Организаторы — наш университет совместно с Акселератором цифровых инноваций и Лигой вузов «Газпром нефти».
🔹 Задача: построить модель, которая предсказывает результаты окислительного теста Даймлера — по сути, нужно научить алгоритм оценивать качество сложных рецептур масел по данным о составе и молекулярной структуре компонентов. Выбор архитектуры и подхода — за вами.
Хакатон для тех, кому нравится прикладной ML на реальных индустриальных данных.
🗓 Ключевые даты:
• регистрация — до 12 апреля
• онлайн-этап — 13–19 апреля
• финал — 24 апреля, очно в Санкт-Петербурге (проходят 10 лучших команд)
Команда: от 2 до 5 человек. Можно прийти со своей, можно найти в процессе.
🔗 Регистрация: https://gpn-oilcode.hack.aim.club/