Памятники орхоно-енисейской письменности представляют собой древнейшие известные источники, фиксирующие тюркоязычную речь. Их научное значение первостепенно, так как они принадлежат средневековым обществам, сообщения о которых в иных письменных документах крайне скудны или полностью отсутствуют. Это не просто разрозненные артефакты, а сложные системы государственной письменности, где каждый алфавит являлся культурно-политическим признаком конкретного государственного образования.

Они по праву считаются летописями, поскольку относятся к эпохе становления и развития раннесредневековых феодальных государств и объединяют огромные пространства Европы и Азии. Каменные стелы использовались как официальное письмо в каганатах, содержат важные исторические и филологические сведения и отражают широкий спектр жанров — от эпитафий до религиозных текстов. Несмотря на то, что большинство надписей сохранилось на камне, сама письменная традиция была значительно шире и свидетельствует о развитой культуре письма.

Знакомство с этими памятниками обычного человека затруднено: не все руны легко различить на каменной поверхности, испещренной трещинами, и сами достопримечательности разбросаны по центральной Азии. Если даже и знать перевод надписи с памятника, то это взаимодействие все равно не будет достаточно интерактивным. Намного интереснее услышать, как звучали эти тексты на забытом языке. Автоматически восстановить звучание древнетюркских надписей становится возможным благодаря моделям распознавания рун. Идентифицируя каждую руну в надписи, реально озвучить весь текст. Подробнее про модели компьютерного зрения можно прочитать в предыдущей статье: https://habr.com/ru/companies/fa/articles/907950/

Философия, мысли и спойлеры

Добрый день, уважаемые хабровчане ;-). Мы продолжаем серию публикаций о нашем участии в «разношерстных» хакатонах, проводящихся под эгидой коммерческих, государственных и иных организаций самого необычного формата, направленности, специфики, толка и рассуждений.

В общем, мы стараемся на зацикливаться на конкретно одной тематике и/или специфике, и постоянно пробуем себя, в различных направлениях. Да, не скрою, порой мы ввязываемся в, откровенно, рискованные истории, там, где совсем не имеем опыта и/или имеем крайне отдаленное представление о том, что от нас требуется;)). Плохо это или хорошо, тут можно мыслить двояко, однако, у нас получается, учитывая, что из 10 хакатонов, которые мы провели 8 оказались, для нас успешными (или почти) и мы весьма преуспели на этом поприще соревновательного Data Science.

При этом, выходя на хак, мы для себя уже составили небольшой роадмап, что нам, в целом, интересно, помимо решения предложенного кейса и на что мы акцентируем внимание в первую очередь:

Примерно, с такими же настроениями, мы пришли и на этот (DeFi-2025, Сбер) очередной хак, посвященный разработке блокчейн‑решений и анализу уязвимостей смарт‑контрактов и web-3.

Забегая вперед скажу, что нам не хватило, каких‑то 0.06% для того, чтобы войти в топ-8 номинируемых команд. В общем, мы получили по сумме баллов за наше решение 13.44, тогда как у лидера было порядка 16. Отрыв небольшой, учитывая сложность задачи и ее первоначальное очень жесткое условие: одним из проходных критериев было создать уникальное решение, до этого нигде не фигурирующее в цифровом поле до 2025 года текущего месяца. С таким мы столкнулись впервые и были немного удивлены. Да. хакатон и подразумевает нечто подобное, но все же надо было понять, что вместе с нами было еще 28 команд, и они тоже умеют гуглить ;-). Наша команда называлась BlockTeam.

И мы предоставили такое решение и детально его показали организаторам. Интересно, тогда приглашаю всех неравнодушных лиц под кат. Хардкор, и только хардкор!!!

Добрый день, уважаемые хаброжители !!! Случилось страшное… Нам надо серьезно поговорить и обсудить пару “скользких” моментиков ;)) Вернее так, говорить мы сегодня будем про “подмены” лица во всей красе или, как принято сейчас величать сие явление,  дипфейки. Так вот, случилось нам давеча участвовать в хакатоне Kryptonite ML Challenge 2025 (Разработка модели распознавания, способная противостоять DeepFake атакам) от компании «Криптонит».

Орхоно-енисейские руны — это древнейшая система письма тюркских народов, использовавшаяся с VI по X век на территории Центральной Азии (включая современную Монголию, южную Сибирь и часть Казахстана). Это были надгробные и памятные тексты, выбитые на камне. Они отражают политические, военные и культурные события тюркских племён. Их расшифровка началась во второй половине XIX века и остаётся предметом научных исследований и дискуссий. Исследование символов рунической письменности актуально, так как может помочь в понимании истории и культуры народов этой местности. Интерпретация енисейских надписей с памятников – очень сложная задача. Каменная поверхность разрушена временем, из-за чего символы могут быть плохо различимы. Многие памятники находятся в удаленных, диких местах, где долгий процесс исследования слишком трудозатратен. По этой причине надписи с памятников переносятся на бумажные или цифровые носители для последующей расшифровки. Как отмечал Кормушин И. В. – профессор филологии, тюрколог и алтаевед, перед чтением надписей, необходимо идентифицировать ее символы отдельным этапом. Эта ручная обработка надписей с памятников осложнена не только деформацией самих памятников, но и отсутствием строгой определенности с принадлежностью символов к тому или иному алфавиту. Достаточно распространенной оказалась проблема неточного определения состава рунических символов во многих изданиях XX века. Эти неточности приводят к ошибкам чтения и перевода древних текстов. Поэтому целесообразно автоматизировать этот процесс для повышения точности и скорости определения символов.

Добрый день, уважаемые читатели Хабр! Мы продолжаем серию публикаций по хакатонам, в которых активно участвуем, и прошу заметить, получаем призовые места! Сегодня речь пойдет об одной их наших команд (MMG-2), которые отлично выступили на хакатоне ФИЦ-2024 и завоевали третье место (бронзовая медаль), тем самым обеспечив себе место в тройке лидеров и завоевав свою первую победу. К слову будет сказано, ребята провели уже 3 свой хакатон и добились успеха, показав отличный результат и, что самое главное, прокачали свой скилл, навыки работы в команде, а также вошли в большой бизнес. 

Добрый день, уважаемые читатели! Хакатоны, уже давно, стали неотъемлемой частью жизни любого топового разработчика, который хочет быть всегда в тренде и видеть самые «горячие» и актуальные задачи бизнеса. Все чаще, на них можно увидеть не только типовые задачи от бизнеса, которые уже имеют рабочие модели и аналитику в самом широком ключе, но требующие нестандартного и новаторского подхода в их расширении, но и задачи открыто ставящие вызов разработчикам и требующие самого широкого охвата знаний и упорства для их реализации.

Этой публикацией мы открываем серию статей, где будут освещаться наши участия в хакатонах различного формата и профиля, а именно, команд кафедры Искуственного Интеллекта Финансового университета при Правительстве РФ.

На сегодняшний день, мы провели, порядка, 5 хакатонов. По итогам 2024 года, а начали мы участвовать с октября месяца, то есть за 3 месяца мы получили 1 серебро (HSE Assistant Hack: Python), 1 бронзу (ФИЦ: Хакатон), два раза заняли 6 место (BIV Hack Challenge), примерно их 30 кооманд и 10 место на международном хакатоне (Цифровой прорыв).

Солидно, достойно, но главное не останавливаться на достигнутом и двигаться активно вперед. На сегодняшний день у нас сформировано, порядка, 4 команд, которые активно будут бороться за призы в этом, 2025 году. Мы проводим тренировки каждую пятницу, разбираем рабочие кейсы и прошлые хакатоны. У нас постоянно действует DS клуб, где мы публикуем расписание актуальных хакатонов, конференций, митапов, а так же интересные выдержки из статей и моделей машинного обучения. Сейчас, мы активно включились в работу, уже две команды вышли на новые задачи и активно готовятся к ним, две ожидают новых задач. Тренирует клуб Миронов Владимир Олегович (Старший преподаватель, Кафедры искусственного интеллекта, Финансового университета при Правительстве РФ), автор этой статьи.

В данной статье мне бы хотелось сделать обзор на первый хакатон, который мы провели и получили на тем золото по всем лидербордам 2 место по научной презентации. Кроме того, показать какими методами мы решали задачу и чего добились в результате. По традиции, всех заинтересованных лиц приглашаю под кат ;).

Этические вопросы, связанные с искусственным интеллектом (ИИ), в настоящее время являются крайне актуальной темой. На протяжении последних пяти лет наблюдается стабильный рост числа публикаций по вопросам этики ИИ и регулирования интеллектуальных систем. Эта тема привлекает внимание исследователей в области машинного обучения, представителей бизнеса, использующих системы ИИ в своей деятельности, а также государственных органов и широкой общественности. Внедрение ИИ во все сферы человеческой жизни требует выработки подходов к этическому и нормативному регулированию как самих технологических решений, так и областей их применения.

Различные общественные организации и регулирующие органы разрабатывают политики в сфере этики ИИ, кодексы этики и декларации этических принципов. Эти инициативы охватывают множество сфер, подчеркивая важность создания единого подхода к этическим вопросам, связанным с использованием технологий ИИ.

Авторы: Пойкалайнен А.М., Кочкаров Р.А.

Графовые нейронные сети (GNN) стали важным инструментом для анализа структурированных данных в таких областях, как рекомендательные системы, биоинформатика и обнаружение аномалий. Традиционные GNN предполагают гомофилию, что означает, что связанные узлы имеют схожие характеристики и метки. Однако это ограничивает их применение в условиях гетерофилии, где связанные узлы различны (рис.1). Мы анализируем метод AMUD‑ADPA, который позволяет повысить производительность GNN в условиях гомофилии и гетерофилии, используя данные о действиях пользователей на платформе массовых открытых онлайн‑курсов (MOOC).

Метод AMUD‑ADPA, разработанный для улучшения производительности графовых нейронных сетей в условиях гомофилии и гетерофилии, показал свою эффективность на наборе данных MOOC, превзойдя показатели базовых моделей GNN в среднем на 3,6%. Применение метода AMUD‑ADPA может привести к созданию более точных и адаптивных моделей для обработки сложных графовых структур.

Современные технологии искусственного интеллекта уже получили широкое применение в различных сферах, включая гуманитарные науки и творчество. Отдельно следует выделить использование машинного и глубокого обучения в исторической науке, где получены результаты по поиску, распознаванию и переводу символов на археологических памятниках.

Исследование символов тюркской рунической письменности актуально, так как может помочь в понимании истории и культуры народов Евразийского ареала. Современные методы анализа данных и машинного обучения обладают большим потенциалом для автоматизации процесса детекции, классификации и распознавания рунических символов. Что может значительно ускорить и улучшить работу исследователей в области археологии.

Несмотря на значительные успешные проекты за рубежом, в России, где находится множество археологических памятников Евразии раннего средневековья с нерасшифрованными руническими надписями, подобные исследования пока не распространены. Данная тематика является крайне актуальной для отечественной науки.