Seismic Signals - Vanskelighetsgrad: MEDIUM

Tilbake til From Algorithms To Neurons AI Competition group B

Konkurransen er avsluttet

Arkiver oppgave

Konkurranse: From Algorithms To Neurons AI Competition group B

Oppgavebeskrivelse

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!

Filer

Last ned oppgavefiler

Send inn løsning

Last opp resultatfilen manuelt. Du kan også legge ved kildekoden.Maks. 100 MB totalt

Innleveringsfil

Klikk for å laste opp eller dra og slipp

CSV, ZIP, osv. (MAKS. 100MB)

Kildekodefil (valgfritt)

Klikk for å laste opp eller dra og slipp

Arkiv, notatbok eller kodefil

Logg inn for å laste opp en innlevering.

ELLER

Arbeid og lever inn fra Google Colab

Åpne en notatblokk som er klargjort for denne oppgaven. Den første cellen kobler til oppgaven og laster ned tilgjengelige data. Når du er ferdig, sender du filene til evaluering direkte fra notatblokken.

Innleveringer fra Colab bruker samme evaluator og de samme grensene. Følg resultatet under Mine innleveringer.

MLCompete har bare tilgang til notatblokken tjenesten oppretter i Google Drive, ikke til de andre filene dine.

Åpnes den ikke? Bruk en midlertidig kode

Opprett koden her, åpne den offentlige notatblokken, og skriv inn koden når den første cellen ber om den.

Logg på MLCompete først for å generere en arbeidsområdekode.

Åpne den offentlige notatblokken i Google Colab

Lim inn arbeidsområdekoden bare når notatblokken ber om den. Del den aldri med andre.