データサイエンス | 大会結果?活動報告 | 夢考房プロジェクト2024

トップページ >夢考房プロジェクト > 大会結果?活動報告 > データサイエンス

2024年度　大会結果?活動報告

Axell AI Contest 2024

大会名	Axell AI Contest 2024
日　程	2024年8月1日（木）～31日（土）
場　所	京橋エドグラン 29階〔東京都〕
結　果	入賞 26／86位（参加者数266名）

Axell AI Contestは、(株)アクセルが主催する学生向けのAIコンテストです。AIの日常生活への浸透が進む今、AI技術者に対するニーズは日々高まっています。本コンテストは、学生向けにAI技術の実践の機会を提供することで、日本の「AI技術の発展」と「次世代人材の育成支援」を目的としています。
本コンテストでは、アクセルが用意したオリジナルのデータセット約1000枚の写真を用いて、画像を4倍にスケールした際のAI超解像モデルの開発に取り組みます。なお、実践的開発を想定するため、SIGNATEのプラットフォーム上で0.035sec以内に超解像処理を完了させるモデルが必須条件とされています。

この条件をクリアするため、超解像モデルの推論速度を保ちながら、精度向上に繋がる手法やアルゴリズムを、書籍や論文などを元基に技術選定を行い、実際にコーディングして実装していくことを繰り返しました。今回のコンペにおけるモデルの学習時間は、1epochあたり20分程度かかり、1回あたりの学習は100～200epochsで学習させていたため、実装しては丸一日かけて学習を行い、精度をチェックし、改善点を探し精度向上を目指して取り組みました。

コンテストへの参加者は266名にのぼりましたが、条件をクリアし審査対象とされた人数は86名まで絞られました。その中でも、本プロジェクトから参加したメンバーは、精度向上の取り組みが表れ26位入賞を果たしました。

今後の活動として、さらに画像データを対象としたAIモデル開発のコンペに参加し、モデル精度向上だけに注力するのではなく、モデルの説明性の向上や、効率的な開発サイクル、そしてチームでのAIモデル開発スキルを高めていきたいと考えています。

大会HPのURL：https://ailia.ai/contest/
作品：https://github.com/Yoshiki0418/Axell-AI-Contest-2024

第2回NEXCO東日本渋滞予測チャレンジコンテスト

大会名	第2回NEXCO東日本渋滞予測チャレンジコンテスト
日　程	2024年1月31日（水）16:00～3月31日（日）23:59
場　所	オンライン
結　果	精度部門銀メダル（上位20％）獲得 3名銅メダル（上位40％）獲得 4名

SIGNATEで開催された「第2回NEXCO東日本渋滞予測チャレンジコンテスト」に出場しました。
このコンペティションの主な課題は、過去の交通量データと高速料金?ルート検索履歴データを活用して、2024年4月1日から5月6日の期間における関越道?東北道の各区間の渋滞有無を1時間ごとに予測することです。使用するデータには、トラフィックカウンターから得られる速度や交通量の情報、NEXCO東日本のウェブサイト「ドラぷら」で利用者が行った経路検索の情報など実データが含まれています。

評価方法は厳密に複数の基準が設けられ、提出するファイルのサイズが4GB以上の場合は評価対象外、指定環境下において、1日分のデータの推論速度が60秒を超えると順位付けの対象外となります。また、精度評価には F1scoreが使用され、真値が欠損値となっているサンプルは評価対象から除外されます。この厳しい条件は、より実用的で信頼性の高いモデル開発を促す効果があったと考えられます。

本コンペティションの総参加者数は965名に達しましたが、提出されたファイルが実際に動作可能であることが要求されたため、最終的にリーダーボードに掲載されたのは約180人にまで絞られました。その中でも、本プロジェクトからは全体の上位20％に3名、上位40％に4名が入賞を果たしました。
このように、本コンペティションは単なる予測精度の競争にとどまらず、推論速度などの実用性や大量のデータを扱う際の工夫など、総合的な評価が行われる、非常にチャレンジングな内容でした。また、実データに触れながら試行錯誤を重ねることで、データサイエンスの実社会への応用を体験する貴重な機会となりました。

データサイエンスプロジェクトは、2024年度に夢考房プロジェクトとして発足し、社会課題を解決できるデータサイエンティストの育成を目的に活動を行っています。今後も様々なコンペティションに参加することで、データサイエンティストの知識?技術力向上に向け活動を進めていきます。

大会HPのURL：https://signate.jp/competitions/1299

	「データサイエンス」プロジェクト紹介ページ
	2024年度出場大会スケジュール
	「データサイエンスプロジェクト」サイトへ
	「データサイエンスプロジェクト」X（旧:Twitter）