help@sochisirius.ru
1-24 июля 2019

Большие данные, искусственный интеллект, финансовые технологии и кибербезопасность

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. 

Итоговая оценка проектов

Все направления проектной образовательной программы «Большие вызовы»

Участники направления

Участники были определены по результатам проведения Всероссийского конкурса научно-технологических проектов 2018-2019 года.
 

  1. Алпатов Артём Вадимович, Самарская область
  2. Аникин Кирилл Юрьевич, республика Татарстан
  3. Афонин Захар Андреевич, Липецкая область
  4. Батрутдинов Тимур Рустамович, Челябинская область
  5. Васильев Михаил Михайлович, Курганская область
  6. Борзов Иван Павлович, Ивановская область
  7. Герасимов Илья Александрович, Тамбовская область
  8. Глазунов Никита Максимович, г. Москва 
  9. Дементьева Ангелина Олеговна, Самарская область
  10. Донцов Алексей Павлович, Калужская область
  11. Жаботинский Кирилл Андреевич, Тамбовская область
  12. Ивлев Александр Дмитриевич, Владимирская область
  13. Колесникова Ксения Сергеевна, Тамбовская область
  14. Корнеева Виктория Максимовна, Челябинская область
  15. Курносов Константин Витальевич, Тюменская область
  16. Локтева Виктория Сергеевна, Смоленская область
  17. Максимов Данил Романович, Краснодарский край
  18. Митясова Наталья Сергеевна, республика Татарстан
  19. Михеев Данила Владимирович, Оренбургская область
  20. Парфенова Екатерина Сергеевна, Самарская область
  21. Подмарков Александр Романович, Липецкая область
  22. Поднебеснова Яна Алексеевна, Нижегородская область
  23. Покрой Артём Алексеевич, г. Москва 
  24. Потемин Роман Денисович, Новосибирская область
  25. Пробочкин Андрей Михайлович, Ленинградская область
  26. Реверчук Захар Игоревич, Удмуртская республика
  27. Рябцев Евгений Максимович, Московская область
  28. Семенов Роман Сергеевич, республика Татарстан
  29. Смирнов Андрей Анатольевич, Свердловская область
  30. Сурков Денис Дмитриевич, Свердловская область
  31. Сурначев Никита Владимирович, республика Крым
  32. Троешестова Лидия Сергеевна, Чувашская республика - Чувашия
  33. Ушаков Даниил Сергеевич, Орловская область
  34. Фархутдинов Ринат Ришатович, республика Татарстан 
  35. Федоренко Екатерина Сергеевна, Московская область
  36. Фомина Полина Алексеевна, Смоленская область
  37. Хазиев Данис Ильгизович, республика Татарстан
  38. Художилова Анна Вадимовна, Вологодская область
  39. Цимерман Даниил Алексеевич, Приморский край
  40. Цокуренко Семён Владимирович, Владимирская область
  41. Шаньшин Глеб Игоревич, Новосибирская область
  42. Шелковников Дима Сергеевич, Тамбовская область
  43. Шибаев Василий Андреевич, Приморский край
  44. Яфаров Владимир Владимирович, г. Москва

Руководители направления

Райгородский
Андрей Михайлович

Директор Физтех-школы прикладной математики и информатики , главный научный сотрудник - заведующий лабораторией продвинутой комбинаторики и сетевых приложений, заведующий лабораторией прикладных исследований МФТИ - Сбербанк, заведующий кафедрой дискретной математики ФИВТ, руководитель совместных исследовательских программ Яндекса и МФТИ, главный редактор журнала Moscow Journal of Combinatorics and Number Theory, доктор физико-математических наук, федеральный профессор математики, профессор МГУ им. М. В. Ломоносова, лауреат Премии Президента Российской Федерации 2011 года в области науки и инноваций для молодых учёных, активный популяризатор науки, автор ряда научно-популярных книг и брошюр

Гусев
Антон Сергеевич

Методист Центра педагогического мастерства г. Москвы. Заместитель начальника отдела развития дистанционных программ Учебно-методического центра Образовательного Фонда «Талант и успех». Тренер сборной Москвы на Всероссийской олимпиаде школьников по математике. Призер ВОШ по математике (2007–2009). Член методических комиссий и жюри этапов ВОШ по математике в г. Москва, Московской математической олимпиады, международной олимпиады Мегаполисов и др. Лауреат гранта Москвы в сфере образования (2016–2018)

Эксперты и руководители проектов

Беззатеев
Сергей Валентинович

Профессор факультета безопасности информационных технологий Университета ИТМО

Волошина
Наталия Викторовна

Руководитель Центра искусственного интеллекта и информационных технологий Образовательного Фонда «Талант и успех», координатор экспертов программы «Большие вызовы» в 2019 году

Гасников
Александр Владимирович

Доцент кафедры математических основ управления ФУПМ ПМИ МФТИ

Голубев
Кирилл Игоревич

Сотрудник МФТИ

Гусев
Антон Сергеевич

Методист Центра педагогического мастерства г. Москвы. Заместитель начальника отдела развития дистанционных программ Учебно-методического центра Образовательного Фонда «Талант и успех». Тренер сборной Москвы на Всероссийской олимпиаде школьников по математике. Призер ВОШ по математике (2007–2009). Член методических комиссий и жюри этапов ВОШ по математике в г. Москва, Московской математической олимпиады, международной олимпиады Мегаполисов и др. Лауреат гранта Москвы в сфере образования (2016–2018)

Камзолов
Дмитрий Игоревич

Преподаватель кафедры математических основ управления МФТИ

Мурашов
Леонид Максимович

Сотрудник МФТИ

Райгородский
Андрей Михайлович

Директор Физтех-школы прикладной математики и информатики , главный научный сотрудник - заведующий лабораторией продвинутой комбинаторики и сетевых приложений, заведующий лабораторией прикладных исследований МФТИ - Сбербанк, заведующий кафедрой дискретной математики ФИВТ, руководитель совместных исследовательских программ Яндекса и МФТИ, главный редактор журнала Moscow Journal of Combinatorics and Number Theory, доктор физико-математических наук, федеральный профессор математики, профессор МГУ им. М. В. Ломоносова, лауреат Премии Президента Российской Федерации 2011 года в области науки и инноваций для молодых учёных, активный популяризатор науки, автор ряда научно-популярных книг и брошюр

Родимин
Вадим Евгеньевич

Старший научный сотрудник группы Квантовых коммуникаций РКЦ, руководитель направления учебно-исследовательской квантовой криптографии, кандидат физико-математических наук

Старостина
Екатерина Вячеславовна

Консультант ФинЦЕРТа Банка России

Цай
Владимир Игоревич

Магистр экономики, сотрудник АО «Тинькофф банк»

Яковлев
Павел Андреевич

Директор департамента вычислительной биологии ЗАО «Биокад»

Проекты направления

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».

Презентация проекта

Результаты проекта
 

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.

Презентация проекта

Результаты проекта
 

3. Квантовая криптография

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.

Презентация проекта

Результаты проекта
 

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».

Презентация проекта

Результаты проекта
 

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.

Презентация проекта

Результаты проекта
 

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.

Презентация проекта

Результаты проекта
 

7. Генеративный перенос стиля

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.

Презентация проекта

Результаты проекта
 

Подать заявку
© 2015–2019 Фонд «Талант и успех»
Нашли ошибку на сайте? Нажмите Ctrl(Cmd) + Enter. Спасибо!