Выпускники MSU.AI заняли 3-е место во всероссийском хакатоне "Нефтекод"!
Четверо выпускников курса "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях" объединились и создали команду llm.b (отсылка к проекту Андрея Карпаты):
Всем командам были поставлены следующие задачи:
Выпускники курса "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях" успешно справились с поставленными задачами.
Они реализовали пайплайн генерации на вариационных автоэнкодерах, где использовали обучение с подкреплением для выравнивания предсказаний на целевую функцию. Свой проект ребята успешно защитили и получили высокую оценку экспертной комиссии.
Отметим, что серия всероссийских хакатонов по искусственному интеллекту "Нефтекод" реализуется Университетом ИТМО и Digital Downstream Accelerator от «Газпром нефти».
Целю хакатона является разработка метода генерации молекул, который позволит создавать SMILES новых антиокислительных присадок с высокой эффективностью на основе предоставленных SMILES веществ и соответствующих им значений времени индукционного окисления рецептур масел.
Наши выпускники успешно справились с поставленными организаторами хакатона задачами, с чем мы их и поздравляем!
Напомним, что Егор Ильин, Максим Смирнов, Илья Григорян и Александр Петров во время обучения на курсе MSU.AI занимались исследованиями в области химии и генерации молекул, интегрируя в них возможности ИИ.
С их курсовыми работами можно ознакомиться в нашей базе знаний.
Четверо выпускников курса "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях" объединились и создали команду llm.b (отсылка к проекту Андрея Карпаты):
- Егор Ильин (выпускник 5-го потока)
- Максим Смирнов (выпускник 6-го потока)
- Илья Григорян (выпускник 6-го потока)
- Александр Петров (выпускник 6-го потока)
Всем командам были поставлены следующие задачи:
- Провести анализ данных, выявить закономерности между структурой молекул и временем индукционного окисления.
- Определить ключевые молекулярные дескрипторы, влияющие на антиокислительные свойства.
- Выбрать представление молекул: через SMILES, через молекулярные графы, через квантово-химические характеристики.
- Защитить свой подход к решению перед жюри хакатона до разработки генеративного метода.
- Разработать генеративный метод.
- Оптимизировать процесс генерации молекул с учётом максимизации времени индукционного окисления.
- Оценить возможность создания и стабильность полученных соединений.
- Проверить эффективность модели, загрузив сгенерированные молекулы на платформу хакатона и получив предсказанные значения времени индукционного окисления из внутренней модели организаторов.
- Подготовить презентацию полного решения.
Выпускники курса "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях" успешно справились с поставленными задачами.
Они реализовали пайплайн генерации на вариационных автоэнкодерах, где использовали обучение с подкреплением для выравнивания предсказаний на целевую функцию. Свой проект ребята успешно защитили и получили высокую оценку экспертной комиссии.
Отметим, что серия всероссийских хакатонов по искусственному интеллекту "Нефтекод" реализуется Университетом ИТМО и Digital Downstream Accelerator от «Газпром нефти».
Целю хакатона является разработка метода генерации молекул, который позволит создавать SMILES новых антиокислительных присадок с высокой эффективностью на основе предоставленных SMILES веществ и соответствующих им значений времени индукционного окисления рецептур масел.
Наши выпускники успешно справились с поставленными организаторами хакатона задачами, с чем мы их и поздравляем!
Напомним, что Егор Ильин, Максим Смирнов, Илья Григорян и Александр Петров во время обучения на курсе MSU.AI занимались исследованиями в области химии и генерации молекул, интегрируя в них возможности ИИ.
С их курсовыми работами можно ознакомиться в нашей базе знаний.