Le défi de prédiction de la propagation des chocs de la NASA a décerné une cagnotte de 50 000 USD à quatre gagnants d’Europe et d’Amérique du Nord
SYDNEY, Australie (Freelancer.com PR) – Freelancer.com (ASX : FLN, OTCQX : FLNCF), la plus grande place de marché de freelance et de crowdsourcing au monde en nombre d’utilisateurs et d’offres d’emploi publiées, a annoncé aujourd’hui les gagnants de l’Aftershock : NASA Shock Propagation Prediction Challenge.
Le défi mondial, organisé au nom de la NASA et en collaboration avec le cabinet de conseil gouvernemental LMI, visait à externaliser de nouveaux modèles de prédiction de la propagation des chocs afin d’améliorer la capacité de la NASA à prédire les charges de choc à travers les engins spatiaux.
Alors que les ingénieurs de la NASA apportent des améliorations révolutionnaires aux vols spatiaux, différents composants d’un vaisseau spatial et sa charge utile sont impactés par différentes fréquences du spectre de choc pendant le vol. Par exemple, l’électronique est plus sensible aux hautes fréquences et les composants structurels peuvent être plus sensibles aux basses fréquences.
Les concurrents du monde entier ont eu quatre mois pour terminer leur soumission qui fournit un nouveau modèle de propagation des chocs. Les participants provenaient de divers horizons professionnels, notamment des experts en apprentissage automatique, en génie logiciel, en science des données, en recherche scientifique, etc.
Le défi a reçu un total de 49 soumissions offrant des solutions nouvelles et innovantes de la NASA pour soutenir la prédiction de la propagation des chocs. Parmi ces candidatures, quatre solutions sont arrivées en tête et ont reçu une part de 50 000 USD.
“Nous sommes fiers d’attribuer quatre soumissions de haute qualité et révolutionnaires qui pourraient aider la NASA à prédire la propagation des chocs”, a déclaré Matt Barrie, directeur général de Freelancer.com. “Les gagnants de ce défi ne sont qu’un autre exemple de la façon dont nos défis attirent des experts de classe mondiale dans une variété de domaines et d’industries. Nous sommes ravis de voir comment la NASA peut mettre en œuvre ces solutions pour soutenir les futurs vols spatiaux. »
Gagnants – Aftershock : Défi de prédiction de la propagation des chocs de la NASA
Prix de la première place et de l’innovation – gagnant 25 000 $ : Dr Axel Ország-Krisz (Chef d’équipe) de Budapest, Hongrie, soutenu par le membre de son équipe, le Dr Richárd Ádám Vécsey.
Axel et Richárd ont remporté à la fois la première place du défi et le prix de la solution innovante pour leur soumission qui peut être utilisée dans différentes situations de la vie réelle.
Leur solution propose un modèle d’apprentissage en profondeur qui prédit les valeurs SRS (g) connectées à différentes fréquences (Hz). Le modèle consiste en une combinaison de couches convolutives et linéaires, car l’utilisation de couches convolutives pour la prédiction est une solution prête à l’emploi. Cette méthode aide les différentes parties du modèle à apprendre différentes connexions et contextes entre les points de données d’entrée. Étant donné que divers matériaux et types de joints affectent différemment la propagation des charges de choc, l’approche fonctionne avec 28 points de données d’entrée rencontrés pendant les vols spatiaux.
Deuxième place – gagnant 15 000 $ : Alexandre Poplavski de Cracovie, Pologne.
La solution est basée sur plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique, entraînés et configurés pour prédire le spectre d’accélération à divers endroits du vaisseau spatial à l’aide des données de capteur disponibles, de l’emplacement et des propriétés des capteurs, du matériel de l’avion et des informations connexes. L’algorithme de base – gradient boosting – a été choisi car il a montré les meilleurs résultats de prédiction pour de petits ensembles de données clairsemés. L’algorithme est raisonnablement rapide à calculer, de sorte que les phases d’apprentissage et d’inférence puissent être effectuées en même temps, ce qui rend cette solution flexible et évolutive pour la prédiction des chocs et des problèmes similaires.
Troisième place – gagnant 7 500 $ : Samer Hanoudi, Ph.D. de Détroit, États-Unis
La solution applique une analyse de régression à l’aide du langage de programmation R pour construire des modèles polynomiaux avec un degré de 5. Elle mesure la distance de chaque emplacement/capteur à partir de l’emplacement de l’impact. Les valeurs indépendantes étaient la distance et les valeurs dépendantes étaient les valeurs du canal. Un modèle a été calculé pour chaque horodatage. Pour chaque horodatage, les valeurs manquantes ont été calculées à l’aide du modèle appris.
Prix innovant – gagnant 2 500 $ : Dean Kouculas d’Etobicoke, Canada.
La solution était fondamentalement basée sur 2 positions principales : (1) qu’un signal de choc pyrotechnique peut être modélisé comme une sommation d’oscillateurs harmoniques individuels et (2) que le spectre de choc à une interface structurelle principale peut être utilisé pour prédire les spectres de choc à des niveaux critiques. emplacements basés sur une fonction des propriétés modales de ces emplacements multipliées par la réponse au choc principal.
À propos de Freelancer.com
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