超解像をテーマにしたAIコンテスト

Super-Resolution

Axell AI Contest 2024

さあ、クリアな未来へ

Axell AI Contest 2024は
超解像で学生のみなさまの
挑戦を募ります


株式会社アクセルと筑波大学と
一般財団法人キャンパスOJT型産学連携教育推進財団は、
AI技術の発展と次世代人材の育成を共通の関心とし、
学生の皆様に、AIを活用する実践的な競争の舞台を提供し社会に貢献することを目指しています。
第2回目の開催となる本コンテストでは
AI技術により一段と進化している「超解像」がテーマとなります。
課題を通じて実践的な技術の研鑽と、
革新的なアイデアの挑戦をお待ちしています。

What You GET

得られるもの

最優秀1位30万円

優秀2位20万円

3位10万円

4位5万円

5位3万円

受賞者には、賞金などの副賞だけでない 自らの成長を促すための、
ステップアップの道がある

スキルアップ

多岐に渡る技術的課題への対応能力を鍛え、ケーススタディを通じて学びを飛躍させることができます。ご自身のプロジェクトに応用できる解決策の一助となるフォローアップです。

コミュニティによる交流

コンテスト後の懇親会では、同じAI分野に関心を抱く参加者や当社の現役AIエンジニアとの交流を通じ、フィードバックや新たな人脈を持つことが出来ます。参加者のキャリア形成にも役立つと期待しています。

OVERVIEW

大会概要

応募資格
学生に限定されます。(高校、高専、大学、大学院)
※社会人学生は対象外となります。
課題テーマ
「画像を高解像化するAI超解像学習済モデルの開発」
※詳細は、SIGNATEのコンテストページをご確認ください。
開催スケジュール
開催期間 :2024/8/1~8/31
表彰式  :2024/9/27(金) 京橋エドグラン
賞金
1位:30万円   
2位:20万円   
3位:10万円
4位:5万円      
5位:3万円
6~10位:1万円
11~30位:5千円
※その他特別賞も検討中。
※賞金の授与には、条件(表彰式参加等)があります。
※表彰式会場までの交通費は一律2000円を補助いたします。
※2000円を超える遠方参加者には、個別算出の上、交通費を補助いたします。
応募方法
SIGNATEのコンテストページからご応募ください。
※参加料は無償です。
※参加上限はございません。
学習済モデルの形式
ONNX形式のモデル
※opset指定等は、コンテストページからご確認ください
コンテストルール
ルールにつきましては、SIGNATEのコンテストページからご確認ください。

MESSAGE

メッセージ

AIによる技術革新を体感する

客野一樹

(株)アクセル常務取締役 CTO
ax㈱ CTO、
筑波大学客員准教授

客野 一樹

筑波大学大学院において各種初等関数のハードウェア実装の研究で博士号を取得。(株)アクセル入社後、アミューズメント向けの動画・音声の圧縮アルゴリズムの開発に従事。独自AIフレームワークであるailia SDKを企画、開発し、AI事業を展開するax株式会社にてCTOに就任。現在はAI分野を中心にR&Dおよび事業化を行っている。

近年、AIによる技術革新はあらゆる分野に及び、
従来アルゴリズムのAIへの置き換えが進んでいます。

今回、コンテストのテーマとした超解像の領域も、従来アルゴリズムからAIへの置き換えが
進んでおり、画像の鮮明さ、線のシャープさ、ノイズ除去性能は、
従来アルゴリズムの画像拡大手法からは一線を画しています。

そのため、映像コンテンツにおけるリマスターや、
ゲームにおけるリアルタイム4k変換などで利用が拡大しています。

超解像は、機械学習に必要な教師データを元画像の解像度変換で容易に作成可能であり、
性能評価もPSNRやSSIMで計測できるなど、機械学習に最適な題材です。

ぜひ、本コンテストを通じて、AIによる技術革新を体感し、
AIによる新しい世界の広がりを感じていただければと考えています。

SPONSORS

協賛企業

  • 新光商事
  • 緑屋電気
  • Radius5
  • 2WINS

ARCHIVE

過去開催について

Axell AI Contest 2023

AI の推論処理の高速化をテーマにしたプログラミングコンテストAxell AI Contest は、2023に初開催いたしました。
筑波大学の学生に限定して開催しましたが、限られた時間の中でコードに対する多くの創意工夫がみられ、76名の参加者のうち、28名が基準点に到達しました。

Issue Theme課題テーマ AI 開発の重要な要素である
「迅速かつ効率的な推論処理の実現」

初級、中級、上級のレベルで課題が設定。

問題 1 : 入門問題 GEMM
高速化
問題 2 : 入門問題 Convolution
高速化
問題 3 : 課題 推論処理高速化

Results of Competition競技結果 総登録者数:76 名 回答者数(課題への回答を提出した人数):44 名(約 58%) / 基準点到達者(参加賞の授与基準に達した人数):28 名(約 37%)

最優秀賞金賞 武本さま

このような長い期間のコンテストに参加したことがなく、色々な実装をし、試行錯誤する新鮮な経験ができました。
また、コンテスト後に他の人の考えや改善点などを話し合う機会があったため、知識を深めたり、
他学類の方々と交流ができた点もよかったです。

優秀賞銀賞 田邉さま

このコンテストが特に魅力的だったのは、AIとCSの知識を兼ね備えた参加者が高得点を出しやすいように
工夫されていた点です。機械学習ライブラリの実装やアルゴリズムを理解するのには限界がありましたが、
このコンテストを通じて多くを学ぶ機会がありました。

3位銅賞 鈴木さま

私は日頃からAtCoderのコンテストに参加しています。
本コンテストの問題傾向は普段とは異なりますが、SIMDを利用した高速化などに取り組み、多くのことを学びました。
賞金で新しいPCを購入しました。面白いコンテストですので皆さんも参加することをおすすめします。

We are waiting for your challenge.

君の挑戦を待っている

コンテスト詳細はこちら