DATAMASTERS
Международный конкурс по решению глобальных социальных задач
с помощью AI & Data
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

10 февраля – 15 апреля
Сбор задач с min набором собственных данных и гипотезами для их обогащения
апрель – май
Акселератор задач
май
Отбор задач
1
3
2
Отбор задач завершен
Примеры задач
Выявление причин возникновения бедности и их устранение

Сегодня сбор данных о бедности не своевременен и отнимает много времени, поэтому мы не всегда имеем точные данные. А главное, мы не всегда понимаем ключевые причины возникновения бедности.

Как следствие, решения часто принимаются на основе старых данных и без анализа причин их возникновения. Машинное обучение может кардинально изменить ситуацию, сделав измерение бедности точнее и намного ближе к реальному времени, поможет найти ключевые причины его возникновения. Это приблизит нас к решению проблемы бедности в мире намного раньше.

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 с динамикой реальных показателей и определение эффективности мер поддержки/программ/стратегии – мониторинг эффективности мер по устранению бедности.

При решении задачи необходимо учитывать международный опыт. Решения должны быть подготовлены для одной или нескольких стран-участниц проекта (России, Сингапура и других заявившиеся страны), в разрезе регионов и городов.



Качественное изменение условий для роста благосостояния человека (индекс счастья)
Экономика счастья – это новое видение эволюции государства. Объединенные Арабские Эмираты (ОАЭ) уже создали министерство по вопросам счастья и выдвинули несколько инициатив, включая Национальную программу по счастью и позитиву.

Показатели счастья и благополучия играют жизненно важную роль. Цель социального развития в государствах заключается не только в увеличении благосостояния, но и в создании наивысшего уровня счастья и благополучия всех граждан. Существует необходимость в поиске инновационных решений для определения уровня счастья и благополучия с использованием технологий AI и Big Data.

Понятие счастья является личным для каждого человека и подходы к определению уровня счастья индивидуальны для каждой страны. Тем не менее, существуют определенные общие факторы, которые в целом способствуют счастью. Интересные примеры исследований на эту тему: «Индекс лучшей жизни» Организации Экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), Индекс Валового национального счастья в Бутане и Доклад о мировом счастье.

В этом вопрос интересны примеры и опыт стран Скандинавии: Финляндии, Дании, Норвегии, Исландии и Нидерландов, которые входят в ТОП-5 стран с самым счастливым населением в мире по данным Доклада о мировом счастье, опубликованном в 2019 году.

Сегодня существуют новые направления в науке, которые фокусируются в своих исследованиях на эмоциях, мотивации и ценностях мышления, поведении и здоровье человека в типичных и нетипичных группах населения на протяжении всей жизни и в разных культурах (пример – аффективная наука; публикации Лизы Фельдман).

Подходы к формированию индекса счастья могут включать в себя индексы доверия и социального развития, основанные на детерминизме и измеримости. Более того, следует уходить от использования данных, основанных на опросах в пользу поиска, разработки и создания надежных источников данных. Необходимо определить на сновании каких данных мы можем измерить счастье человека, не нарушая его личных границ.

Необходимо разработать инновационные подходы и решения использованием ИИ и анализа данных в следующих задачах:

1. Сформировать понимание для правительств и компаний совокупности показателей, которые в наше время наиболее точно отражают состояние счастья человека. Сопоставить уровень счастья и благосостояния людей.

2. На основании показателей и наборов данных (открытых/закрытых), представленных в пункте (1), определить, какие алгоритмы из технологического стека AI могут рассчитать эти показатели с максимально возможной точностью.

3. Разработать алгоритм расчета индекса счастья на основе всех или части параметров и данных, представленных в пункте (1), выбранных из алгоритмов, определенных в пункте (2).

4. Определить показатели точности и способы проверки представленного алгоритма, который рассчитывает показатель счастья.



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.



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.



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.


Видеозаписи вебинаров с экспертами в AI & Data

Новости

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
Документы
Write Close
Close
Остались вопросы? Свяжитесь с нами!
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
.
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