Memoria a largo plazo con atención temporal basada en LSTM (TALSTM)

Memoria a largo plazo con atención temporal basada en LSTM TALSTM es un reto diseñado para explorar y ampliar las capacidades de las redes LSTM incorporando un novedoso mecanismo de atención temporal que se adapta a relaciones temporales cambiantes entre componentes interactivos de un sistema dinámico.

Descripción del reto En este desafío los participantes deben diseñar, entrenar y evaluar un modelo TALSTM capaz de predecir la trayectoria de un sistema con múltiples componentes interactuantes. El modelo aceptará entradas multimodales y deberá producir predicciones horarias para las próximas 24 horas de cada componente del sistema.

Entradas multimodales Requisitos de entrada: datos de series temporales con 10 características, imágenes con 3 canales de color y texto con 5 palabras clave. Componentes del sistema: A Temperatura series temporales B Humedad series temporales C Presión atmosférica series temporales D Sensor visual datos de imagen E Registros de alertas texto

Métricas de evaluación Se utilizarán métricas combinadas para medir la calidad de las predicciones: error absoluto medio MAE error cuadrático medio MSE y precision at k con k igual a 5 para las predicciones más precisas.

Mecanismo de atención temporal El modelo debe incorporar un mecanismo de atención temporal novedoso capaz de adaptarse a relaciones temporales variables entre componentes. Esto puede incluir atención jerárquica atención basada en ventanas adaptativas o mecanismos que fusionen atención temporal con atención entre modalidades para capturar dependencias complejas entre sensores físicos imágenes y registros de texto.

Restricciones y tamaño del modelo El tamaño total del modelo no debe exceder los 100 millones de parámetros. El entrenamiento se realizará sobre un conjunto de datos preprocesado con 1 millón de muestras cada una con las tres modalidades de entrada y los cinco objetivos. Los equipos podrán entrenar hasta 100 épocas como máximo y deberán reportar MAE MSE y precision@5 al finalizar.

Requisitos de presentación Implementar el modelo usando un framework de deep learning como PyTorch o TensorFlow entrenar en el conjunto suministrado evaluar con las métricas indicadas y subir la implementación y los resultados a un repositorio GitHub designado antes de la fecha límite. Fecha límite de entrega 15 de diciembre de 2025. No se aceptarán entregas fuera de plazo. Premios Los tres mejores proyectos recibirán premios de 10000 USD 5000 USD y 2000 USD respectivamente.

Buenas prácticas recomendadas Para tareas multimodales se recomienda diseño modular con encoders especializados para cada modalidad fusión temporal robusta técnicas de regularización y validación cruzada por ventanas temporales. Optimizar memoria y parámetros para cumplir la restricción de 100 millones puede implicar uso de modelos ligeros compresión cuantización y knowledge distillation. Evaluar precisión y estabilidad usando conjuntos de prueba con condiciones cambiantes y eventos raros.

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