Приключения Электроников
Будущее, как всегда, наступило внезапно. Появление умных технологий и стремление к автоматизации рабочих процессов привели к тому, что над множеством самых массовых профессий нависла угроза гибели в ближайшие десятилетия. Функции продавцов, водителей, уборщиков, кондукторов, бухгалтеров, юристов, HR-менеджеров уже начинают передавать роботам. Вместо них появятся новые профессии — многие возникают уже сейчас. Мы поговорили с представителями пяти новых инженерных профессий о том, как живется первопроходцам в мире, не успевшем подготовиться к наступлению будущего
Робототехник
«Как только появится высокоскоростной интернет следующего поколения, нас ждет взрывной рост робототехники»
Роботы берут на себя все больше человеческих функций, освобождая нас от рутинной работы, хотим мы того или нет. Не только заводские цеха, но и офисные опенспейсы рано или поздно заполнят машины, способные выполнять работу без оплаты, перерывов на обед, перекуров и нервных срывов.
Робототехник — специалист, который занимается разработкой, сборкой и программированием роботов. Александр Кузнецов печатает их на 3D-принтере. По образованию он ракетостроитель, а по любви — робототехник. Днем работает в Государственном космическом научно-производственном центре имени Хруничева, а в выходные пропадает в своей мастерской. Здесь творческий беспорядок, запах пластика и краски. И роботы. В мастерской в ряд стоят несколько созданных Александром по образу и подобию человеческому «взрослых высоких мужчин», от пустого взгляда которых становится жутковато. Особенно когда дверь мастерской приоткрывается и роботы начинают пялиться в коридор на своих человекоподобных собратьев, манекенов из соседнего ателье.
Александр снимает куртку и приступает к работе.
— Ко мне заказчик должен скоро подъехать. Вы извините, надо кое-что доделать.
Началась сборка робота? Нет, это детали для мотоцикла, напечатанные на 3D-принтере. Александр скрупулезно их соединяет. Все делает предельно аккуратно: если сломает, перепечатать к вечеру не успеет. Такие заказы — обычное дело в его мастерской. Например, одна из разработок Александра — «валенки с подогревом», заказ парка «Сокольники». Валенки тоже были напечатаны на 3D-принтере, подключены к электрической сети парка и в прошлом году спасли от морозов не одну пару замерзших ног.
— Мой друг как-то гуляет по парку, звонит мне и говорит: «Вчера гуляю в Сокольниках, смотрю, сидит девушка на скамейке с коляской и ноги в этих валенках греет. Прикинулся шлангом, спрашиваю: «Ну что, греет?» — «Да, — говорит, — так классно!» Я обрадовался. А на следующий день он мне звонит и говорит, что бомж на том же месте сидит, греется.
— А в космическом центре над чем работаете?
— Сейчас над прототипом робота для МКС, — скромно рассказывает Александр, продолжая вкручивать винтики в корпуса деталей. — Робот должен полностью повторять движения космонавта, когда тот будет находиться внутри станции, а робот снаружи. На космонавте в это время надет специальный костюм, с помощью которого он и управляет роботом. У космонавтов есть ограничение по времени нахождения в космосе, а у робота нет. Пока еще подобные роботы не применяются, хотя их разработки ведут и NASA, и Европейское космическое агентство. Мы разрабатываем прототип — но способный исполнять весь функционал, который потом будет заложен в робота для станции. Главное — он должен уметь полностью повторять движения человека, в этом весь смысл.
— А из чего ваш прототип будет сделан?
— Из обычного пластика со стальным каркасом. Пластиковые детали мы делаем на 3D-принтере. Но в этом прототипе не столько важны «части тела» робота, сколько кинематическая модель его движений, программная часть.
— И в какой стадии готовности прототип?
— Голову уже почти напечатали.
А в своей мастерской Александр трудится над собственными разработками. Готовит или ищет в сети «чертежи» — программные 3D-модели, печатает по ним детали из горячего пластика, затем собирает роботов. На сборку одного андроида уходит около месяца, после чего в мастерской приступают к его «оживлению» — программированию и тестированию. Александр показывает на одного из них; оказывается, тот умеет патрулировать помещения и следить за порядком. Анализируя поведение людей, робот «понимает» их намерения. Методом такого робонаблюдения можно вычислить человека со злым умыслом. Но пока получается не идеально.
— На одной из выставок мой робот начал следить за женщиной, так та в обморок упала, — вспоминает Александр. — Видимо, испугалась. Пока есть проблемы: поведение злоумышленника и человека, который хочет в туалет, этому роботу кажется очень похожим, он может ошибиться. Этот момент нужно доработать.
Пока весь доход от аренды роботов и их продаж Александр вкладывает в развитие мастерской. Для работы нужны хорошее оборудование, электроника и программисты.
— Что из оборудования сейчас у вас самое дорогое?
— Фрезерный станок по металлу.
— А 3D-принтера по металлу у вас нет?
— Нам пока такой не купить.
— А самим сделать?
— Не-е… Бесполезно. Во Фрязино есть компания, которая делает лазеры. Раньше это была российская компания, теперь она американская. Они под санкциями, и сюда они эти лазеры никогда не продадут. Хотя их сделают здесь же. И на всех принтерах, немецких, американских, китайских стоят наши лазеры. Самые лучшие лазеры, и их делают во Фрязино.
В мастерской в ряд стоят несколько созданных по образу и подобию человеческому андроидов — «взрослых высоких мужчин», от пустого взгляда которых становится жутковато, особенно когда дверь мастерской приоткрывается и роботы начинают пялиться в коридор — на своих человекоподобных собратьев, манекенов из соседнего ателье
Компания, о которой говорит Александр, была создана советским ученым и предпринимателем Валентином Гапонцевым еще в 1951 году. Сейчас Гапонцеву 79, он живет в США, а его компания производит 80% волоконных лазеров в мире.
— А это что за андроид? — указываю на один из роботов Александра, который похож на R2-D2.
— Это так, баловень. Ездит рекламу показывает.
— Почему же сейчас без дела стоит?
— Кто-то просит его поменьше сделать, а мониторы для рекламы — побольше. Кто-то просит добавить ему подставку под газеты, чтоб он предлагал их посетителям. У всех разное видение того, каким он должен быть. Но в основном этих берут, — Александр указывает на человекоподобных роботов.
— Вы их в аренду сдаете? А никто не хотел их выкупить?
— Покупали. И сейчас интересуется один отель. Хотят посадить робота на ресепшн. Но для него софт будет дорогой, поэтому они пока думают. Софт, программы — это его мозги, самое главное в роботе. Мы бы его отдали за миллион рублей, но с мозгами он будет стоить 4–5 миллионов. Готового робота нужно передать фирме, которая будет разрабатывать под него софт. Это где-то полгода, потом еще его внедрять, тестировать… Чтобы робот распознавал хотя бы тысячу разных клиентов, запоминал их и с каждым здоровался, уже нужны серверная часть и несколько видов программирования. Кроме того, понадобится распознавание речи, надо ставить дорогие микрофоны для очистки звука и высокоскоростной интернет. Ведь если сеть Wi-Fi занята, то робот просто не будет успевать обрабатывать информацию. Поэтому все и ждут взрывного роста робототехники, когда появится высокоскоростной интернет следующего поколения.
В мастерской стоит макет ветроэнергетической установки.
— Откуда у вас этот макет?
— Работал над ней на ставропольском заводе медтехники, его сейчас уже не существует. Завод закрылся — чертежи остались. Такой тип ветряков может работать в северных широтах. За счет ветра энергия вырабатывается бесплатно, и охлаждение происходит в естественной среде.
— И что с этим проектом сейчас можно сделать?
— Планируем выставиться с ним на ICO. Это когда фирма продает токены, электронный аналог акций, а их покупают за криптовалюту — биткоины или эфириум. Так можно привлечь финансирование.
— Кому у нас это может быть интересно?
— У нас и так очень дешевая энергия... Я уж думал за бугор свалить, может там кому. Мы общались по поводу этого проекта с боливийцами, индусами. Индусы интересовались им в качестве офсетного договора — это когда Россия продает вооружение и по договору должна поставить одну мирную технологию. Они хотели эту. Но с нашей бюрократией…
— А кто работает с вами в команде?
— Электронщик у нас на Apple три года работал, с программистом мы знакомы с 10-го класса. Иногда студенты помогают. Целенаправленно на зарплату мы никого не искали. Есть проект — платим.
— И много таких активистов?
— Два-три человека есть. Да я и сам активист. Мы в убыток работаем по большей части. Заказчик обычно приходит с таким предложением: «Нам нужна сложная фиговина, если вы ее сделаете, мы у вас купим». Договор о намерениях не хотят заключать. Все хотят самолет за два рубля, когда он стоит десять.
Разработчик квадрокоптеров
«Наш дрон разносил водку на форуме»
Дроны сегодня пытаются использовать для самых разных целей — от доставки пиццы до наблюдения за порядком. Растет и спрос на их создателей. Эксперты прогнозируют распространение нескольких новых профессий в этой области в самое ближайшее время — к 2020 году. Например, проектировщик интерфейсов беспилотных летательных аппаратов будет отвечать за их программирование и работу систем обеспечения, навигации и безопасности.
Обычными управляемыми квадрокоптерами уже никого не удивишь. Задача сегодняшнего дня — разработка автономных беспилотных систем. Андрей Корегодский создает автономные квадрокоптеры в одной из таких компаний — «Коптер Экспресс».
— У нас есть образовательная программа, которая учит пилотировать дрон с пульта управления. Оператор дронов, например, в военной сфере — уже существующая специальность. Тут нужен опыт, поэтому хороших операторов дронов в любой сфере сейчас трудно найти. На большом коптере летать трудно, много внешних факторов, которые нужно учитывать — погода, например.
— А для кого вы создаете дроны?
— Мы делали коптеры для рыбнадзора — чтобы высматривать браконьеров. Для МЧС — чтобы искать пожары. В 2013-м поставили им первый дрон. Теперь МЧС хотят более автоматизированный дрон, более самостоятельный. С МВД мы тоже сотрудничали, создали дрон для воздушных наблюдений. Им нужен был коптер, который зависал бы над опасными участками дороги и фиксировал нарушения. Они закупали партию наших дронов. Один коптер был сделан с десятикратным оптическим зумом. Мы установили на нем видеокамеру и разработали плату, которая позволяла с пульта пользоваться зумом и выводить эту картинку на экран. Получалось, что на этом коптере можно действительно далеко заглядывать. На рынке почти ничего нет с большим зумом для квадрокоптеров, там обычно камеры широкоугольные. Делали отдельно коптер для перевозки грузов с пульта. И для наблюдения с защитой от дождя — сделали со всех сторон закрытую карбоновую раму, чтобы коптер мог летать и ему ничего не было. Тоже управляется с пульта. Автономные коптеры сейчас еще только разрабатываем.
В образовательном центре компании школьников и студентов учат конструированию, программированию и эксплуатации беспилотных систем. Здесь же часто находят своих будущих разработчиков.
— Наши специалисты по квадрокоптерам участвуют в соревнованиях профессионалов World Skills: собирают, настраивают, ищут и устраняют неисправности, летают на дронах с захватом груза, занимаются картографированием и производством ортофотопланов для строительных компаний — для этого нужно снять с воздуха местность, а потом склеить кадры. Получается как Google Карты, только в высоком разрешении. Строительные компании раньше от этого были далеки, а сейчас направляют к нам своих специалистов на обучение: им нужны трехмерные цифровые модели зданий и города, которые тоже можно сделать с помощью квадрокоптера. Обращались даже с целью исследовать башенные краны при посредстве коптеров… Такого рода исследования сейчас востребованы.
Нередко такие дроны предоставляют в аренду. Например, «Клевер» — созданный в образовательном центре программируемый конструктор квадрокоптера. Все детали для «Клевера» вырезают на лазерном принтере из дерева. Каркас получается легким. Остальные детали делают на обычном 3D-принтере из пластика.
— «Клевер» разносил водку на одном форуме. На дроне сверху был установлен держатель для стопок. Тут нужен хороший оператор, чтобы водку не разлить. У нас был хороший. Чтобы спроектировать коптер, с одной стороны, нужно мыслить как дизайнер, с другой стороны — как инженер, иначе дрон не полетит. Если мы говорим о коптерах, которые хотим продавать, например дронах для селфи, то для них, конечно, важен дизайн. Если мы говорим о системе с зарядной станцией, там дизайн менее важен. Хотя некрасивые самолеты действительно не летают. А некрасивые коптеры — летают. Потому что схема аэродинамически топорная. Коптеры сейчас захватывают мир, потому что сейчас можно меньше думать об аэродинамике — это замещается умным управлением, которое регулирует тягу на двигателях.
В основном «Коптер Экспресс» сейчас продает образовательные продукты и учебные конструкторы дронов. Дроны для грузоперевозок пока доделывают, чтобы выпустить на рынок. Серийного производства автономных дронов тоже еще нет.
— Мы сейчас вкладываемся в разработку автономных систем. Чтобы дрон мог выполнять задачи без участия человека. К серийному автономному дрону совершенно другие требования по надежности, в отличие от «Клевера», на котором обучают школьников и студентов. Он должен работать безотказно при любых погодных условиях, зимой, в сильный ветер. Здесь нужны большие тяжелые дроны. Мы делали разные коптеры, есть массой 3–4 килограмма. Самый большой наш коптер весит 10 или 12 килограммов. И он еще должен тащить 9 килограммов груза… Сейчас рынок специалистов в этой области совсем небольшой. Программистов, которые делают автономные беспилотники, вообще очень мало. Мы выгребаем всех, кого только находим — на хакатонах, олимпиадах, иногда на сайтах по поиску работы.
В законодательном отношении выйти на российский рынок с идеей беспилотников сложно. В городах появляются знаки, запрещающие летать беспилотным системам.
— Сейчас постоянное использование беспилотника в качестве курьера технически возможно, а законодательно — нет. На нас подали в суд в 2014 году и оштрафовали на 50 000 рублей за незаконную воздушную грузоперевозку. Мы тогда пробовали в Сыктывкаре доставлять пиццу с помощью дрона. Зато после той акции коммерческой доставки пиццы дронами нам стало ясно, что нужна автономная работа. Столько операторов дронов не наберешь, они ведь должны быть квалифицированными. Дроны будут падать из-за низкой квалификации специалистов, а это издержки. Нанимать людей невыгодно: их нужно учить, им надо платить. Так что будущее за автономными технологиями доставки грузов. Поэтому наши конструкторы учатся не только управлять с пульта, но и программировать.
VR-продуктолог
«Хороший продукт должен “лечить боль” потенциальных заказчиков»
VR-продуктолог — это программист, новатор и маркетолог в одном лице, создающий сервисы и приложения для работы, обучения и отдыха в виртуальной реальности.
Андрей Карабанов занимается разработкой VR-продуктов под индивидуальный заказ, в основном музейной тематики. И учит этому других: недавно он придумал образовательную программу для вузов по созданию стартапов в VR и AR — то есть в виртуальной и дополненной реальности.
— Представь, издательство выпускает книгу про Сальвадора Дали. В этой книге оно хочет напечатать изображения его картин. Но оригиналы этих картин висят в музее, обладающем правами на их изображение. И когда издательство будет печать эти картинки, оно должно заплатить правообладателю. Идея моего первого бизнеса заключалась в том, чтобы сделать сервис по продаже прав на изображение.
Для того чтобы сделать такой сервис, нужно провести исследование: обойти музеи, узнать о проблемах, с которыми там сталкиваются, и предложить продукт, который их решит. Такой исследовательский подход лег в основу образовательного процесса будущих архитекторов виртуальности, которых уже сейчас готовят в России.
— Мое исследование началось с того, что я пошел в музей разговаривать о том, какие там есть проблемы. У музея их было две: низкий бюджет и желание поставить аудиовизуальную систему. «Вы на нее заработаете через три месяца», — предложил я. И они согласились купить сервис по продаже прав на изображение. Там простая механика: музей выкладывает в сеть то, что хочет продать, изображения становятся доступными для покупки, их покупают, и музей получает за это деньги. Но важно другое. Музей покупает решение своей проблемы. Продукт, который решает проблему, — это основная концепция «продуктного» мышления, которое учит понимать клиента.
Некоторые университеты уже готовят студентов к работе с VR- и AR-продуктами. На базе Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) в прошлом году были набраны первые специалисты в магистратуру, которые в процессе учебы сейчас разрабатывают и создают свои стартапы.
— Сделать хороший VR-/AR-продукт можно, если понимаешь, для кого ты его делаешь и каков критерий качества. Два года назад мне пришла в голову идея сделать на базе университета предмет, который давал бы нечто большее, чем прикладные навыки программиста. Ведь сегодня важно не столько уметь что-то делать, сколько выстраивать отношения с людьми, которые что-то делают. А этому не учат в вузах. Я приходил со своей идеей в разные институты: Политех, НИТУ «МИСиС», НИУ «МЭИ». Меня везде послали. Несмотря на то что больше 80% выпускников не работают по специальности и не понимают, кем они выпускаются и зачем! А ДВФУ в прошлом сезоне уже тестировал защиту диплома в виде стартапа. То есть запрос у вуза сформировался, мы ему и предложили эту идею. И она сработала. Эта магистерская программа — продукт, который мы делаем с «КиберРоссией» и к 2019 году отдаем его, он станет достоянием Министерства образования. И будет масштабироваться на все университеты страны.
Сейчас первые 120 студентов разрабатывают свои стартапы и проводят совместные исследования, главная цель которых — выявить «боль» потенциальных заказчиков и вылечить ее с помощью своего продукта.
— Я бакалавр по специальности «Математические методы в экономике». Среди моих однокурсников из Политеха никто не работает по специальности. Учился с нами один парень, очень крутой программист. Он выпустился и сразу уехал работать в Google. Жизнь удалась. А у остальных — непонятно. Я окончил магистратуру на менеджера, руководителя, а в итоге стал менеджером по продажам и людьми руководить не умею. Компании считают работу менеджера по продажам самой черновой. Если это холодные звонки или работа по скрипту, тут вообще мозги не нужны. И я задумался: «Что не так с образованием в школе и вузах?» Помню, когда мы школьниками ездили на экскурсию в Царское село, я увидел табель с оценками Пушкина… Там одни тройки! И я понял: раз Пушкин — гений, то и я не буду запариваться. Мы учим студентов думать, а не гнаться за прикладными навыками или оценками. Здесь много командной работы. Обычно на учебе в университете дают так называемые hard skills. Это когда тебя научили программировать, и ты пошел программировать. У меня есть наглядный пример такого подхода — мой отец. Он военный дирижер. Он учился на военного дирижера, окончил военную академию, получил оркестр и с ним работал. Но сегодня важно не столько уметь что-то делать, сколько выстраивать отношения с людьми. Руководитель отвечает не за продукт или проект, а за людей, которые отвечают за проект или продукт. Это уже soft skills. Я этому долго учился и пока не считаю, что научился. В вузе преподаватели, которые 20 лет преподают одно и то же, устаревают вместе со своими предметами. Я эти предметы называю «аналоговой экономикой». А мы уже в цифровой экономике, где нужны совсем другие навыки.
— А какие VR-/AR-продукты вы со студентами разрабатываете?
— У нас сейчас 15 команд, четыре из них делают виртуалку для образования. Это новые уроки по химии, физике и другим предметам для школьников. Одна группа, например, делает робота-манипулятора в виртуальной реальности для инженеров. В робота-манипулятора они закладывают разную анимацию на разные функции. Во-первых, для университетов подобные штуки стоят дорого, не каждый вуз может купить инженерам такого робота. Выпускники получают дипломы и идут работать на производство. А производство страдает, потому что приходят некомпетентные работники. Поэтому на таком манипуляторе студенты смогут отрабатывать различные сценарии.
Другие студенты, например, делают навигацию внутри помещения. Мобильное приложение, которое позволяет дойти по меткам до точки назначения. В случае с ДВФУ это вообще актуальная штука. Университет огромный, там только 10 учебных корпусов. В процессе учебы студенты докручивают свой прототип до состояния продукта. Они уже нашли сегмент, хоть и узкий, которому это будет интересно. Причем это не люди, которые хотят ориентироваться в торговом центре, а сами торговые центры, которые заинтересованы в том, чтобы человек как можно дольше ходил внутри. В торговых центрах часто от одного эскалатора до другого надо пройти определенное расстояние. Это сделано для того, чтобы человек обошел как можно больше точек. Есть магазины, где маршрут специально построен так, что пока ты весь магазин не пройдешь — не выйдешь. И ребята предложили провести человека удобным для него маршрутом, но так, чтобы побудить его что-то интересное в магазине посмотреть. Большие продуктовые ритейлеры тоже этим интересуются. Когда человек заходит в гипермаркет и хочет не просто купить морковку и свеклу, а хочет борщ. И ему составляется маршрут, чтобы собрать все для борща и еще что-нибудь докупить по дороге. Чтобы такие проекты внедрить, нужно идти и общаться с гипермаркетами, общаться с потребителем этих услуг, покупателями.
Разработчик беспилотных систем для грузовиков
«Умной машине нужны органы чувств»
Беспилотные автомобили — один из главных трендов наших дней и ближайших десятилетий. Крупные корпорации разрабатывают беспилотные системы, пытаются этим заниматься и небольшие компании. На базе студенческих инициатив тоже существуют проекты, в которых принимают участие молодые разработчики.
— Мы общались с множеством самых разных вузов и на базе МИСиС нашли очень талантливых молодых ребят, — рассказывает исполнительный директор транспортной компании TRAFT Артур Мурадян. — Они занимались проектированием различного рода автоматизированных систем. Оказалось, что они готовы взять на себя часть разработки комплекса для беспилотного управления. Параллельно мы получили очень интересный запрос от Московского автодорожного института. Как оказалось, в МАДИ еще в 2015 году был разработан интересный прототип, который в тот момент не получил серьезного хождения в народ. На базе этих разработок ребята создали свою беспилотную «газель». Она умеет держать скорость до 60 километров в час, самостоятельно выполняет простые маневры — проходит «змейку», сдает задним ходом, производит перестроение из одной полосы на другую. Мы сейчас плотно ведем адаптацию этих технологий в автопарк нашей компании.
Студенты МИСиС — горный инженер-электрик Михаил Крапивной и наноматериаловед Николай Апросимов — вместе с одногруппниками работают в проекте компании TRAFT над беспилотным грузовиком.
— Наша зона ответственности — инжиниринг, — говорит Михаил, — компоновка, разработка механических конструкционных узлов, интеграция этих узлов с имеющимися узлами в машине. Если сравнить обычную и беспилотную «газели», отличие только одно: в обычной мозгов нет, а в беспилотной — есть. И важно, чтобы безмозглая «газель» с созданными для нее мозгами работала как идеальный механизм.
— Мы пока смогли научить «газель» делать змейку, — добавляет Николай. — Это как у Булгакова в «Собачьем сердце», когда обучали Шарикова. Мы показываем компьютеру объекты, которые нас окружают, учим ехать по дороге. Сейчас готовим нашу «газель» на конкурс «Зимний город», который пройдет уже в этом году в рамках Национальной технологической инициативы. «Газель» должна не только видеть дорогу и правильно по ней ехать, но еще и понимать дорожные знаки, ориентироваться по навигации. Потом надо добавить туда такую штуку, когда водитель включает автопилот, и педали нажимаются сами… В нашем конструкторском бюро восемь человек, которые работают над этим проектом — и все студенты. Сейчас подобные технологии только-только появляются. Поэтому наша работа — это своего рода исследование вслепую. Не совсем, конечно, вслепую: есть англоязычные источники, из которых можно почерпнуть полезную информацию, форумы разработчиков, хакатоны. Пока самое сложное для беспилотного автомобиля — написание кода. Остальное технически сделать не так трудно: подключить электронный блок управления к машине, оборудованию. Для стартапа сложно подобрать хорошего программиста. У нас был свой программист, но его отчислили. Сейчас ищем замену.
В «газель» устанавливаются лидар, видеокамеры и другие датчики, которые строят 3D-изображение и автомобиль начинает видеть окружающие объекты.
— Сейчас мы пытаемся совмещать лидар с компьютерным зрением, — продолжает Николай. — Компьютерное зрение с помощью камер аналогично нашему зрительному восприятию. Только компьютер не понимает, что за объекты он видит, поэтому его нужно учить. А лидар позволяет машине определять расстояние до объекта и распознать преграды на пути. Наша задача — сделать так, чтобы посредством картинки, которую построил компьютер, машина поняла, что объект перед ней — человек, его нельзя сбивать, а другой объект — машина, его, допустим, нужно обогнать, соблюдая правила. Лидар, как и камеры, — это органы чувств для машины. У человека есть зрение, слух, вкусовые рецепторы, а у компьютера — компьютерное зрение, которое помогает видеть, и лидар, который измеряет параметры объекта. Объединяя информацию от этих органов чувств, компьютер строит путь движения автомобиля. С помощью зрения он определит дорожную разметку, поймет, что двойную сплошную нельзя пересекать, а пунктир — можно. С помощью лидара определит, что впереди нет препятствий и ничто не мешает ехать вперед либо перестроиться в другой ряд. Сейчас мы пробуем совместить эти два инструмента машинного восприятия, сделать так, чтобы машина смогла сама ориентироваться на дороге.
Аналитик BigData
«Мы начали “бигдатить”, еще не зная этого слова»
Специалисты в области BigData проектируют системы сбора и обработки больших данных для получения новых знаний. Сегодня большие данные используются повсюду — от финансовой аналитики до прогнозов погоды. Большие данные причастны и к научным исследованиям: например, без их анализа никогда бы не нашли бозон Хиггса.
Максим Ковалев вспоминает, как создавал свою компанию по аналитике данных на рубеже веков, когда еще и понятия BigData не было.
— Тогда были не большие данные, а большие помойки данных. Самые большие базы данных были даже не у банков, ведь кредитных карт еще не существовало — деньги получали наличкой в кассе. В коммерческой среде самые большие данные были у каталожной торговли. Например, в каком-нибудь Козельске барышня желала приобрести красные туфельки на каблучке, чтобы погулять возле дома культуры. У нее был единственный способ их получить — каталожная торговля. Интернет был доступен еще далеко не всем, и люди многое покупали по бумажным каталогам, которые рассылались миллионными тиражами по всей стране. Существовало несколько крупных агентств каталожной торговли: «Книга почтой», «Книга-сервис» и еще несколько. Причем Почта России была далеко не главным доставщиком товаров. Была распространена, например, адресная система (когда человек писал письма с заказами, вырезал и вкладывал в них купоны из каталога), и огромные операторские центры эти данные обрабатывали. Естественно, данные копились и у некоторых достигали десятков миллионов элементов. По тем временам это были безумно огромные базы. Тогда мы и начали «бигдатить», еще не зная такого слова. Занялись созданием электронной базы почтового каталога подписки на газеты и журналы. Тогда еще читали печатную прессу, и в декабре было какое-то смертоубийство: весь офис был завален мешками с письмами, заказами.
После появления первых электронных баз началось быстрое развитие сферы анализа больших данных. Максим начал учиться программировать.
— Я бывший военный химик. В девяностые офицеры были не нужны. Денег не было, нам давали такой паек: замороженный блин минтая метр на метр, мешок картошки, сала, масла… Надо было что-то делать. Армию сокращали, я и уволился. Я окончил военную академию, я все-таки аналитик, инженер-исследователь, ученый по образованию. Поэтому начал заниматься аналитикой данных, затем двинулся в сторону IT, написал первую программу и как-то со временем эволюционировал в программиста. Мы были первопроходцами, все знания получали на собственных шишках. Помню, как в нашей компании не выдержал сервер; мы видели, что все валится, в новогоднюю ночь сидели и все это поднимали. Серверы не справлялись с объемом заявок. А мы «методом тыка» пытались это исправить. В начале нулевых не продавалось готового софта, так что софт у всех был самописный. Начиная с бухгалтерских программ. Язык программирования изучали по книжкам. Статьи были в основном на английском — приходилось учиться.
— Можно говорить об уникальном «советском стиле» программирования?
— Советская школа программирования была, конечно, особенной. Обратите внимание, что две трети выходцев из «Майкрософта» — это люди из России, менеджеры-архитекторы. Индусы — это разнорабочие айтишники. У них безумный код, сразу видно, что они его писали ввосьмером. А программная архитектура вся русская. Нашими компьютерами были перепиленные IBM-ы, советской техники не было, зато была хорошая математическая школа. Мне советское научно-инженерное образование очень помогло, ведь программирование — это математика.
— Каким должен быть хороший программист?
— Я в компанию не беру программистов, которые печатают двумя руками. Надо, чтобы программист печатал одним пальцем. Потому что сначала нужно продумать и написать одну строчку кода вместо ста. Короткий код — основа производительности! Грубо говоря, раньше были слесари 6-го разряда, а сейчас есть программисты 6-го разряда, которые умеют классно рисовать кнопки, и такого добра полный рынок. А людей, умеющих строить алгоритмы, мало.
— В чем специфика работы программиста с большими данными?
— Работа с BigData — обработка потока информации. А обработка информации — это процессы, пониманию которых учит программирование. По сути, каждая программа — построение маленького мира. Например, 1С — это программа, моделирующая бухгалтерский мир. Поисковая система — система, воспроизводящая поиск информации. А как воспроизвести аналитическое мышление? Человек мыслит ассоциациями, поэтому все, что связано с моделированием мышления и анализом BigData, — работа с нейронными сетями. Мне кажется, успехи в этой области напрямую связаны с философией. Мы ведь еще не знаем, что такое сознание. И пока говорим лишь об искусственном интеллекте, который может делать выводы из ограниченной информации и контекста. Например, чтобы помогать врачам по анализам и снимкам выявлять рак. Сочетание BigData и искусственного интеллекта поможет в ряде случаев ставить диагнозы лучше человека.
Хочешь стать одним из более 100 000 пользователей, кто регулярно использует kiozk для получения новых знаний?
Не упусти главного с нашим telegram-каналом: https://kiozk.ru/s/voyrl