Моя задача на стажировке заключалась применении метода вейвлет-преобразования для дистанционной локализации утечек в трубопроводе. Промышленные трубопроводы имеют протяженность в сотни километров и расположены в труднодоступных районах, поэтому при наличии утечки много ресурсов уходит на ее поиск. Метод, который мы исследовали, позволяет быстро детектировать место утечки с минимальным числом единиц физического оборудования. На стажировке я освоил современные методы фильтрации сигнала и теорию распространения волн скорости и давления в жидкой среде.

Отбор на стажировку в Strata Solutions я прошел по итогам студенческой олимпиады «Я – профессионал». Не могу рассказать, чем именно я занимался на стажировке, потому что это является коммерческой тайной компании. Могу лишь обозначить, что это связано с применением вычислительных и оптимизационных алгоритмов для определённого производственного процесса. У меня было несколько наставников, и я задавал очень много вопросов и всегда получал много ответов. Очень много ботал! Иногда вместе с наставником засиживались до глубокого вечера. Сейчас я продолжаю работу в компании в качестве младшего инженера над проектом, который начал на стажировке.

На стажировке в Strata Solutions мы вместе с наставником работали над модулем для кластеризации спутниковых снимков. Мы разработали собственный алгоритм кластеризации поверхности земли по типам, имея в качестве входных данных спутниковые снимки. Во время стажировки я научился создавать приложения на языке Python, погрузился в тематику параллельных вычислений и методов машинного обучения. Больше всего мне запомнились семинары-обсуждения, на которых мы собирались командой и обсуждали прогресс и новые идеи алгоритмов. Стажировка дала мне хороший фундамент для моей текущей работы.

Тема моей стажировки называлась «Модуль распознавания объектов для очков смешанной реальности Microsoft Hololens 2». Во время стажировки в Strata Solutions я создал прототип модуля, работающего по принципу клиент-серверной архитектуры. Видеопоток с камеры очков смешанной реальности захватывался, отправлялся на сервер. С помощью нейронной сети на вычислительном кластере в реальном времени происходило распознавание предметов в кадре, и пользователь в очках видел название конкретного объекта. На стажировке мне понравилась свобода действий и выбора, в то же время в любой момент я мог задать вопрос своему наставнику и получить ответ. Могу сказать, что многому научился в процессе стажировки.