2-3 июля прошёл один из этапов онлайн-хакатона World AI & Data Challenge – международного конкурса по решению глобальных социальных задач с помощью искусственного интеллекта и больших данных, где участвовали команды из Саратова, Омска, Иркутска и Казахстана.
Один из программистов компании «Технология и Сервис» Даниэль принял участие в хакатоне в составе команды «ЖКХ». Публикуем список всех участников команды:
- Тюменцев Евгений, преподаватель ФКН ОмГУ
- Пилецкий Леонид, магистратура 1 курс ФКН ОмГУ
- Мелешенко Татьяна, 4 курс ФКН ОмГУ
- Бутенко Александр, 3 курс ФКН ОмГУ
- Бутерус Даниэль, 3 курс ФКН ОмГУ
- Сумский Алексей, 2 курс ТюмГУ
- Нариман Назаров, 1 курс ФКН ОмГУ
Даниэль делится своими впечатлениями:
«На хакатоне было очень много интересных, социально значимых задач, например, задача про распознавание Азбуки Брайля, решение которой может серьезно расширить возможности общения слепых и слабовидящих людей! Но выбор нашей команды пал на задачу «Интеллектуального алгоритма автоматизированной обработки обращений граждан». Этому было несколько причин. Во-первых, у некоторых членов команды уже был опыт решения похожих задач, например, автоматизация модерирования объявлений на сайтах с недвижимостью, авто, а кто-то даже писал дипломы и курсовые на эту тему. Во-вторых, в компании «Технология и Сервис» я занимаюсь разработкой ПО для аварийно-диспетчерской службы, куда звонят граждане и оставляют обращения, то есть был знаком с этой предметной областью».
В задаче предполагалось, что будет разработан алгоритм, который должен:
- определять категорию обращения (например, «Благоустройство территории» или «Бездомные животные»)
- автоматически перенаправлять обращения к ответственным исполнителям (например, комитету городского благоустройства)
- определять срочность / аварийность обращения
- автоматически отвечать на обращения (это нужно, если, например, произошла авария и поступает множество однотипных обращений от жителей)
Хакатон начался 2 июля в 11 часов утра, но команду собирали заранее. Внимательно прослушав вступительную часть от организаторов, команда приступила к составлению плана работы. Так как этим же вечером необходимо было представить его экспертам. Действовать приходилось очень быстро, команда распределила задачи следующим образом: поиск нужной информации, оформление презентации, написание документации и кода.
В качестве решения программисты «ЖКХ» выбрали классический метод машинного обучения – скрытые марковские цепи для определения категорий и исполнителей. Скрытая марковская цепь – это нахождение цепочки событий, где каждое из последующих событий зависит лишь от предыдущего. Кроме того использовали и другие известные алгоритмы для определения схожести обращений и мониторинга аномалий в системе.
Всё было сделано вовремя, по итогам презентаций от разных команд программистов «ЖКХ» выделили в числе трех лучших команд в Омске, это позволило дополнительно получить обратную связь на международном уровне.
Но самая главная загвоздка была с данными, Даниэль развернуто пояснил эту проблему:
«У меня было мало опыта работы с машинным обучением и большими данными, поэтому очень многие вещи меня удивляли, как, например, то, сколько данных можно найти в свободном доступе! Но в этом случае, найти качественных данных не получилось. Мы даже просили организаторов предоставить нам дополнительные наборы данных, так как в исходных, присутствовали изъяны, из-за человеческого фактора. Диспетчеры не всегда точно определяют категорию обращения, а где-то данные попросту были пропущены.
Из этого мы сделали вывод, что для качественного решения этой проблемы необходима тесная работа с заказчиком. Так как только заказчик точно знает к какой категории отнести обращение, и в какое ведомство его выслать».
К сожалению, из-за проблемы неправильно составленных данных, либо их отсутствия в сети команда «ЖКХ» не успела выполнить все требования по решению данной задачи и на этот раз по итогам презентации решения дальше не прошла. Но участники команды уверены, что метод машинного обучения подходит к решению проблемы автоматизации обработки обращений граждан, и думают продолжать над ним работать.
По прошествию хакатона Даниэль уверен, что в ближайшее время в сервисе аварийно-диспетчерского обслуживания УО «АДС 365», будут применяться алгоритмы машинного обучения, что позволит повысить уровень обслуживания клиентов и их жителей!
