Все новости

AgroCode Hack 2023 от РСХБ: участники хакатона разработали прорывные решения для прикладных задач сельского хозяйства

РОССЕЛЬХОЗБАНК 


В Москве уже в четвертый раз состоялся финал главного агротехнологического события года – хакатона AgroCode Hack, который проводится в рамках проекта AgroCode Hub от Россельхозбанка. В этом году на участие в мероприятии было подано более 800 заявок из 70 городов России, а по итогам отбора в финале за призовой фонд в более, чем 1 млн рублей поборолись 29 лучших команд, состоящих из трех-пяти человек (в их числе - frontend- и backend-разработчики, Data Science, Computer Vision и другие специалисты). В финале хакатона команды представили свои решения, а менторы каждой задачи выбрали и объявили победителей.

Участники решали прикладные для сектора АПК задачи, специально разработанные партнерами соревнования.

ГК «Азот» предложила разработать мобильное приложение для механизатора сельхозтехники. Победителем стала команда из Санкт-Петербурга и Краснодара «Ферма, трактор, два гуся», которая создала приложение с самым удобным интерфейсом и возможностью интеграции с учетными системами.

Задача от проекта Terroir Concept состояла в подготовке системы краткосрочного прогнозирования заболеваний винограда в Краснодарском крае и Республике Адыгея. Команда «Ferma in the Air», состоящая из участников из Москвы и Самары, создала интерактивную карту, на которой в режиме реального времени агрегируются данные по температуре и влажности всех заданных полей.

В задаче от ООО «Ассигна» участники подготовили программу для кластеризации названий профессий сельского хозяйства на основании резюме в виде html-файлов. Победила команда из Москвы - «Бирюзовые», разработавшая исходный код программы, которая будет объединять резюме со схожими профессиями на основе методов лингвистической обработки названий специальностей и анализа других полей файлов.

Также в рамках хакатона студенты российских вузов и школьники, прошедшие в финал чемпионата AgroCode Data Science Cup, решали задачу от лидера геномной селекции в России и СНГ – сервиса KSITEST. Победителем стал выпускник «Школы анализа данных», разработавший модель расчёта продуктивности коров на основе данных о родословной и об их контрольных дойках. Всего для участия в финале чемпионата было предложено более 200 решений от студентов со всей территории России.

Последние новости