Сегодня в ТАСС состоялась пресс-конференция, посвященная анонсу Международного соревнования проекта "Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект" 🤖

Международный хакатон — это первое соревнование такого уровня в истории проекта. Организатор – Министерство экономического развития Российской Федерации. Оператор – АНО "Россия – страна возможностей".

Что ждет каждого участника:

🚀 10 кейсов от крупных компаний и государства: Минприроды России при участии Всероссийского научно-исследовательского института «Экология», Банк России, Госкорпорация «Росатом», Департамент строительства города Москвы, RUTUBE, Сколтех, Промобот, GeekBrains, DCS совместно с БУРГЕР РУС.

🚀 Более 2000 участников из России, Китая, Сербии, Кыргызстана, США и других стран в составе более 400 команд

🚀 Гибридный формат: очно в Мастерской управления Сенеж, ИТ-хабах по всей стране или онлайн

🚀 Образовательная программа и торжественная церемония награждения на международной выставке-форуме "Россия" 26 ноября в 75 павильоне!

Участие в конкурсе — твоя возможность получить денежные призы, экспертную оценку своих скиллов и найти единомышленников. Войди в ИТ-историю самого масштабного конкурса!

До встречи на Международном соревновании 💻
hacks-ai.ru

RUTUBE начал тестировать автоматические субтитры в видео

Российский видеохостинг RUTUBE в тестовом режиме внедрил функцию автоматически сгенерированных субтитров. Включить их в разговорных видео можно с помощью кнопки на видеоплеере или клавиши «С».

На данный момент автосубтитры уже доступны на официальном канале проекта «Цифровой прорыв».
В дальнейшем они заработают для всех роликов на национальном видеохостинге.

Новая функция была разработана с использованием, в том числе, решений участников конкурса «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект», в рамках которого команды решали задание от RUTUBE и разрабатывали прототипы системы автогенерации описаний к видео.

О внедрении автоматических субтитров на площадке рассказала директор маркетинговых коммуникаций RUTUBE Ирина Дорохина во время пресс-конференции ТАСС по итогам прошедших хакатонов.

Международный хакатон стартует в следующий четверг — 23 ноября. Давай знакомиться с кейсами!

Кейс: Обработка видеофиксации транспорта
Постановщик: Минприроды России совместно с «РФИ Минприроды России» и «ВНИИ Экология»

Участникам хакатона предстоит создать автоматизированную систему расчета загрязнения атмосферы выбросами автомобильного транспорта на основе материалов с камер видеонаблюдения.

Решение позволит взять под контроль количество выбросов от автотранспорта и повлиять на экологическую обстановку.

Более подробно читай на сайте 🔗

Кейс: Оценка эффективности вложений в содержание недвижимости
Постановщик: Банк России

Участникам хакатона предлагается создать модель зависимости и прогноза коммунальных расходов от объема вложений в хозяйственную деятельность и факторов внешней среды для финансовой организации.

Более подробно читай на сайте 🔗

Кейс: ИИ оптимизирует производство атомного топлива
Постановщик: Госкорпорация «Росатом»

Командам предлагается с помощью ИИ оптимизировать алгоритм загрузки и работы прессов и печей на производстве топлива из редких цветных металлов

Более подробно читай на сайте 🔗

Вы просили — мы сделали! 🚀 Ловите стикерпак «Цифрового прорыва».

Добавляй стикеры к себе по ссылке: https://news.1rj.ru/str/addstickers/leadersAI

А в комментариях пиши, на кого похож персонаж стикеров

Продолжим знакомиться с кейсами 💼

Кейс: Определение вида отходов строительства в кузове транспортного средства

Постановщик: Депстрой Москвы

Участникам предлагается реализовать программный модуль, который будет анализировать видеопоток с камер видеонаблюдения и определять тип строительного мусора в кузове самосвала.

Разработанный модуль позволит решить проблему подмены и несанкционированных сбросов строительных отходов.

Более подробно читай на сайте 🔗

Кейс: Коррекция прогноза геофизических полей
Постановщик: Центр прикладного ИИ Сколтеха

Для прогноза состояния геофизических полей используются различные численные модели погоды. Однако, очень часто возникают систематические различия между прогнозом численной модели и фактическими значениями геофизических полей.

Участникам необходимо разработать ML-алгоритм, который будет решать задачу прогнозирования пространственно-временных рядов.

Более подробно читай на сайте 🔗