此前，AI科技大本營曾報(bào)道過獎金池高達(dá) 300 萬元的AI Challenger 2018 比賽。與往屆不同，今年的比賽共有 5 個(gè)主賽道，5 個(gè)實(shí)驗(yàn)賽道。

其中，5 個(gè)主賽道的數(shù)據(jù)集包括：觀點(diǎn)型問題閱讀理解數(shù)據(jù)集、細(xì)粒度用戶評論情感分析數(shù)據(jù)集、英中文本機(jī)器翻譯、多標(biāo)簽短視頻分類數(shù)據(jù)集、以及自動駕駛數(shù)據(jù)集。

5 個(gè)實(shí)驗(yàn)賽道的數(shù)據(jù)集包括：基于北京氣象局3年氣象數(shù)據(jù)的天氣預(yù)報(bào)競賽，世界上首個(gè)農(nóng)作物病害檢測競賽和數(shù)據(jù)集，國內(nèi)首個(gè)眼底病變醫(yī)學(xué)圖像檢測競賽和數(shù)據(jù)集，以 3D 虛擬圖像訓(xùn)練機(jī)器“認(rèn)識”真實(shí)世界物品的競賽和數(shù)據(jù)集，讓機(jī)器借助輔助知識學(xué)習(xí)從未見過的新概念的首個(gè)國際性零樣本學(xué)習(xí)競賽和數(shù)據(jù)集。

如今 AI Challenger 2018 已經(jīng)進(jìn)入第二階段，AI科技大本營有幸采訪到了創(chuàng)新工場人工智能工程院執(zhí)行院長 王詠剛，中國氣象局北京城市氣象研究所副所長 陳敏，以及上海新客科技創(chuàng)始人 劉新農(nóng)，讓我們得以對這個(gè)比賽的意義有更深的了解。

天氣預(yù)報(bào)競賽

▌意義和影響

氣象要素（如風(fēng)、溫度、濕度等）的變化，深刻影響著人類生活的各個(gè)方面。因此，準(zhǔn)確預(yù)報(bào)未來氣象要素，可廣泛服務(wù)于人們?nèi)粘Ｉ睿ㄈ绱┮轮b），交通運(yùn)輸（如航班起降），工業(yè)（如風(fēng)能發(fā)電），和農(nóng)林畜牧業(yè)（如水產(chǎn)養(yǎng)殖），致災(zāi)天氣避險(xiǎn)（如臺風(fēng)預(yù)警），突發(fā)事件應(yīng)急處理（如化工原料泄漏）等領(lǐng)域。

隨著人們生活水平的提高、生活方式的豐富，傳統(tǒng)天氣預(yù)報(bào)方式也正在遇到越來越大的挑戰(zhàn)。AI Challenger 2018 聯(lián)合中國氣象局北京城市氣象研究所，也是希望探索傳統(tǒng)氣象+人工智能能不能提高天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。

實(shí)際上，人工智能技術(shù)在氣象界很早就開始用了。對氣象學(xué)家來講，這不是最新的方法，但是真正用到日常還非常少。為什么？

首先，AI 工程人員缺少數(shù)據(jù)集，找不到很客觀的評測標(biāo)準(zhǔn)，也缺乏基于 AI 預(yù)測天氣的成體系的論文或者學(xué)術(shù)例文，基本是上從零開始；其次，天氣預(yù)報(bào)涉及到的數(shù)據(jù)維度和數(shù)據(jù)因子，要遠(yuǎn)多于此前比較成功的 AI 應(yīng)用領(lǐng)域；最后是普適性的問題，在天氣預(yù)報(bào)方法領(lǐng)域，有太多極端的情況，任何一個(gè)方法的推出，都要經(jīng)過所有的考驗(yàn)，最后才能真正大規(guī)模地實(shí)際應(yīng)用。

因此，這個(gè)比賽是向外探索的第一步，擔(dān)任著驗(yàn)證未來可能性的使命。

▌數(shù)據(jù)集和賽程

據(jù)介紹，本次 AI Challenger 平臺上開放的北京市氣象數(shù)據(jù)集，由北京市 10 個(gè)氣象站點(diǎn)，共 3 年多的逐小時(shí)歷史“觀測”和“睿圖”資料組成?！坝^測”集包含 9 個(gè)地面氣象要素，通過氣象儀器實(shí)時(shí)監(jiān)測得到；“睿圖”集包含地面和特征氣壓層共計(jì) 29 個(gè)氣象要素，由數(shù)值預(yù)報(bào)模式在超級計(jì)算機(jī)上運(yùn)算產(chǎn)生。兩者區(qū)別為：前者僅記錄當(dāng)前氣象要素實(shí)況；后者可預(yù)測未來 36 小時(shí)內(nèi)氣象要素估計(jì)值，但存在誤差。

這是北京市氣象局首次公開發(fā)布的氣象數(shù)據(jù)集，其時(shí)間跨度長且密度高，包含氣象要素的實(shí)況和預(yù)報(bào)兩部分，對提高天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性具有重要作用。AI Challenger 的參賽選手獲得與氣象局相同的數(shù)據(jù)，雙方同時(shí)對天氣進(jìn)行預(yù)測，并與隨后的真實(shí)情況作比對。

下載地址：

https://challenger.ai/dataset/wfd2018

天氣預(yù)報(bào)競賽目前已經(jīng)進(jìn)入到?jīng)Q賽階段，選手需要連續(xù) 7 天每天對天氣進(jìn)行預(yù)測，并以最終的總成績決定排行榜，前五名將進(jìn)入 12 月 18、19 日在北京進(jìn)行的 AI Challenger 總決賽答辯與頒獎。

農(nóng)作物病害檢測競賽

▌意義和影響

我國是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)與我們的生活息息相關(guān)，而農(nóng)作物病害對農(nóng)業(yè)影響巨大。據(jù)中國統(tǒng)計(jì)年鑒，2016 年，全國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值達(dá) 5.93 萬億元，占 GDP 的 8.0%，而由農(nóng)業(yè)病害等災(zāi)害造成的直接損失達(dá) 0.503 萬億元，占農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的 8.48%，可見農(nóng)業(yè)病害防治對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)乃至國家經(jīng)濟(jì)都至關(guān)重要。

目前，大部分農(nóng)民依賴于經(jīng)驗(yàn)，而現(xiàn)在新生代的農(nóng)民的經(jīng)驗(yàn)是不足，看錯(cuò)病跟用錯(cuò)藥的現(xiàn)象更為普遍了。因此通過人工智能的方法，對農(nóng)作物進(jìn)行準(zhǔn)確的病害識別并推薦合適的防治措施，創(chuàng)造出能為植物看病的“植物醫(yī)生”，可以挽救作物的生命，保證作物的產(chǎn)量，并減少農(nóng)藥的用量。

▌數(shù)據(jù)集和賽程

據(jù)介紹，整個(gè)農(nóng)作物病害檢測競賽的數(shù)據(jù)集有標(biāo)注圖片 50,000 張，包含 10 個(gè)物種（蘋果、櫻桃、葡萄、柑桔、桃、草莓、番茄、辣椒、玉米、馬鈴薯），27 種病害，合計(jì) 61 個(gè)分類（按“物種-病害-程度”分）。數(shù)據(jù)集隨機(jī)分為訓(xùn)練（70%）、驗(yàn)證（10%）、測試 A（10%）與測試 B（10%）四個(gè)子數(shù)據(jù)集。其中，訓(xùn)練集有 32739 張圖片，驗(yàn)證集有 4982 張圖片，測試集 A 有 4959 張圖片，測試集 B 有 4957 張圖片。