Druga edycja CuValley Hack, organizowanego przez KGHM Polska Miedź i KGHM Centrum Analityki, przyciągnęła 250 uczestników. Hackathon odbył się w formule on-line, uczestnicy kodowali przez ponad 40 godzin, tworząc projekty w trzech kategoriach. Finałowe drużyny wzięły udział w sesjach na żywo, podczas których odpowiadali na pytania jury dotyczące zaproponowanych rozwiązań.
Hackathon, maraton programowania, to ograniczone w czasie wydarzenie, podczas którego uczestnicy rozwiązują konkretny problem. Ich praca opiera się na szeroko pojętej analizie udostępnionych danych.
Podczas CuValley Hack 2022 celem było stworzenie inspirujących i możliwych do zaimplementowania rozwiązań związanych z hutnictwem miedzi. Uczestnicy musieli skupić się na optymalizacji funkcjonujących procesów pod względem zwiększenia efektywności produkcji, efektywności energetycznej lub minimalizacji występowania awarii.
Na czele jury stał Adam Bugajczuk, wiceprezes KGHM Polska Miedź ds. rozwoju. Wyróżnionych zostało siedem pomysłów, pula nagród sięgnęła 120 tys. zł. Zwycięzcy otrzymali po 25 tys. zł, zdobywcy drugich miejsc po 10 tys. zł.
W kategorii „Sztuczny analizator temperatury żużla wewnątrz Pieca Zawiesinowego Huty Miedzi Głogów I” wygrał zespół Miedziaki z projektem „Miedź na oku”. To model predykcyjny, oparty na modelu uczenia maszynowego, gradient boosting. Technika ta łączy innowacyjną technologię wykorzystującą osiągnięcia działów matematyki, takich jak analiza, algebra oraz rachunek prawdopodobieństwa, z prostotą drzewa decyzyjnego. Jak stwierdziło jury, czteroosobowy zespół składający się ze studentów Politechniki Poznańskiej (w tym gronie były trzy kobiety), wykazał się bardzo dobrym zrozumieniem procesów przemysłowych i technologicznych. Stworzony model charakteryzował się również najwyższym parametrem prawdopodobieństwa i najmniejszymi odchyleniami. Doceniono zastosowanie algorytmów z wykorzystaniem filozofii „clean coding” (czystego kodowania)
Drugie miejsce zajął zespół Cuprum Insight z „Wirtualną lancą pomiarową”.
Wykorzystuje ona sztuczną inteligencję, przy pomocy której wyznaczana jest temperatura żużla z 1 minutowym interwałem.
W kategorii „Przygotowanie modelu danych wyznaczającego jakość katod w oparciu o parametry wsadów oraz parametry procesowe” zwyciężył zespół CUdHacki, który przygotował „Interaktywne narzędzie analizy składu katod”.
Jak wskazało jury, zwycięzcom udało się połączyć zrozumienie procesu technologicznego i analizy danych oraz zaproponować intersujące rozwiązanie w postaci optymalizacji doboru parametrów dla uzyskanie jak najwyższej jakości.
Drugie miejsce zajął zespół Anovei, za projekt „Model przewidywania jakości katod”.
Nagrodę specjalną Prezesa KGHM Polska Miedź i 15 tys. zł otrzymał zespół Bards.ai za projekt „Biały Cruk”, aplikację, która na podstawie składu chemicznego anod proponuje parametry technologiczne procesu, pozwalającego na otrzymanie 100 proc. jakości katod. W ramach projektu powstało demo technologiczne.
W kategorii „Optymalizacja energetyczna zespołu pompowego układu chłodzenia Pieca Zawiesinowego” zwyciężył zespół Digital Twins z projektem „Cyfrowy Bliźniak Zespołu Pompowego”. Jak stwierdziło jury, zwycięzcy zaproponowali nie tylko podniesienie jakości i wydajności funkcjonowania bieżącego układu, ale wskazali możliwe modernizacje w przyszłości. Jak podkreślono cyfrowy bliźniak dla układów czy całych systemów przemysłowych jest perspektywicznym kierunkiem rozwoju.
Drugie miejsce przypadło zespołowi Copperheads za „CoolerOptymizer”. Aplikacja na podstawie danych wejściowych w formacie CSV i modelu diagramu umożliwia przeprowadzenie symulacji działania układu godzina po godzinie. Model jest elastyczny, przy niewielkich zmianach umożliwia modelowanie dowolnego układu chłodzącego, składającego się z 2 rodzajów pomp.
Warto dodać, że już pięć miesięcy od zakończenia pierwszej edycji Hackathon CuValley Hack, która odbyła się w czerwcu 2021 roku, koncern rozpoczął wdrażanie w Hucie Miedzi Głogów innowacyjnego rozwiązania zespołu „Data Drivers”. KGHM szukał m.in. rozwiązania dla stabilizacji pieca zawiesinowego i optymalizacji parametrów odpowiedzialnych za regulację strat ciepła.
Hackathon poprzedziła zorganizowana 11 marca w Bibliotece Uniwersytetu Zielonogórskiego konferencja technologiczna „Dolina Miedziowa”. KGHM Polska Miedź intensyfikuje działania, mające na celu szersze wykorzystanie danych w biznesie. Celem wydarzenia było zapoznanie się z możliwościami wykorzystania najnowocześniejszych technologii i rozwiązań z dziedziny data science, robotyki, sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego. Wykład inauguracyjny wygłosił Michał Kosiński, profesor nadzwyczajny w Wyższej Szkole Biznesu Uniwersytetu Stanforda. Opowiadał on między innymi o możliwościach, jakie stwarza sztuczna inteligencja, przetwarzanie danych i trafne prognozowanie. O budowaniu zwycięskich strategii na podstawie data science mówił kolejny gość specjalny, Rob Smedley, brytyjski inżynier motoryzacyjny, który pracuje dla organizatorów wyścigów samochodowych Formuły 1.
