Zeitgeist МАИ: как решить IT-кейс и взойти на пьедестал Авиахакатона

21-23 октября IT-Центр МАИ, институт № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика» и инновационный акселератор и хаб WINNO Moscow провели на новой IT-площадке МАИ V Международный авиахакатон. Мероприятие собрало порядка 800 участников. Из них 166 оказались в финале. Команды решали один из пяти кейсов, представленных компаниями МТС, S7 Technics, международным аэропортом Шереметьево, «Геоскан» и IT-Центром МАИ.

В итоге в числе победителей оказалась команда маёвцев Zeitgeist, в составе которой студенты программы магистратуры «Технологии суперкомпьютерного моделирования сложных технических систем»: Всеволод Пешиков, Валерия Самсонова, Илья Стулов, которые являются сотрудниками НИО-101, а также Виктор Чистов и Иван Скворцов. Ребята представили лучшее решение кейса от группы компаний «Геоскан» «Таксация лесов: распознавание лиственных и хвойных пород деревьев». Мы пообщались с командой разработчиков и узнали об их пути в IT и о том, как именно им удалось стать чемпионами Авиахакатона.

Капитан команды Zeitgeist Всеволод Пешиков окончил специалитет института № 1 «Авиационная техника» по направлению «Самолёто— и вертолётостроение». Ещё на 4 курсе начал работать в научно-исследовательском отделе кафедры 101 в лаборатории № 1 «Математическое моделирование».

— В НИО-101 я занимаюсь программированием на C#. Так как я давно искал возможности получить образование в IT для расширения компетенций и углубления знаний, то решил пойти в магистратуру IT-Центра по целевому, — говорит Всеволод.

Всеволод участвует в Авиахакатоне МАИ уже второй раз, а вот остальные участники — новички.

— Решил поучаствовать и не разочаровался. Данное мероприятие соответствует сфере моих интересов в программировании, и вообще это неплохой способ найти новые связи и знакомства, — говорит участник команды Илья Стулов.

По заданию кейса участникам необходимо было с использованием имеющихся данных дистанционного зондирования Земли — исходных аэрофотоснимков, собранных из них ортофотопланов, высотных данных, представленных цифровой высотной моделью, и данных лазерного сканирования — разработать алгоритмы сегментации изображений, классификации выделенных сегментов, анализа характеристик выделенных сегментов.

— Задача была такова: у вас есть фото с аэрофотосъёмки, ортофотоплан, карта высот. На выходе надо получить маску на кроны деревьев на ортофотоплане с информацией об общем количестве деревьев, площади, занимаемой кронами, характеристике крон и породе деревьев. Самым сложным было запустить обучение нейронной сети, так как были проблемы с железом. Мы прошли через десятки падений ядра питона из-за переполнения памяти графического процессора, где проходило обучение. На второе по сложности место я бы поставил создание датасета (обработанный и структурированный массив данных — ред.) как очень трудоёмкого процесса: пришлось делать его трижды, на что суммарно у нас ушло примерно 15 человеко-часов, — говорит Всеволод.

В команде Всеволод как капитан занимался планированием, подготовкой набора данных, на котором потом училась нейросеть, презентацией, отправлял запросы экспертам и куратору, защищал проект на чекпоинтах и в финале, готовил отчёты и помогал с алгоритмами. Валерия отвечала за презентацию, а также помогала в поиске и информации организации работы. Иван — специалист по искусственному интеллекту, нейронным сетям, написанию кода для программ, оформлению репозитория кода. Илья отвечал за нарезание большого ортофотоплана на части и создавал наборы данных для обучения нейронной сети. Виктор отвечал за обучение нейросети и вывод результатов её работы, написание кода, а также за подготовку набора данных.

По итогам маёвцам удалось составить датасет, обучить нейросеть, сделать скрипт, работающий с размеченными картинками, скрипт-аугментатор и алгоритмы, которые рассчитывают занимаемую кронами деревьев площадь. Нейросеть научилась создавать маски, выделяющие кроны деревьев на картинках, составленных путём нарезания ортофотоплана.

Программисты из Zeitgeist считают, что борьба за первое место была непростой — соперники были достаточно сильными.

— В финале одна команда поразила своим составом. Там были даже школьники. Они отыскали тематическую библиотеку от калифорнийского университета и разбирались с ней. Ещё команда соперников состояла всего из двух человек. Они смогли показать очень интересные промежуточные результаты, которые довести до конца, к сожалению, не успели, — отмечает Всеволод.

Идеи победителей Авиахакатона МАИ ежегодно успешно реализуются в компаниях партнёров. Решение, предложенное командой Zeitgeist, тоже не будет положено в стол. В ближайшее время ребята встретятся с руководством компаниии, чтобы обсудить дальнейшее сотрудничество.

Мы спросили ребят, каков рецепт победы в хакатоне. Как считает Валерия Самсонова, нужно сохранять позитивный настрой, быть организованным, несмотря на усталость, и на каждую трудность отвечать смехом.

Однако помимо этого нужно быть любознательным и активным: развивать свои навыки и компетенции не только в рамках основного направления, но и в смежных областях. Так, например, Всеволод прошёл обучение в Школе сервиса и Школе управления МАИ, стал финалистом олимпиады «Умник-МФТИ-2018», в 2019 году занял первое место во Всероссийской студенческой олимпиаде «Компьютерное моделирование в авиастроении» им. М.П. Симонова в номинации «CAD-технологии в среде Solid Works», стал финалистом конкурса «Будущее авиации-2020» от ПАО «ОАК». Валерия, Иван и Виктор окончили первое высшее в МАИ с красным дипломом, Валерия также прошла обучение в Школе сервиса МАИ, где с командой защитила проект разработки возвратно-обменного фонда для вертолёта «Ансат». Виктор успешно защитил выпускную квалификационную работу на тему распознавания объектов на изображениях местности с помощью сверточных нейронных сетей, а Иван ведёт отдел экспертизы по SQL в компании «МТС Диджитал».

— Для меня лично победа в Авиахакатоне МАИ подтверждает, что мы отлично сработались как команда и выбрали правильный путь своего профессионального развития, — говорит капитан маёвской команды.

Маёвец отмечает, что работа и учёба занимают почти всё свободное время.

— Но зато у меня есть замечательный кот и небольшая муравьиная ферма, — говорит он.