На хакатоне Искусственный интеллект Нижний Новгород сегодня – контроль тизера.
Мы (команда) подготовили и опубликовали свой.
Что такое тизер? Это краткое описание решения задачи в идеальном случае – если успели сделать всё по плану.
Наша система представляет собой платформу (докер-комплекс), которая по расписанию получает информацию из системы РЖД: данные по наличию на станциях вагонов, нераспределенных по поездам, а также расписание, с указанием наличия в них возможности по присоединению дополнительных вагонов. Обученная на тренировочном массиве данных модель ИИ рассчитывает план-график работ, для каждой станции, и с помощью пользовательского интерфейса показывает этот план, в удобном для ответственного сотрудника на данной станции, виде.
Технические особенности: Способность алгоритма ранжировать перевозки, для максимизации длинных перегонов с минимумом прицепных вагонов. Возможность использования оптимальных маршрутов для дополнительного обучения модели. Стек решения: Flask, Figma, Python, TensorFlow Уникальность нашего проекта Уникальность предложенного решения состоит в том, что мы сочетаем традиционные алгоритмические методы решения этого типа задач, для обучения модели искусственного интеллекта, что приводит к ускорению вычисления результата и к более широким возможностям для масштабирования.
С пятницы по воскресенье, в Екатеринбурге и онлайн, прошёл хакатон под патронажем МинСтроя России.
Кейсы (задания) там были разные.
Команда, частью которой я стал, взялась за задачу, целью которой было на основании имеющихся факторов, спрогнозировать изменение графика выполнения работ.
В любом хакатоне важно не только то, какое место заняла команда. Не менее важно то, какой вклад внёс ты, как член коллектива.
Я помог понять, чего же от нас ожидает заказчик.
Помогал вовремя выполнять график соревнования.
И наполнял команду оптимизмом.
В результате нашего коллективного труда, мы заняло место основательной середины.