Студенты Университета МИСИС одержали победу на хакатоне INNOGLOBALHACK, посвященного повышению эффективности разработки программного обеспечения.
Команды университета заняли первые места сразу в двух треках: «Разработка интеграции TeamFlame с мессенджерами» и «Разработка системы проверки подлинности изображения лица». Также в копилке НИТУ МИСИС третье место трека «Разработка системы автоматической агрегации задач на спринт». Всего в хакатоне приняли участие студенты из 26 вузов России.
Первое место в треке «Разработка интеграции TeamFlame с мессенджерами» заняла команда KURENKOV_AI [MISIS]. Разработка участников обеспечит пользователям сервиса управления задачами TeamFlame (аналог Trello) возможность быстрого доступа через мессенджеры к их проектам и задачам. Для этого студенты написали Telegram-бот с веб-интерфейсом, а также создали сервис-менеджер, который должен упростить разработчикам дальнейшую интеграцию с другими соцсетями.
Эксперты хакатона отметили надежность бота, красоту и удобство веб-интерфейса, а также легкость интеграции с мессенджерами. В составе команды работали студенты
Победителем трека «Разработка системы проверки подлинности изображения лица» стала команда MISIShunters. Участники разработали веб-приложение с возможностью загрузки фотографий и получения информации о наличии на них изображений лиц и их подлинности. Так же предусмотрена возможность подобного анализа «в реальном времени» через камеру компьютера. Решение MISIShunters — кастомная нейронная сеть, представляющая собой двухступенчатую систему. На первом этапе используется предобученная нейронная сеть MTCNN, которая определяет положение лица на картинке. Далее на изображение добавляется специальное поле, 60% от площади которого составляет анализируемое лицо. Такое приближение дает значительный прирост в точности. В дополнение была использована нейросеть InceptionResnet, благодаря которой были получены числовые представления особенностей лица. Это позволило избежать смещения в предсказании модели, которая помимо лица анализирует все изображение в целом. На втором этапе используется еще несколько слоев нейронной сети для отбора признаков изображения. Результаты двух этапов объединяются и проходят через несколько финальных слоев для получения окончательного вывода о подлинности изображения. Этот подход позволил команде достичь высокой точности в решении задачи.
MISIShunters — единственная команда, получившая максимально возможные баллы по критериям «Сложность и качество алгоритмов» и «Самостоятельность реализации». Также был получен максимальный балл за презентацию проекта. Эксперты отметили большую проделанную работу над решением, реализованную небольшой командой из трех человек.
В состав команды вошли студентки
Обе команды победителей получили денежный приз в размере 100 000 рублей, поездку на зимнюю школу бакалавров в Иннополисе, а также консультации с экспертами компании VK.
Третье место в треке «Разработка системы автоматической агрегации задач на спринт» заняла команда «Разборная МИСИС». Студенты разработали алгоритм, распределяющий задачи по участникам команды с учетом данных о сроке выполнения, приоритетности, трудозатратах и специализации задачи. Также команда реализовала отдельную вкладку с данными о точности формирований промежутков времени, в течение которых команда выполняет заданный объем работы в рамках большого проекта (спринтов), и состоянии задач в упорядоченном по приоритету списке работ (бэклоге) и на оценке.
Студенты получила памятные призы от компании VK и поездку на зимнюю школу бакалавров в Иннополисе.
Организатораы мероприятия — Университет Иннополис совместно с образовательным центром VK Education в рамках реализации федерального проекта «Передовые инженерные школы».
Команды Университета МИСИС приняли участие в хакатоне при поддержке Центра технологических конкурсов и олимпиад, осуществляющего свою деятельность в рамках программы «Приоритет 2030». Одна из задач центра — развитие Хакатон-клуба, участники которого регулярно одерживают победы на крупнейших ИТ-соревнованиях России.
