近日，由天津市津南區(qū)人民政府和阿里云主辦，天津津南城市建設(shè)投資有限公司承辦的天池大賽津南數(shù)字制造算法挑戰(zhàn)賽第二賽場(chǎng)在天津大學(xué)舉行總決賽。最終，德國(guó)柏林工業(yè)大學(xué)X-Force團(tuán)隊(duì)脫穎而出成功奪冠，首屆津南數(shù)字制造算法挑戰(zhàn)賽至此圓滿收官。

據(jù)介紹，本項(xiàng)賽事由阿里云天池平臺(tái)聯(lián)合津南政府共同打造，旨在以實(shí)體經(jīng)濟(jì)需求為導(dǎo)向，以智能制造+產(chǎn)業(yè)升級(jí)為主題，為津南數(shù)字化轉(zhuǎn)型量身打造解決方案，用數(shù)據(jù)智能為制造業(yè)賦能。大賽共吸引了4839支創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、5520名開發(fā)者參賽，選手分布全球13個(gè)國(guó)家和地區(qū)。

AI技術(shù)變革傳統(tǒng)服務(wù)業(yè) 兩大賽題解決行業(yè)"剛需"

本次，阿里云天池平臺(tái)設(shè)置了兩個(gè)賽題，全面對(duì)準(zhǔn)津南"剛需"：一是原料企業(yè)工藝優(yōu)化（以漢德威藥業(yè)真實(shí)需求為場(chǎng)景），二是物流貨物限制品預(yù)測(cè)，讓AI融入安檢等行業(yè)。

總體而言，這兩個(gè)賽題契合津南的發(fā)展現(xiàn)狀，既有單點(diǎn)突破又有復(fù)制到多行業(yè)的可能。作為本次比賽的重頭戲即算法總決賽的結(jié)果亦相繼出爐。5月15日，廈門大學(xué)_ATCG_團(tuán)隊(duì)和德國(guó)柏林工業(yè)大學(xué)X-Force團(tuán)隊(duì)兩支隊(duì)伍最終分別奪冠。

賽題一關(guān)注津南區(qū)類似漢德威藥業(yè)的工業(yè)企業(yè)，津南區(qū)是天津工業(yè)經(jīng)濟(jì)重鎮(zhèn)，轄區(qū)內(nèi)有大量類似漢德威藥業(yè)這樣的工業(yè)企業(yè)，他們的共性之一就是普遍屬于重資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式，數(shù)字化轉(zhuǎn)型速度慢、產(chǎn)線效率提升不明顯。加之云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和AI等新興技術(shù)所需投入大，導(dǎo)致數(shù)據(jù)層面的價(jià)值一直屬于沉睡狀態(tài)，利用率低。

因此，以提升該企業(yè)"異煙酸原料制備成品收率"做為賽題，香港服務(wù)器租用，算是相當(dāng)關(guān)鍵而精準(zhǔn)。

在比賽中，選手們以異煙酸生產(chǎn)過(guò)程中的各參數(shù)，設(shè)計(jì)了智能的優(yōu)秀算法，找出了與異煙酸收率相關(guān)的關(guān)鍵工藝步驟，能夠根據(jù)工藝參數(shù)來(lái)精確預(yù)測(cè)收率，誤差率僅1%。據(jù)了解，異煙酸被用作醫(yī)藥中間體，主要用于制抗結(jié)核病藥物異煙肼，也用于合成酰胺、酰肼、酯類等衍生物。整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中每個(gè)步驟會(huì)受到溫度、時(shí)間、壓強(qiáng)等各因素影響，易造成收率的不穩(wěn)定。

該賽題的最佳算法團(tuán)隊(duì)，香港服務(wù)器，通過(guò)AI算法重新組合并優(yōu)化各參數(shù)步驟，模型預(yù)測(cè)的最終收率達(dá)到99%以上。超過(guò)企業(yè)目前92%的平均收率7個(gè)百分點(diǎn)，投入使用后將為企業(yè)創(chuàng)造大量經(jīng)濟(jì)效益。據(jù)冠軍團(tuán)隊(duì)成員張春光介紹，使用控制與對(duì)照實(shí)驗(yàn)進(jìn)行樣本增強(qiáng)，同時(shí)結(jié)合boruta選特征方法是問(wèn)題得以解決的關(guān)鍵。

活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)，天津漢德威藥業(yè)有限公司總工程師陳慶芬對(duì)大賽成果表示了肯定："本次大賽選手通過(guò)組合并優(yōu)化所有工藝參數(shù)，模型最優(yōu)收率達(dá)到99%以上。我們正根據(jù)大賽的產(chǎn)出改進(jìn)工藝流程，相信能為提升異煙酸產(chǎn)品收率起到重要作用。"

與賽題一有所不同的是，賽題二關(guān)注的是一個(gè)行業(yè)層面的難題，即物流貨物限制品的監(jiān)測(cè)，與物流、會(huì)展、機(jī)場(chǎng)、地鐵等安檢業(yè)務(wù)高度相關(guān)。

我們知道，安檢的目的是為了保障人的生命財(cái)產(chǎn)安全、確保人或物的合規(guī)合法。當(dāng)前階段的檢測(cè)技術(shù)依舊是用機(jī)器掃描、人眼辨別，對(duì)安檢人員的專業(yè)技能提出了極大要求，因此融入AI技術(shù)十分緊迫。

本次津南數(shù)字制造算法挑戰(zhàn)賽所開啟的第二賽場(chǎng)，圍繞物流貨物限制品監(jiān)測(cè)這一課題展開，當(dāng)下以人工查驗(yàn)為主流解決方案的安檢流程，平均每個(gè)物體通過(guò)機(jī)器的檢查時(shí)間大約為5-6秒，不僅效率低，而且對(duì)人員的專業(yè)素質(zhì)要求較高。而本次大賽的核心，即是要求選手設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)算法，準(zhǔn)確定位X光圖片中限制品的位置、給出其輪廓掩膜，降低漏檢風(fēng)險(xiǎn)及誤報(bào)率，提升危險(xiǎn)品管理效率，探索用AI實(shí)現(xiàn)"智慧安檢"。

這場(chǎng)賽事中，參賽隊(duì)伍從數(shù)據(jù)工程、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練策略等切入，在設(shè)計(jì)算法時(shí)重點(diǎn)考慮了X光成像特點(diǎn)，提出不同的結(jié)構(gòu)解決特定問(wèn)題，并通過(guò)前景背景融合等方法，充分利用有限數(shù)據(jù)擴(kuò)充訓(xùn)練樣本, 參賽最優(yōu)算法實(shí)現(xiàn)常見違禁品平均檢測(cè)準(zhǔn)確率76%。最終來(lái)自德國(guó)柏林工業(yè)大學(xué)的X-Force團(tuán)隊(duì)?wèi){借整體完備的系統(tǒng)工程及針對(duì)X光問(wèn)題的edge loss增強(qiáng)等改進(jìn)，最終摘得冠軍。