Магистрант СКФУ – победитель всероссийского чемпионата разработчиков

Подведены итоги чемпионата среди студентов Agro Data Science Cup, организованного Россельхозбанком. Победителем признали представителя СКФУ Арсения Глотова. Он предложил лучший математический алгоритм для определения произраставших ранее на поле сельскохозяйственных культур.

Онлайн-соревнование для студентов и специалистов IT-специальностей прошло в рамках AgroCode – самого масштабного мероприятия года в сфере цифровых агротехнологий. Заявки на участие в конкурсе подали 513 студентов со всей страны. В течение трех недель они решали две задачи: с помощью машинного обучения определяли культуры, выращенные на поле ранее, и оценивали качество лимонов. Всего на сайт организаторов конкурса поступило более 1300 решений.

Студенту второго курса магистратуры по направлению «Прикладная математика и информатика» Арсению Глотову более интересной показалась первая задача. Для сельского хозяйства ее решение имеет большое значение.

- Мы собираем много данных со спутниковых снимков, метеорологических данных,  данных наблюдения за фитосанитарным состоянием поля, - рассказал на церемонии объявления победителей чемпионата исполнительный директор компании «ИнтТерра» Кирилл Зябрев. – Но какие бы большие данные мы не анализировали, самое важное, что нужно знать об этом поле, это какая культура на нем произрастала. Без этого вся остальная информация теряет смысл. Эти сведения нужны фермерам, которые приобретают новые земли, чтобы спланировать, что на них выращивать. Основной метод определения – это анализ исторических спутниковых снимков и выделения профиля вегетации данной культуры. Этим и занимались наши конкурсанты.

Как рассказал Арсений Глотов, перед участниками стояла задача распознать 28 сельскохозяйственных культур. По каждой из них давался индекс ее вегетации за год.

- Проблема в том, что у разных культур разный срок выращивания, - отметил Арсений. – Нужно было для начала стандартизировать всю информацию. Поиск эффективного решения по распознаванию сельхозкультур осложняло и то, что для некоторых культур было по одному-два примера, на которые мы могли ориентироваться. В течение трех недель можно было предложить до 30 решений. Эксперты по четким критериям оценивали точность наших вычислений. В зачет шло лучшее из них. В основе моего решения использовалась комбинация из нескольких алгоритмов машинного обучения, результаты которых усреднялись для получения итогового предсказания. Такой подход позволяет снизить риск неправильной интерпретации результатов какой-либо одной отдельно взятой модели.

Это решение принесло Арсению заслуженную победу и приз от организаторов чемпионата. Это не первый успех талантливого магистранта из СКФУ. Осенью он вошел в сотню лучших участников масштабного международного соревнования по искусственному интеллекту, объединившего более двух тысяч разработчиков со всего мира. Именно это вдохновило его на участие в чемпионате Россельхозбанка.

- Очень рад победе, - признался Арсений. – Участие в подобных соревнованиях позволяет изучить более детально малознакомые методы и подходы в машинном обучении на практике. Некоторые из них также оказались полезны в моей работе разработчика систем компьютерного зрения.