МЧС России совместно с проектом «Инфраструктура научно-исследовательских данных» (ИНИД) приглашают исследователей принять участие в онлайн-хакатоне Emergency DataHack, который будет проходить с 28 по 30 мая. Заявки на участие принимаются с 19 апреля по 24 мая включительно на сайте хакатона.
В рамках мероприятия министерство впервые предоставит доступ к части данных, которые собираются для предотвращения чрезвычайных ситуаций. На основе этих данных участники онлайн-хакатона построят свои ML-модели, необходимые для решения задач МЧС. Лучшие решения будут внедрены в работу министерства и окажут позитивное влияние на безопасность россиян.
«Сегодня очень важно искать новые решения по минимизации ущерба от ЧС и защите населения. Участники хакатона предложат собственные инструменты и рекомендации для решения актуальных задач МЧС России. Современные технологии позволят получить более точные прогнозы и выявить корреляции между различными сценариями развития обстановки», – отметил заместитель Министра Виктор Ничипорчук.
Участники хакатона также получат возможность работать с данными, которые предоставят партнеры мероприятия: Росгидромет, Росавтодор, ГЛОНАСС БДД, Tele2, Ростелеком.
Антон Мерзляков, директор по аналитике больших данных Tele2: «Сегодня многие официальные ведомства все чаще прибегают к использованию геоаналитики в своей работе, и нам ценно быть партнерами онлайн-хакатона Emergency DataHack. Обезличенную информацию о перемещениях наших абонентов можно использовать для различных стратегических целей, и безопасность населения – важнейшая из них. Использование агрегированных данных позволяет предвидеть чрезвычайные ситуации и вовремя принимать меры по их предотвращению. Ждем интересных решений от участников хакатона и надеемся на практическую реализацию лучших находок».
Общий призовой фонд хакатона – 900,000 рублей. Награды получат команды, занявшие первые три места по каждому из трёх треков.
Команды, сформированные из участников хакатона: аналитиков данных, специалистов по машинному обучению, географов и гидрологов, смогут выбрать одно из трех предложенных направлений:
- построить модель, которая позволит в паводкоопасный период на 10 дней вперед оценивать вероятность вскрытия реки Лена и возникновения затора на участке реки;
- построить предиктивную модель, которая позволит в паводкоопасный период на 30 дней вперед оценивать максимальный уровень воды на определенных участках реки Лена;
- разработать модель машинного обучения для прогнозирования риска ДТП в разрезе временного интервала, отрезка автомобильной дороги и тяжести последствий.
48-часовое командное соревнование для исследователей данных, аналитиков, дата-сайентистов и специалистов по машинному обучению проводится для разработки новых решений и подходов к более эффективной защите граждан и предотвращению происшествий и чрезвычайных ситуаций.
