Celem wydarzenia było opracowanie narzędzi rekomendacyjnych opartych na sztucznej inteligencji do klasyfikacji i wyszukiwania publikacji naukowych w obszarach STEM, edukacji i nauk społecznych.
Uczestnicy pracowali w języku Python, korzystając m.in. z TensorFlow, PyTorch i Scikit-Learn. Prototypy tworzono w środowiskach Jupyter Notebook i Google Colab. W wielu projektach wykorzystywano model MiniLMv2 oraz narzędzie NotebookLM do analizy dokumentów.
Zespoły prezentowały swoje rozwiązania w formie demonstracji oraz repozytoriów GitHub z kodem i instrukcją uruchomienia. Projekty oceniano pod kątem trafności rekomendacji, jakości technicznej, interfejsu użytkownika i innowacyjności.
Prace oceniało międzynarodowe jury, w którego skład wchodziła m.in. dr hab. inż. Ewa Chodakowska, prof. PB.
Trzy zespoły otrzymały główne nagrody, niemniej każdy zespół zasłużył na uznanie za wysoki poziom zaangażowania, kreatywność i determinację. Młodzi uczestnicy wykazali się dużą samodzielnością, umiejętnością pracy pod presja czasu, a wiele rozwiązań prezentowało ciekawe i praktyczne podejścia do wykorzystania AI w pracy naukowej.
Project: 101177485 – Across – ERASMUS-EDU-2024-EUR-UNIV