DATAMASTERS
Международный конкурс по решению глобальных социальных задач с помощью AI & Data
Дата-комьюнити общается здесь
Решение глобальных социально-экономических задач с применением AI & DATA

Практическое развитие компетенций в государственных органах по управлению, основанному на данных и компетенций в области AI & DATA среди data-сообщества

О конкурсе
Объединение государств, сообществ, владельцев данных, IT- и Data-специалистов с целью внедрения изменений в мире
ASI Global AIGENT предлагает принять вызов
Государства, регионы, сообщества, покажите наши общие проблемы

Корпорации, поделитесь данными, это и ваши победы
Data-сообщество,
ваши знания и компетенции, помогут этому миру стать лучше
Здравоохранение

Сельское хозяйство

Городская среда

Туризм и культура

Образование

Социальная сфера

Государственные услуги

1 этап
2 этап
3 этап
>>>
>>>
конкурс задач
конкурс решений
конкурс внедрений
страны, регионы, сообщества, владельцы данных

все постановщики задач

представители data-сообщества, регионы с фрагментами кода на валидацию

июнь – август
Решение поставленных задач
сентябрь
Акселератор решений
октябрь
Отбор решений
1
3
2
Поступило 147 задач
из 4 стран и 43 регионов России

30 задач прошли во второй этап

Призовой фонд от 1 500 000 рублей
Гранты на вычислительные мощности платформы Яндекс.Облако
1 место - 1 млн | 2 место - 750 тыс. | 3 место - 500 тыс.
4 место - 250 тыс. | 5 место - 100 тыс.
Онлайн-курсы по AI & Data от ведущих школ мира

При поддержке Университета 20.35
Онлайн data-хакатоны
17-18 июня
20-21 июня
22-23 июня
25-26 июня
27-28 июня
29-30 июня
2-3 июля
4-5 июля
9-10 июля
ТК – ЮРГПУ (Новочеркасск)
ТК МГТУ СТАНКИН (Москва)
ТГПУ (Йошкар-Ола) *
ТК УГНТУ (Уфа)
ТК – Севастополь
ТК – Ростов-на Дону
ТК КГТУ (Калининград)
ТК Тула



11-12 июля
ТК – Точка кипения
* – Открытие в 2020 году
ТК СГУ (Саратов)
ТК – Волгоград
ТК ВолГУ (Волгоград)
ТК КБГУ (Нальчик)
НИЯУ МИФИ (Москва) *
ТК Обнинск



Примеры задач
международная
международная
международная
международная
международная
международная
международная
международная
Снижение бедности в России и в мире
Одна из целе Всемирного банка покончить с крайней нищетой определяется с точки зрения снижения к 2030 г. уровня бедности в мире ниже 3%. На национальном уровне 193 страны приняли 25 сентября 2015 года в Организации Объединенных Наций Цели устойчивого развития в рамках Повестки дня в области развития до 2030 года. Россия ставит даже более амбициозную цель- сократить к 2024 году уровень бедности в Российской Федерации в 2 раза.

Для достижения поставленных целей мы хотели бы получить решения с использованием AI&BigData в следующих областях:

1) Создание максимально точного алгоритма по быстрому поиску и определению бедных – точное измерение самого показателя с максимальной декомпозицией характеристик малоимущих

2) Определение истинных причин бедности на основе открытых данных из разных источников

3) Сопоставление программ бедности стран и регионов с динамикой реальных показателей и определение эффективности мер поддержки/программ/стратегии – мониторинг эффективности мер по устранению бедности

4) С учетом текущей ситуации в стране и мире остро встает и вопрос прогнозирования количества бедных. Необходимо построить модель, которая будет прогнозировать количество бедных домохозяйств в регионе в целом - срок 1 год, 2 года, 3 года помесячно.
Создание алгоритма автоматической проверки «Тотального диктанта»
Сегодня не у всех участников «Тотального диктанта» есть возможность физически присутствовать на площадках его проведения в своем городе. Альтернативным вариантом участия в проекте является написание диктанта онлайн. За последние несколько лет такой формат набирает большую популярность и специалистам, которые проверяют тексты стало сложнее справляться с такой нагрузкой. Задача заключается в автоматизации проверки текста онлайн-диктанта. Сценарий проведения диктанта:

1. Есть эталонный авторский текст, к которому члены экспертного совета пишут подробные комментарии с возможными вариантами, например, постановки пунктуации в предложении. Комментарии представлены в двух видах:

  • Короткие комментарии с перечислением вариантов
  • Подробные комментарии, в которых каждая орфограмма и пунктограмма отмечается в тексте, описано конкретное правило, даются варианты в том месте, где не один вариант написания или не один вариант постановки знака. Примеры Подробными комментариями пользуются филологи в городах для проверки работ, а также сами участники. После того, как работа онлайн-участника была проверена, в его тексте отмечены места, в которых были ошибки и при наведении на ошибку разворачивается подробный комментарий, почему нужно писать именно так.

2. На странице написания онлайн-диктанта есть следующие блоки: окно трансляции, окно написания диктанта, текстовые пояснения и комментарии. После написания диктанта участник не получает сразу оценку, текст сначала закрепляется в базе за конкретным ID. Всего в день диктанта можно написать четыре части текста, но каждую только один раз.

3. Тепловая карта. После написания диктантов филологам важно проанализировать в каких местах люди чаще всего допускали ошибки. Поэтому нужно по каждому тексту составить тепловую карту, в которой ярким цветом отмечены места, где допустили ошибку больше людей. Часто бывает, что в разметке и комментариях есть неучтенные моменты. Поэтому после анализа тепловой карты нужно иметь возможность внести дополнительные комментарии в части пунктограммы и орфограммы. Есть третий вид ошибок – описки. Они отображаются участнику в тексте, но не выносятся при подсчете ошибок и не влияют на оценку.

4. Есть таблица, по которой выставляются оценки. При проверке работы подсчитывается количество ошибок орфографических и пунктуационных. При отсутствии орфографических и пунктуационных ошибок выставляется оценка «5» и т.д.

5. После написания онлайн-диктанта через неделю на сайте в коллекции диктантов появляется возможность написать проведенный ранее диктант. В этом случае оценка выставляется сразу. Результат написания также добавляется в личный кабинет, но уже не выдается сертификат.

6. Важно предусмотреть возможность встраивать окно написания и скрипт проверки на другие страницы сайта, например, в онлайн-школу диктанта.



Качественное изменение взаимодействия государства и человека
Для оценки регионов планируется сформировать набор показателей по следующим направлениям (в ходе разработке методологии, направления могут быть скорректированы):

  1. Бедность
  2. Безопасность
  3. Благосостояние
  4. Жилье, коммунальная инфраструктура и связь
  5. Здоровье
  6. Образование
  7. Общественный транспорт
  8. Спорт и досуг
  9. Экология

Участникам конкурса предлагается предложить перечень показателей по 3 и более направлениям, которые целесообразно включить в рейтинг, собираемые на основе данных при помощи алгоритмов в региональном и муниципальном разрезе, а также представить список возможных управленческих выводов, которые могут быть сделаны, опираясь на результаты по данному показателю.
Future Skills
Быстрые изменения в отраслях экономики и в технологиях могут вызвать существенные изменения на рынках труда в ближайшие годы. Бизнес во всём мире может столкнуться с рисками, вызванными недостатком квалифицированных кадров. Университеты, не понимая реальные потребности рынка, могут ошибаться в объёме и качестве подготовки кадров и люди вынуждены заниматься переобучением и переподготовкой, не видя реальных потребностей.

Государства при формировании образовательной и кадровой политики должны максимально точно понимать потенциальные перспективы развития рынка труда. Поэтому, сообщества, организации и люди нуждаются в систематическом определении профессий будущего и навыков, которые будут востребованы на рынке труда.

Задача состоит в том, чтобы при помощи технологий ИИ и аналитики данных решить задачи в следующих областях:

  • Создание алгоритмов предсказания «навыков будущего» (потенциальных наборов навыков, имеющих высокую значимость для рынков будущего), основанных на доступных открытых данных (в т.ч., kaggle, google dataset search, job search, hh, Linkedin и других):

а. Алгоритмы предсказания технологий будущего на основе сканированных научных статей и патентов, которые определяют формирующиеся технологические тренды

б. Алгоритмы предсказания возникновения «подрывных» технологий. Предсказание эволюционных путей новых технологий в существующих или появляющихся сферах на рынке

в. Алгоритмы предсказания «хайповых» технологий (могут с высокой вероятностью стать «следующими крупными явлениями», временно перегретыми потребностью в специфических технологиях и навыках)

Говоря «навыки будущего», мы подразумеваем:

а. Навыки, связанные с «подрывными технологиями» (быстро меняющихся, новых и появляющихся навыках, связанных с такими технологиями и инструментарием)

б. Развивающимися профессиональными навыками (навыки, которые, вероятно, будут меняться в течение 5-7 лет)

в. Возникновение грамотности (наборы требуемых знаний и навыков, связанных с конкретными видами взаимодействий или активностей)

г. Soft skills (фокус на наиболее важных Soft skills)

д. Навыки, связанные с «хайповыми» тенденциями


  • Создание инструментов диагностики для определения навыков в выше указанных технологических стеках. Модель должна быть полезна для: текущих навыков навыков, требующих интенсивного развития или переподготовки

  • Автоматизация в идентификации ресурсов для обучения и развития навыков, соответствующих потребностям организаций и соискателей.

  • Автоматическое распознавание текстов, аудио и видео, размещенных в цифровом пространстве.
Распознавание Азбуки Брайля
Задача заключается в автоматическом распознавании текстов, написанных на языке Брайля и переводе их на русский и английский языки. Распознавание производится с фотографий и сканов, сделанных без использования профессионального оборудования. Решение данной задачи работает на интеграцию слепых и слабовидящих людей, расширение возможностей их общения.

Последние годы появляется все больше приборов, направленных на улучшение качества жизни слепых и слабовидящих: голосовые помощники, «брайлевская строка» и т.п. Эти возможности безусловно, помогают в общении между слепыми и зрячими, но мы хотим сделать еще один шаг «с другой стороны» – помочь зрячим людям читать текст, написанный Азбукой Брайля.

Зрячим людям зачастую сложно наощупь научиться читать текст, написанный на языке Брайля, и они вынуждены прикладывать большие усилия для чтения белых точек на белой бумаге. Особенно тяжело читать глазами тексты на двусторонней печати, когда выпуклые точки чередуются со впадинами, расположенными на месте точек с другой стороны листа.

Также родственники слепых и слабовидящих людей сталкиваются с проблемой проверки домашних работ ребенка из-за отсутствия навыков использования Азбуки Брайля.

На данный момент нет компактных и недорогих решений, позволяющих автоматически переводить текст с языка Брайля на русский и английский языки. Для текстов на русском языке существуют только громоздкие и дорогие сканирующие машины со встроенным распознаванием языка Брайля. Цена и габариты делают использование таких машин в быту абсолютно невозможным.

Задача является актуальной, т.к. наличие разработанной системы автоматического распознавания текстов, написанных на языке Брайля

  • поможет привлечь к преподаванию учителей, не владеющих азбукой Брайля
  • упростит работу преподавателей, которые должны работать со слепыми и слабовидящими по инклюзивным программам в обычных классах
  • позволит незрячим людям при необходимости самостоятельно подавать письменные обращения в различные инстанции
  • в целом способствует общению между зрячими и незрячими людьми

Важность быстрого решения данной задачи обусловлено необходимым участием слепых ребят во Всероссийской олимпиаде школьников. Сейчас работы, написанные на языке Брайля, сначала вручную переводятся на русский язык, а потом проверяются жюри олимпиады.



Разработка обучающего симулятора на основе системы экологического метеопрогнозирования
В настоящее время на Останкинской телебашне работает метео-комплекс, осуществляющий сбор климатических и экологических данных.

Радиус замеров: г. Москва.

Комплекс состоит из двадцати одной метеореи, расположенных на разных высотах, а также одного наземного метеодатчика. Приборы фиксируют температуру, влажность воздуха, облачность, направление и скорость ветра, давление, грозовую активность и т.д. Уникальность данных заключается в том, что они получены с самого высоко расположенного метеорологического оборудования в России. В том числе на трех уровнях расположено оборудование, измеряющее параметры загрязнения атмосферы: азот, углекислый газ, пыль и тд.


На основе набора экологических и метеорологических данных за несколько лет, необходимо разработать систему экологического метеопрогнозирования, которая устанавливает закономерность между изменениями погодных данных и процессами в атмосфере и экологической ситуацией в городе. В результате данная система позволит получать более актуальную информацию о погоде для различных аудиторий.

На основе разработанной системы необходимо также создать обучающий симулятор, для проведения демонстраций климатических изменений в зависимости от экологических и атмосферных факторов для школьников, студентов и пр. научных сообществ, как для теоретических, так и для практических симуляций (прогнозирование погоды основываясь на реальных текущих климатических данных и теоретическое прогнозирование на основе случайных переменных).
Анализ ключевых барьеров людей с инвалидностью на основе открытых данных
По статистике в России проживает около 12 млн. людей с инвалидностью, от 40 до 80 млн. людей с ограниченными возможностями здоровья. Всего в мире более 1,3 млрд. людей с ограничениями возможностей здоровья.

В настоящий момент не существует комплексного исследования, которое бы давало представление о барьерах и потребностях таких людей, с которыми они сталкиваются в различных сферах предоставления услуг.

Необходимо провести анализ открытых источников:
  • социальные сети;
  • отзывы покупателей на сайтах и форумах;
  • инетернет-издания;
  • специализированные группы и форумы людей с инвалидностью и др.
Нозологии, которые необходимо рассмотреть:
  • слабовидящие и незрячие;
  • слабослышащие и глухие;
  • слепоглухие;
  • маломобильные группы (инвалиды-колясочники, с протезами конечностей, пожилые);
  • люди с ментальными нарушениями и особенностями развития (синдром Дауна, ДЦП, расстройства аутистического спектра, деменция, болезнь Альцгеймера и др).
Сферы услуг:
  • банковские услуги
  • розничная торговля
  • досуг и развлечения
  • культура
Зачастую бизнес не рассматривает людей с особыми потребностями в качестве своих потенциальных клиентов, в связи с чем многие сервисы и продукты остаются недоступными/непригодными для людей с ограниченными возможностями здоровья и инвалидностью. Необходимо обоснование, которое бы позволило компаниям B2C сектора принимать решения по адаптации сервисов и продуктов для различных категорий клиентов.

Существуют статистические данные по половозрастному принципу, численность по регионам, по группам инвалидности. Но нет комплексного маркетингового исследования, которое бы говорило о предпочтениях, сложностях, с которыми сталкиваются люди с инвалидностью, об их покупательской способности. http://www.cisstat.com/rus/sb_invalidnost2018.pdf https://sfri.ru/analitika/chislennost В 2018 году было проведено первое исследование о доступности сферы услуг в РФ для людей с инвалидностью - http://disq.evland.ru/wp-content/uploads/2018/09/DisQuestion_исследование_отчет.pdf
Сервис по выявлению факта развития сердечно-сосудистых заболеваний
Сервис по выявлению факта развития сердечно-сосудистых заболеваний на основании оценки сердечно-сосудистого риска.
Необходимо создать алгоритм оценки вероятности сосудистой катастрофы. Создания цифрового профиля пациента в рамках личного кабинета ЕГИСЗ. Своевременное уведомление пациента при помощи автоматической рассылки-приглашения на профилактику ССЗ на основании результатов Machine Learning. Уведомления врача при помощи сервиса о группе риска пациента в ЕГИСЗ и разработки индивидуальных рекомендаций по обследованию и лечению.
Гипотезы задачи:
Мы предполагаем, что взаимосвязь данных о состоянии физического здоровья (признаков оценки сердечно-сосудистого риска), трудовой деятельности и факта возникновения ССЗ дает возможность создать алгоритм оценки вероятности сосудистой катастрофы (инфаркт или инсульт).
Предполагаемые факторы:
  • возраст
  • пол
  • уровень артериального давления
  • общий холестерин
  • факт курения
  • место работы
  • трудовой стаж
  • факт наличия ССЗ
За основу для составления алгоритма оценки вероятности сосудистой катастрофы предлагаем использовать Европейскую шкалу для расчета риска смерти от сердечно-сосудистого заболевания в ближайшие 10 лет «SCORE».
  • https://ru.wikipedia.org/wiki/Сердечно-сосудистый_риск
  • https://ru.wikipedia.org/wiki/Сердечно-сосудистый_риск#Шкала_SCORE
Верификатор доступности цифровых продуктов для людей с ограниченными возможностями здоровья
Создать верификатор, который позволяет оценить уровень доступности сайта и приложения для людей с различного рода инвалидностью: полная и частичная потеря зрения, особенности зрения, полная и частичная потеря слуха, полная или частичная потеря функций речи, физические ограничения при использовании цифрового продукта, ментальные нарушения.
Доступность использования оценивается в соответствии с заданными стандартами доступности The World Wide Web Consortium (W3C) и ГОСТам и рекомендациями Российской Федерации.
Система должна быть на русском и английском языках, предоставлять информацию не только об ошибках, но рекомендации по их исправлению.
Система должна включать себя чекер для сайтов и для приложений. Понятный и простой для пользователя, где можно проверять как действующие сайты и приложения, так и прототипы.
Система должна показывать уровень доступности по шкале измерения (например, в процентах или в уровнях) , которую установит разработчик в целом и для каждой отдельной нозологии (в какой степени доступно для людей с потерей зрения, слуха, речи с физическими и ментальными ограничениями), показывать в каких местах имеются ошибки и какие необходимо внести изменения, а также предоставлять развернутый отчет об уровне адаптированности сайта/ приложения в разрезе отдельных функций, которые можно осуществлять на сайте или в приложении. Отчет можно будет увидеть его онлайн, а также получить на почту. Отчет должен быть понятен не только программистам, разработчикам и дизайнерам, но и обычным людям, которые просто хотят узнать доступен этот сайт или нет. По итогу всех проверок, система составляет рейтинг доступности проверенных сайтов, определяя их в разные зоны доступности (например, зеленая, желтая, красная). Рейтинг должен быть скрытым и доступным только для администратора платформы.
По возможности необходимо найти решение, при котором система самостоятельно подгружает новые требования к сайтам и приложениям, потому что W3C, Apple, Аndroid постоянно совершенствуют свои требования и их необходимо учитывать.
Социальная сфера
Запрос на вычислительные
мощности для решения задач
от технологического партнёра Яндекс.Облако
Видеозаписи вебинаров с экспертами в AI & Data
Попечительский совет
Российские эксперты
Международные эксперты
Команда конкурса

Попечительский совет

Светлана Чупшева
Генеральный директор АНО «Агентство стратегических инициатив по продвижению новых проектов», Председатель Попечительского совета Конкурса
Игорь Алексеев
Директор по взаимодействию с государственными органами и корпоративным отношениям ООО «Яндекс»
Иван Бегтин
Генеральный директор АНО «Информационная культура»
Василий Буров
Соучредитель АНО «Информационная культура», основатель WikiVote!
Геворк Вермишян
Генеральный директор ПАО «МегаФон»
Владимир Габриелян
Первый заместитель генерального директора ООО «Mail.ru.group»
Максим Егоров
Заместитель Министра строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации
Максим Еременко
Старший управляющий директор – директор управления развития компетенций по исследованию данных ПАО Сбербанк
Артем Засурский
Вице-президент, руководитель Департамента стратегии АФК «Система»
Эдуард Лысенко
Министр Правительства Москвы, руководитель Департамента информационных технологий города Москвы
Павел Малков
Руководитель Федеральной службы государственной статистики
Андрей Никитин
Губернатор Новгородской области
Максим Паршин
Заместитель Министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации
Александр Ребрий
Заместитель руководителя Росреестра
Рено Селигманн
Директор и постоянный представитель Всемирного банка в Российской Федерации, Европе и Центральной Азии
Наталья Сибирева
Заместитель Председателя Правительства Калининградской области
Арташес Сивков
Исполнительный Вице-Президент по развитию корпоративного бизнеса ПАО Вымпелком «Билайн»
Василий Третьяков
Генеральный директор АНО «Университет Национальной технологической инициативы 2035»
Максим Шерейкин
Советник генерального директора АО «Почта России»

Российские эксперты

Владимир Авербах
Управляющий директор центра исследования данных для государственных органов в ПАО «Сбербанк»
Екатерина Андриянова
Руководитель Лаборатории данных Аналитического центра при Правительстве Российской Федерации
Станислав Ашманов
Генеральный директор компаний «Наносемантика», «Нейросети Ашманова»
Валерий Бабушкин
Начальник отдела инновационной аналитики и моделирования Х5 Retail Group
Павел Белоусов
Заведующий кафедрой Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ» Обнинского института атомной энергетики (ИАТЭ) Worldskills Russia
Елена Бочерова
Исполнительный директор Акронис Инфозащита
Алёна Добрышевская
Менеджер по развитию бизнеса, ML, Яндекс Облако
Алексей Драль
Основатель компании Big Data Team
Ярослав Еферин
Эксперт Глобальной практики цифрового развития Всемирного банка
Лёля Жвирблис
Начальник отдела «Умный город» проектного офиса Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ
Марина Жунич
Директор по взаимодействию с органами государственной власти компании «Google Россия»
Андрей Комиссаров
Директор сервиса диагностики и отбора АНО «Университет Национальной технологической инициативы 2035»
Алексей Малеев
Проректор по международным программам и цифровым инновациям Московского физико-технического института (МФТИ)
Алексей Натёкин
Основатель сообщества ODS
Алексей Нейман
Исполнительный директор НО «Ассоциация участников рынка данных»
Евгений Несвижский
Руководитель по развитию больших данных и финансовых услуг ПАО «Вымпелком» (Билайн)
Владимир Новоселов
Бизнес-архитектор комплексных решений Mail.ru Group
Дмитрий Онтоев
Начальник аналитического управления ГКУ «Инфогород»
Ольга Пархимович
Руководитель проектов АНО «Информационная культура», куратор проектов «Госзатраты»
Аркадий Сандлер
Руководитель направления «Искусственный интеллект» ПАО «МТС»
Дмитрий Сошников
Ведущий эксперт по AI и машинному обучению компании Microsoft
Леонид Ткаченко
Директор Департамента Big Data ПАО «МТС»
Артур Хачуян
Генеральный директор Tazeros Global Systems
Леонид Чёрный
Chief Data Officer ПАО «МегаФон»
Иван Ямщиков
AI-евангелист компании ABBYY
Андрей Ярыгин
Руководитель направления центра исследования данных для государственных органов ПАО «Сбербанк»
Международные эксперты

Сарвар Абдуллаев
Доцент Университет Инха (Узбекистан)
Тимур Бакибаев
Профессор «Алматы Менеджмент Университет» (Казахстан)
Амит Гупта
Генеральный директор Ecosystm (Сингапур)
Ульрих Лоффлер
Операционный директор Ecosystm (Сингапур)
Кристин Лю
Руководитель отдела закупок партнеров в RecruiterPal, (Сингапур)
Тревор Монро
Старший операционный директор, Аналитики данных и инструментов Группы Всемирного Банка (США)
Рандип Судан
Основатель Multiverz (Сингапур)
Самуэль Фрейе-Родригес
Экономист Глобальной практики по вопросам борьбы с бедностью Всемирного банка (США)
Рэйчел Халсема
ИТ-Специалист, Эксперт Информационных и технологических решений Всемирного банка (США)

Команда конкурса

Вера Адаева
Директор Центра цифрового развития АСИ
Яна Коваленко
Руководитель программы Центра цифрового развития АСИ
Валерия Хатян
Руководитель проекта Центра цифрового развития АСИ
Светлана Гиляровская
Руководитель программы Центра цифрового развития АСИ
Татьяна Заикина
Руководитель проекта Центра цифрового развития АСИ
Андрей Петров
Руководитель программы Центра цифрового развития АСИ
По всем вопросам пишите на почту contest@datamasters.ru или в наш чат
Партнёры
Генеральный партнёр
Технологический партнёр
Write Close
Close
Остались вопросы? Свяжитесь с нами!
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Документы

Новости

.
Контакты
Адрес: 121099, г. Москва, ул. Новый Арбат, д. 36
Телефон: +7 495 690-91-29
+7 (926) 246-02-51
Факс: +7 495 690-91-39
E-mail: contest@datamasters.ru
Сайт: asi.ru