Vad du behöver veta om "I am a Professional" Olympiad: vi pratar om områdena "Big Data" och "Robotics"

«Jag är ett proffs" är en tävling för kandidat- och masterexamina i humaniora och tekniska specialiteter. Den organiseras av stora ryska IT-företag och landets starkaste universitet, inklusive ITMO-universitetet. Idag pratar vi om målen för Olympiaden och två områden som vårt universitet övervakar - "Big Data" och "Robotics" (om resten - i våra nästa Habratopics).

Visa: Viktor Aznabaev /unsplash.com

Några ord om OS

Sikta. Bedöm studenternas kunskaper och introducera dem till arbetsgivarnas krav. Studenterna utvecklas inom sitt valda vetenskapliga område medan de arbetar i internationella företag. Arbetsgivaren vinner också – de behöver inte återupprätta sina utbildade specialister och hälsa nyutnämnda medarbetare med frasen: "Glöm allt du lärde dig på universitetet."

Varför delta? Vinnare få möjligheten komma in på ryska universitet utan prov. Du kan göra praktik på Yandex, Sberbank, IBS, Mail.ru och andra stora företag. Förra året, erbjudanden från ryska företag har fått mer än fyrahundra av de bästa deltagarna. Dessutom kommer studenter som har visat upp sig att kunna besöka vinterskolor.

Vilka deltar? Studenter inom alla specialiteter - tekniska, humanistiska och naturvetenskapliga. Förutom akademiker, doktorander, invånare och studenter vid utländska universitet.

Händelseformat. Du kan anmäla dig fram till den 18 november. Urvalet online kommer att hållas från den 22 november till den 8 december, men du kan hoppa över det om du slutför minst två av dem. onlinekurser från listanVinnarna i kvalomgången går vidare till tävlingar ansikte mot ansikte på större universitet runt om i landet, planerade till januari-mars. Resultaten från olympiaden "Jag är professionell" kommer att publiceras i april. på projektets hemsida.

I år omfattar olympiaden 68 områden. Specialister från ITMO-universitetet handleder fem av dem: fotonik, informations- och cybersäkerhet, programmering och informationsteknik, samt stordata och robotik. Vi kommer att berätta mer om de två sista.

Big Data

Denna inriktning omfattar alla livscykelteknologier för stordata, inklusive deras insamling, lagring, bearbetning, modellering och tolkning. Vinnarna kommer att kunna anmäla sig till ITMO Universitys masterprogram utan tentor i följande program: "Tillämpad matematik och informatik", "Digital hälsovård", "Finansiella stordatateknologier" och flera andra.

Deltagarna kommer också att ha möjlighet att genomföra praktik inom specialiteterna data scientist och data engineer hos partnerföretag. Dessa är National Center for Cognitive Development, Mail.ru, Gazpromneft NTC, Rosneft, Sberbank och ER-Telecom.

”På senare år har Big Data-riktningen blivit alltmer populär. Tekniker för primär datainsamling och lagring utvecklas, nya digitala mekanismer dyker upp (inom IoT och sociala nätverk) för att registrera tidigare oobserverbara processer”, kommenterar Alexander Valerievich Bukhanovsky, direktör. Mega-fakulteten för translationell informationsteknologi ITMO-universitetet. — Samtidigt ägnas uppmärksamhet inte bara åt hur man organiserar processen för att lagra och använda data, utan även åt att underbygga slutsatser och beslut, samt att skapa prediktiva modeller.”

Vilka blir arbetsuppgifterna? De förbereds av ett team Mega-fakulteten för translationell informationsteknologi ITMO-universitetet. De tar hänsyn till att en specialist på stordatabehandling måste ha grundläggande kunskaper i sannolikhetsteori och matematisk statistik, samt maskininlärning. Ha förståelse för logiken och metodiken i moderna artificiella intelligenssystem och vara skicklig i R, Java, Scala, Python (eller andra verktyg för att lösa praktiska problem).

Nedan ger vi ett exempel på ett problem från en av olympiadens etapper.

Exempeluppgift: Det finns 50 servrar i klustret, med 12 tillgängliga kärnor på varje. Resurser omfördelas dynamiskt mellan mappers och reducers (det finns ingen strikt resursfördelning). Skriv hur många minuter en MapReduce-uppgift som kräver 1000 mappers kommer att köras på ett sådant kluster. Körtiden för en mapper är 20 minuter. Om bara 1 reducer är kvar i uppgiften kommer den att bearbeta all data på 1000 minuter. Svaret accepteras med en noggrannhet på en decimal.

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

Rätt svarC

Hur man förbereder sig. Du kan börja med följande resurser:

• Manual för datormatematiksystemet MathCADDet kan vara användbart för självständigt arbete med källkoder för problemlösningar.
• Grundläggande principer för att konstruera och tolka probabilistiska modellerEtt banbrytande verk som förklarar varför probabilistiska modeller behöver en matematisk konstruktion som σ-algebra.
• Gmurman V. E. "Sannolikhetsteori och matematisk statistik"En enkel och användbar bok som presenterar grunderna i sannolikhetsberäkning av slumpmässiga händelser.

Här är några mer lättillgängliga böcker om tillämpad statistik för olika verksamhetsområden. Deras författare förklarar logiken bakom att lösa punkt- och intervalluppskattningsproblem på ett enkelt men övertygande sätt:

referenser

• Khan G. "Statistiska modeller i tekniska problem"
• Orlov A. I. "Sannolikhet och tillämpad statistik. Grundläggande fakta"
• Levin "Statistik för chefer som använder Microsoft Excel"
• Fisher R. A. "Statistiska metoder för forskare"
• Kobzar A. I. Tillämpad matematisk statistik
• Trukhacheva N.V. "Medicinsk statistik"
• GOST för statistiska beräkningar

Du kan också hitta information i tematiska kurser från den godkända listan på Olympiadens webbplats.

Robotics

Robotik kombinerar discipliner som algoritmer, elektronik och mekanik. Det är värt att välja denna inriktning för dem som redan studerar eller förbereder sig för att börja på ett master- eller forskarutbildningsprogram inom specialiteterna programvaruteknik, tillämpad mekanik, tillämpad matematik och datavetenskap eller elektronikteknik. Studenter som har bevisat vad de kan kan anmäla sig till programmen gratis.Robotics""Digitala styrsystem"Och"Digitala tillverkningssystem och teknologier» av vårt universitet.

Vilka blir arbetsuppgifterna? Master- och kandidatstudenter löser olika uppgifter. Alla uppgifter testar dock omfattande kunskaper inom reglerteknik, informationsbehandling och robotmodellering. Deltagarna kommer till exempel att bli ombedda att kontrollera ett systems stabilitet eller styrbarhet, välja en struktur eller beräkna regulatorkoefficienter.

”Vi måste lösa ett direkt eller inverst kinematiskt problem för en mobil eller manipulationsrobot, arbeta med systemets jakobian och leta efter balanserande moment i lederna för en given extern belastning”, säger Sergey Alekseevich Kolyubin, biträdande direktör. Mega-fakulteten för datateknik och management på ITMO. — Det kommer att finnas programmeringsuppgifter — du behöver skriva ett litet program för att modellera en robot eller planera banor i Python eller C++.”

I finalen måste eleverna programmera en robot för att utföra uppgifter från partnerföretag: Ryska järnvägarna, Diakont, KUKA, etc. Projekten är relaterade till obemannade luftfarkoster för land och luft, samt samarbetande robotar som arbetar i fysisk kontakt med omgivningen. Tävlingsformatet påminner om DARPA Robotics ChallengeFörst arbetar eleverna på en simulator och sedan på riktig hårdvara.

Låt oss nu titta på flera alternativ för problem inom robotikprogrammet som studenter kan stöta på. Här är exempel för dem som söker till en masterexamen:

Exempeluppgift #1: En robot med bilkinematik rör sig med en linjär hastighet v = 0,3 m/s. Ratten vrids med en vinkel w = 0,2 rad. Om robotens hjulradie är r = 0,02 m, och robotens längd och spårvidd är L = 0,3 m respektive d = 0,2 m, vad blir då vinkelhastigheterna för vart och ett av bakhjulen w1 och w2, uttryckta i rad/s?

Ange ditt svar i formatet två siffror separerade med ett mellanslag, med andra decimalers noggrannhet och med hänsyn till tecknet.

Exempeluppgift #2: Vad kan vara ett tecken på astaticism i ett slutet system i förhållande till inställningseffekten om analysen utförs enligt systemets strukturdiagram?

närvaron av aperiodiska länkar i en öppen krets;
närvaron av ideala integrerande länkar i en öppen krets;
närvaron av oscillerande och konservativa länkar i en öppen krets.

Här är några problem för dem som ansöker till forskarutbildning eller praktikplats:

Exempeluppgift #1: Figuren visar en redundant kinematisk robotmanipulator med 7 roterande leder. Figuren visar robotens baskoordinatsystem {s} med y-axelvektorn vinkelrät mot sidplanet, koordinatsystemet {b} är anslutet till flänsen och är kollinjärt med {s}. Roboten visas i en konfiguration där värdena för vinkelkoordinaterna för alla länkar är lika med 0. Skruvaxlarna för de sju kinematiska paren visas i figuren (positiv riktning är moturs). Axlarna för lederna 2, 4 och 6 är kodirektionella, axlarna för lederna 1, 3, 5 och 7 är identiska med axlarna för det ursprungliga baskoordinatsystemet. Länkarnas dimensioner är L1 = 0,34 m, L2 = 0,4 m, L3 = 0,4 m och L4 = 0,15 m.

Exempeluppgift #2: För en mer stabil drift av SLAM-algoritmen (Simultaneous Localization and Mapping) för mobila robotar baserade på partikelfilter, beslutade utvecklarna att använda resamplinghjulsalgoritmen. Vid en viss punkt i algoritmens drift fanns ett urval av 5 "partiklar" med vikterna w(1) = 0,5, w(2) = 1,2, w(3) = 1,5, w(4) = 1,0 och w(5) = 0,8 kvar i minnet. Vid vilket minsta tröskelvärde för den effektiva urvalsstorleken kommer resamplingmekanismen att startas vid denna iteration? Skriv svaret i decimalformat med en noggrannhet på en decimal.

Hur man förbereder sig. Du kan bedöma dina kunskaper och dina framtidsutsikter med hjälp av checklistan. Deltagare inom robotikinriktningen måste:

• Känna till principerna för robotmodellering, egenskaperna hos moderna sensorer och metoder för att erhålla sensorisk information.
• Känna till och praktiskt kunna tillämpa metoder och algoritmer för banplanering och automatisk styrning, samt bearbetning av sensorisk information.
• Ha färdigheter i strukturerad och objektorienterad programmering. Kunna arbeta i utvecklingsmiljöer för robotsystem.
• Känna till principerna, nyckelegenskaperna och funktionerna för driften av beräkningsdelen, drivenheterna och sensorerna i moderna robotar. Ha färdigheter att planera och genomföra experiment.

För att "dra upp" något av områdena kan du vara uppmärksam på webbseminarier från den officiella webbplatsenNågra problem från tidigare olympiader analyseras där. Det finns också facklitteratur, till exempel:

• Kolyubin S. A. "Dynamik i robotsystem"
• Borisov O. I., Gromov V. S., Pyrkin A. A. "Metoder för att styra robotapplikationer"
• Miroshnik I. V. "Teori om automatisk styrning. Linjära system".
• Bruno Siciliano "Robotik: Modellering, planering och kontroll"

Fler böcker

• Miroshnik I. V. "Teori om automatisk styrning. Icke-linjära och optimala system"
• Yurevich E. I. "Fundamentals of Robotics"
• Etienne Dombre “Modellering, prestandaanalys och styrning av robotmanipulatorer”
• Mark Spong, Seth Hutchinson "Robotmodellering och styrning"
• Bruno Siciliano "Springers handbok i robotik"
• Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox "Probabilistisk robotik"

Och onlinekurser på Openedu, Coursera och Edx

• Styrning av mekatroniska och robotiska system
• Linjära automatiska styrsystem
• Grunderna i mekatronik och robotik
• Metoder för att bearbeta navigationsmätningsinformation
• Programmeringsalgoritmer och datastrukturer
• Element i automatiska styrsystem
• Automatisk reglerteori. Icke-linjära automatiska reglersystem
• Modellering av processer och system. Icke-linjära dynamiska system.
• Robotikgrunder I – Robotmodellering
• Robotics
• Robotik: Dynamik och kontroll
• Robotik: Perception
• Kontroll av mobila robotar
• Robotik: Kinematik och matematiska grunder
• Autonoma mobila robotar

Ytterligare information om Olympiaden:

• Olympiaden "Jag är ett proffs": officiell webbplats
• Lagstadgade handlingar

Källa: will.com