Zespół Varstatic – Laureaci trzeciej edycji CuValley Hack 2023
II MIEJSCE W ZADANIU „OPTYMALIZACJA ENERGETYCZNA PROCESU MIELENIA I STOPNIA”
SKŁAD ZESPOŁU VARSTATIC:
- Paweł Wiencław
- Michał Jarzyna
- Jakub Łozowski
- Maciej Tomaszewski
Uzasadnienie Jury:
Zespół przedstawił kompletne narzędzie do symulacji oraz optymalizacji procesu mielenia. Zaproponowane modele zużycia energii, jakości ziarna oraz drgań oparte zostały na metodach uczenia maszynowego. Optymalizator, oparty na wytrenowanych modelach, jest w stanie znaleźć optymalny sposób prowadzenia procesu. Zespół wypracował także wstępne założenia dotyczące architektury systemu oraz propozycję wdrożenia.
Prezentacja zespołu była jasna i precyzyjna. Zespół pracował na wszystkich dostarczonych danych i parametrach. Bardzo pozytywnie oceniono fakt, że zespół uargumentował wszystkie decyzje i dogłębnie zrozumiał problem.
Kilka pytań do zespołu:
Co skłoniło Was do wzięcia udziału w naszym hackathonie?
O hackathonie dowiedzieliśmy się od Macieja Tomaszewskiego, członka naszego zespołu, absolwenta programu “Przewodnicy” organizowanego przez KGHM. Od razu zauważyliśmy, że
zadania Cuvalley 2022 nie są wymyślone tylko na potrzeby konkursu, ale odnoszą się do realnych zagadnień związanych z działalnością KGHM. Właśnie możliwość późniejszego wdrożenia i pracy nad
praktycznym zadaniem, była większym motywatorem niż nagroda pieniężna. Dodatkowo, atrakcyjna była możliwość odwiedzenia huty oraz nawiązania kontaktów z KGHM.
Czy zadanie, nad którym pracowaliście w trakcie hackathonu było dla Was łatwe/trudne? Dlaczego?
I trudne i łatwe.
Koncepcyjnie, zadania nie były dla nas wymagające. Szybko znaleźliśmy metody i plan implementacji rozwiązania. Pomogła nam w tym różnorodność wykształcenia i doświadczenia członków naszego zespołu.
Ja (Paweł) rozwiązywałem zadanie od strony koncepcyjnej / teoretycznej, testowałem architektury algorytmów sieci neuronowych oraz analizowałem dane, Maciej oraz Michał odpowiedzialni byli za
agregację danych, implementację algorytmów uczenia maszynowego oraz optymalizacji, Jakub programował front end oraz stawiał systemy/aplikacje niezbędne do połączenia algorytmów z
panelem użytkownika. Kluczem do sukcesu był dobry kontakt z mentorami, którzy cierpliwie odpowiadali na nasze pytania.
Paradoksalnie, najtrudniejsza i najbardziej czasochłonna była agregacja danych – tzn. ich zgrupowanie i ułożenie w formacie, który algorytmy mogą zrozumieć. Nie ułatwiał tego fakt, że dane które otrzymaliśmy, znajdowały się w wielu arkuszach kalkulacyjnych i dotyczyły różnych parametrów.
W jaki sposób zbudowaliście swój zespół?
Każdy z nas na co dzień zajmuje się analizą danych, programowaniem, inżynierią i innowacją.
Odpowiadając na pytanie – zespół powstał organicznie/wolontaryjnie z celem miłego, produktywnego spędzania czasu przez grupę przyjaciół. Wszyscy członkowie zespołu znają się ze sobą od ponad 10 lat.
Jesteśmy nawzajem świadomi swoich wady i zalet.
Krótko o zespole:
Paweł Wiencław
Absolwent (razem z Michałem i Maćkiem) XIV LO. im Stanisława Staszica w Warszawie. Ukończył University of Southampton i National University of Singapore na kierunku, który najbliżej przypomina elektromechanikę.
Przez kilka lat pracował w Rolls-Royce Power Systems nad wieloma projektami R&D. Do najciekawszych z nich zaliczają się np. praca nad czujnikami i systemem kontroli hybrydowego samolotem pionowego startu i lądowania lub optymalizacja sieci “power-to-X” na bazie silników wodorowych MTU. Obecnie pracuje w SYGNIS S. A. gdzie jest odpowiedzialny za opracowanie i wdrożenie technologii druku 3D ze szkła celem drukowania nano-strukturyzowanych preform światłowodowych. Na co dzień, działa w środowiskach startupowych, między innymi jest absolwentem programu “Szkoła Pionierów” organizowanego przez PFR.
Maciej Tomaszewski
Data Science to jego hobby, praca i zamiłowanie. Pierwsze doświadczenie zdobył podczas studiów, jest absolwentem matematyki na Uniwersytecie Warszawskim. W życiu zawodowym skupił się na obszarze actuarial data scientist, pracując dla wielu firm ubezpieczeniowych, insurtechowych. Obecnie pracuje w KPMG w dziale aktuarialnym.
Korzystając i obserwując wzrost języków opensourcowych, Python, R, chciałby w przyszłości samemu przyczynić się do ich rozwoju. Prywatnie, angażuje się w projekty społeczne, działa w stowarzyszeniach, w szczególności w Polskiej Korporacji Akademickiej Respublica. Jest też absolwentem szkoły liderskiej KGHM – Przewodnicy.
Jakub Łozowski
AbsolwentUniwersytetu Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie, gdzie ukończył Informatykę. Zawodowo zajmuje się programowaniem, integracją aplikacji, oraz migracjami danych. Ma szeroką wiedzę algorytmiczną, oraz doświadczenie w pracy z systemami chmurowymi, w szczególności Microsoft Azure. Jeszcze niedawno pracował dla Duńskiej firmy, gdzie współtworzył aplikację webową. Zintegrował ją z dużymi systemami do zarządzania projektami i zasobami. Obecnie automatyzuje procesy bezpieczeństwa, w firmie Bayer. Posiada doświadczenie nie tylko techniczne, ale także biznesowe.
Michał Jarzyna
Z wykształcenia: inżynier robotyki Politechniki Warszawskiej, z pasji i zawodu: inżynier przetwarzania języka naturalnego w polskim oddziale badawczo-rozwojowym Samsunga, gdzie bierze udział w projektach NLP na każdym z ich etapów, od prac koncepcyjnych po wdrożenia. To właśnie w uczeniu maszynowym upatruje swoją przyszłość, ponieważ pozwala mu realizować się w rozwiązywaniu analitycznych i nietrywialnych problemów, do których zacięcie ma od młodości.