「I am a Professional」オリンピックについて知っておくべきこと: 「ビッグデータ」と「ロボット工学」の分野について話します

«私はプロフェッショナルです「人文科学と専門技術の学士と修士を対象としたコンテストです。 ロシアの大手 IT 企業と、ITMO 大学を含む国内最強の大学によって組織されています。 今日は、オリンピックの目標と、私たちの大学が監督する XNUMX つの分野、「ビッグデータ」と「ロボット工学」について話します (残りについては、次のハブラトピックで)。

表示： ヴィクトル・アズナバエフ /Unsplash.com

オリンピックについて一言

目的。 学生の知識を評価し、雇用主の要件を紹介します。 学生は国際企業で働きながら、自分の選択した科学分野で成長します。 雇用主にとってもメリットがあります。訓練を受けた専門家を再登録したり、新入社員に「大学で教えられたことはすべて忘れてください」というフレーズで挨拶したりする必要がありません。

なぜ参加するのか？ 勝者 機会を得る 試験なしでロシアの大学に入学できる。 Yandex、Sberbank、IBS、Mail.ru、その他の大企業でインターンシップを受けることができます。 昨年、ロシア企業からのオファー 受け取った XNUMX 名を超える優秀な参加者が集まりました。 また、自分自身を証明した学生は訪問することができます 冬の学校.

誰が参加していますか? 技術、人文科学、自然科学など、あらゆる専門分野の学生。 卒業生、大学院生、居住者、海外大学の学生に加えて。

イベント形式。 18月22日までお申込みいただけます。 オンライン予選ステージは 8 月 XNUMX 日から XNUMX 月 XNUMX 日まで行われますが、少なくとも XNUMX つの予選ステージを正常に完了した場合はスキップできます。 リストからのオンラインコース。 予選を勝ち抜いたチームは、XNUMX月からXNUMX月に予定されている全国の主要大学での学内大会に進出します。 「I am a Professional」オリンピックの結果は XNUMX 月に発表されます プロジェクトのウェブサイトで.

今年のオリンピックには 68 の分野が含まれます。 ITMO大学の専門家は、そのうち「フォトニクス」、「情報とサイバーセキュリティ」、「プログラミングと情報技術」、さらに「ビッグデータ」と「ロボティクス」のXNUMXつを監督します。 最後の XNUMX つについて詳しく説明します。

ビッグデータ

この領域は、ビッグ データの収集、保存、処理、モデリング、解釈など、ビッグ データのライフ サイクルのすべてのテクノロジーをカバーします。 受賞者は、「応用数学と情報学」、「デジタルヘルス」、「ビッグデータ金融テクノロジー」、および「ビッグデータ金融テクノロジー」のプログラムの試験なしでITMO大学の修士課程に入学できます。 他にも数名.

参加者には、パートナー企業でデータサイエンティストやデータエンジニアの専門分野のインターンシップを受ける機会も与えられます。 これらは、国立認知研究センター、Mail.ru、Gazpromneft STC、Rosneft、Sberbank、ER-Telecom です。

「近年、ビッグデータの分野の人気が高まっています。 一次データの収集と保管のための技術が発展しており、以前は観察できなかったプロセスを記録するための新しいデジタルメカニズムが（IoTやソーシャルネットワークの分野で）登場しています」とディレクターのアレクサンダー・ヴァレリエヴィッチ・ブハノフスキー氏はコメントしている。 トランスレーショナル情報テクノロジーの巨大学部 ITMO大学。 「同時に、データの保存と使用のプロセスをどのように整理するかだけでなく、結論と決定を正当化すること、予測モデルを作成することにも注意が払われます。」

タスクは何になりますか? チームが準備します トランスレーショナル情報テクノロジーの巨大学部 ITMO大学。 これらは、ビッグデータのスペシャリストは確率論、数理統計、および機械学習の基礎知識を持っている必要があるという事実を考慮しています。 最新の人工知能システムのロジックと方法論を理解し、R、Java、Scala、Python (または実際的な問題を解決するためのその他のツール) を話せる。

以下に、オリンピックのステージの XNUMX つで発生した問題の例を示します。

タスクの例: クラスター内には 50 台のサーバーがあり、それぞれに 12 個の使用可能なコアがあります。 マッパーとリデューサー間のリソースは動的に再配布されます (リソースの厳密な分割はありません)。 1000 個のマッパーを必要とする MapReduce タスクがそのようなクラスター上で実行される時間を何分で記述します。 この場合、20台のマッパーの稼働時間は1分となります。 タスクに Reducer を 1000 つだけ残すと、すべてのデータが XNUMX 分で処理されます。 答えは小数点第 XNUMX 位まで正確に受け入れられます。

A. 44.6
B. 43.2
C. 41.6
D. 50.0

正解C

準備方法。 次のリソースから始めることができます。

• コンピュータ数学システム MathCAD のガイド。 問題を解決するためにソース コードを使用して独立した作業を行う場合に役立ちます。
• 確率モデルの構築と解釈の基礎。 基本的な研究では、なぜ確率モデルに σ 代数のような数学的構造が必要なのかを説明します。
• グムルマン V. E.「確率理論と数学的統計」。 ランダムな出来事の確率計算の基本を概説した、シンプルで役立つ本。

さまざまな活動分野の応用統計に関する書籍がさらに数冊入手可能です。 彼らの著者は、点と区間の推定問題を解決するロジックをシンプルかつ効果的に説明しています。

参照

• Han G. 「工学問題における統計モデル」
• オルロフ A.I.「確率と応用統計。 基本的な事実"
• Levin 「Microsoft Excel を使用した管理者のための統計」
• フィッシャー R.A.「研究者のための統計的手法」
• Kobzar A.I. 応用数理統計学
• Trukhacheva N.V.「医療統計」
• 統計計算用の GOST

テーマ別コースでも情報を入手できます 承認されたリストから オリンピックのウェブサイトにあります。

ロボティクス

ロボット工学は、アルゴリズム、エレクトロニクス、機械学などの分野を組み合わせたものです。 この方向は、ソフトウェア エンジニアリング、応用力学、応用数学およびコンピューター サイエンス、または電子工学の修士課程および大学院プログラムをすでに勉強している人、または入学の準備をしている人にとっては、選択する価値があります。 実績のある学生は無料でプログラムに登録できます。」ロボティクス"、"デジタル制御システム"そして"デジタル制作システムとテクノロジー「私たちの大学の。

タスクは何になりますか? 修士課程の学生と学士課程の学生はさまざまな課題を解決します。 ただし、すべてのタスクでは、制御理論、情報処理、ロボット モデリングに関する複雑な知識がテストされます。 たとえば、参加者はシステムの安定性や制御性を確認したり、構造を選択したり、レギュレーターの係数を計算したりするように求められます。

「移動ロボットまたは操作ロボットの直接運動学または逆運動学の問題を解決し、システムのヤコビアンと協力して、特定の外部負荷の下で関節のバランスモーメントを探す必要があります」と、副所長のセルゲイ・アレクセービッチ・コリビン氏は述べています。 コンピュータ技術と管理の巨大学部 ITMOにて。 「プログラミングのタスクが発生します。ロボットのモデリングや軌道の計画のための小さなプログラムを Python または C++ で作成する必要があります。」

最終試験では、学生は、ロシア鉄道、ディアコント、KUKA などのパートナー企業からのタスクを実行できるようにロボットをプログラムする必要があります。このプロジェクトは、陸上および空のドローン、および物理的に接触した状態で動作する協働ロボットに関連しています。環境。 大会形式は似ています DARPAロボティクスチャレンジ。 まず学生はシミュレーターで作業し、次に実際のハードウェアで作業します。

次に、学生が遭遇する可能性のあるロボット工学分野のタスクについて、いくつかのオプションを検討します。 修士課程への志願者の例は次のとおりです。

タスク例 #1: 自動車運動学ロボットは、線速度 v=0,3 m/s で移動します。 ステアリングホイールは角度 w=0,2 rad で回転します。 ロボットの車輪の半径が r=0,02 m、ロボットの長さと軌道がそれぞれ L=0,3 m、d=0,2 m である場合、各後輪の角速度はいくらになりますかw1 と w2、rad/s で表されますか?

答えは、スペースで区切られた XNUMX つの数字の形式で、符号を考慮して小数点第 XNUMX 位まで正確に入力してください。

タスク例 #2: システムの構造図に従って分析を実行した場合、参照の影響と比較した閉じたシステムにおける統計異常の兆候は何でしょうか?

開回路における非周期リンクの存在。
開ループ内に理想的な統合リンクが存在する。
開回路における振動リンクと保守リンクの存在。

大学院または研修医に入学する人にとっての問題は次のとおりです。

タスク例 #1: この図は、7 つの回転ジョイントを備えた冗長運動学を備えたロボット マニピュレータを示しています。 この図は、Y 軸ベクトルがページ平面に垂直なロボット ベース座標系 {s}、座標系 {b} がフランジに接続されており、{s} と同一線上にあることを示しています。 ロボットは、すべてのリンクの角座標が 0 に等しい構成で示されています。2 つの運動学的ペアの螺旋軸が図に示されています (正の反時計回りの方向)。 ジョイント 4、6、および 1 の軸は同一方向を向いており、ジョイント 3、5、7、および 1 の軸はベースの初期座標系の軸と同一です。 リンクサイズは、L0,34 = 2 m、L0,4 = 3 m、L0,4 = 4 m、L0,15 = XNUMX mです。

タスク例 #2: パーティクル フィルターに基づく移動ロボットの同時位置特定とマッピング (SLAM) アルゴリズムのより安定した動作のために、開発者はリサンプリング ホイール リサンプリング アルゴリズムを使用することにしました。 アルゴリズムの操作のある時点で、重み w(5) = 1、w(0,5) = 2、w(1,2) = 3、w(1,5) = 4 の 1,0 つの「粒子」のサンプルがメモリに残りました。そして、w(5) = 0,8。 特定の反復における有効サンプル サイズの最小しきい値がどの値になると、リサンプリング メカニズムが起動されます。 答えは小数点第 XNUMX 位まで正確な XNUMX 進数形式で記入してください。

準備方法。 チェックリストを使用して、自分の知識と将来性を評価できます。 ロボット工学専攻の参加者は次のことを行う必要があります。

• ロボット モデリングの原理、最新のセンサーの特性、感覚情報を取得する方法を理解します。
• 軌道計画と自動制御、および感覚情報の処理のための方法とアルゴリズムを理解し、実際に適用できるようになります。
• 構造化されたオブジェクト指向プログラミングのスキルを持っている。 ロボットシステムの開発環境で働くことができる。
• 最新のロボットのコンピューティング部分、ドライブ、センサーの原理、主な特性、動作機能を理解します。 実験を計画し設定するスキルを持っています。

いずれかの領域を「引き締める」には、次の点に注意を払うことができます。 公式ウェブサイトからのウェビナー。 そこでは過去のオリンピックの問題のいくつかが議論されています。 次のような専門的な文献もあります。

• Kolyubin S. A. 「ロボットシステムのダイナミクス」
• ボリソフ O.I.、グロモフ V.S.、ピルキン A.A. 「ロボットアプリケーションの制御方法」
• ミロシュニク I. V. 「自動制御の理論。 リニアシステム」
• ブルーノ・シチリアーノ「ロボット工学: モデリング、計画、制御」

もっと本を読む

• ミロシュニク I. V. 「自動制御の理論。 非線形最適システム」
• ユレビッチ E.I.「ロボット工学の基礎」
• エティエンヌ・ドンブル「ロボットマニピュレーターのモデリング、性能分析、制御」
• マーク・スポンジ、セス・ハッチンソン「ロボットのモデリングと制御」
• ブルーノ・シチリアーノ「シュプリンガー・ロボット工学ハンドブック」
• セバスチャン・スラン、ヴォルフラム・ブルガード、ディーター・フォックス「確率的ロボット工学」

Openedu、Coursera、Edx のオンライン コース

• メカトロニクスおよびロボットシステムの制御
• リニア自動制御システム
• メカトロニクスとロボット工学の基礎
• 航法測定情報の処理方法
• プログラミングアルゴリズムとデータ構造
• 自動制御システムの要素
• 自動制御の理論。 非線形自動制御システム
• プロセスとシステムのモデリング。 非線形動的システム
• ロボット工学基礎 I – ロボット モデリング
• ロボット工学
• ロボティクス: ダイナミクスと制御
• ロボット工学：知覚
• 移動ロボットの制御
• ロボット工学: 運動学と数学的基礎
• 自律移動ロボット

オリンピックに関する追加情報:

• オリンピアード「私はプロフェッショナルです」：公式ウェブサイト
• 規制文書

出所： habr.com