"나는 전문가입니다" 올림피아드에 대해 알아야 할 사항: "빅 데이터"와 "로봇공학" 분야에 대해 이야기합니다.

«나는 전문적이야"는 인문학 및 기술 전문 분야의 학사 및 석사를 위한 경쟁입니다. 이는 러시아의 대형 IT 기업과 ITMO 대학을 포함한 러시아 최고의 대학이 주최합니다. 오늘 우리는 올림피아드의 목표와 우리 대학이 감독하는 두 가지 영역인 "빅 데이터"와 "로봇 공학"(나머지 내용은 다음 habratopics에서)에 대해 이야기하고 있습니다.

보기 : 빅터 아즈나바예프 /unsplash.com

올림픽에 관한 몇 마디

목적. 학생들의 지식을 평가하고 고용주의 요구 사항을 소개합니다. 학생들은 국제 기업에서 일하면서 자신이 선택한 과학 분야에서 발전합니다. 고용주도 혜택을 누리고 있습니다. 그는 숙련된 전문가를 다시 등록할 필요가 없으며 새로 고용된 직원에게 "대학에서 배운 모든 것을 잊어버리세요"라는 문구로 인사할 필요가 없습니다.

왜 참여하나요? 수상자 기회를 얻다 시험 없이 러시아 대학에 입학하세요. Yandex, Sberbank, IBS, Mail.ru 및 기타 대기업에서 인턴십을 얻을 수 있습니다. 작년에 러시아 기업의 제안 получили XNUMX명 이상의 최고의 참가자. 또한, 실력을 입증한 학생들도 방문할 수 있습니다. 겨울 학교.

누가 참여하고 있나요? 기술, 인문학, 자연과학 등 모든 전문 분야의 학생입니다. 그 밖에도 졸업생, 대학원생, 레지던트, 외국대학 재학생 등이 포함된다.

이벤트 형식. 18월 22일까지 등록 가능합니다. 온라인 예선은 8월 XNUMX일부터 XNUMX월 XNUMX일까지 진행되며, XNUMX개 이상을 성공적으로 마치면 건너뛸 수 있습니다. 목록의 온라인 코스. 예선 우승자는 XNUMX~XNUMX월로 예정된 전국 주요 대학 교내 대회에 진출하게 된다. '나는 전문가다' 올림피아드 결과, XNUMX월 발표 예정 프로젝트 웹사이트에서.

올해 올림피아드는 68개 분야로 구성됩니다. ITMO 대학 전문가는 "포토닉스", "정보 및 사이버 보안", "프로그래밍 및 정보 기술", "빅 데이터" 및 "로봇공학" 등 XNUMX개 분야를 감독합니다. 마지막 두 가지에 대해 더 자세히 알려 드리겠습니다.

빅 데이터

이 영역은 수집, 저장, 처리, 모델링 및 해석을 포함하여 빅 데이터 수명주기의 모든 기술을 다룹니다. 우승자는 "응용 수학 및 정보학", "디지털 건강", "빅 데이터 금융 기술" 및 "응용 수학 및 정보학" 프로그램에 대한 시험 없이 ITMO 대학의 석사 프로그램에 입학할 수 있습니다. 다른 여러 사람.

또한, 참가자들은 파트너사에서 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어 전문 분야의 인턴십을 경험할 수 있는 기회도 갖게 됩니다. 이들은 국립인지 연구 센터, Mail.ru, Gazpromneft STC, Rosneft, Sberbank 및 ER-Telecom입니다.

“최근에는 빅데이터 분야가 점점 인기를 얻고 있습니다. 기본 데이터 수집 및 저장 기술이 개발되고 있으며, 이전에는 관찰할 수 없었던 프로세스를 기록하기 위한 새로운 디지털 메커니즘(IoT 및 소셜 네트워크 분야)이 등장하고 있습니다.”라고 Alexander Valerievich Bukhanovsky 이사는 말합니다. 번역 정보 기술 거대 학부 ITMO 대학. "동시에 데이터 저장 및 사용 프로세스를 구성하는 방법뿐만 아니라 결론과 결정을 정당화하고 예측 모델을 만드는 데도 주의를 기울입니다."

과제는 무엇입니까? 팀에서 준비해요 번역 정보 기술 거대 학부 ITMO 대학. 빅데이터 전문가가 되기 위해서는 확률론, 수리통계, 머신러닝에 대한 기본 지식이 있어야 한다는 점을 고려했다. 현대 인공 지능 시스템의 논리와 방법론을 이해하고 R, Java, Scala, Python(또는 실제 문제를 해결하기 위한 기타 도구)을 구사합니다.

아래에서는 올림피아드 단계 중 하나의 문제에 대한 예를 제시합니다.

예시 작업: 클러스터에는 50개의 서버가 있으며 각 서버에는 12개의 사용 가능한 코어가 있습니다. 매퍼와 리듀서 간의 리소스는 동적으로 재분배됩니다(리소스를 엄격하게 구분하지 않음). 1000개의 매퍼가 필요한 MapReduce 작업이 해당 클러스터에서 실행되는 시간(분)을 기록합니다. 이 경우 매퍼 20개의 작동 시간은 1분이다. 작업에 감속기를 1000개만 남겨두면 XNUMX분 안에 모든 데이터를 처리합니다. 답변은 소수점 한 자리까지 정확하게 인정됩니다.

44.6
B. 43.2
C. 41.6
D. 50.0

정답C

준비하는 방법. 다음 리소스로 시작할 수 있습니다.

• 컴퓨터 수학 시스템 MathCAD 안내. 문제 해결을 위해 소스 코드를 사용하여 독립적으로 작업하는 데 유용할 수 있습니다.
• 확률 모델 구성 및 해석의 기본. 기본 작업은 확률 모델에 σ-대수와 같은 수학적 구성이 필요한 이유를 설명합니다.
• Gmurman V. E. “확률 이론 및 수학적 통계”. 무작위 사건의 확률적 계산의 기본을 설명하는 간단하고 유용한 책입니다.

다양한 활동 분야에 적용되는 통계에 관한 더 많은 책이 있습니다. 저자는 점 및 구간 추정 문제를 해결하는 논리를 간단하지만 효과적으로 설명합니다.

참조

• Han G. “공학 문제의 통계 모델”
• Orlov A.I. “확률 및 응용 통계. 기본적인 사실"
• Levin "Microsoft Excel을 사용하는 관리자를 위한 통계"
• Fisher R. A. “연구자를 위한 통계적 방법”
• Kobzar A. I. 응용수학적 통계
• Trukhacheva N.V. “의료 통계”
• 통계 계산을 위한 GOST

주제별 강좌에서도 정보를 찾을 수 있습니다. 승인된 목록에서 올림픽 홈페이지에서

로봇 공학

로봇공학은 알고리즘, 전자공학, 기계공학 등의 분야를 결합합니다. 이 방향은 이미 소프트웨어 공학, 응용 역학, 응용 수학, 컴퓨터 과학 또는 전자 공학 분야의 석사 및 대학원 프로그램을 공부하거나 입학을 준비하는 사람들이 선택할 가치가 있습니다. 검증된 학생들은 무료로 프로그램에 등록할 수 있습니다."로봇 공학","디지털 제어 시스템"그리고"디지털 생산 시스템 및 기술"우리 대학의.

과제는 무엇입니까? 석사와 학사 학생들은 서로 다른 과제를 해결합니다. 그러나 모든 작업은 제어 이론, 정보 처리 및 로봇 모델링에 대한 복잡한 지식을 테스트합니다. 예를 들어, 참가자들은 시스템의 안정성이나 제어 가능성을 확인하고, 구조를 선택하거나, 조정기 계수를 계산하라는 요청을 받게 됩니다.

부국장인 Sergey Alekseevich Kolyubin은 "우리는 이동 로봇이나 조작 로봇의 직접 또는 역 운동학 문제를 해결하고 시스템의 야코비안과 함께 작업하며 주어진 외부 하중 하에서 관절의 균형 모멘트를 찾아야 합니다."라고 말합니다. 컴퓨터 기술 및 관리 거대 학부 ITMO에서. "프로그래밍 작업이 있을 것입니다. Python이나 C++로 로봇을 모델링하거나 궤도를 계획하기 위한 작은 프로그램을 작성해야 합니다."

결승전에서 학생들은 러시아 철도, Diakont, KUKA 등 파트너 회사의 작업을 수행하도록 로봇을 프로그래밍해야 합니다. 프로젝트는 육상 및 공중용 드론뿐만 아니라 물리적 접촉 조건에서 작동하는 협동 로봇과도 관련됩니다. 환경. 대회 형식은 다음과 같습니다. DARPA 로봇 공학 도전. 먼저 학생들은 시뮬레이터에서 작업한 다음 실제 하드웨어에서 작업합니다.

다음으로 학생들이 접할 수 있는 로봇 공학 분야의 작업에 대한 몇 가지 옵션을 고려해 보겠습니다. 석사 프로그램 지원자의 예는 다음과 같습니다.

예제 작업 #1: 자동차 운동학 로봇은 선형 속도 v=0,3m/s로 움직입니다. 스티어링 휠은 w=0,2rad 각도로 회전합니다. 로봇 바퀴의 반경이 r=0,02m이고, 로봇의 길이와 궤도가 각각 L=0,3m, d=0,2m라고 하면, 각 뒷바퀴의 각속도는 얼마입니까? w1과 w2는 rad/s로 표시됩니다.

부호를 고려하여 두 숫자를 공백으로 구분하여 소수점 둘째 자리까지 정확하게 입력하세요.

예제 작업 #2: 분석이 시스템의 구조 다이어그램에 따라 수행되는 경우 참조 영향과 관련하여 폐쇄 시스템에서 무상태의 징후는 무엇입니까?

개방 회로에 비주기 링크가 있음;
개방 루프에 이상적인 통합 링크가 있습니다.
개방 회로에 진동 및 보수 링크가 존재합니다.

대학원이나 레지던트에 진학하는 분들의 고민은 다음과 같습니다.

예제 작업 #1: 그림은 7개의 회전 관절이 있는 중복 운동학을 갖춘 로봇 매니퓰레이터를 보여줍니다. 그림은 페이지 평면에 수직인 y축 벡터가 있는 로봇 기본 좌표계 {s}, 플랜지에 연결되고 {s}와 동일 선상에 있는 좌표계 {b}를 보여줍니다. 로봇은 모든 링크의 각도 좌표가 0인 구성으로 묘사됩니다. 그림에는 2개의 운동 쌍에 대한 나선형 축이 표시됩니다(양의 시계 반대 방향). 관절 4, 6, 1의 축은 공동 방향을 가지며, 관절 3, 5, 7, 1의 축은 베이스의 초기 좌표계 축과 동일합니다. 링크 크기 L0,34 = 2m, L0,4 = 3m, L0,4 = 4m, L0,15 = XNUMXm.

예제 작업 #2: 입자 필터 기반 모바일 로봇의 SLAM(동시 위치 파악 및 매핑) 알고리즘을 보다 안정적으로 작동하기 위해 개발자는 리샘플링 휠 리샘플링 알고리즘을 사용하기로 결정했습니다. 알고리즘 작업의 특정 지점에서 가중치 w(5) = 1, w(0,5) = 2, w(1,2) = 3, w(1,5) = 4인 1,0개의 "입자" 샘플이 메모리에 남아 있습니다. 그리고 w(5) = 0,8입니다. 특정 반복에서 유효 샘플 크기의 최소 임계값에서 리샘플링 메커니즘이 시작됩니다. 답을 소수점 한 자리까지 정확하게 소수점 형식으로 작성하세요.

준비하는 방법. 체크리스트를 사용하여 지식과 전망을 평가할 수 있습니다. 로봇 공학 전공 참가자는 다음을 수행해야 합니다.

• 로봇 모델링의 원리, 최신 센서의 특성 및 감각 정보를 얻는 방법을 알아봅니다.
• 궤도 계획, 자동 제어, 감각 정보 처리를 위한 실제 방법과 알고리즘을 알고 적용할 수 있습니다.
• 구조화된 객체지향 프로그래밍 기술을 보유하고 있습니다. 로봇 시스템 개발 환경에서 작업할 수 있습니다.
• 현대 로봇의 컴퓨팅 부품, 드라이브 및 센서의 원리, 주요 특성 및 작동 기능을 알아보세요. 실험을 계획하고 설정하는 기술을 갖추고 있습니다.

특정 영역을 "단단하게" 하려면 다음 사항에 주의를 기울일 수 있습니다. 공식 웹사이트의 웹 세미나. 이전 올림피아드의 일부 문제가 거기에서 논의됩니다. 다음과 같은 전문 문헌도 있습니다.

• Kolyubin S. A. "로봇 시스템의 역학"
• Borisov O.I., Gromov V.S., Pyrkin A.A. “로봇 응용 프로그램을 제어하는 ​​방법”
• Miroshnik I. V. “자동 제어 이론. 선형 시스템"
• Bruno Siciliano "로봇공학: 모델링, 계획 및 제어"

더 많은 책

• Miroshnik I. V. “자동 제어 이론. 비선형 및 최적 시스템"
• Yurevich E. I. “로봇 공학의 기초”
• Etienne Dombre “로봇 매니퓰레이터의 모델링, 성능 분석 및 제어”
• Mark Spong, Seth Hutchinson "로봇 모델링 및 제어"
• Bruno Siciliano "로봇 공학의 스프링거 핸드북"
• Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox "확률적 로봇공학"

Openedu, Coursera 및 Edx의 온라인 강좌

• 메카트로닉 및 로봇 시스템 제어
• 선형 자동 제어 시스템
• 메카트로닉스와 로봇공학의 기초
• 내비게이션 측정 정보 처리 방법
• 프로그래밍 알고리즘 및 데이터 구조
• 자동 제어 시스템의 요소
• 자동 제어 이론. 비선형 자동 제어 시스템
• 프로세스 및 시스템 모델링. 비선형 동적 시스템
• 로봇공학 기초 I – 로봇 모델링
• 로보틱스
• 로봇공학: 역학 및 제어
• 로봇 공학 : 인식
• 이동 로봇 제어
• 로봇공학: 운동학 및 수학 기초
• 자율 모바일 로봇

올림피아드에 대한 추가 정보:

• 올림피아드 “나는 전문가입니다”: 공식 웹사이트
• 규정 문서

출처 : habr.com