Hackathon de Inteligência Visual (Detecção de Anomalias em Vídeo em Tempo Real)

Um carro parado em um estacionamento? Normal.O mesmo carro parado em uma rodovia? Agora você provavelmente quer saber.Aquela pequena diferença é exatamente onde a maioria dos sistemas de visão computacional começa a ter dificuldades.No dia 5 de setembro, reuniremos engenheiros de IA/ML, pesquisadores, estudantes e construtores de IA multimodal por um dia inteiro para trabalhar em um problema:Podemos ensinar um pequeno modelo de linguagem visual a identificar o que realmente importa em vídeo de drones ao vivo, em tempo real?E não, isso não é um hackathon do tipo “improvise algo legal e demonstre às 18h”.Você trabalhará com filmagens reais de drones, capacidade limitada de GPU e o tipo de contexto visual bagunçado que torna esse problema genuinamente difícil.O DesafioUm drone voando sobre uma cidade pode ver milhares de momentos perfeitamente ordinários.E então há aquele que realmente importa.Um veículo que quebrou em uma rodovia. Ou o tráfego está se acumulando lentamente. Ou fumaça aparece onde não deveria haver nada ou qualquer coisa incomum.A parte difícil é que um objeto em si geralmente não é a anomalia. O contexto é.Detectores de objetos tradicionais podem te dizer o que veem. O desafio é construir algo que possa entender se o que vê é incomum o suficiente para exigir atenção.Modelos de linguagem-visual podem raciocinar sobre esse contexto, mas modelos grandes são muito lentos e caros para serem executados continuamente em transmissões de vídeo ao vivo.Então, estamos tornando o problema mais difícil:Faça funcionar com um modelo pequeno. Faça funcionar em tempo real. E torne-o econômico o suficiente para que eventualmente possa rodar em várias transmissões de drones ao mesmo tempo.O que Você Fará Durante o DiaNão vamos lançar uma declaração de problema às 9h e deixá-lo sozinho com o Stack Overflow.A manhã começa com uma sessão de ponta sobre detecção de anomalias em vídeo, trabalhos relacionados em robótica e visão computacional, e demos da equipe FlytBase.Então, começamos a construir.Você pode ajustar um pequeno modelo de linguagem-visual, destilar um modelo maior, construir um pipeline leve de detecção + verificação, implementar pesquisas recentes ou tentar algo que nenhum de nós pensou.A abordagem é aberta.A restrição é o que a torna interessante.O que Você Vai ReceberA declaração completa do problema, critérios de avaliação e formato de submissão serão revelados no dia.Quem Deve Participar?Isso é para você se está trabalhando, aprendendo ou tem curiosidade séria sobre:Visão Computacional · IA Multimodal · Modelos de Linguagem-Visual · Compreensão de Vídeo · Ajuste de Modelos · Destilação · Inferência Eficiente · Detecção de Anomalias · Reconhecimento de Conjunto AbertoEngenheiros de IA/ML, pesquisadores, estudantes e construtores são todos bem-vindos.Você não precisa chegar sabendo a resposta.Você deve chegar pronto para codificar, experimentar, treinar, falhar algumas vezes e continuar.Uma coisa importante: chegue com sua configuração de codificação e acesso ao modelo já testados. Se você planeja fazer ajustes, tenha seu ambiente de treinamento pronto também.Preferimos passar o dia lutando contra o problema real do que lutando contra o CUDA.O Dia9:00 AM – 9:30 AM Café da manhã + conhecer as pessoas com quem você vai construir9:30 AM – 11:00 AM Estado da Arte: Detecção de Anomalias em Vídeo + trabalhos relacionados em robótica/VC + demos da FlytBase11:00 AM – 6:00 PM Construir, treinar, testar, quebrar coisas, tentar novamente6:00 PM – 7:00 PM Demos selecionadas + resultadosData: 5 de setembro de 2026 Horário: 9:00 AM – 7:00 PMSe você passa seus finais de semana lendo artigos, ajustando modelos, experimentando com sistemas de visão ou se perguntando o que acontece quando a IA multimodal sai do padrão e encontra vídeos desorganizados do mundo real...provavelmente você vai querer estar nesta sala.Registre-se e venha construir com o Coletivo de Hackers de IA. Junte-se ao grupo do WhatsApp para todas as atualizações: https://chat.whatsapp.com/EYb3jCdtcS31Ul1jWe0wWF?s=cl&p=i&mlu=4