Science

Зал 7, 9 докладов
Секция для бесстрашных и немного упоротых. Для тех, кто хочет проникнуть в суть вещей или хотя бы понять, как всё работает под капотом.
Ведущие секции
Виктор Грищенко,
realm.io
Алексей Кирпичников,
СКБ Контур
Спонсор секции
СКБ Контур

Программируемые деньги
Чепурной Александр, IOHK Research, Сестрорецк

Биткойн и остальные криптовалюты вызвали интерес у миллионов людей по всему миру по самым разным причинам. Одним нравится иметь деньги без центробанка, других привлекает контролируемая алгоритмом эмиссия и экспериментальная экономическая модель в целом. Есть и другой инновационный аспект, который, с одной стороны, может иметь множество применений за пределами криптовалют, с другой, вызвал активный интерес в академической среде.

Прежде деньги были статичными. Как пример, вы не можете дать ребенку купюру, которая может быть потрачена лишь в школьной столовой, и лишь с дополнительной цифровой подписью классного руководителя. Даже с весьма ограниченным по возможностям языком Биткойна это стало реальностью, как и более сложные сценарии использования денег. Как результат, появление так называемых умных контрактов, заменяющих реальные, написанные юристами, с помощью кода на блокчейне, стало казаться реальностью, а не утопией.

В докладе речь пойдет о возможностях новых парадигм и языков, работающий в новых условиях, поверх блокчейна. Поговорим и о ограничениях, а также о том, чем приходится расплачиваться за впечатляющие достижения. Будут освещены работы последних лет в теории языков программирования и криптографии, которые способны решить имеющиеся проблемы. Некоторые результаты будут представлены впервые.

10:00 10:40
Сеть — это компьютер. Снова
Бахтерев Михаил, ИММ УрО РАН, Екатеринбург

Когда-то в компании SUN решили: сеть должна быть единой вычислительной средой. Самый очевидный результат этого решения — платформа Java. Но дальше идеи о языковых средах исполнения, независимых от нижележащих ОС и аппаратуры, дело пока не зашло. Даже облачные юниядра не позволяют вычислительным процессам выйти за пределы классической виртуальной машины. Сетевые вычисления приходится организовывать через вручную запрограммированный обмен данными. Что особенно тяжело в приложениях для суперкомпьютеров, являющихся большими сетями разнородных процессоров.

Так можем ли мы сделать вычислительные процессы действительно первоклассными сетевыми сущностями, не знающими границ виртуальных машин? Можем ли мы поднять уровень программирования для суперкомпьютеров с ассемблерного на более высокий? Да, можем, если немного подправим традиционные математические модели lambda-исчисления и взаимодействующих последовательных процессов.

10:50 11:30
XMPP и MTproto — а стоило ли огород городить?
Грищенко Виктор, realm.io

Протокол MTproto, используемый telegram и vkontakte, не вызвал восторженных отзывов у профессиональной аудитории. Мы посмотрим на протокол и попробуем понять, чего хотели авторы и что получилось.

12:00 12:30
Многомерные индексы в РСУБД с открытым кодом
Бородин Андрей , Октоника, УрФУ, Екатеринбург

В докладе я расскажу:

1. О задачах, идеях и технологиях, стоящих за пространственным поиском в РСУБД.

2. О различиях в реализации многомерных индексов форков MySQL и обобщённых деревьев PostgreSQL (GiST). Бенчмарков не будет, чтобы избежать холиваров.

3. О своих работах по ускорению GiST:

  • внутристраничное индексирование;
  • технология фрактальных деревьев;
  • применение современных алгоритмов индексирования многомерных данных (RR*-дерево);
  • возможные расширения интерфейса GiST.

4. О задаче приближенного поиска ближайшего соседа, актуальной для обработки результатов применения алгоритмов Machine Learning.

Результат:

1. Те, кто не знал про пространственный поиск — узнают.

2. Те, кто не знаком с применяемыми алгоритмами — познакомятся.

3. Те, кто обо всём слышал — узнают об актуальном состоянии исследований.

12:30 13:00
Не очень легко сгенерировать пять случайных чисел
Кирпичников Алексей , СКБ Контур

Однажды передо мной возникла задача сгенерировать пять случайных чисел так, чтобы каждое из них было от -100 до 100, а сумма равнялась 0. Оказывается, это не очень легко сделать.

Поговорим про пятимерные политопы, распределение Дирихле и свежие результаты из этой области математики (2006 год). Доклад будет понятен всем.

13:00 13:30
Мультимастер для PostgreSQL
Кельвич Станислав, Книжник Константин, PostgresPro, Москва

Доклад посвящён разработанному в компании PostgresPro кластерному решению для Постгреса на основе мультимастер репликации.

Мультимастер позволяет поддерживать несколько идентичных копий базы данных. При выходе одной или нескольких нод из строя, нагрузка перераспределяется между оставшимися узлами. Мультимастер позволяет выполнять любые (а не только read-only) запросы на любом узле кластера.Это позволяет распределять нагрузку между нодами кластера, не меняя приложений.

В докладе мы опишем основные компоненты архитектуры мультимастера и принципы их работы:

  • логическая репликация,
  • распределённый менеджер транзакций, основанный на Clock-SI,
  • алгоритм определения вышедших из строя узлов кластера,
  • автоматическое восстановление узлов,
  • добавление новых узлов в кластер.

Также мы расскажем о производительности данного решения и рассмотрим область применимости мультимастера.

14:30 15:10
Чатбот для подсказки ответов на вопросы — новейшие алгоритмы, нейронные сети, промышленная java и большие нагрузки
Сербул Александр, 1С-Битрикс, Москва

В докладе поделюсь опытом алгоритмического и технического проектирования платформы, использующей кластер нейронных сетей (deeplearning4j), обратные индексы (lucene) и REST-веб сервер (jetty) для массового обслуживания диалогов «Открытых линий» для предсказания вероятных ответов на вопросы клиентов.

Особое внимание уделю алгоритму работы нейронной сети, осуществляющей трансформацию семантических пространств вопросов и ответов. Отдельно остановимся на доработке стандартных возможностей фреймворка deeplearning4j и создании новых элементов нейронных сетей, повышении качества и скорости их обучения. Не обойдем вниманием вопросы эффективного использования lucene в условиях высокой нагрузки и многопоточности.

15:20 16:00
Знакомьтесь, М*
Муратшин Борис, 2ГИС, Новосибирск
  • Каждый знает алгоритм Дейкстры.
  • Многие знают алгоритм А*, который является обобщением алгоритма Дейкстры.
  • В А* для точки периметра (кроме стоимости пройденной части) используется «наивная» оценка оставшегося пути — расстояние по прямой. Это позволяет сильно сократить просмотренную часть графа, т.к. стимулирует распространение «волны» по направлению к цели.
  • Однако, когда периметр наталкивается на препятствие, например, море, такая «наивная» оценка, наоборот, начинает усугублять ситуацию.
  • Предложена более умная, но всё ещё дешевая эвристика оценки оставшейся части пути. Мы назвали её М* (М значит морковка), что, как нам кажется, очень точно описывает суть происходящего.
16:30 17:10
Проблемы неестественных интеллектов
Бакунов Григорий, Яндекс, Москва

Люди уже 10 лет все время ждут прорыва, который позволит получить «настоящий ИИ». Я расскажу о том, почему важно учиться этой теме, и почему уже сейчас можно делать все, чтобы получить ощущение настоящего интеллекта по ту сторону экрана.

В рассказе будет:

  • что такое современный ИИ и почему оба слова в этом акрониме неправильны и не нужны;
  • демонстрация написанного за неделю одним программистом домашнего чат-бота;
  • рассказ о коллективном интеллекте муравьев;
  • ограничение сегодняшних моделей ИИ;
  • и серьезно о том, где ИИ применяется и будет применяться в ближайшие годы.
17:20 18:00

Наши спонсоры

Генеральный спонсор
Партнёры конференции
Спонсоры секций
При поддержке
Отдельное спасибо
Информационные партнёры
HR-партнёры
Интеллект-партнёр

По вопросам сотрудничества пишите на kudinova@it-people.ru или звоните: +7 (343) 202-12-32

14 апреля 2017
Екатеринбург, ЭКСПО-ЦЕНТР
10:00–18:00
Стоимость участия
4500 до 31 марта
Купить
с 1 апреля 5000 ₽
и в день конференции
Расскажите друзьям про DUMP:
Плюсануть
Поделиться