
EthnoHACK 2026 соединяет традиционные знания о растениях, научные данные и инструменты AI. Участники строят аналитические процессы, модели и цифровые прототипы для этноботаники, поиска природных соединений, сохранения биоразнообразия и фитотерапевтических исследований. Контекст проекта требует аккуратного обращения с доказательствами и происхождением данных.
Четыре направления охватывают NLP-анализ исторических и этноботанических текстов, cheminformatics и natural products discovery, геопространственный анализ лекарственных растений и приложения цифрового здоровья. Команда выбирает задачу и представляет воспроизводимый результат: программный прототип, pipeline, модель либо анализ, подкреплённый документацией.
Хакатон проходит полностью онлайн 2-8 ноября. Совершеннолетние студенты из Казахстана могут работать индивидуально или объединяться с исследователями и предметными экспертами. Использование готовых моделей, datasets, библиотек и частей старого кода допустимо, если команда имеет права и явно показывает существенную работу, выполненную во время события.
Финал требует публичного GitHub, видео до десяти минут и презентации до десяти слайдов. Генеративный AI разрешён с раскрытием значимого использования. Проекты не должны выдавать неподтверждённые выводы за медицинские рекомендации; традиционные знания требуют сохранения контекста, разрешений и ограничений доступа.
Организатор: Проект ETHCSTWIN
Формат: online. Онлайн, весь мир
Часовой пояс расписания: Europe/Helsinki
Совершеннолетние студенты из Казахстана могут участвовать онлайн: платформа открыта международным студентам. Подробный текст также приглашает исследователей и специалистов, но допуск участников без студенческого статуса пока расходится с настройками регистрации. Для гарантированно подходящей заявки нужен студенческий статус.
Соло и междисциплинарные международные команды разрешены. Максимальный состав не опубликован.
Traditional Knowledge Mining: NLP/AI для исторических, фольклорных и этноботанических текстов: названия растений, методы применения и связи с современной фармакологией. Результат: воспроизводимое извлечение знаний или связанная база с источниками и контекстом.
Natural Products & Drug Discovery: ML и cheminformatics для соединений растений и биологических мишеней. Допускаются predictive models, knowledge graphs и screening pipelines. Нужны проверка качества, ограничения и научное обоснование; выводы не заменяют клинические испытания.
Biodiversity & Sustainability: Геопространственные и экологические данные о лекарственных растениях: карты, риски и сохранение ресурсов. Результат: анализ или инструмент для устойчивого использования с прозрачным происхождением datasets.
Digital Health & Phytotherapy: Приложения и decision-support инструменты на проверяемых научных данных. Покажите безопасный сценарий использования и границы применимости; неподтверждённые медицинские советы и заявления запрещены.
Подтверждённый регистрационный допуск: совершеннолетние международные студенты. Соло и международные команды возможны; максимум состава не объявлен.
Создайте новый результат или существенное развитие проекта во время события. Готовые библиотеки, модели, datasets и код допустимы при раскрытии старых и новых частей и соблюдении прав.
Devpost-заявка включает название, трек, проблему, подход, технологии, источники данных, результаты, состав команды, влияние и дальнейший план.
Публичный GitHub содержит исходники или notebooks, README, ссылки на данные, лицензии и инструкции воспроизведения.
Pitch video не длиннее десяти минут; презентация до десяти слайдов. Документация должна позволять проверить pipeline, модель или прототип.
Генеративный AI допускается; значимое использование в коде, анализе или содержании раскрывается.
Уважайте permissions, provenance, культурный контекст и ограничения традиционных и indigenous knowledge. Закрытые материалы и персональные данные нельзя публиковать без прав.
Нельзя создавать непроверенные заявления о лечении, медицинские рекомендации или устройства и процедуры без требуемых доказательств и допусков. Научный прототип должен честно показывать неопределённость.
Подробный регламент помечен как подлежащий юридическому завершению. Специальная передача IP и окончательные пакеты наград пока не объявлены; обязательность публичного репозитория уже указана.
Научная релевантность: вес не опубликован
Инновация: вес не опубликован
Техническое качество: вес не опубликован
Качество data science: вес не опубликован
Достижимость: вес не опубликован
Влияние: вес не опубликован
Презентация: вес не опубликован
Победители четырёх треков: По одной награде каждому направлению; суммы и состав не объявлены.
Специальные награды: Best AI, Best Student Team, Scientific Rigor, Innovation, Community Impact и Collaboration. Опубликованы названия; денежные выплаты не подтверждены.
Старт: 2 ноября 2026, 11:00 EET (10:00 CET)
Сдача: 8 ноября, 11:00 EET; в Казахстане 14:00 UTC+5
Оценка и презентации: 8 ноября, 12:00-16:00 EET
Результаты: 8 ноября, 17:30 EET
Регистрация: https://ethnohack2026.devpost.com/register?flow%5Bdata%5D%5Bchallenge_id%5D=31489&flow%5Bname%5D=register_for_challenge
Мероприятие: https://ethnohack2026.devpost.com/
Правила: https://ethnohack2026.devpost.com/rules
Материалы и инструменты: https://ethnohack2026.devpost.com/resources
Полное расписание: https://ethnohack2026.devpost.com/details/dates