IT – Page 3 – Эра Интернет Пиара

Молодые ученые ЛЭТИ получили 17 млн рублей по нацпроекту на реализацию проектов в сфере медтехники и экологии

Posted on 12.09.202512.09.2025

По результатам программы поддержки студенческих инициатив 17 проектов студентов и научных сотрудников СПбГЭТУ «ЛЭТИ» вошли в число победителей, которые получат грант в размере 1 миллиона рублей на реализацию собственных разработок.

«Победы наших студентов в конкурсе «Студенческий стартап» – это значимые достижения, которые подтверждают правильность выбранного курса ЛЭТИ на технологическое лидерство. Университет формирует современное сообщество инженеров-предпринимателей, способных создавать прорывные решения, отвечающие актуальным вызовам государства и общества». – Руководитель Центра молодежного технологического предпринимательства ЛЭТИ Александра Сергеевна Прошкина

Молодые ученые СПбГЭТУ «ЛЭТИ» предложили разработки в таких направлениях, как медицина и технологии здоровьесбережения, новые материалы и химические технологии, новые приборы и интеллектуальные производственные технологии, цифровые технологии, а также креативные индустрии.

«Планы у нас большие, и мы постараемся их выполнить. Я рада, что появится возможность не только получить новые навыки, но и наработать базу данных, разобраться с программным обеспечением для нашего проекта, улучшить его техническую составляющую. Но также нужно будет сдавать много отчётности, участвовать в развитии проекта – я прекрасно понимаю, какую ответственность на себя беру». – Автор проекта «Аналитическая система для оценки пищевых нуклеотидов в продуктах», аспирант кафедры фотоники СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Оксана Степанова

Среди наиболее перспективных проектов выделяется проект резидента лаборатории CDIO-ФИБС Марии Крапивницкой – система экстракорпоральной перфузии донорских лёгких. Подобные медицинские аппараты позволяют поддерживать и восстанавливать функции легких вне организма человека. Технология решает одну из самых острых проблем современной медицины – нехватку донорских органов – и позволяет увеличить количество успешных операций по пересадке, спасая больше жизней. «Студенческий стартап» – это только начало пути. Это большая ответственность, и впереди очень много интересной и разнообразной работы», – считает Мария.

Другие проекты посвящены созданию аудиоинтерфейса мобильного приложения для генерации персонализированных рекомендаций на основе мониторинга показателей здоровья и активности пожилых людей в режиме реального времени, а также созданию программы-симулятора в режиме VR, предназначенного для обучения сервисному обслуживанию и ремонту медицинской техники. В сфере экологии в пример можно привести проекты по разработке современного оборудования для производства лакокрасочных материалов и запуск производства экологически чистой краски. Кроме того, один из проектов молодых ученых ЛЭТИ посвящен разработке ресурсосберегающего автономного модульного комплекса по получению пеностекла при утилизации ТКО.

Для справки:

VI очередь конкурса «Студенческий стартап» проводится в рамках федерального проекта «Развитие технологического предпринимательства» нацпроекта «Эффективная и конкурентная экономика». В 2025 году на конкурс поступило 11,6 тыс. заявок от студентов, молодых ученых и предпринимателей из более чем 320 университетов и научных организаций 75 регионов страны, а также 30 зарубежных стран. Этот показатель в 1,5 раза больше, чем в 2024 году. По итогам конкурсного отбора финансирование на развитие собственных стартапов получат 2,5 тыс. студентов, ординаторов и аспирантов из России и еще 11 государств.

Как я использую ChatGPT и другие нейросети для автоматизации рутины, экономя команде 10 часов в неделю

Posted on 10.09.202510.09.2025

В мире IT все говорят об искусственном интеллекте, но часто это сводится к спекуляциям и страхам. Я же воспринимаю нейросети как практический инструмент. Но использовать — значит не просто генерировать код и картинки, а встраивать ИИ в рабочие процессы для реальной экономии времени и усилий. Моя команда экономит до 10 часов в неделю — рассказываю, как именно.

ИИ для реальной пользы, а не для красивых демонстраций

Ключевая ценность в работе — создавать системы, которые работают без моего постоянного участия. Если процесс не может функционировать автономно — я сделал его неправильно. Нейросети стали идеальным союзником в этом. Они помогают устранить «узкие горлышки» знаний и сделать информацию доступной для каждого члена команды, повышая её самостоятельность и эффективность.

Я использую ИИ для создания понятных и предсказуемых процессов, а не сложных чёрных ящиков. Эти инструменты помогают наконец-то реализовать принцип «документирование как код» и автоматизировать то, что годами отнимало силы у разработчиков.

Конкретные кейсы и инструменты, которые работают у нас

Я экспериментирую с разными инструментами, выбирая лучший для каждой задачи. Вот мой топ практических применений ИИ прямо сейчас.

Автоматизация документации с помощью ChatGPT и Claude

Это один из самых больных процессов в любой команде. Раньше уходили часы на написание и поддержание актуальности API-документации, руководств по онбордингу и описаний архитектуры.

Как сейчас: использую связку GitHub Copilot Chat прямо в IDE и Claude 3 для работы с большими объёмами кода. Я просто «подсовываю» ИИ кусок кода с просьбой: «Напиши документацию для этого модуля в формате OpenAPI» или «Сгенерируй краткое руководство для нового разработчика по работе с этим микросервисом».

Результат: ИИ выдаёт структурированный черновик, готовый на 80%. Остаётся лишь проверить точность и внести правки. Это экономит мне лично 3-4 часа в неделю, а команде в целом — ещё больше.

Декомпозиция задач и прототипирование: Cursor + DeepSeek Coder

Как техлид, я должен разбивать крупные задачи на мелкие и понятные тикеты. Раньше это была чисто ручная работа.

Как сейчас: использую продвинутые IDE с ИИ, вроде Cursor или JetBrains Junie, которые понимают контекст всего проекта. Я пишу в чате: «Нам нужно реализовать аутентификацию через JWT. Предложи план декомпозиции этой задачи на тикеты для бэкендера и фронтендера».

Результат: ИИ выдаёт список шагов: «1. Добавить поле в модель User… 2. Реализовать эндпоинт /login… 3. Написать middleware для проверки токена…». Это не идеально, но это отличный стартовый каркас, который можно быстро доработать. Это ускорило планирование спринтов минимум на 30%.

Умное код-ревью и генерация тестов: CodeRabbit.ai и Aider

Ревью кода — это необходимость, но оно может быть медленным. ИИ стал нашим «первым ревьюером».

Как сейчас: мы подключили к репозиторию сервисы CodeRabbit.ai и Dependabot. Или Jetbrains AI, если нужно прямо внутри IDE. Они автоматически анализируют каждый пул-реквест, оставляют комментарии о потенциальных багах, возможностях рефакторинга и даже предлагают исправления прямо в коде.

Для тестов: я прошу ChatGPT или Claude: «Напиши unit-тесты на Jest для этой функции на TypeScript, покрывая все кейсы». ИИ генерирует каркас тестов, который разработчик затем доводит до ума. Это не освобождает от ручного тестирования, но закрывает до 70% рутины.

Анализ логов и интеграция в CI/CD: Bash, Google Gemini 1.5

Мощь современных моделей наподобие Google Gemini 2.5 с его огромным контекстом, идеальна для анализа больших объёмов текста, таких как логи серверов или результаты прогона тестов.

Как сейчас: когда падает сборка или тесты, я копирую логи (иногда на несколько тысяч строк) в Gemini с промптом: «Проанализируй эти логи сборки. Найди причину ошибки и предложи решение».

Результат: ИИ за секунды находит ту самую строку с ошибкой, которую человек мог бы искать полчаса, и часто сразу предлагает исправление. Это экономит нам часы на дебаггинге еженедельно. А если подключить всё к API корпоративного мессенджера, то эта информация добавится и в алерты.

Моя рекомендация: с чего начать прямо сегодня

Не пытайтесь объять необъятное. Начните с малого, интегрируйте один инструмент в один процесс.

Для личной эффективности. Установите Cursor или активируйте GitHub Copilot. Просто для начала используйте его для комментирования кода или написания простых функций.
Для документирования. Выделите один устаревший документ в вашем проекте. Загрузите его в Claude 3 и попросите переработать, структурировать и упростить.
Для код-ревью. Настройте CodeRabbit.ai на своём GitHub-репозитории. Пусть он первый смотрит пул-реквесты и учит команду лучшим практикам.
Для анализа. В следующий раз, когда упадёт сборка, не копайтесь в логах вручную. Скормите их Gemini или ChatGPT и посмотрите, насколько быстрее найдёте причину.

Первое время будет немного неловко нарушать проверенный годами флоу, но чуть пересилив себя, вы сможете значительно улучшить свою продуктивность.

ИИ — это не замена людям. Это инструмент, который усиливает команду. Он берет на себя монотонные задачи, освобождая время разработчиков для архитектурных решений, проработки сложной логики и, в конечном счёте, — для творчества. Вместо того чтобы писать сотни строк шаблонного кода, моя команда решает задачи, которые действительно приносят пользу бизнесу. И в этом — настоящая сила технологий безо всякого хайпа.

Контакты

Меня зовут Генри Бабенко. Я техлид и IT-эксперт с многолетним опытом. Специализируюсь на создании долгосрочных, поддерживаемых IT-решений, автоматизации бизнес-процессов и построении эффективных команд разработки. Моя философия строится на прозрачности, практичности и ориентации на реальные результаты, а не на «хайп». Я помогаю компаниям оптимизировать затраты, а разработчикам — расти профессионально, избегая карьерных тупиков.

Телеграм-канал: https://t.me/henryhdev

На рынке ИТ решений для строительства появилась альтернатива ушедшему Microsoft Project

Posted on 26.08.202526.08.2025

Отечественное решение автоматизирует создание строительных графиков и прогнозирует сроки завершения проектов, помогая гарантировать их соблюдение.

«10D План» решает ключевые проблемы планирования в строительстве через комплексную автоматизацию процессов. Система сокращает трудозатраты на создание и актуализацию графиков до 70%, обеспечивает полную объективную картину динамики строительных объектов, снижает количество срывов сроков в 2 раза и становится единым источником данных для всех участников проекта.

«10D План» может стать альтернативой ушедшему с российского рынка Microsoft Project, закрывая весь основной функционал управления проектами строительства и предлагает понятный интерфейс для оперативной и легкой адаптации пользователя. Продукт может быть востребован участниками строительной отрасли на различных уровнях управления и стать одинаково популярным как у застройщиков, так и в подрядных компаниях. Модуль поддерживает импорт и экспорт данных в Excel, что позволяет интегрировать продукт для клиентов с любым уровнем цифровизации на всех этапах строительного цикла», — отметил Дмитрий Самоходкин, CEO платформы 10D.

Решение предлагает полный цикл работы с календарно-сетевыми графиками: от создания иерархической структуры работ с использованием готовых шаблонов до расчета прогнозных сроков на основании фактического прогресса. Система автоматически рассчитывает длительность работ на основе производительности и физических объемов, а также прогнозирует сроки завершения проектов на основе текущего прогресса строительства и установленных технологических зависимостей.

«10D План» позволяет настраивать список лиц, которые должны согласовать вносимые изменения в график. Это обеспечивает персональную ответственность за качество данных и соблюдение сроков. Система также поддерживает работу с укрупненными графиками — возможность назначения нескольких исполнителей на одно событие с отдельным контролем прогресса по каждому подрядчику.

Технические заказчики онлайн контролируют динамику строительства всех объектов. Генеральные подрядчики могут повысить управляемость проектов и снизить риски срывов сроков. Руководители проектов получают доступ к аналитике для принятия обоснованных управленческих решений и координации всех участников строительства. Планировщики могут автоматизировать процессы планирования и снизить количество рутинных операций.

«10D План» доступна как отдельное решение, так и в составе платформы 10D для автоматизации всего девелоперского цикла. Модуль поддерживает также настройку пользовательских полей и интеграцию с существующими инструментами планирования.

Исследователи из ЛЭТИ создали метод высоконадежной криптографической защиты автономных транспортных средств

Posted on 22.08.202522.08.2025

Сегодня обеспечение кибербезопасности автономных транспортных систем (АТС) является критически важным аспектом их разработки и внедрения. Эти системы, использующие сложные алгоритмы, датчики и связь с другими устройствами, становятся уязвимыми для кибератак. Успешное вмешательство злоумышленников приводит не только к сбою в работе транспортного средства, но и к угрозе безопасности всех участников дорожного движения.

В этом контексте ключевую роль играют встраиваемые системы – специализированные микропроцессорные системы управления, контроля и мониторинга. Они функционируют в условиях ограниченных ресурсов, что затрудняет применение традиционных криптографических алгоритмов.

С увеличением числа атак на АТС возрастает необходимость в надежной криптографической защите. Важным инструментом для обеспечения достоверности и целостности данных является электронная цифровая подпись (ЭЦП). Она, чаще всего, включает в себя криптографические методы на основе эллиптических кривых.

Тем не менее, эти решения требуют оптимизации из-за высокой вычислительной сложности. Существующие меры защиты сталкиваются с ограничениями, возникающими из-за существенных ограничений по мощности, присущим беспилотным средствам, включающим АТС. Это подчеркивает необходимость разработки новых криптографических протоколов с минимальными требованиями к ресурсам и методов реализации ЭЦП для маломощных устройств, в частности, микроконтроллеров.

«Мы разработали математический аппарат, позволяющий снизить вычислительную сложность электронной цифровой подписи, которая используется в качестве защиты маломощных устройств, предназначенных для управления автономными транспортными средствами. При этом наш метод оптимизации повышает эффективность и расширяет применимость данных подписей в устройствах с ограниченными ресурсами», – рассказала доцент кафедры информационной безопасности, руководитель лаборатории фундаментальных основ построения интеллектуальных систем (ФОИС) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Алла Борисовна Левина.

В ЭЦП, основанной на эллиптических кривых, происходят такие операции, как умножение точек на число (многократное сложение точки самой себе), что необходимо для создания ключей и выполнения других криптографических операций. Однако данный процесс требует временных и аппаратных затрат.

Чтобы ускорить ее проведение, но при этом, не снижать уровень безопасности, исследователи разработали несколько решений с использованием некоторых математических свойств для сокращения количества сложных вычислений. Была создана математическая конструкция, которая уменьшает количество операций сложения и удвоения точек. Кроме того, был разработан алгоритм для генерации одноразового числа не основывающийся на генераторах случайных чисел. Это позволяет избежать повторного использования одноразовых чисел атакующими и защищает закрытый ключ от утечек.

В представленной работе ученые реализовали данные методы в единой схеме ЭЦП на базе микроконтроллера с маломощным процессором и памятью. Результаты показали, что предложенные методы обеспечивают высокую стойкость к различным типам атак. Злоумышленники не смогут использовать одноразовое число с целью выдать себя за другого пользователя, проникать в сеть через поддельные данные, создавать фальшивые ключи, а также применять старые данные для получения доступа.

«Нам предстоит ряд исследований, нацеленных на рассмотрение других классов эллиптических кривых, а также на проведение опытных работ на более мощных микроконтроллерах. Это необходимо для того, чтобы математический аппарат в перспективе мог обеспечивать защиту при любых киберугрозах», – отметил младший научный сотрудник лаборатории ФОИС СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Наураз Саббри.

Результаты исследования «Оптимизированная стратегия цифровой подписи на основе эллиптических кривых для устройств с ограниченными ресурсами» представлены в журнале Scientific Reports.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ в рамках проекта «Госзадание» №075-00003-24-02, ФГЭУ-2024-0003.