«Соревнования по машинному обучению заставляют вас опробовать новые идеи и вещи, соревнуясь со временем и составляя таблицу лидеров», говорит нам Нихил Кума Мишра, когда мы сидим с ним во время звонка в Zoom, чтобы узнать о своей 6-летней страсти к науке о данных. «Я увлечен всем, что связано с наукой о данных», он язвительно улыбается. Его товарищ по команде, Дариус Морури, не может скрыть волнение в голосе, когда говорит об искусственном интеллекте (ИИ). Дариус, ученый-самоучка из Кении, говорит, что ему нравится участвовать в хакатонах по науке о данных: «Мне нравится использовать ИИ для решения реальных задач».
Нихила и Дариуса объединила страсть к науке о данных. Они не только объединились — за тысячи миль друг от друга — в конкурсе AirQo Air Quality Forecast Challenge, но и заняли 2-е место среди более чем 700 участников по науке о данных со всего мира из таких стран, как Уганда, Танзания, Индия, Нигерия, Япония, и ОАЭ.
Конкурс был организован проектом Digital Air Quality, Восточной Африки, Университетом Бирмингема и проектом AirQo Университета Макерере, Кампала, в партнерстве с Zindi — крупнейшей в Африке платформой для проведения конкурсов по науке о данных. Он был сосредоточен на создании компьютерной модели, которая точно предсказывала бы качество воздуха в Уганде. Это соревнование заключалось не только в том, чтобы выиграть призовой фонд в размере 5000 долларов; Нихил и Дариус получили возможность увидеть, как их решение воплощается в жизнь, поскольку они внедряли это решение с командой AirQo в течение одного месяца.
"Самым захватывающим в конкурсе AirQo была возможность внедрить наше победоносное решение, работая с командой экспертов AirQo над прогнозированием загрязнения воздуха и непосредственным влиянием на жизнь людей", – отметил Дариус о своей уникальной возможности с AirQo. "Одним из ключевых достижений, которым я больше всего горжусь, является то, что теперь я более уверенно управляю проектом по машинному обучению от начала до конца", добавил он.
Пол Грин, руководитель проекта AirQo, отметил, что наука о данных — это развивающаяся область, которая широко не предлагается в местных университетах, и многим людям необходимо учиться на таких конкурсах. «Это здорово, но часто бывает трудно получить опыт работы над реальным проектом и довести модель до завершения в реальном мире. Я надеюсь, что мы смогли помочь Нихилу и Дариусу в этом процессе и предоставили очень ценный опыт, который поможет им в их карьере не только как победители соревнований, но и с реальным опытом работы».
До недавнего времени не хватало данных о качестве воздуха в странах Африки к югу от Сахары. Возможность точно прогнозировать качество воздуха за короткие промежутки времени с помощью недорогой сети датчиков AirQo позволит всем, от правительств до семей, принимать обоснованные решения для защиты здоровья и управления действиями людей.
«Решение Дариуса и Нихила по прогнозированию качества воздуха поможет AirQo выявлять серьезные всплески, когда уровень загрязнения выше ожидаемого, исследовать причину и пытаться свести ее к минимуму в будущем», отмечает Грин.
Профессор Фрэнсис Поуп, руководитель проекта «Цифровое качество воздуха» в Восточной Африке из Бирмингемского университета, отметил, что их цель состояла в том, чтобы не только увеличить количество людей, обладающих навыками для решения этих проблем, но и улучшить наше понимание того, где воздух очаги загрязнения. "Конкурс прошел с большим успехом, теперь у нас есть более точный прогноз очагов проблем с качеством воздуха в Кампале, Уганда, и мы надеемся, что в будущем сможем распространить его на всю Африку".
Селина Ли, генеральный директор Zindi, отметила, что со всех концов Африки и других развивающихся рынков приходит все больше специалистов по обработке данных, которые ищут возможности развить свои навыки и продемонстрировать, на что они способны. "Это был наш первый конкурс, в котором мы поддержали победителей, чтобы помочь им внедрить их решение, и мы очень довольны тем, насколько успешно Дариус и Нихил помогли AirQo внедрить свои модели".
