Programistyczne zmagania w klubie Studio. Za nami piąty hackaton BITEhack

Piąty hackaton BITEhack odbył się w weekend, 14-15 stycznia w klubie Studio na terenie Miasteczka Studenckiego AGH. Każda z drużyn mogła liczyć od 2 do 4 studentów dowolnej polskiej uczelni. Do Krakowa zjechali się uzdolnieni programiści z całej Polski. Wyjątkową popularnością cieszyła się kategoria AI, czyli sztucznej inteligencji, która dołączyła do konkurusu przy okazji poprzedniej edycji.

- Aktualnie sztuczna inteligencja podbija świat. Jest już używana w prawie wszystkich branżach, dlatego też u nas cieszy się sporym powodzeniem i ze strony studentów, i ze strony firm – mówi Hubert Sujka ze Stowarzyszenia Studentów BEST AGH, koordynator BITEhacku do spraw promocji.

W kategorii AI I miejsce zajęła drużyna Stable Confusion, złożona ze studentów Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie. Przygotowali sztuczną inteligencję, która może sterować sygnalizacją świetlną w miastach.

- Tematem całej sekcji AI w tym roku była ekologia. Stwierdziliśmy, że aby zmniejszyć emisję CO2, chcielibyśmy po prostu zmniejszyć korki w miastach, co pośrednio przyczyni się do polepszenia naszego klimatu – mówi Michał Szafarczyk z drużyny Stable Confusion.

Tematem sekcji robotycznej było w tym roku przetrwanie w trudnych warunkach. Zwycięska drużyna, Pat&Mat, zbudowała zdalnie sterowane taczki, którymi można przewozić żywność czy zaopatrzenie na terenach objętych wojną. Specyficzny pojazd może się też poruszać sam, podążając za wskazanym obiektem.

- Zastosowaliśmy znany w automatyce trik, czyli wykrywanie na obrazie elementu odstającego kolorystycznie od tła. W naszym przypadku była to żółta koszulka, ponieważ najbardziej przypomina kamizelkę odblaskową – tłumaczy Maciej Baczmański z drużyny Pat&Mat, student automatyki i robotyki AGH.

W kategorii klasycznej królowała edukacja. Zwyciężyli członkowie drużyny GradientAbsinthe, którzy stworzyli platformę sprawdzająca i regulującą trudność zadań dla uczniów i studentów. Program ich autorstwa śledzi odpowiedzi na zadania testowe, a następnie obniża lub podwyższa ich trudność na podstawie uzyskanych wyników.