圣彼得堡国立大学学生团队在全球人工智能产业竞赛中获得第三名

“Pump it Up: Data Mining the Water Table”竞赛由开放平台Taarifa发起，该平台汇集了坦桑尼亚水资源与灌溉部的宝贵数据。参赛者面临的挑战是基于极为有限的数据资源，对全国范围内的水泵运行可行性进行预测。令人印象深刻的是，每个水泵的平均数据记录仅为一条。这一现实问题的紧迫性在于，由于缺乏必要的基础设施或人员，甚至有时两者都严重缺乏，导致无法对全国所有水泵进行持续监控。

然而，准确预测哪些供水点将出现故障以及何时出现故障，对于改善技术维护操作具有重要意义。这不仅能确保坦桑尼亚全国范围内的水泵能够高效运行，更重要的是，它能为整个国家的人民提供稳定且清洁的饮用水资源。

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“Butsa and student in spbu”团队由一群才华横溢的圣彼得堡国立大学本科生组成，包括提莫费·马洛夫、德米特里·瓦西列夫、阿尔捷姆·佩什科夫和玛丽亚·巴尔科夫斯卡娅。他们在圣彼得堡国立大学人工智能和数据科学中心主任、奥瓦内斯·彼得罗辛教授的悉心指导下，凭借出色的解决方案，该团队在开发人员排行榜上脱颖而出，超越了全球众多大学、研究机构和IT公司的开发者。

这个由大学生团队提出的解决方案，其核心理念基于两大原则：首先，水泵的使用模式及其操作环境对其工作寿命具有直接影响。在数据稀缺的情况下，团队利用人口密度来推算使用模式，同时结合天气条件和相关指标来评估环境状况。这种方法巧妙地通过间接特征预测水泵的位置、安装日期和类型，从而评估其当前状态，无需额外信息。

该团队的科研负责人、圣彼得堡国立大学人工智能和数据科学中心主任指出，这一原理同样适用于其他类似的预测性分析任务，尤其是当数据量有限且分布广泛时，如管道和其他工程设备的状态预测。

“DrivenData”平台举办在线数据科学竞赛，旨在吸引全球范围内的参与者通过解决实际工业案例来锤炼分析技能。竞赛组织者发布数据后，各团队便可以利用这些数据构建模型、训练AI算法，并将解决方案提交至全球排名。参与者将获得培训数据集，并在额外发布的测试数据集上运用机器学习方法进行预测。竞赛结束后，表现最出色的团队将被宣布为获胜者。

圣彼得堡国立大学奥瓦涅斯·彼得罗相教授强调，学生们面临的关键挑战在于探索全新的科学分析方法与算法解决方案，以应对复杂的数据问题。他指出：“圣彼得堡国立大学的学生能够与Electronic Arts的开发团队和加拿大皇家大学的教授并驾齐驱，这充分展示了本校在培养优秀大学生方面的能力。要攻克这类难题，不仅需要扎实的数据科学知识，还需掌握统计学和编程技能，并要熟练运用现代数据处理工具。此外，对相关研究主题的最新文献有深入了解也是至关重要的。”

为了支持学生在人工智能领域的探索与实践，圣彼得堡国立大学和圣大人工智能与数据科学中心积极鼓励学生参与工业竞赛。根据2023年2月27日颁布的第1954/1号法令，学校每年都会评选奖学金，以鼓励并资助那些才华横溢的大学生。

想要了解更多关于圣彼得堡国立大学人工智能与数据科学中心的工作特色、奖学金计划等详细信息，敬请阅读《圣彼得堡大学》杂志。

“Pump it Up: Data Mining the Water Table”比赛将持续至2024年10月，欢迎新老参与者不断上传创新的问题解决方案。圣彼得堡大学团队正积极筹备，旨在提出更为高效的解决方案，并力争在本次竞赛中脱颖而出，问鼎榜首。最终赢得金牌的团队将跻身全球人工智能领域顶尖精英的行列。

圣彼得堡大学奥瓦涅斯·彼得罗相教授强调：“打造顶尖模型的关键在于独特的洞察力、创新的统计方法以及用于分析新数据的先进工具。这些要素共同助力我们更加高效、稳健地应对世界上一些重大的社会问题。”