DiDiのグローバルDi-Techアルゴリズムコンテストが終了し、中国のプレイヤーが10万ドルの優勝賞金を獲得した。

7月20日、滴滴出行の第一回グローバルDi-Techアルゴリズムコンテストが本日正式に終了しました。数回の激しい競争を経て、3人からなる中国チーム「inferrrr」が絶対的な優位性で優勝し、10万ドルの賞金を獲得しました。「Yijianfenghou」チームと「blitz」チームはそれぞれ2位と3位を獲得しました。

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滴滴出行のCEOである程偉氏は、アルゴリズムコンテストの授賞式でスピーチを行い、次のように述べた。「インターネットの後半は人工知能です。幸いなことに、私たちは世界で最も難しい問題、つまり交通機関向けAIの開発に取り組んでいます。事業を始めたとき、私たちのアルゴリズムがこれほど難しいとは思っていませんでした。考慮しなければならない次元、複雑さ、リアルタイムの要件は、他の業界の要件を上回っています。幸いなことに、最も難しい問題には最も賢い人工知能エンジンが必要であり、将来的には最大のビッグデータアルゴリズムチームが誕生する可能性があります。私たちは、このような課題に立ち向かうために、世界最高の技術チームを構築したいと考えています。私たちは、アルゴリズムコンテストを今後も開催していきます。最初の10万ドルの賞金は、ほんの始まりに過ぎません。今後は、規模と影響力を拡大し、より多くの人材の参加を促していきます。」
滴滴出行は、技術系人材が自習を通じて最先端の業界技術を習得することを奨励している。授賞式の円卓フォーラムで、滴滴出行のCTO張波氏は次のように述べた。「滴滴出行は、優れた人工知能の人材が活躍できるプラットフォームを構築したいと考えています。これらの学生に実際のデータとコンピューティングリソースを開放し、この舞台で彼らがその才能を存分に発揮できるようにします。また、より良いランキングを獲得した学生には、旅行分野の問題を解決するために協力する機会も提供します。」
滴滴出行研究院の何小飛所長は円卓会議で「人工知能は未来を変える」との見解を表明した。同所長は「より多くのデータを集めることができれば、将来的には乗客や運転手の希望さえも知ることができるようになるだろう。ある瞬間は注文を受け入れたくなかったかもしれないが、次の瞬間には喜んで受け入れるかもしれない。人々の心理をより正確に予測できれば、都市全体の交通をより秩序正しく管理できるだろう」と語った。
滴滴出行が発表したデータによると、コンテストには合計11,440人のテクノロジー愛好家が参加し、最終的なチーム数は7,664で、そのうち1,239は海外から登録した。参加者は中国本土、台湾、日本、米国、英国、インド、オーストラリア、シンガポールなどの国と地域から集まった。
最優秀賞を獲得した inferrrr チームは、南京理工大学の Li Xiang、Ye Qiwei、Ke Guolin で構成されています。このチームは、特徴エンジニアリングにおいて明確な革新性を持ち、比較的洗練された高次特徴を備えています。従来の GBDT アルゴリズムを改良し、ビジネスと製品の特性と組み合わせ、ドライバーとのコミュニケーションなどさまざまな手段を通じてソリューションを改善しました。 Didi Research Instituteの副所長であるYe Jieping氏は、チームについて次のようにコメントした。「チームはXGBOOSTモデルに革新的な変更を加え、速度とメモリの面で良好な結果を達成し、豊富な経験と問題解決能力を実証しました。」
今回選ばれた「最も潜在力のある」チームも非常に魅力的な賞であることは注目に値する。準優勝の「一刀両断風咆哮」チームがこの賞を獲得した。彼らのアルゴリズムはビッグデータに対する優れた拡張性を備えており、残差ニューラルネットワークに巧妙に適応している。Didi Chuxingから3万元の賞金を受け取るほか、このコンテストの独占教育パートナーであるUdacityは、チームに約3万元の奨学金を提供し、シリコンバレーのトップテクノロジーコースの学習を継続するよう奨励する。さらに、hczhチームは***防衛賞を受賞し、30,000元のボーナスを受け取りました。
このコンテストのタイトルは「旅行業界における需要と供給の予測問題の解決」と報じられている。つまり、特定の都市の特定のエリアにおける過去 30 分間の注文関連データ (数か月分のリアルタイム注文、地域の POI、交通情報、気象データなどを含む) を与えられた参加チームは、アルゴリズムを使用して、今後 10 分間のそのエリアにおける需要と供給の差を予測するというものである。
滴滴出行の担当者は、このような質問の理由として、現在滴滴出行の旅行プラットフォームは1日平均1,400万件の注文を処理する必要があり、分析が必要なデータ量は70TBに達し、ルート計画は90億回を超えていると述べた。このような膨大で複雑なデータに直面して、データ分析と関連アプリケーションの安定性を確保し、高頻度の移動下でバランスの取れた容量を実現するために、クラウドコンピューティングとビッグデータ技術を継続的にアップグレード、改善、革新する必要があります。需要と供給の予測は重要な課題の1つです。
滴滴出行は、このアルゴリズムコンテストのために実際の国内旅行データを公開しました。参加者全員がこの実際のデータを基にアルゴリズムコンテストで競い合い、予測結果と実際の状況の差が最も小さい人が優勝しました。
このコンテストには、人工知能科学者で滴滴出行研究所所長の何小飛氏、機械学習の国際的リーダーで滴滴出行研究所副所長の葉潔平氏など、豪華な審査員陣が揃いました。また、Udacity 創設者兼社長、Google X 創設者のセバスチャン・スラン氏、Google 研究所長のピーター・ノーヴィグ氏、データサイエンティストのケイティ・マローン氏からもサポートと指導を受けました。