Get best of the week

El robot secretario, el informante del bot, el terapeuta del bot y otros proyectos del hackathon en línea VirusHack

Más de 70 equipos y más de 300 personas de 64 ciudades participaron en el trabajo en la pista de Megapolis Moscú, que se realizó como parte de uno de los hackatones en línea más grandes del país, VirusHack.

imagen

El evento fue organizado por la Agencia de Innovación de Moscú y Rostelecom en asociación con la Asociación Rusa de Comunicaciones Electrónicas (RAEC).

Como resultado del trabajo coordinado y arduo de los equipos de programadores y expertos, se seleccionaron los cinco mejores proyectos innovadores: un informante bot para el ICQ New messenger, un terapeuta bot, una secretaria para negociaciones, una caja registradora automatizada con la función de pago sin contacto sin voz para compras, y también un servicio para ayudar a las personas con discapacidad para acceder a contenidos audiovisuales.

Messenger bot-messenger ICQ Nuevo


Lo mejor de todo es que el equipo de EGD BAG manejó la tarea desde ICQ New (Mail.ru Group). Sus participantes desarrollaron un bot de información para el ICQ New messenger, que informará a los usuarios sobre la propagación de la infección por coronavirus.

Según el geoetiquetado, las personas pueden recibir información sobre casos nuevos y antiguos de infección de ciudadanos, averiguar las direcciones de las instituciones médicas y laboratorios más cercanos para realizar pruebas en COVID-19 y las direcciones de las farmacias y tiendas más cercanas. También en el bot hay un generador de mensajes SMS simplificado para recibir un pase electrónico.

Para ajustar los flujos computacionales al escribir el bot, se utilizaron herramientas de lenguaje Java estándar. Para simplificar enormemente el trabajo del bot, se eligió una biblioteca API de ICQ. La tarea de simplificar la implementación del bot en el entorno de producción también se resolvió: sabiendo que el estándar en el desarrollo corporativo ahora es Docker, el equipo de EGD BAG preparó una imagen de Docker.

El resultado es un producto que es fácil de actualizar y escalable. La funcionalidad del bot será relevante incluso después de una pandemia: las capacidades de búsqueda de laboratorios se reemplazan fácilmente por la búsqueda de gimnasios, restaurantes y otras instalaciones urbanas.

El bot ya está disponible en: github.com/airaketa/egdbag-bot

Pago sin contacto


El equipo de Buckwheat42 fue mejor que los demás en la tarea del Grupo minorista X5 para desarrollar funciones adicionales de entrada de voz para el pago sin contacto para compras en supermercados Pyaterochka.

El proyecto fue desarrollado en Python. El prototipo se basa en tecnología de código abierto para traducir la voz en texto (voz a texto) y un módulo para procesar y analizar el texto recibido (comprensión del lenguaje natural). De las bibliotecas disponibles para convertir voz a texto, se eligió kaldi, ya que funciona rápidamente y proporciona una calidad de reconocimiento relativamente alta no solo para el ruso, sino también para otros idiomas.

Según las condiciones de la tarea, para facilitar la integración de la solución en el software actual de caja, las solicitudes de voz del comprador se transmiten a mensajes basados ​​en la API de caja actual. Para facilitar la implementación y las pruebas, el prototipo se ensambló utilizando la tecnología Docker.
Para cada operación, este módulo identifica las intenciones (intenciones) del usuario, recupera los nombres pronunciados de los productos, así como códigos de barras, números de tarjetas de fidelización, cupones y otra información relacionada.

La función funciona sin acceso a Internet ni a servicios externos de conversión de voz.

Robot negociador


Importar este equipo ha completado con éxito la tarea de crear un robot secretario de SberCloud. Este programa se combina con cualquier servicio para conversaciones en línea, incluidos los conocidos Zoom, Skype y Teams, y también es adecuado para conversaciones sin conexión.

El robot secretario puede reconocer el habla, distinguir las voces de los interlocutores, adivinar el estado de ánimo de una persona por la tonalidad de las palabras habladas. Es capaz de notar cuándo las personas planean reuniones y llamadas, y guarda estas tareas en un calendario o sistema CRM. El robot secretario traduce el discurso humano en mensajes de texto, y después de las negociaciones guarda estos mensajes en un archivo doc.

El equipo de Importar este desarrollo ha realizado la parte técnica del robot secretario (backend) en el lenguaje de programación Python y la parte externa (frontend) en las plataformas de software Vue.js y Electron.

Para el reconocimiento de texto y voces, se utilizó temporalmente la API de Google Cloud Speech, pero en el futuro se reemplazará por un modelo más adecuado. Para analizar las emociones del interlocutor a través de la tonalidad del texto, se utilizó la biblioteca Dostoievski. Para distinguir del texto los arreglos para llamadas y reuniones, se utilizó la biblioteca de procesamiento de lenguaje natural NLTK.

Acceso a contenidos audiovisuales para personas con discapacidad.


La compañía Uma.Tech dirigió la tarea socialmente significativa “Igualdad de oportunidades”, donde se ofreció a los equipos participantes desarrollar una solución que simplifique a las personas con discapacidades para interactuar con la plataforma PREMIER y con el sitio web MATCH PREMIER o percibir el contenido publicado en ellos.

Como parte de la tarea, los equipos idearon formas de simplificar el acceso a sitios y medios para personas con problemas de audición, visión, motricidad fina y problemas de concentración. La complejidad del hackathon para los equipos consistió en el problema de la declaración exacta del problema (el espectro de opciones posibles era demasiado amplio) y en el tradicional tiempo limitado para el desarrollo. Por lo tanto, como parte del hackathon, el jurado aceptó prototipos válidos y conceptos bien desarrollados.

El ganador fue el equipo XGBeasts, que desarrolló una interfaz de neurocomputadora para interactuar con páginas web. El principio del servicio es procesar datos provenientes de la interfaz neuronal ubicada en la cabeza del usuario. Estos datos son una descripción de las intenciones de una persona de presionar un botón específico en la pantalla de una computadora. Usando algoritmos de inteligencia artificial, estos datos se reconocen y luego el programa presiona el botón en el que el usuario desea hacer clic.

Chatbot terapeuta


Mejor que los demás, la tarea de Mobile Medical Technologies LLC de crear un bot terapeuta fue realizada por el equipo de Dev Labs. Sus programadores crearon tres soluciones a la vez:

  • un bot de chat que puede determinar rápidamente la probabilidad de una enfermedad COVID-19 y dar una recomendación (contactar a un médico o llamar a una ambulancia);
  • un asistente en línea que brindará la información necesaria o tranquilizará al paciente en el momento adecuado;
  • Un servicio que calculará la situación epidemiológica más precisa dentro de un radio de 500 metros de una persona.

Para implementar la API web, se eligió la pila de desarrollo de React, Redux, Typescript. La parte técnica se implementó en Python Flask. La clasificación de las intenciones de voz se implementa utilizando la biblioteca de aprendizaje profundo DeepPavlov. Para implementar la funcionalidad de responder preguntas frecuentes sobre COVID-19, se implementó AzureQnAMaker. Con TelegramBot, se implementó un servicio conveniente para monitorear la propagación de una pandemia.

La Agencia de Innovación de Moscú dijo que en un futuro próximo, los servicios desarrollados dentro de la pista de Megapolis Moscú se finalizarán con los socios de las pistas y se pondrán a prueba en su infraestructura.

More articles:


All Articles