Итоги хакатона по созданию антикоррупционной аналитической системы подвели в Великом Новгороде

12 сентября в Великом Новгороде назвали победителей хакатона по искусственному интеллекту — четвертого из 116 мероприятий серии хакатонов и лекций по искусственному интеллекту, которые пройдут во всех регионах России в рамках реализации федерального проекта «Искусственный интеллект».

Оператором проекта выступает АНО «Россия — страна возможностей», организационный партнер конкурса — Ассоциация электронных коммуникаций (РАЭК). Организатор конкурса — Министерство экономического развития Российской Федерации.

С 10 по 12 сентября в Новгородском строительном колледже 16 команд, из которых 15 дошли до финала, занимались разработкой аналитической системы, позволяющей с помощью технологий искусственного интеллекта выявлять и/или классифицировать возможные коррупциогенные факторы в нормативно-правовых актах (НПА) Российской Федерации с целью сокращения трудозатрат при проведении антикоррупционной экспертизы.

Победителями четвертого хакатона по искусственному интеллекту стали команды:


  1. Наносемантика (Москва)
    Участники команды: Станислав Ашманов, Александр Туманов, Вадим Сидельников.
    Команда представила алгоритм машинного обучения, который определяет по строке законодательного документа присутствует ли коррупциогенный фактор в ней или нет. Синтез текста, мета-алгоритм для лучшей разметки основного датасета, основной алгоритм с использованием бустинга на решающих деревьях. Синтез текста, использование active learning при обучении (в перспективе возможность добавления новых текстов в модель для дообучения).
  2. MirITeam (Нижний Новгород)
    Участники команды: Мираббас Багиров, Тимофей Карклин, Татьяна Бородина, Артем Гореев, Константин Сидягин.
    Система разработана в виде клиент-серверного веб-сервиса. Клиентская часть включает в себя работу с документами (загрузка документов на сервис и их редактирование), визуализация данных по экспертизе и формирование автоматических отчетов экспертной оценки по НПА. Серверная часть включает систему хранения собранных данных и алгоритмы их интеллектуального анализа, модуль предварительной обработки, модуль валидации и агрегации данных. Система позволяет проводить комплексный сбор и интеллектуальный анализ данных и на его основе формирует большое количество факторов для повышения качества классификации.
  3. Profit (Санкт-Петербург, Москва,)
    Участники команды: Павел Алексеев, Надежда Козлова, Егор Пустовит.
    Решение команды предполагает, что вместе с текстом, специалист Минюста будет сразу видеть выделение цветом вероятных коррупциогенных факторов и сможет сосредоточить свое внимание на сомнительных областях документа. Решение основано на обработке текста, перевода его в вектора (для дальнейшего рассчета моделями, которые принимаю на вход числовой, а не текстовый формат), для этого используется state of the art модель bert, точнее ее предобученная на русском языке модификация, и затем используется модель машинного обучения для выделения цветом сомнительных элементов текста.

Отметим, что этот хакатон поставил рекорд по количеству команд, дошедших до финала, – 15 команд боролись за пьедестал почета хакатона по искусственному интеллекту в Великом Новгороде.

Хакатоны и лекции по искусственному интеллекту — серия образовательных мероприятий, которые пройдут по всей России. Главными целями проекта являются популяризация технологий ИИ в России среди молодых специалистов и студентов, формирование ИТ-сообщества с фокусом на ИИ, а также генерация решений на основе ИИ для бизнеса и государственного сектора. Всего в рамках проекта в период с 2021 по 2024 гг. запланировано проведение 116 хакатонов по искусственному интеллекту: 85 региональных, 24 окружных и 7 международных, а также 85 лекций от ведущих отечественных специалистов по ИИ.

Напомним, что следующий из серии хакатонов по искусственному интеллекту пройдет в Ростове-на-Дону с 24 по 26 сентября.
Хакатоны и лекции проходят при поддержке: технологического партнёра — Яндекс.Облако; региональных партнёров — Правительство Новгородской области, Новгородский строительный колледж.

Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, группам ВКонтакте и Facebook!
comments powered by Disqus