Сегодня День российской науки! В нашей компании работает более 20 человек с учёной степенью, и об их трудах мы рассказываем в научном блоге. Выбрали 5 интересных статей оттуда.

📍Игры искусственного разума: атаки на модели машинного обучения и их последствия

Насколько легко обмануть искусственный интеллект? Можно ли подстроить аварию с участием автопилота, или скрыться от «умных» камер, оставаясь у всех на виду? Специалисты «Криптонита» провели масштабное исследование, в котором сравнили 10 вариантов атак на модели машинного обучения.

📍ИИдентификация: комбинированная методика повторного распознавания людей

Сотрудник отдела перспективных исследований российской компании «Криптонит» Никита Габдуллин предложил оригинальный подход к задаче повторной идентификации человека (person reidentification, re-id), комбинирующий аналитические методы с глубоким обучением (Deep Learning, DL). Он улучшает распознавание людей, которых нейросеть раньше не видела, то есть способствует обобщению (generalization) модели на новые данные.

📍Цифровые флуктуации: почему ИИ ошибается и как с этим бороться

Специалист отдела перспективных исследований компании «Криптонит» Игорь Нетай выполнил эксперимент по изучению влияния цифрового шума на стабильность вывода нейронных сетей. Его численные эксперименты показывают, что ошибки округления и другие математические неточности могут привести к полной потере значимости выводов нейросети, а также сделать бессмысленными любые сравнения метрик качества.

📍Клептография и криптовирология

Некоторые известные криптографические продукты содержат лазейки, используемые для незаметного хищения конфиденциальных данных и коммерческой тайны. Кто внедрил эти бэкдоры и как с ними бороться? Об этом рассказывают специалисты компании «Криптонит», занимающиеся криптографией и информационной безопасностью.

📍Реидентификация 2.0: как сделать камеры умнее

Специалисты компании «Криптонит» разработали более эффективный подход к обработке видеоданных с помощью искусственных нейронных сетей.

Rust Community Meetup в СПб пройдёт уже в эту субботу, 11 февраля!

«Криптонит» совместно с Rust-комьюнити приглашает разработчиков послушать доклады и обменяться опытом в дружеской атмосфере.

📍Где и когда?
11 февраля в 14:00 в нашем офисе (Санкт-Петербург, Уральская ул. 4).

📌Ознакомиться с программой, докладами и зарегистрироваться на мероприятие можно по ссылке. К митапу можно присоединиться и online — трансляция будет на YouTube.

Музей криптографии присоединился к городской олимпиаде «Музеи. Парки. Усадьбы»

Что это значит?
Теперь у школьников есть возможность по-новому взглянуть на наш музей, а посещение экспозиции станет еще более интересным и интерактивным.
В этом сезоне команда Музея криптографии подготовила задания для учеников 5-7 классов.

В третий четверг каждого месяца участники олимпиады могут посетить музей бесплатно.

Узнать о том, как принять участие в школьной олимпиаде, можно на сайте.

#языки_программирования #scala Продолжаем серию постов, где мы рассказываем об особенностях, применении, плюсах и минусах языков. Опытом разработки на Scala поделится Олег Булатов, старший программист направления серверной разработки.

Scala: где используется

📍«На Scala в основном пишут сервисы для backend, которые обрабатывают и сохраняют информацию в базах данных, осуществляют интеграцию с внешними сервисами, перекладывают файлы в распределённых хранилищах, создают отчеты. Пример типичного backend-сервиса — расчёт скидки на товар по карте лояльности в интернет-магазине.

📍Первый проект, который я делал на Scala — это чат-сервер. Его особенность — возможность обмениваться сообщениями между разными социальными сетями (ВКонтакте, Одноклассники и т.д.) с помощью официального API. Этот продукт затем использовался в контакт-центрах для обслуживания клиентов банков и интернет-провайдеров. Для удобства им нужен был такой чат-сервер, где были собраны все сообщения одного клиента.

📍В «Криптоните» я занимаюсь конструктором запросов для анализа большого количества данных. У нас в компании все продукты разрабатываются в рамках единой экосистемы, поэтому необходим сервис, который может их связывать. Конечная цель этого сервиса — возможность выстраивать компоненты для анализа различного типа данных (текст, изображение, аудио) в единую цепочку для их обработки. Коллеги из лаборатории больших данных и статистики приносят нам готовые ML-модели, а мы пишем на Scala сервис для конструктора запросов, который склеивает всё это в единый продукт».

Разомнём логику? Попробуйте решить задачу😉

📌Девять школьников, оставшихся в классе на перемене, были вызваны к директору. Один из них разбил окно в классе. На вопрос директора, кто это сделал, были получены следующие ответы:

Володя: «Это сделал Саша».
Аня: «Володя лжет!»
Егор: «Маша разбила».
Саша: «Аня говорит неправду!»
Рома: «Разбила либо Маша, либо Нина…»
Маша: «Это я разбила!»
Нина: «Маша не разбивала!»
Коля: «Ни Маша, ни Нина этого не делали».
Олег: «Нина не разбивала!»

Кто разбил окно, если известно, что из этих девяти высказываний истинны только три?

Решение: Есть только три школьника, относительно которых сделаны высказывания: Саша, Маша, Нина.
Допустим, что разбил Саша. Тогда мы должны считать истинными высказывания Володи, Саши, Нины, Коли и Олега — всего 5, а по условию задачи верны только три высказывания. Значит, это не Саша. Остаются Маша и Нина. Если разбила Маша, то получается, что правы Аня, Рома, Маша и Олег — всего 4. Этот вариант отпадает. Остаётся Нина. Проверяем. Если это Нина, то принимаем верными утверждения Ани, Ромы и Нины — их как раз три, как и сказано в условии. Ответ: Нина.

Сегодня мы подробнее расскажем о перспективных архитектурах нейросетей. Они используются в задачах классификации и генерации текстов, переводчиках и суммаризаторах (например, Т5 от Google). Их главная особенность состоит в том, что они работают с последовательностями сигналов.

📍Transformer — новая архитектура для работы с последовательностями, основанная на механизме внимания, благодаря которому лучше учитывается контекст. Состоит из блока кодирования и декодирования. Принимает на вход одну последовательность и выдаёт другую. Особенно это актуально в системах обработки естественной речи (текстов и аудиозаписей).

📍BERT/RoBerta — разновидность Transformer-архитектур для обработки текстов. Её главное отличие состоит в том, что в ней используется только блок кодирования информации. Она принимает на вход последовательность, а выдаёт фиксированный вектор.

📍GPT3 — разновидность Transformer-архитектур для генерации текстов. В ней используется только блок декодирования последовательностей. Модель всегда выдаёт на выходе последовательность. Например, она учится продолжать текст по первой реплике, а по заданной теме может сгенерировать тексты сочинений, рефератов и даже дипломных работ.

При поверхностном взгляде такие тексты будут выглядеть осмысленно, однако по сути это просто компиляция распространённых фраз на заданную тему. Обычно в ней сохраняется структура повествования, но зачастую выпадают логические связи, а выводы могут оказаться фактически неверными. #нейрословарь

Делимся большим интервью с Олегом Зобовым, главным инженером по робототехнике в «Криптоните». Сейчас Олег руководит проектом, который позволит одновременно использовать роботов разных типов, делать их «умнее» и внедрять в те отрасли производства, где до сих пор большую часть манипуляций выполняют люди.

В интервью Олег рассказал о своём подходе к обучению, рекомендовал отечественные и зарубежные курсы, а также дал ряд экспертных советов. Самые яркие моменты из интервью мы оставим ниже, а прочитать полную версию вы можете тут.

📍«Сейчас мы по факту повторяем путь исследовательских зарубежных коллективов, пытаемся предложить нашим клиентам, грубо говоря, улучшенных промышленных роботов. То есть, мы берём промышленную руку, которая сделана Kuka, Fanuc или другим крупным концерном, но при этом не обладает выдающейся адаптивностью, или каким-то особенным функционалом. Затем окружаем её нашей системой технического зрения и обеспечиваем нейросетевой платформой принятия решений... Наша задача — автоматизировать не автоматизированное. То, что в России никто не берётся делать».

📍«Моя команда работает над классическими задачами промышленной робототехники. Сейчас мы выступаем в роли интегратора. Разрабатываем ячейку шестиосевого робота-манипулятора для решения набора задач, свойственных промышленности. У нас планируется обслуживание станков, конвейеров, повышение адаптивности робота на основе данных, получаемых с камер».

📍«Старые подходы к образованию, ограниченность или отсутствие общения нашей научной школы с зарубежными — всё это заставляет российскую школу робототехники двигаться с опозданием на несколько лет».

📍«Лет в десять я пошёл в центр научно-технического творчества молодёжи (НТТМ). Позже его руководитель создала «Евробот» — международные соревнования по робототехнике. Что касается фаблабов, то они появились за рубежом позже, когда НТТМ уже давно существовали в России..

📍«Сознательно отказался от зарубежного высшего образования, хотя у меня и была такая возможность. Предлагали поступить в Caltech без экзаменов, но я решил поступать в Бауманку с экзаменами и пошел на кафедру "Проектирование и технология производства электронной аппаратуры" (ИУ4)». #интервью #робототехника

Привет, весна! Встречаем тебя шифром Плейфера, который в нашем календаре выпал на март😊 22 рабочих дня и 9 выходных уже ждут!

#Scala Наш ведущий инженер по обработке данных Артём Корсаков опубликовал статью для программистов на Scala.

В ней он рассказывает про уточняющие типы данных и практику их применения. Артём приводит примеры кода на Scala 2 и Scala 3, а также даёт практические советы, которые помогут избежать распространённых ошибок.

📌В конце статьи вы найдёте обширную подборку ссылок на публикации по данной теме, поясняющие видеоролики и библиотеки с открытым исходным кодом.

Полный текст читайте на Хабре.

#scala Вы знаете, что у нас есть рубрика, где мы рассказываем про #языки_программирования? Мы уже рассмотрели Rust, а теперь погрузились в Scala. Сегодня — про его особенности.

Scala: особенности

📍У Scala полно «экзотических» особенностей. Сначала обучаться этому языку довольно непросто. В Scala есть смысл вкладываться с расчётом на долгосрочную перспективу: если вы освоили этот язык, то будете легко разбираться в сложных проектах. Плюс, инструментарий Scala намного интереснее Java.

📍Конечно, Scala можно использовать исключительно в рамках парадигмы ООП (объектно-ориентированного программирования), однако если вас интересует и функциональное программирование, Scala выступит «трамплином» и даст возможность вырасти от нуля до профи.

📍Scala возник как исследовательский язык — его создатели часто с ним экспериментируют. Если вам любопытно, как конструируют язык и как его можно использовать, то есть много интересных научных статей об этом.

📍Разработчики языка выделяют универсализм Scala за счёт своей экосистемы. Например, его можно запускать на разных платформах за счёт использования JVM или в браузерах с помощью компиляции в JavaScript. На данный момент доступна даже компиляция в нативные приложения при помощи Scala Native.
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Кстати, напоминаем про кейс нашего разработчика о пути в профессию «скалиста». В статье можно узнать, насколько сейчас острая конкуренция между Scala-программистами и у каких направлений Scala наибольшие перспективы. А еще там список книг и курсов, которые помогут прокачаться в Scala.

💐Современные профессии утрачивают «половые признаки», особенно в сфере ИТ. В команде «Криптонита» есть множество замечательных сотрудниц на самых разных должностях.

К 8 Марта мы подготовили интервью с нашими охотницами на ошибки в ПО из департамента разработки. Они рассказали о буднях тестировщика и о том, как их профессиональные привычки повлияли на повседневную жизнь. Текст уже ждёт на Хабре.

📌«Уникальность этой книги в том, что она появилась. До 1703 года не было настолько фундаментальных, основательных учебников по арифметике и математике».

Это цитата Ивана Чижова, заместителя руководителя нашей лаборатории криптографии, про раритетное издание книги «Леонтий Филиппович Магницкий и его арифметика» в редакции Дмитрия Дмитриевича Галанина от 1914 года.

Мы попросили его рассказать, чем же так уникальна эта книга и отличаются ли прошлые подходы к изучению математики от современных? Спойлер: нет, но важен баланс подходов и учитель, который сможет заинтересовать.

📍Напоминаем, что это перевыпущенное нами раритетное издание вы можете купить в магазине сувениров Музея криптографии!

Новая вакансия: специалист-исследователь в области обработки речи👨‍💻🕵️‍♀️

Наша лаборатория больших данных и статистики в поиске специалиста, который будет заниматься развитием и поддержкой решений, связанных с обработкой речи.

Задачи:
— исследование новых Speech-технологий, проведение экспериментов, реализация прототипов и доведение их до разработки;
— поддержка и расширение набора NLP-технологий;
— мониторинг свежих свежих статей и SOTA по Speech/NLP-технологиям;
— сбор и подготовка данных для задач проекта.

📍Полное описание вакансии можно найти по ссылке.
Другие вакансии «Криптонита» ищите на нашей карьерной странице.

#вакансии_Криптонит

#Rust Наш системный программист Михаил Михайлов написал на Tproger статью для Rust-разработчиков.

В ней он рассказывает, как автоматизировать процесс сборки конфигурации приложения из различных источников и упростить код с помощью собственного решения — крейта config-manager.

Михаил приводит проблемы существующих решений для настройки приложений на Rust, демонстрирует стандартное применение разработанного инструмента и перечисляет достоинства реализации крейта.

📌В конце статьи вы найдёте ссылки на библиотеки, наш репозиторий с cookbook и наглядными примерами.

Полный текст читайте по ссылке.