成大數據所許志仲副教授ACVLab旗下蔡其翰(kaggle name:fate成大數據所研究助理)、聯手與台灣兩位數據科學家，周培廉(kaggle name:outrunner 聰泰科技)，董昱驣(kaggle name:atom1231 佳世達科技)，參加IceCube - Neutrinos in Deep Ice，從全球813隊中擊敗許多知名資料科學研究團隊，獲得金牌的獎項。
本次競賽 IceCube是一個位於南極的天文觀測站，旨在探測和研究宇宙中的neutrino(譯中微子或中微子)。觀測站的探測器位於南極冰層下方，深入地下約1至2公里，是一個由數千個光探測器組成的巨大的探測器陣列。
中微子是一種質量極小、沒有電荷的粒子，它們可以穿越大部分物質而不和之相互作用，這使得它們難以被檢測。然而，當中微子與冰中的原子相互作用時，可能會產生一些帶有能量的次級粒子，這些次級粒子可能會發射出光子而被探測器檢測到。
IceCube舉辦這個競賽主要的目的是根據探測器陣列的讀數來預測中微子的方向，這是一個在高能物理存在已久的”事件重建問題”，許多科學家已在此研究了幾十年。主辦方期待能透過這個競賽找出更準確以及足夠快的方法，以推進科學研究。
這是中微子的一個案例，我們需要從感測器的訊號(大小小的點)去預測中微子的方向(紅色的線)，實際上很多案例看起來像雜訊，完全看不出感測器訊號與中微子方向的關係
本次競賽的獲勝關鍵在於引入了Transformer model，GNN model， LSTM model與Sakt model做深入研究，然後利用數學模型與物理概念把中微子事件依據其物理特性分成6組難易不同的組別，每個組別使用不同的權重對3種模型進行ensemble(模型集成)，最終在813個隊伍中獲得第全球6名成績，成功獲得kaggle競賽金牌。

Kaggle是一個數據科學競賽平台，舉辦各式各樣的競賽，吸引全球數據科學家和頂尖工程師參與，甚至包括像任職Nvidia、META、Microsoft、Google這樣的頂尖AI公司的工程師，共同挑戰各種數據科學問題。要取得佳績,選手必須在限定的時間內,對給定的大量資料進行處理、特徵工程,並設計出創新且高效的AI模型。每場競賽都會有新難題需要解決。獲獎選手展現了對各種演算法的靈活運用,以及針對實際複雜問題建模與優化的能力。此番獲獎，不僅是對成大、數據科學研究所、ACVLab，以及其翰與其隊友能力的最佳肯定。

競賽網址 : https://www.kaggle.com/competitions/icecube-neutrinos-in-deep-ice
排行榜 : https://www.kaggle.com/competitions/icecube-neutrinos-in-deep-ice/leaderboard
本團隊solution : https://www.kaggle.com/competitions/icecube-neutrinos-in-deep-ice/discussion/403153