Специалист по машинному обучению Владислав Останькович был в команде с представителями Дании и Китая. Вместе с ними он решал задачи классификации и сегментации клеточных протеинов с помощью нейронных сетей. Соревнование проходило на платформе Kaggle. Об этом сообщает пресс-служба Университета Иннополис.
Владислав Останькович получил звание kaggle master. Благодаря второму месту он вошел в топ-250 среди 160 тысяч других участников. Первое место в соревновании присудили ученому из Китая.
Несмотря на то, что Kaggle — всемирная платформа для соревнований по машинному обучению, организатором выступила команда Human Protein Atlas, которая занимается созданием онлайн-библиотеки со всеми разновидностями клеток живых организмов. Отсюда и поставленная задача — классификация клеток. В Human Protein Atlas также отмечают, что лучшие результаты будут включены в публикацию в журнале Nature Methods.
Всем участникам соревнования после постановки задачи выдали набор снимков клеток под микроскопом с грубым описанием их классов. Поэтому перед специалистами по машинному обучению встала задача сегментировать каждую клетку на снимке и присвоить ей собственный класс или несколько классов.
Конкурс длился три месяца — с февраля по май. Согласно регламенту, в командах могут участвовать группы до пяти человек. Сотрудник российского ИТ-вуза начинал решать задачу в одиночку, затем он объединился с российским участником из Дании, который работает биоинженером в компании по производству инсулина. Ближе к концу к команде добавились два китайских участника.
Подобную задачу никто раньше не решал и подобные соревнования не проводились. О сложности и интересе задачи говорят все участники от новичков до грандмастеров и самих организаторов. Я люблю участвовать в соревнованиях, где решается нестандартная задача, и всегда выбираю то, что посложнее, чтобы в первую очередь набраться нового опыта из новой области. Было очень сложно. Все время шла постоянная борьба за топ-10 — это золото. Постоянно что-то приходилось придумывать, чтобы обойти других. Часто многое не получалось, но, в итоге перепробовав множество различных подходов, мы смогли собрать рабочее решение, которое привело нас ко второму месту.
Владислав Останькович, младший научный сотрудник Университета Иннополис
Читайте также
Новые аккумуляторы из алюминия и графена заряжаются в 60 раз быстрее