Наши достижения:Победы на региональных и Российских конкурсах и соревнованиях |
Решение: Создан веб-сервис для анализа спутниковых снимков с целью выявления загрязнений окружающей среды. Нейронная сеть на основе трансформера анализирует изображения, полученные по разным каналам и определяет наличие загрязнения участка.
Стек технологий: Python (TensorFlow, Pandas, Numpy, eo-learn), html, CSS, JavaScript.
СМИ о нас:
https://samara.aif.ru/society/details/programmisty_iz_samary_pobedili_vo_vserossiyskom_konkurse
https://www.interfax.ru/russia/806705
https://samara.bezformata.com/listnews/finale-konkursa-tcifrovoy-proriv/100285326/
3 место
Сезон: искусственный интеллект». Сборная команда "Университета искусственного интеллекта", "Команда УИИ"
Кейс Центра когнитивного моделирования МФТИ и научно-исследовательского Института искусственного интеллекта AIRI.
ПОМОГИ РОБОТАМ ПОСТРОИТЬ МАРШРУТ
В рамках кейса необходимо было представить стратегии планирования маршрута для группы роботов (агентов). Участники команды презентовали модель, позволяющую роботам построить оптимальный маршрут до цели, в которой агенты строят свой маршрут с учетом других агентов, что позволяет избегать заторов и столкновений. С некоторой вероятностью агент определяет, обойти другого агента или остаться на месте.
Уникальность решения: используется оптимальная вероятность для расхождения агентов при встрече (эксперименты), после чего выбирается лучший путь от сочетания Евклидова расстояния и минимальности шагов.
2 место в треке от "ГазПромМедиа"
94 333 число регистраций
Решение:
Веб приложение для распознавания авторских прав на аудио-треки при помощи нейронной сети. Решение основано на быстром преобразовании Фурье.
Технические особенности:
Распознавание трека по аудио-фрагменту длинной 2.5c. Возможность обучения нейронной сети под искажённые треки: изменение скорости, смещение по частоте, обрезка трека.
Стек решения:
pyton (aiohttp, pandas, numpy, matplotlib, librosa, soundfile, tensorflow, sklearn), html, css - flex)
Премию вручал Жаров, Александр Александрович: заместитель министра связи и массовых коммуникаций России (2008—2012)
Мы первая команда из Самары, победившая в финале всероссийского хакатона "Цифровой прорыв"
3 место
3 место в треке по распознаванию тропинок на спутниковых картах. Разработанная нами нейронная сеть смогла найти тропинки, отличить их от дорог, тротуаров, грунтовых дорог и натоптанных пятачков. Маска с тропинками, выделенными нейронной сетью была скелетизирована и преобразована в набор пространственных данных для размещения в геоинформационных системах (ГИС). Участие в составе сборной команды УИИ (капитан)
Цифровой прорыв 2021
РЕШЕНИЕ: Система учета и администрирования пресс-туров и блогеров, поиск и анализ профилей блогеров на основе нейросети, создание цифрового портала на основе rich-media контента.
Смотрите нас на 55:10
СМИ о нас:
Две команды из Самарской области заняли призовые места в полуфинале Цифрового прорыва
РЕШЕНИЕ: Предиктивная аналитика выхода из строя гильзы непрерывного литья в зависимости от условий эксплуатации на основе нейронной сети
Финал конкурса "Цифровой Прорыв 2019" вошёл в книгу рекордов Гиннеса по числу одновременно соревнующихся It специалистов. Более трёх тысяч человек решали поставленную задачу.
Капитан команды "Прометей" - Алексей Домненко, на видео 0:54 - 1:18
РЕШЕНИЕ: Система Прометей. Система визуализации и учета инженерно-технической коммуникации для жилищного хозяйства.