Важный отказ от ответственности находится в нижней части этой статьи.
С 23 по 26 октября на площадке Новосибирского государственного университета в рамках конференции «Импульс T1» прошёл хакатон ИТ-холдинга T1 для молодых специалистов и студентов. В соревновании приняли участие более 300 участников со всей России — от студентов до начинающих разработчиков.
Мероприятие продолжило серию хакатонов, которые ранее прошли в Нижнем Новгороде и Екатеринбурге, и стало одной из крупнейших площадок для обмена опытом между студентами и экспертами ведущих IT-компаний. Общий призовой фонд всей серии составил 3,8 млн рублей, из которых 800 тысяч были разыграны в Новосибирске.
Участники работали над двумя кейсами. В первом предстояло создать систему генерации персонализированного фона с использованием ML-модуля, который должен работать локально на устройстве пользователя, не передавая данные на внешние серверы. Второй кейс был посвящён автоматизированному анализу Git-активности для команд разработки. Автоматизация такого анализа позволяет своевременно выявлять проблемы в процессах разработки и неэффективное распределение ресурсов команд.
Во всех трёх призовых местах по первому кейсу победили команды из НГУ.
Первое место заняла команда «Пираты Обского моря» (Максим Емельянов, Ульяна Зайцева — магистратранта Механико-математического факультета, Марк Скворцов, Александр Шовкопляс, Алина Вдовиченко — выпускники Института интеллектуальной робототехники). Команда получила приз в размере 180 тысяч рублей.
— Я лидировал команду, которая решала кейс «Цифровой дресс-код: фон, который выделяет вас». Задача заключалась в разработке модели, сегментирующей человека от фона в видеопотоке. ML-модуль должен быть устойчив к слабому освещению, световым помехам и схожим цветам, а модуль персонализации — генерировать индивидуальные фоны по шаблонам с подстановкой данных сотрудника при соблюдении правил контраста и приватности, — рассказывает Максим Емельянов.
Работу команда начала с анализа существующих решений и выявления факторов, влияющих на качество сегментации. Затем участники изучили open-source-модели, выбрали подходящие варианты, улучшили их и интегрировали в систему. Параллельно разработали интерактивные элементы поверх видеопотока для наглядной демонстрации работы алгоритма.
— Мы старались не просто выполнить задачу, а сделать решение максимально стабильным и визуально понятным. Было важно, чтобы модель выглядела “живо” и реагировала на пользователя в реальном времени. Сложность была в том, что всё должно работать локально, без облачных сервисов — поэтому оптимизация заняла много сил, — отмечает Максим.
Александр Шовкопляс, который был в составе команды-победителя, также делится впечатлениями:
— Основной вызов для нас заключался в работе с технологиями, которые мы раньше никогда не применяли, — например, запуск нейронных сетей через JavaScript прямо в браузере. У нас получилось не только создать действительно качественное решение, но и донести до экспертов хакатона, для чего оно может понадобиться. Мы реализовали в приложении функции, полезные для компаний: их имидж строится из мелочей — правильный фон во время видеозвонков в стиле фирменных цветов, удобный вывод на фон ФИО и должности сотрудников. Именно это мы сделали и грамотно представили на хакатоне.
Второе место в этом же кейсе заняла команда VI_KA (Иван Кадиленко, Максим Унжаков, Егор Палкин), а третье место — команда UML (Ставр Марискин, Фёдор Чумакин, Даниил Колесник, Дамир Шайхов и Юрий Малюгин).
Таким образом, все призовые места в первом кейсе заняли команды НГУ, подтвердив высокий уровень подготовки студентов и их конкурентоспособность на федеральной арене.
Хакатон «Импульс T1» стал не только соревнованием, но и площадкой для общения студентов с экспертами IT-индустрии. Участники отмечают, что подобные форматы дают возможность применить знания на практике, получить обратную связь от профессионалов и увидеть, как идеи превращаются в реальные решения.
Примите к сведению; Эта информация является необработанным контентом, полученным непосредственно от источника информации. Она представляет собой точный отчет о том, что утверждает источник, и не обязательно отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.
