유전체 정보 품종 분류 AI 경진대회

알고리즘 | 유전체 | 분류 | Macro F1 Score

  • moneyIcon 상금 : 300 만원
  • 1,418명 마감

[배경] 

유전체 염기서열에서 획득한 유전체 변이 정보인 Single Nucleotide Polymorphism 정보는 특정 개체 및 특정 품종에 따라 다른 변이 양상을 나타낼 수 있기 때문에 동일개체를 확인하거나,

동일 품종을 구분하는데 활용이 가능합니다. 따라서 이번 경진대회에서는 개체 정보와 SNP 정보를 이용하여 A, B, C 품종을 분류하는 최고의 품종구분 정확도를 획득하는 것이 목표입니다.

농축수산 현장에서는 유전체 변이정보를 이용해서 품종을 구분하는 연구를 통해 품종의 다양성 혹은 품종 부정유통을 방지하기 위해 많이 활용하게 됩니다.


[주제]

개체와 SNP 정보를 이용하여 품종 분류 AI 모델 개발


[설명]

시장에서 세 품종이 동시에 유통될 때, 각 품종의 고유한 생산품목(우유 및 식육)의 가치 및 가격 산정에 부정유통이 차단되기 위해 현장에서 사용 할 수 있는 AI 모델이 필요합니다.

즉, 많은 SNP 정보를 통해 분류하는 것보다, 보다 더 적은 SNP 정보로 높은 분류 성능을 내는 것이 중요합니다.

따라서 이번 경진대회에서는 개체 정보와 사전에 구성된 15개의 SNP 정보를 바탕으로 품종 분류 모델을 개발해야 합니다.


[주최 / 주관]

  • 주최: 충남대학교 바이오AI융합연구센터, 티엔티리써치, AI Frenz
  • 주관: 데이콘


[참가 자격]

  • 일반인, 학생 등 누구나


대회 주요 일정

  1. 12.12

    대회 시작

  2. 01.09

    팀 병합 마감

  3. 01.16

    대회 종료

  4. 01.20

    코드 및 PPT 제출 마감

  5. 01.27

    코드 검증

  6. 01.30

    최종 수상자 발표

[배경] 

유전체 염기서열에서 획득한 유전체 변이 정보인 Single Nucleotide Polymorphism 정보는 특정 개체 및 특정 품종에 따라 다른 변이 양상을 나타낼 수 있기 때문에 동일개체를 확인하거나,

동일 품종을 구분하는데 활용이 가능합니다. 따라서 이번 경진대회에서는 개체 정보와 SNP 정보를 이용하여 A, B, C 품종을 분류하는 최고의 품종구분 정확도를 획득하는 것이 목표입니다.

농축수산 현장에서는 유전체 변이정보를 이용해서 품종을 구분하는 연구를 통해 품종의 다양성 혹은 품종 부정유통을 방지하기 위해 많이 활용하게 됩니다.


[주제]

개체와 SNP 정보를 이용하여 품종 분류 AI 모델 개발


[설명]

시장에서 세 품종이 동시에 유통될 때, 각 품종의 고유한 생산품목(우유 및 식육)의 가치 및 가격 산정에 부정유통이 차단되기 위해 현장에서 사용 할 수 있는 AI 모델이 필요합니다.

즉, 많은 SNP 정보를 통해 분류하는 것보다, 보다 더 적은 SNP 정보로 높은 분류 성능을 내는 것이 중요합니다.

따라서 이번 경진대회에서는 개체 정보와 사전에 구성된 15개의 SNP 정보를 바탕으로 품종 분류 모델을 개발해야 합니다.


[주최 / 주관]

  • 주최: 충남대학교 바이오AI융합연구센터, 티엔티리써치, AI Frenz
  • 주관: 데이콘


[참가 자격]

  • 일반인, 학생 등 누구나


대회 주요 일정

  1. 12.12

    대회 시작
  2. 01.09

    팀 병합 마감
  3. 01.16

    대회 종료
  4. 01.20

    코드 및 PPT 제출 마감
  5. 01.27

    코드 검증
  6. 01.30

    최종 수상자 발표