Análise de solução de problemas reais da indústria (salvando leitões e outros)

A porca alimenta os leitões até o 26º dia. Durante esse período, ela pode deitar-se sobre eles, o que levará ao fato de que os leitões se tornarão um pouco menores do que eram no começo. Para evitar isso, usamos máquinas como na foto, que excluem suas curvas e andam pelo curral. Em uma porca - de 10 a 15 leitões. Na primeira semana, os porcos ainda não entendem que esta carcaça é perigosa e não pode sair da área perigosa quando está deitada. Quando isso acontece, o leitão chia alto em cerca de metade dos casos. Parte dos leitões pode ser salva se o porco for criado a tempo. A tarefa é detectar esses casos e ligar para um funcionário.


Como você pode ver, esta solução reconhece os leitões no vídeo e os conta.

Havia também tarefas para otimizar a ventilação na mina (economizar eletricidade, mas não matar os mineiros); modelagem de espalhamento de fluidos; modelo de fusão; determinação de capacetes e óculos de proteção no funcionário antes de entrar na zona de perigo e busca de casamento em barras de chocolate.

Quando um porta-voz do MARS disse que traria uma amostra de treinamento, não achamos que seriam quatro caixas de chocolates Twix Minis.

O que foi aquilo?

A indústria trouxe tarefas que foram resolvidas de maneira cara, por um longo tempo ou em geral, não está claro se elas podem ser resolvidas. Nós, a CROC, juntamente com a SIBUR, fizemos o hackathon industrial ProHack 4.0 no final de novembro. A maior parte das tarefas veio de clientes metalúrgicos, de petróleo e gás, químicos e de alimentos. Fornecemos infraestrutura (em particular, estações de solda) a esta hackatona, trouxemos fornecedores (sensores de gás Pergam, a plataforma blockchain Exonum, Cisco com várias soluções, a BellSoft forneceu uma solução para coletar, analisar e gerenciar dados com base na Nvidia Jetson Nano e RaspberryPi 4, no qual o ambiente para desenvolvimento e execução de aplicativos Java foi pré-instalado - Liberica JDK). Os participantes podem criar e testar protótipos de soluções em uma sandbox flexível e escalável, com base na plataforma CROC Cloud Services. Para várias tarefas, foram equipadas zonas tecnológicas conectadas de uma só vez. Quando em um local desenvolvedores, clientes (e tomadores de decisão, e não apenas representantes), fornecedores das tecnologias necessárias e especialistas na solução de tais problemas, você pode fazer o que dois ou três meses normalmente levam para uma grande empresa, a maioria dos quais desta vez - para aprovação.



Na verdade, em três de cada dez tarefas isso aconteceu: logo no hackathon, conseguimos “executá-las” e o cliente decidiu implementar soluções de equipe. Acontece que alguém veio treinar e experimentar a tecnologia, alguém - pelo prêmio e alguém conseguiu um grande contrato.

• 350 pedidos de participação, 70 decisões na fase de seleção.
• As tarefas estão aqui .
• As tarefas mais escolhidas são gerenciamento de ventilação (17 soluções), economia de leitões e controle do uso de EPI por um funcionário.

O que estava acontecendo?

Alguém estava se preparando com antecedência e chegou ao hackathon com algo que precisava ser concluído de acordo com os requisitos do cliente e demonstrado. Alguém escreveu do zero. Por exemplo, no caso da tarefa de controlar o casamento de barras de chocolate na linha de produção, uma das equipes foi à loja e comprou doces e depois as arruinou, começou a fotografar e ensinar a rede neural sobre elas, e a outra equipe preparou todos os módulos e esperou por uma amostra real de treinamento (o mesmo em caixas em um hackathon com inscrições como "rachaduras na linha do cabelo" ou "conchas") e já removiam as barras no local.



Em muitas tarefas, era importante não apenas escrever o código, mas também explicar ao cliente como a solução funciona. O cliente, em regra, é bem versado em suas especificidades, mas não entende completamente a TI moderna e o potencial da tecnologia. Portanto, se estamos falando de leitões, precisamos mostrar o momento de alarme no vídeo do paddock; se estamos falando de ventilação, as equipes coletam modelos de minas ou colocam sensores e ventiladores em diferentes salas do nosso escritório.





Das 80 equipes anunciadas, cerca de 50 foram selecionadas, 38 chegaram ao hackathon físico e 28 delas chegaram à demonstração da solução. 12 equipes foram selecionadas e, em seguida, o júri selecionou os vencedores entre clientes, representantes do fornecedor e especialistas. Além disso, duas equipes do CROC mostraram suas decisões.



Havia equipes que simplesmente caíram no meio do processo, porque perceberam que não podiam aceitar a tarefa. Geralmente, em hackathons de um plano como esse, há um negativo em relação aos organizadores: eles dizem que não forneceram algo e, portanto, fomos em vão. Nós (parece-me) não tínhamos isso, porque tentamos fornecer tudo o que era possível precisamente do ponto de vista técnico. Agradecimentos especiais aos clientes que não apenas definiram tarefas e saíram, mas responderam a todas as perguntas. Inclusive conversando às duas da manhã. Cometemos um erro grave com a comida: havia muito refrigerante doce, fast food e doces, mas quase não havia comida saudável. Nós pensamos que os jovens precisam de pizza com cola. Mas aqui:



Isso ocorre porque nossos engenheiros costumam dormir em objetos durante um longo trabalho e, nesta parte, eles entendem bem o que é necessário.

Breve análise de tarefas e soluções

PJSC Gazprom Neft, a tarefa de estruturar o conjunto de dados



A empresa compra muitos acessórios diferentes e recebe centenas de listas de preços no formato XLS. A tarefa é analisá-los, entender onde os nomes têm a mesma funcionalidade (a mesma haste de metal pode ser chamada de maneira diferente e duas hastes diferentes semelhantes, por exemplo, de diferentes tipos de aço, podem executar a mesma tarefa nesta compra e, em seguida, deve haver análogos diretos) e montar a partir disso um mecanismo de otimização de compras. Mas primeiro - basta trazer tudo para uma forma mais ou menos comparável.



A solução típica é redes neurais, essa é uma tarefa clássica do nível Kaggle. A peculiaridade é que a amostra de treinamento é apresentada pelo cliente. Na verdade, não havia teste, ele precisava ser separado do treinamento, perguntando ao cliente o que, como e por quê. Mais tarde, o cliente levou o protótipo para testar novas amostras.

Logística - coordenação com empreiteiros

Era necessário mostrar um protótipo de um sistema no qual as contrapartes da empresa possam coordenar documentos.



Por um dia, eles estragaram uma assinatura que é validada no Waves. Uma parte muito interessante da solução é a estrutura flexível de armazenamento de dados, pois cada uma das contrapartes possui seus próprios formatos de armazenamento. Portanto, ele é armazenado neles e o banco de dados possui uma API condicional que pode converter dados no formato de qualquer uma das contrapartes. Isso é muito conveniente para o data-lake em perspectiva.

Ventilação inteligente na mina

Duas equipes foram selecionadas para esta tarefa. A equipe de Kazan trouxe suas peças de ferro e resolveu o problema em grande parte devido à sua forte superioridade. Das 17 aplicações, apenas Kazan deixou os faróis bluetooth ou seus análogos para ouvir a transmissão (na verdade procurando por faróis em uma pessoa na área de acesso), e LoRa sugeriu como um canal de comunicação. Eles tinham o modelo certo de distribuição de gás. Diferentemente do resto das equipes, eles entendiam os recursos da velocidade de desgaseificação e a necessidade de fazer muitas coisas antes de as pessoas entrarem na zona. Eles entenderam que existem fãs empurrando e puxando fãs (acima). No protótipo havia até um canário de LED baseado no sensor Pergamum.



A segunda equipe, pelo contrário, ficou muito seriamente confusa com a parte do software e os modelos preditivos. Saímos da economia, começamos a levar em conta a previsão do movimento de pessoas (se o trabalhador chegar a um beco sem saída, é preciso começar a ventilar com muita antecedência), examinamos vários casos - de um simples agendador de controle de ventilação a analisadores de gás estacionários e saturamos a mina com eletrônicos vestíveis. Ou seja, eles fizeram um plano de implementação passo a passo sem interromper os processos. Eles fizeram um protótipo, colado e preso com fita isolante.





Na manifestação, o "mineiro" foi enviado para passear pelo escritório, que estava saturado pela fumaça do cachimbo de água.

Leitões

Em geral, você já conhece a solução para o complexo agrícola. É importante notar que eles gravaram o vídeo de teste de mão para telefone e não da perspectiva de maior sucesso. O cliente não imaginava a possibilidade de análise de vídeo moderna e, a princípio, não acreditava que era possível tomar uma decisão como essa, mas contava com a detecção de um guincho ou sensores sob o porco. Nossas equipes participaram dessa tarefa (e de outras) fora da classificação (no entanto, duas mil pessoas participaram do CROC, e muitas também queriam ser um hackathon, mas decidimos que nossas equipes não deveriam estar na classificação geral). Nossa equipe conseguiu detectar bem as situações, mas quase não se incomodou com a interface. Os líderes na classificação geral criaram uma interface de notificação de alta qualidade, mas a precisão da detecção foi afetada.

Twix

Também duas equipes entraram na lista final, mas não tomaram o lugar. Soluções fortes: uma preparada antecipadamente, gerou sinteticamente um conjunto de dados de bullying candy nas lojas. Demonstrado na correia transportadora no final. O segundo no local removeu as barras do conjunto de treinamento e marcou os dados. O cliente ficou muito satisfeito com a segunda solução e disse que queria um piloto na produção.

Equipamento de proteção individual

Duas equipes entraram na lista restrita. Uma equipe trapaceou e terminou a tarefa introdutória com o fato de o AXO ter que fazer adesivos coloridos nos óculos (nos braços) para detectar uma precisão ainda maior. A segunda equipe pegou uma biblioteca industrial com uma amostra de treinamento muito boa em pontos e obteve reconhecimento sem marcar. Na final, trabalhou com trabalhadores de controle. O segundo lugar do hackathon.

Vencedores: a tarefa de encontrar anomalias na raça no transportador

O primeiro lugar é a busca por aglomerados. Os CVisioners, uma equipe de estudantes, venceram. Eles precisavam enviar pessoas para a produção no prazo, a fim de remover seções "presas" de rochas e outros obstáculos do transportador. De fato, tudo é um pouco mais complicado, mas dá uma ideia geral. A essência da tarefa é procurar por interferência antes que ocorra entupimento e tudo durma o suficiente.

O conjunto de dados é marcado, mas formado em uma foto de um ângulo diferente, não como em um vídeo de teste. Os alunos receberam um vídeo real da linha de produção, escreveram um painel de administração e destacaram as áreas em que os aglomerados poderiam aparecer no modelo. Eles segmentaram ainda mais, contaram cada fragmento sólido individual e a soma dos raios dos fragmentos. Tudo funcionou em um vídeo de controle com uma tolerância normal. Muito em forma com uma apresentação de negócios. Problemas, arquitetura, desenvolvimento, implementação - e ao mesmo tempo, tudo é não invasivo, sem interromper os processos. O cliente está muito satisfeito.





A equipe de CVisioners é composta pelos alunos do MIPT Klim Kireev, Edgar Kaziakhmedov, Elizaveta Kiseleva, Kezhik Kyzyl-ool e Grigory Melnikov. Eles ofereceram à SIBUR o melhor conceito de solução baseada em visão computacional para evitar casos de entupimento de equipamentos na produção de borrachas sintéticas. Quando essa linha se eleva, são necessárias oito horas para remover a borracha. E a primeira hora de inatividade custa três milhões de rublos.

O segundo lugar foi conquistado pela equipe de 1984 de Novosibirsk , que resolveu o problema da PhosAgro, um dos principais produtores de fertilizantes minerais. O sistema procura óculos e outros equipamentos de proteção individual no funcionário. A equipe EmptySet da Universidade Estadual de São Petersburgo ganhou a nomeação "A melhor equipe de estudantes" , tendo resolvido a tarefa da Gazprom Neft de criar um programa para determinar análogos de válvulas de fechamento e controle.
Fora da classificação principal, as equipes dos escritórios de desenvolvimento de software CROC em Moscou, São Petersburgo, Krasnodar e Irkutsk participaram do hackathon.
O vencedor de uma nomeação especial separada para equipes dos escritórios de desenvolvimento da CROC foi conquistado pela equipe SaveStahanov, que resolveu o problema do instituto Uralmekhanobr sobre ventilação inteligente em minas (parte da UMMC).

Sumário

Acabou muito, muito bom. Não sem dificuldades e erros, mas, o mais importante, fomos capazes de mostrar aos clientes que, usando a TI, é possível montar rapidamente protótipos para problemas importantes para eles.



Pessoas vieram de todo o país (profissionais e estudantes vieram de Moscou, Novosibirsk, São Petersburgo, Kazan, Izhevsk e outras cidades), clientes que vieram. A SIBUR chamou uma das equipes para o estado, uma resposta da Gazprom de que os estudantes fizeram um protótipo em um dia, o que os estrangeiros não puderam fazer por seis meses a um preço enorme. Os clientes geralmente conversavam entre si, entendiam os problemas das indústrias e depois apoiavam alegremente as equipes e discutiam soluções. Eles pareciam ter um brilho nos olhos quando perceberam que os problemas muito diferentes com os quais as pessoas lutam há anos podem ser simplesmente resolvidos e resolvidos.



Os participantes notaram o papel dos mentores, que às vezes realmente salvaram a situação.

Faremos mais desses hackathons: os clientes não têm acesso a parceiros técnicos, infraestrutura e pessoas, jovens desenvolvedores não têm acesso a clientes e fornecedores e, juntos, não há como mudar rapidamente os dados (um bate-papo noturno na forma de cartas oficiais levaria dois meses). No final, todo mundo está feliz.

Referências

• Site Hackathon .
• Mais uma vez a tarefa hackathon .
• Vídeo do evento .
• Meu e-mail para perguntas (ou se você quiser participar do seguinte - também escreva) --strelkov@croc.ru.