Главной целью конкурса MagNet: Model the Geomagnetic Field было создать такую модель машинного обучения, предсказания которой совпадали бы с данными от спутников NASA: Advanced Composition Explorer (ACE) и Deep Space Climate Observatory (DSCOVR). Главный челлендж был в том, что модель должна уметь обрабатывать данные о солнечном ветре и вызываемом им электромагнитных возмущениях в режиме реального времени.
Соревнование имело вполне практическое значение: созданная участниками модель поможет лучше прогнозировать и более эффективно справляться с ошибками в навигации космических аппаратов, на которую прямым образом влияют возмущения в электромагнитном поле.
У Аммара Али, студента второго курса магистратуры факультета ИТиП, получилось создать такой алгоритм анализа данных со спутников в режиме реального времени, который выдал минимальное количество ошибок ― при последующем сравнении с реальными показателями со спутников.
Как рассказал Аммар, участвовать в конкурсах по машинному обучению и анализу данных он начал только три месяца назад ― для него это стало дополнительным и весьма эффективным инструментом по освоению практических навыков. Он отметил, что главным стимулом для него был не денежный приз (приз за первое место составил $15 тыс, общий призовой фонд конкурса ― $30 тыс.), но высокая оценка его компетенций.
«Конечно, я был очень рад выиграть в конкурсе такого уровня, который поддерживало NASA. Последний пункт, собственно, и сподвиг меня принять участие именно в этом соревновании. Я начал заниматься машинным обучением два года назад и подумал, что такие соревнования могут быть очень полезны в процессе моей учебы. Поэтому я начал искать различные конкурсы на сайте Driven Data ― здесь можно найти множество проектов для дата-сайентистов», ― рассказывает он.
В ИТМО Аммар поступил после окончания бакалавриата в Тишринском университете в Сирии ― ему выпала возможность получить грант на обучение в России, и он остановился на ИТМО. Имея диплом специалиста по мехатронике и робототехнике, он все же решил поступить на компьютерные технологии. По собственному признанию, он просто очень увлекался программированием и участвовал в различных соревнованиях, в том числе ICPC.
Заняться именно машинным обучением ему посоветовал научный руководитель Алексей Кашевник. Теперь Аммар работает над проектом мониторинга физического состояния человека на основе технологий компьютерного зрения ― в частности, такая разработка может использоваться для контроля состояния и поведения водителей, а также создания интеллектуальной системы поддержки. Например, система может распознать, когда водитель отвлекается на смартфон, и посоветовать ему сосредоточиться на дороге.
«Когда я только поступил, хотел заниматься компьютерным зрением и процессингом изображений. Алексей Кашевник посоветовал мне начать работать с машинным обучением. Он стал для меня стартовой точкой, за что я ему безмерно благодарен. Сначала я занимался машинным обучением только в приложении к компьютерному зрению, но теперь мне интересно работать со всеми типами данных: и с визуальными данными, и с технологиями распознавания лица и речи, и с топологическим анализом данных, и с навигацией и так далее», ― говорит он.
Как признается Аммар, в Университете ИТМО ему очень нравится, и он уже подал заявку на продолжение обучения в аспирантуре, чтобы продолжить свои проекты по разработке умных ассистентов для водителей. С участием в конкурсах он решил притормозить — по крайней мере до тех пор, пока не закончит магистерскую диссертацию. А средства, полученные от организаторов соревнования, он собирается отправить домой в Сирию ― родственникам и друзьям.
