В Москве наградили победителей конкурса «Лидеры цифровой трансформации»

В столице наградили победителей конкурса на соискание премий Мэра Москвы «Лидеры цифровой трансформации». Для участия в нем зарегистрировались свыше 4000 специалистов со всей России, включая Москву, Санкт-Петербург, Новосибирскую, Калининградскую и Ростовскую области, Республику Татарстан и Республику Башкортостан, Пермский и Краснодарский края. В этом году к состязанию также могли присоединиться зарубежные разработчики. В составах команд были специалисты из 29 стран мира. Среди них — Беларусь, Казахстан, Узбекистан, Армения, Франция, Германия, США.

«В основном этапе приняли участие 465 команд, а 86 из них вышли в финал и боролись за премии в размере 1 миллион рублей каждая. Жюри отмечало высокий уровень и качество представленных на конкурс решений. Уверены, что проекты победителей в перспективе смогут улучшить жизнь москвичей в самых разных сферах — от выбора книг в библиотеках до строительства новых школ и спортивных площадок в нашем городе», — уточнил руководитель Департамента предпринимательства и инновационного развития города Москвы Алексей Фурсин.
Ключевой особенностью конкурса в 2021 году стало применение технологий искусственного интеллекта для решения поставленных задач.

«Для города важно, что задачи, связанные с внедрением искусственного интеллекта, вызвали такой интерес у разработчиков. Москва уже не первый год применяет ИИ для повышения качества городского управления. Искусственный интеллект обрабатывает огромные массивы информации, предоставляя специалистам качественную аналитику для принятия управленческих решений, а также берет на себя выполнение рутинных операций, высвобождая время на решение более сложных, стратегических задач. Также ИИ помогает развивать столичные цифровые ресурсы: благодаря этому горожане быстрее получают нужную информацию, а сервисы становятся более персонализированными, подстраиваются под каждого пользователя и его жизненную ситуацию», — отметил министр Правительства Москвы, руководитель Департамента информационных технологий Эдуард Лысенко.

Сервис для столичных библиотек и решение для спортивной инфраструктуры.

Самой популярной стала конкурсная задача по созданию рекомендательной системы для пользователей столичных библиотек, которая должна содержать историю прочитанных москвичами книг и на их основе рекомендовать персональную подборку литературы. В основном этапе над ней работали 99 команд. Лучше остальных с этой задачей справилась команда laugh-most-late-coat-not-deterministic из Москвы и Санкт-Петербурга (Алексей Гришанов, Глеб Максимов, Денис Гордеев и Светлана Целикова). Ребята разработали несколько вариантов рекомендательных систем, сравнили их на тестовых данных и выбрали лучшую. При этом выбранная модель способна быстро учитывать изменения в интересах пользователя. Продукт должен сэкономить время на поиск новых книг для чтения и, как следствие, привлечь больше читателей в библиотеки Москвы.

Другая популярная задача — разработка интерактивной карты спортивной инфраструктуры столицы с фильтрами под виды спорта и рекомендациями по развитию инфраструктуры каждого района. Над ней работали более 60 коллективов. Лучше всех эту задачу решил тульский коллектив ASA (Сергей Абрамов, Ангелина Купцова и Алиса Абрамова). Их продукт позволяет быстро, наглядно и комплексно оценивать существующую городскую спортивную инфраструктуру для ее дальнейшего развития. Решение основано на принципах пространственного и количественного анализа. Оно учитывает городской ландшафт, улично-дорожную сеть, плотность населения, а также наличие спортивных зон в разных частях города.

Сервис для стартапов и решение для поиска пропавших животных.

Задачу по созданию персонализированной рекомендательной системы по сервисам Москвы для стартапов лучше остальных выполнила команда Dragons из Ростова-на-Дону, Рассвета и Перми (Михаил Марцинюк, Роман Петрушенко, Андрей Кротких и Елена Марцинюк). Ребята создали сайт, который подбирает полезные сервисы на основе технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. На сайте пользователю предлагается на выбор два типа анкет – короткая для экспресс-подбора сервисов и детальная для более точного подбора.

Москвичам будет проще найти потерявшуюся собаку благодаря проекту команды KEKDATA из Краснодара. Это сервис для поиска домашних животных с помощью камер видеонаблюдения. Даниил Крохмаль, Никита Зубец, Марк Страхов, Пётр Слинкин и Андрей Сошкин обучили искусственный интеллект так, чтобы он умел отличать собак по цвету, размеру или длине хвоста. Программа будет искать по камерам животных с заданными параметрами.

Команда k0b1x из Туймазы (Республика Башкортостан) создала сервис, который поможет избавиться от рутинной работы после совещаний и конференций. Руслан Хайруллин, Григорий Ситников, Артем Тарасов, Радмир Шакуров, Станислав Насыров — авторы проекта ELectronic SEcretary, который переводит записи деловых встреч в текстовый формат и самостоятельно выделяет ключевые моменты в получившемся тексте.

Для того, чтобы быстро обезличить документы, команда Backlab из Москвы (Алексей Тихонов, Алексей Смолянинов и Андрей Скибин) разработала программу, которая автоматически скрывает личную информацию в документах. Решение позволяет обезличивать документы и не допускать утечки персональных данных. Удобной функцией проекта является интерфейс, позволяющий редактировать процесс удаления личной информации.

Комфорт москвичей – залог успеха

Mamkins data dudes из Москвы помогут пользователям портала mos.ru и приложения «Моя Москва» получать актуальные и интересные для них новости. Алгоритм от Дениса Волчугина, Никиты Стегуры, Маргариты Андриановой и Индико Джалагонии будет рекомендовать читателю материалы в зависимости от тематики ранее просмотренных статей.

Московская команда Silk road (Кирилл Найденкин, Виталий Шубин и Антон Черепков) создала наиболее перспективное решение для распознавания и разметки пешеходных маршрутов. Разработчики автоматизировали поиск протоптанных тропинок на фотоснимках поверхности земли, полученных с дрона. Алгоритм работает в два этапа. В основе первой стадии лежит искусственный интеллект, который был «обучен» на множестве примеров. На второй стадии происходит коррекция и уточнение предсказаний нейронной сети: сглаживаются края дорожек и соединяются ошибочные разрывы в их траекториях.

Интерактивную карту экологического мониторинга создала московская команда SpatialTeam (Анастасия Шурыгина, Полина Михайлюкова, Валентина Григорьева и Юрий Дворников). Продукт может составлять прогнозы концентраций загрязняющих атмосферу веществ на определенную дату. При прогнозировании сервис учитывает разные факторы: фактические и прогнозные данные станций мониторинга, направление и скорость ветра и другие.

Сервис для поиска лучшего места размещения школ или других социальных объектов создала команда Spatialband из Москвы и Рязани (Олег Богаткин, Герман Титов, Платон Ясев, Тимофей Малинин). Решение представляет собой «умную» интерактивную карту. На основе анализа данных сервис помогает определить, где лучше всего построить новый детский сад или образовательное учреждение, и сколько детей в него смогут ходить. Интеллектуальная система учитывает множество факторов: от существующих потоков москвичей в городском пространстве до общего количества учеников в городе.

Организатором конкурса выступает столичный Департамент предпринимательства и инновационного развития при содействии Департамента информационных технологий города Москвы. Оператор проекта — Агентство инноваций Москвы.