Платформа искусственного интеллекта ML Space стала основой для финала Национальной технологической олимпиады

Платформа машинного обучения ML Space компании Cloud (ООО «Облачные технологии») стала основой для соревнований в рамках Национальной технологической олимпиады (НТО) по профилю «Искусственный интеллект». Используя ее мощности, в финале олимпиады более 100 школьников создавали сложные мультимодальные модели, способные работать как с текстом, так и с видео

Направление «Искусственный интеллект» включено в программу олимпиады с 2019, его проводит Академия искусственного интеллекта для школьников — проект Благотворительного фонда «Вклад в будущее». В 2023 году в профиле зарегистрировалось 6150 учеников 8–11 классов из России и других стран — он стал самым популярным из 39 направлений олимпиады. В финал вышли более 100 старшеклассников из 27 регионов нашей страны и Казахстана.

Финальное испытание длилось несколько дней, на протяжении которых ребята создавали мультимодальные модели, способные работать как с текстом, так и с видео. В итоге участники разработали алгоритм, который анализирует видео и отвечает на вопросы по его содержанию. Финалисты также прошли индивидуальный предметный тур по математике и информатике.

«Компания Cloud традиционно стремится поддерживать молодых талантов в области ИТ. Олимпиада уже второй год проходит на платформе ML Space, и мы и дальше намерены предоставлять наши ресурсы для воспитания специалистов для цифровой экономики, — прокомментировал Михаил Лобоцкий, директор по продуктам Cloud. — В этом году каждому участнику было выделено 20 часов вычислительных GPU ресурсов Tesla A100 на платформе ML Space. В результате ребята создали по-настоящему интересные программные продукты, которые в будущем могут стать основой и для коммерческих решений».

ML Space — это платформа для совместной работы DS-команд и ML-разработки полного цикла: от импорта данных и их препроцессинга до деплоя и монетизации готовых ML-моделей. ML Space предоставляет пользователям полигон для работы с машинным обучением и искусственным интеллектом. К преимуществам относятся удобный интерфейс, комфортная среда для управления ML-проектами, высокопроизводительная инфраструктура для обучения, все условия для отказоустойчивой эксплуатации и возможность сократить time-to-market продуктов и сервисов.