В Калининграде завершил работу второй региональный хакатон по искусственному интеллекту (ИИ), кейсодержателем которого стал Россельхознадзор. Мероприятие прошло в рамках реализации федерального проекта «Искусственный интеллект».
В течение 72 часов 13 командам предстояло на основании обезличенного датасета для искусственного интеллекта от Россельхознадзора и открытых данных с применением технологий ИИ подготовить интегрируемую модель машинного обучения, способную выявлять нарушения при обороте продукции животного происхождения.
Для справки:
Хакатон — форум для разработчиков, во время которого специалисты из разных областей разработки программного обеспечения (программисты, дизайнеры, менеджеры) сообща решают какую-либо проблему на время. Некоторые хакатоны предназначены для образовательных или социальных целей, но чаще задачей хакатона является создание полноценного программного обеспечения.
Победителем хакатона стала команда Profit из Москвы и Санкт-Петербурга, участники которой показали наиболее релевантное поставленной задаче решение. Технические эксперты хакатона, являющиеся опытными датасаентистами и оценивающие технологическую часть решений участников, предоставили Россельхознадзору техническую консультацию по машинному обучению в целом и конкретно по методам, подходящим для выявления аномальных транзакций и нетипичного поведения хозяйствующих субъектов при осуществлении деятельности в сфере оборота продукции животного происхождения посредством анализа производственных, транспортных и технических транзакций.
На сегодняшний день в компоненте ФГИС «ВетИС» – «Меркурий» ежемесячно оформляется 370 млн электронных ветеринарных сертификатов, выданных при производстве, перемещении и реализации животноводческой продукции. Обрабатывать такое количество документов вручную не представляется возможным. Мониторинговые группы на сегодняшний день способны анализировать менее 0,02% от всего объема сертификатов.
Полученная в рамках хакатона информация и консультации технических экспертов – датасаентистов – позволят ускорить разработку модели искусственного интеллекта для выявления нарушений с помощью с помощью сведений, выгружаемых из компонента ФГИС «ВетИС» – «Меркурий» и увеличить производительность мониторинговых групп территориальных управлений Службы.
Источник: Россельхознадзор
