Задания хакатона Уральского федерального округа "Цифровой прорыв. Сезон: ИИ"

Июнь 2022

~2 мин

Источник:

ИИ фотобанк для Поискового отряда

Участникам предстоит создать удобную систему описания архива и поиска фото/видео файлов различного качества и объема, в котором фотографии автоматически описываются согласно таблице тегов по событиям.

В ходе своей деятельности отряд собирает уникальный архив фото/видео материала с поисков пропавших людей. Эти материалы помогают освещать проблему пропажи людей в социальных сетях и СМИ, проводить профилактику как для детей, так и для взрослых на тему: что делать, чтобы не потеряться, что делать, если потерялся в городе и в лесу, и показывать жизнь отряда с целью привлечения к поискам новых добровольцев.

Разработанное участниками решение позволит упростить описание материала, сделать удобным доступ и использование материала в хранилищах, а также решение позволит искать необходимые материалы по описанию.

Поисково-спасательный отряд «ЛизаАлерт» занимается поиском пропавших людей в лесу и в городе. Все поисковые мероприятия организуются силами добровольцев «ЛизаАлерт» на безвозмездной основе. За почти 12 лет отряд участвовал в поиске и спасении живыми более 115 000 человек.

— Рекомендуемый состав команды: специалист ML, специалист по работе с хранилищами данных и базами данных, специалист по разработке интерфейсов

— Предполагаемый стек технологий: приоритетно наличие интеграции в облачное хранилище (сервис вроде Яндекс диска или Mail облака и S3 хранилище), также используемые технологии должны быть бесплатными

— Требования к железу: не важно, требуется обработка небольших изображений

— Уровень участников: начинающие / опытные

Искусственный интеллект определит эмоции учащихся

Участникам предстоит разработать алгоритм, способный автоматически анализировать эмоциональное состояние учащихся образовательных учреждений на основе потокового видео с камер наблюдения.

Наиболее интересные сферы применения компьютерного зрения лежат в плоскости улучшения качества жизни людей. Одним из перспективных направлений в разработке алгоритмов компьютерного зрения является автоматическая оценка эмоционального состояния на основе видеоряда. Системы, способные в режиме реального времени определять эмоции по видео, особенно востребованы в образовательных учреждениях (школах, лицеях, гимназиях и т. п.), поскольку позволяют автоматически определять учащихся, нуждающихся в психологической и/или педагогической помощи, а также в целом проводить общую оценку эмоционального состояния учащихся.

Разработанное участниками решение позволит в режиме реального времени обрабатывать потоковое видео, определять лица, в особенности детей в возрасте от 7 до 17 лет, и с максимальной точностью распознавать эмоции на лицах детей и подростков.

— Рекомендуемый состав команды: специалист ML, специалист по созданию программного модуля

— Предполагаемый стек технологий: программы и библиотеки с открытым исходным кодом (open source) и общедоступные публичные данные, в остальном нет ограничений ни на языки программирования, ни на стек технологий

— Требования к железу: нужна вычислительная мощность

— Уровень участников: опытные / профи

Технологии ИИ в детской стоматологии

Участникам предстоит помочь молодым пациентам стоматологов. Многие из детей с раннего возраста боятся врачей, лечащих зубы. Поэтому особо важно, чтобы работа с ними велась в игровой и увлекательной манере. Для этих целей в Правительстве Ханты-Мансийского автономного округа разрабатывается система по автоматическому определению состояния зубов маленьких пациентов при помощи фотоснимка и технологии искусственного интеллекта. Фотоснимки будут осуществляться посредством использования специального робота-помощника.

На основе фотоизображений ротовой полости, с применением технологий искусственного интеллекта, необходимо будет создать MVP-системы детекции с удобным web — интерфейсом по определению больных зубов у детей согласно заданного классификатора. При этом, важно обратить внимание на то, что использовать систему будут именно врачи, поэтому она должна быть легко адаптируема к любым возможностям ПК и понятна в использовании. Система должна носить рекомендательный характер.

— Рекомендуемый состав команды: специалист ML, web разработчик

— Предполагаемый стек технологий: языки Python, PHP

— Требования к железу: не важно

— Уровень участников: опытные