Przewiń w górę
Znamy miedziowych zwycięzców II edycji Hackathonu KGHM

Znamy miedziowych zwycięzców II edycji Hackathonu KGHM

poniedziałek, 14 marca, 2022
250 uczestników, 40 projektów i niezliczone godziny analizowania danych – za nami drugi Hackathon CuValley Hack 2022 organizowany przez KGHM Polska Miedź S.A. i KGHM Centrum Analityki. Wyróżnionych zostało 7 pomysłów. Pula nagród dla zwycięzców wyniosła 120 tys. zł.

Hackathon odbył się w formule on-line, podczas wydarzenia wykorzystanych zostało wiele platform znanych programistom. Imprezie towarzyszyła zorganizowana w Bibliotece Uniwersytetu Zielonogórskiego konferencja technologiczna „Dolina Miedziowa”. Eksperci zaprezentowali uczestnikom najnowsze rozwiązania i przykłady zastosowań technologii w przemyśle. 

W hackathonie udział wzięło 250 uczestników, którzy połączyli się w 60 drużyn. Nieprzerwanie kodowali przez ponad 40 godzin, by stworzyć 40 projektów w ramach 3 różnych kategorii zadań. Finałowe drużyny wzięły udział w sesjach na żywo, podczas których odpowiadali na pytania jury dotyczące zaproponowanych rozwiązań.

 

Lista zwycięzców hackathonu:

 

W kategorii Przygotowanie modelu danych wyznaczającego jakość katod w oparciu o parametry wsadów oraz parametry procesowe najlepsze okazały się projekty:

I miejsce.

Zespół: CUdHacki

Projekt: Interaktywne narzędzie analizy składu katod

Kilka słów od zespołu: Nasze narzędzie może  zostać wykorzystane do doboru składu anod przed uruchomieniem procesu, a także do korekty parametrów już w trakcie elektrorafinacji. W części statycznej zagregowaliśmy i przeanalizowaliśmy dostępne dane pod względem korelacji. W części dynamicznej, poszliśmy o krok dalej i stworzyliśmy model, który dla wybranych przez operatora wartości wejściowych procesu pozwala przewidzieć wyprodukowaną ilość białych katod, a także ich skład. Następnie dodaliśmy kolejną opcję, która pozwala na optymalizację parametrów wejściowych w celu uzyskania katod o najlepszej jakości.

Uzasadnienie jury: Zwycięzcom udało się połączyć zrozumienie procesu technologicznego, analizy danych i zaproponować bardzo intersujące rozwiązanie w postaci optymalizacji doboru parametrów dla uzyskanie jak najwyższej jakości. Projekt ze zdecydowanym potencjałem wdrożeniowym.

II miejsce

Zespół: Anovei

Projekt: Model przewidywania jakości katod

Kilka słów od zespołu: Projekt przewiduje parametry procesowe dla danej analizy chemicznej anody w celu uzyskania katody wysokiej jakości. Algorytm genetyczny i własny model sieci rekurencyjnej. Można wybrać, które parametry procesowe można zmieniać poprzez nałożenie maski na geny w algorytmie genetycznym.

 

Nagroda specjalna Prezesa KGHM Polska Miedź S.A.

Zespół: Bards.ai

Projekt: Biały Cruk

Kilka słów od zespołu: Stworzyliśmy aplikację, która na podstawie składu chemicznego anod proponuje parametry technologiczne procesu, które pozwolą na otrzymanie 100% jakości katod. W ramachprojektu powstało demo technologiczne.

Uzasadnienie jury: Zespół Bards.ai w zasadzie był na równi z drugim miejscem w tej kategorii. Ciężko było podjąć ostateczną decyzję. Zespół jednak wystartował w dwóch zadaniach i w kolejnym również był o włos za zwycięzcami postanowiliśmy nagrodzić ich nagrodą specjalną za pracowitość i kreatywność.

 

W kategorii Optymalizacja energetyczna zespołu pompowego układu chłodzenia Pieca Zawiesinowego Jury wybrało 2 najlepsze projekty.

I miejsce

Zespół: Digital Twins

Projekt: Cyfrowy Bliźniak Zespołu Pompowego

Kilka słów od zespołu: W ramach realizacji zadania na podstawie danych katalogowych i dostępnych pomiarów został stworzony Cyfrowy Bliźniak Zespołu Pompowego umożliwiający analizę pracy układu dla różnych nastaw kontrolowanych parametrów.

Uzasadnienie jury: Zdecydowany zwycięzca w tym zadaniu. Zaproponowali nie tylko podniesienie jakości i wydajności funkcjonowania bieżącego układu ale wskazali możliwe modernizacje w przyszłości. Ważny jest też kierunek – cyfrowy bliźniak dla układów czy całych systemów przemysłowych jest dla nas docelowym kierunkiem rozwoju w tym zakresie.

II miejsce

Zespół: Copperheads

Projekt: CoolerOptymizer

Kilka słów od zespołu: Stworzyliśmy aplikację, która na podstawie danych wejściowych w formacie CSV i modelu diagramu umożliwia przeprowadzenie symulacji działania tego układu godzina po godzinie. Model jest elastyczny, przy niewielkich zmianach umożliwia modelowanie dowolnego układu chłodzącego składającego się z 2 rodzajów pomp.

 

W ostatniej kategorii Sztuczny analizator temperatury żużla wewnątrz Pieca Zawiesinowego Huty Miedzi Głogów I i 2 zwycięskie zespoły:

I miejsce

Zespół: Miedziaki

Projekt: Miedź na oku

Kilka słów od zespołu: Miedź na oku jest modelem predykcyjnym, który został oparty o model uczenia maszynowego, konkretnie Gradient Boosting. Technika ta łączy innowacyjną technologię opartą o osiągnięcia działów matematyki takich jak analiza, algebra oraz rachunek prawdopodobieństwa wraz z prostotą drzewa decyzyjnego.

Uzasadnienie jury: Ponownie zdecydowany zwycięzca w swojej kategorii. Co dodatkowo nas cieszy – w tym 4-osobowym zespole były aż 3 kobiety. Zespół składa się ze studentów Politechniki Poznańskiej, którzy jednak wykazali się bardzo dobrym zrozumieniem procesów przemysłowych i technologicznych. Zastosowane algorytmy z wykorzystaniem filozofii „clean codeing” (czystego kodowania) dodatkowo nas przekonały. Stworzony model charakteryzował się również najwyższym parametrem prawdopodobieństwa i najmniejszymi odchyleniami.

II miejsce

Zespół: Cuprum Insight

Projekt: Wirtualna lanca pomiarowa

Kilka słów od zespołu: Celem projektu było stworzenie wirtualnej lancy pomiarowej wykorzystującej sztuczną inteligencję, przy pomocy której wyznaczana jest temperatura żużla z 1 minutowym interwałem.

Druga edycja Hackathonu CuValley Hack 2022, podobnie jak pierwsza, objęta została patronatem honorowym Premiera Mateusza Morawieckiego.

Link do transmisji z zakończenia hackathonu i ogłoszenia zwycięzców: https://cuvalley.com/

Kontakt dla mediów

Zespół Komunikacji

Zespół Komunikacji

(+48) 887 843 615,
(+48) 76 747 87 11,
(+48) 76 747 83 79,

komunikacja(at)kghm.com

Dla zapewnienia większej wygody naszych użytkowników głównie w celu dostosowania wyglądu strony do ich preferencji, rodzaju przeglądarki, preferowanego języka, zastrzegamy sobie możliwość zbierania dodatkowych danych (standardowo przesyłanych przez przeglądarkę) oraz wykorzystywania tzw. plików cookie. Możemy wykorzystywać tak zebrane dane w celu wykonywania analiz atrakcyjności treści oraz pozostałych statystyk.