Всероссийская научно-технологическая программа  по решению проектных задач  в области  искусственного интеллекта и смежных дисциплин «Сириус.ИИ»  (далее –  Программа «Сириус.ИИ») – это научно-технологическая программа проектных команд, где участники представят решение проектной задачи в области искусственного интеллекта и смежных дисциплин.

Заказчиками проектных задач выступают партнеры Фонда «Талант и успех».

Программа «Сириус.ИИ» состоит из нескольких этапов:
– Подготовительный этап: 10 – 28 октября 2023 года
– Отборочный этап: 25 октября – 06 декабря 2023 года
– Итоговый этап: 08 – 25 декабря 2023 года

Отборочный этап состоит из двух этапов.

Первый этап отборочного тура проходит в формате выполнения проектной командой заданий, сформированных партнерами Фонда «Талант и успех».

С 28 октября по 04 ноября 2023 г. команды выбирают задачу в системе «Сириус.Онлайн» и работают над ее решением. Итоговое решение, оформленное в презентацию, капитан проектной команды загружает в заявку до 04 ноября 2023 г. В презентации обязательно должен быть указан списочный состав участников команды.

Второй этап отборочного тура проходит в формате представления своего решения участниками проектной команды партнерам – заказчикам проектных задач – по видеоконференцсвязи.

По результатам второго этапа отборочного тура определяется список участников проектных команд, приглашенных для участия в итоговом этапе Программы «Сириус.ИИ».

Итоговый этап  проводится в очном формате на базе Образовательного центра «Сириус».

К участию в Программе «Сириус.ИИ» допускаются обучающиеся по образовательным программам основного общего образования (7-9 классы) и среднего общего образования (10-11 классы) в образовательных организациях Российской Федерации.

Проектная команда формируется из зарегистрированных участников в Системе «Сириус.Онлайн». Каждый участник может входить в состав только одной проектной команды.  Количество участников в одной проектной команде ограничено.

Проектная команда должна состоять из:
–        капитана команды (1 человек);
–        членов команды (от 1 до 3 человек).

Ссылка для регистрации капитана команды https://online.sochisirius.ru/forms?act=send&task=addShowFilled&fid=199913570961&f_1002910005=150615010813&f_1002910143=194615015486

Ссылка для регистрации участника команды https://online.sochisirius.ru/forms?act=send&task=addShowFilled&fid=199913570961&f_1002910005=150615010813&f_1002910143=194610255987

Этапы проведения «Сириус.ИИ»
Подготовительный этап (10 октября – 04 ноября):
– регистрация участников;
– регистрация капитанов.

Отборочный этап
I тур 28 октября – 08 ноября 2023 г.:
– формирование проектных команд, загрузка проектных решений командами в Систему (28 октября – 4 ноября 2023 г.);
– проведение экспертизы поступивших проектных решений (05-08 ноября 2023 г.);
II тур 09-20 ноября 2023 г.:
– доработка проектных решений командами-победителями первого тура отборочного этапа (09-15 ноября 2023 г.);
– проведение второго тура отборочного этапа: финальные защиты проектных решений в формате собеседования с экспертами (16-18 ноября 2023 г.);
– публикация списка победителей отборочного этапа – участников итогового этапа 20 ноября 2023 г.

Итоговый этап 08 – 25 декабря 2023 г.:
– проведение очного мероприятия для команд-победителей отборочного этапа в Центре «Сириус» (08 – 10 декабря 2023 г.); 
– направление сертификатов участникам Программы «Сириус.ИИ» до 25 декабря 2023 г.

Описание проектов

1. Создание навигатора для Университета «Сириус»

Эксперт проекта: Семёнов Михаил Евгеньевич, к.ф-м.н., доцент, научный руководитель направления «Финансовая математика и финансовые технологии» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус».

Аннотация: На федеральной территории «Сириус» располагаются уникальные объекты олимпийского наследия — стадион «Фишт», ледовая арена «Шайба», дворец спорта «Большой», завершается строительство концертно-театрального комплекса. Целый городской квартал занимает здание Университета «Сириус». Под стеклянной крышей Университета размещаются учебные аудитории, лабораторный комплекс, рекреационные пространства — кофе-поинты, кафе, места отдыха, библиотека. Сотрудники и студенты для перемещения внутри здания используют самокаты и даже электромобили. При этом у сотрудников, студентов и посетителей остро возникает проблема определения текущей локации, а затем навигации внутри большого здания со сложной геометрией помещений, которая может изменяться до неузнаваемости на время проведения крупных международных мероприятий с одновременным участием 5000+ человек.

Существуют стандартные подходы к созданию сервисов для поиска маршрута между двумя точками на карте. Однако задача навигации внутри здания имеет свою специфику: при построении маршрута не всегда есть возможность ориентироваться на геопозицию пользователя. Для решения подобных проблем могут использоваться технологии искусственного интеллекта: например, местонахождение пользователя можно определить по окружению, в котором он находится.

В рамках проекта участникам будет необходимо разработать прототип приложения для навигации внутри здания Университета, а также предложить и реализовать идеи по улучшению работы сервиса за счёт использования технологий искусственного интеллекта.

Партнер: НТУ «Сириус»

2. Исследование массива медицинских данных для создания предсказательного сервиса

Эксперты проекта: Андресюк Елена Андреевна, директор по инновациям АО «Группа компаний «Медси»;
Баринов Сергей Михайлович, ведущий специалист АО «Группа компаний «Медси».

Аннотация: Сегодня у клиентов медицинских учреждений существует запрос на круглосуточный доступ к медицинским сервисам и данным о своём здоровье. Подобные сервисы могут помогать пациентам интерпретировать результаты анализов, проводить первичную диагностику по описываемым симптомам, рекомендовать медицинскую литературу.

В основе таких предсказательных сервисов лежат алгоритмы искусственного интеллекта, которые обучаются на основе реальных данных. Сбор подобных данных — ключевой этап разработки любого алгоритма искусственного интеллекта. Часто медицинские данные представляют из себя текстовые протоколы пациентов, которые необходимо дополнительно обработать перед использованием. Этот процесс включает извлечение из данных полезных характеристик: например, конкретных симптомов или перенесённых пациентом ранее болезней.

В рамках проекта участникам будет предложено разработать прототип медицинского предсказательного сервиса на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Отдельным этапом решения задачи станет исследование массива данных реальных пациентов и создание на его основе ряда характеристик, которые будут использованы для обучения алгоритмов.

Партнер: АО «Группа компаний «Медси»

3. Детекция тропических циклонов

Эксперт проекта: Захаренко Никита Николаевич, руководитель направления по исследованию данных Sber AI, ПАО «Сбербанк»

Аннотация: Тропические циклоны — это быстро вращающиеся вихри воздушных масс, которые образуются в определённых широтах, близких к экватору. Они могут появляться и существовать только над морем. Диаметр циклона обычно составляет около 200–500 км, но может достигать и 1000 км. Тропические циклоны вызывают сильные ветры, ливневые дожди, высокие волны, а в некоторых случаях — разрушительные штормовые нагоны и наводнения в прибрежных районах. Даже на этапе своего формирования они представляют собой серьёзную угрозу для жизни людей.

Задача мониторинга подобных природных явлений относится к области компьютерного зрения: алгоритму искусственного интеллекта по спутниковому снимку нужно определить центр циклона и траекторию его движения. Однако задача является сложной из-за точности, с которой должен работать алгоритм: ошибка предсказания даже в 1 пиксель будет соответствовать отклонению в несколько километров. Особенно это важно в случаях, когда циклон формируется или распадается, то есть имеет нестабильную структуру.

В рамках проекта участникам предлагается разработать алгоритм, который будет способен производить детекцию тропических циклонов с высокой точностью позиционирования центра по изображениям со спутниковых снимков.

Партнер: Sber AI, ПАО «Сбербанк»

4. Разработка системы рекомендации друзей в социальной сети

Эксперт проекта: Костин Максим Андреевич, программист-разработчик в департаменте искусственного интеллекта VK

Аннотация: Мы привыкли к тому, что социальные сети предлагают интересные нам публикации, стриминговые сервисы — подходящие под наши предпочтения видео или фильмы, интернет-магазины — актуальные товары, которые мы могли забыть добавить в корзину. За подобные рекомендации отвечают рекомендательные системы — алгоритмы на основе искусственного интеллекта, которые за счёт анализа данных о действиях пользователей формируют гипотезы об их предпочтениях.

Рекомендательные системы применяются в различных сервисах компании VK: для дополнения ответа в переписке, при рекомендации изображений, музыки, видео и сообществ ВКонтакте. Благодаря таким системам пользователи могут получать персонализированный, актуальный и интересный контент, не тратя время на его поиск. Ещё одно из возможных применений рекомендательных систем в социальной сети — рекомендация пользователям друзей со схожими интересами. Система может помочь восстановить старое знакомство или завести абсолютно новое.

В рамках проекта участникам будет предложено разработать подобную рекомендательную систему, которая на основе интересов пользователей социальной сети будет рекомендовать им новые знакомства.

Партнер: VK

5. Улучшение разговорного помощника Олега

Эксперты проекта: Рыков Елисей Сергеевич, старший аналитик АО «Тинькофф Банк»; Сурначев Никита Владимирович, старший аналитик-разработчик АО «Тинькофф Банк»; Зеленцов Алексей Викторович, старший исследователь-разработчик АО «Тинькофф Банк»; Щукин Сергей Александрович, аналитик АО «Тинькофф Банк»

Аннотация: Чат-боты в банковских приложениях выполняют функцию ассистента, который готов ответить на интересующий пользователя вопрос в любую минуту. Подобные боты не только помогают пользователям мгновенно разобраться с возникшей проблемой, но и позволяют службе поддержки банка работать более эффективно: операторы могут уделять больше внимания сложным вопросам, в то время как остальные забирает на себя бот.

Не менее важной функцией таких чат-ботов является привлечение в приложение банка новых пользователей и удержание существующих. Здесь на первый план выходит то, насколько с ботом интересно общаться, насколько разнообразными и полезными навыками он обладает.

В приложении Тинькофф Джуниор есть свой бот — Олег. Олег уже умеет общаться на самые разные темы, но и его можно научить чему-то новому: например, использовать при общении с пользователем подходящие мемы или помогать с решением задач по математике.

В рамках проекта участникам будет необходимо предложить новые идеи для навыков, которыми мог бы обладать Олег, а также реализовать их на практике.

Партнер: АО «Тинькофф Банк»

6. Определение случаев падения человека с помощью технологий компьютерного зрения

Эксперт проекта: Лысков Роман Игоревич, специалист по анализу данных группы компьютерного зрения лаборатории ИИ ООО «ОЦРВ»

Аннотация:  Системы видеонаблюдения являются неотъемлемой частью производственных площадок предприятий, муниципальных учреждений и мест массового скопления людей. В связи с развитием алгоритмов искусственного интеллекта возможности таких систем активно расширяются. Системы из простого «безучастного» наблюдателя переходят в разряд ассистентов, способных помочь в нужную минуту.

Одна из ситуаций, когда подобная система может сыграть ключевую роль, — определения того, что в общественном месте, например, на вокзале или в больнице, произошло падение человека, после которого он не смог подняться самостоятельно. Скорость реагирования на подобный инцидент может предотвратить потенциальную угрозу здоровью человека, а в некоторых случаях даже спасти ему жизнь.

В рамках проекта участникам будет предложено разработать систему на основе технологий компьютерного зрения, которая в режиме реального времени сможет по видеопотоку с камеры определять случаи падения людей в зоне её видимости.

Партнер: ООО «ОЦРВ»