E allora?
10 squadre, 48 ore di tempo e 15.000 euro in premi: ecco com’è stato l’emozionante hackathon organizzato da Currenta nell’ottobre 2022 a Zons, vicino a Dormagen. Per Nils, Henri, Steffen e Yoka di laizee.ai è stata l’occasione perfetta sia per mettere in mostra in modo impressionante la loro competenza tecnica, sia per dimostrare le loro capacità di risoluzione dei problemi. Insieme abbiamo gareggiato contro altre squadre per ideare, nell’ambito di diverse sfide, soluzioni digitali creative e basate sui dati per il gestore del Chempark – e, nel caso ideale, anche per aggiudicarci un premio.
Chi?
Currenta GmbH è il principale gestore dei parchi chimici di Leverkusen, Dormagen e Krefeld-Uerdingen. Currenta offre servizi e infrastrutture a diverse aziende del settore chimico e garantisce la produzione di questo importante comparto economico. L'azienda svolge un ruolo centrale nella creazione di un ambiente sicuro, efficiente e sostenibile per i processi produttivi e l'innovazione.
Sfida
Il giorno del nostro arrivo abbiamo scelto una delle tre sfide proposte: l’obiettivo era quello di prevenire i danni alle pompe attraverso il rilevamento tempestivo di anomalie nei dati dei sensori. Queste pompe vengono utilizzate nel CHEMPARK per pompare l’acqua dal Reno. Il nostro obiettivo era quello di sviluppare un analizzatore universale dei valori di misura in grado di segnalare in modo autonomo e in tempo reale minime variazioni (le cosiddette anomalie) nei processi o nei macchinari. La creazione di un sistema affidabile per la valutazione automatica dei valori di misura e l'applicabilità a diverse serie temporali e sistemi di controllo dei processi sono stati aspetti fondamentali per fornire soluzioni efficaci.
Utilizzo della scienza dei dati
Tra ottimi pasti vegani, litri di caffè filtro, mate e Red Bull, e brevi pause di riflessione durante le accese partite a calcio balilla, ci siamo messi al lavoro: 48 ore di impegno totale.
Per noi era importante che l'individuazione delle anomalie fosse comprensibile per gli utenti finali della nostra applicazione. Per questo motivo abbiamo deciso di testare e utilizzare algoritmi che non fornissero solo una classificazione binaria, ma un valore interpretabile compreso tra 0,0 e 1,0.
Dopo aver pianificato i passi successivi, una parte del team si è dedicata all'analisi dei dati, che avevamo a disposizione sotto forma di serie temporali, concentrandoci sull'individuazione di modelli e anomalie. La visualizzazione dei dati ci ha aiutato a comprendere meglio l'andamento della serie temporale e le possibili anomalie che possono verificarsi in una centrale idroelettrica di pompaggio. Una migliore comprensione del settore è stata fondamentale per noi, poiché prima dell'hackathon nessuno di noi aveva mai avuto a che fare con le centrali idroelettriche di pompaggio.
L'altra parte del nostro team si è occupata della progettazione e dello sviluppo di un prototipo funzionale dell'interfaccia utente utilizzando il framework Streamlit.
Nella fase successiva abbiamo elaborato con cura i dati delle serie temporali per eliminare il rumore e ridurre i valori anomali. Ciò ha contribuito a migliorare la qualità dei dati in vista della successiva modellizzazione. I diversi valori misurati nelle serie temporali sono stati aggregati per creare un set di dati coerente che rappresentasse l'insieme dei dati per il rilevamento delle anomalie.
Per individuare il modello ottimale, abbiamo condotto una valutazione approfondita dei vari modelli. Ciò ha comportato la verifica dei modelli su diversi set di dati e la valutazione delle loro prestazioni in termini di accuratezza ed efficienza.
Inoltre, abbiamo sviluppato una finestra mobile per circoscrivere l'intervallo temporale dell'anomalia. Ciò ci ha permesso anche di verificare se le anomalie si verificassero in periodi consecutivi, fornendoci ulteriori informazioni sul comportamento dei dati.
A quel punto sono entrati in gioco la creatività e le competenze grafiche: per presentare i risultati in modo chiaro, abbiamo rappresentato graficamente le anomalie individuate e le finestre scorrevoli. Questo ci ha aiutato a individuare e interpretare con chiarezza le discrepanze nei dati.
In questo modo, grazie a un approccio iterativo e alla combinazione di analisi approfondita, modellizzazione e visualizzazione, siamo riusciti a sviluppare, nel giro di 48 ore, un sistema efficace di rilevamento delle anomalie in grado di soddisfare i complessi requisiti dell’analisi delle serie temporali. E, non da ultimo, in questo lasso di tempo abbiamo anche realizzato una presentazione di 5 minuti, al tempo stesso avvincente, chiara e informativa, per illustrare i nostri risultati alla giuria.
Quando sono stati annunciati i vincitori delle singole sfide, Nils, Henri, Steffen e Yoka non riuscivano quasi più a stare fermi, dato che in palio c'era un premio in denaro di 5000 euro! Quando poi la giuria ha proclamato vincitrice la squadra di laizee.ai Quando ci hanno proclamati vincitori, non c’era più nulla che potesse trattenerci ai nostri posti. Le 48 ore trascorse al Coding-Weekend si erano davvero ripagate e, oltre a tanto divertimento, attività di team building e pensiero creativo, ora potevamo anche portare a casa il premio.
Ecco perché il motto è:
Una sfida di programmazione finisce, ma ce n’è già un’altra in arrivo! Ci vediamo l’anno prossimo, Currenta!
