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