卷麻了！36 万奖金的算法比赛是什么样的？

2023-01-13 04:01

在人工智能的地界讨生活，工业互联网是当下绕不开的就业热门。

实体经济在被技术青年忽视多年后，终于在政策导向的影响下重回大众视野。谈到实体经济，就不得不谈工业生产，谈到工业生产，就绕不开工业互联网。作为目前传统工业生产与现代信息技术最成功的融合模式，工业互联网几乎成为所有现代工厂的共同选择，其潜力不必多言。

人工智能作为工业互联网的技术基础之一，依然存在巨大的人才缺口。而对于高校学生而言，工业互联网领域人工智能开发缺乏成熟的实践途径，“进厂实习”一度是在校生接触工业互联网实践的唯一途径。

去年12月，国家级工业互联网示范平台“雪浪云”举办的“雪浪算力开发者大赛”正式启动。

比赛面向高校学生，将实际工业场景中的人工智能问题剥离出来，为缺乏工业背景的AI开发者提供了一次工业互联网实践的机会。

截至目前，大赛已经吸引来自浙江大学、复旦大学、南京大学等百余所知名高校的1300余位开发者参与，进行工业互联网领域的算法实践。

大赛报名将于2月16日正式截止，

识别下方二维码即可开启你的第一次工业互联网实践

↓↓↓

本次大赛分为两部分：“回归预测问题——汽车变速器阀体检测”与“多目标优化问题——汽车全厂排产优化”。

大赛将青山机械的阀体检测与吉利汽车的排产优化中涉及的算法问题从实际工业实践中抽离，降低了一般开发者对赛题的理解成本。

“汽车变速器阀体检测”直击青山工业变速箱阀体检测的实际困扰，基于青山工业真实生产场景。

本赛题需要参赛者使用离线工具，根据历史检测结果，利用大数据分析、机器学习等方法正确地检测未知产品是否合格。

“汽车全厂排产优化问题”来源于吉利汽车真实生产场景。基于汽车复杂的生产工艺和紧密关联的车间上下游关系，整个生产流程“牵一发而动全身”，要完美把控各个生产环节正常运转，不出差错的高效生产，就需要制定合理的混流装配排序计划对车身序列进行排序优化，从而保证生产物料消耗的均衡性以及各个生产工位的负荷均匀化等。

本赛题鼓励开发者运用进化算法和元启发式算法，基于车身序列排序优化等问题，以满足汽车排产优化的需求，产出满足生产目标的方案。

另外，针对“多目标优化——汽车全厂排产优化问题”较高的技术门槛，雪浪云联合安徽大学免费开放和安徽大学共同研发的产品GOpt平台的使用权限，帮助开发者利用GOpt内置的元启发式算法解决开发过程中遇到的种种问题。

识别下方二维码查看赛题详情

↓↓↓