<h3>Описание задачи</h3>

<p>Вам предстоит разработать алгоритм, способный прогнозировать липофильность малых органических молекул. Данный параметр по сути представляет коэффициент распределения между неполярной и полярной фазой &mdash; соотношение растворимостей рассматриваемого соединения в октаноле-1 и воде. Липофильность является важным параметром, расчет которого является неотъемлемой частью разработки новых лекарственных средств.</p>

<h3>Метрика</h3>

<p>Для оценки решений будет использована стандартная метрика для регрессионных задач, корень из <a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#mean-squared-error" rel="noopener noreferrer" target="_blank">средней квадратичной ошибки</a> (<i>root&nbsp;mean&nbsp;square&nbsp;error,&nbsp;RMSE</i>)</p>

<h3>Baseline</h3>

<p>Вам доступно базовое решение от разработчиков задачи с использованием библиотек <a href="https://scikit-learn.org" rel="noopener noreferrer" target="_blank">scikit-learn</a> и <a href="https://www.rdkit.org/docs/index.html" rel="noopener noreferrer" target="_blank">RDKit</a>.<br />
Предполагаемый пайплайн работы модели включает в себя следующие этапы:</p>

<ol>
<li>Генерация представления молекул, пригодного для использования в качестве входных данных для предсказательных моделей</li>
<li>Предсказание целевого параметра исходя из сгенерированного представления</li>
</ol>

<h3>Прием решений&nbsp;</h3>

<p>Решения принимаются до 14 декабря 12:00 (мск). Далее до 23:59 14 декабря необходимо выбрать финальные решения.</p>

В рамках этого сезона профиля «Искусственный интеллект» НТО участникам предстоит погрузиться в проблематику области и освоиться в работе с молекулами и их свойствами. Ведь в отличие от более привычных задач ИИ, здесь важно, помимо прочего, научить алгоритм учитывать законы природы с ее чрезвычайно сложной и порой неизвестной организацией, управляемой строгими, но не всегда применимыми на практике законами.

Public

Private

Данные

User agreement

<p>Я прочитал(-а) и согласен(-на) с <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Пользовательским соглашением и Политикой конфиденциальности</a></p>

Personal data

<p>Я даю свое <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/NTO_2023_2024/Consent_23_24.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">согласие</a> ООО &ldquo;Соревнования Анализа Данных&rdquo; на обработку и передачу моих персональных данных партнерам мероприятия для информационного взаимодействия</p>

Consent

<p>Я <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Email.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">согласен(а)</a> получать информационные рассылки от ООО &ldquo;Соревнования Анализа Данных&rdquo;&nbsp;</p>

Contest Rules

<p>Согласен (-на) с <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/content/2023/11/22/36e75574/Competition_rules_NTO_23_24.pdf">Правилами Конкурса</a></p>

<p>&nbsp;</p>

<p>You have reached the registration page for the Artificial Intelligence profile of the National Technology Olympiad 2023/24. <strong>When registering, please give your Talent-ID, the same email and the correct name you gave when you registered for the NTO.</strong></p>

email

Email

talentid

#	Teams (211)	Root Mean Squared Error	Last	Entries
1	gpt4isalluneed	0.1664456456	3y	11
2	Moonlay	0.180267874	3y	21
3	Nicolay Plashinskiy	0.2193909167	3y	9
4	Дмитрий Быков	0.2343466634	3y	4
5	Misha Murzaev	0.3268690712	3y	14
6	Seniors	0.3325774835	3y	2
7	Калинин Эм	0.3593925844	3y	56
8	Deluxe	0.36064451	3y	32
9	Artiom Gorokhov	0.3614060553	3y	6
10	Rostislav Volodikhin	0.3623649636	3y	42
11	in seed we trust	0.3628986411	3y	6
12	Evgeniia Petukhova	0.3630837182	3y	17
13	Гарифуллин Тимур	0.3631474007	3y	24
14	Maksim Kulagin	0.3650489608	3y	29
15	Andrey Khlopotnukh	0.3675444923	3y	7
16	xdd	0.3690236574	3y	11
17	dead4an	0.3691733161	3y	49
18	qa554d1c8a7b0	0.3704958294	3y	11
19	Baby Kagglers Deus Lab	0.3705722988	3y	4
20	Dmitriy Geyzha	0.3724821739	3y	9
21	жесть аллюминий	0.3733925236	3y	13
22	Bonifaciy Black	0.3750328601	3y	17
23	Iurii Lukashov	0.3751292119	3y	10
24	Масло	0.3754166297	3y	18
25	ISY	0.3754368197	3y	14
26	Egor Iurov	0.3758877622	3y	13
27	Baby Kagglers Legacy	0.3765342704	3y	11
28	moti4k	0.3775880077	3y	4
29	danil karpov	0.3777645359	3y	15
30	Leonid Grebenuk	0.379584405	3y	19
31	Alex Ast	0.3799826249	3y	15
32	rox plays the seeds	0.3828651189	3y	48
33	Михаил Вершинин	0.3848094391	3y	17
34	Vladimir Zorin	0.3872881074	3y	5
35	Daniil Teplov	0.3877466103	3y	30
36	s04dc2c4b6b01	0.3883946659	3y	15
37	NEDENIS	0.388850559	3y	26
38	Aleksandr Trusov	0.3889419038	3y	12
39	Igor Dmitrievich Ignatov	0.3895711516	3y	9
40	Aleksandr Boldyrev	0.3899242316	3y	1
41	Valera Tokarev	0.3906676515	3y	20
42	Roman Pakhomov	0.3918146805	3y	17
43	Fedor Fedorov	0.3919326089	3y	13
44	German Kek	0.3919662482	3y	34
45	Ilya Guryev	0.3927017523	3y	5
46	Vladimir Arkhipov	0.3955542836	3y	4
47	Anton Petlin	0.3974893201	3y	2
48	Gabella	0.4012860922	3y	8
49	Konstantin Ignatov	0.4015820925	3y	22
50	Egor Andreasyan	0.4020012623	3y	36