Как стать автором
Обновить
657.35
Сбер
Технологии, меняющие мир

Сбер проводит онлайн-соревнование AI Journey Contest 2021 по искусственному интеллекту

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров2K

Сбер проводит онлайн-соревнование AI Journey Contest 2021 по искусственному интеллекту на суперкомпьютере «Кристофари»

Спешим сообщить, что сейчас проходит приём заявок и регистрация всех желающих принять участие в знаковом событии года AI Journey Contest 2021 — ежегодном онлайн-соревновании по искусственному интеллекту (ИИ), которое проводится совместно с ведущими технологическими компаниями с 2016 года.

Состязание будет проводиться на платформе DSWorks, на базе самого мощного суперкомпьютера в России — «Кристофари», созданного Сбером.

Увлекательные задачи и внушительный призовой фонд, превышающий восемь миллионов рублей, ждут победителей этого соревнования интеллектов!

Зарегистрироваться и принять участие можно до 31 октября 2021 г. (к соревнованию допускаются участники старше 18 лет).

Участники будут состязаться в поиске лучших решений для трёх задач:

1.      Fusion Brain Challenge обучение мультимодальных, multi-task- и мультиязычных моделей — один из главных трендов на пути к созданию AGI (сильного искусственного интеллекта). В рамках задачи предлагается создать модель, способную качественно решить каждую из предложенных подзадач:

  • Code2code Translation — перевод с одного языка программирования на другой. Необходимо выполнить перевод с языка, имеющего статическую типизацию (Java), на язык с динамической типизацией (Python). На вход модели подаётся функция, написанная на языке Java, — модель должна выдать аналогичную функцию на языке Python;

  • Handwritten Text Recognition — распознавание рукописного текста на изображении.   На вход модели подаётся изображение с рукописным текстом на русском или английском языках. Модель должна выдать в качестве ответа текстовую строку, соответствующую контенту изображения;

  • Zero-shot Object Detection — определение класса (представленного описательным выражением на естественном языке) объекта, изображённого на фотографии (или классов, если их несколько). Например, на фотографии могут оказаться такие сущности/объекты, описанные на естественном языке, как «зелёное яблоко, лежащее на земле», «мужчина, перепрыгивающий через гидрант», «женщина в шортах». Одновременно с этим необходимо определить местоположение и масштаб каждого   из объектов на фотографии. Местоположение объекта описывается так называемым bounding box (ограничивающая рамка). Это прямоугольник, который наиболее аккуратно нарисован вокруг рассматриваемого объекта. Положение прямоугольника задаётся четырьмя числами — X, Y, W, H, где X — горизонтальная координата верхнего левого угла, Y — вертикальная координата верхнего левого угла, W — ширина прямоугольника, H — высота прямоугольника. Предсказаниями модели должны быть координаты bounding box и класс, представляющий собой описание на естественном языке, для каждого объекта на фотографии. Zero-shot в описании задачи означает, что предсказание модели нужно сделать на данных, совершенно отличных от обучающего набора. Стандартная модель object detection во время предсказания должна выдавать один класс из ограниченного набора, чётко заданного во время обучения модели. Zero-shot модель должна уметь детектировать классы, которые не встречались в обучающей выборке. Ещё одна особенность предлагаемой задачи заключается в том, что множество классов для каждого изображения передаётся в формате запроса. Запрос может содержать описания как на русском, так и на английском языках. Во время стадии предсказания модели на вход подаётся две сущности: первая — изображение, вторая — запрос на естественном языке. Формат запроса — список текстовых строк, которые представляют собой описания на естественном языке — классы, среди которых нужно произвести поиск.

    Запрос содержит и верные описания, которые относятся к объектам, действительно присутствующим на изображении, и некоторое количество неправильных описаний. Их объединение является общим пространством поиска для модели. Результатом предсказания модели должен стать список предсказанных классов вместе с соответствующими координатами bounding box;

  • Visual Question Answering — подзадача генерации текстового ответа на вопрос по представленному изображению. На вход модели подаются изображение и текстовый вопрос на русском или английском языках, а на выходе модель должна выдать ответ на заданный вопрос в виде текста на языке, соответствующем языку вопроса/контента на изображении.

2.      NoFireWithAI — задача в области AI for Social Good в партнёрстве с МЧС России. Участникам предлагается создать модель, прогнозирующую вероятность возникновения природных пожаров. Результаты планируется использовать для предупреждения чрезвычайных ситуаций в регионах России.

Результатом должен стать алгоритм, выдающий бинарную (0 или 1) вероятность пожара на 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 и 8 дней вперёд для заданной ячейки, исходя из того, что вся территория РФ разбита на ячейки размером 0,2x0,2 градуса, для каждой такой ячейки есть метка пересечения с полигоном пожара в соответствующий день. Таким образом, получается набор прямоугольников с меткой 1, если этот участок горел, и 0 в обратном случае на определённую дату. Решение должно быть реализовано в виде программы, которая принимает на вход CSV-таблицу.

На выходе необходимо сформировать таблицу, где для каждой ячейки (строки из входного файла) будут указаны 8 чисел (0 или 1), означающих наличие пожара через 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 и 8 дней соответственно.

3.      AITrain ещё одна социально значимая задача в партнёрстве с холдингом РЖД. Здесь участникам предлагается разработать модель определения элементов железнодорожной инфраструктуры и препятствий на пути поездов по имеющимся фотографиям. Решения подобных задач крайне важны для создания интеллектуальных систем, способствующих снижению влияния человеческого фактора.

В качестве входных данных используются RGB-изображения, полученные с камер, установленных на электропоезде, и аннотации к ним.

На основе размеченных фотографий необходимо создать алгоритм распознавания следующих объектов:

— "Car" (автомобиль);

— "Human" (человек);

— "Wagon" (вагон)*;

— "FacingSwitchL" (стрелочный перевод по ходу движения, влево);

— "FacingSwitchR" (стрелочный перевод по ходу движения, вправо);

— "FacingSwitchNV" (стрелочный перевод по ходу движения, вне видимости);

— "TrailingSwitchL" (стрелочный перевод против хода движения, влево);

— "TrailingSwitchR" (стрелочный перевод против хода движения, вправо);

— "TrailingSwitchNV" (стрелочный перевод против хода движения, вне видимости);

— "SignalE" (разрешающий сигнал светофора);

— "SignalF" (запрещающий сигнал светофора).

Одновременно требуется разметить сегментационные маски для следующих элементов:


— "MainRailPolygon" (главный ЖД-полигон);

— "AlternativeRailPolygon" (вспомогательный ЖД-полигон);

— "Train" (поезд)*.

* — требуется детектировать первый и последний вагоны поезда, для остальных вагонов
     требуются сегментационные маски.

ПОБЕДИТЕЛИ СОСТЯЗАНИЯ ПОЛУЧАТ СЛЕДУЮЩИЕ ПРИЗЫ:

Fusion Brain Challenge:

Номинации, относящиеся к созданию multitask-модели:

Первое место — от 1 000 000 рублей до 3 000 000 рублей.

Второе место — от 500 000 рублей до 1 500 000 рублей.

Третье место — от 200 000 рублей до 800 000 рублей.

 

Дополнительные номинации — 1 200 000 рублей, из них:

Первое место по подзадаче Zero-shot Object Detection на лидерборде — 300 000 рублей.

Первое место по подзадаче Code2code translation на лидерборде — 300 000 рублей.

Первое место по подзадаче Handwritten Text Recognition на лидерборде — 300 000 рублей.

Первое место по подзадаче Visual Question Answering на лидерборде — 300 000 рублей.

NoFireWithAI:

Первое место — 500 000 рублей.

Второе место — 250 000 рублей.

Третье место — 150 000 рублей.

Дополнительная номинация: специальный приз за применимость решения для прогнозирования опасных пожаров — 100 000 рублей.

 

AITrain:

Первое место — 500 000 рублей.

Второе место — 300 000 рублей.

Третье место — 200 000 рублей.

Награждение победителей состоится в рамках международной конференции по искусственному интеллекту и анализу данных AI Journey 2021, которая пройдёт в онлайн-формате 10–12 ноября.

AI Journey ежегодно объединяет десятки тысяч людей со всего мира — как профессионалов отрасли искусственного интеллекта и анализа данных, так и просто увлечённых современными технологиями. Всего за несколько лет конференция стала ключевой глобальной площадкой для обсуждения перспектив развития искусственного интеллекта и анализа данных. В рамках конференции у разработчиков и специалистов есть уникальная возможность проявить свои таланты в решении актуальных задач применения ИИ, в том числе в области AGI, и заявить о себе на весь мир.

На одной площадке встретятся представители международных организаций, бизнеса, научного сообщества и технические специалисты. Участников ждут увлекательные выступления признанных мировых экспертов отрасли, представителей компаний-лидеров по разработке и внедрению технологий ИИ в различные сферы бизнеса и жизни.

В прошлом году AI Journey стала самым масштабным в мире мероприятием по ИИ и анализу данных: в конференции приняло участие около 30 тысяч специалистов из более чем 100 стран. На конференции выступило 225 спикеров, а их доклады посмотрели в общей сложности более 30 миллионов раз.

Сразиться с сильнейшими, решить сложные задачи, завоевать уважение и достойные призы — что может быть лучше? ;-)

Регистрируйся, участвуй — мы ждём ИМЕННО ТЕБЯ!

Теги:
Хабы:
Всего голосов 7: ↑7 и ↓0+7
Комментарии3

Информация

Сайт
www.sber.ru
Дата регистрации
Дата основания
Численность
свыше 10 000 человек
Местоположение
Россия