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.

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.

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.

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.

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.

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).

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 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

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.

> Интеллектуальный алгоритм автоматизированной обработки обращений граждан

> Индекс мнения граждан по сферам жизни

> Оценка эффективности мер поддержки субъектов малого и среднего предпринимательства в регионе

> Анализ КТ и рентгенограмм для диагностики вирусной пневмонии CODIV-19 методом компьютерного зрения

> Сервис по выявлению факта развития сердечно-сосудистых заболеваний (далее - ССЗ) (инфаркт, инсульт) на основании оценки сердечно-сосудистого риска

> Здоровье семьи

> Прогнозирование потребности медицинских организаций в лекарствах и медицинских расходных материалах

> Предиктивный анализ туристских потоков

> Расчёт статистики посещений ООПТ туристами

> Разработка алгоритма увеличения туристического потока Останкинской телебашни на основе анализа предпочтений туристов

> Future Skills

> Разработка обучающего симулятора на основе системы экологического метеопрогнозирования

> Создание алгоритма автоматической проверки «Тотального диктанта»

> Качественное изменение взаимодействия государства и человека (индекс счастья)

> Прогнозирование уровней воды в период весеннего половодья

> Верификатор доступности цифровых продуктов для людей с ОВЗ

> Прогноз динамики рождаемости и строительства детских садов

> Квота-сервис

> Cоздание информационной системы "Баланс трудовых ресурсов" с учетом влияния пандемии на отрасли в регионах

> Анализ ключевых барьеров людей с инвалидностью (на основе открытых данных)

> Карта «Живые НКО» – карта социально-ориентированных некоммерческих организаций Ростовской области

> Социальная поддержка людей с ограничением возможностей здоровья

> Проект по созданию многофункциональной адаптивной среды, направленный на улучшение качества жизни

> Распознавание Азбуки Брайля

> Снижение бедности в России и в мире