Agro_AI_Hack

AGRO_AI_HACK

ПЕРВЫЙ СРЕДИ АГРО-ВУЗОВ ИИ ХАКАТОН

Когда: 27-29 ноября

Офлайн и онлайн

Для студентов и специалистов в области IT

Хакатон “Agro_AI_Hack" — это соревнование по решению актуальных ИТ-кейсов в сфере искусственного интеллекта, фудтеха и финтеха в течение 2-3 дней (информация уточняется).

КОНЦЕПЦИЯ

Цель мероприятия — генерация новых идей и продуктов, которые могут стать основой для стартапов или новых бизнес-направлений, а также поиск талантливых кадров.

ЦЕЛЬ

Участники (программисты, дизайнеры, инженеры, предприниматели) объединятся в команды для создания инновационных ИТ-решений, цифровых продуктов или прототипов программного обеспечения (ПО)

УЧАСТНИКАМ

ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ХАКАТОНА

Создание прототипов новых продуктов, технологий или услуг.

Инновации

Поддержка взаимодействия между партнерами хакатона, участниками и ВУЗами.

Сотрудничeство

Поиск кадров

Обнаружение перспективных специалистов для дальнейшего сотрудничества.

Решение актуальных кейсов в сфере искусственного интеллекта, фудтеха, финтеха.

Проблематика

Подготовка

Подготовка помещений к проведению хакатона, настройка дискорда для онлайн-участников (1 неделя).

Работа команд над заданиями на площадке или онлайн (2-3 дня).

Основной этап

КЛЮЧЕВЫЕ ЭТАПЫ

1

2

Презентация проектов

Демонстрация результатов жюри и инвесторам.

3

Оценка проектов и распределение призов (финал).

Награждение победителей

4

ВОЗМОЖНЫЕ ПРИМЕРЫ КЕЙСОВ

Видеоаналитика динамической биометрии с/х животных

Создание системы видеоаналитики для отслеживания поведения и физиологических изменений сельскохозяйственных животных. Это может включать в себя анализ походки, движения и других биометрических параметров для оценки состояния здоровья и благополучия животных.

Диагностика ранней стадии развития мастита у КРС по данным анализа мазков молока

Разработка модели машинного обучения для раннего выявления мастита у крупного рогатого скота на основе анализа образцов молока. Это позволит фермерам быстро реагировать на заболевание и минимизировать потери.

Определение зон продуктивности по данным космоснимков

Использование спутниковых снимков для идентификации зон с различным уровнем продуктивности на сельскохозяйственных полях. Алгоритм должен анализировать данные дистанционного зондирования для оптимизации использования ресурсов и повышения урожайности.

Определение дефектов на фруктах и овощах по данным видеоаналитики:

Создание системы, которая автоматически идентифицирует дефекты и повреждения на фруктах и овощах с помощью видеоаналитики. Это поможет в сортировке продукции и повышении качества поставляемых на рынок товаров.

НАШИ ПАРТНЁРЫ

МЕСТО ПРОВЕДЕНИЯ

Точка сбора: Центральная научная библиотека имени Н.И. Железнова. Москва, Лиственничная аллея, д. 2, k. 1.
Площадка: РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева, учебный корпус № 1. Москва, Лиственничная аллея, 4А

Присоединяйтесь к нам!

Оставьте заявку как эксперт или участник и примите участие в удобном для вас формате.

Эксперт

Участник

1

5

Оффлайн

Онлайн

Мне нужно официальное приглашение

Я хочу участвовать в других кейсах

Я даю свое согласие ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева на обработку и передачу моих персональных данных.

Завершение регистрации

Регистрация завершена! Ваша форма успешно отправлена. Вы получите подтверждение как только мы её обработаем. Обязательно подпишитесь на Telegram канал, там будет вся информация, необходимая для участия в хакатоне.

Telegram канал

Обязательно подпишитесь на наш
Telegram канал! Там вы найдете всю
информацию, необходимую для
участия в хакатоне. Чтобы открыть
канал, просто кликните на меня! Telegram