наглядно», — говорится в сообщении пресс-службы компании.

Количество поисковых запросов после ночного спада активности начинает расти в 6:00 утра. Как правило, просыпаясь, люди чаще всего ищут прогноз погоды, затем включают онлайн радио, выясняют значение своих снов и поздравляют друг друга с праздниками.

Для поиска с 9:00 до 17:00 характерны темы, связанные с работой, например правом, производством и бизнесом. Часто пользователи задают вопросы, связанные с деньгами и госуслугами, например оформлением документов.

Около 15:00 люди начинают делать больше запросов, связанных с развлечением, особенно с играми. После 17:00 рабочих тем в поисковых запросах уже не остается, констатируют в компании. В это время интерес к играм достигает пика, люди начинают искать рецепты, мультики и готовые домашние задания. [ ... ]

Читать полностью

Подопытных животных запустили в виртуальную реальность

Биологи из Вены и Фрайбурга разработали метод исследования поведения, основанный на виртуальной реальности (ВР). Он не ограничивает животных в перемещении и дает точные данные об их естественном поведении.
Добавить в закладки
Комментарии

В лабораторных условиях ученые не могут адекватно фиксировать нервные реакции животных на различные стимулы, так как движения животных (ответ на стимул) не вполне естественны — их ограничивают прикрепленные датчики. Новый метод поможет решить эту проблему.

Разработанная учеными виртуальная система FreemoVR позволяет создавать произвольное экспериментальное пространство из ширм и мониторов. На них компьютерная программа генерирует трехмерные изображения, создавая виртуальную реальность. В систему входят также камеры для отслеживания передвижения животных, причем траектория животного влияет на параметры изображений, выводящихся на мониторы.

Животные воспринимали виртуальную среду как настоящую. Так, траектории движения рыбок вида Danio rerio в аквариуме с виртуальным столбиком в центре совпадали с картиной их перемещения в аквариуме с настоящим столбом. Мушки из рода Drosophila, летая в манеже, также принимали виртуальное препятствие за настоящее.

Функциональные возможности FreemoVR опробовали на мышах. Известно, что эти грызуны умеют оценивать дистанцию до объекта, соотнося изменение его размеров и положения на фоне других объектов с собственным движением (параллакс). Исследователи с помощью нового метода проверили, работает ли этот механизм восприятия в отношении высоты. [ ... ]

Читать полностью