Неделя высоких технологий 2021 (часть вторая). С 15 по 18 июня в Москве в «Экспоцентре» прошла «Российская неделя высоких технологий-2021»

В рамках «Российской недели высоких технологий» были объединены сразу несколько крупных мероприятий, относящихся к области телекоммуникационных технологий: Международная выставка «Связь-2021», Международная выставка-форум CSTB. Telecom & Media 2021, форум «Российский софт: эффективные решения» и XIV Международный навигационный форум.

 

Основа цифрового суверенитета страны

В среду, 16 июня, в рамках форума «Российский софт: эффективные решения» состоялась тематическая сессия №2 «Российские ИТ-решения – основа цифрового суверенитета страны». Организатором мероприятия выступило Министерство обороны РФ; при поддержке: Комитета Государственной Думы ФС РФ по образованию и науке, Экспертного совета по научно-технологическому развитию и интеллектуальной собственности при Комитете Государственной Думы ФС РФ по образованию и науке.

Обязанности модератора выполнял Александр Осадчук, заместитель руководителя Департамента информационных систем Министерства обороны РФ; со-модератора – Василий Елистратов, врио начальника управления развития технологий ИИ.

Александр Осадчук, заместитель руководителя Департамента информационных систем Министерства обороны РФ

Александр Осадчук, заместитель руководителя Департамента информационных систем Министерства обороны РФ, заявил о том, что все мы находимся на переломном этапе развития страны, на сложном переходе в новый экономический уклад. Речь идет о цифровой трансформации экономики страны.

Основными ИТ-компонентами экономики 5 уклада являются: различные аппаратные вычислительные средства; системное программное обеспечение; прикладное программное обеспечение; АСУ ТП; данные; кибербезопасность; мобильные платформы; Интернет и средства коммуникации. Все эти ИТ-компоненты так или иначе завязаны на человека, который и находится в фокусе данной системы.

Сегодня традиционные методы автоматизации уже не справляются с новыми задачами, и в дело должны вступать технологии искусственного интеллекта.

В грядущем 6-м технологическом укладе мы видим практически тот же самый набор ИТ-компонентов, однако в его структуре происходит кардинальная трансформация: раньше в сердце системы находился человек и алгоритмические технологии – теперь же его место занимают данные и технологии искусственного интеллекта, а функции человека отныне сводятся к функциям внешнего контроля за всей системой.

Большие данные сегодня становятся «нефтью XXI века», а использование технологий ИИ открывает перед нами новые горизонты: новые сервисы и возможности улучшения жизни граждан; новые технологии в экономике страны; новые достижения в области науки и обороноспособности. Однако, в то же самое время технологии ИИ несут с собой и новые угрозы: новые инструменты влияния и манипуляции; новые методы воздействия на государство; новые методы вооруженного противостояния.

Александр Осадчук также отметил большую зависимость в секторе ИИ от зарубежных технологий: все среды разработки являются зарубежными и не поддерживают российские вычислительные платформы; все ведущие базы данных для обучения также являются зарубежными; все ведущие вычислительные платформы сейчас являются зарубежными. Докладчик указал на высокие требования по квалификации для специалистов по ИИ, необходимость доступа к данным государства, необходимость наличия собственных вычислительных ресурсов и на подготовку по использованию зарубежных технологий.

 

Экосистемы разработки ИИ

Максим Вакштейн, заместитель генерального директора – руководитель направления информационных исследований, Фонд перспективных исследований

Максим Вакштейн, заместитель генерального директора – руководитель направления информационных исследований, Фонд перспективных исследований, рассказал о развитии информационных технологий в интересах обороны и безопасности.

Докладчик сфокусировал внимание аудитории на той идее, что в современных реалиях необходимо развивать программное обеспечение только совместно с развитием «железа» – соответствующей компонентной базы, процессоров и т.д. А следовательно, нам нужно создавать единые экосистемы, в которых можно вести разработку. Максим Вакштейн указал на то, что в радиоэлектронной промышленности России заявлена программа формирования сквозных проектов: чтобы разработать компонентную базу, необходимо знать, в состав какого конечного изделия она должна будет входить. Сегодня во всех передовых разработках ключевую роль играет ПО – именно оно предъявляет требования к той компонентной базе, к тем вычислительным модулям, которые и будут впоследствии реализовывать соответствующие алгоритмы. Если предельно упростить эту мысль, то ее можно проиллюстрировать следующим примером: когда мы приступаем к разработке какого-то нового светодиода, уже нужно знать, кто и когда произведет тот автомобиль, в систему освещения которого этот светодиод будет встроен.

Говоря о первом поколении решений ИИ (распознавание речи, лиц и т.д.), докладчик отметил, что все эти технологии характеризуются одной общей особенностью – они носят экстенсивный характер: чем больше у вас данных на входе, тем лучше работает нейронная сеть, и тем более качественное решение вы получаете на выходе.

Новое же поколение алгоритмов ИИ (имитация творческих способностей человека, автоматическое конструирование решений и т.д.) является интенсивным: оно становится очень требовательным к тем вычислительным комплексам, на которых соответствующие алгоритмы обучаются. И в этой гонке новых ИИ-технологий выигрывает уже не тот, кто умеет хорошо писать алгоритмы, а тот, кто в дополнение в хорошему ПО обладает новым «железом», спецпроцессорами, которые могут эффективно обучать нейросети. Например, компания Nvidia смогла захватить большую долю рынка ИИ, поскольку сумела создать свою экосистему: она дала разработчикам соответствующий инструментарий, чтобы им было удобно его использовать на аппаратной платформе Nvidia. И нам важно двигаться в аналогичном направлении – создавать свои экосистемы разработки ИИ. Новое поколение алгоритмов ИИ существенно более требовательно к железу и простыми графическими картами здесь уже не обойтись.

Максим Вакштейн также отметил, что нам сегодня необходимо не только поддерживать разработку отечественных нейропроцессоров, но параллельно с этим надо поддерживать те технологии ИИ, которые смогут обеспечить спрос на эти новые процессоры. И только в совокупности, в единой экосистеме мы сможем быть конкурентоспособными в мире. Если же говорить конкретно о нуждах российского ОПК, то нам необходимо создавать свою доверенную экосистему, в которую будут входить и среды разработки, и банки данных, и собственные спецпроцессоры.

 

Фонд «Эра»: поддержка инновационных проектов

Алексей Назаров, вице-президент, директор департамента развития небанковских сервисов, ПАО «ПСБ»

Выступление Алексея Назарова, вице-президента, директора департамента развития небанковских сервисов, ПАО «ПСБ», было посвящено созданию инвестиционного фонда развития инновационных производств двойного назначения.

Фонд «Эра» призван заниматься поиском и реализации инновационных проектов по приоритетным направлениям укрепления обороноспособности страны, создания и совершенствования вооружения, военной и специальной техники; продвижением, поддержкой и внедрением в производство передовых идей и прорывных технологий в интересах обеспечения обороны страны и безопасности государства; созданием новой модели взаимодействия научных и образовательных организации, научно-производственных подразделений и научных рот Вооруженных Сил Российской Федерации, предприятий промышленности и организации оборонно-промышленного комплекса при разработке и производстве высокотехнологичной продукции военного, специального и двойного назначения.

Цель фонда: обеспечить взаимодействие участникам с площадкой Технополиса «Эра» и Министерством Обороны РФ в формате одного окна и поддержать инновационные предприятия на этапе перехода от опытного образца к массовому выпуску. Фонд «Эра» предлагает: экспертизу проекта и консультирование по вопросам получения статуса участника Технополиса «Эра»; консультирование по вопросам привлечения финансирования и структурирования; помощь в подготовке финансовой модели проекта и пакета необходимой информации для заявки на финансирование; рассмотрение заявки и выделение финансирования под проект.

Фонд предлагает расширенную линейку финансовых продуктов для участников Технополиса «Эра». Специалисты фонда проработают с вами оптимальную структуру финансирования в зависимости от специфики проекта и стадии готовности технологии.

Краткосрочный заем на привлекательных условиях с учетом специфики проекта может быть обеспечен со сроком инвестиций до 1 года; конвертируемый заем (с возможностью конвертации в капитал) – со сроком инвестиций до 1 года; долевое финансирование (вложение в капитал компании с долей до 20%) – со сроком инвестиций до 3-10 лет. Суммы инвестиций составляют до 200 млн руб.

Чтобы стать участником Технополиса «Эра», необходимо, чтобы проект попадал в сферу интересов Министерства Обороны РФ, и чтобы он успешно проходил технологическую экспертизу органов Технополиса. Чтобы получить финансирование нужно соблюдение следующих условий: создан готовый прототип; разработан бизнес-план; составлена дорожная карта по доведению результата проекта до стадии производства; получено положительное заключение по финансовой, технической и юридической экспертизе Фонда «Эра».

 

Отечественная экосистема Plat

Юрий Визильтер, начальник подразделения, ФГУП ГОСНИИАС

Юрий Визильтер, начальник подразделения, ФГУП ГОСНИИАС, представил единую технологическую платформу искусственного интеллекта и отечественную экосистему машинного обучения Plat.

Докладчик обозначил основные проблемные вопросы внедрения технологий ИИ в ОПК: необходимость обеспечения импортонезависимости и разработки российских программных продуктов и платформ в области ИИ; необходимость стандартизации технологий ИИ, применяемых в критических областях, включая оборону и безопасность; необходимость создания и внедрения отечественных процессоров и программно-аппаратных комплексов на базе российских компонентов для работы с инструментами ИИ; необходимость создания специализированных банков данных и соответствующих суперкомпьютерных ресурсов как основы инфраструктуры для разработки и применения средств ИИ; необходимость решения проблем уязвимости и «непрозрачности» ИИ на основе ГНС для обеспечения безопасности их применения в критических приложениях.

Юрий Визильтер считает, что в области разработки и внедрения ИИ в конечные изделия наши разрозненные и малочисленные разработчики всегда будут выступать как некий «малый бизнес», который из-за эффекта масштаба (в России в десятки раз меньше средств, ресурсов и специалистов по ИИ, чем в США и Китае) проигрывает крупным иностранным разработчикам. Поэтому нам необходимо создать собственную единую интегрированную технологическую платформу поддержки работ в области ИИ (ГНС), которая позволила бы объединить всех разработчиков ИИ в ОПК и обратить эффект масштаба себе на пользу.

Технологическая платформа прикладного технологического направления (ТП ПТН) – это совокупность модульных унифицированных аппаратно-программных средств и корпуса соответствующих отраслевых стандартов и методик. Для разработчиков технологий ТП ПТН обеспечивает: двустороннюю связь с разработчиками изделий; возможность получения данных и проведения экспериментов для развития технологий; возможность быстрого продвижения новых технологических блоков в изделия по мере развития технологий. Для разработчиков изделий ТП ПТН обеспечивает: двустороннюю связь с разработчиками технологий; двустороннюю связь с заказчиками по ТТХ, тестированию и приемке; легкое и быстрое прототипирование систем с возможностью встраивания новых технологических блоков по мере развития технологий. Для заказчиков решений ТП ПТН обеспечивает: двустороннюю связь с разработчиками изделий и технологий; исключение дублирования работ за счет создания репозитория готовых решений; доверие к изделиям и технологиям за счет полного контроля ТТХ; экономию средств за счет стандартизации и унификации. Для эксплуатантов решений ТП ПТН обеспечивает: двустороннюю связь с разработчиками изделий; постоянную поддержку по всему жизненному циклу изделий; доверие к изделиям и технологиям за счет полного контроля ТТХ; экономию средств за счет стандартизации и унификации.

ТП ПТН является сложной многослойной структурой, включающей в себя: программный слой – унифицированное ПО применения, унифицированное ПО обучения; аппаратный слой – отечественная ЭКБ, нейропроцессоры, отечественные комплексы обучения; инфраструктурный слой – сети, средства доступа к ЦКП, вычислительные ресурсы; информационный сой – базы данных, базы знаний, модели, цифровые двойники; методический слой – методики эксплуатации, методики тестирования; нормативный слой – стандарты функциональной надежности, стандарты комплексной безопасности.

Унифицированная «Платформа-ГНС» (экосистема Plat), разработанная ФГУП «ГосНИИАС» при поддержке Минпромторга РФ – это сертифицируемый на НДВ исходный код; отечественная библиотека обучения Plat; импорт/экспорт из основных библиотек; наличие типовых решений для основных задач обучения ГНС; поддержка отечественных аппаратных платформ и отечественных ОС; низкие требования к квалификации ИТР; массовое внедрение ГНС в изделия ВВСТ.

Поддерживаемые ОС: Windows, Linux, AstraLinux Поддерживаемые процессоры: Х86-64, Эльбрус, (Nvidia CUDA, Nvidia Tesla, RocM/HIP, FPGA Xillinx, ARM версии 12 и выше, Neuromatrix, Robodeus, AMD Radeon/Radeon Instinct. Импортные аналоги: Nvidia DIGITS, BLVC Caffe, Pytorch Framework, TensorFlow.

Юрий Визильтер считает узким местом острую нехватку специалистов высокого уровня. Для решения этой проблемы нам необходимо задействовать автоматическое машинное обучение. AutoML представляет собой автоматический подбор архитектуры ГНС и параметров обучения. AutoML «заменяет» специалиста по глубокому обучению методом оптимизации. Может применяться для создания программной платформы, позволяющей автоматически создавать нейросетевые алгоритмы для ВВСТ: автоматическое обучение для новых изделий; автоматическое дообучение в процессе эксплуатации – для новых типов целей и подстилающих поверхностей.

 

Центр машинного обучения в ВИТ ЭРА

Евгений Назаров, начальник НИО, ВИТ «ЭРА»

Евгений Назаров, начальник НИО, ВИТ «ЭРА», выступил с докладом «Создание центра машинного обучения в ВИТ ЭРА. Первый опыт и результаты». В ходе его выступления было произведено онлайн-подключение из военного инновационного технополиса «ЭРА».

ВИТ «ЭРА» был создан в соответствии с Указом Президента Российской Федерации от 25 июня 2018 г. № 364. Актуальность создания Технополиса обусловлена необходимостью сокращения сроков от создания инновационных научных проектов до их реализации в виде вооружения, военной и специальной техники. Разработки будут использоваться не только для укрепления обороноспособности страны, но и в мирных целях.

Технополис располагается на морском побережье в городе Анапа на территории общей площадью более 17 га. В первом военном иннограде созданы привлекательные условия работы для гражданских и военных специалистов: высокотехнологичные испытательные лаборатории, научно-производственный корпус, дизайн-центр, развитая инфраструктура для исследований и досуга, комфортные условия проживания. Благодаря онлайновому подключению участники сессии смогли ознакомиться с жизнью военных специалистов, включая солдат-срочников, проходящих службу в ВИТ «ЭРА». В настоящее время в составе 8 научных рот Технополиса проходят службу 320 призывников. Выпускники вузов, средний бал которых выше 4, имеют патенты, научные статьи, а также дипломы всероссийских и международных конкурсов, они выдержали конкурсные испытания кандидатов для прохождения военной службы в научных ротах (40 человек на место). Подробнее с особенностями работы молодых специалистов аудиторию ознакомил полковник Андрей Морозов, заместитель начальника ВИТ «ЭРА» по научной и образовательной деятельности.

К научно-исследовательской работе в области технологий искусственного интеллекта привлечены сотни экспертов из ведущих научных и образовательных организаций, предприятий ОПК, вузов и НИО Минобороны России.

Исследования в технополисе проводятся по 16 научным направлениям: робототехника; ИБ; автоматизированные системы управления информационно-телекоммуникационные системы; энергетика, технологии, аппараты и машины жизнеобеспечения; техническое зрение, распознавание образов; информатика и вычислительная техника; биотехнические системы и технологии; нанотехнологии и наноматериалы; малые космические аппараты; оружие на новых физических принципах; геоинформационные платформы военного назначения; гидроакустические системы обнаружения объектов; гидрометеорологическое (метеорологическое) и геофизическое обеспечение; технологии ИИ в интересах развития ВВСТ; сквозные цифровые технологии; интеллектуальные системы радиолокационных комплексов и наведения  высокоточного оружия.

Более 500 организаций взаимодействует с Технополисом, среди них 80% составляют предприятия оборонно-промышленного комплекса, 18% – научные учреждения и 2% – некоммерческие организации.

 

Нейросетевая платформа на базе NeuroMatrix

Руководитель службы технической поддержки НТЦ «Модуль»  Халиль Эль-Хажж Мохамад

Руководитель службы технической поддержки НТЦ «Модуль»  Халиль Эль-Хажж Мохамад представил доклад Алексея Мохнаткина, заместителя генерального директора по развитию на тему «Экосистема решений на отечественной нейросетевой платформе NeuroMatrix».

Национальная нейросетевая платформа на базе NeuroMatrix может служить ядром отечественных аппаратно-программных комплексов в таких областях, как «умный» транспорт, «умный» город, «умные» фабрики, БПЛА, медицина, виртуальная реальность, системы безопасности, финансы.

Ключевыми компонентами нейросетевой платформы являются: нейропроцессоры – электронная компонентная база (ЭКБ) для эффективной реализации современных искусственных нейронных сетей; нейросетевые спецвычислители, построенные на нейропроцессорах и предназначенные для реализации обученных нейронных сетей в устройствах и системах (Inference); нейросетевые ускорители, применяемые в суперкомпьютерах (и кластерах) для обучения глубоких нейронных сетей (Deep Learning); специальное программное обеспечение для разработки, обучения, дообучения и реализации глубоких нейронных сетей на нейросетевых аппаратных средствах.

Докладчик представил три проекта АО НТЦ «Модуль». Первый представляет собой автоматизированное рабочее место (АРМ). АРМ ориентирован на распознавание объектов по данным с систем наблюдения и слежения. Комплекс обеспечит аппаратную поддержку системы принятия решений на командных пунктах. АРМ – это платформа для разработки встроенных универсальных аппаратных решений для управления БПЛА и других систем с ИИ. В настоящее время реализована аппаратная часть комплекса на базе центрального процессора «Эльбрус-8С» и нейроускорителя «MCI27.05». АРМ представляет собой негабаритный системный блок ПК. На базе АРМ разработан высокопроизводительный компактный ЦОД. На базе программного комплекса NMDL реализована нейросеть, распознающая тактические объекты по фото с БПЛА.

Второй проект – «Умный Гарнизон» включает в себя автоматизированные системы планирования и мониторинга боевой подготовки, а также программные инструменты автоматизированного управления зданием для нужд МО РФ. К настоящему времени реализована демонстрационная версия программного комплекса, позволяющего управлять всеми инжиниринговыми системами объекта и алгоритмизировать их работу. Создаются прототипы устройств сбора данных и контроля расхода ресурсов для объектов специального назначения на базе российской ЭКБ. Разработаны программные инструменты для создания единой замкнутой доверенной системы, включающей управляющее ПО и набор устройств мониторинга и управления.

Третий проект – НПАК «Модуль Мед» ориентирован на распознавание очаговых поражений легких вирусом Covid-19 и других видов инфекционных пневмоний. НПАК «Модуль Мед» ускоряет и упрощает постановку диагноза пациентам на основе КТ-снимков грудного отдела и представляет собой системный блок ГПС, размещенный в кабинете врача-диагноста. Комплекс реализован на отечественной ЭКБ. «Модуль Мед» обеспечивает полевую медицинскую поддержку и мобильный центр обследования и диагностики ВС РФ. К настоящему времени выполнена аппаратная реализация комплекса на основе нейросетевого спецвычислителя NM Card на базе СБИС 1879ВМ8Я, разработанного НТЦ «Модуль»; создан программный комплекс NMDL (NeuroMatrix Deep Learning) выполняет обработку пользовательских исходных изображений в соответствии с заданной моделью нейросети (95%); комплекс мобильный медицинский компьютерной томографии (КММПКТ) с ИИ (совместно с ГК «Швабе»).

 

Российская мобильная ОС «Аврора»

Михаил Зубов, ООО «ОМП»

Михаил Зубов, ООО «ОМП», выступил с докладом «Мобильные платформы на базе ОС Аврора как основа суверенных национальных экосистем».

Докладчик указал на ключевые запросы рынка корпоративной цифровой мобильности: для производственных процессов – защищенные смартфоны и планшеты; для удаленной работы – смартфоны и планшеты для офисных приложений; централизованное управление (MDM-решение), контролируемая корпоративная витрина бизнес-приложений, интеграция с ИТ-инфраструктурой; шифрование данных (+ ГОСТ), в каналах связи и на устройствах; сертифицированные решения для соответствия требованиям регуляторов.

Можно ли доверять западным мобильным операционным системам? Отвечая на этот вопрос, Михаил Зубов произнес очень яркую фразу: «Мобильное устройство – это мобильный шпион, который всегда с вами». В самом деле, контролируемая извне (за пределами российской юрисдикции) ОС означает, что мы используем наложенные средства обеспечения безопасности, наложенные политики безопасности, внешнее MDM-решение. А это означает снижение удобства функциональности мобильных решений, использование дорогого и сложного комплекса мер, усложняющий утечку данных.

И напротив, российская мобильная ОС «Аврора» означает наличие встроенных средств обеспечения безопасности, наличие платформа управления «Аврора Центр». «Аврора» – это полнофункциональное мобильное решение. Изначально доверенная мобильная среда решает задачу защиты чувствительной информации дешевле и качественнее.

Российская мобильная операционная система «Аврора» внесена в Реестр отечественного ПО; сертифицирована ФСБ России и ФСТЭК России; архитектурно спроектирована для корпоративного использования; у системы имеются встроенные средства защиты от несанкционированного доступа; в наличии полный контроль над всеми функциями ОС; имеется собственная платформа управления устройствами; в декабре 2020 года был представлен новый релиз – Аврора 3.2 «Пенза».

Централизованное управление мобильными устройствами обеспечивает: контроль доступного пользователю функционала (периферия, интерфейсы, сетевые ресурсы); политики безопасности; установку обновлений и удаление корпоративных приложений без участия пользователя; инвентаризацию и мониторинг контролируемых устройств; функцию быстрой активации устройств; интеграцию с сервисом уведомлений «Аврора» (PUSH-сервис); Offline-политики; корпоративный магазин приложений.

 

ИИ в российских вузах

Сергей Елизаров, генеральный директор ЦИФ при МГУ

Сергей Елизаров, генеральный директор ЦИФ при МГУ, рассказал о применении ИИ в научных исследованиях в МГУ имени М.В. Ломоносова: «Сегодня считается, что ИИ – это настолько же значимая технология, какой была технология создания ядерного оружия в 50-60-е годы прошлого века. Наличие технология ИИ также важно для благополучия страны, как и наличия ядерного оружия сдерживания. Наверное, это так и есть. Но я вижу также и существенное отличие: искусственный интеллект – это технология, в которой разработка и использование неотделимы друг от друга. ИИ – это уникальный инструмент, в котором важнее даже не то, как он сам по себе устроен, а то, как его можно применять в реальных исследованиях».

Анализируя работу, которая сегодня проводится в стенах МГУ, докладчик обозначил в качестве основной цели возможность предоставить аспирантам всех факультетов МГУ имени М.В. Ломоносова, имеющих базовые знания программирования и математики, возможность использовать искусственный интеллект и нейронные сети для решения практических задач в научных исследованиях мирового уровня.

Итогом обучения курса является аспирант-практик, который не только умеет применять технологии искусственного интеллекта, но и получил качественный результат, успешно примененный в его диссертации, подготовил рейтинговую научную публикацию по своей работе. Курс реализуется при поддержке Некоммерческого Фонда развития науки и образования «Интеллект» на базе Физического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова и входит в учебный план аспирантуры в качестве спецкурса.

Рассказывая об особенностях курса, докладчик отметил: упор на применение, а не изучение; наличие рейтинговой научной статьи как основного результата обучения; все учебные материалы и записи в свободном доступе; код всех примеров в свободном доступе и готов к работе; социальные сети и мессенджеры стали основным инструментом общения. Осуществляется стипендиальная и грантовая поддержка учащихся: 20 тыс. руб. – стипендия за хорошую успеваемость; 100 тыс. руб. – грант за сданную курсовую работу; 200 тыс. руб. – грант за рейтинговую научную публикацию.

Александр Чесалов, член-корр. РАЕН, д.т.н., руководитель направления «Искусственный Интеллект», МГТУ

Александр Чесалов, член-корр. РАЕН, д.т.н., руководитель направления «Искусственный Интеллект», МГТУ, представил отечественную платформу искусственного интеллекта BAUM.AI.

Как отметил докладчик, рынок искусственного интеллекта в России очень молодой – сегодня он формируется у нас на глазах. МГТУ вот уже более 10 лет самостоятельно разрабатывает и внедряет отечественное оборудование (сетевые системы хранения данных) для создания распределенных центров обработки данных (ЦОД), в том числе, оптимизированные под работу на платформе искусственного интеллекта BAUM.AI и Big Data, с учетом требований регуляторов, включая требования по импортозамещению.

Александр Чесалов обозначил три целевых сектора экономики для внедрения ИИ: 1) государство, 2) здравоохранение, 3) телекоммуникации. В государственном секторе речь идет о применении BigData и аналитики. Это цифровые услуги для граждан и применение искусственного интеллекта для работы инфраструктуры и ЦУР; аналитическая система с обратной связью; система комплексной оценки государственных рисков. Отечественному здравоохранению необходим анализ медицинских изображений и диагностика. Речь идет о таких новых направлениях, как системы поддержки принятия врачебных решений; предиктивная аналитика, мониторинг показателей, оценка рисков, телемедицина. Если говорить о телекоммуникациях, то здесь мы находим такие направления, как «умные» сети, виртуальные ассистенты, оптимизация работы и продаж, маркетинговые выборки по up-sale, Интернет вещей, управление персоналом.

Рассказывая о решении государственных задач, в которых используется платформу искусственного интеллекта BAUM.AI, Александр Чесалов указал на два ключевых направления работы: 1) система обратной связи с населением в режиме реального времени; 2) система оценки государственных рисков.

 

Практический опыт отечественных решений

Алексей Цессарский, генеральный директор IVA Cognitive

Алексей Цессарский, генеральный директор IVA Cognitive, поделился практическим опытом построения ПАК на базе российских тензорных процессоров.

Докладчик отметил, что сегодня многие компании используют практически одинаковый инструментарий – это сверточные нейронные сети различных архитектур в формате Tensorflow размерности float32: Resnet50, Resnet100, Mobilenet разных версий. При этом предобработка данных и инференс делается с помощью библиотек для python и C++.

IVA Cognitive должна была решить несколько ключевых задач: адаптировать сети в форматах и размерностях, подходящих для загрузки в нейронный процессор; обеспечить передачу предобработанных данных в SDK процессора; инференс с помощью SDK процессора и получение результата.

Для практической реализации построения ПАК были выбраны два решения: IVA TPU (реализация на FPGA) и модуль VC127.05. При этом подход к адаптации программных продуктов для этих двух аппаратных решений был одинаковым: переводим граф и веса сетей в формат, понятный процессору (с помощью «компилятора» от производителя решения); осуществляем «квантование», также с помощью утилиты от производителя (перевод сети из fioat32 в int8); заменяем фреймворк для инференса на SDK от производителя.

В результате продукт был успешно адаптирован для работы на обеих предложенных аппаратных базах. Производительность пока уступает западным аналогам, но уже достаточна для применения в реальных проектах. Производители сейчас готовы к взаимодействию, получить обратную связь и поддержку совершенно реально.

 

Информационная безопасность

Александр Шелупанов, президент Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники

Александр Шелупанов, президент Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники, выступил с докладом «Центры кибербезопасности как элементы инфраструктуры безопасного функционирования цифровой экономики страны».

Главная задача Центра – противодействие вызовам и атакам на информационные ресурсы государства через мощную научно-исследовательскую базу, прикладные разработки и создание передовых отечественных технологий защиты информации. Кроме того, Центр ставит перед собой цель обеспечить качественную непрерывную подготовку кадров всех уровней квалификации в весьма востребованной сфере информационной безопасности. Без этого немыслимо развитие цифровой экономики нашей страны.

В составе Центра сегодня работает лаборатория облачных решений, больших данных и искусственного интеллекта, а также лаборатория обнаружения, анализа и упреждения сетевых атак и лаборатория безопасности киберфизических систем. Действует полигон специальных исследований и киберполигон оперативного мониторинга и управления инцидентами информационной безопасности. Функционируют отечественные ПАК, которые обеспечивают стабильную работу Центра.

Создание этого Центра позволит Томской области занять лидирующую позицию в опережающем развитии науки, технологий и образовании в сфере национальной и региональной безопасности в условиях террористических угроз и информационных войн. Среди партнеров центра – «Касперский», Роскомнадзор, «Алладин Р.Д.», Infotecs, Positive Technologies, ФСБ России, МВД РФ и другие.

Николай Новожилов, руководитель направления по работе с государственным заказчиками «АйТи БАСТИОН»

Николай Новожилов, руководитель направления по работе с государственным заказчиками «АйТи БАСТИОН», рассказал о реализации безопасного удаленного доступа к ИТ-инфраструктуре с учетом вызовов современных реалий. «АйТи БАСТИОН» известен в России своей системой контроля доступа привилегированных пользователей, которая конкурирует с зарубежными аналогами.

Основную задачу, которую решает система безопасного удаленного доступа, Николай Новожилов обозначил следующим образом: ДИТ как «хранитель» инфраструктуры. Исходная ситуация обычно выглядит так: сотрудники ДИТ являются владельцами инфраструктуры и предоставляют мощности ЦОД для реализации проектов. Они также являются ответственными за бесперебойную работу оборудования. Такой подход чреват потенциальными проблемами: нарушение в работе сервисов может быть вызвано не только отказом оборудования, но и действием подрядных организаций, которые осуществляют удаленные работы на оборудовании и виртуальных серверах.

Необходимо обеспечить работу сервисов, контроль действий внешних подрядчиков и их сотрудников в ИТ-инфраструктуре для решения следующих задач: иметь базу всех действий в рамках доступов для расследований; снизить риск утечки данных; обезопасить работу сотрудников ДИТ при их работе в инфраструктуре.

Как эта задача решается. Доступ в инфраструктуру обеспечивается через СКДПУ НТ (Система контроля действий поставщиков ИТ-услуг): каждое подключение логируется и проходит дополнительный контроль; обеспечивается сбор и поведенческий анализ всех событий в рамках сессий (видео сессии, запуск процессов, буфер обмена, клавиатурный ввод и др.); обеспечен доступ по согласованию; реализован удобный веб-интерфейс для расследований; организовано жесткое разделение доступа между различными подрядными организациями; уведомления о потенциальных инцидентах.

Александр Дорофеев, директор АНО ДПО «Учебный центр «Эшелон»

Александр Дорофеев, директор АНО ДПО «Учебный центр «Эшелон», представил доклад на тему «Подготовка специалистов в области кибербезопасности: опыт проведения курсов и соревнований по этичному хакингу».

Специалисты по этичному хакингу сегодня очень востребованы крупными отделами ИТ (крупные объекты КИИ, банки, крупные ИТ-компании и т.п.), центрами мониторинга информационной безопасности (SOC), а также испытательными лабораториями, которые специализируются на оказании профессиональных услуг в области информационной безопасности.

Подготовка специалистов по этичному хакингу может осуществляться различными способами: специализированный колледж/университет (базовые знания в области ИТ и программирования); специализированные учебные центры (методики и инструментарии); самостоятельная практика; открытые CTF-соревнования и киберучения; сертификация (пока только иностранная: СЕН, OSCP).

Александр Дорофеев описал типичный формат проведения CTF-соревнований (Capture The Flag). Командам участников предлагается набор заданий по тестированию защищенности информационных систем, форензике, поиску и анализу информации, криптографии и т.п. Результатом успешного прохождения задания является набор символов (флаг). Например, флагом может быть пароль администратора, содержимое файла, доступное только определенному пользователю, расшифрованное значение и т.п. Флаги регистрируются в специальной судейской системе, которая автоматически ведет подсчет баллов каждой команды.

Докладчик уверен в том, что специалисты по этичному хакингу крайне востребованы при текущем уровне развития ИТ и уровне киберугроз. Эффективная подготовка возможна только совместными усилиями школ/колледжей, университетов, учебных центров и общественных движений, таких как «Киберпатриот», сформированных под эгидой Минобороны России.

Алексей Любимов, председатель совета директоров 3iTech, выступил с докладом на тему «Отечественные технологии голосового искусственного интеллекта и речевой аналитики для повышения качества работы контакт-центров Министерства обороны РФ».

Докладчик заявил о том, что сегодня российские разработчики в секторе голосового искусственного интеллекта и речевой аналитики в состоянии оказывать конкуренцию лучшим зарубежным компаниям.

Алексей Любимов считает крайне важным ускоренное развитие инструментария сильного ИИ для разработок в секторе общения «человек – машина». Сегодня без искусственного интеллекта невозможно быстро обрабатывать большие объемы речевой информации и адекватно на них реагировать.

Поделиться:
Спецпроект

Spot Wave: NetApp оптимизирует облачную инфраструктуру

Подробнее
Спецпроект

Цифровая перезагрузка лесного комплекса

Подробнее


Подпишитесь
на нашу рассылку