👀 AtomSkills — это как..?

Мы спросили у разных участников ИТ-трека AtomSkills-2025 с чем у них ассоциируется чемпионат.

⬆️ Ответы получились разнообразными, смотрите в кружочке выше.

«КУСТО» — лучший ITSM-проект 2025

В рамках XV Ежегодной конференции ITSMF 2025 состоялась церемония награждения победителей конкурса «ITSM-проект года-2025». Проект «Корпоративное Управление Сервисами и Технологическим Оборудованием» («КУСТО») АО АСЭ одержал победу в номинации «Сервисная культура».

С помощью «КУСТО» были автоматизированы тысячи рабочих мест в организациях Инжинирингового дивизиона «Росатома». Благодаря системе удается поддерживать высокий уровень удовлетворенности пользователей на уровне выше 85 %, обеспечивая доступность ИТ-сервисов на уровне 99,96%.

«Победа в номинации «Сервисная культура» — это признание проделанной работы нашей командой и партнерами. Мы разработали и внедрили систему, которая объединяет разрозненные подразделения в едином ИТ-пространстве, обеспечивает прозрачность процессов и повышает качество сервиса. Особенно важно, что проект реализован на отечественной импортонезависимой платформе, что подтверждает конкурентоспособность российских ИТ-решений на мировом уровне», – поделился директор по информационным технологиям и ИТ-инфраструктуре АО «Атомстройэкспорт» Денис Яковлев.

1С на AtomSkills-2025: о платформе и новых вызовах

Главный эксперт новой компетенции «Разработка бизнес-приложений на платформе 1С:Предприятие» Алексей Филатов, заместитель директора Центра компетенции 1С АО «Гринатом», рассказал о том, как изменилась платформа 1С, какие задачи решают разработчики в атомной отрасли и что самое сложное в подготовке к AtomSkills.

Почему решили выделить разработку бизнес-приложений на платформе 1С в отдельную компетенцию?

АФ: Трудоемкость реализации одних и тех же задач на разных платформах может сильно различаться. Там, где на одной платформе достаточно строки кода, на другой потребуются тысячи. Поэтому, учитывая специфические требования и особенности разработки на платформе 1С, мы выделили ее в отдельную компетенцию. К тому же ее значение внутри отрасли постоянно растет — все больше приложений работают на этой платформе. Сейчас только в централизованных системах более 85 тысяч пользователей работают с продуктами 1С.

Раньше 1С в основном ассоциировали только с бухгалтерским учетом, как изменился этот образ сегодня? Для каких проектов сейчас платформа применяется в отрасли?

АФ: Сегодня 1С — это далеко не только бухгалтерия или учет. У нас реализована масштабная система автоматизации закупочной деятельности, не имеющая отношения к бухгалтерским проводкам. И, что важно, с этой системой работают внешние контрагенты, а не только сотрудники отрасли. 1С сделала большой шаг вперед в производительности, отказоустойчивости, и ее интерфейсная часть сильно продвинулась. 1С десять лет назад и сейчас — это две разные платформы. В атомной отрасли 1С покрывает весь спектр автоматизации закупочной деятельности, от планирования до заключения договоров, а также решает все учетные задачи. В нашем центре компетенции мы поддерживаем более 28 различных конфигураций.

В чем специфика задач 1С в атомной отрасли?

АФ: В атомной отрасли задачи, решаемые с помощью 1С, крайне разнообразны: от оптимизации складского учета до формирования календаря казначейских оплат. У нас множество подсистем, каждая со своими тонкостями, требующими поддержки.

Что было самым сложным в подготовке к AtomSkills?

АФ: Самым сложным оказалась процедура апробации и подготовка заданий. Кроме того, все задачи должны быть оригинальными, с отсылкой к специфике отрасли, а также они должны быть идейными: если участник уловит суть, он сможет решить задачу за час, если нет — может потратить восемь часов без результата. Одно из обязательных условий для ввода компетенции — участие нескольких дивизионов. Гринатом, АСЭ, РАСУ, АЭМ-технологии и АтомЭнергоСбыт приняли вызов и предоставили конкурсантов и экспертов.

Какой совет вы бы дали начинающим разработчикам на 1С, которые хотят участвовать в AtomSkills и строить карьеру в ИТ-сфере атомной отрасли?

АФ: Главное — не бояться, верить в себя и постоянно пробовать. Неудача — это не провал, а возможность понять свои слабые стороны и поработать над ними. В следующий раз обязательно получится лучше. Что касается навыков, то я бы выделил знание базовых алгоритмов. Программисты считают, что алгоритмы правят миром, и многие вещи, которые мы даже не замечаем, решаются именно алгоритмами, используемыми нами каждую минуту.

AtomSkills-2025: что на сегодняшний день умеет машинное обучение

Куратор компетенции «Машинное обучение и большие данные» Евгений Глухов, главный архитектор по искусственному интеллекту АО «Гринатом», рассказал о возможностях применения ИИ в промышленности и о задании для участников чемпионата в этом году.

Какой самый необычный массив данных вам приходилось анализировать и какие интересные выводы удалось сделать?

ЕГ: Для моего подразделения самым интересным датасетом были спутниковые снимки. Они универсальны: в зависимости от задачи по ним можно определять множество объектов и явлений. Например, состояние полей для сельского хозяйства, а для ледокольного флота — типы льда, дрейф ледяных пластин и изменения ледового пласта. Задача была очень увлекательной, особенно приятно было помогать людям и экологии. Благодаря использованию моделей мы в десятки и сотни раз ускорили процесс детекции состояния полей. Один алгоритм определяет тип культуры, другая модель оценивает состояние здоровья растений, третья — определяет состояние поля: вспахано ли оно и собран ли урожай. В результате оператор получает всю необходимую статистику, что значительно сокращает объем объектов, требующих очной проверки.

Что сложнее: подготовить данные или обучить модель? Почему?

ЕГ: Все зависит от данных. Иногда предобработка и поиск закономерностей занимают до 90% времени. При хорошей подготовке данных модель обучается быстро и эффективно. Бывает и наоборот: данные чистые, но модель не обучается из-за их недостаточности. Я вообще не разделяю эти процессы. Анализ данных и построение модели — это единый механизм, поэтому оба этапа важны и равнозначны.

Какие задачи в области машинного обучения и больших данных вам предстоит решать на чемпионате? В чем их практическая значимость?

ЕГ: Участники будут работать со звуками музыкальных инструментов. Во время тестирования исполнитель будет играть на полигоне, а сервис, разработанный конкурсантами, должен будет определить, какой микрофон использовался для записи, процентную вероятность местоположения исполнителя, используемый инструмент, ноты и аккорды. Для анализа участникам даны записи, сделанные в студии с использованием разных микрофонов и инструментов (бас-гитара, укулеле, классическая и акустическая гитары). Важно, что все конкурсанты находятся в равных условиях и им не обязательно знать нотную грамоту — датасет для них является просто набором акустических сигналов.

По сути, это типичная задача вибродиагностики, и подобные решения применимы на любом производстве. В прошлом году мы определяли дефекты сварных швов визуальным методом: сварщик фотографировал дефект, а эксперт анализировал фото. Однако существуют и другие методы диагностики, например, ультразвуковая дефектоскопия, основанная на анализе акустических возмущений. Если заменить данные исполнителя на информацию о дефектах, а студию — на сварочный шов, то задача остается той же: ультразвук, отражаясь от дефекта, создает акустические возмущения, анализ которых позволяет определить его характеристики. Я уверен, что в атомной энергетике, в силу сложности оборудования, существует множество подобных задач, решаемых аналогичным образом. Работа с промышленными акустическими данными имеет широкую применимость.