Алгоритам што користи сензорски податоци за да препознае човечки активности и да детектира паѓање, развиен од тим на Факултетот за електротехника и информациски технологии (ФЕИТ) го освои првото место на меѓународниот натпревар Challenge UP:  Multimodal Fall Detection.

Тимот што ја освои главната награда Drone Parrot Bebop 2 FPV е составен од доц. д-р Христијан Ѓорески (водач), студентите Ивана Кипријановска, Симон Станкоски, Анастасија Николовска, Наташа Младеновска, Марија Трајаноска и Бојана Величковска, како и тројца соработници од Институтот Јожеф Стефан во Љубљана – маг. Мартин Ѓорески, проф. д-р Митја Луштрек и проф. д-р Матјаж Гамс. Нивниот алгоритам тие ќе го опишат во специјално издание во реномираното научно списание „Artificial Intelligence in Multimodal Sensors for Healthcare“.

– Предизвикот беше огромен, бидејќи се натпреварувате со тимови и институции од целиот свет. Во конкуренција од 23 тимови, нашиот алгоритам ги постигна најдобрите резултати и со тоа го освоивме првото место. Натпреварот беше одлична можност за сите членови на тимот, но пред сè за студентите. Тие добија практично искуство за работа на истражувачки проект, работа во тим, како и практична примена на теоретските знаења од областа на вештачката интелигенција, што ги предавав на ФЕИТ. Победата на овој натпревар е уште еден доказ за квалитетот на студентите кои се запишуваат на ФЕИТ и доказ дека со знаење и труд може да се натпреваруваме и да победуваме во светски рамки, изјави Ѓорески.

Тој објаснува дека ваквите типови алгоритми се од областа на вештачката интелигенција, поточно машинското учење кои имаат цел да овозможат корисни апликации за корисниците, како што се оценување на потрошени калории, сигнализација на аларм во случај на паѓање и слично. Дел од овие алгоритми веќе се користат и во комерцијални апликации (паметни часовници, паметни алки), но тие и постојано се надградуваат и подобруваат за поточна детекција на активностите и паѓањето.

Според Николовска, натпреварот за неа е доследно заокружување на четиригодишното студирање на ФЕИТ. – Со овој предизвик во една целина успеавме да ги обединиме тимскиот дух, стекнатите знаења во областа и инженерското размислување. Истовремено, благодарејќи на посветеноста на менторот, добивме одлична подготовка за претстојните реални предизвици, додава Николовска.

Нејзината колешка Кипријановска смета дека учеството на интернационален натпревар било голем предизвик. – Секако уште поголема беше возбудата кога дознавме дека сме дел од трите најдобри тимови на натпреварот. Добрите резултати овозможија да присуствуваме на Меѓународната заедничка конференција за невронски мрежи во Будимпешта. Во рамки на оваа конференција го презентирав нашиот алгоритам за препознавање на активности, заедно со останатите два тима – финалисти од Ирска и Турција, вели Кипријановска.

Challenge UP:  Multimodal Fall Detection е меѓународен натпревар за препознавање на човечки активности и паѓање со помош на сензорски податоци. Натпреварот е организиран од мексиканскиот Универзитет Панамерикана, кој покани четири најдобри тимови на Меѓународната заедничка конференција за невронски мрежи во Будимпешта. Натпреварот во Будимпешта го организира Меѓународното здружение за невронски мрежи во соработка со IEEE Computational Intelligence Society.