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天池大賽津南挑戰賽圓滿收官 多項技術成果助力津南“智造”

2019-06-05 22:38:24 之家網站 - 編輯:草根 瀏覽數:38草根網

近日,由天津市津南區人民政府和阿里云主辦,天津津南城市建設投資有限公司承辦的天池大賽津南數字制造算法挑戰賽第二賽場在天津大學舉行總決賽。最終,德國柏林工業大學X-Force團隊脫穎而出成功奪冠,首屆津南數字制造算法挑戰賽...

近日,由天津市津南區人民政府和阿里云主辦,天津津南城市建設投資有限公司承辦的天池大賽津南數字制造算法挑戰賽第二賽場在天津大學舉行總決賽。最終,德國柏林工業大學X-Force團隊脫穎而出成功奪冠,首屆津南數字制造算法挑戰賽至此圓滿收官。

據介紹,本項賽事由阿里云天池平臺聯合津南政府共同打造,旨在以實體經濟需求為導向,以智能制造+產業升級為主題,為津南數字化轉型量身打造解決方案,用數據智能為制造業賦能。大賽共吸引了4839支創新團隊、5520名開發者參賽,選手分布全球13個國家和地區。

AI技術變革傳統服務業兩大賽題解決行業"剛需"

本次,阿里云天池平臺設置了兩個賽題,全面對準津南"剛需":一是原料企業工藝優化(以漢德威藥業真實需求為場景),二是物流貨物限制品預測,讓AI融入安檢等行業。

總體而言,這兩個賽題契合津南的發展現狀,既有單點突破又有到多行業的可能。作為本次比賽的重頭戲即算法總決賽的結果亦相繼出爐。5月15日,廈門大學_ATCG_團隊和德國柏林工業大學X-Force團隊兩支隊伍最終分別奪冠。

賽題一關注津南區類似漢德威藥業的工業企業,津南區是天津工業經濟重鎮,轄區內有大量類似漢德威藥業這樣的工業企業,他們的共性之一就是普遍屬于重資產經營方式,數字化轉型速度慢、產線效率提升不明顯。加之云計算、大數據和AI等新興技術所需投入大,導致數據層面的價值一直屬于沉睡狀態,利用率低。

因此,以提升該企業"異煙酸原料制備成品收率"做為賽題,算是相當關鍵而精準。

在比賽中,選手們以異煙酸生產過程中的各參數,設計了智能的優秀算法,找出了與異煙酸收率相關的關鍵工藝步驟,能夠根據工藝參數來精確預測收率,誤差率僅1%。據了解,異煙酸被用作醫藥中間體,主要用于制抗結核病藥物異煙肼,也用于合成酰胺、酰肼、酯類等衍生物。整個生產過程中每個步驟會受到溫度、時間、壓強等各因素影響,易造成收率的不穩定。

該賽題的最佳算法團隊,通過AI算法重新組合并優化各參數步驟,模型預測的最終收率達到99%以上。超過企業目前92%的平均收率7個百分點,投入使用后將為企業創造大量經濟效益。據冠軍團隊成員張春光介紹,使用控制與對照實驗進行樣本增強,同時結合boruta選特征方法是問題得以解決的關鍵。

活動現場,天津漢德威藥業有限公司總工程師陳慶芬對大賽成果表示了肯定:"本次大賽選手通過組合并優化所有工藝參數,模型最優收率達到99%以上。我們正根據大賽的產出改進工藝流程,相信能為提升異煙酸產品收率起到重要作用。"

與賽題一有所不同的是,賽題二關注的是一個行業層面的難題,即物流貨物限制品的監測,與物流、會展、機場、地鐵等安檢業務高度相關。

我們知道,安檢的目的是為了保障人的生命財產安全、確保人或物的合規合法。當前階段的檢測技術依舊是用機器掃描、人眼辨別,對安檢人員的專業技能提出了極大要求,因此融入AI技術十分緊迫。

本次津南數字制造算法挑戰賽所開啟的第二賽場,圍繞物流貨物限制品監測這一課題展開,當下以人工查驗為主流解決方案的安檢流程,平均每個物體通過機器的檢查時間大約為5-6秒,不僅效率低,而且對人員的專業素質要求較高。而本次大賽的核心,即是要求選手設計深度學習算法,準確定位X光圖片中限制品的位置、給出其輪廓掩膜,降低漏檢風險及誤報率,提升危險品管理效率,探索用AI實現"智慧安檢"。

這場賽事中,參賽隊伍從數據工程、網絡結構設計、訓練策略等切入,在設計算法時重點考慮了X光成像特點,提出不同的結構解決特定問題,并通過前景背景融合等方法,充分利用有限數據擴充訓練樣本,參賽最優算法實現常見違禁品平均檢測準確率76%。最終來自德國柏林工業大學的X-Force團隊憑借整體完備的系統工程及針對X光問題的edge loss增強等改進,最終摘得冠軍。

大賽算法成果未來可應用于物流、會展、機場、地鐵等安檢業務中,實現智能識別,輔助人工安檢,提高安檢效率。

在現場的頒獎儀式上,阿里巴巴集團副總裁劉松提到:"今天津南工業智能大賽,本質上是要解決一個巨大的問題,即一方面我們的工業升級需要大量的數據和算法的人才;另一方面,我們總是容易下意識地想到人工智能是那些大企業用的,但是在新制造領域,最先受惠的往往是中小企業。因此我們認為最有意義的事情一個是人工智能在不斷進行創新與發展,更重要的是人工智能可以服務那些幾乎沒有AI能力的企業,為他們帶來價值。"

優化賽事成果打造成熟解決方案為企業數字轉型提供支持

作為國內首個以X光圖片為數據的算法大賽,本次大賽帶動了產學研各界對該技術領域的關注和參與,大賽團隊所產出的算法成果加速了AI技術在安檢行業的落地探索,具有一定的現實指導意義。而如何進一步提高算法的召回率和精度,則成為了優勝團隊下一步研發的首要目標;此外,本次比賽參賽選手的耗時普遍較高,如何進一步提高算法的時間效率和降低硬件成本也是另一個需要關注的問題。

實際上,安檢的準確與高效,關乎人身與公共安全,一旦發生任何失誤都有可能導致不可預料的嚴重后果。此前,阿里巴巴機器智能技術實驗室已在當下主流技術研究基礎上,結合X光圖像特有的成像特點,自主研發出了適用于X光成像的特定目標識別檢測技術,并結合模型壓縮及加速等技術手段,有效部署于自研的端上系統,形成自動化識別系統。不僅將減少計算對服務器的壓力,降低整個方案的硬件成本,同時,也將進一步提高檢測速度。

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