С 14 по 16 июня в Екатеринбурге в рамках ежегодного отраслевого чемпионата рабочих и инженерных профессий AtomSkills пройдет хакатон Росатома «Атомик Хак 2.0». Мероприятие будет проведено в гибридном формате и объединит участников со всей России, увлекающихся цифровыми и информационными технологиями: frontend и backend-разработчиков, аналитиков, специалистов по Data Science и 1С, студентов 3-4 курсов технических специальностей.
Мероприятие проводится с целью продвижения промышленного ИТ и ИТ-бренда работодателя Росатома, знакомства с приоритетными направлениями деятельности и реальными задачами Госкорпорации, построения культуры эксперимента и формирования и развития сообщества профессионалов. Организатором хакатона выступает АНО «Корпоративная Академия Росатома».
В течение двух дней командам предстоит работа над решением двух атомных кейсов различной сложности. В рамках первого участники будут создавать систему технической поддержки пользователей с использованием искусственного интеллекта (ИИ). В ходе второго командам предлагается определить дефекты сварных швов посредством анализа фотографий швов, для обработки изображений будут использоваться возможности нейросети.
Призовой фонд хакатона составит 1 200 000 руб.
Зарегистрироваться на «Атомик Хак 2.0» можно до 11 июня 23:59 включительно по ссылке.
Обращаем внимание, что согласно Положению о проведении хакатона сотрудники Росатома не могут принимать участие в мероприятии.
Приглашайте своих родных и друзей!
Задачи хакатона
Задача №1 - Создание системы технической поддержки пользователей с использованием ИИ
Описание проблемы
В государственной корпорации все обращения пользователей по вопросам и замечаниям к работе ИТ систем регистрируются в единой информационной базе на платформе 1С: Предприятие 8. У каждого обращения есть краткое наименование, отнесение к ИТ системе, формулировка проблемы. К каждой системе есть набор документации - ответы на часто задаваемые вопросы и инструкции пользователей. Ввиду увеличения объемов операций и пользователей, количество запросов пользователей к поддержке продолжает расти и может приводить к случаям возникновения очередей в обработке.
Задача
Уменьшить количество обращений пользователей к линии ИТ поддержки. Уменьшение количества обращений возможно путем проведения административных, организационных, технических мероприятий направленных на максимизацию вопросов, которые пользователь может решить самостоятельно без обращений к линиям поддержки. При этом, качество работы пользователей не должно пострадать. Пользователи должны решать свои вопросы точно так же, как если бы они обратились на линию поддержки.
Образ результата
Участники должны предложить решение, которое приведет к уменьшению количества обращений, основанное на использовании технологий искусственного интеллекта. Решение должно иметь возможность отвечать на вопросы пользователей, сохранять контекст обращения и вести статистику запросов пользователей. Обращаем ваше внимание, что используемые технологии должны быть доступны для коммерческого использования на территории РФ. Решение не должно иметь компонентов от вендоров, покинувших территорию России.
Датасет
Excel файл с обращениями по разным системам за некоторый период времени Набор файлов с примерами документации.
Задача №2 - Определение дефектов сварных швов посредством анализа фотографий швов через обработку изображений с помощью нейросети
Постановщик задачи: АО «Атомэнергомаш»
Проблема
1.Технологическая: При выполнении сварных швов возникают дефекты. Первый этап контроля качества сварных швов – это визуальный измерительный контроль, когда дефектоскопист визуально осматривает швы на предмет обнаружения дефектов. Часть дефектов может быть пропущена при осмотре, что может критически сказаться на качестве выпускаемой продукции.
2.Образовательная: При обучении сварке человек допускает большое количество дефектов в сварных швах. В силу недостатка опыта он может не определить или неправильно определить часть дефектов. Соответственно, не понимая, какие дефекты он допустил, он не может понять причину их возникновения и найти пути решения.
Задача
Контроль качества сварки - важная задача, требующая высокого профессионализма, опыта, хорошего зрения, навыка выделять и правильно классифицировать дефекты, что при большом количестве или протяженности сварных швов требует больших затрат по времени, ведь каждый шов проверяется вручную. Участникам предстоит создать программный модуль, способный с помощью искусственного интеллекта автоматически выявлять дефекты сварных швов по фотографиям с камеры контроля, разделяя их по видам.
Образ результата
Программный модуль позволяет загружать в него фотографии, нейросеть определяет и классифицирует на фотографиях дефекты сварных швов.
Датасет
Размеченный датасет, состоящий из фотографий и разметочных файлов.
Об этом и многом другом узнайте в официальной группе университета ВК и на канале Telegram
#СибГУ #УниверситетРешетнева #ReshetnevUniversity #МинобрнаукиРоссии #образование