ScratchではじめるAIとIoTプログラミング

スクラッチの先の先へ

「シンギュラリティバトルクエスト」について

この教材では、スクラッチの先にあるAIとIoTのプログラミングをご紹介しました。それでは、この教材で学んだあと、もっと先に行きたいという時はどうしたらよいでしょうか。

私たちは、そうした方に向けて、AIやIoTについて、より深く学ぶ体験として「シンギュラリティバトルクエスト」(略して「シンギュラ」と呼んでいます)というイベントの開催に協力しています。この「シンギュラ」は、全国の高校生を対象とした、学校対抗のプログラミングバトルイベントです。

シンギュラでは、AI(人工知能)、データサイエンス、ロボティクス、セキュリティ、UX(ユーザー・エクスペリエンス)の5分野の競技を競います。

学校ごとにチームを組んで対抗戦を行いますが、競技によって、個人競技と団体競技があります。

それでは、2020年大会の決勝大会の様子をご紹介しましょう。

なお、2020年大会は各チームはそれぞれの学校からオンラインで参加するバーチャル大会で開催されました。

AIクエスト(団体競技)

この教材でも扱っているAIによるじゃんけんです。事前に、ディープラーニングでじゃんけんの手の画像を判定するAIモデルを育成しておきます。

競技では、攻撃チームが出題するじゃんけんの写真を選びます。その写真に対し、AIモデルがじゃんけんに勝つ(じゃんけんの手を正しく判定できる)とプラスに、負けたりあいこだとマイナスになります。それだけでなく、AIがどれだけ信頼できる判定をしたかによって、ポイントがプラスされます.

サイバークエスト(団体競技)

クイズ形式で出題される情報セキュリティに関する問題を、実際にソフトウェアを使用して答えを見つけます。他のチームの回答のようすを見て、高得点の問題に優先して取り組むなどのチームとしての作戦も考えなければなりません。

データクエスト(個人競技)

事前に過去の人口データを分析して、その地域の人口を予測するAIモデルを育成しておきます。競技では、地域と指定日が指定され、その人口をAIモデルに予測させて、実際の人口との差で順位を決めます。

ロボクエスト(個人競技)

事前に競技用AIカーを組み立て、指定のコースで操縦した走行データを機械学習させておきます。

競技では、学習した走行データによって、AIカーが自分で走行します。3回ずつコースを走らせて、一番良いタイムで順位を競います。

Xクエスト(個人競技)

人とAIの自然なコミュニケーションをテーマに、選手は自分がAIチャットボットで実現させたいキャラクターの設定を決めて会話して学習させておきます。

競技では、設定したキャラの完成度、キャラが特技をプレゼンするオリジナリティ、会話の柔軟性と汎用性を競うフリートークで審査されます。

もしもあなたがAIやIoTのプログラミングに興味を持たれたら、このまま勉強を続けて、ぜひ「シンギュラ」の選手としてエントリーしてください!

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