Цифровизация стремительно преобразует традиционные отрасли, все сферы жизни. Инновационные решения на базе искусственного интеллекта играют центральную роль в этом процессе, открывая новые возможности. Одновременно с развитием цифровых систем возрастает значение и кибербезопасности, призванной защитить информацию и инфраструктуру от растущих киберугроз.
Молодые исследователи из числа магистрантов Карагандинского технического университета имени Абылкаса Сагинова активно вносят свой вклад в эти глобальные тенденции, создавая практические разработки в рамках своих диссертационных работ. Заведующий кафедрой «Информационно-вычислительные системы» вуза Алексей Калинин подробно рассказал о ключевых направлениях цифровизации и ИИ на примерах разработок сегодняшних выпускников, демонстрирующих значимость инноваций и их прикладной потенциал.
Нейросеть тестирует голос
Одно из перспективных направлений – применение глубоких нейронных сетей для модификации голоса. Речь идет о технологиях, позволяющих с помощью ИИ изменять тембр и характеристики речи или даже синтезировать голос, сохраняющий интонации и манеру оригинального говорящего.
– В рамках подобной разработки нейросеть обучается на аудиозаписях и затем трансформирует голос: например, преобразует голос диктора в голос другого человека, либо накладывает заданные эффекты, сохраняя разборчивость речи, – рассказывает А. Калинин. – Практическая ценность таких систем очевидна. Они находят применение в медиа-индустрии (для дубляжа и озвучивания, имитации голосов персонажей), в службах голосовых ассистентов (персонализация голоса под предпочтения пользователя) и в обеспечении приватности (скрытие личности звонящего за измененным голосом).
Благодаря развитию генеративных моделей и технологий машинного обучения современные voice changer системы способны работать в реальном времени, что означает возможность менять голос динамически, например, во время онлайн-конференции или игрового чата. Такой уровень цифровизации человеческого голоса подчеркивает, насколько далеко шагнул прогресс: задачи, которые недавно решались только путем трудоемкой студийной обработки, теперь автоматизируются нейросетями.
– Значимость этого направления обусловлена не только удобством и новыми возможностями для индустрии развлечений, но и тем фактом, что технологии голосовой модификации лежат в основе систем коммуникации будущего, где границы между человеком и цифровым аватаром становятся все более условными, – говорит А. Калинин.
Оптимизация логистики
Не менее важное направление цифровых инноваций – это оптимизация логистики и грузоперевозок посредством веб-технологий и алгоритмов искусственного интеллекта. В эпоху бурного развития электронной коммерции и глобальных цепочек поставок эффективность транспортировки грузов стала залогом конкурентоспособности.
– Магистерский проект, посвященный созданию веб-приложения для оптимизации грузоперевозок, демонстрирует, как цифровизация помогает решать классические задачи логистики, – отмечает А. Калинин. – Такое приложение объединяет информационные потоки между отправителями, перевозчиками и получателями грузов на единой онлайн-платформе. С помощью алгоритмов оптимизации маршрут может рассчитываться автоматически: учитываются расстояния, дорожная обстановка, загруженность транспорта и приоритеты по времени доставки. Искусственный интеллект может дополнять эти функции, анализируя исторические данные для прогнозирования сроков и потенциальных задержек или распределяя заказы между транспортными средствами таким образом, чтобы минимизировать холостой пробег и затраты на топливо. В результате цифровая система способна в режиме реального времени предлагать диспетчерам и менеджерам варианты более эффективного распределения ресурсов.
По его словам, практическое значение такой разработки для отрасли огромно: сокращение времени доставки и расходов, повышение прозрачности процессов перевозки, автоматизация рутинных операций по планированию маршрутов. Это пример того, как инновации в ИТ-сфере напрямую повышают производительность традиционного сектора экономики – транспортного, закладывая фундамент для умной логистики будущего.
По правилу if-then
Сфера здравоохранения также претерпевает значительную цифровую трансформацию, и здесь на помощь специалистам приходят экспертные системы и методы искусственного интеллекта.
– В частности, разработки, нацеленные на диагностику заболеваний (в том числе онкологических), позволяют повысить точность и скорость выявления опасных патологий, – рассказывает А. Калинин. – Экспертные системы в медицине представляют собой программные комплексы, накапливающие знания врачей-специалистов и статистические данные, чтобы на их основе предлагать диагностические гипотезы.
Классический подход – это создание базы правил вида if-then, охватывающих симптомы, результаты анализов и других медицинских показателей. Например, такая система при вводе симптомов пациента и результатов обследований может выдать заключение о вероятном диагнозе или рекомендации по дополнительным проверкам. Современный тренд заключается в сочетании экспертных правил с алгоритмами машинного обучения, обученными на больших массивах клинических данных. Так, нейронные сети в задачах диагностики берут на себя анализ сложных медиа данных, таких как изображения, сигналы, таблицы показателей, и выявляют скрытые корреляции.
– Показательна магистерская работа, в рамках которой создана ИИ-программа для анализа рентгеновских снимков легких, – рассказывает А. Калинин. –Используя сверточную нейронную сеть, эта программа автоматически распознает патологические изменения на рентгенограммах. Каждый снимок преобразуется в цифровую матрицу, и алгоритм классифицирует его, относя к одной из категорий: например, норма или различные типы пневмонии. За считанные секунды система способна определить, есть ли у пациента отклонения от нормы, и визуально выделить области снимка с потенциально опасными очагами (окрашивая их в специальные цветовые маркеры).
Подобный инструмент демонстрирует, как ИИ может помочь врачам-радиологам: автоматическая сортировка изображений позволяет направлять специалистам только те случаи, которые действительно требуют детального внимания, тогда как снимки без признаков заболеваний обрабатываются машиной без участия человека. В перспективе такие технологии могут применяться и для онкологических заболеваний: например, для раннего обнаружения опухолей на маммографических или томографических снимках.
– Значимость направления трудно переоценить: при растущем потоке пациентов и ограниченном числе врачей системы поддержки принятия решений на базе ИИ способны разгрузить медперсонал, повысить объективность диагностики и, в конечном счете, спасти жизни за счет более раннего выявления болезней, считает А. Калинин.
И волатильность ИИ «по плечу»
Еще одной отраслью, где инновации на основе ИИ находят широкое применение, являются финансы, в частности рынок криптовалют. Прогнозирование изменения стоимости криптовалют с помощью ИИ стало актуальной задачей на пересечении финансового анализа и компьютерных технологий.
– Криптовалютные рынки известны своей высокой волатильностью: цены биткоина, эфириума и других монет могут меняться на десятки процентов в считанные дни, а то и часы, – продолжает А. Калинин. – Традиционные экономические модели плохо справляются с предсказанием таких динамичных временных рядов, поэтому исследователи обращаются к методам машинного обучения. В магистерской разработке, посвященной этой теме, ставилась цель с помощью нейросетевых алгоритмов улучшить точность прогнозов цен криптовалют. Модель на основе ИИ анализирует исторические данные о ценах, объемах торгов, а также может учитывать дополнительные факторы, такие как новостной фон, активность в социальных сетях, макроэкономические индикаторы. Например, рекуррентные нейронные сети способны улавливать временные зависимости в последовательности цен, обучаясь на больших массивах биржевых данных.
Дополнительно применяются методы глубокого обучения для поиска скрытых паттернов: всплесков аномальной активности, корреляций между различными криптоактивами и т. д. Результатом работы таких систем становятся прогнозы будущего изменения курса. Например, вероятность роста или падения цены в краткосрочной перспективе.
– Важно подчеркнуть, что, хотя никакая модель не гарантирует точного предсказания на столь турбулентном рынке, использование ИИ предоставляет инвесторам и аналитикам новый инструмент для поддержки решений, – отмечает А. Калинин. – Автоматический анализ больших данных в режиме реального времени позволяет быстрее реагировать на изменения трендов, выявлять начало потенциальных кризисов или пузырей. Таким образом, инновации на базе ИИ в сфере криптофинансов повышают информированность участников рынка и могут способствовать более стабильному развитию цифровой экономики, снижая элемент случайности за счет учета максимума доступной информации.
Кибер-страж «под ключ»
По словам А. Калинина, отдельного внимания в контексте цифровизации заслуживает вопрос кибербезопасности, особенно для малого бизнеса.
– Малые предприятия все активнее переходят на цифровые технологии – используют онлайн-сервисы, хранят данные в облаке, ведут продажи через интернет – и одновременно становятся мишенями для кибератак, – отмечает А. Калинин. – Разработка комплексных систем защиты информации для малого бизнеса направлена на создание доступных и эффективных решений, учитывающих ограниченные ресурсы таких компаний. В идеале подобная система представляет собой интегрированный комплекс программно-аппаратных средств и организационных мер, способных защитить бизнес от большинства типовых угроз. В магистерском проекте, посвященном информационной безопасности, делается упор на всестороннюю защиту: от периметра сети до конечных устройств и данных. Например, комплексная система информационной безопасности может объединять в себе межсетевой экран для фильтрации трафика, систему обнаружения вторжений для мониторинга подозрительной активности, модули шифрования конфиденциальных данных и резервного копирования, а также инструменты аутентификации и контроля доступа для персонала.
Дополнительно большой акцент делается на человеческий фактор: пакет может включать обучающие подсистемы или рекомендации по повышению киберграмотности сотрудников, поскольку фишинговые атаки и социальная инженерия часто становятся причиной инцидентов. Практическая реализация такой комплексной системы может быть оформлена как удобный веб-портал или прибор (например, сетевой шлюз с предустановленным защитным ПО), который малый бизнес способен развернуть у себя без привлечения штата дорогих специалистов.
– Это и есть инновация в подходе: кибербезопасность как услуга или «под ключ» для небольших предприятий, – рассказывает А. Калинин. – Значимость данного направления цифровизации обусловлена тем, что экономическая устойчивость малого и среднего бизнеса напрямую зависит от защищенности их информационных систем. Одна успешная атака (например, шифрование данных вирусом-вымогателем или утечка базы клиентов) может нанести непоправимый ущерб компании. Поэтому развитие доступных, простых в использовании и надежных средств защиты информации открывает для небольших фирм возможность уверенно внедрять цифровые технологии, не опасаясь, что инновации обернутся уязвимостью. Вклад молодых исследователей здесь проявляется в адаптации передовых методов ИИ и аналитики под нужды киберзащиты: например, использование машинного обучения для обнаружения необычной активности, когда традиционные сигнатурные методы бессильны, или разработка недорогих аппаратных модулей для шифрования данных.
…и даже – «ботаник»
Применение нейросетевых технологий постепенно охватывает и отрасли, связанные с окружающей средой и сельским хозяйством. Одно из таких направлений – использование искусственных нейросетей для распознавания видов растений. Магистранты продемонстрировали, что современные алгоритмы компьютерного зрения способны решить задачу, которая традиционно требовала участия ботаников-экспертов: автоматическая идентификация растений по фотографиям.
– В созданной ими системе реализована сверточная нейронная сеть, обученная на большом количестве изображений листьев, цветов и других характерных фрагментов различных растений, – говорит А. Калинин. – После этапа обучения модель научилась выделять тонкие визуальные признаки, отличающие один вид от другого – форму листьев, оттенки и узоры, структуру соцветий. Пользователю достаточно сделать снимок растения на камеру смартфона или загрузить фотографию, и нейросеть практически мгновенно определит вид или хотя бы выдаст наиболее вероятные варианты. Применимость такой технологии широка. Она может лечь в основу мобильного приложения для агрономов и фермеров, позволяя оперативно определять сорняки или признавать болезни культурных растений по характерным поражениям на листьях. Любители природы и ученые-биологи также выигрывают, получая инструмент для быстрого описания биоразнообразия: например, во время экспедиции можно идентифицировать обнаруженное растение на месте, без необходимости срочно сверяться с атласами. Это способствует накоплению данных о распространении видов, мониторингу экосистем и сохранению редких растений.
Цифровизация в экологии через нейросети таким образом не только ускоряет исследовательскую работу, но и вовлекает более широкую аудиторию в научное познание. Важный аспект инновационности здесь в том, что точность распознавания растений нейросетью с каждым годом увеличивается по мере расширения обучающей выборки и совершенствования моделей. Если ранее точность автоматической идентификации была низкой, то сегодня лучшие алгоритмы узнают десятки тысяч видов с точностью, приближающейся к экспертной.
– Это показывает огромный потенциал практического использования: от создания «умных» справочников до систем робототехнического зрения в сельском хозяйстве (например, роботизированные установки, которые распыляют гербицид точечно на сорняки, распознав их среди культур), – говорит А. Калинин.
Подводя итог, можно выделить несколько ключевых направлений цифровизации и использования ИИ, которые определяют облик современных технологий: интеллектуальная обработка сигналов и речи, цифровая оптимизация индустриальных процессов, e-health и умные системы диагностики, финтех и анализ данных в экономике, кибербезопасность, а также информационные системы нового поколения, умеющие понимать и структурировать данные.
– Примеры разработок магистрантов Карагандинского технического университета иллюстрируют каждое из этих направлений, показывая, как теоретические достижения воплощаются в конкретные решения, – делает вывод А. Калинин. – Молодые инженеры и исследователи не только осваивают передовые технологии, но и привносят свежие идеи, способствуя прогрессу в своих областях. Их вклад подтверждает, что цифровизация и искусственный интеллект сегодня стали междисциплинарной площадкой для инноваций, где даже отдельный университетский проект может иметь широкий потенциал использования.
