Сотрудники МФТИ заняли призовые места на соревнованиях ведущих конференций NeurIPS и AMDL
Стали известны итоги международного конкурса Flatland 3, который был продолжением запущенного в 2020 году соревнования на конференции NeurIPS, посвященного планированию движения поездов на сложной карте. В 2021 году этот конкурс прошел в рамках международной конференции Applied Machine Learning Days и собрал 22 команды.
Аспирант Центра когнитивного моделирования МФТИ Али Зейн занял второе место в общем зачете соревнований, а первое место в треке Reinforcement Learning завоевала сотрудница лаборатории волновых процессов и систем управления Инна Минашина со своей командой.
Flatland 3 — это соревнование по планированию расписания железных дорог, которое было проведено в партнерстве с SBB Swiss Federal Railways, Societe Nationale des Chemins de fer francais и Deutsche Bahn и организовано AIcrowd.com.
Участникам в течение нескольких месяцев предстояло работать над исследовательской задачей, которая, по словам организаторов, решает ключевую проблему в мире транспорта: как эффективно управлять интенсивным движением в сложных железнодорожных сетях. Это реальная проблема, с которой сталкиваются многие транспортные и логистические компании по всему миру, такие как Швейцарские федеральные железные дороги и Deutsche Bahn. Вклад ученых может повлиять на внедрение современных систем управления движением не только на железной дороге, но и в других областях транспорта и логистики.
«Я решил проблему, используя метод приоритетного планирования с алгоритмом безопасного интервального планирования пути SIPP. Я продолжал улучшать код, в итоге получил вознаграждение в размере 132,47 с лучшим процентом выполнения 0,888. Я считаю, что сильной стороной моего решения является то, что оно было быстрым и хорошо написанным, поэтому оно помогло решить 141/150 экземпляров за два часа», — рассказал Али Зейн, аспирант и сотрудник Центра когнитивного моделирования МФТИ.
Учебное заведение
