Костюмы вместо «масок» и роборука для нарезки колбасы. Как AI-стартапы боролись за $10000

Оставить комментарий
Костюмы вместо «масок» и роборука для нарезки колбасы. Как AI-стартапы боролись за $10000

В эти выходные прошёл уже второй AI хакатон, организованный при поддержке фонда Haxus, его партнёров и команды SPACE. Призовой фонд составил $10 000. В течение 48 часов команды изучали новые для себя фреймворки и технологии и пытались решить задачи в области ИИ и компьютерного зрения (AI/AR). В финал прошли проекты «из реальной жизни», связанные с медициной, криптографией, безопасным вождением и домашней роботизацией.

Читать далее

Симуляция реальной жизни

На открытии хакатона Дмитрий Гурский вспомнил о недавнем скепсисе относительно стартапов из Беларуси: «Пару лет назад, когда истории со стартапами только начинались, мало кто верил, что в Беларуси можно сделать что-то хорошее. Мы же провинциалы — дикие люди, и нужно уезжать, чтобы стать успешным. Но история подтвердила, что это не так».

По словам Дмитрия, фонд Haxus неспроста занимается такой формой благотворительности: «Это одна из самых эффективных форм вложений денег. Для вас важна идентификация талантов. Например, после прошлого хакатона мы сделали несколько предложений о найме в нашу экспертную группу и проинвестировали некоторые команды». Бизнесмен считает, что если команда справилась с поставленной задачей на хакатоне, то с большей вероятностью «выживет» и за его пределами: «Хакатон — это симуляция реальной жизни и хорошая тренировка перед созданием настоящей компании».

Технический ментор, победитель прошлогоднего хакатона Марат Духан пояснил dev.by, что в этом году хакатон отличается от прошлогоднего: «В прошлом году было много команд, которые годами работали над проектами, но им негде было себя показать. А в этом — много проектов, которые идут от реальной жизни, их основатели до прихода на мероприятие не знали, что такое ИИ. Но в итоге разобрались и представили жюри не менее интересные проекты».

Победитель прошлогоднего хакатона Марат Духан

Криптостойкий алгоритм. Зачем? Вспомните Сноудена  

Первое место и главный приз от фонда Haxus — $4 тысячи завоевала команда NeuroCrypto, в составе которой три специалиста из информационной безопасности, криптографии и ML (Денис и Илья Дусь, Сергей Подайко). На хакатоне они решали задачу на стыке двух наук: криптографии и машинного обучения.

За основу ребята взяли один из классических подходов к построению блочных шифров — сеть Фейстеля. «Компания Google уже достаточно давно использует обучение с подкреплением для поиска удачных архитектур нейронных сетей. Мы попытались повторить то же самое в сфере криптографии. Разработали новый подход, а именно — предложили реализацию известной схемы шифрования данных, часть которой заменили нейронной сетью и тем самым сделали схему обучаемой», — поясняет Денис.

По словам представителя команды, криптография — это достаточно закрытая и регулируемая область знаний, поэтому они готовы сделать её доступной для всех: «Наша технология может служить для поиска потенциально криптостойких алгоритмов шифрования в автоматическом режиме, для этого не нужно быть специалистом в этой области».

— Когда пришли на хакатон, то понятия не имели, как это можно продавать. И нам предложили идею: кастомизированное криптографическое решение под ключ для представителей среднего и крупного бизнеса. Такие бизнесы хотят владеть своими собственными уникальными алгоритмами, которые можно использовать для шифрования данных. Хотя в рамках хакатона нам не удалось найти алгоритм, значительно превосходящий существующие классические аналоги, построенные по схеме Фейстеля, тем не менее мы получили несколько алгоритмов, сравнимых с ними по криптостойкости. 

Приложение наподобие MSQRD, только для всего тела

Второе место и приз в размере $3 тысяч забрала сборная факультета прикладной математики и информатики БГУ, а также специалисты Института проблем информатики НАН Беларуси. Команда Kimchi работает над алгоритмом построения 3D-модели скелета человека.

— К созданию проекта нас подтолкнула новая технология Apple — Animated Emojis, — рассказывает представитель команды Александр Левников. — Нам пришла идея сделать полноценную систему, которая бы определяла скелет человека, его движения и проектировала это в 3D-модель. Наша технология может применяться в различных сферах, например, в идентификации личности по поведению человека. Но мы делали её для фана: чтобы можно было на модель надевать костюмы, например, Бэтмена или Дарта Вейдера.  

Из набора инструментов ребята использовали нейронные сети, Core ML, С++ и ARKit: «У нас не было специальной подготовки в этих технологиях, но мы освоили их на хакатоне». За два дня команде удалось научить приложение распознавать скелет и позы человека, но небольшие заминки с его отображением всё же были.

Система для «умного» вождения

Третье место и $2 тысячи достались команде LaineAssist, которая создаёт систему контроля за движением на дорогах.

— У нас было две задачи: первая связана с анализом данных, вторая — с компьютерным зрением. Для решения первой мы собрали датасет с мобильных сенсоров, которые находились в автомобиле во время его движения. На основе этих данных научилили нейросеть определять, когда автомобиль едет спокойно и когда происходят какие-то резкие повороты либо резкое торможение. Эти данные могут пригодиться для оценки стиля вождения водителя, например, в таких компаниях, как «Яндекс» и Uber.     

Во второй задаче команда пыталась находить разметку на дорогах: «С помощью алгоритмов компьютерного зрения мы смогли размечать полосы и приблизительную дистанцию до впереди едущего автомобиля».

В жюри заметили, что разметка «близорукая», закрашивает только ближайшие полосы. Представитель команды парировал: «Зато она очень быстрая».

На закуску: роборука для дома и оракул в Dota 2

Главный подарок от Юрия Мельничка — компьютер для глубокого обучения, Prestigio Workstation с 4x NVidia GeForce 1080 GPU достался команде минского HackerSpace. На хакатоне она делала речевой интерфейс для роборуки Rozum Robotics: «Мы хотим, чтобы робот понимал человеческую речь и делал то, что ему говорят, как в «Железном человеке».

Для решений поставленной задачи ребята использовали современные инструменты: нейронные сети, OpenCV, TensorFlow, SiriKit: «С помощью нейронных сетей мы находим классы (всего сейчас роборука определяет десять предметов). Далее с помощью двух камер и изображений находим трёхмерную координату. Потом нехитрыми математическими преобразованиями переводим координаты с камеры в координаты реального мира, и роборука хватает предмет на столе, в данном случае банан». В будущем такая роборука сможет прибить гвоздь, порезать овощи, отсортировать игрушки и выполнить другие полезные по дому задачи.

Команда HackerSpace

Известный уже многим стартап Onesoil пообещал накормить миллиард человек, учитывая особенности выращивания культур. На хакатоне команда поставила перед собой задачу — научить нейросеть автоматически распознавать поля. В итоге ей достался приз зрительских симпатий и награда в размере $1 тыс.

Команда DeepDee помогает врачам-офтальмологам ставить диагнозы. На хакатон она пришла не с пустыми руками: уже были обработанные медицинские данные. За два дня команде удалось научить нейронную сеть распознавать классификацию степеней сахарного диабета (влияют на зрение) и по сетчатке глаза определять, есть проблемы со здоровьем или нет.

VORTEX — система распознавания автомобильных номеров в режиме реального времени. Обеспечивает участников дорожного движения дополнительной информацией и помогает решать проблемы на дорогах. За время хакатона ребята разработали приложение, прототип сервера и настроили передачу данных с мобильного телефона на сервер. Команда планирует интегрироваться с комплексами DVR и базами данных ГАИ.

Команда Fit4code прогнозирует результаты игры в Dota 2: «На ставках в играх можно заработать, но нужно быть оракулом, чтобы их предсказывать. Мы написали систему с ИИ, которая делает это за нас». Для создания базы данных ребята парсили данные со Steam. В итоге их нейросеть обработала свыше 140 тысяч матчей: «Несколько раз мы проиграли, но в целом наш баланс остался положительным».  


Фото:  Андрей Давыдчик
 

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Телеграм-бот.

А также подписывайтесь на наш Телеграм-канал.

Горячие события

Открытая технологическая конференция ISsoft Insights 2021
19 июня

Открытая технологическая конференция ISsoft Insights 2021

Читайте также

ЕС предлагает запретить искусственный интеллект, несущий угрозу людям
ЕС предлагает запретить искусственный интеллект, несущий угрозу людям
ЕС предлагает запретить искусственный интеллект, несущий угрозу людям
Twitter изучит предвзятость и влияние предрассудков на алгоритм соцсети
Twitter изучит предвзятость и влияние предрассудков на алгоритм соцсети
Twitter изучит предвзятость и влияние предрассудков на алгоритм соцсети
Робота-собаку Boston Dynamics научили мочиться пивом
Робота-собаку Boston Dynamics научили мочиться пивом
Робота-собаку Boston Dynamics научили мочиться пивом
Блогер обучил ИИ распознавать собак и кричать им комплименты
Блогер обучил ИИ распознавать собак и кричать им комплименты
Блогер обучил ИИ распознавать собак и кричать им комплименты

Обсуждение

Комментариев пока нет.
Спасибо! 

Получать рассылки dev.by про белорусское ИТ

Что-то пошло не так. Попробуйте позже