Siam ML Hack — первый отраслевой хакатон, посвященный применению машинного обучения в обработке данных гидродинамических исследований скважин. Мероприятие прошло с 28 февраля по 19 марта 2025 г. при поддержке нефтесервисной компании «СИАМ» — эксперта в области исследований пластов и разработки специализированного ПО.
Отчетное видео
Участники решали реальные задачи нефтегазовой отрасли: от обнаружения ключевых паттернов в данных до автоматического выделения информативных интервалов для анализа. Хакатон стал площадкой, где участники смогли проверить свои навыки на практике, а инженеры «СИАМа» — получить свежий взгляд на обработку данных.
Ключевые цифры:
- 864 регистрации.
- 93 решения.
- 12 финалистов.
- 1 000 000 рублей призового фонда.
О компании
«СИАМ» — ведущий российский разработчик ПО и оборудования для анализа нефтегазовых скважин. С 1990 года компания предоставляет комплексные решения для анализа пластов, интерпретации данных и автоматизации процессов добычи нефти. Входит в Integra Group, партнер «Роснефти», «Газпромнефти», «Новатэка». Компания 35 лет на рынке, но с фокусом на AI и цифровизацию.
Специализация:
- Гидродинамические исследования.
- Датчики для экстремальных условий.
- Софт для интерпретации данных (например, SIAM WELL TEST).
Технологии компании помогают предсказывать аварии на месторождениях и снижают экологические риски.
Цели хакатона Siam ML Hack
Компания «СИАМ» поставила перед хакатоном четыре ключевые цели:
- Найти работающие ML-решения. Автоматизировать анализ данных гидродинамических исследований скважин, сократив время обработки и минимизировав человеческий фактор.
- Привлечь сильных специалистов. Выявить талантливых разработчиков в области машинного обучения и data science, чтобы предложить им сотрудничество или трудоустройство.
- Стимулировать инновации. Получить новые идеи и нестандартные подходы к решению производственных задач от участников с разным опытом.
- Развивать применение ИИ в отрасли. Показать потенциал машинного обучения в нефтесервисе и создать сообщество специалистов, заинтересованных в цифровизации отрасли.
Задачи хакатона Siam ML Hack
Трек 1: Обнаружение бинарных признаков в данных ГДИС
Участники разрабатывали модели машинного обучения для автоматического выявления ключевых паттернов в данных гидродинамических исследований скважин. На временных рядах, отражающих изменение давления, необходимо было определять:
- радиальный и билинейный режимы;
- влияние ствола скважины;
- другие характерные признаки.
Трек 2: Определение границ полезных данных
Команды создавали алгоритмы для автоматического выделения информативных участков временных рядов. Задача включала:
- бинарную классификацию фреймов данных;
- точное определение начала и конца полезных интервалов;
- фильтрацию шумов и артефактов.
Критерии оценки треков:
- Точность определения границ (70 баллов).
- Четкость и обоснованность презентации (30 баллов).
Оба трека использовали реальные данные от компании «СИАМ», что позволило участникам работать с актуальными производственными задачами нефтесервисной отрасли.
Организация хакатона на платформе Codenrock
Благодаря возможностям платформы Codenrock, мероприятие объединило участников из разных регионов, обеспечив им комфортные условия для работы и прозрачную систему оценки.
Как проходил хакатон
Регистрация и доступ к материалам
Участники могли зарегистрироваться на странице хакатона, где сразу получали доступ ко всей необходимой информации: условиям задач, наборам данных и технической документации. Это позволило командам быстро включиться в работу.
Работа над проектами
Каждая команда использовала персональный GitLab-репозиторий на платформе — это обеспечило удобное управление кодом, контроль версий и прозрачность процесса разработки. Решения автоматически проверялись системой, а результаты отображались в онлайн-лидерборде, что добавляло соревнованию динамики.
Продвижение и вовлечение
Перед стартом хакатона была запущена масштабная рекламная кампания: публикации в социальных сетях с информацией о хакатоне, анонсами, мотивационные посты для привлечения участников.
Экспертная поддержка
На протяжении всего хакатона участники могли консультироваться с менторами — специалистами «СИАМ» и Codenrock. В Telegram-чате мероприятия оперативно решались технические вопросы, а также публиковались важные объявления.
Дополнительные активности
Помимо основного соревнования, организаторы подготовили для участников:
Мотивационное интервью с экспертами отрасли — о том, как ML меняет нефтегазовую сферу.
Конкурс мемов — участники проявили креативность и юмор, сгенерировав мемы на тему ML-разработки в нефтесервисной отрасли.
Больше мемов от участников можно увидеть в комментариях поста о конкурсе: https://t.me/c/2369256698/12
- Митап, на котором конкурсанты детальнее ознакомились с задачами соревнования: https://vk.com/video-169891946_456239362
- Церемония открытия хакатона, где участники больше узнали о хакатоне и смогли познакомиться с экспертами: https://vkvideo.ru/video-169891946_456239363
- Питчинг, где команды обсудили лучшие практики и поделились опытом: https://vkvideo.ru/video-169891946_456239371
- Церемония закрытия, где были объявлены победители хакатона Siam ML Hack: https://vkvideo.ru/video-169891946_456239390
Победители
Из 93 решений эксперты выбрали 12 финалистов.
Победители по трекам:
Трек 1. Обнаружение бинарных характеристик в данных
🥇 1 место: команда Spacetime.
🥈 2 место: команда Herewego.
🥉 3 место: Захар Яковлев.
Трек 2. Выделение полезных данных для анализа
🥇 1 место: команда misis_otlichnichki.
🥈 2 место: команда ML-97678.
🥉 3 место: команда DataDrivers.
Отзывы
Анализ данных играет все большую роль в нефтесервисной отрасли и нам важно понимать, как эти современные технологии, такие как методы машинного обучения, могут нам помочь разбираться с этим большим потоком цифровых данных. Мы увидели интересные идеи и свежий взгляд на привычные задачи. Я уверен, что мы 100% эти идеи реализуем в нашей работе.
Андрей Дубов, главный операционный директор блока «СИАМ» РК «Интегра»
Хакатон очень понравился! Была очень круто применить свои математические знания за пределами вуза. Задача была очень интересная (ранее не работали с ML-рядами), подходы, которые мы применили помогают нам в новых соревнованиях, мы извлекли много полезного! Спасибо.
Команда misis_otlichnichki, победители хакатона
Спасибо огромное за возможность поучаствовать. Это был очень интересный хакатон: было интересно попробовать альтернативный нейросетевой подход, классная организация и нам все понравилось. С радостью поучаствуем еще, если будет возможность!
Илья Назимов, участник команды DataDrivers и победитель хакатона Siam ML Hack
