Tomado de: https://gizmodo.com/google-is-helping-t ... 1823464533
Google se ha asociado con el Departamento de Defensa de los Estados Unidos para ayudar a la agencia a desarrollar la inteligencia artificial para el análisis de imágenes de aviones no tripulados, una medida que provocó un gran revuelo entre los empleados de la gigante de la tecnología cuando se enteraron de la participación de Google.
El proyecto piloto de Google con el Departamento de Defensa, Proyecto Maven, un esfuerzo por identificar objetos en imágenes de aviones no tripulados, no se ha informado anteriormente, pero fue discutido ampliamente dentro de la compañía la semana pasada cuando la información sobre el proyecto fue compartido en una lista de correo interna, de acuerdo con fuentes que pidieron no ser nombradas porque no estaban autorizadas para hablar públicamente sobre el proyecto.
Algunos empleados de Google estaban indignados de que la compañía podría ofrecer recursos a los militares para la tecnología de vigilancia que participan en las operaciones de aviones no tripulados, dijeron las fuentes, mientras que otros argumentaron que el proyecto planteó importantes cuestiones éticas sobre el desarrollo y uso de la máquina de aprendizaje.
Eric Schmidt de Google resumió las preocupaciones de la industria de la tecnología sobre la colaboración con el Pentágono en una charla el otoño pasado. "Existe una preocupación general en la comunidad tecnológica de que de alguna manera el complejo militar-industrial use sus cosas para matar gente incorrectamente", dijo. Si bien Google dice que su participación en el Proyecto Maven no está relacionada con los usos de combate, el tema aún despierta preocupación entre los empleados, dijeron las fuentes.
El Proyecto Maven, un proyecto del Pentágono de rápido movimiento también conocido como el Equipo Transfuncional de Guerra Algorítmica (AWCFT), se estableció en abril de 2017. La misión declarada de Maven es "acelerar la integración del DoD en big data y el aprendizaje automático". En total, El Departamento de Defensa gastó $ 7,4 mil millones en áreas relacionadas con la inteligencia artificial en 2017, informó el Wall Street Journal.
La primera tarea del proyecto fue ayudar al Pentágono a procesar eficientemente el diluvio de imágenes de video recogidas diariamente por sus drones aéreos, una cantidad de material de archivo tan amplia que los analistas humanos no pueden mantener el ritmo, según Greg Allen, un miembro adjunto del Centro de un New American Security, que fue coautor de un extenso informe de julio de 2017 sobre el uso militar de la inteligencia artificial. Aunque el Departamento de Defensa ha invertido recursos en el desarrollo de tecnología avanzada de sensores para recopilar información durante los vuelos de drones, se ha retrasado en la creación de herramientas de análisis para analizar los datos.
"Antes de Maven, nadie en el departamento tenía una idea de cómo comprar, colocar e implementar adecuadamente la IA", escribió Allen.
Maven tuvo la tarea de utilizar el aprendizaje automático para identificar vehículos y otros objetos en secuencias de drones, quitándole esa carga a los analistas. El objetivo inicial de Maven era proporcionar a los militares una visión avanzada de la computadora, lo que permite la detección e identificación automatizadas de objetos en hasta 38 categorías capturadas por la cámara de movimiento completo de un dron, según el Pentágono. Maven proporciona al departamento la capacidad de rastrear a las personas que vienen y van desde diferentes lugares.
La inteligencia artificial ya se implementó en aplicaciones policiales y militares, pero los investigadores advierten que estos sistemas pueden estar significativamente sesgados en formas que no son fácilmente detectables. Por ejemplo, ProPublica informó en 2016 que un algoritmo utilizado para predecir la probabilidad de reincidencia entre internos presentaba sistemáticamente prejuicios raciales.
Si bien la participación de Google despertó la preocupación entre los empleados, es posible que las ofertas de productos de Google limiten su acceso a datos confidenciales del gobierno. Si bien sus competidores en la nube, Amazon y Microsoft Azure, ofrecen productos en la nube orientados al gobierno diseñados para mantener la información clasificada como secreta, Google no cuenta actualmente con una oferta de productos similar.
Un portavoz de Google le dijo a Gizmodo en un comunicado que le está proporcionando al Departamento de Defensa las API TensorFlow, que se usan en aplicaciones de aprendizaje automático, para ayudar a los analistas militares a detectar objetos en imágenes. Reconociendo la naturaleza controvertida del uso de aprendizaje automático para fines militares, el vocero dijo que la compañía está trabajando actualmente para "desarrollar políticas y salvaguardas" en torno a su uso.
"Hemos trabajado mucho tiempo con agencias gubernamentales para proporcionar soluciones tecnológicas. Este proyecto específico es un piloto con el Departamento de Defensa, para proporcionar API TensorFlow de código abierto que pueden ayudar en el reconocimiento de objetos en datos no clasificados ", dijo el vocero. "La tecnología muestra imágenes para revisión humana, y es solo para usos no ofensivos. El uso militar del aprendizaje automático naturalmente plantea preocupaciones válidas. Estamos discutiendo activamente este tema importante internamente y con otros a medida que continuamos desarrollando políticas y salvaguardas en torno al desarrollo y el uso de nuestras tecnologías de aprendizaje automático ".
El Departamento de Defensa estableció una línea de tiempo agresiva para Maven: se esperaba que el proyecto se pusiera en marcha solo seis meses después de su fundación y, según los informes, se ha desplegado en la lucha contra el Estado Islámico desde diciembre.
Para cumplir con el cronograma agresivo, el Departamento de Defensa se asoció con expertos en AI en la industria tecnológica y académica, trabajando a través de Defense Information Unit Experimental, el programa de incubación tecnológica del departamento y Defense Innovation Board, un grupo asesor creado por el ex Secretario de Defensa Ash Carter para cerrar la brecha tecnológica entre el Pentágono y Silicon Valley.
Schmidt, quien dejó el cargo de presidente ejecutivo de la empresa matriz de Google, Alphabet, el mes pasado, preside la Junta de Innovación de Defensa. Durante una reunión en julio, Schmidt y otros miembros de la Junta de Innovación de Defensa discutieron la necesidad del Departamento de Defensa de crear un centro de intercambio de información de entrenamiento que pueda usarse para mejorar la capacidad de inteligencia artificial de los militares. Los miembros de la junta desempeñaron un "papel consultivo" en el Proyecto Maven, de acuerdo con los minutos de la reunión, mientras que "algunos miembros de los equipos de la Junta son parte del grupo directivo ejecutivo que es capaz de proporcionar información rápida" sobre el Proyecto Maven.
Maven es supervisado por el subsecretario de inteligencia de defensa y el Teniente General John Shanahan fue seleccionado como el director del proyecto. Maven fue diseñado para ser la chispa, según Shanahan, que encendería "el frente de la llama de la inteligencia artificial" en todo el Departamento de Defensa.
En el verano de 2017, el equipo se propuso ubicar socios comerciales cuya experiencia era necesaria para hacer realidad sus sueños de inteligencia artificial. En la cumbre de Defense One Tech en Washington, el coronel principal del Cuerpo de Marines de Maven, Drew Cukor, dijo que una relación simbiótica entre humanos y computadoras era crucial para ayudar a los sistemas de armas a detectar objetos.
Dirigiéndose a una multitud de expertos en tecnología militar y de la industria, muchos de Silicon Valley, Cukor, declararon que los EE. UU. Se encuentran en medio de la carrera armamentista de AI. "Muchos de ustedes habrán notado que Eric Schmidt está llamando a Google una compañía de IA ahora, no una compañía de datos", dijo, aunque Cukor no citó específicamente a Google como un socio de Maven.
Se encontraron 4 coincidencias
- 16 Abr 2018, 12:40
- Foros: Startups & Innovación
- Tema: Google está ayudando al Pentágono a construir IA para drones
- Respuestas: 0
- Vistas: 868
- 09 Abr 2018, 16:09
- Foros: Off-Topic
- Tema: Google Codejam Qualification Round 2018
- Respuestas: 0
- Vistas: 3470
Google Codejam Qualification Round 2018
Este último fin de semana se llevó a cabo la primera etapa del concurso de programación competitiva de google, el Google Codejam dicha etapa es la Qualification Round, este año contamos con una nueva plataforma, una más amigable y cuyo sistema de evaluación es más simple que antes ya no es necesario enviar las salidas de los problemas.
Para poder clasificar uno necesita obtener al menos 25 puntos de 100 puntos en total, el concurso duró 27 horas y hubieron 4 interesantes problemas, cada problema tiene 2 tipos de entradas, la entrada pequeña y la entrada grande, la entrada pequeña es juzgada al instante del envió y la entrada grande es juzgada al final del concurso. Esto significa que para resolver la entrada pequeña no significa necesariamente que el envío grande será correcto, uno tiene que hacer un algoritmo lo suficientemente eficiente para resolver la entrada grande.
https://codejam.withgoogle.com/2018/
Los problemas
Problema #1 Saving The Universe Again
Small input: 5 points.
Large input: 10 points.
Descripción del enunciado:
En este problema tenemos que defender la tierra de un ataque extraterrestre, los aliens tienen un rayo solar y nosotros tenemos un escudo cuya capacidad se modela como un número entero.El rayo solar tiene una cierta fuerza inicial(otro número entero) con la cual puede dañar el escudo puede recibir 2 comandos, el comando 'C' charge el cual duplica la fuerza del rayo solar, el comando 'S' shoot ejecuta un ataque a la tierra y hace un daño al escudo equivalente a la fuerza actual. Tenemos una secuencia de caracteres 'C' y 'S' el cual representa los comandos que ejecutarán los aliens en orden. Nos dicen que podemos hacer swaps de caracteres adyacentes a la secuencia. El problema nos pide hallar la mínima cantidad de swaps de tal manera que cuando la secuencia de comandos la tierra sea defendida por el escudo.
Solución:
Una observación clave es que los pares CS son los únicos que nos interesan cambiar, los pares CC, SS básicamente no modifican la secuencia y la secuencia SC empeora las cosas ya que este aumenta la fuerza total del rayo solar.
La idea es hacer un algoritmo goloso(Greedy), en cada iteración buscar el par CS que se encuentre más a la derecha y aplicar un swap, si en algún momento el escudo es capaz de cubrir la fuerza total o el algoritmo no encuentra algún par CS paramos el algoritmo.
Problema #2 Trouble Sort
Small input: 8 points.
Large input: 15 points.
Descripción del enunciado:
Tenemos un algoritmo de ordenamiento muy parecido al bubble Sort que no siempre ordena las secuencias, nos piden verificar si dicho algoritmo ordena una secuencia dada, en caso no ordene la secuencia debemos imprimir el primer mismatch de la secuencia.
Solución:
Viendo el pseudocódigo de dicho algoritmo nos podemos dar cuenta que si partimos la secuencia original en dos secuencias, en la primera secuencia ponemos en el mismo orden que aparecen los elementos de las posiciones pares y en la otra los elementos de las posiciones impares, en realidad lo que hace dicho algoritmo es por cada secuencia el algoritmo aplica un bubblesort entonces la solución simplemente es dividir esas dos secuencias ordenarlas y luego volverlas a poner en una misma secuencia, luego comparar esta secuencia obtenida con la secuencia original pero ordenada.
Problema #3 Go, Gopher!
Small input: 10 points.
Large input: 20 points.
Descripción del enunciado:
En este problema tenemos que cubrir exactamente una grilla rectangular de área al menos 200, lo que podemos hacer en una consulta es mandar un topo a la coordenada x,y a continuación el topo equi-probablemente escoge una de las grillas en las coordenadas i,j donde se cumple que |x - i| <= 1 && |y - j| <= 1, es decir escoge una de las nueve posiciones de un cuadrado de 3x3 con centro en x,y. En el problema podemos ejecutar hasta 1000 consultas.El mecanismo aleatorio que hace el topo escoger se representa en este problema con una interacción(ver problemas interactivos).
Solución:
Primero fijamos el rectángulo que queremos llenar, para llenar el rectángulo tenemos que hacer consultas solamente dentro del rectángulo excepto los bordes. Para evitar las colisiones(es decir que una consulta cubra una casilla que ya fue cubierta) dentro del rectángulo buscamos los centros que tengan la mayor cantidad de grillas vacías.
Problema #4 Cubic UFO
Small input: 11 points.
Large input: 21 points.
Descripción del enunciado:
Este es un problema de geometría en 3D tenemos un cubo cuyo lado mide 1 km con centro en el eje de coordenadas el cual representa una nave espacial, la tierra se supone el plano y = -3, suponiendo que el sol se encuentra infinitamente lejos a lo largo del eje y positivo dicho cubo genera una sombra de cierta área, lo que nos piden es girar el cubo de tal manera que el área de dicha sombra sea igual a un número real que nos dan.
Solución:
Inicialmente el cubo está en una posición básica y el área de la sombra es 1 ya que una de sus caras es paralela al plano y = -3, si consideramos un vector unitario normal a dicho plano y giramos dicho vector junto al cubo tendremos dos cosas dado que dicho vector v = (x, y, z) es un vector unitario su lugar geométrico es el de la esfera unitaria con centro en el eje de coordenadas osea x^2 + y^2 + z^2 = 1, luego dicha sombra se puede calcular mediante una integral como |x| + |y| + |z| = P donde P es el área que nos piden. Si tomamos x >= 0 && y >= 0 && z >= 0, se la ecuación |x| + |y| + |z| = P se convierte en x + y + z = P la cual es la ecuación de un plano, si interceptamos dicha esfera y plano tendremos una circunferencia y cualquier punto de esa circunferencia sería una solución al problema, ahora solo que ya tenemos el vector de rotación tenemos que rotar el cubo.
Consideraciones finales
La tabla de resultados se puede ver aquí https://codejam.withgoogle.com/2018/cha ... scoreboard
Breve resumen de sud-américa.
Rank Nationality Nickname Points Penalty
565 Argentina zylber 100 22:45:30
585 Argentina mjhun 100 23:04:35
698 Perú Boxer 100 25:47:53
978 Brasil marcoskwkm 79 2:46:48
1073 Perú alei 79 5:51:37
Debido a que es una nueva plataforma algunos features no están completos, por ejemplo no se puede filtrar por país o seleccionar amigos.Los organizadores dijeron que en cuestión de días dichos features serán implementados.
Un interesante resumen sobre esta ronda se puede ver aquí https://codejam.withgoogle.com/2018/cha ... b/analysis
La próxima etapa será la Ronda 1A que se llevará a cabo el 14 de abril del 2018.
Suerte a todos los participantes.
Para poder clasificar uno necesita obtener al menos 25 puntos de 100 puntos en total, el concurso duró 27 horas y hubieron 4 interesantes problemas, cada problema tiene 2 tipos de entradas, la entrada pequeña y la entrada grande, la entrada pequeña es juzgada al instante del envió y la entrada grande es juzgada al final del concurso. Esto significa que para resolver la entrada pequeña no significa necesariamente que el envío grande será correcto, uno tiene que hacer un algoritmo lo suficientemente eficiente para resolver la entrada grande.
https://codejam.withgoogle.com/2018/
Los problemas
Problema #1 Saving The Universe Again
Small input: 5 points.
Large input: 10 points.
Descripción del enunciado:
En este problema tenemos que defender la tierra de un ataque extraterrestre, los aliens tienen un rayo solar y nosotros tenemos un escudo cuya capacidad se modela como un número entero.El rayo solar tiene una cierta fuerza inicial(otro número entero) con la cual puede dañar el escudo puede recibir 2 comandos, el comando 'C' charge el cual duplica la fuerza del rayo solar, el comando 'S' shoot ejecuta un ataque a la tierra y hace un daño al escudo equivalente a la fuerza actual. Tenemos una secuencia de caracteres 'C' y 'S' el cual representa los comandos que ejecutarán los aliens en orden. Nos dicen que podemos hacer swaps de caracteres adyacentes a la secuencia. El problema nos pide hallar la mínima cantidad de swaps de tal manera que cuando la secuencia de comandos la tierra sea defendida por el escudo.
Solución:
Una observación clave es que los pares CS son los únicos que nos interesan cambiar, los pares CC, SS básicamente no modifican la secuencia y la secuencia SC empeora las cosas ya que este aumenta la fuerza total del rayo solar.
La idea es hacer un algoritmo goloso(Greedy), en cada iteración buscar el par CS que se encuentre más a la derecha y aplicar un swap, si en algún momento el escudo es capaz de cubrir la fuerza total o el algoritmo no encuentra algún par CS paramos el algoritmo.
Problema #2 Trouble Sort
Small input: 8 points.
Large input: 15 points.
Descripción del enunciado:
Tenemos un algoritmo de ordenamiento muy parecido al bubble Sort que no siempre ordena las secuencias, nos piden verificar si dicho algoritmo ordena una secuencia dada, en caso no ordene la secuencia debemos imprimir el primer mismatch de la secuencia.
Solución:
Viendo el pseudocódigo de dicho algoritmo nos podemos dar cuenta que si partimos la secuencia original en dos secuencias, en la primera secuencia ponemos en el mismo orden que aparecen los elementos de las posiciones pares y en la otra los elementos de las posiciones impares, en realidad lo que hace dicho algoritmo es por cada secuencia el algoritmo aplica un bubblesort entonces la solución simplemente es dividir esas dos secuencias ordenarlas y luego volverlas a poner en una misma secuencia, luego comparar esta secuencia obtenida con la secuencia original pero ordenada.
Problema #3 Go, Gopher!
Small input: 10 points.
Large input: 20 points.
Descripción del enunciado:
En este problema tenemos que cubrir exactamente una grilla rectangular de área al menos 200, lo que podemos hacer en una consulta es mandar un topo a la coordenada x,y a continuación el topo equi-probablemente escoge una de las grillas en las coordenadas i,j donde se cumple que |x - i| <= 1 && |y - j| <= 1, es decir escoge una de las nueve posiciones de un cuadrado de 3x3 con centro en x,y. En el problema podemos ejecutar hasta 1000 consultas.El mecanismo aleatorio que hace el topo escoger se representa en este problema con una interacción(ver problemas interactivos).
Solución:
Primero fijamos el rectángulo que queremos llenar, para llenar el rectángulo tenemos que hacer consultas solamente dentro del rectángulo excepto los bordes. Para evitar las colisiones(es decir que una consulta cubra una casilla que ya fue cubierta) dentro del rectángulo buscamos los centros que tengan la mayor cantidad de grillas vacías.
Problema #4 Cubic UFO
Small input: 11 points.
Large input: 21 points.
Descripción del enunciado:
Este es un problema de geometría en 3D tenemos un cubo cuyo lado mide 1 km con centro en el eje de coordenadas el cual representa una nave espacial, la tierra se supone el plano y = -3, suponiendo que el sol se encuentra infinitamente lejos a lo largo del eje y positivo dicho cubo genera una sombra de cierta área, lo que nos piden es girar el cubo de tal manera que el área de dicha sombra sea igual a un número real que nos dan.
Solución:
Inicialmente el cubo está en una posición básica y el área de la sombra es 1 ya que una de sus caras es paralela al plano y = -3, si consideramos un vector unitario normal a dicho plano y giramos dicho vector junto al cubo tendremos dos cosas dado que dicho vector v = (x, y, z) es un vector unitario su lugar geométrico es el de la esfera unitaria con centro en el eje de coordenadas osea x^2 + y^2 + z^2 = 1, luego dicha sombra se puede calcular mediante una integral como |x| + |y| + |z| = P donde P es el área que nos piden. Si tomamos x >= 0 && y >= 0 && z >= 0, se la ecuación |x| + |y| + |z| = P se convierte en x + y + z = P la cual es la ecuación de un plano, si interceptamos dicha esfera y plano tendremos una circunferencia y cualquier punto de esa circunferencia sería una solución al problema, ahora solo que ya tenemos el vector de rotación tenemos que rotar el cubo.
Consideraciones finales
La tabla de resultados se puede ver aquí https://codejam.withgoogle.com/2018/cha ... scoreboard
Breve resumen de sud-américa.
Rank Nationality Nickname Points Penalty
565 Argentina zylber 100 22:45:30
585 Argentina mjhun 100 23:04:35
698 Perú Boxer 100 25:47:53
978 Brasil marcoskwkm 79 2:46:48
1073 Perú alei 79 5:51:37
Debido a que es una nueva plataforma algunos features no están completos, por ejemplo no se puede filtrar por país o seleccionar amigos.Los organizadores dijeron que en cuestión de días dichos features serán implementados.
Un interesante resumen sobre esta ronda se puede ver aquí https://codejam.withgoogle.com/2018/cha ... b/analysis
La próxima etapa será la Ronda 1A que se llevará a cabo el 14 de abril del 2018.
Suerte a todos los participantes.
- 23 Nov 2017, 07:10
- Foros: Programación
- Tema: Breve reseña de la IEEExtreem
- Respuestas: 1
- Vistas: 1996
Breve reseña de la IEEExtreem
Introducción
IEEEXtreme es una competencia anual de programación competitiva en el que equipos de miembros de estudiantiles de la IEEE, a menudo respaldados por una rama de estudiantes de la IEEE y supervisados por un miembro de IEEE, compiten en un lapso de 24 horas contra cada otro para resolver un conjunto de problemas de programación. La competencia está suscrita y coordinada por el departamento de Membresía y Actividades Geográficas del IEEE, y con frecuencia es respaldada por patrocinadores asociados, como la IEEE Computer Society.
Historia
IEEEXtreme fue creado en 2006 por Marko Delimar y Ricardo Varela quienes, en ese momento, estaban con el Comité de Actividades Estudiantiles de IEEE. La primera instancia de IEEEXtreme se llevó a cabo en 2006 con una participación global de 44 equipos y 150 concursantes. Los números más que se triplicaron la segunda vez que se llevó a cabo, en 2008, a 130 equipos con 500 participantes. La iteración de IEEEXtreme en 2015, disfrutó del registro de más de 2,300 equipos, la participación de más de 1,900 equipos, más de 5,500 competidores estudiantes, más de 600 supervisores y más de 100 voluntarios en todo el mundo.
Reglas de competición
Los equipos de hasta tres miembros estudiantes de IEEE reciben conjuntos de problemas de programación durante 24 horas, comenzando a las 0:00 UTC en la fecha de la competencia. Todos los equipos reciben los mismos problemas para resolver y se espera que resuelvan los problemas sin una consulta externa directa. Los equipos no necesitan abordar cada problema, pero cuanto más resuelven, más puntos anotan. Los estudiantes envían sus soluciones utilizando una herramienta en línea, que ha sido HackerRank en los últimos años. Los puntos se otorgan en función de cómo se resolvió el problema, el tiempo que tomó y su dificultad. Los miembros de IEEE de grado superior sirven como jueces y supervisores para la competencia.
La competencia es gratuita, pero se requiere la membresía de los estudiantes de IEEE para participar. Los estudiantes de pregrado y posgrado son bienvenidos a registrarse como miembros estudiantes de IEEE y participantes en IEEEXtreme en el mismo día. El costo de la membresía de los estudiantes de IEEE varía de un país a otro.
Los resultados de la IEEExtreme 11.0 que se llevó a cabo el 14 de Octobre 2017
https://t.co/MriUp1sJ0K
Top 25 de los últimos años
https://en.wikipedia.org/wiki/IEEEXtreme#Yearly_Results
Para la UNI
IEEExtreme 11.0(2017) Team: NoMeJalesTino Overall Ranking: 22 Country Rank: 3
IEEExtreme 10.0(2016) Team: 1000KB Overall Ranking: 15 Country Rank: 3
IEEExtreme 9.0(2015) Team: HackRush Overall Ranking: 12 Country Rank: 3
IEEExtreme 8.0(2014) Team: SKT1 Overall Ranking: 9 Country Rank: 1
IEEExtreme 7.0(2013) Team: cofrades Overall Ranking: 1 Country Rank: 1
IEEExtreme 6.0(2012) Team: Losdesempleados Overall Ranking: 2 Country Rank: 1
IEEExtreme 5.0(2011) Team: Losdesempleados Overall Ranking: 4 Country Rank: 1
Referencias:
https://en.wikipedia.org/wiki/IEEEXtreme#Yearly_Results
https://csacademy.com/ieeextreme11/scoreboard/
http://ieeextreme.org/
IEEEXtreme es una competencia anual de programación competitiva en el que equipos de miembros de estudiantiles de la IEEE, a menudo respaldados por una rama de estudiantes de la IEEE y supervisados por un miembro de IEEE, compiten en un lapso de 24 horas contra cada otro para resolver un conjunto de problemas de programación. La competencia está suscrita y coordinada por el departamento de Membresía y Actividades Geográficas del IEEE, y con frecuencia es respaldada por patrocinadores asociados, como la IEEE Computer Society.
Historia
IEEEXtreme fue creado en 2006 por Marko Delimar y Ricardo Varela quienes, en ese momento, estaban con el Comité de Actividades Estudiantiles de IEEE. La primera instancia de IEEEXtreme se llevó a cabo en 2006 con una participación global de 44 equipos y 150 concursantes. Los números más que se triplicaron la segunda vez que se llevó a cabo, en 2008, a 130 equipos con 500 participantes. La iteración de IEEEXtreme en 2015, disfrutó del registro de más de 2,300 equipos, la participación de más de 1,900 equipos, más de 5,500 competidores estudiantes, más de 600 supervisores y más de 100 voluntarios en todo el mundo.
Reglas de competición
Los equipos de hasta tres miembros estudiantes de IEEE reciben conjuntos de problemas de programación durante 24 horas, comenzando a las 0:00 UTC en la fecha de la competencia. Todos los equipos reciben los mismos problemas para resolver y se espera que resuelvan los problemas sin una consulta externa directa. Los equipos no necesitan abordar cada problema, pero cuanto más resuelven, más puntos anotan. Los estudiantes envían sus soluciones utilizando una herramienta en línea, que ha sido HackerRank en los últimos años. Los puntos se otorgan en función de cómo se resolvió el problema, el tiempo que tomó y su dificultad. Los miembros de IEEE de grado superior sirven como jueces y supervisores para la competencia.
La competencia es gratuita, pero se requiere la membresía de los estudiantes de IEEE para participar. Los estudiantes de pregrado y posgrado son bienvenidos a registrarse como miembros estudiantes de IEEE y participantes en IEEEXtreme en el mismo día. El costo de la membresía de los estudiantes de IEEE varía de un país a otro.
Los resultados de la IEEExtreme 11.0 que se llevó a cabo el 14 de Octobre 2017
https://t.co/MriUp1sJ0K
Top 25 de los últimos años
https://en.wikipedia.org/wiki/IEEEXtreme#Yearly_Results
Para la UNI
IEEExtreme 11.0(2017) Team: NoMeJalesTino Overall Ranking: 22 Country Rank: 3
IEEExtreme 10.0(2016) Team: 1000KB Overall Ranking: 15 Country Rank: 3
IEEExtreme 9.0(2015) Team: HackRush Overall Ranking: 12 Country Rank: 3
IEEExtreme 8.0(2014) Team: SKT1 Overall Ranking: 9 Country Rank: 1
IEEExtreme 7.0(2013) Team: cofrades Overall Ranking: 1 Country Rank: 1
IEEExtreme 6.0(2012) Team: Losdesempleados Overall Ranking: 2 Country Rank: 1
IEEExtreme 5.0(2011) Team: Losdesempleados Overall Ranking: 4 Country Rank: 1
Referencias:
https://en.wikipedia.org/wiki/IEEEXtreme#Yearly_Results
https://csacademy.com/ieeextreme11/scoreboard/
http://ieeextreme.org/
- 13 Nov 2017, 20:51
- Foros: Inteligencia Artificial
- Tema: ¿Que es la programación competitiva?
- Respuestas: 0
- Vistas: 1934
¿Que es la programación competitiva?
La programación competitiva es un deporte mental que generalmente se realiza a través de Internet o una red local, que involucra a los participantes que intentan programar de acuerdo con las especificaciones proporcionadas. Los concursantes se conocen como programadores deportivos. La programación competitiva es reconocida y respaldada por varias compañías multinacionales de software y de Internet, como Google y Facebook. Hay varias organizaciones que organizan concursos de programación de forma regular.
Una competencia de programación generalmente involucra al presentador presentando un conjunto de problemas lógicos o matemáticos a los concursantes (que pueden variar en número de decenas a varios miles), y los concursantes deben escribir programas informáticos capaces de resolver cada problema. La evaluación se basa principalmente en la cantidad de problemas resueltos y el tiempo dedicado a la redacción de soluciones exitosas, pero también puede incluir otros factores (calidad de producción producida, tiempo de ejecución, tamaño del programa, etc.)
Historia
Uno de los concursos más antiguos conocidos es ACM-ICPC, que se originó en la década de 1970, y ha crecido hasta incluir 88 países en su edición de 2011. El interés en la programación competitiva ha crecido mucho desde 2000, y está fuertemente relacionado con el crecimiento de Internet, lo que facilita la celebración de concursos internacionales en línea, eliminando los problemas geográficos.
Descripción general
El objetivo de la programación competitiva es escribir código fuente de programas informáticos que puedan resolver problemas determinados. Una gran mayoría de los problemas que aparecen en los concursos de programación son de naturaleza matemática o lógica. Estas tareas típicas pertenecen a una de las siguientes categorías: combinatoria, teoría de números, teoría de grafos, geometría, análisis de cadenas y estructuras de datos. Los problemas relacionados con la inteligencia artificial también son populares en ciertas competiciones.
Independientemente de la categoría del problema, el proceso de resolver un problema se puede dividir en dos grandes pasos, construir un algoritmo eficiente e implementar el algoritmo en un lenguaje de programación adecuado (el conjunto de lenguajes de programación permitidos varía de un concurso a otro). Estas son las dos habilidades más comúnmente probadas en competencias de programación.
En la mayoría de concursos, el juicio se realiza automáticamente por máquinas anfitrionas, conocido comúnmente como jueces. Cada solución presentada por un concursante se ejecuta en el juez contra un conjunto de casos de prueba (generalmente secretos). Normalmente, los problemas de concurso tienen un sistema de marcado de todo o nada, lo que significa que una solución es "Aceptada" solo si produce resultados satisfactorios en todos los casos de prueba ejecutados por el juez, y se rechaza de otra manera. Sin embargo, algunos problemas de competencia pueden permitir la calificación parcial, dependiendo del número de casos de prueba aprobados, la calidad de los resultados o algún otro criterio especificado. Algunos otros concursos solo requieren que el concursante presente el resultado correspondiente a los datos de entrada dados, en cuyo caso el juez solo tiene que analizar los datos de salida enviados.
Competiciones notables
Hay dos tipos de formatos de competencia: a corto y largo plazo. Cada ronda de competencia a corto plazo suelen durar pocas horas, usualmente entre una a tres horas. Las competiciones a largo plazo pueden durar de unos pocos días a algunos meses.
Corto plazo
Largo plazo
La comunidad de programación en todo el mundo ha creado y mantenido varios recursos de Internet dedicados a la programación competitiva. Ofrecen concursos independientes con o sin premios menores. Además, los archivos de problemas pasados son un recurso popular para la capacitación en programación competitiva. Éstas incluyen:
Una competencia de programación generalmente involucra al presentador presentando un conjunto de problemas lógicos o matemáticos a los concursantes (que pueden variar en número de decenas a varios miles), y los concursantes deben escribir programas informáticos capaces de resolver cada problema. La evaluación se basa principalmente en la cantidad de problemas resueltos y el tiempo dedicado a la redacción de soluciones exitosas, pero también puede incluir otros factores (calidad de producción producida, tiempo de ejecución, tamaño del programa, etc.)
Historia
Uno de los concursos más antiguos conocidos es ACM-ICPC, que se originó en la década de 1970, y ha crecido hasta incluir 88 países en su edición de 2011. El interés en la programación competitiva ha crecido mucho desde 2000, y está fuertemente relacionado con el crecimiento de Internet, lo que facilita la celebración de concursos internacionales en línea, eliminando los problemas geográficos.
Descripción general
El objetivo de la programación competitiva es escribir código fuente de programas informáticos que puedan resolver problemas determinados. Una gran mayoría de los problemas que aparecen en los concursos de programación son de naturaleza matemática o lógica. Estas tareas típicas pertenecen a una de las siguientes categorías: combinatoria, teoría de números, teoría de grafos, geometría, análisis de cadenas y estructuras de datos. Los problemas relacionados con la inteligencia artificial también son populares en ciertas competiciones.
Independientemente de la categoría del problema, el proceso de resolver un problema se puede dividir en dos grandes pasos, construir un algoritmo eficiente e implementar el algoritmo en un lenguaje de programación adecuado (el conjunto de lenguajes de programación permitidos varía de un concurso a otro). Estas son las dos habilidades más comúnmente probadas en competencias de programación.
En la mayoría de concursos, el juicio se realiza automáticamente por máquinas anfitrionas, conocido comúnmente como jueces. Cada solución presentada por un concursante se ejecuta en el juez contra un conjunto de casos de prueba (generalmente secretos). Normalmente, los problemas de concurso tienen un sistema de marcado de todo o nada, lo que significa que una solución es "Aceptada" solo si produce resultados satisfactorios en todos los casos de prueba ejecutados por el juez, y se rechaza de otra manera. Sin embargo, algunos problemas de competencia pueden permitir la calificación parcial, dependiendo del número de casos de prueba aprobados, la calidad de los resultados o algún otro criterio especificado. Algunos otros concursos solo requieren que el concursante presente el resultado correspondiente a los datos de entrada dados, en cuyo caso el juez solo tiene que analizar los datos de salida enviados.
Competiciones notables
Hay dos tipos de formatos de competencia: a corto y largo plazo. Cada ronda de competencia a corto plazo suelen durar pocas horas, usualmente entre una a tres horas. Las competiciones a largo plazo pueden durar de unos pocos días a algunos meses.
Corto plazo
- ACM-ICPC - una de las competiciones más antiguas, para estudiantes de universidades en grupos de 3 personas cada uno, patrocinado por IBM
ACSL - competencia de ciencias de la computación con porciones escritas y de programación, para estudiantes de escuela media / secundaria
Google Code Jam - concurso celebrado desde 2003, proporcionado y patrocinado por Google
Facebook Hacker Cup - competencia celebrada desde 2011, proporcionada y patrocinada por Facebook
HackerRank Ad Infinitum - Math Programming Contest de HackerRank
CodeChef Cook-Off - un concurso de programación estilo ACM-ICPC celebrado el segundo el último domingo de cada mes
CodeChef LunchTime - una serie de Programación Junior celebrada el último domingo de cada mes, para estudiantes de escuela media / secundaria
CodeChef SnackDown - Un concurso anual de programación global con multiples rondas patrocinado por CodeChef
Competencia de programación IEEEXtreme - competencia anual para miembros estudiantes de IEEE celebrada desde 2006 por IEEE
IOI - una de las competiciones más antiguas, para estudiantes de secundaria
TopCoder Open - Algorithm - competición celebrada desde 2004 por TopCoder
Algoritmo Yandex - concurso realizado desde 2013 por Yandex
Largo plazo
- Concursos de programación de Al Zimmermann: una competencia de tres meses, organizada una o dos veces al año
CodeChef Long Challenges
Google AI Challenge - competiciones bi-anuales para los estudiantes, que funcionó desde 2009 hasta 2011
Semana de código HackerRank - concurso de 7 días por HackerRank
Halite: un desafío de programación de IA celebrado de noviembre de 2016 a febrero de 2017, patrocinado por Two Sigma y Cornell Tech
Concurso de programación ICFP - concurso anual de 3 días celebrado desde 1998 por la Conferencia Internacional de Programación Funcional
Kaggle
Concurso de programación de inteligencia artificial abierto de la Copa AI de Rusia
TopCoder Marathon matches
La comunidad de programación en todo el mundo ha creado y mantenido varios recursos de Internet dedicados a la programación competitiva. Ofrecen concursos independientes con o sin premios menores. Además, los archivos de problemas pasados son un recurso popular para la capacitación en programación competitiva. Éstas incluyen:
- http://hackerrank.com/
http://geeksforgeeks.org/
http://codeforces.com/
http://www.hackerearth.com/
http://www.codechef.com/
https://en.wikipedia.org/wiki/CodinGame
http://www.topcoder.com/
http://projecteuler.net/
https://atcoder.jp/
http://www.spoj.com/
http://www.poj.org/
http://www.coderbyte.com/
http://riddles.io/
http://csacademy.com/
http://uva.onlinejudge.org/
http://kattis.com/
https://codecup.online/