团队推出第二届年度寿司黑客马拉松
作者：By Jack Quach and Kate Quach
周五，第二届年度 Sushi 黑客马拉松在阿里利亚加校友中心举行，为期两周的紧张研究、编码和测试达到了顶峰。十六支队伍进行了现场演示并进行了最后的演讲，争夺 30,000 美元的大奖。
日本电子商务公司 GDX Co. Ltd. 与斯坦福 Shorenstein 亚太研究中心 (APARC) 合作主办了此次活动，邀请参与者开发创新的人工智能 (AI) 项目，以支持高效和可持续的渔业。项目小组包括来自斯坦福大学和全国大学的学生，以及来自 Nvidia、Google 和 OpenAI 等领先科技公司的工程师。
“我坚信跨境合作的力量，不同的想法和观点汇聚在一起可以创造持久的参与，”GDX Co. Ltd. 首席运营官井川健二郎 (Kenjiro Ikawa) 说道。
与去年相比，寻求参加寿司黑客马拉松的申请者数量增加了一倍以上，伊川承认通过人工智能解决当前问题的愿望日益强烈。
伊川表示，渔民和寿司厨师面临着诸多挑战，包括鱼类捕捞量下降、渔获质量差、气候变化和供应链效率低下。他希望黑客马拉松能让工程师做好准备应对渔业中的障碍，并帮助 GDX Co. Ltd.“最大限度地增加寻找宝藏的机会”和创新解决方案。
一整天，各个团队都站起来展示并回答观众和六位评委的问题。项目包括秘鲁渔业合作社用于计划行程的仪表板、鱼价市场分析以及使用机器学习向渔民大声朗读声纳数据的机载语音助手。
与会者晚上再次聚集，听取前三名奖项的公布。经过近四个小时的展示和评审，Sushinnovation 荣获最高奖。
获胜团队由来自加州大学 (UC) 圣克鲁斯分校、加州大学戴维斯分校和圣何塞州立大学 (SJSU) 的四名学生组成，他们使用安装在渔船上的传感器来检测表明发动机故障或机械问题的潜在迹象的信号。他们的项目“北极星”是一个机器学习程序，旨在解释这些警告信号、向渔民通知问题并指导他们完成修复过程。Sushinnovation 团队使用 Transformer 架构（类似于 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 的主干）来创建 Polaris。
SJSU 的大四学生 Rome Drori 将获胜的感觉比作“如释重负”。该团队面临着各种技术挑战，甚至在现场演示前的几分钟内也是如此。
今年的胜利对于团队来说也是一个救赎的故事：在 2024 年首届 Sushi 黑客马拉松中，Sushinnovation 获得了第二名。
该团队表示，今年，他们首先关注渔民的需求，开车前往半月湾与渔民会面，然后再构思他们的想法。从那时起，他们决定解决许多渔民面临的问题：处理阻止他们花时间钓鱼的机械故障。
“我听了一系列精彩的演讲，其中充满了创意、创新的想法和酷炫的演示，”社会学教授兼 APARC 主任 Kiyoteru Tsutsui 说。
Tsutsui 将 Sushinnovation 获胜后的反应（跳到空中大声欢呼）描述为“纯粹的喜悦”。
Sushinnovation 的成员计划继续学业，许多人表示他们将用奖金来支付学费。德罗里说，他很快就会回去学习，准备期中考试，但前提是参加完为获奖者举办的寿司晚宴。
由加州大学圣地亚哥分校学生 Brian Liu、Shawn Pana、Caylin Canoy 和 Reagan Hsu 组成的 Pill Snap 团队获得了第三名。他们专注于解决渔民的健康和流动性问题。“当我得知三分之一的渔民患有腕管综合症时，我感到非常震惊，”刘说。
“我们相信，为了渔民的福祉，我们不仅关心他们的收入，还关心他们的整体健康，”卡诺伊说。他们对渔民神经状况的共同关注促使他们制造了一种专门的手套，以降低腕管综合症的风险。
“从渔民的要求中了解他们日常生活中的需求是应该更加认真对待的事情，尤其是在人工智能解决方案方面，”斯坦福大学一年级博士生马子健 (Carl) Ma 说。生物工程候选人和首次黑客马拉松参与者。
此次活动还邀请了一些演讲嘉宾，他们介绍了人工智能对全球公共言论、经济和民主的更广泛影响。
“如果你是年轻人，那么你是第一代出生在 PPM 非常高的环境中的人，”台湾前数字事务部长、此次活动的主讲人唐奥黛 (Audrey Tang) 说道。她解释说，PPM 代表“每分钟极化”。
唐强调，随着技术越来越融入日常生活，人工智能发展“公共性、便携性和多元化”的重要性。
她将使用人工智能来提高参与度和点击量的公司的“垂直联盟”与“水平联盟”的需求进行了对比，“水平联盟”强调加强人与人之间、人工智能与自然世界之间的关系。
“我们构建人工智能系统是为了增加利润，还是为了促进合作？”唐说。
Tang 还承认 Claude 或 ChatGPT 等大型法学硕士的能源需求不断增加，这可以要求能量高达传统搜索的 10 倍。她说，解决方案可能在于使用专门针对某些任务（例如语言翻译）的更小的模型。这些模型所需的能量要少得多，并且比为各种一般任务构建的模型更准确。
Tsutsui 表示，了解黑客的解决方案让 [他] 希望未来将充满许多利用生成式 AI 的新创新。
“当我们看到机器学习时，让我们把它变成集体学习，”唐在主题演讲结束时对与会者说。– 当我们看到用户体验时，让我们把它变成人类体验。 –
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