喜讯 | 香港中文大学（深圳）理工学院本科学生斩获天池IEEE ICDM 2018全球气象AI挑战赛冠军
如果气象人员能够准确预测出天气的变化，将有助于大众拥有更舒适的旅行体验，大大提高台风等恶劣天气中的航线预测，成为人们安全出行的有利保障。AI团队如果用更先进的技术将能完成更准确的天气预测。
来自香港中文大学（深圳）理工学院的四位本科学生近日荣获天池IEEE ICDM 2018全球气象AI挑战赛冠军。本期文案，我们一同看看他们的分享。
精准的天气预报对社会生活及生产有重大意义。不论是人们的日常工作还是交通出行，都受到天气的影响。近日，在天池IEEE ICDM 2018全球气象AI挑战赛中，来自香港中文大学（深圳）理工学院的四位本科学生组成的参赛队伍一举夺魁！除了获得奖金奖励之外，他们将受邀参加IEEE ICDM 2018新加坡大会并进行展示与颁奖。
天池IEEE ICDM 2018全球气象AI挑战赛由阿里云·天池平台联合深圳气象局和香港天文台联合举办，旨在利用人工智能技术帮助粤港澳大湾区解决暴雨防范的问题。为期五个月的挑战赛分为初赛和决赛两轮，共有来自全球的1700多支队伍参加比赛。
在初赛阶段，我校参赛选手分成两组，尝试从不同方向进行攻坚与实践。在确定较好的模型后，同学们开始对数据进行筛选和分类，并不断尝试新的思路和模型优化，并成功晋级决赛。在指导老师的帮助下，他们从回归模型预测转到分类预测，把握住每一次提交数据的机会，最终荣获天池IEEE ICDM 2018全球气象AI挑战赛冠军！
参赛队伍通过天池平台下载SRAD2018训练数据集和初赛测试集。每一个训练样本有61张雷达图像，每张雷达图像间隔6分钟。
参赛队伍需要自己设计算法，根据前面的31张图片（3h，6 mins/image）去预测后面6张图片（3h, 30 mins/image）。模型确定好后，跑测试集并提交预测结果。
参赛选手感言
▼
宁述亮
理工学院、逸夫书院大四学生
计算机科学与技术专业
高中毕业于山东省章丘第四中学
作为这次比赛队伍的队长，很高兴能够和队友一起拿到比赛的冠军。一开始大家都不是很懂气象这一块图像应该是什么样的情形，也对video prediction （图像预测）一知半解，真的很感谢教授们的帮助，把我们带进科研的大门。
经过这次比赛，我学到了很多关于网络搭建和模型优化的知识，也第一次真正了解了一个项目应该怎样从零的突破到厚积薄发。只要我们有改进的点子，多花时间去尝试，一定会得到一个较好的模型效果。很荣幸能够受邀参加ICDM的会议，在会上听了很多大牛的演讲，学了很多知识，也开阔了自己的视野。这次会议的完美体验更加坚定了我去探索，去钻研的决心，期待下一次的我，能够带着论文参加会议。
洪一舸
理工学院、学勤书院大三学生
数学与应用数学专业
高中毕业于浙江省杭州第二中学
抱着重在参与的初心加入了团队，结果成为了团队的技术核心，更没想到我们竟拿了冠军。从5月到10月，近半年的参赛过程历经坎坷，一次一次山穷水尽，一次次峰回路转。全新的领域、几乎全新的知识，30多篇论文的学习借鉴，一次一次算法尝试和参数调整，几千行代码的反复修改，似乎快要突破瓶颈，却又和理想的效果擦肩而过。但让我自豪的是备赛期间，从7月开始，每周我都能有进展，基本上都是一口气把程序改通。特别感谢指导老师韩晓光教授，李镇教授和黄锐教授。在我感到无助和迷茫时，他们给予我非常多的指导和支持，我也感谢队友们在携手共进中做了很多有价值的探索，并相互分担压力。这次比赛让我体会到要解决问题，要充分理解业务特点，这样才能发现问题的关键，少走弯路，思路也会更开阔。今后我会继续努力。
杨天行
理工学院、学勤书院大三学生
计算机科学与技术专业
高中毕业于山东省淄博第四中学
这次比赛给我的最大收获是学会变通，而且要不停地尽量多地尝试新方法。参赛一开始，我们尝试了三种方法，最后保留下了一种，再加以各种形式的拼改，最终形成现在的模型。会议中，我们和气象从业人员交流了很多，了解到不少实用的经验，有助于我们改善测试结果。我们一直在尝试，一直改变，不要害怕错过的会造成些许遗憾。因为如果不去尝试，不及时改变，获取理想的结果就更加不可能。
陈浩宇
理工学院、逸夫书院大二学生
计算机科学与技术专业
高中毕业于浙江温岭中学
这次比赛最大的作用应该是让我发现了自己很多问题与不足，我有很多需要改进的地方。此次参赛的经历让我扩充了不少知识面，掌握到了一些方法，有助我在未来能够更好地去实现一些学业上的目标。此外，我认识到了三位非常好的队友，非常感谢三位学长，每一个人都给予我很大的帮助。
指导教授点评
▼
韩晓光教授
理工学院研究助理教授
“气象预报问题具有非常重要的社会意义，其本身也是数据科学领域多年来密切关注的研究课题。 6个月前，我们的同学还没有这方面的专业背景知识，对气象图像处理以及机器学习算法也知之甚少。到现在已经能够非常熟练的进行数据处理以及掌握最先进的深度学习技术，甚至将现有方法改进以适用于气象预测任务并一举夺得冠军。我见证了他们的成长，也为他们感到骄傲，并希望各位同学能再接再厉，继续接受未来一个又一个的挑战！”
韩晓光教授简介
韩晓光教授在2017年9月获得香港大学计算机科学专业博士学位。在此之前，他于2009年本科毕业于南京航空航天大学数学系，于2011年在浙江大学应用数学专业获得硕士学位，并于2011年至2013年间在香港城市大学担任研究助理。韩博士于2017年9月加入香港中文大学（深圳）和深圳市大数据研究院，从事计算机科学领域的教学科研工作。他的主要研究方向包括计算机视觉，计算机图形学，人机交互以及医学图像处理。
李镇教授
理工学院研究助理教授
“几位同学在成功进入决赛后，准确地分析总结初赛中遇到的问题，果敢地在决赛中把比赛策略从图像回归问题切换到粗粒度分类问题。这几位同学不骄不躁，在遇到新问题时不怕困难，不怕吃苦，与三位导师及时沟通，队员之间紧密合作，做事踏实刻苦。天道酬勤，冠军是对我们同学最好的嘉奖和鼓励。”
李镇教授简介
李镇教授分别在2011年和2014年于中山大学获得学士和硕士学位，在2018年于香港大学获得博士学位。他先后在2016年和2018年于前往芝加哥大学、丰田芝加哥研究院进行访问学者研究工作。他于2018年9月加入香港中文大学（深圳）和深圳大数据研究院。
李镇教授的研究方向主要是利用数据挖掘和深度学习算法进行蛋白质结构预测，从序列层面到折叠层面。他是蛋白质结构预测竞赛CASP12冠军的主要成员，并获得PLOS CB 2018最新突破和创新奖项。此外，他还从事机器学习算法和三维计算机视觉问题的研究，例如RGB-D语意分割，形状补全等。
黄锐教授
理工学院副教授
“我希望同学们再接再厉，把在这次比赛中学到的知识和技能充分消化，灵活运用到学校学习和其它实践中去，再创佳绩！”
黄锐教授简介
黄锐教授分别于1999年、2002年、2008年获得北京大学理学学士学位、中科院自动化所工学硕士学位和美国罗格斯大学博士学位。博士毕业后，他在罗格斯大学继续从事了两年博士后研究。2010年，他回到中国加入华中科技大学担任教职。他还曾在NEC中国研究院担任研究员。
黄教授在数据降维和子空间分析、可变形模型（deformable models）、概率图模型等方法以及它们在计算机视觉、模式识别、（医学）图像处理中的应用等方面做过大量研究工作。近年来，他主要从事智能视频监控相关的研究，包括行人的检测、跟踪与识别等。目前研究兴趣集中在计算机视觉在机器人领域的应用。黄教授已发表相关领域学术论文50余篇，主持过包括国家自然科学基金在内的多项科研课题。
排版：钱润彤（2017级理工学院、思廷书院）
部分文字由港中大（深圳）理工学院教授及学生提供
转载自香港中文大学（深圳）理工学院公众号