Цифровые технологии присутствуют во всех областях жизни человека. Объем записываемых в мировые хранилища данных ежесекундно растет. Расширение Big Data и ускорение темпа роста стало объективной реальностью. Ежесекундно гигантские объемы контента генерируют социальные сети, информационные сайты, файлообменники, а также приборы для мониторинга, сенсоры, системы наблюдения, операционные системы, смартфоны, интеллектуальные и финансовые системы, датчики и прочее. Все они задают бешеный темп роста объема данных, что приводит к появлению потребности наращивать количество рабочих серверов (и реальных, и виртуальных) и, как следствие, расширять и внедрять новые data-центры.
Работе с большими объемами данных (включая вопросы кибербезопасности) в разных проявлениях посвящено данное направление.
Все направления проектной образовательной программы «Большие вызовы»
Участники были определены по результатам проведения Всероссийского конкурса научно-технологических проектов 2018-2019 года.
Директор физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ, научный руководитель РНОМЦ «Кавказский математический центр Адыгейского государственного университета», доктор физико-математических наук
Заместитель руководителя Образовательного Фонда «Талант и успех» – директор департамента науки. Обладатель почетной грамоты Министерства просвещения (2020), лауреат гранта Москвы в сфере образования (2016–2020), призер Всероссийской олимпиады школьников по математике (2007–2009)
Профессор факультета безопасности информационных технологий Университета ИТМО
Руководитель Центра искусственного интеллекта и информационных технологий Образовательного Фонда «Талант и успех», координатор экспертов программы «Большие вызовы» в 2019 году
Заведующий лабораторией математических методов оптимизации, заведующий кафедрой математических основ управления Московского физико-технического института, доктор физико-математических наук
Сотрудник МФТИ
Заместитель руководителя Образовательного Фонда «Талант и успех» – директор департамента науки. Обладатель почетной грамоты Министерства просвещения (2020), лауреат гранта Москвы в сфере образования (2016–2020), призер Всероссийской олимпиады школьников по математике (2007–2009)
Преподаватель кафедры математических основ управления МФТИ
Сотрудник МФТИ
Директор физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ, научный руководитель РНОМЦ «Кавказский математический центр Адыгейского государственного университета», доктор физико-математических наук
Руководитель научно-образовательного направления Российского квантового центра QRate, кандидат физико-математических наук
Консультант ФинЦЕРТа Банка России
Магистр экономики, сотрудник АО «Тинькофф банк»
Вице-президент по ранней разработке и исследованиям АО «Биокад»
1. Автоматизация распределения встреч между представителями в Тинькофф.
2. Расследование компьютерных инцидентов и основные направления обеспечения кибербезопасности в кредитно-финансовой сфере.
3. Квантовая криптография.
4. Анализ двугранных углов радикалов аминокислот в протяженных белках.
5. Современные численные методы оптимизации.
6. Автоматизация создания алгоритмов устойчивого движения роботов с помощью обучения с подкреплением.
7. Генеративный перенос стиля.
Описание проектов
1. Автоматизация распределения встреч между представителями в Тинькофф
Руководитель проекта: Цай В.И.
Аннотация: финансовые технологии сегодня – одна из наиболее динамичных отраслей. Банковская сфера как часть финтехотрасли также трансформируется. Все больше услуг и продуктов потребляется в онлайне. Логично, что клиенты стремятся перевести в онлайн и использование финансовых сервисов. Мы привыкли, что взаимодействие клиент – банк проходит в отделении, но теперь оно также переходит на онлайн-платформы и в мобильные приложения. Как следствие банки стремительно сокращают число отделений, некоторые банки принимают еще более смелые решения.
Тинькофф – крупнейший онлайн-банк, который работает полностью без отделений. Но важно учитывать, что по ряду причин в настоящий момент невозможно полностью исключить личный контакт клиента и банка. В Тинькофф он организован через представителей. Представители банка – единственные сотрудники, которые вживую контактируют с клиентом. Таким образом каждый представитель – своеобразное отделение банка, работающее в формате выезда к клиентам, а не располагающееся в здании с фиксированной локацией. Это влечет за собой необходимость решения большого числа новых задач, в том числе неожиданных и не всегда очевидных для финтеха. Мы предлагаем участникам проектной смены присоединиться к решению одной из них.
Разработка проекта: АО «Тинькофф Банк».
2. Расследование компьютерных инцидентов и основные направления обеспечения кибербезопасности в кредитно-финансовой сфере
Руководитель проекта: Старостина Е.В.
Аннотация: программа ориентирована на школьников, обладающих широкими знаниями и навыками по информатике, программированию и информационным технологиям в целом.
Обучение по программе будет носить преимущественно практический характер. Тем не менее, программой предусмотрен необходимый для решения задания лекционный материал. Участникам программы предстоит разработать программный продукт – веб-приложение, запускаемое на сервере, с доступом через веб-интерфейс, либо приложение, запускаемое в операционной системе персонального компьютера.
Продукт должен осуществлять ряд функций, направленных на обеспечение быстрой и удобной работы по выявлению и отслеживанию доменов и сайтов мошеннических ресурсов в сети интернет, прежде всего:
— обнаруживать вновь зарегистрированные у различных российских и иностранных регистраторов доменные имена, содержащие сочетания символов, могущие указывать на их будущее использование в мошеннических действиях (например, «bank», «cbr» и прочие по выбору пользователя); также интересующие уже зарегистрированные домены могут вводиться пользователем вручную;
— поддерживать базу ранее выявленных и введенных доменов с указанием всех их атрибутов и по установленному расписанию проверять факт привязки к ним веб-сайтов, определять на них наличие веб-форм и иных признаков фишинга, сохранять (частично) снимки страниц и содержимое сайтов, производить вывод в наглядном виде имеющихся данных.
Для ускорения и упрощения задания исполнители могут использовать уже имеющиеся в открытом доступе программы и программные модули с открытым исходным кодом и лицензией, допускающей их свободное использование в том числе для встраивания в другие программные продукты.
Разработка проекта: ФинЦЕРТ Банка России.
Руководитель проекта: Родимин В.Е.
Аннотация: для шифрования данных и последующего их расшифровывания требуется КЛЮЧ. Это некоторая битовая последовательность – файл – одинаковый у обоих участников процесса. Традиционно в криптографии этих участников именуют Алиса и Боб. Если шифрование происходит с использованием алгоритма одноразовых блокнотов, то такое шифрование принципиально невозможно взломать, это доказывается строго математически. Основная задача криптографии – как передать такой ключ секретным образом от Алисы к Бобу (или наоборот).
Квантовая физика позволяет проводить такую передачу ключа – квантовое распределение ключа. Передача ключа происходит на уровне одиночных фотонов. Если в процесс вмешивается злоумышленник (Ева), то она неизбежно начнет привносить ошибки в процесс генерации ключа, чем выдаст свое присутствие.
Квантовая криптография – великолепный способ действительно понять основы квантовой физики. Работа с участниками проекта планируется как в теоретическом поле, так и практическая. При этом будет использован опыт проведения кружка по квантовой физике в школе 179 г. Москвы и практические конкурсные задания для WS, разработанные командой РКЦ и вошедшие в компетенцию «квантовые технологии».
Разработка проекта: Российский квантовый центр.
4. Анализ двугранных углов радикалов аминокислот в протяженных белках
Руководитель проекта: Яковлев П.А.
Аннотация: в рамках представленного проекта, реализуемого в рамках программы «Большие вызовы» школьникам предлагается принять участие в создании системы для предсказания положения радикалов аминокислот в протяженной белковой цепи. Участники проекта познакомятся с биологическими базами данных, научатся работать с форматами, содержащими структурную информацию, полученную в ходе кристаллизации белков, а также попробуют себя в практическом применении методов машинного обучения. В ходе проекта школьникам предстоит найти дискретные положения, характеризующие наибольшее количество радикалов, а после построить классификатор, предсказывающий положение того или иного радикала исходя из его окружения.
Разработка проекта: ЗАО «Биокад».
5. Современные численные методы оптимизации
Руководитель проекта: Гасников А.В.
Аннотация: в рамках проекта школьникам предлагается освоить основы численных методов оптимизации. Участники получат сведения о текущем состоянии области, проблемах и кейсах применения к задачам анализа данных. На примерах конкретных задач машинного обучения школьникам будет продемонстрирована важность этапа оптимизации, а также достоинства и недостатки методов, наиболее широко используемых в настоящее время. Предполагается дать основы языка Python и современных фреймворков для анализа данных (TensorFlow, Pytorch). В проекте не только будет показано, как реализовать большинство из методов «с нуля», но и как быстро и осмысленно применить к своей задаче требуемый метод «из коробки».
Разработка проекта: кафедра математических основ управления ФУПМ ПМИ МФТИ.
6. Автоматизация создания алгоритмов устойчивого движения роботов с помощью обучения с подкреплением
Руководитель проекта: Мурашов Л.М.
Аннотация: в рамках проекта школьникам предлагается принять участие в создании системы для автоматического обучения ходьбе роботов различной конфигурации. Участники проекта познакомятся с современными методами обучения с подкреплением, научатся работать со средами 3D-симуляции, а также попробуют связать движение робота в симуляции с движением самого робота через интерфейс микрокомпьютера. В ходе проекта школьникам предстоит обучить робота следовать в направлении заданного вектора, преодолевать неровные поверхности и справляться с неисправными (отсоединяемыми) конечностями.
Разработка проекта: МФТИ.
Руководитель проекта: Райгородский А.М.
Ассистент: Голубев К.И.
Аннотация: в рамках проекта участники будут писать на питоне и осваивать keras и tensorflow. В самом начале будет введение в математику, которая необходима для понимания сетей. Участники напишут несколько моделей и потренируются в их обучении. Затем приступят к созданию главной модели, которая будет осуществлять перенос стиля. Это будет не совсем обычный перенос стиля. Функции потери стиля и потери контента будут обучаться отдельно от генератора изображений. Также будет реализован интерфейс пользователя.
Разработка проекта: МФТИ.
