Участникам предстояло за пять дней разработать нейросетевое решение, которое определит прогноз курса цен на нефть марки Brent к доллару США ровно через год – 22 сентября 2021 года.  Победителя назвали 22 сентября, им стала команда из Тюмени «Blockchain Industrial Alliance», на втором месте – программисты из Санкт-Петербурга «DatаScientists», третье место завоевала команда Тюменского индустриального университета Neftegaz Engineering.

В команду Neftegaz Engineering вошли два участника из ТИУ – студент третьего курса Института промышленных технологий и инжиниринга Александр Чернокрылюк и второкурсница Строительного института Екатерина Никитина. Команда опорного вуза в своей работе использовала алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта.

«При помощи машинного обучения мы анализируем собранные за прошлые года данные, например, об объемах добычи нефти, и анализируем, как цена нефти зависела от этого параметра. Это позволяет нам предсказывать изменение цен, — рассказал Александр Чернокрылюк. – В будущем при помощи алгоритмов искусственного интеллекта мы собираемся анализировать политические и прочие новости, чтобы нейронные сети могли принимать решения о том, как повлияет та или иная политическая ситуация на изменения в ценах на нефть в краткосрочной перспективе».

Еще одной особенностью проекта является то, что на ТНФ-2020 определили только победителя в номинации «Лучшая реализация». Следующий этап хакатона продлится вплоть до 28 февраля 2021 года. Командам необходимо доработать алгоритм, чтобы он предсказывал цены на нефть с 3 марта по 22 сентября 2021, поэтому победителей в номинациях «Самый точный прогноз» и «Самый точный доработанный прогноз» объявят на следующем Форуме в 2021 году.

«Нам предстоит огромная и сложная работа, ведь за 5 дней мы успели сделать лишь прототип. Но даже если наш алгоритм не будет лучшим, это будет бесценный опыт», — добавил Александр.

В качестве жюри выступили: региональный директор инвестиционной компании «АТОН» по Сибири Андрей Гребенкин, ведущий нейросетевой инженер тюменской компании «ОКАС» Александр Ступков и доцент, директор Высшей инженерной школы EG ТИУ Алексей Пимнев. Члены жюри оценивали проекты команд по шести критериям: соответствие поставленной в кейсе задачи, дизайн, функциональность, реалистичность модели прогнозирования, возможность дальнейшего использования, то есть текущая законченность продукта, и непосредственно презентация участников.