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두번째, 과제 해결을 위한 인공지능(AI) 기술력 뿐만 아니라 이를 활용한 제품서비스화 방안을 스타트업이 대기업에 역제안한다.
이는 그간의 인공지능(AI) 대회들이 인공지능(AI) 기술력(알고리즘)에 초점이 맞춰지다보니, 대회 이후 실질적인 제품서비스로 이어지는데 다소 한계가 있었던 점을 보완하기 위한 것으로,
대기업이 생각하지 못했던 신선한 사업화 아이디어를 스타트업이 역제안함으로써, 대회 이후에도 스타트업과 대기업의 협업이 지속될 수 있을 것으로 기대된다.
인공지능(AI) 챔피언십에 과제를 출제한 기업은 총 8개사로, 각 분야를 대표하는 국내 굴지의 대기업, 선배벤처 등이 참여한다.
분야별로 보면 제조분야는 LG사이언스파크, 한국타이어앤테크놀로지, 의료분야는 고신대 복음병원, 영상분야는 MBN의 자회사인 KDX한국데이터거래소, 소비생활분야는 네이버, 비씨카드, 우아한형제들, 위메프가 참여했다.
< 인공지능(AI) 챔피언십 과제 내용 요약 >
기업에서 제공하는 데이터는 모두 비식별화해 제공될 예정이다.
8개 과제를 세부적으로 살펴보면
< 제조 데이터 분야 >
 LG사이언스파크는 부품 검사에서 완제품 불량을 예측하고, 그 원인을 설명할 수 있는 인공지능(AI)과제를 출제했다.
현재는 완제품 검사 시 발생하는 소음을 측정해 부품의 불량을 판별하고, 원인을 추적조사하고 있다. 다만, 계절 등 작업 환경에 따라 정상 부품임에도 불량으로 판정되는 경우, 이를 조사하기 위한 추가 생산 손실을 줄일 수 있을 것으로 기대하며, 부품 검사시 측정했던 부품 표면온도, 소음의 진폭, 해당 부품 완제품 적용 시 판정 결과 등이 기록된 과거 8개월치 약 50만 여개 데이터를 제공한다. 
 한국타이어앤테크놀로지는 외관상 보이지 않는 타이어의 내부 부적합 여부와 10가지 결함 유형를 판별하는 인공지능(AI)과제를 출제했다. 
현재는 타이어 엑스레이(Xray) 사진을 고숙련 작업자가 눈으로 일일이 확인하여 판별중으로, 인공지능(AI)를 통해 작업의 효율성을 높이고 결함 유형을 데이터화할 수 있을 것으로 기대되며, 타이어 엑스레이(Xray) 사진 약 5,000개와 10가지 결함 유형이 표시된 데이터를 결합하여 제공한다.

소비생활분야와 영상분야, 의료분야와 제조분야의 8개사에서 인공지능 챔피언십에 과제를 출제했다. 