Их
эффективность и перспективы для внедрения подтвердили тестовые испытания.
Два решения онлайн-хакатона «Лидеры цифровой трансформации», доработанные в рамках онлайн-интенсива Mosbootcamp, уже были протестированы экспертами ведомств Правительства Москвы, получили положительную оценку и признаны перспективными для внедрения. Оператором обоих мероприятий выступило Агентство инноваций Москвы, подведомственное столичному Департаменту предпринимательства и инновационного развития. (news break)
Состязание
разработчиков «Лидеры цифровой трансформации» проходило с 30 ноября по 1
декабря. В нем приняли участие 357 команд из 76 регионов России. За 48 часов
разработчикам создавали сервисы и цифровые решения для 10 актуальных в Москве
задач, разделенных на два направления: «Искусственный интеллект в городе» и
«Цифровизация городских структур».
Десять
победителей соревнования получили премии Мэра Москвы в размере одного миллиона
рублей. Кроме того, команды, занявшие первые и вторые места, были отобраны в
программу Mosbootcamp, где в течение трех недель дорабатывали свои продукты при
поддержке менторов и экспертов из 10 ведомств городского правительства.
«Как показал опыт предыдущих лет, чтобы внедрить
цифровое решение, разработанное на хакатоне, его необходимо подстраивать под
требования заказчика. Для этого в текущем году мы провели экспериментальный
онлайн-интенсив Mosbootcamp. На данный момент четыре решения хакатона ”Лидеры
цифровой трансформации” были приняты на тестирование ведомствами Правительства
Москвы. Два из них уже показали свою эффективность на практике и получили
положительные отзывы», — отметил
руководитель Департамента предпринимательства и инновационного развития города
Москвы Алексей Фурсин.
Один
из победителей онлайн-хакатона, команда DEV Labs (Владислав Дуплякин, Адыгжы
Ондар, Алексей Ушаков, Евгений Шевченко и Андрей Борисов), разработала по заданию Государственной инспекции по
контролю за использованием объектов недвижимости платформу для автоматической обработки фотографий и отсканированных снимков технических и контрактных
документов при помощи технологий искусственного интеллекта. Сервис может
оцифровывать и классифицировать бумаги, а также распознавать основные поля
договоров и их значения. Кроме того, система способна создавать аналитические
отчеты. Веб-платформа позволяет автоматизировать повседневные задачи и
совершенствовать механизмы анализа данных для выявления нарушений.
Ещё одна команда, AI bolit (Дмитрий Валетов, Виталий
Капранов, Денис Лазарев, Ольга Вершинина и Андрей Мухин), создала по заданию
Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских
технологий Департамента
здравоохранения Москвы решение,
которое позволяет оценивать работу искусственного интеллекта. Цифровой
инструмент автоматически сравнивает разметку, сделанную алгоритмами, с
разметкой опытного врача-рентгенолога. Разработка должна повысить эффективность
и безопасность использования искусственного интеллекта в московской медицине и
облегчить работу врачей-рентгенологов.
Промежуточные
результаты тестовых испытаний обоих решений показали эффективность сервисов и
перспективы для их внедрения в работу ведомств.