Молодые вьетнамские инженеры второй год подряд побеждают в мировом чемпионате по искусственному интеллекту

Команда инженеров ИИ VNPT продолжает удерживать лидирующие позиции на AI City Challenge 2025. Это второй год подряд, когда представитель Вьетнама выигрывает высшую награду на этом престижном международном конкурсе по обработке изображений ИИ.

Недавно в рамках Международной конференции по компьютерному зрению (ICCV 2025) на Гавайях (США) состоялась церемония подведения итогов AI City Challenge 2025 (ИИ в умных городах).

После победы в 2024 году команда инженеров VNPT в области искусственного интеллекта заняла первое место в категории «Обработка и распознавание объектов на изображениях, полученных с помощью сверхширокоугольной камеры, на периферийных устройствах (Edge AI)». Для решения этой задачи требуется система искусственного интеллекта (ИИ), способная обрабатывать данные в режиме реального времени непосредственно на компактных устройствах, обеспечивая при этом высокую точность распознавания объектов на сильно искажённых изображениях, что отвечает практическим потребностям.

AI City Challenge — одно из самых престижных ежегодных соревнований в мире , посвящённых применению искусственного интеллекта в умных городах. В этом году конкурс включает четыре категории повышенной сложности по сравнению с предыдущими сезонами и привлекает более 30 000 команд из стран с высоким уровнем развития искусственного интеллекта, таких как США, Китай, Южная Корея, Тайвань (Китай)...

Команда инженеров VNPT лидирует благодаря точности и скорости обработки данных ИИ на периферии. (Фото: VNPT)

Самый трудный сезон экзаменов

Проблема обработки и распознавания объектов на изображениях, полученных с помощью сверхширокоугольной камеры, отражает тенденцию применения компьютерного зрения в современных системах мониторинга дорожного движения. Благодаря высокой практичности, эта категория представляет собой гоночную трассу с наибольшим количеством соревнующихся команд. Сложность категории заключается в необходимости быстрой и точной обработки искажённых и деформированных изображений, а также эффективной работы на периферийных устройствах.

Командам требовалось оптимизировать свои модели для работы на Jetson Orin — небольшом устройстве, расположенном в точке сбора данных (так называемом периферийном устройстве), мощность которого ограничена 30 Вт, а вычислительная мощность значительно ниже, чем у центрального сервера. Это означало, что команды не могли использовать слишком большие модели, а должны были уменьшить их размер и оптимизировать, чтобы программа работала быстро, потребляла меньше ресурсов и при этом точно распознавала транспортные средства.

Инженеры VNPT применяют множество методов для быстрой и точной идентификации транспортных средств. (Фото: VNPT)

Эти изменения делают AI City Challenge 2025 одним из самых сложных сезонов, особенно с учетом того, что команды извлекли уроки из прошлогоднего опыта, а уровень конкуренции значительно возрос.

Воспользуйтесь преимуществами реального опыта оптимизации моделей

При мониторинге дорожного движения вычислительная инфраструктура и сетевое подключение часто ограничены, что затрудняет разработку точных и эффективных моделей искусственного интеллекта. Именно поэтому периферийный ИИ стал трендом. Вместо того, чтобы отправлять все данные на центральный сервер для обработки, модель размещается непосредственно на устройстве сбора данных (например, камере), что позволяет быстрее реагировать, сокращать задержки, экономить полосу пропускания и обеспечивать безопасность данных, особенно в крупномасштабных системах мониторинга.

Обладая более чем семилетним опытом разработки и внедрения моделей ИИ для обработки изображений, команда инженеров VNPT накопила опыт, позволяющий сбалансировать точность, скорость и эксплуатационные расходы.

В настоящее время VNPT располагает более чем 40 моделями искусственного интеллекта для обработки изображений, такими как распознавание номерных знаков, измерение транспортного потока, обнаружение шлемов, а также моделями, специфичными для Вьетнама, такими как обнаружение транспортных средств с тремя пассажирами, крупногабаритных грузов или обнаружение пожаров и оружия в системах видеонаблюдения. Эти модели оптимизированы для работы на различных типах оборудования, от графических процессоров и центральных процессоров до нейронных процессоров, что отвечает разнообразным требованиям систем.

Для эффективного масштабного развертывания, особенно в локальной модели и на периферии с сотнями камер одновременно, инженеры VNPT также разработали оптимальные методы обработки, позволяющие одновременно обрабатывать сотни потоков видеоданных . Такой подход делает решения на основе ИИ легко масштабируемыми, ресурсосберегающими и подходящими для инфраструктуры различных локаций.

Применив этот опыт к AI ​​City Challenge 2025, команда использовала комбинацию методов для формирования общей цепочки обработки, обеспечивающей максимальную производительность. Такой подход помогает модели сохранять точность, одновременно повышая скорость вывода и расширяя возможности развертывания на периферийных устройствах с ограниченной конфигурацией.

Команда VNPT разработала и освоила более 40 моделей ИИ для обработки изображений. (Фото: PV/Vietnam+)

Результаты VNPT на AI City Challenge 2025 способствуют укреплению экосистемы ИИ для мониторинга дорожного движения и обеспечения безопасности в городах страны, где постепенно широко внедряются сверхширокоугольные камеры.

Что касается применения ИИ в обработке изображений, помимо интеллектуальных городских и транспортных систем, VNPT также продвигает исследовательские приложения в области медицины. В сентябре 2025 года группа объявила о проведении научного исследования на MICCAI 2025 — ведущей мировой конференции по ИИ и компьютерному зрению в медицине. Исследование было сосредоточено на применении ИИ в диагностике рака щитовидной железы и проводилось на данных почти 10 000 пациентов в трёх регионах страны в течение четырёх лет. Проект играет основополагающую роль в разработке автоматизированных систем диагностической поддержки, учитывающих особенности населения и состояния здоровья Вьетнама, помогая повысить точность, сократить время диагностики, снизить нагрузку на врачей и расширить доступ к высококачественным медицинским услугам для населения.

(Вьетнам+)

Источник: https://www.vietnamplus.vn/nhom-ky-su-tre-viet-nam-hai-nam-lien-vo-dich-san-choi-ai-toan-cau-post1073042.vnp