Конкурсантам было предложено построить модель, которая могла бы прогнозировать индекс времени шторма в реальном времени. Причем на конкурсное задание давались не все данные, а с пропусками. То есть искусственный интеллект должен был спрогнозировать недостающие параметры. Чем они ближе к реальным показателям, тем более эффективна модель.
Но вначале нужно было предложить архитектуру нейронной сети и обучить ее на предложенной выборке. Напомним, что нейросеть работает по сходству с нейронной сетью в мозгу человека. Предлагается архитектура сети, затем она обучается на известных данных, и чем лучше архитектура подходит для заданной задачи, тем лучше она обучается и тем качественнее она выдает решение задачи. Модель, предложенная Аммаром Али, была признана лучшей среди шестисот участников. За первое место он получит 15 тысяч долларов. Большую часть награды планирует отослать в Сирию, чтобы поддержать родных и друзей.
Аммар Али закончил бакалавриат в Сирии, в Университете Тишрин, и получил диплом по мехатронике и робототехнике. Перспективный студент получил грант на дальнейшее образование в России. Поступил в магистратуру Университета ИТМО и выбрал специализацией компьютерные технологии. Сейчас он разрабатывает мобильное приложение для мониторинга состояния водителя транспортного средства. Оно позволяет определить степень опасности в его поведении и сразу же предупредить водителя, а если необходимо, то и диспетчера автопарка. Приложение не требует установки в кабине какого-то дополнительного оборудования. Используется обычный смартфон, прикрепленный к лобовому стеклу. С помощью фронтальной камеры отслеживается положение головы, повороты, наклоны, смыкание век. Многое может сказать о состоянии человека его голос, что фиксирует телефон. Программа сопоставляет множество различных параметров, насколько они отошли от допустимых значений, и выдает голосовое предупреждение водителю. Молодой ученый планирует научить искусственный интеллект отслеживать дорожную обстановку, "читать" дорожные знаки. По совокупности данных система отследит соблюдение водителем правил дорожного движения.