Команда ФКН приняла участие в хакатоне от “Норникеля”
С 16 по 18 апреля команда Алины Щукиной и Марии Филипповой 1 года обучения магистратуры ФКН приняла участие в хакатоне от Норникеля в треке "Пенная вечеринка". Алина и Мария решали задачу по детектированию параметров пенного слоя флотационного процесса на основании применения методов компьютерного зрения. Эта задача очень актуальна, поскольку сейчас операторам на обогатительных фабриках приходится вручную контролировать процессы флотации и следить за несколькими камерами одновременно. Однако невооружённым взглядом не всегда удаётся заметить какие-то отклонения, поэтому так важна автоматическая детекция.
Методы компьютерного зрения и машинного обучения позволяют автоматизировать процесс контроля за показателями пенного слоя, такими как скорость потока пены, размер пузырей, устойчивость пенного слоя и др.
Задача трека была довольно творческая: можно было использовать абсолютно любые подходы и методы. Кроме того, в этой задаче не всегда есть возможность определить ground truth, и было бы некорректно просто взять и сравнить результаты моделей участников какой-то единой метрикой. Поэтому оценивалась не только техническая реализация методов, но и бизнес-ценность, то есть обоснование, почему такой алгоритм поможет операторам лучше контролировать и принимать решения в процессе флотации.
Мы взяли интервью у Алины:
Вопрос: Алина, как происходило командообразование?
Команду собирали довольно просто: я всегда участвую вместе с Машей в хакатонах, и мы всегда выступаем под названием "Two Unknown Geese".
Вопрос: Алина, а как происходило разделение задач внутри команды?
Мы обе из сферы Data Science, и задачи разделили примерно так:
Я отвечала за:
1. Поиск, чтение и анализ научной литературы
2. Поиск и реализация методов глубокого обучения
3. Подготовка визуальной презентации анализа и полученных результатов
Маша отвечала за:
1. Поиск и реализация существующих алгоритмов на Python,
2. Собственная реализация алгоритмов
3. Первичная обработка видеоданных и постпроцессинг данных (визуализация результатов на картинках и видео)
Вопрос: Что-то еще было, что запомнилось в этом хакатоне?
Очень понравилась организация хакатона от Норникеля в целом. Во-первых, всех участников допустили до питча, хотя обычно делают отбор. Так сделали, потому что все команды разработали интересные алгоритмы, и жюри хотело выслушать их все. Кроме того, нам продлили дедлайн отправки финального решения на три часа, что позволило ещё качественнее проработать решение и его презентацию.
Наконец, во время чек-поинтов эксперты давали очень полезные комментарии, что также помогало при разработке своего алгоритма.
Вопрос: Это не первый ваш хакатон? В каких участвовали? В каких планируете поучаствовать?
Это был наш не первый хакатон. Мы принимали участие в большом количестве хакатонов от разных компаний. Мы участвовали в хакатоне от Яндекс Недвижимости HachTheRealty (2020), где предсказывали цены на съёмное жильё. Мы дважды участвовали в хакатоне Women Hack от McKinsey&Company (2020, 2021). Мы также участвовали в хакатоне BIGTARGET от Ленты и Microsoft (2020), где решали задачу Up-lift моделирования, и вошли в топ-10 команд.
Планируем и в дальнейшем участвовать в различных хакатонах и соревнованиях по Data Science! Особенно в тех, что организуют phystech.genesis.
Вопрос: А как получилось, что стали в хакатонах участвовать, как это произошло?
Самым первым соревнованием по машинному обучению, в котором мы решили поучаствовать как команда, было IDAO 2020, которое организует Высшая школа экономики и Яндекс. Мы набрали довольно большой балл (80/100), но в финал всё равно не прошли. Это замотивировало нас участвовать и в других хакатонах, мы поймали дух соперничества и интерес к решению различных задач из сферы Data Science, предоставляемых компаниями из индустрии.
Вопрос: Что дало участие? Знания и опыт?
Да, опыт - это главное для чего мы сейчас участвуем. Но уже очень круто, что нас дважды допустили до финальных питчей, и один раз мы вошли в топ-10 команд. Но в первую очередь это, конечно же, опыт, новые знания и новые алгоритмы, о которых раньше даже не слышали. Например, в рамках хакатона от Норникеля я изучила около 26 научных публикаций по алгоритмам детекции параметров пенного слоя, и узнала для себя много новых методов компьютерного зрения, как из классического CV, так и с применением нейронных сетей.