Завершилась летняя студенческая практика в лабораториях ПСПОД и ЦМИС ПИШ СПбПУ
Под руководством сотрудников лабораторий практиканты получили навыки научно-исследовательской и проектной работы в области передовых цифровых технологий сбора, передачи, обработки и анализа данных.
С 15 июня по 10 июля 2023 года в Лабораториях ПСПОД и ЦМИС прошло летнюю практику более 50 человек — студенты Института компьютерных наук и технологий (ИКНТ) и Института среднего профессионального образования (ИСПО) СПбПУ, обучающиеся по направлению «Информатика и вычислительная техника», а также студенты Института промышленного менеджмента, экономики и торговли (ИПМЭиТ) Политеха.
Ребята смогли выбрать наиболее интересную для них тему в рамках проектов, которые реализует лаборатория. Они осваивали теоретическую информацию по теме и выполняли практические задания по текущим разработкам под руководством кураторов.
Технологии виртуальной реальности
Большой популярностью у практикантов пользовалось направление VR-технологий, на которое записался 21 человек. Работу студентов курировал тимлид команды VR-разработчиков, выпускник ИКНТ СПбПУ Александр Купцов.
Ребята внесли свой вклад в создание обучающих демонстрационных систем на основе VR-технологий, который сейчас разрабатываются в Лаборатории ПСПОД — виртуально-демонстрационного комплекса «Обслуживание, поиск неисправностей и техника безопасности газоперекачивающих агрегатов и технологического оборудования» и аналогичной системы для изучения работы сложных шарнирно-сочлененных стреловых систем (в рамках Программы повышения качества образования и подготовки кадров на 2022-2023 учебный год ПАО «Газпром» / ФГАОУ ВО «СПбПУ»).
На первом этапе практики почти вся группа занималась решением задач по 3D-моделированию. Студенты выполняли работу по сбору референс-объектов и разрабатывали пошаговый план, обеспечивающий структурированный и систематический подход к процессу моделирования. На втором этапе в рамках индивидуальных заданий практиканты реализовали 3D-модели, соответствующие собранным референсам и пригодные для отображения в VR.
Были в группе и студенты, которые занимались программной стороной VR-разработок: один из практикантов тестировал возможности отечественного VR-движка Unigine для решения вопроса о переходе на него, а другой разработал Windows-приложение — лаунчер для VR-продуктов Лаборатории ПСПОД ПИШ СПбПУ. Для выполнения этой задачи студент освоил язык программирования C#, фреймворк .NET MAUI, основы объектно-ориентированного программирования и проектирования программных продуктов.
Нейронные сети и машинное обучение
14 студентов приняли участие в разработке нейросетей для обнаружения дефектов ткани в лёгкой промышленности. Разрабатываемые нейросети необходимы для интеграции в программно-аппаратный комплекс на основе технологий технического зрения и машинного обучения, созданный для автоматизации контроля качества продукции на текстильных фабриках.
Ребята ознакомились со структурой работы по обучению нейронной сети для конкретной цели, изучили сложный процесс поиска и выделения дефектов тканей. Далее они выполняли практические задачи по разметке дефектов на платформе для обучения нейронной сети, подбору и фотографированию образцов дефектов тканей для формирования базы данных обучающей выборки.
«Несомненно, и для студентов, и для лаборатории такой опыт был полезен. Ребята помогли в продвижении проекта, ускорили процесс работы. Они не только узнали об одной из сфер использования нейросети, но и заинтересовались процессом её разработки. Все практиканты работали качественно и увлеченно. Особенно хотелось бы отметить работу студентки ИСПО СПбПУ Милены Жилинской. В ходе практики она помогала с координированием работы всей команды по разметке данных и взаимодействием с партнёрами из ИВГПУ для проверки результатов разметки. По результатам практики мы были очень рады пригласить Милену в основную команду проекта», — отметил куратор группы по разработке нейросетей, младший научный сотрудник Лаборатории ПСПОД ПИШ СПбПУ Алексей Бойков.
Анализ данных и цифровое моделирование
Не менее интересным оказалось для студентов ИКНТ и направление анализа данных с помощью технологий и методов цифрового моделирования. На него записалось 7 человек, которые выполняли задачи по анализу и моделированию данных под руководством заведующего Лабораторией ЦМИС ПИШ СПбПУ Алексея Гинцяка и его коллег. Задачи выполнялись в рамках текущих проектов Лаборатории ЦМИС.
В рамках разработки системы планирования производства в судостроительной отрасли для студентов нашлась работа по анализу исторических данных загруженности судостроительных заводов, формированию структуры данных для системы планирования производства в судостроительной отрасли и анализу существующих систем и алгоритмов прогнозирования отраслевого развития.
Для системы поддержки принятия решений на предприятиях нефтегазовой отрасли студенты изучали работу оптимизатора сценарных расчётов для модели уровня месторождения и проверяли гипотезы по возможностям ускорения работы данного ПО.
В рамках проекта «Цифровое моделирование региональной инновационной системы РФ», для которого Лаборатория ПСПОД выполняла программную реализацию цифровой модели, студенты участвовали в разработке новой модели базы данных на основе анализа предметной области с целью обеспечения автоматизированной загрузки данных из внешних источников.
Трое студентов поучаствовали в разработке инструментов для имитационного моделирования сложных социотехнических систем и процессов. Студенты изучили сгенерированную в AnyLogic программу для моделирования процесса обеспечения жилыми помещениями лиц из числа детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей. Затем для данной программы они составили описания классов входных и выходных данных, внутренней логики и интерфейсов системы на языке Java в рамках подготовки к созданию оригинального сервиса «Менеджер моделей».
«Хотелось бы отметить вклад в работу по проекту студентки Екатерины Сергеевой. Она очень ответственно отнеслась к своим задачам, оперативно проделала сложную и довольно объемную работу по разработке схемы алгоритма сервиса», — прокомментировала куратор этой группы, программист Лаборатории ПСПОД Диана Юсупова.
Разработка аппаратных средств вычислительной техники
Практиканты также смогли попробовать себя в решении задач в сфере разработки аппаратных элементов систем сбора и передачи данных, под руководством научного сотрудника Антона Дойникова и ведущего научного сотрудника Лаборатории ПСПОД, доцента ВШИСиСТ ИКНТ СПбПУ Ольги Мамутовой. Студенты вели поиск информации, необходимой для реализации разработок: патентный поиск, поиск аналогов и характеристик устройств, другой необходимой информации по технологиям.
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Отчет по практике Кириллова М.А., гр.3530901/10002
Так, например, перед ними стояли задачи поиска и анализа кейсов по реализации протокола White rabbit, исследование вопросов безопасности SIM-карт, обзор источников и патентный поиск по технологии PIM, используемой для улучшения вычислений нейронной сети в составе системы хранения данных, а также доработка программного кода для микроконтроллеров STM. Информация, найденная студентами, будет использована в масштабных НИОКР лаборатории, в том числе комплекса работ по высокоточной синхронизации элементов системы сбора данных на SPD-детекторе адронного коллайдера NICA (Объединенный Институт ядерных исследований, Россия).
Цифровая лингвистика
Четверо студентов проходили практику по направлению «Цифровая лингвистика».
На первом этапе они должны были изучить теоретический материал и составить реферативный обзор научных статей по теме «Автоматическая семантическая разметка текста». Далее они получили индивидуальные практические задания по разработке программы для семантической разметки текста или ручной семантической разметки текстов научных статей по теме «Энергетика», «Механика и машиностроение», «Технология материалов» и «Фундаментальная медицина» на русском языке. Наработки студентов планируется использовать в одном из проектов лаборатории ПСПОД в рамках данного направления.
«Ребята ко всем поручениям относились добросовестно, выполняли их своевременно и в полном объеме. У всех был разный подход к решению поставленной задачи, но все продемонстрировали высокий уровень знаний и навыков», — отметила куратор данного направления практики, специалист Лаборатории ПСПОД Елизавета Никулина.
В ходе работы студенты смогли попробовать себя в разработке программного обеспечения, расширили свой кругозор в отношении использования различных средств разработки (сред, инструментов, библиотек и др.), а также тестирования разработанного ПО. Также студенты познакомились с основами семантической разметки текстов и принципами автоматической разметки.
Образовательные технологии
Еще несколько студентов занимались задачами программы «Цифровые кафедры» (в рамках «Приоритет-2030), общая цель которой — создание дополнительных образовательных программ ИТ-профиля для студентов, желающих получить новые компетенции в информационных технологиях.
Практиканты анализировали цифровой путь студентов на курсе по управлению продуктом под руководством создателя курса – старшего преподавателя Высшей школы киберфизических систем и управления ИКНТ СПбПУ, инженера-исследователя Лаборатории ПСПОД Инны Селедцовой.
Еще один студент участвовал в создании образовательных модулей для курса «Python. Анализ данных в маркетинге». Под руководством автора курса, научного сотрудника Лаборатории ПСПОД Валерии Раковой он написал задания и тесты к трем темам, изучив методы тестирования и углубив свои знания как в Python, так и в создании образовательного контента.
