[Хакатоны, Конференции] Big Data в металлургии и охране труда: результаты хакатона с «Норникелем»
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
И снова привет! Совсем недавно на Хабре публиковалась статья о больших данных металлургической промышленности и других технологиях. Кроме того, в том же материале рассказывалось о хакатоне с «Норникелем», который, как и планировалось, проходил с 16 по 18 апреля. Результаты уже известны, так что самое время их оценить. Все самое интересное, как водится — под катом.
Что за хакатон?
Это был 36-часовой онлайн-хакатон для:
— разработчиков
— дата сайентистов
— аналитиков
— менеджеров
Состоял он из двух основных треков:
Пенная вечеринка — определение по видео скорости потока пены с металлом и других параметров флотации для оптимизации работы оператора на производстве.
Больничные листы — создание модели предсказания ухода на больничный сотрудников в одном из производственных цехов Норникеля с использованием обезличенных данных о сотрудниках и их окружении.
Общий призовой фонд хакатона составил 500 000 рублей: по 250 000 рублей на каждый трек. Плюс каждый из участников получает мерч. Более того, за приз зрительских симпатий участники получают AirPods Pro, и доступны еще промокоды «Яндекс.Плюс», Okko, Gmoji.
Технологическим партнёром по вычислительным мощностям выступила компания SberCloud, выделившая участникам ресурсы облачной платформы ML Space и суперкомпьютера «Кристофари».
Немного важных цифр
На участие в хакатоне подали заявки 1027 человек — это отличный результат.
Тщательный отбор прошли заявки 25 команд, всего 98 участников. Забегая наперед, скажем, что 23 сдали решения по завершении, то есть справились с основной задачей. Ну а победителей определяло жюри.
Кстати, география участников была достаточно обширной — заявки поступили из Москвы, Санкт-Петербурга, Новосибирской, Свердловской, Калининградской областей, республики Татарстан, Краснодарского и Красноярского края. Всего мы насчитали 65 регионов!
Ну а теперь — к победителям
Для удобства будем указывать победителей для каждой из двух секций.
Призеры «Пенной вечеринки»
Команда «Random Seed and Nickel», которая заняла первое место. Ее участники — Андрей Рагимов, Валерий Шляпников, Сергей Соловьев, Никита Бузанов.
Для определения по видео скорости потока пены с металлом и других параметров флотации команда разработала:
Variational autoencoder для детектирования аномалий. Классические CV-алгоритмы для определения характеристик пены.
Проект был представлен в виде демо-визуализации с приближенной к финальной версии архитектурой. Оценить проект можно вот здесь (это репозиторий демо-визуализации).
Комментарий команды: «Мы просто хотели решить задачу не хуже других команд. Упаковать решение и удивить судей. Считаем, что нам это удалось».
Команда также рассчитывает на продолжение сотрудничества, с реализацией как предложенной на хакатоне идеи, так и дополнительных идей.
Ну а приз — 120 000 рублей. Неплохо!
Команда DigitalRover, она заняла второе место. Ее участники —
Эдуард Шамшурин, Мария Галкина, Михаил Дмитриев, Станислав Лебёдкин, Олег Черемисин.
Проект этой команды — интерактивный аналитический дашборд для контроля и управления флотационной машиной. Аналитика строится на как на принципах классического компьютерного зрения, так и на современных высокоскоростных нейронных архитектурах (YOLOv4) и собственного исследования автоэнкодеров. Отличительной особенностью является децентрализованная архитектура на Nvidia Jetson NANO.
Комментарий команды: «Хотели поработать над решением интересной реальной задачи такого гиганта, как Норникель. И, конечно, получить приз. Цели достигли, все отлично».
Участники Digital Rover также планируют продолжить сотрудничество с «Норникелем» для реализации своего решения.
Размер приза, который получила команда — 80 000 рублей.
Команда AutoDS, занявшая третье место. Участники —
Максим Орехов, Алексей Клоков, Артём Сенин, Игорь Иноземцев.
В ходе реализации проекта команда реализовала ряд алгоритмов и подходов, включая как State Of The Art алгоритмы предсказания Optical Flow, так и более традиционные классические метрики. Для нахождения пузырьков участники дотренировали алгоритм PointRend с хорошего чекпойнта и получили очень хорошие результаты. Комбинированное решение из Deep Learning и Classic CV алгоритмов показывает отличные результаты, обеспечивая хорошую комбинацию качества и скорости.
Приз — 50 000 рублей.
Призеры «Больничных листов»
Команды «Канапе» и Team Datamotion заняли первое место. Жюри просто не смогло отдать предпочтение кому-то одному, уж слишком интересными оказались оба проекта.
Состав команды «Канапе» — Максим Шевченко, Андрей Захаров,
Николай Попов. Кстати, эта команда получила еще и приз зрительских симпатий с призом — AirPods Pro для всей команды.
Суть проекта — базовое решение для предложенной задачи, с которым удалось занять первое место на публичном лидерборде. Помимо решения основной задачи участники предложили другие задачи, которые могут быть решены на основе этого набора данных.
Состав команды Team Datamotion — Георгий Рак, Evgenii Munin, Илья Ревин, Артем Савинов, Али Сафиуллин.
Суть проекта — 12 моделей с разными горизонтами прогнозирования (Catboost + LSTM + LogReg). Сгенерированные фичи: заболеваемость в отделах, фичи рабочего графика/часов работы, фичи родственников и другие возможности. В качестве исходных данных использовали информацию за 2015 — 8/2019: сезонная заболеваемость в регионе, данные погоды, данные о вредности производства. Финальное решение: Блендинг лучших моделей (Catboost + LSTM + LogReg).
Приз — по 75 000 рублей каждой из команд.
Команда «Скажите А» заняла второе место.
Состав команды: Светлана Сущинская, Ольга Филиппова, Елена Твердохлебова.
Суть проекта — Lightgbm с временным фичами, ситуацией, родственниками и другими возможностями. Команда настраивала лимит вероятности с расчетом на ковидный год. Валидация проводилась по последнему году.
Приз — 50 000 рублей.
Ну и команда «PyPyPy» заняла третье место.
Состав команды: Никита Фомичев, Александр Абрамов.
Суть ее проекта — модель предсказания заболеваемости на основе данных о предыстории болезней. Участники сделали небольшой граф взаимодействия смен и отделов через сотрудника, плюс использовали SHAP для интерпретации влияния фичей на заболеваемость.
Приз — 50 000 рублей.
Поздравляем победителей!
Подводя итоги, стоит вспомнить ожидания организаторов хакатона: «Хочется, как и всегда – довольных участников. При прочих равных, участники хакатона – это самый дорогой ресурс. Если сделать участников довольными с помощью интересных прикладных задач, а еще и к этому добавить промокоды на еду, призы, подарки, то они сами создадут почву для исследований, новые пул-реквесты, запустят новые стартапы или устроятся работать в «Норникель»».
Что же, участники, жюри, организаторы — все остались довольны результатами. Хотелось бы надеяться на то, что некоторые из предложенных идей будут реализованы уже на производстве.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Разработка веб-сайтов, PHP, Проектирование и рефакторинг] Ты приходишь в проект, а там легаси…
- [Тестирование IT-систем, Конференции] Где логика?! История тестирования одного микросервиса
- [Высокая производительность, PostgreSQL, Администрирование баз данных, Конференции] Что нового полезно знать про базы данных?
- [Программирование, Конференции] Современный фронтенд без ошибок и костылей. 8 полезных докладов конференции DUMP
- [Тестирование IT-систем, Тестирование веб-сервисов, Конференции] Приглашаем на DINS QA EVENING: работа с логами и функциональные возможности инструментов на базе CDP
- [Информационная безопасность, Открытые данные, Хакатоны, Развитие стартапа] Demhack 2: пришел, напрогал, победил
- [Разработка веб-сайтов, JavaScript, Конференции, Микросервисы] Frontend Meetup 20/04
- [Разработка веб-сайтов, PHP, Symfony, Конференции] Говорим, как структурировать код
- [Хакатоны, Конференции] Digital-мероприятия в Москве c 19 по 25 апреля
- [Хакатоны, Конференции] Что там в Университете ИТМО — антистресс от разработчика, аксионы, кристаллы времени и хакатоны
Теги для поиска: #_hakatony (Хакатоны), #_konferentsii (Конференции), #_hakatony (хакатоны), #_nornikel (норникель), #_meroporijatija (меропориятия), #_hakatony (
Хакатоны
), #_konferentsii (
Конференции
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 13:23
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
 И снова привет! Совсем недавно на Хабре публиковалась статья о больших данных металлургической промышленности и других технологиях. Кроме того, в том же материале рассказывалось о хакатоне с «Норникелем», который, как и планировалось, проходил с 16 по 18 апреля. Результаты уже известны, так что самое время их оценить. Все самое интересное, как водится — под катом. Что за хакатон? Это был 36-часовой онлайн-хакатон для: — разработчиков — дата сайентистов — аналитиков — менеджеров Состоял он из двух основных треков: Пенная вечеринка — определение по видео скорости потока пены с металлом и других параметров флотации для оптимизации работы оператора на производстве. Больничные листы — создание модели предсказания ухода на больничный сотрудников в одном из производственных цехов Норникеля с использованием обезличенных данных о сотрудниках и их окружении. Общий призовой фонд хакатона составил 500 000 рублей: по 250 000 рублей на каждый трек. Плюс каждый из участников получает мерч. Более того, за приз зрительских симпатий участники получают AirPods Pro, и доступны еще промокоды «Яндекс.Плюс», Okko, Gmoji. Технологическим партнёром по вычислительным мощностям выступила компания SberCloud, выделившая участникам ресурсы облачной платформы ML Space и суперкомпьютера «Кристофари». Немного важных цифр На участие в хакатоне подали заявки 1027 человек — это отличный результат. Тщательный отбор прошли заявки 25 команд, всего 98 участников. Забегая наперед, скажем, что 23 сдали решения по завершении, то есть справились с основной задачей. Ну а победителей определяло жюри. Кстати, география участников была достаточно обширной — заявки поступили из Москвы, Санкт-Петербурга, Новосибирской, Свердловской, Калининградской областей, республики Татарстан, Краснодарского и Красноярского края. Всего мы насчитали 65 регионов! Ну а теперь — к победителям Для удобства будем указывать победителей для каждой из двух секций. Призеры «Пенной вечеринки» Команда «Random Seed and Nickel», которая заняла первое место. Ее участники — Андрей Рагимов, Валерий Шляпников, Сергей Соловьев, Никита Бузанов.  Для определения по видео скорости потока пены с металлом и других параметров флотации команда разработала: Variational autoencoder для детектирования аномалий. Классические CV-алгоритмы для определения характеристик пены. Проект был представлен в виде демо-визуализации с приближенной к финальной версии архитектурой. Оценить проект можно вот здесь (это репозиторий демо-визуализации). Комментарий команды: «Мы просто хотели решить задачу не хуже других команд. Упаковать решение и удивить судей. Считаем, что нам это удалось». Команда также рассчитывает на продолжение сотрудничества, с реализацией как предложенной на хакатоне идеи, так и дополнительных идей. Ну а приз — 120 000 рублей. Неплохо! Команда DigitalRover, она заняла второе место. Ее участники — Эдуард Шамшурин, Мария Галкина, Михаил Дмитриев, Станислав Лебёдкин, Олег Черемисин.  Проект этой команды — интерактивный аналитический дашборд для контроля и управления флотационной машиной. Аналитика строится на как на принципах классического компьютерного зрения, так и на современных высокоскоростных нейронных архитектурах (YOLOv4) и собственного исследования автоэнкодеров. Отличительной особенностью является децентрализованная архитектура на Nvidia Jetson NANO. Комментарий команды: «Хотели поработать над решением интересной реальной задачи такого гиганта, как Норникель. И, конечно, получить приз. Цели достигли, все отлично». Участники Digital Rover также планируют продолжить сотрудничество с «Норникелем» для реализации своего решения. Размер приза, который получила команда — 80 000 рублей. Команда AutoDS, занявшая третье место. Участники — Максим Орехов, Алексей Клоков, Артём Сенин, Игорь Иноземцев.  В ходе реализации проекта команда реализовала ряд алгоритмов и подходов, включая как State Of The Art алгоритмы предсказания Optical Flow, так и более традиционные классические метрики. Для нахождения пузырьков участники дотренировали алгоритм PointRend с хорошего чекпойнта и получили очень хорошие результаты. Комбинированное решение из Deep Learning и Classic CV алгоритмов показывает отличные результаты, обеспечивая хорошую комбинацию качества и скорости. Приз — 50 000 рублей. Призеры «Больничных листов» Команды «Канапе» и Team Datamotion заняли первое место. Жюри просто не смогло отдать предпочтение кому-то одному, уж слишком интересными оказались оба проекта.  Состав команды «Канапе» — Максим Шевченко, Андрей Захаров, Николай Попов. Кстати, эта команда получила еще и приз зрительских симпатий с призом — AirPods Pro для всей команды. Суть проекта — базовое решение для предложенной задачи, с которым удалось занять первое место на публичном лидерборде. Помимо решения основной задачи участники предложили другие задачи, которые могут быть решены на основе этого набора данных.  Состав команды Team Datamotion — Георгий Рак, Evgenii Munin, Илья Ревин, Артем Савинов, Али Сафиуллин. Суть проекта — 12 моделей с разными горизонтами прогнозирования (Catboost + LSTM + LogReg). Сгенерированные фичи: заболеваемость в отделах, фичи рабочего графика/часов работы, фичи родственников и другие возможности. В качестве исходных данных использовали информацию за 2015 — 8/2019: сезонная заболеваемость в регионе, данные погоды, данные о вредности производства. Финальное решение: Блендинг лучших моделей (Catboost + LSTM + LogReg). Приз — по 75 000 рублей каждой из команд. Команда «Скажите А» заняла второе место. Состав команды: Светлана Сущинская, Ольга Филиппова, Елена Твердохлебова.  Суть проекта — Lightgbm с временным фичами, ситуацией, родственниками и другими возможностями. Команда настраивала лимит вероятности с расчетом на ковидный год. Валидация проводилась по последнему году. Приз — 50 000 рублей. Ну и команда «PyPyPy» заняла третье место. Состав команды: Никита Фомичев, Александр Абрамов.  Суть ее проекта — модель предсказания заболеваемости на основе данных о предыстории болезней. Участники сделали небольшой граф взаимодействия смен и отделов через сотрудника, плюс использовали SHAP для интерпретации влияния фичей на заболеваемость. Приз — 50 000 рублей. Поздравляем победителей! Подводя итоги, стоит вспомнить ожидания организаторов хакатона: «Хочется, как и всегда – довольных участников. При прочих равных, участники хакатона – это самый дорогой ресурс. Если сделать участников довольными с помощью интересных прикладных задач, а еще и к этому добавить промокоды на еду, призы, подарки, то они сами создадут почву для исследований, новые пул-реквесты, запустят новые стартапы или устроятся работать в «Норникель»». Что же, участники, жюри, организаторы — все остались довольны результатами. Хотелось бы надеяться на то, что некоторые из предложенных идей будут реализованы уже на производстве. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Хакатоны ), #_konferentsii ( Конференции ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 13:23
Часовой пояс: UTC + 5