Фотограф – Лилия Йотова

Бихте ли ни разказали за старта на Вашия кариерен път и за това как се запалихте по технологиите?

Връщайки се назад във времето, във вече далечната 1994 година, баща ми донесе вкъщи компютър за пръв път.  Разбира се, тогава нищо не разбирах, но той се занимаваше както на работа, така и в къщи с разработката на различни програми, най-често за обществена администрация. Спомням си, че бях изключително впечатлен как чрез някакви редове текст, може да се улесни и автоматизира работата на хората. Години по-късно, записах извънкласни занимания по програмиране – тогава Pascal, а на следващ етап С и С++. Школата, която посещавах, изпращаше редовно ученици по олимпиади по програмиране – локални и национални, което спомогна за развитието на моя състезателен дух. С годините придобивах все повече и повече знания в тази област – в училище, а и след това в Технически Университет – София. Привлече ме това, че се разглеждат и инженерни дисциплини, и теми, а не чисто софтуерни, тъй като точните науки като математика, физика и химия винаги са били сред любимите ми. Навлизайки все повече в дебрите на познанието за чипове, логически елементи, операционни системи, fpga и прочие, разбрах, че моята страст е „оживяването“ на устройства които решават проблеми или помагат на хората в тяхното ежедневие. Не след дълго, преминавайки през допълнително специализирано обучение започнах и първата си работа като програмист на вградени системи в една компания за автомобилни устройства.

Като Head of Department, бихте ли споделили какви са предизвикателствата пред тази позиция и по-конкретно като част от структурата на Bosch?

По-интересните предизвикателства, пред които съм изправен на тази позиция са свързани с намирането на интригуващи проекти, разработвани с модерни технологии; намиране и развитие на кадри, които да бъдат вътрешно мотивирани да се справят с проектите и последващите ги трудности; осигуряване на всички необходими инструменти, лицензи и други условия, при които инженерите да се фокусират върху техническите проблеми, а не върху такива на средата. Bosch със своята дългогодишна история, изградена и изпитана структура, както и чрез връзките и отношенията си с партньори и клиенти, градени над столетие, предоставя една изключително удобна среда за моята работа чрез благоприятните условия за справяне с всяко едно от  предизвикателствата.

В Bosch се разработват всевъзможни проекти за продукти и услуги, което ни дава огромен списък от възможности, от които да си избираме върху какво да работим. Освен това, всички необходими инструменти, условия и т.н., са налични и установени, и могат директно да се използват. Не на последно място, компанията, известна и със своята социална отговорност, предоставя и изключителни условия в личностно отношение за служителите.

По какви проекти работите, с какви технологии и кои са чисто технологичните предизвикателства пред тях?

Моят отдел работи по два типа проекти – продуктови и платформени.

Продуктовите проекти или по-скоро продуктовите програми (съвкупност от няколко сходни проекта), целят разработването на даден продукт за различни клиенти. Пример мога да дам с Interior Monitoring & Sensing – системи за автономно шофиране, свързани с разпознаване на това какво се случва вътре в автомобила. Сигналите, които се изпращат, в резултат на разпознатите сцени, движения и пр., се предават на други системи – централизирани, които могат да вземат решение какво следва да направи автомобилът. Тук технологичните предизвикателства са свързани с разработката, оптимизацията, интеграцията и обучението на алгоритми, както и оценката на тяхната работа. За да можем да внедрим една такава система в крайния автомобил е нужно тя да не допуска  никакви грешки, защото това може да доведе до загуба на човешки живот!

Платформените проекти са такива, които поставят софтуерната основа за няколко продуктови линии на Bosch – смарт дисплеи, конвергентни продукти, както и вече споменатите системи за Interior Monitoring & Sensing. Основните предизвикателства са свързани с осигуряването на всички необходими функции за реализиране на бизнес функцията на даденият продукт, високата производителност, безпогрешна комуникация, липса на забавяния и други от подобен тип.

Всички проекти представляват така наречените вградени системи (embedded systems), т.е. миниатюрни компютърчета, 200-300 пъти по-малки от вашия лаптоп. За да се вдъхне живот в тях, нашите инженери пишат код на С++, Python и С, който посредством спомагателни устройства (debuggers), се програмира в embedded системата. Други технологии, свързани с AI, които използваме, са TensorFlow, OpenCV, ROS, Cuda, Keras, PyTorch и т.н.

Разработването на AI изисква прецизност откъм данни, сигурност, необходима е и сериозна изчислителна мощ за тежките алгоритми. За какви други аспекти е необходимо да внимаваме и да сме прецизни при разработката?

За мен изключително важна е и теоретичната подготовка. Разработването на AI не е никак просто нещо, макар че са налични много примери в Интернет, които човек за минути може да подкара на своя компютър. Истинското AI инженерство изисква познаването на много технологични аспекти, като как да си подберем данните за обучение, верификация и тестване на даден алгоритъм. Ако искаме да разработваме AI, свързан с разпознаване на изображения, трябва много добре да познаваме и теорията на IQ (image quality), тъй като малка промяна в параметрите на изображението – например гама или контраст, може да предизвика съвсем различни резултати от нашият алгоритъм. Необходимо е да се познават в детайли и методите, по които AI взема решение чрез невронни мрежи, дървета и/или друго.

За да твърдим, че разработваме истински AI, трябва да знаем толкова теория, колкото например се учи в университет за 1 година по всички предмети.

Бихте ли разказал по подробно за присъствието и употребата на невронни мрежи в изкуствения интелект?

Невронните мрежи представляват статистически модели, чрез които целим да обучим изкуствен интелект да извършва дадена задача. Тяхната поява е вдъхновена от нашия естествен интелект, като идеята им е да се наподоби човешкият мозък и неговата дейност. Определени изследвания оценяват броя на невроните в човешкият мозък на над 100 милиарда, като те са свързани помежду си и комуникират. Говорейки на едно новородено дете, например, то успява след известно време да научи звуците и думите, които произнасяме, изграждайки определени връзки между невроните в мозъка си. Така и даден алгоритъм (AI), след прилагане на правилен подход за обучение, може да изгради подобни връзки и да разпознава подобни звуци и думи.

За да създадем една невронна мрежа, която има много голяма точност на разпознаванията, подобно на човешкият мозък, са ни нужни огромно количество неврони. Това от своя страна изисква наличието на сериозна изчислителна мощ, за да работи една такава система в реално време. Именно поради бурното развитие на съвременните чипове и хардуер, имаме възможност да срещаме AI във все повече устройства от нашето ежедневие.

Говорейки за AI, то често след него се нарежда и ML – каква е враимовръзката между тях и може ли едното да съществува без другото?

Machine Learning (ML) е област в компютърната наука, която има за цел да научи даден алгоритъм да се самообучава, без да бъде изрично програмиран да го прави. По конкретно ML представлява подход за анализ на информация, който включва създаване и адаптиране на модели, които дават възможност на дадената програма/алгоритъм да се „самообучава“ чрез опит/и, подобно на хората.

За да разграничим най-просто ML и AI, може да кажем, че ML е това, което прави възможно създаването на програми и машини с изкуствен интелект (AI).

Фотограф – Лилия Йотова

Кои според Вас са най-добрите и полезни AI open source инструменти, които бихте препоръчал?

Всеки един свободно достъпен инструмент може да бъде полезен за определена задача. Многообразието от възможни AI реализации е именно предпоставката за наличието на многообразие и при инструментите. Даден инструмент може да е най-добър за конкретна работа, но за друга да изостава значително от друг такъв, затова не мога да кажа, че този или онзи е генерално най-добрият. Точно обратното, подбирането на най-правилния инструмент за свършване на определена задача е от изключителна важност за качеството.
Впоследствие, съвкупността от всички подбрани, формира едно множество на най-подходящите инструменти за решаване на даден AI проблем. Решаването на Computer Vision проблем, например, изисква доста различно множество, спрямо такъв, свързан с лингвистично разпознаване.

Разбира се съществуват и много популярни инструменти като OpenCV, TensorFlow, Keras, PyTorch, OpeNN и други, с които един инженер може винаги да започне, но в последствие е от изключителна важност, да се отсее правилният набор за конкретните нужди.

Кои са секторите, при които най-често се имплементират AI решения?

AI решения могат да се измислят и внедрят във всяка една сфера на човешката дейност. Няма абсолютно никакви ограничения. Най-популярните, отново свързани с Bosch, са автономните автомобили – пътнически, транспортни и т.н. Друга популярна сфера е навлизането на AI в смартфоните и устройства от бита на хората – хладилници, перални. От много години се използва AI за анализ и откриване на „patterns“ в данни, например при търговия на фондовите борси.

Малко известно е обаче, че AI се използва широко и отдавна в различни инженерни дейности – например в машини за разпознаване на дефекти по платки. Друга малко популярна област, но с голямо икономическо значение, силно застъпена в Bosch, е внедряването на AI в производствените линии, с цел намаляване на грешки, ранно откриване на проблеми и други.

AI е вграден в изключително много услуги, които хората използват в ежедневен план. Какви обаче са тънкостите за разработване на качествен AI? Какви насоки бихте дал?

Няколко са основните насоки, що се отнася до разработването на качествен AI. Най-основополагащата от тях е детайлното дефиниране на проблема, който искаме да решим – изясняването на „позитивния“ път (т.е. най-честите ситуации, в които нашият AI изпада), но също така и всички „негативни“, или т.нар. гранични случаи, които можем да си представим. В повечето случаи трябва да се вземат под внимание и законодателните уредби за конкретната дейност.

За качествен AI няма как да не отбележим, че е нужно не само огромно количество данни за съответните training, validation и test множества, но и тяхното многообразие. По този начин бихме се погрижили, че нашият AI ще е наясно с голяма част от сценариите, с които би се срещнал. Много важно е и различните множества от данни да са независими, защото в противен случай може да получим подвеждащи резултати. Например ако обучим нашия AI да се справя с N на брой ситуации, след което го тестваме със същите данни дали се справя с тях, ще получим доста задоволителни резултати – висока точност, малък брой false-positives и false-negatives. В действителност, когато той се изправи пред непозната ситуация, най-вероятно ще даде грешен резултат, поради ограниченото количество данни, с което е бил трениран. Много лесно можем да си представим този проблем ако се върнем около 120 години назад в човешката история. До началото на 20 век, когато е бил изобретен автомобилът, хората са се придвижвали на коне, с колелета, карети и всичко е било ясно и уредено. В един момент обаче, по улиците плъзват автомобилите, движещи се с по-висока скорост, с различни габарити, липса на правила за тях. В резултат на това се случват множество инциденти докато хората успеят да се „обучат“ как да се справят с новите ситуации.

Друга основна насока за достигането на качествен AI е правилният подход и подбор на алгоритми. Налични са огромно количество свободно достъпни такива. Постоянно се разработват и нови. Има нови научни изследвания и разработки за други. AI алгоритмите са като вселената – с всеки изминал момент се разширяват и размножават все повече и повече, и инженерите, които се занимават с AI, имайки предвид това, трябва да си поставят много ясни и точни критерии, какво искат да постигнат, за да не прекарат години само в изследвания.

И последно, но не на последно място – тестване, тестване, тестване и пак тестване! Изключително важен аспект, особено в нашата работа в Bosch, където от създаваните технологии зависи човешкият живот. Много компании се борят да са първите на пазара относно даден AI, но при нас, преди всичко е отговорното отношение, поради което бихме пуснали продукт на пазара само ако сме 110% сигурни, че сме тествали всички възможни комбинации, вариации и пермутации на сценариите на нашата система.

Фотограф – Лилия Йотова

Кои са основните принципи, които трябва да се знаят и изпълняват при внедряването на AI в продукти? Можем ли да говорим и за наличието на “слаб” AI? Как изглежда той и как да го разпознаем?

Слабият (weak) или още известен като тесен (narrow) AI се характеризира с това, че решава конкретни задачи и има лимитирана способност да се самообучава за все по широка област на действие. По-голямата част от съвременните AI решения са всъщност слаб AI – Siri на Apple, Newsfeed-a на Facebook, Google Assistant и други. Голяма част от системите за автономно шофиране също са weak AI.

Слабият AI може да се разпознае по това, че при грешка или неизправност, може да нанесе вреда; ако радарният круиз контрол на нашият автомобил, например, не изчисли правилно скоростта на движещия се пред нас автомобил, може да предизвика катастрофа. Също така, слабият AI може да се използва с недобронамерени намерения, които AI самостоятелно не може да отчете – напр. терористични атаки с безпилотни автомобили или самолети.

Какви са новите технологични тенденции по света в сферата на изкуствения интелект?

Все по-широкото приложение на AI решения в различни области изисква и промяна в инфраструктурата, на която се изпълнява, както и взаимодействието с нея. В този ред на мисли една от глобалните тенденции е все по тясната връзка между AI и Cloud решенията.

Друга област, която получава допълнително инерция, включително и от дистанционния метод на работа, е Voice & Language изкуственият интелект. Конкретно в множество customer support центрове се интегрират решения за автоматизирано разпознаване на говор на различни езици.

От друга страна, експоненциално нарастващият обем данни, които се получават от личните устройства, които хората използват – телефони, смарт часовници, фитнес гривни, камери и т.н., засилва тренда в употребата на изкуствен интелект за структуриране на данни и откриването на свързани характеристики (patterns).

Не на последно място е и тенденцията за все по тясна взаимовръзка между AI и IoT продуктите. Именно този тренд е избран за основен за Bosch в идните години.

На годишната конференция на Bosch бе споменато, че компанията има за цел да се превърне във водеща AIoT организация. Какво би представлявало това и какви са разликите между IoT и AIoT? Ще се говорили все по-често за второто?

IoT продуктите навлизат много силно в последните години. Това са различни устройства, които следят и събират дадена информация от реалния свят. Посредством връзка с интернет, данните се предават към услуги, които предоставят някакво “added value” за човека. Например фитнес гривната следи фазите на вашия сън, след което ги изпраща към сървър, където те се сравняват с данните от много други хора и се поставя оценка за качеството на вашия сън. Друг обществено значим пример би било уличното осветление. В някои градове има IoT системи, които според определени параметри регулират осветеността с цел ефективност и пестене на енергия. Също така, тук може да споменем и IoT системата за засичане на бръмбари по посевите.

С други думи, инфраструктурата от различни IoT системи и устройства, събиращи информация, е налице. Както вече говорихме, когато имаме много информация и искаме да направим нещо полезно с нея, намесваме AI. От тук идва и AIoT – симбиозата между AI и IoT за автоматизирано решаване на казуси от ежедневния живот на хората и света.

Bosch, спазвайки мотото си „Invented for Life“, намира своето прозвище именно в тази нова тенденция – AIoT.

В Bosch дори вече са разработени и внедрени подобни AIoT системи – за засичане, разпознаване и автоматизирано справяне с възникнали неизправности в заводите в Ройтлинген и Хомбург.

Съществуват ли технологии, които ще набират сила?

Разбира се, технологиите никога не „спят“. Следете редовно дейността на Bosch Engineering Center Sofia и скоро ще научите за някои от тях.

За финал, бихте ли споделили кои са Вашите любими AI разработки? Такива, които са интересни, а същевременно могат и да послужат като ролеви модел за технологията.

Най-важното за мен с всички нови технологии, не само AI, е те да служат и да помагат на хората и на света. Всякакви решения в насока справяне с глобални проблеми – замърсяване, глад и т.н., за мен са ролеви модели, които трябва да се следват и развиват.

Изхождайки от своята идеология, Bosch разработва именно такива системи и поради това смятам, че те могат да бъдат ролеви модели.

AIoT системата за предпазване на насажденията от вредни насекоми на Bosch се бори с проблема с глада по света. Само миналата година нашествията на скакалци в Африка и Близкия изток унищожиха огромни площи с посеви в Египет, Пакистан, Йемен и други – част на света, която и без друго е силно засегната от липсата на достатъчно хранителни продукти. Други подобни нашествия от насекоми в последните години имаше и в САЩ и Австралия.

Друг пример, който бих дал, разработван от Bosch, е AIoT система за управление дейностите в големи фабрики. Система, която не само оптимизира времето и процесите на производство, но е и доказано намаляваща разходите за енергия с до 20% и вредните емисии от производствената дейност с до 35%.

Откъде най-напред се появи интересът ти към технологиите? 

Още от малък когато виждах хора с лаптопи и телефони, винаги ми е било интересно да ми покажат нещо или да гледам отстрани. Когато получих лаптоп, започнах да се ровя в Google за различни теми и интересът ми се появи. Дори помня, че първият ми сайт, който измислих, беше свързан с планетите от нашата Слънчева система. Разбира се, бе доста детско, но все пак винаги съм се старал да се интересувам от различни неща. Друг фактор е, тъй като произходът ми е от село Барутин, че нямаше кой да ми помага или при кого да ходя на уроци. Моментът в който имах достъп до интернет, веднага започнах да търся кое как да се направи. Сам започнах да се интересувам от технологиите и да чета за тях. Към самото програмиране пък се запознах покрай съпругът на леля ми. И двамата са програмисти и когато ни дойдоха на гости веднъж, видях че пишат код. Стана ми изключително интересно и ги попитах какво правят и дали аз мога същото. Точно така започна самото програмиране и след това отново напълно сам продължих да търся в интернет. 

Какво представлява АзБуки.ML и как стартира работата по платформата – откъде ти хрумна? 

Това е платформа, която предоставя софтуери за обработка на език – NLP (natural language processing). Общо взето самите програми правят граматичен анализ, могат да анализират дали един текст е положителен или отрицателен, text summarization и т.н. АзБуки обединява всичко това, така че аз предоставям тези услуги като API, а оттам различни компании, организации и хора с интерес могат да използват това API като интеграция в техните продукти. Има изключително много приложения. Виждал съм и други платформи, като Google Cloud NLP, Amazon Comprehend – подобни софтуери, но за английски език. Няма поддръжка на български. Реално ми се наложи да използвам Google Cloud NLP за мой страничен проект и оттам дойде идеята ми да има вариант и с български език. Колкото и да сме малки като държава, употребите могат да са много.
Когато кажа на хората „анализ на езика“ и те си представят глаголи, прилагателни, наречия… Това е така – имам и граматичен модул, който прави анализ на части на речта, но моят анализ е в основата на много по-интересни неща. Например, ако един сайт за продажби използва платформата, може да направи анализ на коментарите в сайта и да се разбере дали продуктът е добър, дали се харесва на хората, защо не го харесват и т.н. Могат да се автоматизират много задачки, които ако трябва реално да се извършват от човек, ще отнеме много време някой да изчете хиляди коментари. Също така, модулът за резюмиране на текст или text summarization – при новинарски статии това може да е много полезно. Ако четеш много новини, ще е отегчително да преминеш през 15 дълги статии по дадена тема, но ако има приложение, което да ти ги представи накратко с най-важната информация би било полезно. Google News има нещо подобно, но като цяло моята идея е просто да има поддръжка на български език. 

Ако някой вземе твоя продукт и разработи една новинарска платформа, да речем, може по тема да селектира и систематизира най-важното? 

Могат да се дадат различни примери. Общо взето идеята е в платформата да има различни модули, които да изпълняват различните обработки на езика, за да може след това някой да ги използва. От друга страна, “sentiment analysis” или определянето на настроението в даден текст може да се използва и от социални платформи, така че да се хващат негативни постове и коментари. Както бяха изтрити на Тръмп дадени постове. За такива неща може да се намира приложение, но също и от научна гледна точка, защото подобни неща в България не са добре развити и правени, и когато ти започнеш да правиш нещо на едно по-добро ниво, трябва сам да си набавиш информация. След това пък тези ресурси можеш да ги предоставиш и да са полезни на друг. Например, в Софийския университет ми казаха, че биха използвали АзБуки в лекции по лингвистика. Това за мен е страхотно. 

АзБуки изглежда е сериозен инструмент, който с малко усилие и от чужда страна може да се използва в много насоки свързани с български език. Може ли да се имплементира като Speech to text инструмент? 

Може да се направи, разбира се. Бих искал да има такъв модул. В момента все още платформата е в разработка и още не съм стигнал до този момент за Speech to text или text to Speech, защото фокусът ми е в другите модули. Един журналист ми каза, че има такива предложения и на български език, но са с много малка точност. Но пък АзБуки може да се използва от граматическа гледна точка като намира грешки – пунктуационни, граматични, които да бъдат поправяни и да се повиши точността дори на вече съществуващи решения. С малко въображение, много хора могат да имплементират АзБуки за много неща. 

Сам ли разработваш всичко или имаш помощници? 

По принцип винаги като започвам проект го започвам по моя идея и сам. Същото важи и за АзБуки, но приветствам хора, които да помагат. В момента сме хем в процес на разработка, но същевременно търсим и партньори, а клиенти на платформата също са добре дошли. Приветствам всички, които имат интерес. Откакто започнах, вече имам няколко приятели, които се включват в разработката. От професионална гледна точка АзБуки.ML изисква много познания за езика, а за това си трябва експерт. Аз не мога да твърдя, че сам човек може да направи нещо толкова голямо. Има професори от СУ и БАН, които много харесаха идеята и ми помагат от научна гледна точка. 

Какви технологии използваш в разработката? 

Моделите са базирани на Machine Learning и използвам TensorFlow, който работи с Python. Има и цял друг куп от различни неща, които съм използвал. Cloud технологии, като Kubernetes за хостване в Google, за front-end използвам React.js, въпреки че сайта ни е демонстративен, а основният продукт ще се предоставя през API. 

Какво друго ти е интересно от технологичния свят? С какво би работил и експериментирал, както и по какви други проекти си работил? 

Винаги когато работя по нещо подхождам с експериментаторски дух и подхождам към нови и нови неща. До момента съм разработвал много, наистина. Преди АзБуки работих по една мобилна платформа AnyGoal, където можеш да си записваш напредъка по всякакви задачи. Имаше доста интерес и прерасна в нещо като мини социална мрежа. Трябваше да го ъпдейтна, за да могат хората да качват видеа и т.н. Разработката бе с Flutter и Dart. Освен това съм правил много уеб приложения. Имам благотворителен уебсайт, който е направен за фондация „Усмивка за Африка“ и в него хората могат да даряват за различни кампании. Правил съм и мобилни игри, много други сайтове, плъгини за Chrome и какво ли още не. Имайки експериментаторски дух са ми интересни и новите технологии като AR и VR. Виждам много потенциално развитие там. Например започнаха да излизат различни умни очила, но са твърде ограничени, а можем да предположим, че след време могат да бъдат новите телефони дори. Би ми било интересно аз да разработвам и създавам такива футуристични неща. Също така съм се забавлявал много със Siri, Google Assistant и т.н. Донякъде и оттам дойде идеята за АзБуки, защото с тях трябва да си говориш, но ги няма на български. 

Доста проекти изброи. Доколкото разбирам, всичко това е самоинициативно? Сам решаваш и пробваш в различни насоки? 

Почти всички проекти съм започвал и развивам сам, да. От гледна точка на полезност, обичам когато работя по проект, който да е полезен по един или друг начин. Когато правиш софтуерен проект, много повече пъти се проваляш преди да успееш с нещо, което хората ще използват. Но дори и да не достигне до кой знае колко хора, двете цели които ме водят при старта на нещо ново са – да ме обогати и да е полезно. 

Всяко начинание носи някакъв опит, а в тази сфера едно от най-важните неща е да действаш сам и да опитваш да счупиш това, което си направил. 

Точно така. Това го виждам все повече. Разбира се, звучи странно 15 годишен да казва „едно време“, но аз мога наистина да кажа, че едно време съм правил определени грешки, от които съм се научил в последствие. Понякога ми се смеят когато казвам „аз съм правил тези грешки, вие не ги правете“. Обикновено ми казват „ти пък все едно си старец, че да ни даваш мъдрост“. Но аз вече почти 6 години програмирам. Малко или много този опит наистина е полезен. Дори проект по който съм работил и не се е получил, пак е носил много опит. 

Една голяма част от ИТ сектора няма и 6 години опит, така че си в правото. В момента е много модерно да изкараш бързи курсове и да стартираш работа, за това наистина повечето в бранша са с между година и три години опит. Ето, че ти можеш да си позволиш да казваш „едно време“. Въпреки, че си само на 15 ми прави впечатление, че с теб говорим за кариерно развитие, имаш опит и си работил и по повече проекти в сравнение с много 30 годишни програмисти. Печелил си конкурси и състезания, отличен си от Google, съорганизатор си на събития… Мотивацията ти явно е огромна. 

Колкото до събитията, помагам на GDG фестовете. Още първата година им писах дали мога да получа билет, след като съм на 12 г. Когато разбраха повече за мен те самите ми дадоха безплатен вход и ме поканиха да се включа. Така се запознахме и се обвързах с тяхната работа. 

Всъщност, съвсем наскоро ти отново участва на GDG събитие? 

Да, имах лекция, която бе с тема Machine Learning и NLP – обработката на естествени езици и как от техническа гледна точка тези неща се правят. Целта на лекцията е да въведа както тези, които са нови в материята, така и тези, които искат да разберат повече или т.нар. най-добри практики. В YouTube може да се гледа и запис на лекцията. 

Виждаш ли в своите връстници същия нюх и дух към технологиите? Говоря са съучениците ти в Математическата гимназия. За тази възраст е по-популярно да гледаш да се забавляваш, да играеш компютърни игри, да излизаш с приятели (изключвайки пандемията). Какво е впечатлението ти? 

Има хора, които дори да нямат опита, имат този дух да се научат. Искат много да се развият, но са малко на брой. С риск да обидя някого, по-голямата част от хората, не конкретно тези от Математическата гимназия, а по принцип, някак си не им се започва – дори и да искат да направят нещо. Казват „аз ще направя това и това, ама не сега“. Това много ме дразни и често съм аутсайдера поради тази причина. Мисля, че манталитета на масата трябва малко да се подобри. Разбира се, има и изключения, но като цяло това е картинката. 

Може би повечето дори няма да разберат ти какво си направил и постигнал. Но така като гледам, едва ли нещо ще те спре. Играеш ли компютърни игри? 

Не. Като цяло нямам интерес. Нямам и много време, де. Още в началото споменах, че децата когато получат компютър, теглят сума ти игри. Аз също съм имал и съм играл, но никога не съм имал запален интерес. Налагало ми се е, когато е трябвало, да играя с брат ми и да го забавлявам, но когато аз лично седна на компютър или телефон, мен ме влече да правя друго. В момента около мен има три лаптопа и нито една игра на тях. 

А разработката им интересна ли ти е? 

Всъщност Game Development не го отричам както самото играене на игри и дори съм правил мобилни такива. Например, имах игра за шах, която направих за упражнение, имах и друга. Нямам нищо против разработването на игри и когато съм имал времето съм се занимавал. Но ако имам компания някой ден, не бих искал тя да се занимава основно с Game Development. Все пак ако някой сега ме попита как да си направи игра, веднага ще можем да завържем разговор. Мога да му препоръчам фреймуърк и т.н. 

В момента Unity и Unreal Engine са много популярни и не изискват много кодене. Какво е мнението ти? 

На Unity съм правил една или две игри, но отново с кодене. Знам, че той има визуален редактор и можеш да работиш без да кодиш. Не ми харесва. Използвал съм и други такива софтуери, но наистина предпочитам да седна и да си го напиша, за да имам пълен контрол над всичко. Освен ако не е нещо много простичко и в същото време би било по-удобно и бързо с визуален редактор. Ако е гейм чейнджър, да. Но не и по принцип. 

Имаш ли други хобита освен технологиите? 

Хората често ме питат какво правя в свободното си време, защото мислят, че коденето ми е нещо като работа. А всъщност не е така – основното ми хоби са технологиите. Работя много, да, но не съм фанатик – от тези, които дори не излизат от вкъщи. Много ми харесва възможността да изляза навън и малко да се разходя, да подишам чист въздух. В момента съм в Барутин и планината си е планина. Също така прекарвам време със семейството ми. 

Спомена, че водиш курсове? Школа в училището. Как твоите връстници възприемат това, след като сте на една възраст, но ето, че ти им преподаваш? 

Специално за школата, там са точно хората, които ме подкрепят и също искат да се занимават с технологии. Приемат ме по начин, по който ги вдъхновява, предполагам. Опитват се да научат нещо от мен и да следват тези стъпки, защото може да нямат опит, но когато виждат, че аз имам – то те се опитват да черпят от мен. 

Как се виждаш след 10-15 години? При положение, че в момента си супер навътре в нещата и работиш по много проекти и 100% си по-добър от много, които са на 30 г. Следователно – как ти се виждаш на тази възраст? 

Споменахме за други, които обичат да си губят времето по разни начини. Аз не обичам. 30 години е двойно на колкото съм живял досега, хаха. Виждам се като човек, който е стартирал софтуерна компания, която прави нови неща с нови технологии – AI, AR, VR и т.н. Надявам се да стане. Технологии, които да са полезни. В някои медии се казва „той е българският Марк Зукърбърг“, но това ме дразни. Да, Facebook е супер успешен, но донякъде води до много проблеми и не знам дали искам да създавам подобни проекти. Или пък са ме наричали “Бъдещият български Стив Джобс”. Това е прекрасно, но аз най-вече се стремя да стана бъдещия Радо. 

Видео с демонстрация на АзБуки.ML можете да видите ТУК. 

Интервюто проведе Пламен Михайлов

Ако търсите подарък, за тези, които вечно не могат да си намерят нещата, Bluetooth тракерите са страхотна идея. Просто се закачат за вещите и изпращат сигнал към мобилният телефон на притежателя си. Единственият проблем е, че ако не знаете къде се намира телефонът ви не можете да го намерите с тях.

Смарт плъговете пък са добра опция за любителите на смарт джаджи. TP-Link Kasa Smart power strip и Amazon Smart Plug са два от примерите за такива. Те могат да се свързват с Amazon Alexa, Google Assistant или MicroSoft Cortana и благодарение на тях да включват “глупавите” устройства.

Като споменахме смарт асистентите Echo Dot и Google Nest Mini са малки смарт спийкъри, чрез които можете да провеждате обаждания, да слушате музика и много други.

Пауър банковете никога не са излишни и тук-таме се намират някои интересни като например Stroller Hook, който хем е карабинер, издържащ големи натоварвания, хем е пауър банк. Естествено има и много други опции за интересни пауър банкове, например, някои имат опция за топлене на ръце.

А знаете ли, че има начин да направите обикновен телевизор smart само с малък “dongle”, който се свързва (в зависимост от модела) чрез HDMI кабел или USB. Има доста различни модели на пазара, които предлагат различни функции, но с една основна цел -да направят живота ни по-лесен.

Все пак поради натовареността на онлайн пазаруването имайте предвид, че подаръкът може да пристигне и след празниците, но най-важно е намерението.

Според изследователи от Технологичния институт в Джорджия  обикновената атака може да позволи на злонамерените лица да получат достъп до личната информация на потребителите. За да разкрият уязвимостите на гласовите асистенти, ученият Женгсиян Хе и колегите му измислят атака, която да извлича лични данни по телефона. Първо, те преобразуват данните, съхранени в устройството на потребителя, в звукозаписи и гарантират, че тези записи могат да бъдат прехвърлени чрез обикновено телефонно обаждане. Учените са постигнали това чрез трансформиране на потребителските данни в двутонален многочестотен аналогов сигнал (DTMF), който по същество представлява сигнал, които може да се прехвърля чрез телефон. Женгсиян Хе споделя, че основното предизвикателство е било, да направят предаването на такъв звук така, че да не се чува от човешкото ухо. Постигнали са го, чрез модулация на тоновете на ултразвукова честота.

Експериментите показват, че личните данни на потребителя могат лесно да бъдат предадени чрез интелигентни високоговорители, като Amazon Echo, до устройството на кибернападателя. Скоростта, с която се прехвърлят тези данни, зависи от редица фактори, включително разстоянието между компютъра на потребителя и неговия интелигентен високоговорител, фоновия шум и честотата на носещите вълни (т.е. вълните, през които се прехвърлят данните).

“Скромен обем данни (напр. 1 kB данни) може да бъде предаден с висока точност чрез обаждане с продължителност по-малко от 5 минути в реалистична обстановка, дори когато интелигентният високоговорител е на няколко метра от компютъра, където се съхраняват данните. ” споделя Женгсиян Хе.„В следващите ни проучвания планираме да разработим стратегии, които подобряват сигурността и поверителността на гласовите асистенти“, каза той. „Освен това планираме да проучим възможна защита срещу този вид атаки.“

Как премина вашето участие на Hack TUES?

Стефан Антонов, 12 Г: Когато се събрахме в първия ден, тогава по-голямата част от отбора за първи път видя радиото на което ще работим. Въпреки това, имахме готова идея какво ще правим и веднага се захванахме със задачите.

Илиана Генова, 12 Б: Хубавото бе, че всеки от нас знаеше точно какво прави и поради тази причина ни бе много забавно по-скоро, вместо напрегнато, както е обикновено по хакатони. Не чувствахме, че времето ни притиска и сме доволни от това, което направихме.

А какво представлява проектът “Пейо”?

Стефан Антонов: Това е преработено 60 годишно българско радио, което работи с Raspberry Pi и може да пуска онлайн радио, локална музика и Spotify. Може да се управлява или през хардуерните бутони на самото радио, или през уеб приложение.

Венелин Атанасов, 12 Г: На този етап функционалностите, които постигнахме за три дни, са това. Но в бъдеще смятаме да добавим интеграция с Google асистент – всичко това да става с гласови команди, както и да възстановим оригиналния усилвател на радиото, тъй като все пак е на 60 г.

Сложна ли е разработката на такъв проект?

Венелин Атанасов: Основните предизвикателства бяха свързани с хардуера – с това да накараме оригиналните бутони на радиото да работят. Търсехме върху платката къде правят контакт, което бе най-сложната част.

Боряна Стефанова, 10 А: Накрая имахме малко критична ситуация с времето и не бяхме сигурни дали ще успеем да завършим проекта, но се радваме, че все пак успяхме.

Илиана Генова: Тъй като разработвахме софтуера и хардуера отделно, то накрая трябваше да ги свържем и там бе малко по-напрегнатия момент. Всичко останало бе много забавно.

Получихте ли помощ от менторите? И откъде всъщност, ви хрумна идеята за Пейо?

Стефан Антонов: Реално не сме получавали помощ от тях. Не ни бе необходима и успяхме да се оправим сами.

Венелин Атанасов: Колкото до идеята, тя бе предложена от мен, тъй като имах радиото, но не работеше и само заемаше място. В даден момент реших, че трябва да стане нещо от него и се спряхме на идеята основно, защото имахме абсолютно всички части. Предвид затруднената ситуация, именно поръчването на части и чакането са малко несигурни и можеше да стане сложно. Всъщност, това, че вече разполагахме с тях, доста улесни идеята.

Смятате ли да продължите работа по проекта и какво е бъдещето му?

Стефан Антонов: Ние вече продължаваме и дори сме добавили доста нови неща.

Венелин Атанасов: Обмисляме различни варианти за бъдещето на радиото. Най-напред искаме да го превърнем в един софтуерен продукт, който хората да могат да използват, за да възстановят радиата си много лесно. Другото нещо, за което имаме планове, е хардуерен модул, който всеки да може да инсталира в радиото си.

Кои други проекти ви направиха впечатление от хакатона?

Стефан Антонов: Категорично бихме казали отборът, който всъщност спечели – FAnton. Ние ги познаваме лично и определено са свършили чудесна работа. Техният проект за drop delivery system, използва много различни технологии.

Илиана Генова: Още повече, че всички технологии, които бяха използвали бяха много нови и сложни и от тази гледна точка е впечатляващо, че са успели да ги приложат в рамките на три дни.

Боряна Стефанова: Те ни впечатлиха най-много и всички им стискахме палци.

Как се отрази работата тази година, вследствие на това, че всички са онлайн, не са в една зала? Имаше ли забавяне на работата?

Стефан Антонов: Определено е по-различно от други години, но от гледна точка на работата, мисля, че можехме да се фокусираме много повече. Не се разсейвахме с други проекти и странични неща и бяхме изцяло насочени по дейностите около собствения ни проект.

Илиана Генова: Много е приятно, когато всички сме в една сграда, тъй като можеш да обикаляш и да наблюдаваш как всички твои познати и приятели разработват проекти. Това си има своя плюс. Но пък, когато само ние се събрахме, липсваше целият шум, цялото разсейване и работихме доста по-продуктивно. Можем да кажем, че ни хареса.

Боряна Стефанова: Все пак, като цяло предпочитаме старата форма, присъствената.

Доколкото разговарях с един от менторите, той спомена, че присъствената форма е една очарователна лудница…

Венелин Атанасов: Абсолютно е така. В онлайн формата атмосферата не е същата.

Смятате ли да се включите в следващото издание? Поне тези, които не сте 12 клас.

Боряна Стефанова: Определено смятам да се включа, както в 11-ти, така и в 12-ти клас. Ако не като участник, то поне в организацията.

Стефан Антонов: Всъщност, този Hack TUES бе предвиден за миналата учебна година, но поради ситуацията не се проведе. Така че, през март 2021 г. ще има нов Hack TUES, в който дори и тези, които сме 12 клас, ще можем да участваме.

А имате ли планове за след 12 клас? Ще учите още, ще работите?

Венелин Атанасов: Аз лично смятам да запиша в университет – Техническия или Софийския, но и задължително смятам да работя.

Стефан Антонов: Мисля, че това важи за всички ни.

Много хора смятат, че ако си участвал в Hack TUES и си сред победителите, то фирмите забелязват таланта и ако отидеш на интервю, доста лесно могат да те вземат на работа. А и самото училище дава силна техническа култура.

Венелин Атанасов: Така е. А и освен наградата за второ място, ние получихме и награда от TelebidPro, както и една от организацията, за най-добра презентация. Фирмите активно участват като спонсори и помагат за организирането на събитието, но освен това и гледат с интерес това, което се случва.

А трудно ли се подготвя презентацията?

Илиана Генова: Не е толкова лесно, защото имаш само 10 минути да се вместиш – времето е малко.

Боряна Стефанова: Но все пак успяхме да се вместим съвсем успешно.

Сред победителите сте, така че явно всичко е било успешно.

При зареждането на публични места като кафенета, ресторанти, летища, се крие опасност от това някой да придобие достъп до устройството и да направи неприятни бели чрез него. Изследователи от Мичиганския държавен университет по инженерство откриха нов начин по който хакерите действат, използвайки умните асистенти като Siri и Google Assistant. Поставянето нателефона върху дървени, метални и стъклени повърхности, позволява на хакерите да достигат от разстояние до мобилното устройство, използвайки ултразвукови вълни.

Веднъж пробили телефона, при активация като “OK, Google” или “Hey, Siri”, те могат да задават команди, чрез които да преглеждат съобщенията или да правят връзка с някой от контакт листите и да искат пари, например, или да отменят ваша среща. Това става малко или много на случаен принцип – хакерите закачат под различни повърхности пиезоелектричен трансдюсер, който всъщност прави връзката с мобилното устройство.

Най-важното, за да се предпазите от такъв тип атака е, да не оставяте телефона си безнадзорно, както и да не го поставяте да се зарежда върху тънки повърхности. Изследователите от Мичиганския държавен университет по инженерство препоръчват – ако няма как да изпълните горните два съвета, просто сложете салфетка под телефона. Това ще смекчи ултразвуковите вълни и телефонът ви ще е в безопасност. Освен това, покривка за маса също би свършила работа, както и поставянето на телефона в наклонено положение.

SurfingAttack, както се нарича хакерската атака, е сработила на 15 от 17 теста на различни модели. Сред тях са iPhone 5, 5s, 6 и X, първите три Google Pixel модела, Xiomi Mi5, Mi8, Mi8 Lite, Samsung Galaxy S7 и S9, и Huawei Honor View 8.

Ханкин Гуо, абсолвент от Мичиганския държавен университет, завършил Компютърни науки и инженерство казва, че тяхното проучване служи най-вече за едно нещо – доказва колко са уязвими все още умните асистенти и колко лесно може да се достигне до тях и да бъдат контролирани.

https://www.youtube.com/watch?time_continue=141&v=pQw2zRAqVnI&feature=emb_title

Информацията кои са устройствата, които ще получат технологията, беше обявена на официалния Twitter на Android. Ambient Mode работи само на устройства с Android 8 или по-нов. В reddit потребители коментират, че работи след версията 8.1.

Starting next week, Ambient Mode is rolling out to Sony Xperia, Nokia, Transsion and Xiaomi 📱 and select Lenovo tablets running Android 8 or newer.

— Android (@Android) November 26, 2019

“Днес приветствахме хиляди хора на I/O, нашата годишна конференция за разработчици. Това е едно от любимите ми събития от годината, тъй като ни дава възможност да покажем реализираме мисията на Google чрез нови технологични постижения и продукти.”

• “Нова генерация умен асистент”

Изпълнителният директор на Google – Сундар Пичай, представи едни от основните функционалности в Google Assistant. Само с една гласова команда той демонстрира как асистентът сам попълва букинг платформи с нужна лична информация за кола под наем, като дори избира подходящия модел автомобил за вас. Това ще става все-по често възможно чрез новия фийчър “Picks for you”, който прави резултатите от търсения по-индивидуални, на базара на ваши предишни търсения и предпочитания. Възможността ще бъде публично достъпно в края на лятото като ще стартира, засягайки потребителските предпочитания за рецепти, подкасти и събития. Асистентът също така разбира въпроси и отговаря на тях 10 пъти по-бързо. Решението спестява прекомерно много излишно време и човешки ресурс и скоро ще сработи заедно с Duplex, услугата на Google за автоматизирано обаждане и създаване на резервации, купуване на билети и още.

🌞Good morning from Mountain View🌞#io19 is here. Stay tuned for three days of exciting announcements, amazing events, and more.

Keynote starts at 10 am PT → https://t.co/Yoqxdg8oix pic.twitter.com/YWtPaaYBX6

— Google Developers (@googledevs) May 7, 2019

• 3D изгледи и AR

Новите резултатите при търсене в Knowledge Panel ще предоставят на потребителите опция да видят резултатите в 3D, както и моделът да оживее с помощта на AR при вас, където и да се намирате. Приложението на опцията е възможно и при избор на дрехи, което улеснява избора на правилния размер за вас. С помощта на Lens е възможно и сканиране на думи и директно търсене в интернет, което може да ви помогне, ако например искате да видите как изглежда определено ястие от менюто. Написаното също така може да бъде преведено, прочетено или към него да бъде добавена допълнителна информация, като всичко това се случва в Live Camera Mode. По тези нововъведения компанията обяви, че работи активно с NASA, New Balance, Samsung, Target, Visible Body и Volvo.

• Умната серия “Google Home Hub” вече е “Nest Hub Max”

Google разшири и серията си устройства-асистенти. Компанията преименува “Google Home Hub” на “Nest Hub Max” и увеличи сензорния екран на 10 инча. Освен виртуален асистент, устройството е смарт система за контрол на дома с подобрени функционалности.

• Google Pixel само за 399$

Google Pixel 3a и 3a XL разполагат с 12.2MP (f / 1.8) задна камера и с 8MP предна камера (f / 2.0), Qualcomm Snapdragon 670 процесор, 4GB LPDDR4x RAM и 64GB памет.

Защо 3а е по-евтин? Причините са много – пластмасов гръб вместо стъкло, по-евтин SoC вместо Snapdragon 845, без водоустойчивост, без безжично зареждане и една единствена предна камера (вместо нормалната камера в комбинация с широкоъгълна настройка на двойната предна камера, характерна за Pixel 3).

• Android Q

Новият Android Q включва почти 50 обновления, фокусирани върху сигурност и неприкосновеност на личната информация.

Android Q радва ползвателите си с Liva Caption опция на видеа, Dark Mode и подобрено проследяване на жестове. Дори бутонът “Назад” вече се появява само с помощта на определен жест. Новата версия осигурява по-лесна достъпност от всички потребители. Обновени са и security пачовете, а новата GDPR вълна притисна компанията, която вкарва в новата версия на Android по-голяма прозрачност на използването на лични данни. По този въпрос Пичай каза: “Данните помагат за по-доброто търсене, а с автоматичното изтриване можете да изберете колко време да бъде запазена информацията – например за 3 или 18 месеца. След това всички данни ще бъдат автоматично и непрекъснато изтривани от профила ви”.

Google експериментира и с форма на машинно обучение (наречена “federated learning”), чиято цел е да обучи своите устройства не поотделно, а колективно. Какво имаме предвид? Телефоните са добри в това да предсказват какво искаме да кажем, когато пишем съобщение. Това се случва благодарение на информация за нашето поведение, която играе ролята на данни за обучение. Новият ML съхранява всички тези данни за обучение на нашите устройства. Предаването на данни става обратно към централизирана машина. От компанията описват този процес като усилия в полза на неприкосновеността на личния живот, тъй като практически общите данни никога не се движат, те се сумират в актуализация и се предават на облака по криптиран канал.

Нова е и функцията TransportLayer Security (TLS) v1.3, която не само подобрява сърфирането в мрежата чрез намалена латентност, но и премахва остарели (и потенциално несигурни) протоколи за криптиране и включва значително подобрен handshake протокол.

• Cookies, cookies, cookies

Екипът обяви, че скоро ще започне да изисква от разработчиците да използват и cookie атрибут, който определя за какво точно се използват „бисквитките“. Тази промяна ще внесе повече светлина за влиянието на cookies, кои сайтове са ги създали и какво искат от нас, с цел по-информиран избор на потребителя относно неговите данни.

Снимки: Google

В Twitter, засегнатите собственици на Nest бяха уведомени, че микрофонът “не е бил използван до този момент.” Сензори, които могат да бъдат наблюдавани дистанционно от потребителя чрез клавиатура и сензор за движение, но въпреки че е обявена преди повече от година, думата “микрофон” е добавена само към спецификацията на продукта. Промяната съвпадна с обявяването, че вече е съвместима с Google Assistant.

В отговор на критиките, Google заяви: “Микрофонът на устройството никога не е бил предназначен да бъде скрит и трябваше да е включен в техническите спецификации. Това беше грешка от наша страна.” Микрофонът никога не е бил включен и се активира само, когато потребителите специално позволяват тази опция. “Системите за сигурност често използват микрофони, за да осигурят функции, които разчитат на звуковото отчитане. Включихме микрофона в устройството, така че в бъдеще да предлагаме допълнителни възможности на нашите потребители, като например възможността за откриване на счупено стъкло”, защитиха се създателите на устройството.

Източник: BBC