Восьмой хакатон по искусственному интеллекту проходил с 12 по 14 ноября 2021 г. в Санкт-Петербурге на площадке технопарка «Ленполиграфмаш». Это один из 116 хакатонов, состоявшихся по всей России.
Команда НГТУ им. Р.Е. Алексеева вошла в число победителей восьмого хакатона по искусственному интеллекту. Он проходил с 12 по 14 ноября 2021 г. в Санкт-Петербурге на площадке технопарка «Ленполиграфмаш».
Это один из 116 хакатонов, проходящих по всей России. Его участниками стали 46 команд, более 200 представителей российского ИИ-сообщества. Средний возраст IT-специалистов на конкурсе — 24 года.
Участникам хакатона были предложены два кейса: «Доступные лекарства для всех» и «Умные покупки от МТС». По результатам финальной защиты 14 ноября определены и объявлены команды-победители, которые разделили между собой общий призовой фонд хакатона — 1 000 000 рублей.
Представители Нижегородского государственного технического университета завоевали второе место в решении кейса «Доступные лекарства для всех». На основе представленных датасетов и открытых данных с применением технологий искусственного интеллекта им неоходимо было за 48 часов разработать модель машинного обучения для анализа складских запасов лекарственных препаратов по регионам России в целях нормализации потребительского рынка за счет прогнозирования потребности, спроса и предложения лекарств.
В состав команды MirITeam НГТУ им. Р.Е. Алексеева входили студенты института радиоэлектроники и информационных технологий Татьяна Бородина, Тимофей Карклин, Евгений Поспелов ( гр. 18-СБК), Юлия Сорокина кандидат биологических наук, фармаколог, доцент ПИМУ,а ассистент кафедры «Информатика и системы управления» Мираббас Багиров (капитан команды).
Команда нижегородского политеха совместно с экспертом-фармакологом из ПИМУ разработала интеллектуальную систему оптимизации поставок лекарственных препаратов. Система позволяет предсказывать спрос и предложение на лекарственные препараты в каждом регионе РФ в разрезе каждого МНН на основе корреляции между спросом, ценой, происхождением и остатком лекарственных препаратов на складе, также учитывая данные из открытых источников: Роспотребнадзора, Росстата, Стопкоронавирус, СМИ (РБК), соц. сети ВК, данные из справочников по плотности населения, нозологии заболеваний, количеству поликлиник, больниц и аптек в каждом регионе.
Принималось во внимание также предложение лекарственных препаратов в соответствии с каждым регионом по каждому месяцу 2021 года. На основе этих данных были построены тепловые карты по каждому фактору в соответствии с каждым регионом РФ. Тепловые карты на 2021 год построены с учетом данных, предоставленных Минпромторгом (14,5 млн записей лекарственных препаратов по всем регионам РФ), а аналогичные карты на 2022 год носят характер прогноза по каждому региону, где по цветам выделены результаты анализа (красный цвет - в регионе имеется дефицит/избыток, желтый - имеются риски дефицита/избытка, зеленый - все в порядке). При этом дается описание и график каждого МНН, которое влияет на конечный результат в соответствии с учетом всех факторов, которые учитывались в многофакторном анализе.
Призовой фонд по каждому направлению хакатона составил 400 тысяч рублей: 200 тысяч — за первое место, 125 тысяч — за второе и 75 тысяч — за третье.
В Нижегородском государственном техническом университете ведется активная работа в направлении создания искусственного интеллекта. Разработка интеллектуальной системы оптимизации поставок лекарств, позволяющей предсказывать спрос и предложение на них в каждом регионе России, которая принесла нашей команде MirITeam победу на очередном этапе Всероссийского хакатона по Искусственному Интереллекту, далеко не единственное достижение студентов политеха, — говорит ректор НГТУ им. Р.Е. Алексеева Сергей Дмитриев.
В вузе есть несколько команд, которые работают в сфере создания искусственного интеллекта.
Они постоянно и с неизменным успехом принимают участие в различных хакатонах по этой тематике. В частности, в хакотоне, который проводился этой осенью в Великом Новгороде, был отмечен проект аналитической системы, позволяющей с помощью технологий искусственного интеллекта выявлять и классифицировать возможные коррупциогенные факторы в нормативно-правовых актах. Разработанный нашими ребятами клиент-серверный веб-сервис позволяет найти в документах не только коррупциогенные факторы, но и установить их тип и место тексте документа, — продолжается ректор.
В НГТУ активно реализуются проекты по цифровой трансформации в различных областях: образование, производство, здравоохранение, что сейчас особенно актуально.
В лабораториях технического университета создан веб-сервис для пациентов и врачей, включающий самодиагностику пациента, построение маршрутов пациентов в поликлиниках и больницах. С его помощью можно пройти общесоматическое анкетирование перед приемом у врача или для определения списка специалистов, которых стоит посетить.
Возможно профилированное анкетирование перед диспансеризацией или для наблюдения в ходе лечения, а также анкетирование на онкориски. Кроме того, сервис позволяет просмотреть подробную информацию о врачах и клиниках, записаться на прием или онлайн-консультацию, связаться с чат-ботом, который решает проблему «просто спросить», напоминает о своевременном приеме лекарственных препаратов, запланированных визитах к врачу, прохождении диагностики и школах здоровья для людей с хроническими заболеваниями.
Работа в условиях пандемии и связанные с этим реалии подтолкнули к созданию системы мониторинга поведения пользователей во время дистанционно обучения и проведения экзаменов в режиме онлайн, то есть в области удаленной проверки знаний.
Напомним, организаторы и партнеры хакатона по искусственному интеллекту — Министерство экономического развития Российской Федерации, АНО «Россия — страна возможностей» и Ассоциация электронных коммуникаций. Проект реализуется по поручению Министерства экономического развития РФ в рамках национальной программы «Цифровая экономика». Напомним также, как уже сообщал NN.DK.RU, проекты НГТУ им. Р.Е. Алексеева стали победителями конкурса НОЦ.Искусственный интеллект определяет степень внимания и заинтересованности пользователей, анализирует поведение пользователя при взаимодействии с контентом на пользовательском устройстве в процессах онлайн-коммуникаций — во время дистанционного обучения и проведения онлайн-экзаменов, тестирования, определения профессиональных компетенций при собеседовании, проведении научных, деловых мероприятий, для определения внимания и заинтересованности пользователей. Так что, сфера применения нашей разработки шире, чем только вузовские аудитории, например, ей уже заинтересовались сотрудники кадровых служб предприятий, — говорит Сергей Дмитриев.