Chỉ số PM2.5 là chỉ số quan trọng được sử dụng để đánh giá chất lượng không khí. Nồng độ PM2.5 càng cao thì chất lượng không khí càng suy giảm, gây ảnh hưởng tới đường hô hấp và sức khỏe con người. Do đó, việc thu thập dữ liệu và dự báo chỉ số PM2.5 là vô cùng cần thiết.
Tuy nhiên, do chi phí và địa hình, nhiều khu vực không thể đặt các thiết bị để thu thập dữ liệu PM2.5. Vì vậy, chủ đề của cuộc thi là Dự báo chỉ số PM2.5 cho một vị trí bất kì chưa từng được thu thập dữ liệu.
Trong cuộc thi này, nhiệm vụ chính là dự báo chỉ số PM2.5 trong tương lai cho một vị trí bất kì chưa từng có dữ liệu được thu thập trong quá khứ.
Các đội sẽ dựa vào bộ dữ liệu huấn luyện do BTC cung cấp, bao gồm dữ liệu groundtruth các trạm cần dự đoán, để đưa ra các giải pháp dự đoán chỉ số PM2.5 tại một ví trị bất kì được cung cấp tọa độ. Đồng thời, các phải giải pháp phải có khả năng dự báo PM2.5 24 giờ trong tương lai.
Trong vòng Public Test, các đội sẽ được cung cấp hai bộ dữ liệu: (1) dữ liệu huấn luyện mô hình và (2) dữ liệu đầu vào cho mô hình để nộp lên hệ thống. Kết quả trong tệp là các kết quả dự đoán PM2.5 tương lai trong 24 giờ cho các vị trị cần dự đoán.
Đến vòng Private Test, các đội thi sẽ được cung cấp dữ liệu tương tự vòng Public Test nhưng sẽ không được cung cấp thêm dữ liệu huấn luyện.
Dữ liệu gồm 3 tập:
Mỗi thư mục trong tập dữ liệu là dữ liệu đầu vào của 11 trạm, các đội thi được sử dụng tùy ý để xuất ra kết quả nộp lên hệ thống. Tệp location.csv là vị trí mà mô hình cần dự đoán PM2.5 trong 24 giờ tiếp theo. Mỗi vị trí xuất ra một tệp kết quả tương ứng.
Với mỗi thư mục có tên là {folder_index}, các đội thi sẽ xuất ra thư mục cũng có tên là {folder_index} chứa số tệp bằng số vị trị cần dự đoán trong tệp location.csv với định dạng res_{folder_index}_{location_index}.csv trong đó folder_index là tên của thư mục, location_index là thứ tự vị trí cần dự đoán.
Ví dụ: Với thư mục có tên là 10, và tệp location.csv có 4 vị trí cần dự đoán thì ta cần xuất ra thư mực tương ứng có tên là 10, với các tệp nằm bên trong là res_10_1.csv, res_10_2.csv, res_10_3.csv, res_10_4.csv.
Sau đó tất cả thư mục sẽ được nén thành tệp prediction.zip và nộp lên thệ thống. (chi tiết xem tại phần Submission)
MDAPE là tiêu chí đánh giá chính hiệu suất của mô hình. MDAPE là sai số phần trăm tuyệt đối trung vị. MDAPE càng nhỏ thì mô hình càng hiệu quả. (chi tiết xem tại phần Evaluation)
Ngoài ra, các đội thi cần đọc kĩ trong mục Terms and Conditions.
Cuộc thi AI4VN 2022 - Air Quality Forecasting Challenge sẽ được diễn ra với 2 giai đoạn: giai đoạn Public Test và giai đoạn Private Test:
MDAPE là tiêu chí đánh giá chính hiệu suất của mô hình. MDAPE là sai số phần trăm tuyệt đối trung vị. MDAPE càng nhỏ thì mô hình càng hiệu quả.
Ngoài ra, các tiêu chí đánh giá khác cũng được đưa ra để giám khảo xem xét và chọn ra các đội thi có kết quả tốt nhất, bao gồm: MAPE, MAE, RMSE, R2.
Trong đó: Với ŷ là giá trị dự đoán, y là giá trị thực tế, n là số giá trị cần dự đoán
Quyền hủy bỏ, sửa đổi hoặc loại bỏ tư cách tham dự. Ban tổ chức cuộc thi có toàn quyền quyết định chấm dứt, sửa đổi hoặc đình chỉ cuộc thi.
Bằng cách gửi kết quả cho cuộc thi, bạn đồng thuận việc công khai điểm số của mình tại hội thảo của cuộc thi và trong các thủ tục liên quan, theo quyết định của Ban tổ chức. Điểm số có thể bao gồm nhưng không giới hạn các đánh giá định lượng được tiến hành tự động và thủ công, các đánh giá định tính, và các chỉ số đo mà ban tổ chức đánh giá là phù hợp. Bạn chấp nhận rằng quyết định cuối cùng liên quan đến việc chọn các chỉ số đo và giá trị điểm số nằm ở người ra đề.
Với việc tham gia cuộc thi, bạn xác nhận và công nhận rằng bạn đồng ý tuân thủ các luật và quy định hiện hành, đồng thời bạn không được vi phạm bất kỳ bản quyền, sở hữu trí tuệ hoặc bằng sáng chế nào của một bên khác đối với phần mềm mà bạn phát triển trong quá trình diễn ra cuộc thi và sẽ không vi phạm bất kỳ luật và quy định hiện hành nào liên quan đến kiểm soát xuất khẩu, quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu.
Giải thưởng được trao dựa trên sự xem xét và xác minh của Ban tổ chức cuộc thi về tính đủ điều kiện của người dự thi và tuân thủ các quy tắc này cũng như tuân thủ các yêu cầu dành cho đội thắng cuộc.
Các nhóm đạt giải cam kết chuyển giao giải pháp cho dự án dự báo chất lượng không khí PM2.5. Nhóm tác giả có thể sử dụng vào mục đích khác tùy nhu cầu.
Điều kiện tham dự
Mỗi người tham gia phải tạo một tài khoản để gửi giải pháp cho cuộc thi. Mỗi người chỉ được cấp phép duy nhất một tài khoản.
Cuộc thi diễn ra công khai, nhưng Ban tổ chức cuộc thi có thể quyết định bác bỏ quyền tham gia theo những cân nhắc riêng.
Ban tổ chức cạnh tranh có quyền loại bất kỳ người tham gia nào khỏi cuộc thi nếu, theo quyết định riêng của Ban tổ chức cuộc thi, chúng tôi tin rằng người tham gia đã cố gắng phá hoại hoạt động hợp pháp của cuộc thi thông qua gian lận, lừa dối hoặc các hành vi tham dự không công bằng khác.
Quản lý đội tham gia
Những người tham gia được phép thành lập đội..
Bạn không thể tham gia vào nhiều hơn một đội. Mỗi thành viên trong nhóm phải là một cá nhân duy nhất sử dụng một tài khoản riêng biệt.
Việc hợp nhất nhóm được cho phép và có thể được thực hiện bởi trưởng nhóm. Yêu cầu hợp nhất nhóm sẽ không được phép sau "Thời hạn sáp nhập nhóm".
Để hợp nhất, nhóm được kết hợp phải có tổng số lần gửi nhỏ hơn hoặc bằng số lượng tối đa được phép cho một nhóm tính đến ngày hợp nhất. Mức tối đa được phép là số lần gửi mỗi ngày cho mỗi giai đoạn nhân với số ngày cuộc thi đã diễn ra.
Ban tổ chức không cung cấp bất kỳ hỗ trợ nào liên quan đến việc hợp nhất đội.
Thể lệ nộp bài
Số lần gửi tối đa trong mỗi giai đoạn:
Nội dung bài dự thi sẽ bị vô hiệu nếu toàn bộ hoặc một phần không đọc được, không đầy đủ, bị hư hỏng, bị thay đổi, giả mạo, có được thông qua các phương tiện gian lận hoặc trễ hạn. Ban tổ chức cuộc thi có quyền loại bất kỳ người dự thi nào gửi bài không tuân thủ tất cả các yêu cầu.
Dữ liệu
Bằng cách tải xuống hoặc truy cập dữ liệu do Ban tổ chức cuộc thi cung cấp theo bất kỳ cách nào, bạn đồng ý với các điều khoản sau:
Bạn sẽ không phân phối dữ liệu ngoại trừ mục đích phi thương mại và nghiên cứu học thuật.
Bạn sẽ không phân phối, sao chép, tái sản xuất, tiết lộ, chuyển nhượng, cấp phép phụ, nhúng, lưu trữ, chuyển nhượng, bán, giao dịch hoặc bán lại bất kỳ phần nào của dữ liệu do Ban tổ chức cuộc thi cung cấp cho bất kỳ bên thứ ba nào vì bất kỳ mục đích nào.
Dữ liệu không được sử dụng để giám sát, phân tích hoặc nghiên cứu nhằm cô lập một nhóm cá nhân hoặc bất kỳ cá nhân đơn lẻ nào vì bất kỳ mục đích bất hợp pháp hoặc phân biệt đối xử nào.
Bạn hoàn toàn chịu trách nhiệm về việc sử dụng dữ liệu của mình và sẽ bảo vệ và bồi thường cho Ban tổ chức cuộc thi, chống lại bất kỳ và tất cả các khiếu nại phát sinh từ việc bạn sử dụng dữ liệu.
Mỗi thư mục trong tập dữ liệu là dữ liệu đầu vào của 11 trạm, các đội thi được sử dụng tùy ý để xuất ra kết quả nộp lên hệ thống. Tệp location.csv là vị trí mà mô hình cần dự đoán PM2.5 trong 24 giờ tiếp theo. Mỗi vị trí xuất ra một tệp kết quả tương ứng.
Với mỗi thư mục có tên là {folder_index}, các đội thi sẽ xuất ra thư mục cũng có tên là {folder_index} chứa số tệp bằng số vị trị cần dự đoán trong tệp location.csv với định dạng res_{folder_index}_{location_index}.csv trong đó folder_index là tên của thư mục, location_index là thứ tự vị trí cần dự đoán.
Ví dụ: Với thư mục có tên là 10, và tệp location.csv có 4 vị trí cần dự đoán thì ta cần xuất ra thư mực tương ứng có tên là 10, với các tệp nằm bên trong là res_10_1.csv, res_10_2.csv, res_10_3.csv, res_10_4.csv. Trong đó, trong mỗi file .csv, ta có định dạng dữ liệu là 1 cột gồm 25 dòng. Dòng đầu tiên là tên cột "PM2.5" (string), 24 dòng tiếp theo là kết quả dự đoán 24 time steps trong tương lai (float). Không yêu cầu đánh index hay thêm bất kì dữ liệu khác.
Sau đó tất cả thư mục sẽ được nén thành tệp prediction.zip và nộp lên thệ thống. (chi tiết xem tại phần Submission)
Start: July 14, 2022, 5 p.m.
Start: Sept. 10, 2022, 1 a.m.
Dec. 24, 2022, 5 a.m.
You must be logged in to participate in competitions.
Sign In