Забыли пароль?

Напишите нам!

Борьба с бедностью стала самой популярной темой на конкурсе World AI & Data Challenge

Среди заявок, представленных на первый этап конкурса World AI & Data Challenge, который Агентство стратегических инициатив (АСИ) проводит совместно со Всемирным банком, самой востребованной оказалась задача по выявлению и устранению причин бедности. С различными гипотезами ее решения выступили 14 инициаторов.

Всего на конкурс поступило 147 задач из Сингапура, Казахстана, Узбекистана, Монголии и 43 регионов России. Среди лидеров по количеству заявок: Республика Татарстан – 11 задач, Новгородская область – 9 задач, Приморский край – 9 задач, Свердловская область – 7 задач, Ханты-Мансийский АО – 6 задач, Ульяновская область – 6 задач.

Борьба с бедностью и повышение качества жизни

IT-парк Узбекистана решил определить корреляцию между уровнем доходов и доступом в интернет / наличием мобильной связи, построив специальную карту на основании данных информационных систем. Постановщики задачи считают, что наличие мобильной связи и выход в интернет может изменить уровень бедности в регионах, благодаря вовлечению людей в развитие собственного бизнеса или удаленной работы.

Они также предлагают разработать инновационный метод профилирования бедности в Узбекистане, автоматизировать сбор данных и их обработку. С использованием алгоритмов машинного обучения система сможет анализировать большой объем демографических и социоэкономических данных для определения ранее неизвестных характеристик людей, которые относятся к малообеспеченным слоям населения. Для прогнозирования бедности может применяться сравнительная оценка алгоритмов классификации машинного обучения Всемирного банка.

Еще одна популярная задача - «Качественное изменение условий для роста благосостояния человека». Для ее решения Иннополис предлагает дата-сообществу разработать алгоритм определения показателей, наиболее точно отражающих уровень удовлетворенности человека и ожидания от среды проживания (работа, финансы, саморазвитие, здоровье, семья, отдых, общество). 

Новгородская область планирует не только замерять показатели удовлетворенности населения, но и помогать органам власти определять, как способствовать их повышению (например, построить детскую площадку или разбить сквер), а переселенцам - выбирать районы проживания, исходя из их потребностей. Задача Ульяновской области направлена на автоматизацию и совершенствование измерения качества жизни населения в муниципальных образованиях и повышение точности данной оценки. Решение позволит выявлять сферы жизнедеятельности, требующие особого внимания со стороны органов власти.

Экологический мониторинг и метеопрогнозирование

Для создания системы экологического метеопрогнозирования Останкинская телебашня предоставила данные о загрязнении атмосферы. Разработка такой системы позволит устанавливать закономерность между изменениями погоды, процессами в атмосфере и экологической ситуацией в городе для получения более актуальной информации о погоде.

«На Останкинской телебашне работает метеокомплекс, осуществляющий сбор климатических и экологических данных по Москве. Приборы фиксируют температуру, влажность воздуха, облачность, направление и скорость ветра, давление, грозовую активность и т.д. Уникальность данных заключается в том, что они получены с самого высоко расположенного метеорологического оборудования в Москве. Также на трех уровнях расположено оборудование, измеряющее параметры загрязнения атмосферы: азот, углекислый газ, пыль», – прокомментировал задачу первый заместитель директора филиала РТРС «МРЦ» Алмаз Сулейманов. Для работы над задачей по увеличению турпотока на телебашню предоставлены данные по трафику за каждый час, данные о погоде, сегментация аудитории по нескольким переменным.

Профилактика и выявление заболеваний

Задачи по разработке технических решений для сферы здравоохранения тоже оказались востребованными. Например, Приморский край предложил построить модель «Здоровье семьи», которая позволит формировать индивидуальную профилактическую карту для каждого человека с учетом его текущих характеристик. Обнаружение болезни на ранней стадии позволяет вылечить ее более эффективно и дешево.

«На конкурс также поступили задачи по прогнозированию динамики рождаемости и возможной смены поколений, борьбе с COVID-19, перепрофилированию безработных, анализу человеко- и машино-потоков для предсказания расходов на ремонт дорог, выявлению факта развития сердечно-сосудистых заболеваний. Есть заявки на формирование пешеходного каркаса города, выявление профессионального выгорания педагогов, прогнозирование уровней воды в период весеннего половодья. Сейчас идет этап акселерации, в рамках которого эксперты конкурса вместе с постановщиками задач будут работать над их формулировками и обогащением данными», - сообщили в центре цифрового развития АСИ.

Заявки на участие в первом этапе конкурса подали: Москва, Санкт-Петербург, Амурская, Астраханская, Воронежская, Иркутская, Калининградская, Калужская, Кемеровская, Курганская, Курская, Ленинградская, Липецкая, Московская, Новгородская, Новосибирская, Ростовская, Рязанская, Сахалинская, Свердловская, Тверская, Тульская, Тюменская, Ульяновская, Челябинская области; Республики Алтай, Башкортостан, Дагестан, Кабардино-Балкария, Карелия, Коми, Мордовия, Саха (Якутия), Татарстан, Тыва, Чечня; Забайкальский, Краснодарский, Красноярский, Приморский, Ставропольский края; Ненецкий, Ханты-Мансийский автономные округа.

Источник: Редакция сайта АСИ.

Подписаться на рассылку