Программист-математик Тимур Рыспеков о big data,
криптовалютах и марсоходах
Победитель международного соревнования NASA рассказал «Степи» о том,
как выучил таблицу умножения в три года, с какими проблемами
сталкиваются на Марсе, и почему не стоит вкладываться в биткойн.
Одним из самых больших достижений для меня является победа в
соревновании NASA по разработке приложения SpaceApps.
Этот конкурс открыт для ребят со всего мира. В рамках соревнования, нужно
было разработать решения по заданным темам, которые были доступны на
официальной странице NASA. Темы были разными – от изучения облаков
для предсказывания погоды до замеров уровня углекислого газа и его
влияния на глобальное потепление. Я решил пойти дальше – занялся
марсоходами, которые исследуют поверхность планеты и отправляют данные
к нам, на Землю.
Сейчас есть огромная проблема на марсоходах – их канал связи с Землёй
доступен только 8 минут в день.
Марсоходы собирают огромное количество данных, и доступные 8 минут не
позволяют им передать всю информацию корректно – её приходится заново
исправлять и обрабатывать. Я же придумал программное обеспечение,
которое позволит роботу обрабатывать данные в режиме реального времени
9
– то есть робот будет собирать данные, и тут же отправлять их на Землю. Это
позволит повысить производительность и эффективность марсоходов.
В апреле этого года со мной связались представители NASA, сказав, что моя
разработка попала в список лучших шести идей. Меня, и ещё пятерых ребят,
выбрали из 2,500 участников, которые попали в финал конкурса.
Невозможно определить, сколько людей участвовало в конкурсе изначально,
потому что количество участников было неограничено.
После объявления результатов конкурса, у меня было онлайн-знакомство с
представителями NASA, и началась переписка, которая продолжается и по
сей день. Если всё будет хорошо и мой проект одобрят, на Марсе будут
ходить марсоходы с моим программным обеспечением.
После окончания учёбы, я начал работать в Канаде. Мой профессиональный
стаж начался в сфере горнодобывающей промышленности – в Канаде это
развито. Я занимался анализом больших данных, а затем перешёл к
разработке искусственного интеллекта.
Big Data – это, проще говоря, много различных данных. Алгоритмы big data
отличаются тем, что их очень сложно анализировать. Поэтому, сейчас я
разрабатываю систему по быстрому анализу больших данных в
промышленности, где очень много различной информации – вес объекта, его
химический состав, например.
Для меня работа – это удовольствие, а зарплата – приятное дополнение.
В Казахстане сейчас мало кто использует анализ больших данных,
поэтому сфера находится в зачаточном состоянии. На самом деле,
перспективы у анализа больших данных огромны – в нашей
стране накопилось очень много необработанной информации.
Сейчас многие говорят о концепции «Умных городов» и её внедрении в
Алматы. Анализ больших данных тесно связан с этой концепцией, потому
что появится необходимость высчитывать количество людей, потребляемого
ими электричества, воды, например, для оптимизации работы города.
Поэтому, внедрять анализ данных будет просто необходимо.
Проблема в том, что у нас технологии используются для самой IT-отрасли,
но не используются в других сферах, как медицина, промышленность или
инфраструктура.
|