Работаю в этой системе уже 2 года (хоть это никак и не отражено в моей должностной и по функциям моего отдела впринципе) . Ерунда редкостная.
Отвечу почему.
1)Региональный ЦУР(который собсна и курирует работу в регионе ИМ) как правило состоит из девочек-бывших работниц пресс-аппарата местных администраций и органов власти. Т.е. вот эти вот все "я в потоке, ресурсе", на семинарах с умным видом произносящие но не понимающие значения слов типа "инсайты", "генерим лиды" и прочее,помноженное на ЧСВ из-за того что это "проект аппарата Президента" и сам по себе синдром вахтера, ибо они только как боты отписывают инциденты по инстанция и проверяют, корректно ли с их точки зрения написано. При том что люди слабо знакомы с нормативной базой, не вникают в суть и постоянно расписываю инциденты с ошибками (примерно на 5 инцидентов будет 1 ошибочно отправленный коммент)
2)Слабая нормативная база. Т.е. многие вещи, которые требуют от нас, всякие нововведения, буквально нигде ничем не закреплены, в лучших традициях частных контор, где KPI растёт от чего угодно, но на словах, а за что депремиркют узнаешь только тогда, когда собсна депремируют. Например, требуют избегать "канцеляризмов" и "шаблонные фраз", но с 2020 года не могут чётко и ясно сделать исчерпывающий список этого, отсюда получается произвольное трактование этих правил. То же самое касается и времени работы с инцидентам. Крутят - вертят как хотят. Из этого выходит следующий пункт:
3)Нет качественной обратной связи. Т.е. отчёты присылаются когда как, цифры в отчёте у нас и в отчёте "наверху" при разборках бчаще всего очень различаются. Давать выгрузку по инцидентам никогда не горят желанием, хотя казалось бы, выгрузить экселевскую таблицу, где есть номер инцидента, содержание, время по этапам и прочее - не составит труда, ведь это не какой-то там аналоговнетный софт, а всего лишь кастрированный Битрикс. У меня получалось эти таблицы с них выбивать и перепроверить результаты вручную, которые очень сильно не совпадали(т.е наш результат был значительно лучше). После пары таких проверок мне вообще отказались их отдавать поясняя что "не положено". Люди там ощущают себя эдакими шерифами-кураторами,которым все обязаны, а они никому, хотя юридически и по статусу это простая НКО.
4)Сами инциденты-зачастую что-то с чем то. Есть и реальные проблемы реальных людей, но много ботов, которые набивают статистику по количеству инцидентов по региону, т.е. тратим время работников на местах впустую, всяких рекламных ботов. Отдельно молчу про всяких местных сумасшедших и прочих троллей. Зачем это делается? Это один из показателей в формуле на размер субсидии для дальнейшей работы ЦУР.
5)САМЫЙ ГЛАВНЫЙ: система не мотивирует решать проблемы. Самое главное:дать ответ за максимально короткое время, который пройдёт модерацию. Вот и все. Реально решать проблему никто не будет, это вам не официальное обращение по 59 ФЗ, это просто комментарий в соц.сетях.
Вывод: Сама идея неплохая, но её используют не так и не там. Это должна быть система, в которой могут ответить на небольшие вопросы, вроде "а как записаться туда?", "а какие документы нужны чтобы сделать то?" и прочее, а по факту залетают проблемы, которые не решались годами и не решатся, возможно никогда, на которые нужна информация от разных ведомств. И ответ на это должен быть дан в течение двух часов. Ну и кадры, работающие там лишь усвгубляют ситуацию.
P. S. Прошу прощения за опечатки, писал с телефона
Да, имеется специальный инструмент - система «Инцидент-менеджмент», интегрированная с ПОС «Платформа обратной связи» (также с ней интегрированы приложения «Добродел», «Госуслуги. Решаем вместе»).
«Инцидент-менеджмент» – это система мониторинга социальных сетей ВКонтакте и Одноклассники и мессенджера Телеграм, которая работает круглосуточно, собирает и анализирует сообщения и жалобы жителей по различным социально-бытовым вопросам.
«Инцидент-менеджмент» облегчает жизнь граждан, так как не нужно ходить по инстанциям, писать письма и искать того, кто решит проблему. В последующем ответ приходит на ту же площадку, где был задан вопрос. Без внимания не остается ни один комментарий в интернет-сообществах или на официальных страницах органов власти и их руководителей в соцсети. На отработку проблемных вопросов дается не более 8 рабочих часов, для инцидентов высокой важности – не более 4 часов. Обращаем внимание, что для получения оперативного квалифицированного ответа, а также для того, чтобы «Инцидент-менеджмент» идентифицировал сообщение, оно должно быть кратким, конкретным, четко сформулированным.
2020 год. Официальные паблики ВК муниципальных, региональных органов власти и ведомств начинают отвечать на вопросы людей в нашей группе ВК круглый год, а не только в день проведения «Прямой линии». Мы считаем это главным достижением проекта. Реализована задекларированная миссия проекта, движение к цели проекта теперь продолжается гораздо результативнее.
Так что в шутках о том, что Бастрыкин и Путин сидят на Пикабу, есть только доля шутки) сидеть в Интернете им не надо, за них тут сидит «Инцидент-менеджмент». И писать о проблемах, публично освещать их — вовсе не бесполезно, как нам писали многие за 10+ лет существования сообщества.
Полиция Севастополя впервые в России сообщила о штрафе за мем о чайлдфри. Об этом сообщается в Telegram-канале регионального УМВД
Как рассказали в полиции, силовики мониторили «виртуальное пространство» и наткнулись на публикации жительницы города. В некоторых полицейские усмотрели проявление мизантропических взглядов, а в одной из картинок — высказывание о привлекательности отказа от деторождения в пользу беспечного образа жизни.
Судя по скриншотам, предоставленным полицией, мизантропию силовики увидели в фотографиях среднего пальца, который показывают зарубежные актеры, а пропаганду чайлдфри — в картинке с режиссером Квентином Тарантино и его «цитатой» в которой являющийся отцом двоих детей и приостановивший ради них карьеру режиссер «заявляет», будто предпочитает снимать фильмы, а не «делать детей». Также из публикации севастопольской полиции следует, что жительница города публиковала мемы еще до принятия закона о запрете пропаганды чайлдфри и не удалила их после вступления закона в силу. Суд постановил оштрафовать россиянку на 50 тысяч рублей.
Разработка российских ученых может быть использована для построения систем машинного зрения, мониторинга окружающей среды, контроля космического мусора на орбите ИА Красная Весна
Джозеф Райт. Философ, объясняющий модель Солнечной системы (фрагмент). ок. 1766
На фоне развязанной Западом против России многомерной войны российские ученые продолжают развивать прорывные направления в науке и технике, которые в недалеком будущем могут стать основой перехода российской экономики к новому технологическому укладу, основанному на повсеместном применении робототехники, важнейшей проблемой которой является распознавание образов.
Об этом и других применениях созданной в Самарском университете им. Королёва скоростной нейросети ИА Красная Весна побеседовало с профессором кафедры технической кибернетики Самарского университета им. Королёва, доктором физико-математических наук Романом Скидановым.
ИА Красная Весна: Роман Васильевич, расскажите, пожалуйста, о вашей разработке.
Роман Скиданов: В нашем университете по заказу Российского федерального ядерного центра — Всероссийского научно-исследовательского института экспериментальной физики (РФЯЦ-ВНИИЭФ) в последние годы была создана оптическая нейросеть на основе аналоговой фотонной вычислительной системы, а затем создан демонстрационный образец, испытания которого подтвердили правильность выбраных технических решений.
Созданная нами нейросеть анализирует поступающий видеопоток, распознает и классифицирует объекты и изображения. Существенной частью системы является возможность анализировать гиперспектральные данные — система работает с двухдиапазонным гиперспектрометром — также разработкой Самарского университета.
Аналоговая фотонная вычислительная система может работать в сотни раз быстрее существующих цифровых нейросетей, поскольку анализ и распознавание объектов осуществляется почти со скоростью света.
ИА Красная Весна: Расскажите, пожалуйста, про прикладное применение вашей разработки. Как она может использоваться в разных отраслях, какие новые возможности появляются при ее внедрении?
Роман Скиданов: На данном этапе рановато говорить о применении. Предположительно это могут быть системы видеомониторинга с большим количеством видеопотоков, дистанционное зондирование земли с распознаванием заданных объектов, военное дело.
ИА Красная Весна: Если все же попытаться пофантазировать о будущем применении разрабатываемой вами системы. Главная часть вашей работы — это все же фотонная нейросеть, а использование гиперспектральных датчиков — это как раз наиболее интересное на данный момент применение этой системы. А если отвлечься от этой прикладной части и посмотреть на новые возможности, которые открываются при использовании фотонных нейросетей при постройке систем искусственного интеллекта (ИИ). В чем они и насколько это позволит построить более мощные системы по отношению к построенным на электронных нейросетях?
Роман Скиданов: Да, в перспективе возможно создать супермощную систему на основе нескольких параллельных систем такого рода.
ИА Красная Весна: Какие возможны перспективы применения подобных нейросетей в военных целях?
Роман Скиданов: Такие перспективы есть. Одна из возможных задач для этой системы — классификация БПЛА в кадре.
ИА Красная Весна: Расскажите немного про элементную базу оптической нейросети. Обычные нейросети, как известно, построены на электронных компонентах — микросхемах, самые современные и быстродействующие из которых производятся за рубежом. Это является для российской экономики определенной проблемой. А какова элементная база фотонных нейросетей?
Роман Скиданов: В качестве элементной базы может выступать любой транспарант. То есть, рассчитав нейросеть, мы просто можем построить стекляшку с определенной фазовой функцией. И этого будет достаточно для функционирования на решении одной задачи. Если же говорить о том, что реализовано нами, то речь идет о переключаемом пространственном транспаранте — так называемом пространственном модуляторе света, работающем на жидких кристаллах.
Сейчас устройство работает на китайских жидкокристаллических модуляторах. Но в настоящее время в Новосибирском институте физики полупроводников им. Ржанова ведется разработка российского модулятора именно для этой программы.
ИА Красная Весна: То есть, если речь идет о создании фотонных вычислительных систем, то мы могли бы каким-то образом наверстать наше отставание в микроэлектронике, которое общеизвестно, перейдя на другую элементную базу? Или это не совсем так?
Роман Скиданов: Ну для этого, собственно, все и делается. Не наверстать отставание, а просто перешагнуть через ушедших вперед. Их, собственно говоря, догонять бессмысленно.
ИА Красная Весна:Раньше проблемой оптических вычислительных систем была именно элементная база, которая делала устройства слишком громоздкими. Как вы решаете эту проблему в вашей разработке?
Роман Скиданов: Если вы имеете в виду цифровой оптический компьютер, то в ближайшее время, скорее всего, он не будет создан. Поскольку элементная база в принципе отсутствует. Та же самая память, например. Если вы имеете в виду аналоговое вычисление, — они сейчас есть в виде планарных структур и в виде объемных структур, которые мы сейчас делаем. Размер здесь зависит от желания сделать компактную вещь.
Ничего принципиально большого там нет. Ну, естественно, какой-то объем это будет занимать. Но это все-таки специализированная система, сделанная на определенный тип задачи. Она совершенно не универсальна. Поэтому не нужно думать, что это какой-то компьютер. Мы называем это сопроцессор на определенную задачу. А в принципе компактизация возможна тоже по нескольким направлениям. Но у нас пока такой задачи не стояло.
Задача этой работы — показать, что все работает. Что можно распознавать, что это делается формально быстрее, чем это делает электроника. И, соответственно, есть смысл такие системы делать.
ИА Красная Весна: Если все-таки разговаривать о создании фотонной вычислительной машины, ваша разработка каким-то образом приближает нас к действующему фотонному компьютеру, способному заменить существующие, основанные на электронных компонентах и, если да, то как? И является ли то, что сейчас делает ваша команда, неким шагом в этом направлении?
Роман Скиданов: Нет, конечно же, это специализированная разработка. Универсальный фотонный компьютер сделать в настоящее время не представляется возможным. Нет нескольких элементов, которые будут, скажем так, хранить информацию. То есть, в случае, когда какая-то корпорация объявляет о том, что она создала оптический компьютер, нам нужно внимательно смотреть, что они там, собственно, создали.
Да, оптические слои сейчас на кристаллах делают. То есть компьютер формально имеет оптические слои, но при этом оптические слои имеют вспомогательную функцию. То есть все равно без электроники не обходится. А электроника — это самый медленный элемент, и он по-прежнему тормозит всю систему. То есть оптический компьютер работает, но на частоте электронного компьютера.
Есть много фундаментальных проблем, связанных в том числе и со сложностью разработки оптического триода. Это проблемы, связанные, собственно, с оптической оперативной памятью, которая тоже, увы, до сих пор не создана. Это очень сложная задача, связанная с тем, что свет — это все-таки частицы, которые не могут остановиться. Они всегда должны двигаться. Из-за этого много технических проблем. Это касается как цифровых систем, так и аналоговых систем на чипе.
Проблемы одни и те же. А вот аналоговые системы в пространстве — они разрабатываются, сейчас количество публикаций растет просто лавинообразно. Мы, скажем так, далеко не первые в этом направлении. Просто мы, по-моему, единственные сейчас, кто этим занимается в Российской Федерации.
ИА Красная Весна: Как созданная Вами нейросеть может быть применена при изучении космического пространства? Может быть, она открывает новые возможности для изучения космических объектов или же может быть полезна для контроля космического мусора на орбите?
Роман Скиданов: Может быть удастся настроить устройство на классификацию космического мусора.
ИА Красная Весна: Относительно космического мусора: известно, что в настоящее время основную проблему составляют обломки размером менее 10 см. Ваша система могла бы в перспективе классифицировать и отслеживать такие элементы?
Роман Скиданов: Такие элементы можно классифицировать только по критерию «свой — чужой», то есть отделять работающие наноспутники от обломков. Да, возможно, наша система окажется полезной в решении этой задачи. Но надо понимать, что для этой задачи решающее значение имеет энергетическая составляющая, а не информационная. Только завершение проекта с орбитальным буксиром на ЯРД (Проект «Зевс») может как-то изменить ситуацию, чистка же космоса техникой на жидкостных двигателях больше похожа на самоограбление.
ИА Красная Весна: А если говорить об исследовании космического пространства?
Роман Скиданов: Дело в том, что система предназначена для обработки больших потоков информации. При исследовании космоса, к сожалению, таких потоков почти не образуется. Поэтому, на мой взгляд, если мы действительно массово начнем получать какие-то видеопотоки из космоса, то здесь ее можно задействовать. Но пока этого нет.
ИА Красная Весна: Ваша оптическая нейросеть может анализировать видеопоток и с обычной видеокамеры, причем на порядок быстрее существующих систем, какие перспективы это открывает в сфере безопасности и, в частности, борьбы с терроризмом?
Роман Скиданов: Система в будущем способна в режиме реального времени осуществлять задачи распознавания сразу в десятках видеопотоков, очевидно, это можно использовать для задач безопасности.
ИА Красная Весна: Представим себе такую ситуацию: террорист наклеил усы и бороду и надел черные очки. Решает ли сейчас система безопасности задачу опознания такого субъекта? Сможет ли теоретически справиться с этой задачей ваша система?
Роман Скиданов: Черные очки, усы и борода понижают надежность работы нейросетевых систем распознавания. Есть ключевые точки лица, которые можно изменить, например, засунув по кусочку ваты в рот, и это снизит надежность до критически малых величин: все свойства обычных нейросетей имеет и оптическая.
ИА Красная Весна:В каких отраслях науки может быть применена система? Например, машинное зрение. Если говорить о создании человекоподобных роботов, то, возможно, ваша система могла бы быть положена в основу его зрительного аппарата?
Роман Скиданов: Да, техническое зрение для робототехники рассматривается как один из вариантов использования системы. К слову сказать, аппаратно, такая 4F система используется для этих целей довольно давно. Так, в девяностые и в начале нулевых именно 4F система, без нейросетей, с классической обработкой результатов использовалась в системах наведения ракет. Наш коллектив использовал ее для распознавания отпечатков пальцев в 1995–2000 гг.
ИА Красная Весна:За рубежом, судя по публикациям в российской прессе, делают нечто подобное. В чем отличие наших разработок от зарубежных аналогов и действительно ли речь идет об одном и том же? В частности, несколько лет назад были публикации о похожих исследованиях Калифорнийского университета. Но там, судя по информации, представленной в прессе, необходима долгая перестройка при распознавании разных объектов. А как это реализовано у вас?
Роман Скиданов: У нас перестройка системы с распознавания одного образа на распознавание другого занимает 1/30 с. При этом мы используем 4F систему с обратной связью от частотной плоскости. Насколько я знаю, именно таких устройств никто не делал.
ИА Красная Весна:Из разговора со знакомыми мне учеными я понял, что речь идет об особым образом собранной оптической системе, применяемой для фильтрации изображений и в том числе поиска объектов на изображении на основе его частотного образа. «Фото» или видеопоток (снимок в виде прозрачных и непрозрачных элементов) облучается лазером, свет собирается первой линзой, в фокусе которой ставится фильтр. Этим фильтром может быть частотный образ искомого объекта. Далее свет попадает на другую линзу и фокусируется на экран, на котором виден результат фильтрации. 4F это 4 фокусных расстояния между линзами. Верно?
Роман Скиданов: Вы описали классический вариант использования 4F системы (четыре фокусных расстояния) для распознавания. Все верно.
ИА Красная Весна: Одним из преимуществ новой системы, как указывается, является скорость распознавания. А где именно нужна скорость распознавания существенно выше, чем у существующих компьютерных нейросетей?
Роман Скиданов: Как правило, при анализе видеопотоков скорости обычных нейронных сетей всегда не хватает — оптическая могла бы решить эту проблему.
ИА Красная Весна:Вопрос относительно элементной базы изделий. С учетом ведущейся против нашей страны экономической войны возможно ли их производство на отечественных комплектующих?
Роман Скиданов: Пока часть комплектующих — российская, часть — из дружеских стран. В ИФП СО РАН сейчас ведутся работы по созданию отечественного пространственного модулятора света в рамках этого же проекта, так что в ближайшем будущем отечественных компонентов станет больше.
ИА Красная Весна: Про экономическую сторону вопроса. Насколько дорогостоящими являются такие системы?
Роман Скиданов: Ну пока что эта система достаточно дорогая. Наиболее дорогостоящая часть — это модуляторы света. Китайцы их сейчас продают в Российскую Федерацию по три с половиной миллиона рублей. Кто виноват в этой цене, сказать сложно: сами китайцы или наши таможенные органы. В самом Китае такой модулятор стоит около миллиона (для сравнения).
В общем-то, себестоимость этих модуляторов на самом деле совсем небольшая. Потому что, например, в каждом компьютерном проекторе стоит три таких модулятора. А стоимость у него, сами понимаете, далека от миллиона. То есть в конечном итоге потенциал уменьшения цены у этой системы огромный.
МОСКВА, 19 декабря. /ТАСС/. Президент России Владимир Путин поручил организовать мониторинг информации в видеоиграх на предмет соответствия законам РФ, сообщается на сайте Кремля.
Поручение адресовано кабмину при участии Ассоциации профессионалов индустрии оперирования и разработки игр и иных заинтересованных организаций. "Обеспечить разработку и реализацию комплекса мер, направленных на осуществление мониторинга информации, содержащейся в видеоиграх и распространяемой с их использованием, и контроля за соответствием такой информации законодательству РФ об информации, информационных технологиях и о защите информации", - говорится в опубликованном перечне поручений.
Также кабмин совместно с профильной ассоциацией должны будут предложить меры по поддержке и развитию рынка отечественных видеоигр и игровых сервисов, привлечению инвестиций в их разработку, повышению конкурентоспособности российских разработчиков видеоигр.
Роскомнадзор и Минцифры в течение ближайших двух лет создадут в России систему мониторинга маршрутов интернет-трафика и обеспечат её работу. Вместе с этим будет запущена система мониторинга сети связи общего пользования и управления ею. Для создания системы мониторинга маршрутов трафика в течение 2023 и 2024 годов из госбюджета будет выделено 1,2 млрд рублей.
Система мониторинга интернет-трафика позволит Роскомнадзору контролировать передачу данных между операторами и провайдерами связи, а также отслеживать тех, кто уклоняется от исполнения требований регулятора. Разработкой системы будут заниматься специалисты Центра мониторинга и управления сетью связи общего пользования (ЦМУ ССОП), созданного в рамках закона «о суверенном Рунете».
Как именно будет работать система мониторинга интернет-трафика, пока неизвестно. Эксперты предполагают, что система должна стать цифровым двойником каналов передачи данных, точек обмена и потоковых данных, а её основное назначение сводится к контролю точек входа и выхода данных, а также размещению систем контроля трафика. Независимый эксперт в сфере IT сообщил, что после ввода в эксплуатацию системы мониторинга интернет-трафика, не подключённые к системам Роскомнадзора операторы и провайдеры будут вынуждены прекратить работу, поскольку не смогут обмениваться данными или передавать их от своих абонентов клиентам других операторов и провайдеров.
«Система мониторинга нужна для того, чтобы на логическом уровне понимать, как трафик ходит между сетями, и иметь возможность предотвращать DDoS- и BGP-атаки, при которых злоумышленник получает доступ к интернет-соединению другого клиента сети и перехватывает его трафик», — прокомментировал данный вопрос гендиректор Института исследований интернета Карен Казарян.
