NIOSH gibt Ergebnisse des Wettbewerbs für Programmierer künstlicher Intelligenz bekannt

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NIOSH gibt Ergebnisse des Wettbewerbs für Programmierer künstlicher Intelligenz bekannt

Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht nur eine Sache der Zukunft. Die Ergebnisse des Crowdsourcing-Wettbewerbs des Nationalen Instituts für Sicherheit und Gesundheitsschutz am Arbeitsplatz (NIOSH) für KI-Programmierer zeigen, wie Verletzungsaufzeichnungen automatisch gelesen und in Arbeitsschutzüberwachungssysteme eingeteilt werden können. Der Gewinner des 1. Platzes, Raymond van Venetië, ist ein Doktorand in Numerischer Mathematik an der Universität von Amsterdam, dessen Einreichung die Fähigkeit von NIOSH verbessert, Verletzungen von Arbeitnehmern anhand der NIOSH-Basislinie von 82% Genauigkeit auf fast 90% Genauigkeit zu klassifizieren.

Derzeit schreiben Menschen, wenn ein Mitarbeiter bei der Arbeit verletzt wird, Erklärungen zum Auftreten der Verletzung, lesen alle Berichte und weisen Codes zu, um Verletzungen zu klassifizieren. Dies kostet Zeit, ist mit Kosten verbunden und birgt das Risiko menschlicher Fehler. Ein NIOSH-Forscherteam mit dem Spitznamen "BrainGineers" entschied sich für die Crowdsource einer KI-Lösung und arbeitete im Rahmen einer Vereinbarung mit dem Tournament Lab der National Aeronautics and Space Administration (NASA) mit dem Anbieter Topcoder zusammen, um den Online-Wettbewerb auszurichten. Programmierer konkurrierten um die Entwicklung eines Algorithmus, der am besten die Verwendung von KI zum Lesen und Klassifizieren von Verletzungsaufzeichnungen verwendet.

Crowdsourcing ist zwar nicht nur für KI gedacht, beinhaltet jedoch die Aufforderung an die Menge - oder an Personen in der Öffentlichkeit - mit einer Vielzahl von Fähigkeiten, ihre einzigartige Lösung für ein Problem bereitzustellen. Der KI-Wettbewerb führte zu 961 Einsendungen von 388 Einzelpersonen aus über 26 Ländern, darunter Polen, Kenia, Mazedonien, Rumänien, Bangladesch, Russland und China. Die Vereinigten Staaten und Indien stellten mit 32% bzw. 21% die Mehrheit der Anträge.

Die internationale Reichweite dieses Wettbewerbs zeigte hochqualifizierte Personen, die daran interessiert sind, den Bereich der öffentlichen Gesundheit voranzutreiben und zu verbessern. Zum Beispiel ist der Gewinner des 4. Platzes, Dr. Zhensheng Wang, ein leitender Biostatistiker an der Medizinischen Fakultät der Emory University in Atlanta, GA. Bei seiner Arbeit verwendet er maschinelles Lernen, um die Rückübernahme in ein Krankenhaus nach einer Nierentransplantation vorherzusagen, investierte jedoch seine persönliche Zeit, um an diesem Wettbewerb teilzunehmen, da die Klassifizierungsaufgabe mit der öffentlichen Gesundheit zusammenhängt.

Die Teilnehmer identifizierten sich selbst mit Abschlüssen in Informatik und Ingenieurwesen, Chemie, Computertechnik, Informatik, Datenwissenschaft und Wirtschaftswissenschaften, um nur einige zu nennen. Der zweite Platz ging an einen leitenden Datenwissenschaftler im Sherbank AI-Labor in Russland. Der 3. Platz ging an einen Entwickler und Datenwissenschaftler aus China; Wie bereits erwähnt, wurde der 4. Platz an einen Biostatistiker an der School of Medicine der Emory University in Atlanta, GA, vergeben. Der fünfte Platz ging an einen Full-Stack-Ingenieur aus Bangalore, Indien.

Als Ergebnis dieses Wettbewerbs wird NIOSH mit der Lösung für den ersten Platz zusammenarbeiten, um ein benutzerfreundliches Webtool für Arbeitsschutzfachkräfte zu erstellen, die ein Interesse an der Klassifizierung von Verletzungsberichten haben.

Dies war der erste externe Crowdsourcing-Wettbewerb von NIOSH und seiner Mutterorganisation, den Centers for Disease Control and Prevention (CDC), der 21% mehr Registranten und 66% mehr Einreichungen hervorbrachte als der durchschnittliche Topcoder-Wettbewerb. Die 5 erfolgreichsten Lösungen sind auf dem GitHubexternal-Symbol verfügbar.

NIOSH ist das Bundesinstitut, das Forschung betreibt und Empfehlungen zur Verhütung arbeitsbedingter Verletzungen, Krankheiten und Todesfälle abgibt. Weitere Informationen zu NIOSH finden Sie unter www.cdc.gov/niosh.