Nije prvi put da naši studenti „osvajaju svet“. Navikli smo da su među najboljima u sportu, besedništvu, medicini, ali i u oblasti IT-ja – takoreći u svemu.
Ovoga puta, dvoje naših studenata našlo se među deset najboljih na međunarodnom online Hakatonu, takmičenju održanom od 14. do 16. maja na platformi kompanije Gasprom njeft. Marieta Rakoš sa Fakulteta tehničkih nauka Univerziteta u Novom Sadu zauzela je visoko drugo, dok je šesto mesto pripalo Mihailu Grbiću, studentu Elektrotehničkog fakulteta Univerziteta u Beogradu.
Takmičenje pod nazivom Hakaton Applied AI Challenge: Oil and Gas Industry Case realizovano je u organizaciji kompanije Gasprom njeft NTC (GPN NTC) i Univerziteta ITMO u Sankt Peterburgu, jednom od najboljih digitalnih univerziteta u Ruskoj Federaciji. U pripremi slučaja za Hakaton učestvovala je Digitalna laboratorija kompanije NIS, koja sarađuje sa Centrom za kognitivne tehnologije GPN NTC. Na predlog organizatora, srpski studenti sa pet različitih fakulteta na tri univerziteta u Srbiji pozvani su da učestvuju u Hakatonu.
Najbolje rešenje ima šansu da bude implementirano
Od ukupno 98 prijavljenih učesnika, njih 16 je uspelo da kreira model čija je tačnost zadovoljavala granicu prihvatljivosti modela. Većina učesnika takmičenja bili su studenti srpskih i ruskih univerziteta na osnovnim i master studijama iz oblasti IT-ja, fizike, geofizike i industrije nafte i gasa. Zadatak je podrazumevao rešavanje problema predikcije tipa i kvaliteta kolektora na osnovu odabranih signala geofizičkog karotaža, koristeći algoritme mašinskog učenja. Podatke je obezbedila kompanija Gasprom njeft, a najbolje rešenje ima šansu da bude potencijalno implementirano u svakodnevni rad geologa, petrofizičara i naftnih inženjera kompanije.
Mogućnost za besplatan master u Rusiji
Marieta Rakoš sa Fakulteta tehničkih nauka Univerziteta u Novom Sadu naglasila je da su njena interesovanja usmerena na naučnu oblast mašinskog učenja i veštačke inteligencije.
„Trenutno radim na diplomskom radu na temu Sentiment Analysis of Tweets in Russian Language, koristeći tehnologiju mašinskog učenja. Bila sam veoma prijatno iznenađena pozivom da srpski studenti učestvuju u Hakatonu. Ovo mi je bio prvi put da učestvujem na jednom ovakvom takmičenju. Bilo mi je izuzetno zadovoljstvo i mnogo sam naučila u samom procesu“, kaže Marieta.
I Mihajlu Grbiću, studentu Elektrotehničkog fakulteta u Beogradu, ključne oblasti interesovanja su mašinsko učenje, kompjuterska vizija i veštačka inteligencija.
„Hakaton je predstavljao jedinstvenu priliku da svoje znanje primenim u svrhu određivanja tipa stene na osnovu geoloških informacija u dosta nebalansiranom skupu podataka. Organizatori su se potrudili da obezbede sve neophodne informacije za učesnike koji nisu bliski sa geologijom. Prilikom prezentacije radova najboljih 16 kandidata, bilo je korisno videti ideje i razmišljanja ostalih učesnika. Bilo mi je zadovoljstvo da učestvujem na Hakatonu i ostvarim solidan rezultat, ali i da dosta naučim od ostalih učesnika koji su izlagali svoje radove“, rekao je Mihailo.
Najbolje plasirani studenti su intervjuisani uz poziv Univerziteta ITMO na master studije, a dvoje srpskih studenata dobilo je poziv za master program „Big Data and Machine Learning“ bez polaganja prijemnog ispita.
Podrška kompanije NIS
„U saradnji sa kolegama iz Centra za kognitivne tehnologije GPN NTC-a, za učesnike Hakatona pripremili smo pravu data science poslasticu iz sveta naftne industrije: rad sa nebalansiranim skupom podataka malog obima. Bilo je zadovoljstvo učestvovati u organizaciji ovakvog projekta, od njegove inicijacije do ocenjivanja prezentacija finalnih rešenja“, izjavila je Tanja Micić Ponjiger, Data Scientist u Naučno-tehnološkom centru NIS-a.
Tagovi
