Новости

Итоги 2-го конкурса проектов программы Intel® AI for Youth

Подведены итоги 2-го конкурса творческих проектов, который проходил с 15 октября по 30 ноября 2021 г. для учащихся, студентов и преподавателей Центров компетенций и Площадок программы Intel® AI for Youth «Технологии искусственного интеллекта для каждого».
Участниками было представлено более 50 проектов в области анализа данных, компьютерного зрения, обработке естественного языка, этике искусственного интеллекта. 
В  нынешних условиях пандемии множество проектов было нацелено на решение проблем безопасности себя и окружающих, выявление нарушителей масочного режима и отслеживания контактов с заболевшими.
Вопросы этики ИИ и обучение им современных школьников также вышли на передний план в условиях разработки законодательной базы и кодекса этики в России,  став  неотъемлемой частью каждого проекта.
Предложенные в проектах персональные помощники и виртуальные ассистенты были ориентированы на решение разносторонних задач: от помощи в составлении расписания до поддержания здоровья.

Александр Михайлович Кондаков, д.п.н., член-корреспондент РАО, Генеральный директор компании “Мобильное электронное образование”,  подчеркнул: “Важно отметить, что конкурс выявил не только способности участников к программированию и пониманию алгоритмов искусственного интеллекта. Самое главное заключается в том, что он позволил выделить социально-гуманитарную составляющую данных проектов - то, насколько они удовлетворяют запросам конкретных людей, особенно людей с ограниченными возможностями здоровья, не несут ли они в себе потенциальной опасности жизни и благополучию”. 

Критериями оценки работ были (подробнее здесь):
  • Актуальность проектной идеи
  • Техническая проработанность проекта 
  • Использование решений Intel® в области ИИ
  • Социальная направленность проекта (решает реальную проблему)
  • Возможность развития проекта

В жюри по оцениванию проектов и выбору победителей согласно Условиям Конкурса работали:
  • Алексей Мяков, председатель Жюри, Intel
  • Сергей Жуков, Intel
  • Мария Михалчева, Intel
  • Анна Сотнева, Intel
  • Алексей Скопинцев, Intel
  • Дмитрий Куртаев, Intel
  • Анна Лихолат, Intel
  • Александр Михайлович Кондаков, МЭО
  • Максим Беркович, МЭО
  • Ольга Беркович, МЭО
  • Марина Ливенец, эксперт Программы, ФИРО РАНХиГС
  • Галина Утюпина, эксперт Программы, НИПКиПРО


Среди школьников победителями стали:


1-е место - Стариков Константин, проект ”Приложение для фиксации неправильной парковки Помощник Ижевска”. Площадка программы -  АНО «Центр цифрового образования детей «IT-куб» Ижевск.

Разработанное мобильное приложение автоматически фиксирует нарушения правил парковки автомобилей и отправляет их в ГИБДД. Приложение использует технологию машинного зрения, систему аутентификации, отображения карты и выбора местоположения нарушения. 

2-е место - Поливанов Тимофей,  проект “Eye”. Площадка программы - Международная гимназия Сколково.

Программа помогает отслеживать распространение коронавируса, определяя перемещение людей в здании. Если становится известно, что кто- то заразился коронавирусом, его имя вводится в консоль. Программа ищет в базе данных всех людей с кем пересекался заболевший и формирует список контактных людей, для отправки их на самоизоляцию, с целью предотвращения распространения вируса.

3-е место - Максименко Дмитрий, проект “Искусственная нейронная сеть, которая отслеживает выполнение физических упражнений”. Площадка программы - ГАУДО КО РЦВПРС и ТДМ «Сириус.Кузбасс».
 
Нейронная сеть, написанная на Python, с помощью библиотек (opencv и mediapipe) и веб-камеры отслеживает движения человека, проводя оценку качества выполнения физических упражнений. Если человек делает упражнение не точно, то ИНС (искусственная нейронная сеть), будет сообщать о неправильном выполнении и демонстрировать образец, при правильно выполненном упражнении ИНС предложит перейти к следующему. ИНС подберет следующие упражнения и отследит результат. 

Каждый из победителей-учащихся, занявшие 1, 2 и 3 места, получат ноутбук на базе процессора Intel® Core™ i3 11-го поколения.

Каждая Площадка, на которой занимаются учащиеся - победители Конкурса - получит набор: ноутбук на базе процессора Intel® Core™ i5 не ниже 10-го поколения; Intel® Neural Compute Stick 2. 

Поскольку на конкурс поступило неожиданно много интересных школьных проектов, многие из них отмечены дополнительными призами в специальных номинациях.


Победителями конкурса среди студентов стали:


1-е места - два призовых места:

  • Гончаров Иван, Гордиенко Петр, Казачанская Марина, проект “Мобильное приложение BusNumberApp: озвучивание номеров автобусов для слабовидящих”. Центр компетенций программы - ФГБОУ ВО “Новосибирский государственный педагогический университет”.

Мобильное приложение BusNumberApp (ОС Androind) помогает слабовидящим узнать номер подходящего автобуса, троллейбуса, трамвая или маршрутного такси. Для определения номера автобуса в изображении с камеры телефона и его распознавания применяется компьютерное зрение, а номер озвучивается с помощью голосового синтезатора.

  • Донкеева Мария, Трунова Юлия, Фролова Юлия, кейс “Нереальное кино". Центр компетенций программы - ФГБОУ ВО "Самарский государственный социально-педагогический университет”.

Кейс “Нереальное кино” входит в содержание программы внеурочной деятельности для школьников 3-4 класса “НЕВОЗМОЖНОЕ - ВОЗМОЖНО!”, цель которой познакомить младших школьников с возможностями сервисов, основанных на технологиях искусственного интеллекта. Содержание кейса, планируемые виды деятельности и используемые сервисы погружают школьников в мир киноиндустрии, который становится все более интеллектуальным. Обучающиеся пробуют себя в роли автора сценария, режиссера, маркетолога.

Каждый из студентов-победителей, занявших 1-е место, получит ноутбук на базе процессора Intel® Core™ i5 11-го поколения.

2-е места среди студентов:

  • Кураев Никита, проект “Применение компьютерного зрения под управлением Raspberry Pi”. Центр компетенций  программы - ФГБОУ ВО “Новосибирский государственный педагогический университет”.

Основная идея проекта заключается в свободном изучении машинного зрения в образовательных условиях. Проект реализован на базе самых доступных комплектующих и программного обеспечения,  использует технологии: Raspberry Pi 3b, Intel RealSense, библиотеку OpenCV. Это позволяет использовать его в любых образовательных учреждениях – от школ до вузов.
В качестве одного из вариантов реализации технологии компьютерного зрения создана система с использованием языка программирования Python и библиотеки OpenCV. Для функционирования системы распознавания можно использовать разные камеры, например, Raspberry Cam или Intel RealSense.

  • Арапова Юлия, Володина Татьяна, проект “Приоритеты этики в разработке ИИ: расскажем миру о России”. Центр компетенций  программы -  ФГБОУ ВО "Самарский государственный социально-педагогический университет”.

Основная идея проекта – рассказать международному сообществу о том, какими принципами руководствуются российские ИТ-компании и какие направления развития этики в области ИИ они считают приоритетными. Для визуализации логики подхода и основных принципов была разработана и создана инфографика, которая отражает основные положения национального Кодекса этики в сфере ИИ, разработанного Альянсом в сфере ИИ и подписанного крупнейшими акторами ИИ, среди которых ООО «Яндекс», ООО «Мэйл.Ру», ПАО «МТС», ПАО Сбербанк, ПАО «Газпром нефть», Росатом, ПАО «Ростелеком» и др. Девизом проекта могут быть слова “Россия - за инновации!” Чтобы весь мир узнал о подходах к решению проблемы в России инфографика представлена на английском языке.

3-е место среди студентов получают две команды:

  • Брянцев Матвей, Ковальчук Станислав, Кудряшов Дмитрий, проект “Детектор маски. На страже вашего университета”.  Центр компетенций  программы - ФГБОУ ВО “Новосибирский государственный педагогический университет”.

Проект направлен на безопасность университета в суровое время пандемии для определения нарушителей масочного режима. Разработанный код с использованием web-камеры компьютера определяет присутствие маски на лице посетителя (в т.ч. студента или преподавателя). В перспективе данная технология может использоваться во всех общественных местах. В программе используется модель глубокого обучения с использованием Python и библиотек: Keras и OpenCV. 

  • Антонов Вячеслав, Коптев Илья, Кутько Даниил, проект “Чат-бот. Умное Расписание”. Центр компетенций программы - ФГБОУ ВО “Новосибирский государственный педагогический университет”.

Чат-бот с элементами искусственного интеллекта помогает студентам и преподавателям получать информацию о занятиях на определенном ближайшем промежутке времени, чтобы все, кто имеют доступ к чат-боту смогли быстро найти расписание, аудиторию и определить количество оставшихся занятий по определенной дисциплине. Google Calendar API используется для внесения и хранения данных. Бот Telegram API  реализован и работает в в мессенджере Telegram.

Каждый из студентов-победителей, занявшие 2 и 3 места, получат приз - Умную колонку Яндекс.Станция.


Призы по итогам Конкурса получают не только авторы студенческих проектов, но и Центры компетенций и Площадки, на которых занимаются победители Конкурса.

Наборы: ноутбук на базе процессора Intel® Core™ i5 10-го поколения; Intel® Neural Compute Stick 2 - получают:

  • ФГБОУ ВО “Новосибирский Государственный педагогический университет” (4 набора)
  • ФГБОУ ВО “Самарский государственный социально-педагогический университет” (2 набора)


Победителями конкурса среди преподавателей стали:


  • Семочкин Алексей Викторович, учебный кейс “Разработка алгоритмов машинного зрения с использованием 3D камеры для беспилотного автомобиля на базе Raspberry Pi”, Международная гимназия Сколково.

Кейс направлен на изучение принципов работы 3D камеры и ее применения в прикладных задачах беспилотных автомобилей . Работая с кейсом, обучающиеся программируют мобильную платформу на движение и остановку в случае обнаружения препятствия на дорожной полосе, а также распознавание дорожных знаков. Полученные умения, откроют новые возможности для реализации моделей беспилотного транспорта как для личных проектов и так и для подготовки робототехнических соревнований.

  • Сухаренко Данил Владимирович,  кейс  “Комплекс соревновательных заданий для проведения ИИ-мероприятий”, Центр компетенций  программы - ФГБОУ ВО "Самарский государственный социально-педагогический университет".

Кейс предлагает набор заданий для блиц-хакатона из разных областей ИИ для организации хакатона в условиях ограниченного времени. Предлагаются задания для учащихся в области машинного обучения, компьютерного зрения и анализа естественного языка (текста).

  • Розова Мария Сергеевна,  кейс “Разработка автоматизированной системы интерпретации проективной методики исследования личности с использованием компьютерного зрения”, Центр компетенций  программы - ФГБОУ ВО “Новосибирский государственный педагогический университет”.

Кейс может быть использован при создании законченного продукта, который может потенциально применяться в школе, например, психологами. В проектной деятельности работа с учебным кейсом поможет в развитии навыков применения библиотеки компьютерного зрения OpenCV для поиска контуров и распознавания геометрических форм.

  • Ступин Андрей Анатольевич, кейс “Этика и искусственный интеллект в науке о данных”, Центр компетенций  программы - ФГБОУ ВО “Новосибирский государственный педагогический университет”. 

В ходе выполнения кейса моделируются примеры и выявляются проблемные места использования ИИ. Учащиеся должны понять необходимость введения этических ограничений на решения, принимаемые ИИ, которые могут повлиять на ограничения прав и свобод граждан.

Каждый из победителей-преподавателей получает набор - ноутбук на базе процессора Intel® Core™ i7 10-го поколения и Intel® Neural Compute Stick 2.

Интересные проекты учащихся, не вошедшие в число победителей, были выбраны и отмечены членами жюри в специальных номинациях.


Специальная номинация от партнера, компании “Мобильное электронное образование “, “Анализ данных”:


  • Васько Мария, проект “Зарплаты в России (2000-2020): анализ, прогнозирование, выявление индекса благополучия и корреляции с оборотами отраслей”,  Центр компетенций  программы - ГАУДО КО РЦВПРС и ТДМ «Сириус.Кузбасс».

Зарплата в России – неотъемлемый вопрос в жизни граждан страны. Анализ уровня зарплат, выявление влияющих факторов, периодизация и прогнозирование являются ключом к пониманию состояния экономики страны. Изучение корреляции между отраслями хозяйства и зарплатой,  обработка данных при помощи языка программирования Python помогут выявить актуальные направления экономики. Данная работа может помочь в профориентации подрастающего поколения и развить интерес к изучению одной из самых важных сфер государственного управления- экономике

Приз: ноутбук на базе процессора Intel® Core™ i7 не ниже 10-го поколения и Intel® Neural Compute Stick 2.

Максим Леонидович Беркович, первый заместитель генерального директора “МЭО”, поддержал проект: “Хотелось бы отметить данную работу за ее особый подход к обработке Big Data: крайне методологически верно проведенное исследование данных, при котором перед тем, как осуществлять прогноз какого-либо тренда, исследователь сначала делает ретроспективные исследование на период, данные в рамках которого известны. Это позволяет сравнить данные прогноза с реальными данными, которые были получены за этот же период, чтобы определить степень ошибки прогноза для дальнейшего прогнозирования. Данная работа могла бы быть очень хорошим примером для других исследователей, работающих с Big Data с точки зрения методологии работы с данными и их использования для прогнозирования трендов”.


Специальная номинация от жюри конкурса “Ученик– учитель”:


  • Плотников Тимофей, кейс “Изучение работы нейросетей с использованием квадрокоптера”, Площадка программы - МБОУ Кисловская СОШ Томского района.

Кейс содержит набор занятий по теме «Изучение работы нейросетей с использованием квадрокоптера» в объеме 8 часов для обучающихся основного и среднего общего образования. Основной идеей кейса является проведение исследования и использование нейросети на примере задачи машинного обучения - слежения за объектом для прикладного применения в беспилотных летательных аппаратах. 

Приз: ноутбук на базе процессора Intel® Core™ i7 не ниже 10-го поколения и Intel® Neural Compute Stick 2.

Александр Михайлович Кондаков подчеркнул: “Очень важно, что в процессе участия в конкурсе начали формироваться команды «учитель-ученик», где происходит не только кураторство со стороны педагога, но и происходит горизонтальное взаимодействие, коллективная совместная деятельность, нацеленная на общий результат. Происходит взаимное обогащение участников данных проектов, что мы можем видеть на примере проекта Тимофея Плотникова”.


Специальная номинация “За социальную направленность проекта”:


  • Гумерова Алсу, проект “Адаптивная система помощи людям с ограниченным зрением на основе технического зрения”,  Площадка программы - Государственное бюджетное нетиповое общеобразовательное учреждение Самарской области «Самарский региональный центр для одаренных детей».

Проект нацелен на создание адаптивной системы для людей с ограниченными возможностями.  Люди с нарушениями зрения надевают  пояс с камерой, наушники и управляющее устройство. После запуска при передвижении программа умеет распознавать различные виды препятствий,  озвучивать их наименование и расстояния до их местонахождения от пользователя.

  • Бондарчук Глеб, проект “HealthUP - персонализированный физкультурный комплекс упражнений с применением технологий ИИ”, Центр компетенций  программы - ФГБОУ ВО “Новосибирский государственный педагогический университет”.

Программное обеспечение, напоминающее пользователю о необходимости выполнения зарядки, а также осуществляющее контроль за качеством её выполнения с помощью технологий ИИ.

  • Перевощикова Юлия, проект “Нейросети для творческих профессий, их опасность, применение и роль для развития рынка труда”,  Центр компетенций  программы - АНО «Центр цифрового образования детей «IT-куб» Ижевск

Исследовательский проект затрагивает проблему замены рабочих мест творческих профессий нейросетями. Рассматриваются обязанности некоторых узких специалистов профессии дизайнер,  и алгоритмы, частично имитирующие их работу. Важной составляющей проекта являются этические проблемы, возникающие в связи с внедрением нейросетей, а также возможные пути их решения. Результат исследования  представлен в виде рекомендаций для дизайнеров.

Призы каждому номинанту: Умная колонка Яндекс.Станция.


Специальная номинация “Уникальность и возможность развития”:


  • Ледяев Егор, Симоненко Иван, проект “Сервис персонального маршрута. Strollie”, Площадка программы - Государственное бюджетное нетиповое общеобразовательное учреждение Самарской области «Самарский региональный центр для одаренных детей».

Проект предлагает систему построения индивидуальных экскурсионных маршрутов на примере поиска интересных достопримечательностей Самары. В сервисе реализована возможность использования данных геолокации и пред-обученной модели построения индивидуальных маршрутов, на основе временных ограничений и радиуса возможного движения пользователя.

Призы каждому номинанту: Умная колонка Яндекс.Станция.


Специальная номинация “За техническую проработанность”:


  • Ильтяков Никита, проект “Умная школа: безопасность и персонализация”, Центр компетенций  программы - ФГБОУ ВО “Новосибирский государственный педагогический университет”.

Основная идея проекта - создание комплекса алгоритмов, позволяющих решить разные задачи в среде образования. Первая задача - использование систем машинного обучения для повышения удобства, безопасности в учебном заведении. Например, для использования на входе в школу, в столовой для оплаты или для автоматического учета посещаемости. Вторая - система, которая автоматически анализирует успеваемость школьника, выбирает предметы, отправляет школьнику задачу на тему из открытого банка задач, изменяя тему задачи под интересы конкретного ученика.

Приз: Умная колонка Яндекс.Станция.


Специальная номинация “Безопасность окружающих”:


  • Чубченко Егор, проект “Береги себя и близких,  Площадка программы - МАОУ Информационно- экономический лицей имени Александра Гараничева” г. Новосибирска.

Благодаря методам машинного обучения и библиотеке keras и tensorflow создана рабочая модель, по распознаванию наличия или отсутствия медицинской маски на лице человека, которая может быть использована любым человеком.  На входах вместо людей, которые проверяют наличие медицинской маски, предлагается установить камеру, которая выполнит функцию контроля. Используются: библиотеки машинного обучения, библиотеки работы с массивами, библиотека для работы с растровой графикой. В начале имеется датасет с группами изображений, которые хотим различать - это люди в масках и без масок (например, случайные люди из интернета). В конце работы кода получается обученная модель по распознаванию людей и проверки наличия или отсутствия медицинской маски на лице с довольно высокой точностью.

  • Белявцев Егор,  проект “Распознавание маски на лице”,   Центр компетенций  программы -  ГАУДО КО РЦВПРС и ТДМ «Сириус.Кузбасс».  

Проект направлен на решение социальной проблемы, связанной с пандемией коронавируса – не ношение масок в общественных местах. Данное программное решение можно использовать для звуковых уведомлений о нарушении порядка масочного режима, во время его введения.

  • Якупова Алина, проект “Персональный тренер на основе компьютерного зрения”,  Центр компетенций  программы - ФГБОУ ВО “Новосибирский государственный педагогический университет”.

Персональный тренер – проект, направленный на повышение эффективности тренировок на дому. Программа при помощи основных библиотек получает изображение с веб-камеры, отмечает на нем ключевые точки на теле и возвращает преобразованное изображение в приложение. Так происходит покадровое определение правильности выполнения упражнений и ведется счетчик количества повторений. Массовое применение данного приложения может значительно снизить количество людей в местах их массового скопления, что в условиях пандемии особенно актуально.


Призы каждому номинанту: Умная колонка Яндекс.Станция.

Поздравляем победителей! Благодарим ребят, студентов, руководителей проектов, родителей учащихся за поддержку разработок, а также тренеров Площадок программы, ставших участниками Конкурса!


Все участники конкурса получат именные сертификаты участников. Призы будут отправлены победителям в течении месяца. Просьба оперативно предоставить контактные данные получателей призов организаторам Конкурса по запросу.