В серии статей по теме DevOps мы вместе с Lead DevOps инженером департамента информационных систем ИТМО Михаилом Рыбкиным рассказываем о проверенных инструментах выстраивания инфраструктуры, которыми с недавнего времени пользуемся сами. В предыдущих статьях мы уже рассмотрели предпосылки перехода на новую инфраструктуру и познакомились с азами Kubernetes, теперь пора перейти к следующему шагу – доставке кода. В рамках этой статьи мы подробно рассмотрим методологию GitOps и ее реализацию на примере ArgoCD.

В сфере кибербезопасности доступ к актуальной информации о возможных угрозах — это решающий фактор обеспечения защиты. Поэтому специалисты активно используют матрицу MITRE Atlas — обширную базу знаний о техниках и тактиках злоумышленников, совершающих атаки на системы искусственного интеллекта. Но эффективно работать с ней могли только пользователи с хорошим знанием языка, ведь интерфейс был полностью на английском. Факультет ФБИТ ИТМО перевел её на русский язык — теперь русскоязычная версия матрицы доступна всем на сайте факультета. В этой статье рассказываем о проекте — что это за матрица, кому она полезна и зачем вообще нужен был перевод.

Совместно с компанией АСКОН Университет ИТМО постепенно преобразует учебное производство в умную фабрику. Ремонт учебных помещений почти закончен, идет подготовка к обновлению производственных. Оборудование частично установлено, и на ближайшее время перед студентами и магистрантами "промышленных" учебных программ поставлена задача внедрения специализированного софта для управления производством и объединения всех компонент в общую цифровую среду. Созданная таким образом лаборатория поможет не только обучать новые кадры, но и разрабатывать новые подходы к совершенствованию производственных процессов.

Своеобразным символом и материализованной целью проекта стал макет учебного производства, представленный компанией АСКОН на выставке Иннопром 2023.

В серии статей по теме DevOps мы рассказываем о проверенных инструментах выстраивания инфраструктуры, которыми с недавнего времени пользуемся сами. В первой части мы остановились на основных предпосылках внедрения и выбранном подходе. В этой статье вместе с  Lead DevOps инженером департамента информационных систем ИТМО Михаилом Рыбкиным рассмотрим подробнее фундамент нашей инфраструктуры — Kubernetes. 

Разумеется, статей об этом оркестраторе огромное множество, и можно на протяжении всей карьеры узнавать о нем что-то новое. Сразу уточним — в этой части мы не планируем копать глубоко. Попытаемся дать основы, описать Kubernetes так, чтобы сложилось базовое представление об этом инструменте. 

Год назад в ИТМО открылась новая магистратура по искусственному интеллекту. Мы отказались от академического подхода, посмотрели на примеры лучших инженерных школ и стажировок, да и в целом от мира образования, и пригласили ИТ-компании для участия в подготовке высококвалифицированных кадров.

В этой статье рассказываем о том, как построено обучение и над какими проектами здесь можно работать. В конце вы найдете ссылку на конкурс проектов для поступления на следующий учебный год.

Не так давно мы в департаменте информационных систем (далее – ДИС) ИТМО начали выстраивать новую инфраструктуру для деплоя наших проектов. Образовательным организациям обычно с бюрократической точки зрения сложно прийти к масштабным внедрениям. Нам повезло ― мы смогли путем проб и ошибок выбрать удобные проверенные технологии и реализовать единую среду, которая задала формат взаимодействия между администраторами и разработчиками.

В общей сложности подбор инструментов и их внедрение заняли полтора года. Конечно, иногда был непросто: наступали на “грабли” и возвращались, чтобы выбрать более удачный путь. И это несмотря на то, что в общих чертах было изначально понятно, куда двигаться.

Проанализировав свой опыт, мы решили поделиться основными предпосылками и выводами. Хочется надеяться, что это облегчит внедрение тем, кто пойдет аналогичной дорогой.

В рамках университетского блога мы вводим новую рубрику по DevOps, в которой Lead DevOps инженер ДИС Михаил Рыбкин расскажет, как вместе с командой внедрил платформу деплоя для разработчиков.

Лаборатория гибкой электроники и мягкой робототехники химико-биологического кластера ИТМО занимается металлами, жидкими при комнатной температуре, в основном сплавами галлия. Сегодня перед такими материалами открывается масса новых практических применений ― от нательной электроники до энергетики. В этой статье поговорим о том, в каких направлениях работают студенты и аспиранты университета ― чем уникальны выбранные сплавы и какие методы можно использовать для работы с ними.

ИТМО активно поддерживает движение открытого кода, часть проектов разрабатывается для научных задач, другая же доступна и бизнесу. Однако учитывая масштабы и количество научных групп, у каждой из которых есть множество собственных инициатив, полного актуального перечня открытых разработок даже в масштабах одного только университета попросту не существует. Начав решать эту проблему, подразделения ИТМО пришли к необходимости формирования сообщества вокруг открытого исходного кода, которое будет доступно и широкой общественности. Для развития этого коммьюнити в университете открыли программу поддержки открытого кода, о которой мы и поговорим в этой статье.

В этой статье расскажем о проекте, реализованном во время первой и второй волн пандемии COVID-19. Сегодня его идеолог и основной разработчик — Евгений Бакин — учится в магистратуре в ИТМО на программе Public Health Sciences (мы писали о ней в блоге). Проект реализовывался вне стен университета, но, во‑первых, он интересен сам по себе — математические методы, примененные к стандартным анализам крови, на пике заболеваемости COVID-19 немного упорядочили хаос для врачей и помогли спасти жизни людей. А во‑вторых, проект и подтолкнул специалиста в магистратуру. Пандемия имела огромные социально‑экономические последствия и повлияла на систему здравоохранения — Евгений заинтересовался более высокоуровневым взглядом на проблему.

Сфера искусственного интеллекта показательна тем, что здесь успешно развиваются множество проектов с открытым исходным кодом. Это отличная тенденция, поскольку позволяет сторонним исследователям лучше понять особенности работы моделей, использовать их в собственных разработках в области ИИ или применять для обработки данных в своей предметной сфере.

Уделяя много внимания подготовке специалистов и развитию проектов в области искусственного интеллекта, Университет ИТМО поддерживает этот курс на открытость. В этой статье мы собрали небольшую подборку уже реализованных библиотек с открытым исходным кодом, предназначенных для решения различных задач машинного обучения. Сотрудники лабораторий ИТМО создают универсальные решения, не ограниченные своей предметной областью. И готовы развивать их, расширяя спектр возможных применений.

Все эти проекты написаны на Python с использованием стандартного стека технологий для задач обработки данных и графов: numpy, scipy, networkx. Их можно найти на GitHub и даже поучаствовать в дальнейшем развитии.

В ИТМО создали облачный сервис, который помогает  специалистам получить доступ к возможностям машинного обучения практически без навыков программирования на Python.

Для целого ряда типовых задач сервис позволяет визуально набросать пайплайн решения, импортировать в него данные, подобрать соответствующую модель машинного обучения и проверить ее качество. Эксперименты показывают, что для среднего специалиста по данным на типовых задачах инструмент ускоряет работу в 3-5 раз, позволяя в итоге выгрузить код модели на Python, чтобы вставить в сторонний проект.

В этой статье рассказываем, откуда появилась идея инструмента и на какой стадии находится его разработка.

Если вы успели поэкспериментировать на дачном участке с ветряками с Aliexpress, то, скорее всего, уже в них разочаровались. Скорости ветра на большей части территорий страны недостаточно, чтобы вывести генерацию на нужный уровень. Непостоянного ветра хватает в лучшем случае на медленную зарядку телефона. Порывы не позволяют использовать установку для полноценного питания электроприборов в загородном доме.

В ИТМО разрабатывают ветроэнергостанцию, которая потенциально применима в частных хозяйствах и способна производить электрическую энергию уже при малых скоростях ветра. В основе — идея технологии из судостроения.

В этой статье рассказываем, как это работает.

Тема фотонных резервуарных вычислений сейчас довольно популярна в научном мире, но в основном подходят к ней с теоретической точки зрения — существенная часть статей посвящена компьютерному моделированию.

Группа Антона Ковалева в ИТМО взялась за практический аспект, выбрав для серии экспериментов относительно простое физическое устройство — полупроводниковый лазер с оптоэлектронной обратной связью. Система не обладает всеми преимуществами лучших из предложенных теоретических резервуаров, зато за счет своей простоты позволяет приблизиться к глубокому пониманию, почему и как все это работает.

В этой статье расскажем о том, что такое резервуарные вычисления, где они могут быть применимы, и к каким выводам относительно устройств с оптоэлектронной обратной связью пришли в ИТМО.

Сегодня хотим поделиться сторонним взглядом на Университет ИТМО.

Яли Сунь (Yali Sun) приехала в ИТМО из Китая для продолжения обучения после магистратуры в области нанофотоники. В интервью ученая рассказывает о том, чем процесс обучения в ИТМО отличается от китайских вузов, с какими сложностями сталкивается иностранец, приехавший в Россию по научной работе, и где на практике можно применять разрабатываемые ее группой оптические наноантенны.

Аспирант Университета ИТМО Даниил Абрашин разрабатывает систему охлаждения для серверов и персональных компьютеров, которая при помощи термоэлектрических эффектов преобразует излишнее тепло от процессора в электроэнергию. В теории ее можно даже использовать для питания дополнительного оборудования.

В этой статье расскажем о сути проекта.

В  ИТМО есть отдельная структура, которая помогает ученым коммерциализировать свои разработки, ― Центр трансфера технологий. Задачи эта служба решает непростые, и для автоматизации части рутины внутри университета разрабатывается модульная интеллектуальная информационно-аналитическая платформа (или сокращенно МИИА). В этой статье расскажем, что это за платформа, чем она похожа на системы для бизнеса и почему нельзя было взять готовое решение, а пришлось на основе ядра от партнеров создавать что-то свое.

Обсуждая IT-образование, представители компаний часто жалуются на отсутствие у вчерашних студентов навыков работы в команде и понимания, как в принципе функционирует бизнес в этой сфере. Но мы уверены ― многое зависит  как от самого студента, так и среды, в которой он проводит время, учится. На некоторых факультетах ИТМО стажировка в магистратуре обязательна. После нее на рынок труда выходит готовый джун или мидл, зачастую с предложением о работе в той самой компании, где он стажировался. 

В этой статье мы покажем, как стажировка проходит на практике и что она приносит самим IT-компаниям. В фокусе истории двух магистрантов института прикладных компьютерных наук ИТМО ― Федора Золотухина и Андрея Стояна.

Работа преподавателя, кроме чтения лекций, включает довольно много рутины, в частности, проверку выполненных домашних заданий. И если вопросы в домашке не сводятся к простым однозначным ответам, а подразумевают выбор правильного подхода, реализацию алгоритма и написание кода, на это уходит значительное время.

Один из наших преподавателей магистерской программы "Разработка программного обеспечения" сделал инструмент для автоматизации этого процесса, чем-то напоминающий классическое юнит-тестирование. В  качестве интерфейса в этом инструменте используется бот в Telegram, а проверка выполняется Python скриптами с учетом особенностей задачи, что сильно отличает его от большинства аналогов в open source. Под катом расскажем, что в этом инструменте особенного и как студент может получить бан.

С 2020 года в ИТМО есть новая Лаборатория изучения культурного наследия. Из названия можно предположить, что это территория гуманитарных наук. Но на самом деле это междисциплинарная структура, где физики ИТМО адаптируют методы оптической спектроскопии и томографии, изначально разработанные для промышленности, биологии и медицины, к изучению объектов культурного наследия. Работа ведется при участии известных ученых из Петербурга, а также из Франции и Кипра.

Привычные для инженерного использования методики помогают получить массу новой информации о состоянии и процессах создания объектов культуры. А кроме того в лаборатории решают вопрос хранения полученных данных в удобном для последующих исследований виде. В этой статье расскажем, что это за лаборатория, и чем конкретно она занимается. 

Датчики на волоконных брэгговских решетках измеряют практически любое физическое явление, которое можно перевести в деформацию — температуру (благодаря термическому расширению), акустические колебания (деформация мембраны) и многое другое. Но для сбора данных нужны специальные устройства с лазером переменного спектра и софтом, способным обрабатывать сигналы — интеррогаторы.

Такие устройства коммерчески доступны — их производят несколько компаний в мире. Но группа из Высшей инженерно-технической школы ИТМО нашла способ сделать эти приборы более  доступными и эффективными в решении широкого круга задач сенсорики. В этой статье рассказываем о проекте и его перспективах.