Quantum Realtime Algorithm for Wildfire Containment

Ве покануваме на летниот PyData собир во среда на 18.6.2025 година во Base42 во 18 часот. Предавање на тема „Quantum Realtime Algorithm
for Wildfire Containment“ ќе одржи тимот кој освои второ место на овогодинешниот Blaise Pascal Quantum Challenge 2025 - Петар Крстевски, Никола Гилев и Алек Пачемски.

На овој настан ќе имате можност да се запознаете со револуционерни пристапи за справување со шумски пожари – една од најголемите глобални еколошки закани. Ќе се започне со вовед во предизвиците од шумските пожари и нивното влијание врз екосистемите и човечките животи, а потоа ќе се продолжи со квантни алгоритми и вештачка интелигенција преку платформата Quantum Realtime Algorithm for Wildfire Containment (QuRAWC). Ќе се покаже како комбинацијата од квантни пресметки и AI овозможува реално-временско донесување одлуки за спречување и контрола на пожарите. Ќе се разгледаат примери за предвидување на однесувањето на пожарите и оптимизација на стратегиите за нивно ограничување. На крајот, ќе се отвори дискусија за иднината на ваквите технологии и нивниот потенцијал за спасување животи и заштита на природата.

Петар Крстевски AI Engineer @Talnets - Дипломиран инженер по електротехника и информациски технологии во насоката компјутерско инженерство. Моментално е дел од startup чиј фокус е football scouting и пронаоѓање на млади неоткриени таленти. Работи на развој на модели од вештачка интелигенција со аудио/видео податоци за примена на фудбалски натпревари.

Никола Гилев Machine Learning Engineer @CodeChem со искуство во развој на full-stack апликации и страст кон вештачката интелигенција. Во последно време, неговиот фокус е насочен кон LLMs и Retrieval-Augmented Generation (RAG) системи, каде што активно истражува и имплементира решенија базирани на напредни јазични модели. Во моментов работи на проект од областа на машински вид, кој користи слики од Google Maps за извлекување на корисни информации.

Алек Пачемски Front-End Engineer @ Marek Engineering Toj активно придонесува во развојот на модерни web-first ERP системи. Претходно има работено со ML модели и стриминг ML predictive pipelines, а денес во неговото слободно време развива алатки за ML преку knowledge graphs и SQL бази, трансформирани во граф-структури, со цел поставување прашања врз основа на бази на податоци, овозможувајќи понапредна интеракција со податоците. Има силна техничка основа и пасија за решавање на комплексни предизвици.