29 июля 2019 г., Москва — ООО «Северсталь Диджитал» (входит в ПАО «Северсталь») завершило разработку первой версии нейронной сети для выявления поверхностных дефектов на листовом металле в Цехе обработки металлов №2 (ЦОМ-2) производства плоского проката Череповецкого металлругического комбината (ЧерМК). Призовой фонд конкурса составляет суммарно $120 тыс.
На предприятии уже стартовал пилотный проект по подтверждению точности модели в качестве одного из элементов системы автоматической аттестации качества конечной продукции. Анализ первых результатов работы модели показывает существенно более высокую точность детектирования дефектов по сравнению с использовавшимся ранее промышленным аппаратным комплексом по визуальной инспекции.
С целью сравнения параметров модели, разработанной специалистами Дирекции по техническому развитию и качеству (ДТРК) и ООО «Северсталь Диджитал», с решениями, которые могут предложить лучшие мировые Data Science команды, а также для дальнейшего совершенствования этой модели, компания запускает конкурс на Kaggle — крупнейшей мировой платформе для проведения соревнований по машинному обучению (входит в группу компаний Google). Конкурс стартовал 26 июля 2019 года и продлится 3 месяца.
В одном из последних соревнований одновременно принимали участие около 9 тыс. команд. С учетом специфики задачи «Северстали» мы ожидаем что в нашем соревновании примет участие порядка 1–3 тыс. специалистов по Data Science со всего мира. Качество предложенных участниками решений будет оцениваться с помощью метрики Mean Dice Coefficient. Таким образом, решения участников будут оцениваться не только по точности классификации обнаруженных дефектов металла, но и по тому насколько правильно эти дефекты были локализованы, определена их форма и площадь поверхности», — комментирует директор по развитию цифровых технологий «Северстали» Игорь Бардинцев.
Призовой фонд составляет суммарно $120 тыс.: за первое место победитель получит $40 тыс., за второе – $25 тыс., третье – $15 тыс. за четвертое и пятое места – по $10 тыс. Кроме этого предусмотрен отдельный приз в $20 тыс. за самое быстрое решение.
«Выделение дополнительного приза за самое быстрое решение позволит нам не только поощрить на создание самых точных моделей, но и получить решения, которые оптимизированы на скорость исполнения при сохранении приемлемого качества», — отмечает Игорь Бардинцев.
На предприятии уже стартовал пилотный проект по подтверждению точности модели в качестве одного из элементов системы автоматической аттестации качества конечной продукции. Анализ первых результатов работы модели показывает существенно более высокую точность детектирования дефектов по сравнению с использовавшимся ранее промышленным аппаратным комплексом по визуальной инспекции.
С целью сравнения параметров модели, разработанной специалистами Дирекции по техническому развитию и качеству (ДТРК) и ООО «Северсталь Диджитал», с решениями, которые могут предложить лучшие мировые Data Science команды, а также для дальнейшего совершенствования этой модели, компания запускает конкурс на Kaggle — крупнейшей мировой платформе для проведения соревнований по машинному обучению (входит в группу компаний Google). Конкурс стартовал 26 июля 2019 года и продлится 3 месяца.
В одном из последних соревнований одновременно принимали участие около 9 тыс. команд. С учетом специфики задачи «Северстали» мы ожидаем что в нашем соревновании примет участие порядка 1–3 тыс. специалистов по Data Science со всего мира. Качество предложенных участниками решений будет оцениваться с помощью метрики Mean Dice Coefficient. Таким образом, решения участников будут оцениваться не только по точности классификации обнаруженных дефектов металла, но и по тому насколько правильно эти дефекты были локализованы, определена их форма и площадь поверхности», — комментирует директор по развитию цифровых технологий «Северстали» Игорь Бардинцев.
Призовой фонд составляет суммарно $120 тыс.: за первое место победитель получит $40 тыс., за второе – $25 тыс., третье – $15 тыс. за четвертое и пятое места – по $10 тыс. Кроме этого предусмотрен отдельный приз в $20 тыс. за самое быстрое решение.
«Выделение дополнительного приза за самое быстрое решение позволит нам не только поощрить на создание самых точных моделей, но и получить решения, которые оптимизированы на скорость исполнения при сохранении приемлемого качества», — отмечает Игорь Бардинцев.
