賞金と特典
ファイナリストには、賞金、Alibaba Cloud クレジット、オリジナルギフトが贈呈されます。
$10,000 賞金 (税引前)
$5,000 Alibaba Cloud クレジット
優勝証明書
限定グッズ
$5,000 賞金 (税引前)
$2,500 Alibaba Cloud クレジット
優勝証明書
限定グッズ
$2,000 賞金 (税引前)
$1,000 Alibaba Cloud クレジット
優勝証明書
限定グッズ
$500 賞金 (税引前)
$250 Alibaba Cloud クレジット
優勝証明書
限定グッズ
スケジュール
テーマと提出要件
本チャレンジでは、AI と機械学習を活用した気象関連のソリューションを構築し、提出することが求められます。過去の気象データ、大気品質モニタリングデータ、気象観測データ(風速、気温、降水量など)、交通データなど、さまざまなプラットフォームから収集した気象関連データを活用して、気象関連のあらゆる分野でソリューションを展開できます。対象分野の例として、気象パターンの変化が都市交通、大気品質、空港・港湾管理、農作物、スーパーマーケットやレストランの収益、興行チケット販売に及ぼす影響などが挙げられます。
予選での提出内容に基づき更新された PPT または PDF ファイル(20 ページ以内)。
- 予選で必要な情報をより明確に提示してください。
- プロジェクトで Alibaba Cloud のサービスを使用している場合は、使用しているプロダクトとその使用方法を明確に記載してください。
(任意)プロジェクトの動作するデモを以下のいずれかの形式で提出できます:
- スライドに記載された、ソリューションの動作を示すウェブサイトまたはアプリへのリンク。または、
- 提出物に含まれるデモの作業ファイル。
(任意)プロジェクトの動作を示すビデオクリップ(以下のいずれかの形式)
- 提出物に含まれる動画ファイル、または
- スライドに記載された、YouTube またはその他のオンライン動画プラットフォーム上のビデオへのリンク。
AI 技術の活用度:30%
-
提出物は、気象関連の既存または将来の社会的課題に対する AI ソリューションを提供し、ユーザーのニーズを満たし、社会的関心を集め、社会的影響力を持つものである必要があります。ソリューションで使用されたアルゴリズムとデータセットについて明確に説明してください。
実装可能性:20%
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提出物のアプリケーションが技術的に実現可能であること、またはそのような実装事例があること。動作するデモや動画でソリューションを示すと、より高い評価が得られます。
商業的・社会的価値とイノベーション:30%
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提出物は市場シェアとユーザー基盤を備え商業的に実現可能であること、または社会的価値を有していること。プロジェクト計画が完成し、明確な目標が設定されていること。既存の業界ソリューションと異なる独自性を備え、既存プロダクトを上回る性能を持つ革新的な提出物であること。提出物の価値とイノベーションが明確に示されていること。
Alibaba Cloud プロダクトの使用:20%
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1 つ以上の Alibaba Cloud プロダクトがアカウントで使用されており、モデルのトレーニングやデモの構築など、ソリューションに活用されていること。
プロジェクト紹介
- プロジェクト・プロダクトが解決する課題
- ソリューションの概要、特徴、革新性、コア優位性(デモの提供を推奨しますが、予選では必須ではありません)。
技術採用
- 採用技術、技術アーキテクチャ、および革新性。
- 具体的には、使用したデータセット、アルゴリズム、モデルのトレーニング方法、ツールなどの情報をご提供ください。
商用価値
- 市場価値、運用モデル、収益モデル、開発プロセスなど。
その他の必須情報
- 技術実装に関する指定要件:指定された技術およびボーナス技術をどのように適用して、プロダクトの機能を実現するか。
- プロジェクトチームの紹介
- 独自性宣言
AI 技術の活用
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提出物は、気象関連の既存または将来の社会的課題に対する AI ソリューションを提供し、ユーザーのニーズを満たし、社会的関心を集め、社会的影響力を持つものである必要があります。ソリューションで使用されたアルゴリズムとデータセットについて明確に説明してください。
イノベーション
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提出物は革新的であり、既存の業界ソリューションとは一線を画し、既存のプロダクトを上回る性能を発揮するものである必要があります。
実装可能性
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提出物のアプリケーションが技術的に実現可能であること、またはそのようなアプリケーションの事例が存在すること。
商業的・社会的価値
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提出物は市場シェアとユーザー基盤を備え、商業的に実現可能であること。プロジェクト計画が完成し、明確な目標が設定されていること。社会的価値を有していること。
Tianchi のリファレンスデータセット
歴史的気候観測・シミュレーションデータセット
歴史的気候観測・シミュレーションデータセットは、気候・アプリケーション研究機関(ICAR)により提供されています。
自転車レンタルデータセット
自転車のレンタルプロセスは、環境要因や季節的要因と強い相関があります。たとえば、天候、降水量、曜日、季節、時間帯などがレンタル行動に影響を与える可能性があります。
デンパサール気象データ
インドネシア、バリ島デンパサールの歴史的気象データです。1990 年 1 月 1 日から 2020 年 1 月 7 日までの 20 年間の時間単位のデータが含まれています。
シカゴ気象データ
このデータセットには、シカゴのクリスマス期間の気象データが 148 年以上にわたって収録されています。最初の観測は 1871 年で、最新の観測は 2018 年です。
グローバル歴史気候ネットワーク
グローバル歴史気候ネットワーク(GHCN)は、世界中の地上観測所からの気候要約を統合したデータベースです。
米国の干ばつ・気象データ
このデータセットは、気象データを使用して干ばつの予測が可能かどうかを調査し、米国での予測結果を世界の他の地域へ汎化できる可能性を探ることを目的としています。
シアトル気象データ
このデータセットには、1948 年 1 月 1 日から 2017 年 12 月 12 日までの日次降雨パターンの完全な記録が含まれています。
アフリカ農業調査
このデータセットは農業システムの特徴を明らかにし、各システムの農業生産における重要性と気候変動への適応力を理解するための情報を提供します。

