Задача для финального этапа олимпиады была разработана командой автономного транспорта Яндекса и посвящена ИИ в робототехнике. Участникам предстояло обучить ИИ-модель строить карты статических препятствий по изображениям. Подобные карты используются в навигации автономного транспорта в городах и на трассах. В офлайн-финал прошли 30 сильнейших команд. Также, по условиям олимпиады, в итоговом соревновании смогла участвовать команда-победитель прошлого года — AI Capybara из ИТМО.
Работы участников проверяла тестирующая система Яндекс Контест, которая используется, например, на Всероссийской олимпиаде школьников по информатике, а после — оценивали эксперты из ВШЭ и Яндекса. Наиболее точную модель разработала команда Дарьи Ледневой и Тимура Ионова, магистранта и аспиранта Института прикладных компьютерных наук ИТМО — они стали победителями AIDAO второй раз подряд и получили миллион рублей.
«Мы поймали нужную волну еще в первом сезоне AIDAO, но обе победы — принципиально разные. В первый раз мы догоняли, во второй — догоняли уже нас. Думаю, победа — заслуга командной работы. Наше решение базируется на комбинации предсказаний нескольких различных моделей. Это помогает лучше интерпретировать, что происходит на изображениях с камер. ИИ-модель позволяет перенести информацию с камер на специальную карту, где показаны препятствия на дороге с видом сверху. Одна из ключевых особенностей в том, что при обучении моделей учитывались не только четкие границы препятствий, но и их размытые контуры, позволяющие моделям лучше определять препятствия на карте. В результате по метрике Intersection over Union качество модели показало 0.564 на приватном лидерборде, что позволило нашей команде AI Capybara занять первое место», — рассказала победитель олимпиады AIDAO, магистрантка второго курса Института прикладных компьютерных наук ИТМО Дарья Леднева.
Международная олимпиада по ИИ AIDAO. Фото: пресс-служба компании «Яндекс»
Помимо ИТМО, в первую пятерку призеров попали команды, в которых участвовали студенты МФТИ, Сколтеха, МГУ, Финансового университета при правительстве РФ, ДВФУ и ГУАП. Призовой фонд составил 2 650 000 рублей — его разделили пять лучших команд.
Задание для отборочного онлайн-этапа подготовили научно-учебная лаборатория LAMBDA ФКН НИУ ВШЭ и компания QRate, разработчик систем защищенной связи на основе квантовых технологий. Участники работали с алгоритмом, который помогает исправлять ошибки в системе передачи секретных квантовых ключей, чтобы они получались более надёжными и безопасными для пользователей. Такие технологии нужны для безопасного обмена важными данными во многих отраслях, например, в финансовой сфере, государственных сервисах или даже в научных исследованиях.
