SIBUR Challenge 2018:
онлайн-чемпионат
по Data Science
онлайн-чемпионат
по Data Science
Мы с компанией СИБУР запускаем онлайн-чемпионат по Data Science
в рамках проекта SIBUR Challenge. Его общий призовой фонд составляет 600 000 ₽.
Подача заявок завершена, впереди нас ждет финальное мероприятие!
в рамках проекта SIBUR Challenge. Его общий призовой фонд составляет 600 000 ₽.
Подача заявок завершена, впереди нас ждет финальное мероприятие!
Таймлайн
Начало чемпионата
31 октября 2018
Последняя возможность зарегистрироваться
16 ноября 2018
Окончание приема решений
19 ноября 2018
Оффлайн день и финал
24 ноября 2018
Призы
Общий призовой фонд составляет 600 000 ₽. Призовой фонд будет распределен среди участников занявших с 1 по 6 место и среди победителей дополнительных треков.
1 место
- 200 000 ₽
2 место
- 150 000 ₽
3 место
- 70 000 ₽
4, 5, 6 место
- 40 000 ₽
Кроме того, есть еще 3 дополнительных трека. Призом каждого из них является 20 000 ₽ и квадрокоптер.
- + 20 000 ₽
Количество участников
В одной команде может быть от 1 до 4 человек
FAQs
Сколько всего задач представлено на чемпионате?
На чемпионате есть четыре трека, один из которых - основной - содержит две задачи. На каждом из трех дополнительных треков есть по одной задаче.
В скольких треках я могу принять участие?
Участвовать можно в любом количестве треков.
Как будут определяться победители треков?
Победители основного трека определяются по совокупности результатов онлайн этапа и офлайн-презентаций 24 ноября в Москве. Для презентации своих решений приглашаются десять лучших участников онлайн этапа, а жюри из 6 человек будет оценивать оригинальность решения, применение отраслевых знаний, качество работы с данными (включая обработку пропусков в данных), применимость решения в схожих задачах из отрасли и потенциал усовершенствования решения, качество выступления. Каждый член жюри выставляет оценку от 1 до 3, а финальная оценка участника вычисляется по формуле: (рейтинг онлайн-этапа) + 0.4 * (сумма оценок жюри). Рейтинг онлайн этапа принимает значения от 1 (10-е место) до 10 (1-е место). На презентацию отводится 5 минут.
Для дополнительных треков победителем будет участник, предоставивший лучшее решение.
Для дополнительных треков победителем будет участник, предоставивший лучшее решение.
Как распределяется призовой фонд чемпионата?
Призовой фонд распределяется между 6-ю лучшими решениями двух задач основного трека следующими образом:
- 1е место - 200 000 ₽.
- 2е место - 150 000 ₽.
- 3е место - 70 000 ₽.
- Решения, занявшие с 4 по 6 место, получают по 40 000 ₽.
Какая метрика будет использоваться в задачах и сколько сабмитов на задачу можно загружать в день?
Метрика во всех задачах - RMSE. Загружать можно 5 сабмитов в день на задачу.
Будет ли осуществляться проверка кода на корректность использования данных для предсказания таргетов?
Участники, претендующие на получение призов, должны будут предоставить код с инструкциями по его запуску (для воспроизведения сабмитов). Это применимо ко всем трекам и связано с тем, что все задачи содержат временные ряды (использовать будущее для предсказания таргетов нельзя).
Описание задачи
Дано: На площадке компании СИБУР есть установка производства этилена. Ядро установки представляет из себя каскад из 4 последовательно соединенных химических реакторов, в которых этан превращается в целевой продукт – этилен.
Во время химической реакции кроме целевого полезного продукта образуется ряд побочных продуктов, поэтому для более эффективного протекания реакции применяются катализаторы, которые снижают энергию активации и повышают селективность. Одним из нежелательных, но неизбежных продуктов реакции является углерод (кокс), который осаждается на стенках реакторов и на катализаторе.
Для планирования производства этилена необходимо иметь возможность прогнозировать объем и эффективность производства. И все это в зависимости от состояния оборудования и ограничений, накладываемых текущим состоянием и внешними факторами.
Снижение эффективного сечения трубок реакторов ведет к изменению перепада давлений на реакторах и, как следствие, изменению давления в самих реакторах, что приводит к смещению точки реакции и снижению пропорции этилен/этан. Снижение активности катализатора ведет к снижению отношения выхода готового продукта к использованному сырью.
Цель
В рамках данного чемпионата участникам предстоит реализовать несколько предиктивных моделей, которые помогут в решении глобальной задачи прогнозирования объемов производства. Таргетом или целевой переменной для каждой из моделей является важный фактор, который влияет на показатели производства – либо на объем производимого продукта, либо на его эффективность. Используя полученные решения Сибур сможет реализовать единую модель прогнозирования объема выпуска продукции за заданный период времени.
Во время химической реакции кроме целевого полезного продукта образуется ряд побочных продуктов, поэтому для более эффективного протекания реакции применяются катализаторы, которые снижают энергию активации и повышают селективность. Одним из нежелательных, но неизбежных продуктов реакции является углерод (кокс), который осаждается на стенках реакторов и на катализаторе.
Для планирования производства этилена необходимо иметь возможность прогнозировать объем и эффективность производства. И все это в зависимости от состояния оборудования и ограничений, накладываемых текущим состоянием и внешними факторами.
Снижение эффективного сечения трубок реакторов ведет к изменению перепада давлений на реакторах и, как следствие, изменению давления в самих реакторах, что приводит к смещению точки реакции и снижению пропорции этилен/этан. Снижение активности катализатора ведет к снижению отношения выхода готового продукта к использованному сырью.
Цель
В рамках данного чемпионата участникам предстоит реализовать несколько предиктивных моделей, которые помогут в решении глобальной задачи прогнозирования объемов производства. Таргетом или целевой переменной для каждой из моделей является важный фактор, который влияет на показатели производства – либо на объем производимого продукта, либо на его эффективность. Используя полученные решения Сибур сможет реализовать единую модель прогнозирования объема выпуска продукции за заданный период времени.
Правила проведения онлайн-чемпионата по Data Science
Партнёры
AI Community
Русскоязычное сообщество по искусственному интеллекту в Восточной Европе и СНГ (более 5 000 членов).
Присоединиться
Присоединиться
AI Today
Помогаем крупным компаниям повышать эффективность бизнеса при помощи AI-технологий и становиться частью AI-экосистемы.
Связаться
Связаться
Информационные партнёры
