На фото - участники прошлой смены «Дежурный по планете» по направлению «Космическая автоматическая идентификация объектов и искусственный интеллект».
В прошлом году команды создавали веб-сервисы для обработки и визуализации спутниковых данных и сообщений АИС. Участники работали с базами данных, изображениями и технической информацией, а также разрабатывали системы отображения и анализа данных.
Школьники принимали и декодировали реальные сигналы со спутников и судов, создавали модели для обучения нейросетей и разрабатывали сервисы визуализации данных. Отдельной задачей стало внедрение систем распознавания на базе искусственного интеллекта.
В командах были распределены роли: программисты отвечали за веб-сервис и базы данных, схемотехники занимались антеннами и приёмом сигналов, ML-инженеры обучали нейросети, а 3D-моделлеры создавали модели и симуляции. При этом участники могли попробовать себя сразу в нескольких направлениях.
В этом году школьникам предстоит создать собственный сервис для обработки и визуализации спутниковых данных, научиться работать с изображениями, фото и видео, а также обучать нейронные сети для анализа полученной информации.
Кроме того, участники будут проектировать электронные платы, заниматься пайкой и программированием систем приёма спутниковых данных. Итогом работы станет сервис, способный анализировать загруженность портов и отображать статистику движения судов в удобном приложении.
В прошлом году команды создавали веб-сервисы для обработки и визуализации спутниковых данных и сообщений АИС. Участники работали с базами данных, изображениями и технической информацией, а также разрабатывали системы отображения и анализа данных.
Школьники принимали и декодировали реальные сигналы со спутников и судов, создавали модели для обучения нейросетей и разрабатывали сервисы визуализации данных. Отдельной задачей стало внедрение систем распознавания на базе искусственного интеллекта.
В командах были распределены роли: программисты отвечали за веб-сервис и базы данных, схемотехники занимались антеннами и приёмом сигналов, ML-инженеры обучали нейросети, а 3D-моделлеры создавали модели и симуляции. При этом участники могли попробовать себя сразу в нескольких направлениях.
В этом году школьникам предстоит создать собственный сервис для обработки и визуализации спутниковых данных, научиться работать с изображениями, фото и видео, а также обучать нейронные сети для анализа полученной информации.
Кроме того, участники будут проектировать электронные платы, заниматься пайкой и программированием систем приёма спутниковых данных. Итогом работы станет сервис, способный анализировать загруженность портов и отображать статистику движения судов в удобном приложении.