Проекты, представленные в рамках AI Хакатона, условно можно разделить на серьезные, призванные решить проблемы современного человека, и развлекательные. Где пролегает «линия фронта», не всегда очевидно, так как области применения разработок очень разнятся. Одно и то же приложение по распознаванию еды по фото может использовать и вечно худеющая модель, и человек, серьезно страдающий от диабета.
Первая категория проектов — проекты в большей степени медицинской направленности. Здесь разработчики занялись созданием сервисов, которые оказывают поддержку людям, страдающим от диабета и от заболеваний дыхательно-легочных путей. Проект 45 IT Bears сфокусировался на разработке сервиса для улучшения изображения рентгеновских снимков при МРТ, другие участники хакатона представили программу, которая позволяет распознавать тип опухоли на томографических изображениях (использование технологии ПЭТ-исследования). Среди наиболее серьезных проектов можно также назвать разработку сервиса по распознаванию вторичного сырья для дальнейшей переработки и сервис для более эффективного использования почвы. Проект VePe предложил упростить и автоматизировать процесс получения учебных виз в Великобританию, а работа Human Hiring заключалась в помощи рекрутерскому сектору.
Настоящий резонанс в аудитории производили развлекательные проекты. Программисты заставили роботов смеяться и шутить, создавали продукт, играющий фоновую музыку без остановки, придумывали приложение, предсказывающее коммерческий успех фильма, учились удалять лишних людей с фото и искать новые знакомства с помощью прыщей на лице. Проект Kickcity предложил платформу, на которой люди объединяются по принципу культурных предпочтений, а само приложение генерирует рекомендации для пользователя. Проект программистов из Иннополиса под названием Shavermalizer разработал гид по шавермам Петербурга. С проблемой безответной любви решил бороться проект Perfect Wife, за что получил приз зрительских симпатий. Разработчики представили сразу два проекта: первый чат-бот после получения фото возлюбленной отправлял пользователю фото похожей на нее порноактрисы, второй же чат-бот определял национальность человека по фото. Другие разработчики представили приложения, позволяющие применять фильтры к видео, придумывающие философские подписи к фото в социальных сетях, устанавливающие визуальную схожесть человека с изображениями классиков. Одним словом, все разработки отзывались на проблемы, обозначенные спецификой digital-поколения.
Финансы. Проект «Синдикатор»
Проект «Синдикатор» своей миссией обозначил создание гибридного интеллекта, который призван помогать принимать решения в условиях высокой неопределенности.
«Люди каждый день принимают решения в разных отраслях, мы целимся в финансовый рынок. Объем его три триллиона. Текущие решения, как правило, централизованы и не обладают высоким фактором эмоциональности, тем самым предвзятости и ошибки. Мы решаем эту проблему, создавая технологию гибридного интеллекта», — рассказывают разработчики.
Гибридный интеллект представляет из себя синтез коллективного разума финансовых аналитиков, которые каждый день делают прогнозы, и искусственного интеллекта, пользующегося методами машинного обучения, который собирает каждый день прогнозы большого количества людей и синтезирует собственные прогнозы по котировкам и финансовым значениям на бирже для того, чтобы совершать правильные инвестиционные сделки.
«Наше решение перебивает все существующие подходы своей децентрализованностью и способностью адаптироваться к большим капиталам. Если говорить про темп, мы можем адаптироваться к рынку десять раз в день», — говорят программисты.
За время хакатона команде удалось разработать с нуля модель, которая собирает прогнозы и генерирует общий, более точный прогноз.
Социальная сфера. Проект Cline
«Сline» означает контроль живой очереди. Программа, разработанная в рамках хакатона, обнаруживает очередь и собирает с нее метрики, контролируя ее состояние.
«Проблема существует, и она очевидна особенно в нашей стране», — делится представитель команды.
Участники команды пришли к инженерному решению проблемы: была написана программа, с помощью которой люди в очереди идентифицируются как отдельные объекты (делятся попиксельно) и окрашиваются в разные цвета.
Самолечение. Проект MedBot
Ребята, создавшие проект MedBot, озаботились проблемой самолечения, распространенного среди людей. Многие россияне, по словам разработчиков, предпочитают не ходить к докторам, а зайти в интернет и назначить себе лечение самостоятельно. Причины у всех разные, но ключевыми являются отсутствие доверия к текущей медицине или времени.
«В результате возникают сложности, когда пользователь гуглит свои симптомы, которые на самом деле являются признаками серьезного заболевания, а получает результат, который не указывает на реальную болезнь. И наоборот. Для таких людей мы создали чат-бота, который помогает пользователю разобраться в том, что с ним происходит, и дает рекомендации», — рассказывает представитель команды.
Реализован чат-бот на основе Telegram. Так как подобное решение проблемы — это диалоговая система, то нужен хороший корпус для ее тренировки. Разработчики обратились к ресурсу Здоровье Mail.Ru, где есть сервис консультаций. Сейчас на этом сервисе более четырех тысяч обращений формата «вопрос-ответ», когда пользователи заходят и пишут симптомы своих заболеваний, а квалифицированные доктора стараются поставить им примерный диагноз. Именно на этих данных программисты натренировали спроектированную систему.
«Наша система помогает пользователю ответить на два вопроса: что со мной не так и что с этим делать? Сначала обрабатывается текст вопроса, локализуются симптомы, после чего генерируется ответ», — делятся программисты.
Медицина. Проект «Онко Юнайт»
Команда проекта «Онко Юнайт» занялась вопросом мутации генов. У нас у всех есть гены, и в них могут произойти определенные изменения, которые сегодня называют мутацией. Эти мутации могут ассоциироваться с различными заболеваниями. Определенные мутации собраны даже в отдельный банк мутаций. Это те мутации, которые ассоциируются у нас с заболеваниями. Проблема заключается в том, что эти мутации из банка встречаются у абсолютно здоровых людей. И наоборот: когда мы берем геном больного человека, мы можем не найти там мутацию, которая находится в том самом банке.
«На сегодняшний день есть большая проблема: существует часть заболеваний, которая ассоциируется с генетикой, в частности эпилепсия, которая в 30 процентах случаев определяется генетикой. Врачи вынуждены вручную мониторить мутации по банку мутаций, что чаще всего не приносит результата. И нет программы или сервиса, который бы определял сочетания даже, может быть, и нормальных мутаций, но локализованных на определенном участке ДНК», — рассказывает представитель проекта.
Разработчики решили подойти к вопросу следующим образом: возможно, заболевание развивается в связи с определением не одной какой-то мутации, которая ищется по банку, а целой сетки мутаций, которые встречаются у больного. Если встречаются нормальные мутации, то человек все равно попадает в группу риска и наоборот. Программисты во время хакатона поработали с банком генов, вытащили оттуда определенные наборы мутаций и создали сетку, которая состоит из патологических мутаций, но является нормой. В дальнейшем ребята планируют создать сетки мутаций, которые ассоциированы с заболеваниями.
Безопасность. Проект Data Fuel
Разработчики в рамках хакатона занялись проблемой манипуляции сознанием через социальные сети. В этом году «ВКонтакте» обогнал Первый канал по охвату аудитории, что означает постоянный прирост пользователей соцсетей.
«Через соцсети легко манипулировать сознанием. Вспомним про так называемые „группы смерти“, которые получили большой резонанс в России. Мы хотели создать инструмент для людей, который бы позволил фильтровать социальные связи», — делятся разработчики.
Программисты создали сервис Little Bro, который поможет справляться с манипуляциями. Например, созданная модель позволит отфильтровывать людей, которые будут добавляться к вам в друзья во время предстоящей предвыборной кампании, агитируя за своего кандидата.
Первое место на AI Хакатоне члены жюри отдали проекту HowPop, работавшему над созданием искусственного интеллекта-копирайтера. Программисты предположили, что в ближайшем будущем рынку не будут нужны копирайтеры и редакторы, поскольку их работу можно автоматизировать и создать «автоматического писателя». Второе место досталось проекту DMPipeline, работавшему по направлению создания лекарственных молекул, а третье место получил проект из города Ижевск Lung Diagnostics, который диагностирует заболевания дыхательно-легочной системы.
