Seismic Signals - Moeilijkheid: MEDIUM

Terug naar From Algorithms To Neurons AI Competition group B

Competitie beëindigd

Gearchiveerd probleem

Competitie: From Algorithms To Neurons AI Competition group B

Probleembeschrijving

Descriere

Planeta σ67 este terorizată constant de descărcări seismice dezastruoase.

65536 de senzori seismici sunt amplasați pe o suprafață de $256 \times 256$ de unități. Pentru simplitate, datele acestora sunt codificate sub forma unor matrice de numere întregi. La fiecare eveniment, senzorii produc o serie temporală de T = 16 cadre. Două cadre consecutive reprezintă două măsurători ale aceluiași eveniment, luate la intervale egale de timp.

Pentru a transmite datele într-un mod eficient (și a optimiza pentru compresie în viitor), inginerul Dorel decide ca fiecare matrice să fie transmisă sub forma unui stream secvențial de $2^{16}$ valori, a căror ordine exactă (deși identică pentru toate transmisiile) este non-trivială și știută doar de el.

Transmisia este zgomotoasă și o parte din pachete ajung distorsionate sau corupte. Unele valori se pierd complet și apar în stream ca 0.

Dorel, leneș din fire, a codat sistemul cu LLM-uri, inclusiv ordinea transmiterii datelor, pe care acum nu și-o mai amintește.

Ce-ai făcut, Dorele... :(

Din fericire, au fost găsite măsurători pentru care se cunosc atât streamul transmis, cât și datele originale ale senzorilor, intacte. Mai mult, pentru datele de antrenare se cunoaște și masca valorilor pierdute.

Dorel vă roagă să-l ajutați să dea unscramble la noile date primite, recuperând cât mai fidel măsurătorile senzorilor. Ca răsplată, el vă oferă $P \in \left[0, 100\right]$ puncte :)

Date de intrare

Fișierele disponibile sunt:
train_inputs.npz
train_targets.npz
test_inputs.npz

Setul de antrenare conține 8 serii:

1train_inputs.npz:2  stream  [8, 16, 65536] float323  mask    [8, 16, 65536] uint84  case_id [8]56train_targets.npz:7  target  [8, 16, 256, 256] float328  case_id [8]

mask = 0 simbolizează o valoare lipsă.

Setul de test conține 24 serii:

1test_inputs.npz:2  stream  [24, 16, 65536] float323  case_id [24]

Date de ieșire

Trimiteți un fișier .npz cu exact un tablou: reconstruction [24, 16, 256, 256].

Ordinea seriilor trebuie să fie aceeași ca în test_inputs.npz.

Evaluare

Evaluarea se face peste toate seriile, cadrele și celulele.
Fie Y câmpul corect și P reconstrucția trimisă, $\epsilon = 1e-8$ , iar $\rho$ este scorul Pearson dintre P și Y.

(1)

\mathrm{grad\text{-}NMSE}=\frac{\frac{1}{2n}\sum_{i=1}^{n}\left[\left(\partial_x P_i-\partial_x Y_i\right)^2+\left(\partial_y P_i-\partial_y Y_i\right)^2\right]}{\frac{1}{2n}\sum_{i=1}^{n}\left[\left(\partial_x Y_i\right)^2+\left(\partial_y Y_i\right)^2\right]+\epsilon}

Pentru consistență temporală, definim D(X)[t] = X[t] - X[t-1]:

(2)

\mathrm{temporal\text{-}NMSE}=\frac{\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(D_i(P)-D_i(Y)\right)^2}{\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(D_i(Y)\right)^2+\epsilon}

Cele două scoruri se combină astfel:

(3)

Q=\mathrm{clip}(\rho,0.00,1.00)\cdot\left(0.50\cdot\frac{1}{1+\mathrm{grad\text{-}NMSE}}+0.50\cdot\frac{1}{1+\mathrm{temporal\text{-}NMSE}}\right)

Scorul final se obține prin interpolare liniară fixă:

Python
1score = np.interp(2    Q,3    [0.00, 0.80, 0.85, 1.00],4    [5.00, 85.0, 100., 100.],5)

Submisiile invalide primesc 0.

Scorul public (vizibil în timpul concursului) se calculează în funcție de 30% din datele de test.

Good luck!

Bestanden

Probleembestanden downloaden

Oplossing indienen

Upload het resultaatbestand handmatig. Je kunt ook de broncode toevoegen.Maximaal 100 MB in totaal

Inzendingsbestand

Klik om te uploaden of sleep en zet neer

CSV, ZIP, etc. (MAX. 100MB)

Broncodebestand (optioneel)

Klik om te uploaden of sleep en zet neer

Archief, notebook of codebestand

Werk en dien in vanuit Google Colab

Open een notebook die voor dit probleem is voorbereid. De eerste cel koppelt het probleem en downloadt de beschikbare gegevens. Als je klaar bent, dien je bestanden rechtstreeks vanuit de notebook in voor beoordeling.

Inzendingen vanuit Colab gebruiken dezelfde evaluator en dezelfde limieten. Volg het resultaat onder Mijn inzendingen.

MLCompete heeft alleen toegang tot de notebook die het in je Google Drive maakt, niet tot je andere bestanden.

Opent de notebook niet? Gebruik een tijdelijke code

Genereer de code hier, open de openbare notebook en voer de code in wanneer de eerste cel erom vraagt.

Log eerst in bij MLCompete om een werkruimtecode te genereren.

De openbare notebook openen in Google Colab

Plak de werkruimtecode alleen wanneer de notebook erom vraagt. Deel de code nooit met iemand anders.