Конкурс: Кодинг до кипения: как управлять чайником с помощью языка программирования

11.12.2023
Кодинг до кипения: как управлять чайником с помощью языка программирования

Современные электроприборы легко поддаются дрессировке через мобильные приложения. А современные подростки вполне обходятся без чужих кодировок. Создай свой алгоритм работы обычного чайника с помощью любой программы анализа аудиозаписи.

8000

Советы и рекомендации

Знаешь, как работает обычный чайник со свистком? Да-да, пар при кипении расширяется, поднимается вверх по узкому носику и, собственно, свистит в свисток. Этот звук ты услышишь даже из соседней комнаты, а если вдруг нет — услышат соседи и мягко напомнят тебе о пользе мытья ушей. 

В современном цифровом мире функцию условных соседей можно передать искусственному интеллекту (и даже заранее договориться не трогать уши). На этом же принципе построены многие системы предупреждения и диагностики сложного комплексного оборудования и технологических схем. Освоим базу на малом — можно будет замахиваться на промышленный масштаб. Так что тренируемся на чайниках и следим, чтобы при этом ни один сосед не пострадал.

Все участники получат по 1000 баллов, а самых способных кодеров ждут супер-бонусы: 7000, 5000 и 3000 баллов, которые можно обменять на фирменную продукцию «Атомариума»!

Что для этого нужно? 

Выполнить задание, пройдя все шаги по заданному алгоритму и загрузить отчет в формате видео. Кодить и уметь работать с языками программирования нужно, однако в этом конкурсе не обязательно выстраивать всю цепочку действий через Python: анализ аудио можно провести и в другой доступной программе. Например, Audacity умеет строить спектрограммы и временные реализации и фильтры накладывает. А хочешь — возьми другую. Главное, чтобы алгоритм работал, с чайником все было хорошо, а с соседями… ну, ты понимаешь)

СРОКИ ПРОВЕДЕНИЯ КОНКУРСА: до 29 февраля 2024 года

Нам понадобится…

Чайник (без него никак), устройство для записи звука — как правило, это диктофон на мобильном телефоне или обычный цифровой диктофон. И конечно, не обойтись без компьютера с установленной программой анализа аудио. 

Кстати, кипение можно регистрировать и с помощью тепловизионных датчиков, если вдруг они случайно есть у тебя в хозяйстве. Экспериментируй и присылай такой вариант тоже. Базово мы в конкурсе обходимся без подобного девайса. 

Алгоритм работы следующий…

Шаг 0. Набираем воду в чайник и берем записывающее звук устройство. Мы готовы!

Шаг 1. Начни запись акустического шума (булькание чайника при закипании) с помощью акустического датчика, то есть диктофона. Дождись кипения воды (кстати, при какой температуре оно происходит?). Записывать процесс кипения стоит в течение минуты (здесь ты понимаешь, что пусть лучше это будет чайник без свистка).

Шаг 2. Выключи чайник. Он уже славно поработал. Пусть вода остывает.

Шаг 3. Загрузи данные с помощью средств языка программирования Python для чтения WAV-файлов и выполни их предобработку (помни, что можно использовать другую программу).

Шаг 4. Теперь проводим разведочный анализ данных (описательные статистики, наличие пропусков, выбросов, гистограммы, ящики с усами, временные реализации).

Шаг 5. Делаем ресэмплинг (меняем частоту дискретного сигнала) данных по одной секунде. Или объединяем элементы в одну систему (агрегируем). То есть на этой стадии обработки нам нужно заменить все значения по каждой секунде средним и получить итоговый массив, равный количеству секунд.

Шаг 6. Создаем вектор целевой переменной с 0 и 1 (0 — нет кипения, 1 — есть кипение). Будь внимателен: вектор должен быть равен по длине количеству секунд. 

Шаг 7. Пришло время выполнить спектральный анализ данных. Строим спектр и спектрограммы акустического сигнала. Найди на спектрограмме момент начала и окончания кипения и определи точное время (не забудь потом отразить его в своем отчете!). 

Шаг 8. Выдели информативные частоты со спектров. 

Шаг 9. Обучи модель для классификации кипения.

Шаг 10. Кажется, все получилось? Тогда тебе нужно подготовить отчет о проделанной работе, показать получившуюся спектрограмму и обучающие команды. 

Что-то пошло не так? Давай попробуем пройти алгоритм еще раз — машины не всегда идеально поддаются дрессировке с первого раза.

А мы в тебя верим! 

Оценивать твою работу будет жюри

Дмитрий Распопов эксперт отдела искусственного интеллекта компании «Цифрум» (Росатом), старший преподаватель отделения ядерной физики и технологий в НИЯУ МИФИ.

Ларионов Денис — начальник отдела искусственного интеллекта компании «Цифрум» (Росатом).

Бегларян Нане — инженер отдела предиктивного анализа отдела искусственного интеллекта компании «Цифрум» (Росатом).

Стань частью сообщества Атомариум!

Зарегистрируйся чтобы получить 350 приветственных
баллов и открыть полный доступ к курсам,
тренажерам и конкурсам.