0: Проект запущен в 2025 году совместными усилиями фонда Московский инновационный кластер, российского государственного гуманитарного университета и компании иннопрактика поддержку проекту оказывает медиапроект вк наука мейл, в мессенджере Макс.

1: Ключевая задача, собственно говоря, проекта искателей науки предоставить трибуну активным российским учёным помочь им прокачать собственные навыки работы в публичном пространстве, сформировать сообщество интересующихся наукой людей здесь важно отметить, что проект проходит на постоянной

2: Основе, и он открыт для желающих попробовать свои силы, в том числе стать спикером. Для этого нужно заполнить форму на официальном сайте проекта на портале ай москоу. Также если у нас сегодня у присутствующих в зале будут вопросы или желание пообщаться с

3: Организаторами проекта они будут рады ответить на эти вопросы. Ну а мы будем рады, собственно говоря, тоже эти вопросы принять, так скажем, в завершающей части нашего сегодняшнего события. Поэтому, пожалуйста, готовьте свои вопросы, не переживайте, нам их задавать мы сегодня будем знако

4: Знакомиться с вами, Дмитрий, и постараемся разобраться во всем том, чем вы занимаетесь. Как вы пришли в науку познакомиться с таким. Не боюсь этого слова молодым гением в науке. Собственно говоря, предлагаю с этого и начинать. Дмитрий, пожалуйста.

5: Расскажите, чем вы занимаетесь и почему нам важно это знать? Да, спасибо большое за представление. Евгения. Коллеги, друзья, ну что я заготовил такую небольшую презентацию, небольшой рассказ о себе. Ну и в целом,

6: Рад всех приветствовать здесь, на проекте искателей науки, в этом замечательном зале конференции дата фьюжн, и здорово рассказать вам о тех работах, тех проектах, что мы делаем с моей командой в мфти и irie. Ну и, собственно,

7: Начнём с пути в науку, как я пришёл к занятиям, исследовательской работе, и вообще я начал ей заниматься где-то в 2008 году, далёком 2008 году, когда я ещё жил и работал.

8: Белгороде, точнее, жил ещё, ещё не работал, даже. Вот. И тогда я пришёл на 2 курсе на кафедру технической кибернетики и сказал, хочу заниматься роботами. Они говорят, может, робастными системами? Я говорю, нет, хочу заниматься роботами. Ну и в целом как раз в тот год

9: Покупали робота такого манипулятор, так называемый скара робот с конвейера с конвейерной системой. И я вот попался как раз и помог этот робот запустить на кафедре и с тех пор

10: Я занимался в том числе, робототехникой. Особенностью моей работы было то, что я распознавал изображение специальной камеры технического зрения, которая в этой робототехнической системе была, ну и в целом так закрутилось, и

11: Техническое зрение, компьютерное зрение стало 1 из моих там ключевых тем. И в 2014 году я также в Белгороде, в белгородском технологическом университете имени Шухова, защитил кандидатскую диссертацию. Правда, она была про

12: Система технического зрения не в роботах, а в промышленных, таких вращающихся печах, в цементной цементной отрасли. Но там тоже фактически нужно было применять самые разные методы обработки изображения и так далее. И это

13: Действительно, очень помогало и было достаточно целостно также, ну вот проект проекты шли, и я действительно остался в университете и работал в Белгороде долгое время.

14: Но в 2018 году я понял, что хочется всерьёз заниматься беспилотными автомобилями, интеллектуальными роботами, мобильными роботами. А этого, ну, не было. Вот. И я переехал в Москву на позицию постдока.

15: Меня пригласили в мфти, ну и с тех пор я чуть чуть двигался в этом направлении, стал заведующим лабораторией интеллектуального транспорта и где-то с 2021 году 21 года также занимаюсь фундаментальными исследованиями в институт.

16: Делаем самые разные крутые публикации, исследования. Также вот такую небольшую сделал заготовочку про извилистый путь российского учёного. Вообще хочу сказать, что вот 1

17: Что вообще на самом деле, да, тут про конкурсы как раз не случайно это здесь фигурирует, потому что вот мы, как учёные должны постоянно доказывать, что наши исследования самые лучшие, что наши проекты работают, что

18: Действительно, вот в этом постоятельно постоянном доказательстве, в этом постоянном проверке, рецензировании гипотез вся работа. И на самом деле это непросто. Плюс на каждую идею, которая появляется, нужно искать.

19: Какое-то финансирование, это прям важнейшая история. И обычно под это очень хорошо подходят гранты, конкурсы и за них надо бороться, писать заявки, побеждать, иногда не побеждать. То есть это большой такой тернистый путь. Ну

20: Пример про тернистости. Вот самый 1 мой конкурс конкурс умник фонда содействия инновации я выиграл с 4 раза, с 4 попытки. То есть действительно вот я вот как раз где-то с 3 курса и до самого выпускного курса пытался, подавал заявки.

21: Пока действительно мою тему не поддержали. И действительно, ну, я начал это двигать вперёд в плане научном и инновационном. То есть инновация это когда нас требовали, и сейчас тоже это хорошая тема, нужно создавать.

22: Интеллектуальную собственность, защищать её, применять её для конкретных продуктов. Это прям хорошее, нужное дело. Ну вот, и в 2014 году, вот где-то одновременно с защитой диссертации я выиграл конкурс, умник на старт, на создание своей компании, сделал своё о распознающий

23: Системы, правда, её, его совсем недавно пришлось закрыть, но вот идею заниматься своим бизнесом в сфере искусственного интеллекта я не оставляю. Я думаю, мы скоро сделаем что-то интересное на базе физтеха, ну и вообще поворотным моментом.

24: В этом тернистом извилистом пути я считаю конкурс, который проводила в 2015 году компания cognitive technologies он был посвящён системам распознавания автомобилей на видео ну, которую они в тот момент делали для беспилот.

25: Автомобилей. Ну и в принципе, ну вместе с моим студентом белгородским мы сделали систему очень надёжную, которая победила в этом конкурсе. Я понял, что вообще вот такие технологии, которые мне интересны, связаны с компьютерным зрением.

26: Которые, ну вот действительно мы придумывали, они нужны и что важно, они полезны. И в 1 очередь для беспилотных автомобилей. И действительно, вот с тех пор я начал углублять эту тему.

27: И она действительно начала так хорошо развиваться. И вот в 2019 году, когда я переезжал и переехал в Москву на фистех, на самом деле, вот, вот эта тема очень помогла.

28: Мы стали финалистами конкурса конкурса зимний город. Это конкурс большой нти абгрейд называется абгрейд. Зимний город. Мы объединились тогда с партнёрами в компанию авторткаченко. Опыт. Ну, правда, мы

29: Правда, не выиграли тогда 1 места, но вот мы это скомпенсировали с командой. В 2024 году мы вместе с мади уже объединились и сделали команду автороботи и выиграли в конкурсе 5 уровень. Он был ещё

30: Более масштабен мы на общую команду выиграли 120 000 000 ₽. И с тех пор опять же, продолжаем эту тематику очень интенсивно. Ну, видится, что технологии глубокого обучения нейронных сетей, современные методы трёхмерного компьютерного зрения очень хорошо.

31: И полезны для реальных устройств, реальных систем. Вот, вот так это шло. Кроме того, хочу отметить, что вот конкурсы, да, мы, ну вот я сам побеждал, но сейчас уже я вижу, и очень круто, когда мои ученики, побежда,

32: В конкурсах я руковожу проектом, как раз руковожу ребятами, которые, ну, превращают свои исследования тоже в реально что-то крутое. Вот только вот сегодня утром, можно сказать, Татьяна Земскова. Моя аспирантка, выиграла конкурс

33: Научный прорыв года тоже вот с тематикой, связанной с компьютерным зрением для роботов. Очень приятно, когда ребята побеждают и поздравляю. Ну, в частности, её с этим

34: Присоединяемся, предлагаю поаплодировать как раз в тот самый момент. Так, ну что ещё, что ещё? Ну вот, допустим, является неразрывной частью, допустим, моей работы много, приходится организовывать конкурсы. Ну то есть не только участвуем.

35: Организо, ну, причём не только конкурсы, но и конференции полноценные. И я начал ещё этим заниматься в далёком 2013 году, когда я был председателем совета молодых учёных белгородской области, и мы делали вот конкурс, собери своего робота тогда

36: Начинался только фестиваль науки. И мы вот впервые такой провели региональный конкурс. Дальше ещё были конкурсы, научные бои, хакатоны, всяческие летние школы. Но вот сейчас масштаб растёт. Вот, допустим, в этом году мы на базе физтеха проводили

37: Можно сказать, конференцию рос митап на неё, ну, зарегистрировалось и в разных формах пришло около 1000 человек, там было куча разных всяких активностей. Наше новшество тоже было. Мы сделали научный трек на этой конференции, и избранные работы будут

38: Опубликованы в журнале научном и в целом. Это на самом деле такая важная история для поддержки робототехнического сообщества и для того, чтобы популяризовывать в этом сообществе самые современные технологии, которые мы используем в самых топовых исследованиях.

39: Также я являюсь, допустим, председателем жюри конкурса, точнее, олимпиады всероссийской олимпиады. Я профессионал по направлению искусственный интеллект. В ней вот на этапе отборочном участвовало 10000, ну даже, может чуть больше 10000.

40: Человек и сейчас, ну вот на следующей неделе как раз будет финал и к нам в мфти приедет 100 лучших из лучших ребят, которые прошли отборочный этап. Полуфинал. Мы надеемся, что они успешно выступят и

41: Действительно, нам важно вот, вот в этой олимпиаде, в том числе подсвечивать те технологии, которые действительно востребованы, которые компании, исследовательские организации используют в своей работе. И, ну, мы уже с 2019 года вот этим занимаемся.

42: В том числе и кажется, что, ну вот ребята в целом не теряют подготовки. Кстати, некоторые из победителей олимпиады уже потом с нами сотрудничают, помогают составлять задачи, помогают их прорешивать. То есть мы стараемся развивать вот эту вот тоже конкурсную

43: Составляющая, потому что она реально помогает ребятам поступить, то есть вот в качестве награды там и денежные призы, и в том числе возможность получить дополнительные баллы для поступления в магистратуру, аспирантуру. Это важная тема для любого, ну, молодого человека, который хочет

44: Академическую карьеру. Да, кстати, хотела сказать про призы, чтобы так немножко всех смотивировать, быть более внимательными, готовить свои вопросы за самый интересный вопрос. Сегодня у нас тоже будет приз. Правда, Дмитрий? Да, вот такую книжечку от нашей пресс службы я заготовил вот такая книжка за науку, где

45: Куча интервью собрана и про искусственный интеллект, и про математику и физику от наших ведущих российских учёных. Кому-то она достанется. Выберем в конце, ну и опять же про мероприятия, которые организуем, которые делаем, которые очен

46: Важны. Ну, для меня в том числе, это, конечно, вот сейчас мы будем в этом году делать международную конференцию нейроинформатика. Она пройдёт 19, 23 октября. Всех, кстати, приглашаю на ней мы всем интересующимся нейронными сетями.

47: Будем показывать, да, демонстрировать различные разработки. Будут и выставки, и разные индустриальные воркшопы. Если кто-то хочет, кстати, свою какую-то активность сделать, связанную с нейросетевыми решениями, технологиями, мы открыты для обсуждения, для кооперации. Ну,

48: Плюс, понятно, мы собираем всегда самое топовое научное сообщество, как минимум в России и приглашаем ещё зарубежных международных экспертов. Это тоже такое важное событие, мы хотим его провести ещё более масштабно. Будет здорово увидеть вас там.

49: Ну, если мы говорим про некую теорию, давайте вернёмся в какую-то такую научную область. Я хотел начать с самого термина компьютерного зрения, которым действительно я много занимаюсь, это

50: Процесс, процесс обработки и анализа изображений в общем виде. Но если мы говорим, что эти изображения получены с каких-то сенсоров, с каких-то технических устройств, то этот процесс становится и мы его начинаем.

51: Называть техническим или машинным зрением, кстати, устоявшегося термина нет, но, правда, техническое зрение последнее время в русском языке перевешивает вот, ну и основными сенсорами, ну для вот, допустим, машин, если мы говорим, вот

52: Эту тематику применения компьютерного зрения или для роботов основными сенсорами являются камеры самые разных видов. Лидары и радары. Кстати, вопрос в зал. Кто знает, что такое лидары? Поднимите руку, пожалуйста. Ну, почти половина зала. Мне кажется, с приходом китайски.

53: Машин уже больше людей знает, что такое лидар, как минимум. Да, давайте как раз все-таки для тех, кто в эту область не очень погружён. Как раз вот я заготовил такое небольшое описание принципа действия разных сенсоров. Ну и вот лидар по центру

54: Принцип действия, кстати, бывают разные лидары. 300 шестидесятиградусные лидар. Это вот который вверху показан, у него есть прям вращающиеся элементы, которые, ну вот позволяют с помощью набора лазерных лучей отсканировать трёхмерное пространство.

55: И получить трёхмерное облако точек. Ну то есть у каждой точечки есть какие-то трёхмерные координаты расстояния, которое вычисляется как вот время, за которое лазерный луч вернулся вот в лидар и, к слову сказать, что

56: Вот огромное достоинство лидара в том, что они могут достаточно точно мерить расстояние. Ну, на больших дистанциях, допустим, на 200 метрах у него погрешность будет порядка там 2 сантиметров. Это недостижимое качество, там для современных камер это, ну, действительно, это важно.

57: Плюс лидар одинаково хорошо работает днём и ночью, но у него, правда, есть также и недостаток. Ну, лидаром сложно распознать, что за дорожный знак вы видите или какой сигнал светофора все-таки есть. Лидар не может работать в сильный.

58: Ливень или, допустим, в очень сильный, сильный сильный туман, или когда вот перед вами едет машина, поднимается за ней шлейф, опять же, какой-то пыли там или выхлопные газы. То есть лидар сквозь это не видит, это прям проблема.

59: Но они, кстати, стали очень, намного более дешёвыми. Я почему про них говорю? Потому что они наиболее безопасны. Ну, в плане того, что он точно увидит препятствие в виде человека ночью, днём одинаково хорошо. И, кстати, во многом хочу

60: Отметить, что, ну вот лидары, они, вот, кстати, их не было. Вот помните, в первых машинах тесла, наоборот, илон маск, он взял только камеры и радары, но лидары не использовали, они на тот момент были очень дорогими. И вот, вот эти верхние, вот 300

61: Градусные лидары, они до сих пор очень дорогие, но твердотельные лидары, вот, который вот внизу показан, такая пластинка, он его прям реально можно очень широко увидеть и в современных машинах, там айта, там ли машинах и так далее. Он прям над лобовым стеклом, вот он

62: Уже намного дешевле. Сейчас уже их цена доходит там до нескольких сотен долларов. И это прям реальный массовый такой продукт, который 5 сотен долларов, нескольких сотен долларов, ну, допустим, 500 $ и так далее. Вот. Ну то есть вот это прям такие цены, он, они реально подешевели. То есть вот

63: Если вернуться лет там, на 10 лет назад, это была немыслимая цена за лидар, и о массовом их использовании на машинах. Ну, сложно было говорить, к слову сказать, если вот мы говорим о камерах, они, ну, являются на самом деле,

64: Тоже наиболее 1 из наиболее распространённых сенсоров. Вот для роботов. То есть, когда мы хотим сделать дешёвую систему, и она, допустим, работает всегда только днём, да, то есть камеры, они получаются там очень эффективнее, дешевле, чем те же лидары, но опять же, да, вот безопасность.

65: Когда мы видим белое на белом, это всегда проблема. Ну вот это действительно есть очень сильные ограничения у камер. Ну и радары отдельный тип сенсоров, они отлично видят сквозь туман, сквозь дым, вот как раз покрывают вот эти проблемы лидаров, они используются как

66: Дополнительный сенсор, и они очень шумные, проблемные. И вот илон маск в 2022 году решил отказаться от них. Ну вот, и их больше не используют, допустим, в автомобилях тесла из за большого, ну, из за больших проблем с шумами.

67: Этого типа сенсоров, но они незаменимы. Если вы хотите, чтобы ваши роботы или машины работали в экстремальных условиях, там пыли, дыма и так далее. Кстати, а нет, если мы вот вернёмся. Кстати, вот мы уже несколько раз говорили про теслу. Кстати, вот вопрос тоже.

68: Зал, как вы, ну вот вопрос даже на историю. Помните ли вы, когда появились первые вот эти теслы с камерами и зачатками вот такого искусственного интеллекта и автопилота? Вот можете сказать, год, вот кто-нибудь можете прям вы

69: Крикивать 2011 ещё предполагают ещё, что 2000, а предлагают

70: Все 2 версии у нас отлично, отлично. Да. Ну, на самом деле, вот я когда готовился к выступлению, я тоже проверил. Значит, в 2014 году появились первые прототипы, то есть и представили вот 1 систему камеры и автопилота на основе как раз камер, и

71: Но вот в 2016 году уже серийно начали выпускать что-то близкое к тому, что мы видим сейчас. То есть комплекс камер был расставлен по всей машине. И, кстати, это позволило вот с тех пор, кстати, уже обратите внимание, 10 лет прошло и до сих пор рабочего

72: Автопилота, теслы, ну, идеального нету. То есть, там куча моментов, куча проблем. То есть, они уже, между тем, 10 лет собирают датасеты. Представляете, сколько данных, сколько машин и система все равно ещё не совершенна. Задача сложная. Задача ещё пока не решённая. И стоит отметить,

73: Отметить, что есть прям реально комплекс нерешённых проблем и связанных с трёхмерным компьютерным зрением и с управлением, и с навигацией, локализацией. Прям реально сложная задача. А в каком году вы стали заниматься компьютерным зрением? Ну, я вообще начал заниматься сразу д.

74: Со всей этой историей. Ну вот, да, ну вот я вот начал заниматься сразу с 2000, вот, когда 8 года я делал именно вот разрабатывал алгоритмы для вот этой промышленной специальной камеры, которая смотрела на конвейер и там передавала данные манипулятору роботу. Вот, и

75: Потом, опять же, компьютерные камеры для того, чтобы их устанавливать в печи, там тоже специальная конструкция. Мы придумывали, чтобы она могла, ну, аккуратно и надёжно снимать процессы, под где, где почти 1500 градусов. Вот процесс обжига наблюдался, ну, то есть с камерами много.

76: Чего было? То есть это увлекательно, а можно вопрос так вот, вот, не вне сценария вот разобраться, что случилось. Вот что произошло. Какой триггер сработал, что вы решили именно в этом году заниматься именно этим направлением. Ну, если вот в моём

77: Пути, да, вот почему 2008 год. Ну, то есть в тот момент, когда у нас первые, там пару лет было учёбы в университете, там были прям реально куча предметов. Ну, прям реально, ну, головы мы не поднимали в университете, а потом, ну, вот на 2 курсе показалось. Ага, вроде уже база.

78: Какая-то появилась и свободное время тоже есть. Ну надо чем-то, ну, мне всегда хотелось заниматься чем-то академичным, и плюс, опять же, ну, я и пофотографировать любил всегда, ну как бы, и камера, ну и опять же, мне всегда нравится что-нибудь там порисовать. Или опять же, вот сейча.

79: Сейчас очень много приходится схемы схем рисовать, это мне близко. То есть вот какие-то визуальные такие моменты, то есть, и опять же, обработка изображений, ну, наверное, все те, кто занимаются, ну, компьютерным зрением, они визуалы, то есть любят в 1 очередь, что-то красивое, визуальное, ну то есть, и они обычно

80: Анализируют цвет, ну и говорят там вот посмотрите там, не послушайте, а посмотрите, ну то есть вот такие вот нюансы, ну, наверное, все вот в это все связано с такими личными все таки какими-то увлечениями, да? Ну, ну, да, конечно, ну, личными интересами я просто пытаюс.

81: Нам же сегодня задача в том числе и подсказать, может быть, ребятам, молодому поколению, вот как им выбирать своё призвание, потому что сейчас настолько много возможностей, столько все говорят про там, новые технологии, про будущие новые профессии. А вот то, что я слышу сегодня из

82: Вашей речи. Все-таки 1, это большое количество попыток не останавливаться и не сдаваться. И 2 получается идти в ту область, которая тебя лично драйвит и интересует так, абсолютно так. Ну и к слову, кстати, вот тоже, если добавить вообще вот, вот в этой даже

83: Системе робототехнической. Кстати, и 1 тему. У меня был бакалаврский диплом про робот, играющий в шашки. То есть вот эта самая камера, этот самый робот, вот, который я делал ещё там, ну вот студентам, то есть мы его обучили, ну, фактически играть в шашки, то есть камера распознавала доску и робо,

84: Фактически взаимодействовал. Ну, вообще, конечно, я попробовал разное. То есть я попробовал и системы управления низкоуровневые, высокоуровневые. Я попробовал разные системы, опять же, ну вот и проектирования тоже систем, ну, проектирование всяких устройств.

85: Ну, опять же, но обработка и написание алгоритмов анализа данных изображений. В данном случае, там всякие разные методы, они мне оказались просто ближе, интересней. Ну, мне их комфортнее было реализовывать, тратить на них кучу времени, сидеть по вечерам, по ночам над вот.

86: Алгоритмами или над кодом программным. Ну вот оно действительно все-таки пришло. Ну вот не прям как вот, вот эта 1 попавшаяся область. Нет, это вот все-таки путь, когда действительно надо много чего попробовать. А какие-то герои были, которые вас вдохновляли. Вот получается, чт,

87: Tesla чуть позже была анонсирована с эльдарами вот со всей этой историей. То есть были какие-то люди, которые на вас влияли в этот момент и насколько важно здесь ориентироваться на тренды или на свою личную мотивацию, потому что многие же идут

88: Какие-то сферы, просто где, условно больше есть возможности монетизации. Ну вообще, конечно, я уже поступал в университет, понимая, что я хотел бы заниматься академической карьерой, я хотел бы стать учёным, заниматься научными исследованиями, причём

89: Заниматься роботами или чем-то таким высокотехнологичным, потому что я вырос по факту на книгах. То есть много читал, много, всякие разные воспоминания с этим связаны, опять же братья стругацкие книги, там Иван Ефремов, книжки, опять же Лукьяненко.

90: Тот же, ну то есть и во всех этих книгах, ну там тоже всякие разные сценарии развития будущего, и там были роботы, в том числе и было интересно, как они, ну, то есть вот там они описывались уже как что-то готовое, как уже что-то ездящее, бегающее или там помогающее, и, ну, это

91: Же не было на тот момент и хотелось сделать что-то своё, в том числе внести свой вклад и на самом деле вот оно оттуда. То есть, ну вот я думаю, интерес формируется уже со школы, и здесь, наверное, вот важно работать.

92: Ну, как бы, если мы говорим про работу с молодёжью уже со школьниками, и я, кстати, тоже преподавал и в кванториумах. То есть я уже, я тоже именно преподавал школьниках разных возрастов, ввёл их проекты. И, кстати, я поражён, насколько школьники уже старших кур.

93: Курсов, там даже уже Девятых Десятых одиннадцатых классов. Вот сейчас, допустим, могут работать с современными там алгоритмами, программами, системами искусственного интеллекта и не только на самом деле. Я вот хочу сказать, если вам кажется, что надо кого-то вовлекать уже

94: Ну, таких ранних, раннего возраста вам не кажется? И действительно, ребята, много чего могут. И опыт был вот у нас вот в конкурсе 5 уровень, когда мы побеждали, у нас в команде был студент, который был студентом 1 курса, он подошёл на 1 из мероприятии.

95: Вот так ко мне мы с ним пообщались, и он сказал, а я хочу вот в команду, ну, хочу чем-то заниматься. А вот есть возможность в команде. И он действительно сделал очень хороший вклад в победу. А почему? Потому что он уже там со старших классов занимался вот этими всеми технологиями, он уже много

96: Чего умел? То есть он умел весь тот стек технологий, которые ребята изучают там на 1, 2, 3 курсе. Это прям важная такая оговорка. И как бы, ну, у меня в том числе, конечно, мы вот когда, ну вот когда я был ещё школьником, конечно, такого обилии,

97: Технологий не было там ещё и по факту, телефонов то мобильных не было ещё в тот момент и интернет был такой зачаточный. Я, наверное, слишком быстро перешла уже в нашу такую дискуссионную историю. Предлагаю тогда коротко все-таки пройти по нашей

98: Теории, без которой мы сегодня все равно не можем, чтобы все познакомились тоже с вашей отраслью, с компьютерным зрением. Мы немножко сейчас поговорили уже про ваш такой тернистый путь, как вы его обозначили. Вот сейчас тогда пройдёмся, предлагаю чуть ускориться, чтобы скорее перейти уже к самому.

99: Интересному, да, хорошо. Ну, вообще вот все, что, ну, я делаю то, что вот делают все, кто занимается компьютерным зрением. Все, конечно, думают о том, где это может быть полезно, где это может помочь. Ну и вот.

100: Здесь вот, допустим, я вот попытался показать, я собрал разные там всякие статистические отчёты, ну и вообще, ну вот в 1 очередь тренд экспоненциальный, то есть экспоненциальный рост интереса бизнеса к области компьютерного зрения, вот здесь по этим оценкам, ну,

101: Есть, ну вот прям аналитика, что к 2033 году, ну, общий объём рынка станет где-то почти 60 миллиардов долларов, где-то 70% из них это вот оборудование, аппаратное обеспечение, камеры, сенсоры и так далее. Их там прям программно аппарат.

102: Комплексы, но и отдельно, прямо 30%. Это все-таки софт, это алгоритмы, это методы, ну, по сути, ну вот и всякие разные решения, которые работают с этим оборудованием. Это прям важное замечание. Ну и опять же, здесь также вот характерный пример.

103: Из России. Ну, в мире приблизительно похожий ландшафт. Кто потребитель? Это в 1 очередь государственный сектор. Это промышленность и ритейл, естественно, в ритейле, кстати, очень много сейчас компьютерного зрения, огромный интерес к робототехнике в том числе, но, а можно какой-нибудь

104: Пример, вот что именно ритейл, компьютерное зрение, вот что мы конкретно можем попробовать. Ну вот сейчас, допустим, в, ну, том же ритейле, это интернет магазины, ну там все покупатели загружают туда кучу, продавцы загружают туда кучу.

105: Своих товаров, есть дублирование, опять же, там много фоток и так далее. И важно, конечно, анализировать этот огромный объём информации. Плюс люди пишут отзывы, нужно распознавать то, что они загрузили, это раз. С 1 стороны, это как бы вот то, что мы видим

106: Как пользователь интернет магазинов, но за ним стоят, допустим, склады, автоматизированные склады, где даже иногда тёмные склады, где только роботы в темноте, там ездят, шуршат, перевозят эти стеллажи и подвозят их, допустим, каким-то уже операторам, и операторы оттуда выбирают.

107: И формирует посылку. И там действительно, ну, на самом деле труд очень низкоквалифицированный, и люди людям достаточно тяжело и прямо реально, вот когда по конвейеру едет, едет куча вот вот этих вот посылок, то ему очень тяжело.

108: Это все перекладывать, но если они особенно там тяжёлые, или их действительно много, это утомительно. Ну и вот в этих местах нужно и компьютерное зрение, ну камеры, которые видят этот весь огромный объём, в том числе трехмерной информации, потому что

109: Посылке нужно ещё правильно взять и так далее. Ну и опять же, в идеале, ну нужна связка камер с непосредственно с роботами. Вот сейчас прям реально огромный тренд. Плюс, опять же, сейчас ритейл это ещё про продажи в том числе.

110: Доставку. Сейчас же мы видим, что доставка, ну вот и мы видим там яндекс роверы и не только сейчас. Многие компании хотят и конкурировать. Это очень хорошо. Когда конкуренция есть в таких высокотехнологичных областях, то, ну, такого ровера сделать или какой-нибудь там грузовичок, которы

111: К вам подъедет или вот сейчас вот по трассе нева ездят огромные беспилотные фуры. То есть чтобы эту технологию сделать, это огромный вклад. Здесь методов компьютерного зрения есть вот это вот прям важный такой важная оговорка. Это связано с ритейлом, допустим,

112: Спасибо, все теперь понятнее. Так, едем дальше. Вот. Да, и опять же, интерес к компьютерному зрению также сильно растёт и в научной среде вот мастодонты искусственного интеллекта. Вот здесь я привёл 2 цитаты от Ликун и фифе ли они говорят, что сейчас прям

113: Важным трендом является прям создание новых методов понимания мира. Так называемый пространственный искусственный интеллект. Это, по сути, про компьютерное зрение. Почему? Потому что вот современные лмки, наверное, многие из вас пользуются вот этими языковыми ассистентами и прочим

114: Все-таки, когда туда загружаешь видео, он не всегда идеально там как-то вам рассуждает по нему или по фотке не идеально с ней работает. Это на самом деле вот прям большая тема, которой сейчас все хотят заниматься. И мы в том числе, кстати, занимаемся вот этой областью очень плотно в научном плане, но

115: Давайте ещё чуть чуть дальше пойдём. Если вот вы захотите обучить собственную модель трёхмерного компьютерного зрения, то есть вообще на это вполне понятный алгоритм, вполне понятная последовательность действий. Я вот здесь её сейчас показал, то

116: И, ну, её реально придётся пройти практически для любой задачи, которую вы решите сделать. 1 задача, это, ну, вот 1, ну, 1 шаг этого алгоритма это сбор и разметка набора данных. И чем больше, тем лучше. Это прям реально сейчас огром.

117: Огромная часть работы любых разработчиков и исследователей систем компьютерного зрения. A2, это вот вы разрабатываете архитектуру глубокой нейронной сети. Ну как правило вот сейчас это все-таки вот этот стек технологий, потому что раньше

118: Ещё были аналитический метод, но сейчас реально доминируют глубокие нейронные сети самых разных архитектур. Вы можете выбрать, вы можете сделать что-то своё, прям реально огромный потенциал для творчества. Затем вы обучаете эту самую нейросетевую

119: Модель, которую вы выбрали на датасете, которую вы тоже сделали или на открытых каких-то датасетах которые вы тоже нашли но для этого кстати вам нужно обязательно какой-нибудь gpu gpu и так далее сейчас прям реально вот без gpu без графических процессоров никуда и

120: Действительно, откуда-то их надо найти, если вы хотите заниматься трёхмерным компьютерным зрением. Затем, когда вы обучили, нужно протестировать вот эту обученную модель на разных, опять же ещё отложенных датасетах и так далее. Ну, в каких-то таких тестовых условиях, но вот если

121: Вы занимаетесь все-таки роботами, беспилотными автомобилями, ещё чем. То есть прям чёткий этап испытаний, испытаний на реальном транспортном средстве. Это, ну прям реально очень большая часть работы нужно. Чем больше вы выездов сделаете, чем больше вы проведёте в реальном по

122: Там под дождём или ещё где-нибудь там это будет большой плюс вам. То есть без этого вы хорошую, надёжную систему не сделаете. Это факт. Когда вы это все проделали, у вас всплывут куча недочётов, куча недостатков и особенностей. Их нужно дорабатывать. Это прям важнейшая част

123: Неприятная, печальная, но все равно нужно дорабатывать, доделывать, улучшать что-то, что вы сделали, это всегда важнейшая, иногда прям большая часть работы. Ну и наконец, ну вот в нашей научной сфере, да, и в любой инженерной это написание всяких отчётов документации.

124: Потому что если через год вы решите вернуться к этой теме или все-таки вам нужно будет её масштабировать на что-то другое, то без документации вы просто ничего не сделаете. Это прям важнейшая часть. То есть кто это умеет делать, тот молодец и легче это все дело дешевле делать. Ну вот.

125: Здесь тоже примерчик. Вот пока я вот это все говорил, вы, наверное, уже посмотрели, че тут крутится, вертится. То есть здесь пример того, как мы прошли все эти этапы на примере нашей свежей статьи рси трансформер, где мы делаем трёхмерную сегментацию дороги по данным

126: Самых трёхмерных лидаров, о которых мы поговорили. Твердотельные лидары, недорогие. То есть сейчас прям огромный интерес к тому, как вот выделять там всякие ямы, лужи и прочие разные всякие артефакты на дороге. Чисто, по данным лидара, без камер даже

127: Так, ну ещё немножко про прям мою область, которая ключевая, которой сейчас именно я занимаюсь, и много усилий делается, и команда, под которая в том числе, расширяется, это мультимодальные трёхмерные карты знаний, это такие карты.

128: Которые, в которых есть объекты и связи между ними. И при этом вот в каждом объекте содержится мультимодальная информация. Это изображение, это текст, это облака точек, это всякие разные векторные представления.

129: И куча всего. Вот. И что важно, зачем вот такие карты нужны, они вообще тоже привязаны к каким-то трёхмерным. Ну вот эти объекты имеют также трёхмерные координаты, какие-то в пространстве, трёхмерные боксы или трёхмерные маски. Но вообще вот именно эта тема

130: Нужна вот для современных систем управления или навигации роботов. Когда вы хотите, чтобы робот выполнил вашу голосовую команду, мы видим в этом будущее. Действительно, робот помощник, вы им будете управлять, конечно, голосом или, допустим, вы будете, допустим, о

131: Просить его. А найди мне, где я оставил очки вчера, да? Или где я обычно, допустим, храню, где у меня обычно лежат ключи, там и так далее. Прям вот такие сложные составные запросы про цвет, про время, про

132: Разные, всякие разные свойства объектов там, допустим, какой, ну вот что, ну или, допустим, какой объект из того, что лежит на столе, я могу, допустим, съесть, да, там какие-нибудь такие вещи или просто привези мне что-нибудь съедобное. Вот такие задачи роботы должны

133: Будут решать, да, даже в беспилотных автомобилях скоро уже и руля не будет, и мы голосом будем тоже говорить. А вот доедь до вот этой локации. Или вот, допустим, о, ты видишь яму, а проедь через неё хочу почувствовать, вот как, как, вот как аморти.

134: Срабатывает. Ну то есть вот общение будет голосом. И вот для таких систем вот такие мультимодальные карты прям нужны. Мы вот эту тему активно публикуем. Вот научное сообщество поддерживает нас вот здесь и публикации на топовых.

135: Конференциях по робототехнике акро айрос, топовые конференции по компьютерному зрению айси сиви вот сейчас приняли на cvp у нас работу топовые журналы это вот нейрокомпьютинг там инженеринг апликейшен оф атифин интелледженс, роботикс автомашин.

136: И так далее. Ну то есть это действительно научному сообществу тоже близко. Мы пытаемся наши решения то делать, в том числе открытыми, чтобы люди могли воспроизводить и пользоваться, в том числе и применять их там на практике вместе с нами. Так.

137: Также хочу сказать, что важнейшей частью работы любого исследователя является внедрение его работ в разных формах. Ну вот у меня, допустим, внедрение вот методов компьютерного зрения в промышленности, в данном, ну вот здесь

138: Показано в беспилотном транспорте. А вот слева вверху вы видите вот то самое рабочее место оператора, которое вот я автоматизировал ещё вот во время кандидатской диссертации. Здесь вы видите вот картинку с процесса обжига, вот этот факел и всякие

139: Разные признаки, которые мы там выделяем. Справа показана вот беспилотная машина, финалист конкурса зимний город справа внизу. Вы видите, как? Ну вот уже победительница беспилотная электрическая газель, победитель.

140: Конкурса 5 уровень ездит по кампусу физтеха. Вы видите, что руль вращается сам. Вот. Ну, ну правда видите, здесь тоже есть водитель, но вот он именно здесь как просто напросто, ну вот режим безопасности соблюдает. То есть он, если что, может

141: Перехватить, но этого не требуется. В общем случае. Ну и слева показана система помощи водителю. Именно когда мы хотим, ну, чтобы машина, особенно здесь, большой грузовой самосвал не приближался, там близко к краю дороги. Или, допустим, водителю подсказывала, сигнализировала.

142: Темноте ты съезжаешь в кювет. Это мы испытывали. Вот здесь прям видео в якутии прям в суровых северных условиях ребята ездили. Прям было экстремально. Так, секундочку. А почему мы не реагируем? Меня 1 вообще это так впечатляет, удивляет. И мне кажется, что

143: Это чудо. Просто спасибо, что вы есть, что вы так развиваете и двигаете наше технологичное будущее, потому что для меня это при том, что я в целом вроде как в сфере, в индустрии, это шок, то, что уже столько всего интегрировано и совсем скоро получается, у нас будет это все масштабировать.

144: Развиваться и мы уже будем жить в другом мире. Да, мы как раз вот эти вещи, связанные с беспилотными машинами, сейчас пытаемся масштабировать. Мы хотим, чтобы вот сейчас вот по наукограду теперь Долгопрудному ездили вот побольше таких беспилотных машин, то есть вот на этом

145: Много усилий тратится и команду расширяем тоже опять же, ну давайте тогда все-таки двинемся дальше. Ещё тоже по внедрениям тоже большой блок это интеллектуальные роботы и здесь показаны самые разные роботы, на которых мы повнедрял всякие системы компьютерного зрении.

146: Там для распознавания объектов, для навигации, для локализации. Вот слева показан робот пылесос, которого, кстати, тоже можно сейчас встретить и на вднх. И не только вот робот доставщик, вот аналог яндекс ровера пациенту

147: То вот здесь 2 робота. Наш робот хаски на фистех и справа робот центр робототехники Сбера шагающий робот. На них мы смогли запустить и развернуть нашу модульную систему, где есть и модуль распознавания изображений, и модуль построен.

148: Вот этой самой трехмерной мультимодальной карты знаний и модуль навигации, модуль локализации и и так далее. То есть это прям реально там большой пайплайн справа в углу робот тоже запускали наш метод кверис на роботе.

149: И, кстати, айри хочу отметить, в институте я работаю уже 5 лет, практически с момента основания. Ему 5 лет, и это юбилей. И вот 1 апреля его праздновали. И хочу поздравить вот свою 1 из ключевых организаций, где я работаю с таким

150: Юбилеем это очень здорово. Коллеги, поздравляю, поздравляем, присоединяемся и снова аплодируем.

151: Так, ну давайте двинемся дальше. А, ну вот мы близимся к концу. Есть ещё чуть чуть времени на хобби. Обычно чуть чуть остаётся. Вот в свободное время люблю пофотографировать, особенно когда езжу на всякие конференции и прочее про

152: То есть, когда совмещаю это с разными активностями, веду свой блог в telegram вот здесь, если что, можно на него подписаться, там и фоточки, и всякие разные активности нашей команды люблю путешествовать.

153: Я недавно, ну вот проверял свою статистику, где я там был, какие города. И вот насчитал 33 страны и 174 города. Вот многие из них я посещал чисто вот, потому что ехал на конференцию.

154: Кстати, очень удобно для все учёные любят, я думаю, путешествовать и любят конференции, потому что это возможность прекрасно посмотреть какое-нибудь новое место, красивое, интересное. Вот, ну, из необычного, из хобби пишу хокку. Это такие маленькие трехстишья, там 5 слогов.

155: 7 слогов и 5 ещё слогов. Ну это позволяет так как-то тренировать навык, компактно излагать мысль, потому что реально вот для любого там преподавателя учёного, когда ставишь задачу ребятам, прям важно, там, покороче, почётче её сформулироват.

156: Это прям немножко так помогает. Ну и, наверное, на этом все ещё раз хочу сказать, что да, вот на этом не все. Мы ещё в рамках вот этой визуальной части, да, вот проект искатель науки хороший, мне нравится, я считаю, нужно больше говорить.

157: О интересных исследованиях. Их много реально в России, много крутых исследователей и много крутых, прям реально больших научных результатов, о которых просто нужно говорить и рассказывать. Так, да? Ну да, спасибо большое. Обращаю внимание. Очень классно, что

158: Все вывели на экран. Собственно говоря, здесь можно следить за новостями проекта искатели науки. Сегодня у нас такой спецвыпуск. Мы знакомимся, собственно говоря, с Дмитрием. Мы сегодня уже узнали о том, как, собственно говоря, вы попали в эту сферу.

159: Что с чем пришлось столкнуться, как все это произошло. Честно говоря, здесь бы, может быть, был бы смысл перейти к вопросам из зала, но я чувствую, что ещё не все готовы, поэтому я немножко порасспрашиваю.

160: Если вы позволите вас сама, потому что меня всегда очень интересует вот вопрос попадания таких невероятных энтузиастов в такие сложные сферы, ну то есть как будто бы вы могли бы выбрать

161: Какие-то другие направления. Вот вы сказали, я проснулся в целом, и я понял, что я хочу быть искателем науки, да.

162: Как вы считаете, какие вот основные драйверы могут быть для молодого поколения, которые могут направить человека прийти в эту сферу? Может быть, это лидеры мнений? Может быть это правильное продвижение?

163: Этой сферы, может быть, это личные интересы, которые там ещё родители закладывают в воспитании. Может быть это какая-то сфера, может быть это книги. Ну то есть я так накидываю в целом для размышления, но меня вот всегда это очень интересует.

164: Вообще, ну вот попадание, я отвечу, попытаюсь про попадание в науку, да, вот как человек приходит, ну, ну, во многом на своём примере своё мнение, да, вот почему, скорее всего, люди всегда будут выбирать науку в 1 очередь, потому что

165: Ну вот научная область, она позволяет делать то, чего раньше не существовало. Да, безусловно, может сложиться впечатление, что да, вот выпустили новый айфон, его не было, вот он появился, но на самом деле это огромный научно технический продукт, огромный научно

166: Технологический фундамент был и он, ну, создание таких решений это большая научная работа, ну, вот там научно исследовательская, научно исследовательская, опытно конструкторская работа. И вот чтобы создать крутой продукт, все равно нужно пройти все эти шаги и те,

167: Кто хочет реально делать вот какие-то новые прорывные решения, в любом случае должен быть крутым исследователем, потому что сделать какое-то новое решение, ну это действительно нужно хорошо знать существующие методы, да.

168: Нужно знать и уметь понимать, как их улучшить. Нужно вот разработать подход, его глубоко там обработать, поисследовать и в целом, потом получить какой-то алгоритм, решение и так далее, которое действительно лучше существующих.

169: И опять же, об этом ещё потом, в конце, нужно рассказать сообществу, чтобы тебя поняли и чтобы эту разработку забрали реально в производство, в реальную машину и так далее. То есть и это реально нормальный путь того человека, который хочет внести свой вклад в реально научно технологический прогресс.

170: Вот, если так вот это громко сказать, но по факту, я думаю, всегда люди будут хотеть делать че то новое, необычное, и это, ну, по сути, всегда будет называться наукой. Вот. Хотя вот тоже сейчас этот термин научность, наука, оно как

171: Тоже есть всякие сложности. Вон, помните, тут, ну, опять этого Илона маска упомянем. Он там говорил, что вот я, типа, не знаю про учёных исследователей, я знаю только про инженеров. Я, кстати, да, вот по образованию я в основном инженер, я 5 лет отучился на инженера.

172: Вот, и я, как бы, ну, понимаю, о чем речь, но почему он об этом говорит? Вообще то в инженерной работе все тоже самое. Вот, чтобы сделать новый продукт инженерный, ты должен и посмотреть, какие продукты есть, и должен их.

173: Ну вот разработать их улучшение и должен потом исследовать, в конце Концов, то, что получилось. И это, по сути, та же самая, ну, нормальная научная работа и научно исследовательская. То есть сейчас просто вот эти профессии модифицируются, объединяются, интегрируются и сейчас, наверное, без науч.

174: Исследовательских навыков, действительно очень сложно будет. Ну вот всем, потому что вот с проникновением вот этих всяких интеллектуальных ассистентов, которые автоматизируют очень многое, нам остаётся только, ну, там, в том числе, ну, не только, ну, в общем, в том числе

175: В 1 очередь наши идеи, ну, они получаются, как правило, всегда свежее, чем у каких-то интеллектуальных ассистентов. Именно они как раз их нужно, и мы приучаемся их генерировать как раз в рамках научной работы, научной деятельности через

176: Участие в конференциях, публикацию в журналах и так далее. А вот интересный момент, который ты затронул, про то, что достаточно много сейчас обсуждают и риски технологий, и внедрение искусственного интеллекта. Ты как-то ощущаешь на себе, задумывался ли ты вообще об этом? Некое такое давление, что

177: Ты тоже принимаешь участие в этом нашем будущем, как мы его выстроим, насколько мы интегрируем этот искусственный интеллект, в какие сферы, потому что вот сейчас, например, на 1 из сессий как раз data fusion, режиссёр Юрий Быков, он сказал, я такое получаю удовольствие от

178: Коммуникации с человеком. Я настолько выстраиваю свой мир, ну, условно, не цитирую без искусственного интеллекта, что вот в этом мой как бы, смысл, вот в этом моё счастье, не, ну как исследователь и разработчик в сфере, ну или систем.

179: Всяких в сфере беспилотных машин и роботов. Конечно, у меня нет таких прям глобальных опасений и рисков. Ну вот я как бы наоборот, очень хотел бы и приблизить, чтобы этот момент был поближе и приблизить этот момент хотел

180: Когда действительно автономные машины будут повсеместно. Кстати, вопрос в зал. Как вы думаете, вот есть, кстати, разные оценки. Как вы думаете, тоже опять вопрос про год. Как вы думаете, в каком году появятся повсеместно беспилотные автомобили? Ну, на, на

181: Наших российских дорогах. Давай уточним, в России повсеместно. То есть, что мы выходим и одни. Да, да. Ну, их много. Ну, прям каждая, ну, чуть ли не 2 машина, это беспилотная, ну или интересный вопрос. Какие идеи, мысли есть у нас 2000, так, скоро 4 года. Так.

182: Тридцатые. Да, ничего не слышим. 35, 80, 10 8. Отлично. Так, ну, варианты появились. Смотрите, ну вот сейчас разные. Есть, кстати, оценки. Это ещё вопрос будущего, да, конкретного решения нет.

183: Не томите уже. Так вот, по наиболее ближайшим оценкам, ну, более таким авторитетным появление, ну, прям частичное, когда где-то, ну, 2, каждая 4 машина будет, да, это где-то 2035 год. Ничего себе, когда мы, ну, вот.

184: Прям каждый, ну, больше, чем, ну, где-то 80% беспилотных машин будет уже к 2042 году. Ну, вот такие вот прогнозы. Ну, кстати, ещё время есть заниматься этой областью. Ну, то есть ещё вот больше 10 лет нам осталось.

185: Для того, чтобы, ну, действительно вносить прям революционный вклад в системы беспилотного там вождения и так далее, потом будут другие задачи и так далее. Вот будем делать беспилотные там всякие разные космические корабли, марсоходы и так далее. Вот я думаю, значит, но смотрите,

186: Делать беспилотные роботы там для или машины, для вот уже других планет и так далее все-таки будет это вообще отдельная экспансия, экспансия в космос. Ладно, значит но опять же, что ладно, у вас такие чёткие есть прогнозы а вот что касается там Марс

187: Когда мы полетим есть, а, ну там уже есть цифры. Ну, на самом деле, мне кажется, что все-таки первые нормальные полёты на Марс и базы будут на Марсе или на луне. Ну, в основном, которые будут населены роботами. Вот сейчас и мы вот действительно видим, и мы

188: Сами приближаем этот момент, когда роботы будут прекрасно ориентироваться в трёхмерном пространстве и так далее. Ходить по неровным поверхностям, ну, локализовать себя в самых сложных условиях там, где нет систем спутниковой навигации. А я думаю, на Марсе ещё не скоро появится джипиэс глонасс. Вот в этих

189: Случаях роботы будут хорошо работать, плюс они получше, чем человек переносят вот эти межзвёздные перелёты. Ну то есть для них радиация тоже действует, но не так фатально. Вот. И все-таки кажется, что вот в эту область тоже мы будем много вкладывать и много нового будет

190: Появляться в этой, в этой части. Вот. Ну, кстати, но если вернуться, кстати, про машины тоже, кстати, нужно помнить вот про массовое появление, что, ну, время сейчас вот работы машины в среднем, там 10, 15 лет. И вот, ну, вообще 40.

191: Год это достаточно близко, это вот как бы это значит, что если, ну там 42 год, что это значит, что уже в 2032 году прям реально вот уже прям мы, ну, действительно, ну и сейчас уже мы видим, что технологии уже зрелые, много проблем с законодательством. И мы, кстати, надеемся, что прям ближ,

192: Ближайшие годы вы увидите, что в России будут прям куча новых интересных полезных законов по тому, чтобы, которые, ну, действительно дадут возможность прям реально выпустить на дороги общего пользования прям во дворе, там, на, ну, в городе.

193: Машины такие сел. Очень глупый вопрос. Можно? А получается, что эти машины, это будут новые машины, с них будут заменять существующие машины? Или можно будет эту технологию интегрировать? Все машины, которые уже есть. То есть за 10 лет надоеще накопить, получается, да, на сейчас срочно новую умную машину, да, в принципе, скорее всего, беспилотный авто.

194: Мобили будут, ну, все-таки новыми, ну, то есть это будет, ну, новые, ну, прям и специально проектироваться, чтобы сходилась экономика, чтобы действительно производить автомобиль, было выгодно, все-таки нужно закладывать в сам проект уже, ну вот функции беспилотность, как вот Теслов делали вот с камерам.

195: Ещё давно, 10 лет назад. Но в плане того, что вот сейчас вот наши новые, даже российские компании, вот там, допустим, есть атом, такая компания интересная, амбициозная, они вот уже это закладывают очень здорово, похвально. И мы всячески рады. И как исследователи, поддерживаем и ждём этого момента, когда эти ма,

196: Машины приедут, но мы понимаем, что будут доступны там, как чуть ли не вот сейчас доступно апи для разработки апиай для разработки по будет скорее всего доступно какой-то апиай для каких-то новых модулей, для машин, ну как для гаджетов, по сути. То есть это вот такой момент будет и это будет

197: Круто и для этого много чего делается сейчас. Вот, но опять же оборудовать машину тоже можно. И мы сейчас вот также делаем вот та беспилотная электрическая газель, она переделана, то есть есть обычный электрический грузовик и в него добавляется, ну, за определённый

198: Ну, ресурсы и возможности специальные сенсоры, специальный бортовой компьютер, специальное бортовое тоже оборудование это действительно тоже можно делать, но это не так массово, не так эффективно. Боюсь спрашивать этот вопрос, но спрошу, может быть, ты найдёшь возможность на

199: Rtvi. Сколько стоит вообще переоборудовать такую машину вообще сейчас вот зависит тоже от тех сенсоров, которые вы хотите сделать. Вот, допустим, ну, приведу пример даже сейчас вот с учётом всех удешевлений. И у нас тоже есть небольшая наценка на сенсоры. Вот. Ну вот, 1 Лида.

200: Допустим, стоит там где-то 1 000 000 ₽, допустим, ну, который мы ставим там, или, ну, то есть, таких лидаров нужно 4 вот бортовой компьютер тоже, ну, тоже разные их вот эти вот разные виды. То есть, вот там всякие разные, там, в том числе, есть технологии на оо.

201: Инвидиа на основе всяких китайских графических процессоров тоже разные по цене и по качеству, и по быстродействию тоже. Они стоят там несколько там сотен тысяч рублей там и так далее. Вот или миллионы даже, ну вот, ну зависит от производительности, которую мы хотим достичь. Плюс штучная

202: Штучное оборудование это 1 цена, но если вы выпускаете там, допустим, 100 машин или 1000 машин, это совершенно другое, другой порядок цифр. То есть, ну то есть вам вы можете там в разы удешевлять за счёт массового производства массовой закупки или ещё чего-нибудь. То есть это пока

203: Ещё дорого. Ну, то есть переоборудовать машины. Ну, в штучном режиме это дорого, но берём обычную электрическую машину, например, и делаем из неё умную электрическую машину. Сколько примерно это может стоить? Я думаю, в зависимости от комплектации это где-то плюсом 5, 10 миллионо.

204: Стоит, ну, наверное. Ну, это такие, знаете, пальцем в небо суммы, опять же, все зависит от ситуации, которая есть. Вот. Ну, то есть, это практически прибавление стоимости самой машины. Угу. Понятно. Интересно. Цифры такие пока внушительные.

205: Ощущается пока дорого, да, так, на самом деле это была моя личная идея. Инициатива порасспрашивать вас побольше, о вашем, собственно говоря, личном опыте, узнать вас как человека, но как будто бы мы так интересно обсуждаем, что даже и не хочется уходить, а хочется остаться вот в этих

206: Вот темах и пофантазировать, немножко поговорить о будущем. Вот об этом обо всем. Поэтому хотела спросить. Вот когда вы смотрите фильмы, читаете книги, есть такое желание внутреннее поспорить с тем, что написано, что, ну, когда такой объём

207: Знаний, понимания, как что устроено, какие-то мысли футурологов, они часто совпадают с реальностью вашей. Или хочется их поправить, сказать, да не может так быть. Ну, вообще в фильмах и, главное,

208: Особый инструмент, это художественный вымысел, его никуда не деть, это нормально, это, ну, надо принимать, я это, естественно, принимаю. Но так, конечно, есть куча несоответствий, куча нюансов. Ну, допустим, в первых звёздных войнах были взрывы в космосе, да, в космосе нету воздуха.

209: И там звук распространяться просто не может. What фильм? Интерстеллар прекрасный. Ой, это очень интересно. Интерстеллар. Что думаете, вот прекрасный фильм, где прям реально показано желание заниматься космос какими-то космическими перелётами. Все-таки реально хочется, чтобы мы действительно вот

210: Скорей высадились на Марсе, ну там роботы там пошли, хотя там уже катаются, но хочется, чтобы человекоподобные пошли, и люди там бы тоже начали делать базы и так далее. Вот с 1 стороны, все-таки Любовь к космосу и желание вот, вот в этих фильмах прекрасно показано и

211: Вдохновляет разработчиков молодёжь заниматься этой тематикой. Но ещё важно. Там, допустим, есть фантазии про всякие многомерное пространство, время, да, которое не доказано, которое непонятно, но тоже, может быть, вдохновляет исследователей. Ну вот фантазировать или

212: Вести серьёзные исследования в этой области, это тоже круто. Также вот если фильмы, ну вот, допустим, аватар, полностью придуманный мир, эти синие человечки, но, с другой стороны, это прям, ну, для меня вот фильм аватар, это именно даже скорее не сюжет, это просто

213: Демонстрация технологий трехмерной графики, да, я вот всегда смотрю с точки зрения, ага, вот 1 аватар, вот там реально, там, вот прям даже незаметно, где там трёхмерная графика появляется, там во 2 аватаре, они прекрасно воду промоделировали, сделали. Вот сейчас вышел там, да, там огонь.

214: Моделировали там тоже, ну, то есть это в плане того, что как, ну, такой виртуальный мир создают и используют для этого самые современные технологии, ну, того же трёхмерного трехмерной компьютерной графики и частично трёхмерного компьютерного зрения успевается вообще во всем этом

215: Режиме в таком количестве проектов находить время ещё смотреть фильмы, как проходит твой день. Конечно, день проходит очень быстро, очень стремительно. Действительно, проектов много. И вот очень много, встреч, рабочих, очень много каких-то обсуждений.

216: Проектов. Ну, действительно, обсуждение разработки проектов много у нас рабочих групп и, действительно, команды ребят, которые делают достаточно интенсивно и плодотворно разработки, опять же, мы много обсуждаем, и научные публикации практически каждый день приходится

217: Редактировать или там дописывать, или где-то подправлять, или писать научные статьи, или те же отчёты там по проектам, которые есть. Хотелось бы реально больше делать. Я вот раньше вот реально много писал код сам сейчас.

218: Ну, или программировал, сейчас практически этого не делаю. И это на самом деле, ну, хочется все-таки делать что-то и своими руками, но я, с другой стороны, понимаю, что надо и действительно делать большие темы, большие проекты. И тут действительно надо выбирать, но

219: Вообще тоже, если мы говорим что-то вне работы, опять же, ну опять же, я умею, люблю готовить, да, вот, то есть это получается мы Вон с девушкой сейчас затеяли ремонт и делаем ремонт в квартире, это мучительно, но опять же, я вот вижу

220: Что даже здесь можно, допустим, сделать какое-то мобильное приложение, которое бы с использованием технологии трёхмерного компьютерного зрения помогало вам и выбрать дизайн, и там что-то там заказать сразу, да? Ну то есть кажется, что это прям этот болезненный процесс, можно и нужн.

221: Автоматизировать, правда, на это времени пока не хватает, но я вот думаю, вот может быть тоже в том числе это может быть даже тема какой-то стартапа или ещё чего-то, ну как бы вот оно так все тоже переплетается. Хочу тоже похвалить. Вот у нас в Москве много, очень много фестивалей прям реально

222: Очень круто. Там и всякие фестивали, ну, связанные с летними активностями, зимними активностями, там и прочее, прочее. Москва самый, наверное, похвалю тоже. Москва, самые, наверное. Ну, много тоже опыта и путешествий, в том числе зимой. Ну, Москва сейчас.

223: Нарядная. Ну вот, вот в январские праздники это, наверное, факт, это прям прекрасно. Я считаю, фестивалей должно быть больше. А мне кажется, ещё вот как вот особенность, конечно, не хватает фестивалей прям где прям побольше технологий, побольше, там роботов тех же мы

224: Пытаемся это приближать, но на самом деле, я думаю, ещё все впереди вот в этом направлении, когда будут такие побольше технологических сложных фестивалей, прям вот, ну, наверное, такой ответ про всякие активности здорово, что ответил. На самом деле, мы, кстат

225: Делаем очень много на фестивале, но они больше такого формата погружения человека вообще в мир технологий. Поэтому тоже, пользуясь случаем, всех приглашаю вк тех просвет у нас остаётся уже мало времени. Мне очень хочется успеть задать вопросы из зала. Вот

226: Ещё нам нужно подвести с тобой некие итоги. Вот, поэтому хотела, наверное, такой завершающий вопрос задать, ну, на данный момент, так скажем, что бы ты посоветовал ребятам, чем им заниматься, которые хотят развиваться.

227: Вот в сфере в твоей, в компьютерном зрении, интеллектуальной робототехнике, беспилотном транспорте. Какие научные тематики ты бы им порекомендовал? Я попробую вкратце ответить. Тут ответ из 2 частей. 1, вот

228: Сейчас очень много инструментов и очень много открытого кода и очень много вот всяких интеллектуальных ассистентов, которые помогают каждому молодому человеку быстро попробовать попрототипировать какие-то идеи свои и реально попробовать прям разные области. Вот раньше

229: Такого не было. Прям реально. Вот сейчас вот прям надо реально садиться, пробовать там программировать, если мы говорим, да, там это твоё, не твоё, эта тема твоя, не твоя, прям вот пробовать. Это 1, a2, 2 часть ответа, ну, в моей области, да, вот это трёхмерная.

230: Роботы и так далее. Что ещё нерешённого есть в 1 очередь? Это вот всякие разные сложные задачи с длинными длинными видео, допустим, или всякими разными сенсорными данными, там, когда часы, дни, там, сутки, даже годы. И нам вообще вот в этой всей огромной массе инфор,

231: Информации нужно выискивать что-то полезное и с роботом или какой-то системой мы хотели бы общаться вот на таких длинных длинных последовательностях, чтобы это было быстро. Это вот этого сейчас готового и эффективного мало и практически нету. И это прям предмет научных исследований

232: Ещё прям где нерешённых куча областей это всякие разные меняющиеся динамические среды. То есть когда кто-то ходит, бегает, что-то перекладывается и так далее. Вот в этих условиях надёжно управлять роботом или делать эффективные системы компьютерного зрения очень сложно.

233: Вот когда появляются какие-то новые незнакомые объекты, то есть вот в эту часть надо прям очень стремительно идти. Ну, наверное, вот это вот такие основные кейсы, которые действительно вот прям являются нерешёнными. Понятно, ещё много чего можно говорить, но на

234: Пока остановимся на этом. Хорошо. Оставим немножко для следующих выпусков. Правильно? Пусть у нас ещё на что-то мы сможем ответить и в следующий раз. А сейчас мне хочется передать, собственно говоря, возможность задать свои вопросы Дмитрию и, надо отметить, напоминаю.

235: Что у нас за самый интересный вопрос? Будет вручён приз, поэтому здесь есть за что побороться. Да, пожалуйста. Вот, девушка, вы в 1 зале. Можно, пожалуйста, попросить микрофон ей передать? Уже уже дали микрофон. Давайте начнём, да.

236: У меня вот был бы вопрос по поводу беспилотных такси автомобилей. Я вот сказал 2080 год, потому что я вижу, что сейчас есть определённые юридические коллизии, что вот for driving

237: Есть там несколько вариантов, да, там 1 это когда просто водитель идёт, 2 вот как сейчас это помогает водителю, но водитель должен держать руль. 3, когда водитель может не держать руль и по всему миру всего 1 компания mercedes, да, которая имеет доступ.

238: На такую разработку и такое прототипирование. 4 или 5, точно не помню, по моему, 5, где отсутствует руль. И пока не выглядит, что это будет разрешено, потому что не до конца понятно, если

239: Машина ошибается и сбивает человека на дороге кто в этом виноват? Ну то есть автоваз, кто купил по i, настроил лидары, программист, который сделал pr, и его надо посадить в тюрьму или какие-то ещё варианты просто в 21 году.

240: Был проект, так сказать, кто занимался там настройкой авто, ну, беспилотных летательных аппаратов, которые помогали для наведения определённых

241: Оружейной промышленности, да, какие-то произведения, там, донесение каких-то

242: Да, мы поняли, услышали. Да, вопрос. Правда, распространённая идея. То есть юридические коллеги, кто принимал данный проект, они говорят, что если что-то пойдёт не так, кого мы будем, соответственно, судить. И от этого проекта отказались.

243: Заказчики в этом плане. Вот. И как вы думаете, как юридически эта коллизия будет разрешена? Спасибо. Так, ну я тут попытаюсь как-то развёрнуто ответить. Смотрите, ну последовательно отвечу. Вообще, юридическая база уже начала появляться, есть

244: Есть уже такое понятие, как экспериментальный правовой режим, он внедряется много где он уже действует прям реально, ну, реально в живых условиях машины могут ездить беспилотные у нас в России, вот там, в Иннополис, насколько помню, в сколково. Ну, реально.

245: Вот, не знаю, я был в Иннополис, у нас была летняя школа, мы там организовывали летнюю школу айри, и, ну, попробовал, то есть вызываешь приложение, приезжает машина, бедный этот человек, он сидит не за рулём. Вот этот, который оператор, он сидит рядом, он рядом, руль реально. Вот.

246: Свободно, без ничего. Садишься и доезжаешь до другой локации. Абсолютно безопасно и так далее. За счёт чего вообще? Ну вот тут это вот как раз беспилотная система, на мой взгляд, если более корректно, это беспилотная система 4 уровня. То есть это заранее известная среда.

247: То есть там проезжали машины другие и собирали специальные датасеты, строили карты, и в этой карте машина локализуется очень надёжно. И, в принципе, она, ну, как бы обрабатывает очень надёжно тоже препятствия может даже заранее затормозить. Правда, если, конечно, у неё есть тормозно

248: Путь, да, может, там, ну, могут быть проблемы, но в плане того, что машина будет ездить безопаснее, чем человек в этой среде, это факт. Ну, то есть, есть даже исследования уже накопилась информация с таких зон, и это так. То есть, там аварийность очень маленькая, то есть, по сравнению

249: С аварийностью среднего водителя аварийность ниже. Ну мы же людям разрешаем вводить, разрешаем. Вот та же история будет. И с беспилотными автомобилями. Всегда будут какие-то экстренные ситуации, всегда будут аварии. Ну, скорее всего, ну, в маленьком проценте, но они возможны. Ну, тут случаи.

250: Форс мажор прочее, возможно, но как бы вот здесь вопрос, кто будет наказан за эту аварию? Ну, может быть производитель там этого, этой машины, может быть тот, кто купил эту беспилотную машину. Ну опять же, это вопрос будущего.

251: Но законодательство очень стремительно развивается. То есть, я думаю, мы увидим в ближайшие даже 2, 3 года прям очень сильные подвижки в законодательстве. Не случайно мы видим все больше вот этих подозрительных машин с лидарами, которые ездят по территории, особенно по Москве, и обкатывают вот эти

252: Центральный, особенно улице. То есть люди готовятся, компании готовятся, мы готовимся на фистех, в том числе и в айри, когда эти технологии будут активнее. Ну вот, в том числе внедряться, да, там будет куча нюансов. Но вот технология четвер,

253: 5 уровня беспилотность, они вот уже прям вот скорее о них мы больше говорили. Этого достаточно, чтобы их, ну, чтобы машину катать по городу. Ну, среда понятная, но вот как раз 5 уровень, беспилотность, может быть, действительно вы правы. То есть, может быть действительн

254: Это будет к 80 году. Почему? Потому что это как раз уровень, беспилотность. Когда машина будет сама работать в незнакомой среде, она никогда её не видела. Она выйдет у вас там по бездорожью и поедет вот по сельской местности. Она раньше там никогда не была, она сама построит карту, сама поймёт.

255: Что там лужа сама поймёт, что там яма сама поймёт ещё кучу нюансов, и этого пока нету. И пока ещё никто этим даже всерьёз не занимается, потому что все хотят урвать кусок вот этого рынка беспилотных автомобилей в городе это огромный большой рынок и надо

256: Этим заниматься и доводить это до идеала. И вот как раз, да, это вот как раз ещё 1 направление, которым стоит заниматься всякие разные самообучающиеся алгоритмы, самообучающиеся системы компьютерного зрения, то есть в ситуациях, которые там алгоритм, алгоритм,

257: Model никогда не видела, никогда не работала. Вот это тоже прям огромная Непокрытая задача, которая пока непонятно, когда будет решена. Вот. Ну, я попытался ответить, да, спасибо большое. Давайте добавлю 1, перейдём к следующему вопросу, а уже после уточним, чтобы у нас было как можно больш

258: Прозвучало у нас сегодня тоже идей, тезисов, вопросов. Так, честно говоря, мне отсюда плохо видно, поэтому я полагаюсь примерно как-то вот девушка, например, есть во 2 ряду, предлагаю ей передать, но если вы кого-то видите раньше, то я не против.

259: Да, да, да, пожалуйста. Да. Ну, там ещё рука была. Ну, то есть, постепенно, да, Дмитрий, спасибо большое за ваш рассказ. Меня зовут Мария. У меня такой вопрос больше об общественной жизни, о безбарьерной среде. Очень интересно спросить вот вас как учёного

260: Задумывается ли уже научное сообщество в России о внедрении инклюзивных каких-то определённых решений, например, в беспилотные автомобили, потому что вот вы рассказали о том, что через там некоторые

261: Время, беспилотные автомобили будут управляться лишь голосом, то есть не будет руля условно. То есть, как это, например, сейчас в российском научном сообществе обсуждается, насколько ли? Потому что на примере, например, европы, когда я делала

262: Исследовательские проекты, там уже, скажем так, пиэйчди и вообще уже студенты магистранты задумываются об этом и пишут какие-то работы. То есть как, например сейчас, по вашему мнению, это происходит здесь спасибо за

263: Вопрос это как раз больше про интерфейсы. Как общаться, как взаимодействовать с роботами всякими новыми, да, которые появляются, как взаимодействовать с машинами. И это прям очень хорошая тема. Многие сейчас, кстати, в эту сторону грызут исследования и всякие разные проекты делают.

264: Разработки, но, наверное, все будет развиваться последовательно. Ну вот пример с речью, он однозначен, но, скорее всего, да, безусловно. Ну, смотрите, может быть речь. Сейчас, кстати, появляются новые куча разных всяких технологий, которые конвертируют даже сигналы. Ну вот.

265: Кейсов всяких в речь ту же, да, там или наоборот, там в текстовый сигнал, который, может быть, будет общаться напрямую, там с бортовой, там, с бортовой системой, там робота или автомобиля. Это прям хорошая тема, но, наверное, сейчас это все-таки у нас не прям не в явном фокусе, но с

266: С другой стороны, есть прям большое количество в России даже научных групп, которые занимаются вот такими технологиями, в том числе применяя для них трёхмерное или там двухмерное компьютерное зрение, специальные технологии искусственного интеллекта к анализу сигналов, к анализу вот таких данных.

267: Нейроинтерфейса, в том числе. Вот у нас в are есть такие команды, и на фистех тоже есть. Вот, ну, как бы, ну вот в мою область исследования пока это не входит. Ну, наверное, в какой-то момент мы этим, конечно, займёмся. Это правильный вопрос. Да, спасибо большое. А ещё у нас в России

268: И самые крутые разработчики хантят по всему миру. Поэтому не смотрите ни на какую европу. Интересуйтесь тем, что происходит. У нас. Следующий вопрос, пожалуйста. Да. Ну ладно, вот там и вот там Дмитрий, меня зовут Сергей. Спасибо за интересное выступление. У меня вопрос.

269: Вопрос такой провокационный. Это мы Любим. Работаете со студентами, со школьниками, наверное, много. Видите, а что их сейчас вдохновляет? Вот заниматься этими технологиями? Сейчас очень сильно отвлекает, мне кажется, эту аудиторию.

270: Новые технологии с искусственным интеллектом, многие занимаются какими-то другими вещами креативными, а это ж прям инженерная практика, если есть какой-то прям лайфхак, может быть, или паттерн, который вы заметили, что вдохновляет, чтобы это было примером, может быть для други

271: И хотели стать такими же крутыми инженерами и делать крутые беспилотные системы. Ну конечно, да, вот я согласен с вами. Да, это такая важная тема. Кстати, у меня нет точного ответа. Я точно не знаю, какой-то аналитического такого обзора не проводил среди молоде.

272: Опросы даже среди молодёжи и в том числе, с которой мы работаем. Но я вот смотрю, как бы в том числе в новостном поле. Кажется, что сейчас, наоборот, стало больше, ну вот молодёжное сообщество покупать книги бумажные даже, ну это поразит.

273: И или, допустим, читать даже стали не меньше. Ну, то есть, я думаю, вот эта же история, связанная с приходом в область исследований, через там, книги, через фильмы, она никуда не девалась и не денется. То есть тот, кто хочет че то делать новое, крутое, необычное, то есть он

274: Всегда к этому придёт, да, появилось много отвлекающих факторов, но тот, кто реально хочет, он все-таки, я думаю, найдёт время, потратит время или наоборот, он будет скроллить ленту, где у него будет больше, там, не знаю, научно популярных всяких этих новостей показываться ему, ну,

275: То есть это тоже фактор тоже он будет вдохновляться этой лентой с научно популярными новостями. Поэтому я тут не вижу какой-то вот проблемы. Ну вот я, я верю в нашу молодёжь, они молодцы. То есть я вот каждый год же к нам приходят новые ребята и вот мы в магистратуру набираем ребят.

276: Вот, и, ну, как бы я не вижу, то есть каких-то проблем. То есть каждый год есть талантливые ребята, есть и разгильдяи, конечно же, без этого никуда, но соотношение всегда примерно одинаковое. И я вижу, что ребята хотят, тянутся к новым технологиям, развивают

277: Их вкладывают своё время, ресурсы вкладывают самоотверженно, так же как и мы вкладываем. Это нормально. И я думаю, ну так и будет. Ну и дальше. Спасибо большое. У нас, выходит, время нашей дискуссии. Пробежало оно безумно быстро.

278: Скомандуйте, пожалуйста, мы будем ещё 1 вопрос. Ну, давайте ещё 1 там, вот, молодой человек, после этого нужно ещё успеть выбрать вопрос, поэтому давайте прям. Ну, хорошо, да, да, короткий, но самый яркий. Ну, спасибо большое, что разрешили все-таки задать вопрос такой. Вот вопрос интересный. Сейчас очень много

279: Происходит, что у нас технологии объединяются с тем или иным аспектом искусственного интеллекта. И вот в данном случае я читал исследование, что очень перспективно, вот в беспилотных автомобилях, в роботах это объединять компьютерное зрение и мультиагентные системы, когда у нас, по сути, одновременно

280: Условно говоря, среде действует несколько таких автономных сущностей, как агенты. И вот как вы думаете, какое там наиболее сейчас перспективное выглядит развитие, потому что там сейчас 2 направления. 1, это, условно говоря, внешняя система, когда мы, услово говоря оним искусственным интеллектом, там управляем сразу несколькими роботам,

281: Несколькими беспилотными автомобилями или внутреннее, когда у нас каждый агентик, по сути, делает свою часть задачи. То есть агентик считывает изображение, например, с камеры, 2 распознает, 3 делает какой-то когнитивный вывод, что, например, автомобилю повернуть налево, чтобы объекту препятствовали.

282: Тут, например, взять вот эту вещицу, вот как вы думаете, как, в какую сторону у нас будет более перспективно сейчас развитие вот этих самых совместных дисциплин, но они, мне кажется, будут идти параллельно развиваться даже вот приведу пример. Вот вы сказали агенты внутри самого робота, ну то есть

283: 1 делает 1 задачу. Это та самая просто модульная архитектура, модульная система, которую мы всегда делали, просто все её так переназвали, назвали, о, мультиагентная система, там более модно, это как бы это будет всегда, потому что, ну, как бы 1 монолитной моделью, скорее всего, вы прям все не

284: Покроете некоторые кусочки всегда, всегда придётся делать отдельными модуля отдельными агентами. Это если мы говорим про модульность, она всегда была, есть, ей все занимаются уже сейчас другая область, которой меньше занимаются из за того, что роботов не так много. Ну даже несмотря на то, что

285: Их там производят сейчас все больше и больше, но их пока мало. Вот мультиагентность в плане того, что вот 1 робот, 2 робот, когда вот, допустим, все машины на дороге будут беспилотными, они уже должны сами как-то между собой общаться. Вот эта тема пока ещё плохо изучена, плохо исследована, много чего будет.

286: Там и в плане оборудования, в плане алгоритма, в плане, как вот эти агенты должны быть устроены и общаться. То есть это вот как раз область прям очень горячих будущих исследований, наверное, такое разделение, да. Угу. Спасибо большое. Да, спасибо большое.

287: Предлагаю подводить итоги. Передаю тебе как мужчине это право выбора. Так да, спасибо. Да, дорогие друзья. Так, ну, если выбрать кого-то 1 надо, то, конечно, тяжело, но мне на самом деле больше всего понравился вопрос про

288: 2080 год это действительно, ну вот правильный вопрос и поздравляем, да. Так что, слушайте, ну я сейчас и вам большое за вопрос запишу, даже как-то, и мы вручим это, да, эту книжечку. Спасибо огромное. Ну, а я благодарю, собственно говоря.

289: Вас за участие, Дмитрий. Вас за такое интересное выступление очень. Для меня лично, как минимум прозвучало очень много всего полезного. Надеюсь, что и для вас тоже, дорогие зрители, пожалуйста, следите за новостями.

290: Проекта искатели науки сегодня у нас был такой специальный выпуск и они будут продолжаться присоединяйтесь к проекту, присоединяйтесь к искателям науки в Роли и спикеров, в том числе переходите собственно говоря по этим QR кодам.

291: И оставайтесь с нами. Я всех ещё раз благодарю. Спасибо огромное. Благодарим Евгению. Спасибо, Евгения. Да, Дмитрия Юдина за дискуссию и зрителей за интересные вопросы.

292: Уважаемые участники конференции, дата фьюжн программа 1 дня конференции в зале атом завершена. Программа продолжится завтра в 9:30.