Якубов Рустам в финале конкурса проектов «Цифровой прорыв. Уральский IT-Хаб»

Подведены итоги конкурса проектов «Цифровой прорыв. Уральский IT-Хаб», который проводился с 30 октября по 1 ноября в онлайн-режиме. Команда AI_CENTR, в состав которой входит студент 3 курса ИМиКН Якубов Рустам, вошла в тройку победителей кейса от АО «Почта России».

Уральский IT-хаб является полуфинальным этапом самого масштабного соревнования для профессионалов в сфере цифровой экономики «Цифровой прорыв». Призовой фонд регионального соревнования составил 3 000 000 рублей, общий призовой фонд конкурса «Цифровой прорыв» — 50 000 000 рублей..

Всего в соревновании приняло участие 131 команда из 128 городов. Участникам предстояло за 48 часов решить один из девяти предложенных кейсов от партнеров мероприятия — Госкорпорации «Росатом», АО «Почта России», ПАО «Россети», АО «Газпромбанк», ПАО «Ростелеком», Департамента информационных технологий и связи ЯНАО, Дворца творчества и спорта «Пионер» Тюменской области, Департамента информатизации Тюменской области, Департамента информатизации и связи Свердловской области. Победителям регионального этапа предоставляется путевка в финал конкурса «Цифровой прорыв», право на участие в грантовом конкурсе «УМНИК — Цифровой прорыв» и денежный приз.

Презентация решения команды AI_CENTR

В кейсе от АО «Почта России» требовалось на основании картографических данных об имеющихся на территории объектах инфраструктуры (кафе, магазины, банки и прочее) и данных о населении (с детализацией до здания) разработать алгоритм анализирующий спрос на тот или иной объект инфраструктуры, и предлагающий его оптимальное место размещения. Участникам были предоставлены данные о расположении объектов инфраструктуры и плотности населения города Владивосток.

Это были тяжелые 48 часов непрерывной работы над кейсом и у нас получилось реализовать всё, что мы задумали. Наше решение — это интерактивная карта с возможностью отображения различных слоёв (объекты инфраструктуры, количество жильцов в домах, точки притяжения) и расчёта коэффициента оптимальности расположения нового объекта инфраструктуры по запросу от пользователя. Расчёт успешности размещения был реализован с помощью алгоритмов машинного обучения.

В частности я занимался предобработкой картографических данных, решением оптимизационной задачи и подключением внешнего сервиса Яндекс.карты для получения нужных данных, так как исходного датасета было недостаточно. Использование внешних данных стало одним из ключевых факторов к достижению победы. За эти 2 дня я получил много бесценного опыта решения реальных задач в экстремальных условиях. Впереди финал.

— Якубов Рустам, студент 3 курса направления МОиАИС