NUCLEAR

IT HACK

20-21 апреля 2024

Студенческий межвузовский хакатон по машинному обучению, web-разработке, разработке алгоритмов и информационной безопасности

О ХАКАТОНЕ

Хакатон станет площадкой для взаимодействия программистов со всей Москвы и представителей крупнейших IT компаний. Участников ждут MeetUp и мастер-классы от приглашенных спикеров, которые помогут улучшить hard skills.

В рамках хакатона участникам будет предложено решить IT задачи от крупнейших индустриальных компаний ГК «Росатом», Геограком, РЖД, МосТрансПроект, VK, T1.

Участникам на выбор предлагается несколько задач из следующих тематических сфер: Машинное обучение и анализ данных, web-разработка, разработка алгоритмов, информационная безопасность.

Хакатон предполагает очное участие на площадке НИЯУ МИФИ.

Студенты университетов и обучающиеся школ г. Москвы

Команды от 2 до 4 человек

Возраст 14+

«Nuclear IT Hack» — возможность продемонстрировать свои навыки разработчика перед представителями компаний. А за счет решения прикладных индустриальных задач каждый участник Хакатона сможет усовершенствовать собственные навыки программирования.

Хакатон — это отличная возможность продемонстрировать умение представлять собственные проекты инвесторам, работать в команде и выступать на публике.

У каждого участника будет возможность принять участие в iX MeetUp, а авторы самых креативных решений получат оффер от компаний-партнеров.

Победители и призёры Хакатона получат дипломы и специальные призы от компаний-партнеров. А все участники получат сертификаты.

Победители и призёры Хакатона получат возможность закрыть проектную практику ИИКС, а участники  — получить дополнительные баллы к проектной практике.

*Только для студентов НИЯУ МИФИ.

Зачем участвовать

1

2

3

4

5

Стажировки и трудоустройство

Soft skills

Hard skills

Крутые призы

Дополнительные плюсы для МИФИстов

Определение эмоционального окраса высказываний

Ежедневно в организациях Госкорпорации Росатом проводится несколько тысяч встреч. Часть из них проводится в онлайн-режиме. Для задач протоколирования совещаний нами внедряется сервис Цифровой Стенографист.

В рамках данной задаче участникам предстоит разработать программный модуль или микросервис для Цифрового Стенографиста, который с помощью алгоритмов машинного обучения по аудио или видеозаписи онлайн-встреч (совещаний, семинаров, интервью и т.д.) определяет эмоции участников. Также необходимо придумать и реализовать способ наглядной визуализации эмоций в стенограмме и/или на экране. Состав возможных эмоциональных окрасов не регламентируется и остается на усмотрение каждой команды.

Детектирование курильщиков в неположенных местах

Данная задача направлена на разработку системы, способной автоматически обнаруживать курильщиков в запрещенных местах с использованием технологий компьютерного зрения и нейронных сетей. Цель состоит в создании эффективного инструмента, который способен оперативно и точно идентифицировать нарушителей правил безопасности и предотвращать нарушения. Решение этой задачи включает в себя сбор данных, аннотацию изображений, предобработку данных, выбор подходящей архитектуры нейронной сети, ее обучение и последующую оценку качества. Полученная модель может быть интегрирована в системы видеонаблюдения для обеспечения безопасности и соблюдения правил в общественных местах.

Граф автомобильных дорог

Разработать сервис переноса данных дорожных ведомостей автоматизированного банка дорожных данных на публичный граф автомобильных дорог.

Даны два набора данных: с одной стороны публичный граф автомобильных дорог с описанием геометрии каждого ребра, а с другой стороны геометрия трасс дорог, отрисованная пользователями по космическим снимкам. Трассы автомобильных дорог атрибутированы дорожными ведомостями – таблицей характеристик по участкам трассы. Разработать сервис, который однозначно сопоставит геометрию ребер графа и участков трасс дорог и переносит данные из дорожных ведомостей на граф автомобильных дорог.

Задача предоставлена ООО «Геограком».

Генерация ключей аутентификации

Реализовать генерацию ключей аутентификации и саму аутентификацию по стандарту WebAuthn. Разработать хранилище ключей аутентификации в облаке.

API для взаимодействия с хранилищем ключей взять то, что описано в спецификации WebAuthn для взаимодействия с устройством. Учетные данные, сгенерированные по стандарту WebAuthn, перенести в созданное хранилище и из него синхронизировать на другое устройство пользователя.

Показать, что это именно те ключи, которые были сгенерированы на первом устройстве пользователя.

Определение эмоционального окраса высказываний

Ежедневно в организациях Госкорпорации Росатом проводится несколько тысяч встреч. Часть из них проводится в онлайн-режиме. Для задач протоколирования совещаний нами внедряется сервис Цифровой Стенографист.

В рамках данной задаче участникам предстоит разработать программный модуль или микросервис для Цифрового Стенографиста, который с помощью алгоритмов машинного обучения по аудио или видеозаписи онлайн-встреч (совещаний, семинаров, интервью и т.д.) определяет эмоции участников. Также необходимо придумать и реализовать способ наглядной визуализации эмоций в стенограмме и/или на экране. Состав возможных эмоциональных окрасов не регламентируется и остается на усмотрение каждой команды.

Детектирование курильщиков в неположенных местах

Данная задача направлена на разработку системы, способной автоматически обнаруживать курильщиков в запрещенных местах с использованием технологий компьютерного зрения и нейронных сетей. Цель состоит в создании эффективного инструмента, который способен оперативно и точно идентифицировать нарушителей правил безопасности и предотвращать нарушения. Решение этой задачи включает в себя сбор данных, аннотацию изображений, предобработку данных, выбор подходящей архитектуры нейронной сети, ее обучение и последующую оценку качества. Полученная модель может быть интегрирована в системы видеонаблюдения для обеспечения безопасности и соблюдения правил в общественных местах.

Граф автомобильных дорог

Разработать сервис переноса данных дорожных ведомостей автоматизированного банка дорожных данных на публичный граф автомобильных дорог.

Даны два набора данных: с одной стороны публичный граф автомобильных дорог с описанием геометрии каждого ребра, а с другой стороны геометрия трасс дорог, отрисованная пользователями по космическим снимкам. Трассы автомобильных дорог атрибутированы дорожными ведомостями – таблицей характеристик по участкам трассы. Разработать сервис, который однозначно сопоставит геометрию ребер графа и участков трасс дорог и переносит данные из дорожных ведомостей на граф автомобильных дорог.

Задача предоставлена ООО «Геограком».

Анализа и прогнозирование пассажиропотока на станциях метро

Цель данной задачи состоит в разработке и обучении ИИ модуля (Telegram-бот или web-сервис), способного анализировать и предсказывать пассажиропоток на станциях метро с использованием имеющихся данных.

Участникам хакатона предоставляется набор данных, содержащий показатели по пассажиропотоку на различных станциях метро за определенный период времени.

Участникам рекомендуется использовать инструменты и технологии машинного обучения, обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и веб-разработки для реализации функционала модуля и пользовательского интерфейса.

Генерация ключей аутентификации

Реализовать генерацию ключей аутентификации и саму аутентификацию по стандарту WebAuthn. Разработать хранилище ключей аутентификации в облаке.

API для взаимодействия с хранилищем ключей взять то, что описано в спецификации WebAuthn для взаимодействия с устройством. Учетные данные, сгенерированные по стандарту WebAuthn, перенести в созданное хранилище и из него синхронизировать на другое устройство пользователя.

Показать, что это именно те ключи, которые были сгенерированы на первом устройстве пользователя.

Определения фродовых транзакций

Вы сотрудник Банка, отвечающий за минимизацию хищения денежных средств у клиентов. Самые популярные каналы похищения денежных средств - транзакции по переводам, оформление кредитов с дальнейшим обналичиванием.

В рамках задачи необходимо:
⁃ Подготовить набор данных, который можно использовать для формирования индивидуального профиля.
⁃ Подготовить проект решения для онлайн проверки транзакций и формирования индивидуального профиля, которые будут определять вероятность фрода.
⁃ Оценить производительность решения.
⁃ Предложить варианты для дальнейшего развития решения.

Определение эмоционального окраса высказываний

Ежедневно в организациях Госкорпорации Росатом проводится несколько тысяч встреч. Часть из них проводится в онлайн-режиме. Для задач протоколирования совещаний нами внедряется сервис Цифровой Стенографист.

В рамках данной задаче участникам предстоит разработать программный модуль или микросервис для Цифрового Стенографиста, который с помощью алгоритмов машинного обучения по аудио или видеозаписи онлайн-встреч (совещаний, семинаров, интервью и т.д.) определяет эмоции участников. Также необходимо придумать и реализовать способ наглядной визуализации эмоций в стенограмме и/или на экране. Состав возможных эмоциональных окрасов не регламентируется и остается на усмотрение каждой команды.

Детектирование курильщиков в неположенных местах

Данная задача направлена на разработку системы, способной автоматически обнаруживать курильщиков в запрещенных местах с использованием технологий компьютерного зрения и нейронных сетей. Цель состоит в создании эффективного инструмента, который способен оперативно и точно идентифицировать нарушителей правил безопасности и предотвращать нарушения. Решение этой задачи включает в себя сбор данных, аннотацию изображений, предобработку данных, выбор подходящей архитектуры нейронной сети, ее обучение и последующую оценку качества. Полученная модель может быть интегрирована в системы видеонаблюдения для обеспечения безопасности и соблюдения правил в общественных местах.

Граф автомобильных дорог

Разработать сервис переноса данных дорожных ведомостей автоматизированного банка дорожных данных на публичный граф автомобильных дорог.

Даны два набора данных: с одной стороны публичный граф автомобильных дорог с описанием геометрии каждого ребра, а с другой стороны геометрия трасс дорог, отрисованная пользователями по космическим снимкам. Трассы автомобильных дорог атрибутированы дорожными ведомостями – таблицей характеристик по участкам трассы. Разработать сервис, который однозначно сопоставит геометрию ребер графа и участков трасс дорог и переносит данные из дорожных ведомостей на граф автомобильных дорог.

Задача предоставлена ООО «Геограком».

Анализа и прогнозирование пассажиропотока на станциях метро

Цель данной задачи состоит в разработке и обучении ИИ модуля (Telegram-бот или web-сервис), способного анализировать и предсказывать пассажиропоток на станциях метро с использованием имеющихся данных.

Участникам хакатона предоставляется набор данных, содержащий показатели по пассажиропотоку на различных станциях метро за определенный период времени.

Участникам рекомендуется использовать инструменты и технологии машинного обучения, обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и веб-разработки для реализации функционала модуля и пользовательского интерфейса.

Генерация ключей аутентификации

Реализовать генерацию ключей аутентификации и саму аутентификацию по стандарту WebAuthn. Разработать хранилище ключей аутентификации в облаке.

API для взаимодействия с хранилищем ключей взять то, что описано в спецификации WebAuthn для взаимодействия с устройством. Учетные данные, сгенерированные по стандарту WebAuthn, перенести в созданное хранилище и из него синхронизировать на другое устройство пользователя.

Показать, что это именно те ключи, которые были сгенерированы на первом устройстве пользователя.

Определения фродовых транзакций

Вы сотрудник Банка, отвечающий за минимизацию хищения денежных средств у клиентов. Самые популярные каналы похищения денежных средств - транзакции по переводам, оформление кредитов с дальнейшим обналичиванием.

В рамках задачи необходимо:
⁃ Подготовить набор данных, который можно использовать для формирования индивидуального профиля.
⁃ Подготовить проект решения для онлайн проверки транзакций и формирования индивидуального профиля, которые будут определять вероятность фрода.
⁃ Оценить производительность решения.
⁃ Предложить варианты для дальнейшего развития решения.