«Входить в сферу робототехники сейчас — значит расти вместе с направлением»
Беспилотный транспорт, роботы-курьеры и умные колонки стремительно становятся частью нашей жизни. В 2026 году факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ открывает новый бакалавриат «Проектирование интеллектуальных робототехнических систем» (ПИРС). Здесь будут готовить специалистов на стыке ИТ, искусственного интеллекта и робототехники. О том, как устроена учеба и почему выпускников программы «точно возьмут в будущее», рассказывает академический руководитель ПИРС Вадим Моргачёв.
Вадим Моргачёв
— На какого абитуриента ориентирована программа ПИРС?
— Если вас увлекает то, как работает беспилотный транспорт и автономные системы, вам сюда. Мы ждем участников робототехнических соревнований, у которых уже есть практический опыт, но не хватает системного фундамента. Также программа подойдет олимпиадникам по информатике, математике и физике, которые хотят применять свои знания к задачам, где код взаимодействует с реальным миром. Хорошо, если абитуриент уже уверенно программирует хотя бы на одном языке, понимает базовую физику и математику, работал с железом. Но главное — это системное мышление, готовность разбираться в смежных областях и настойчивость: роботы редко работают с первого раза, и это нормально.
— Как устроена учеба на направлении?
— Программа построена по принципу «от фундамента к специализации» с проектной работой на каждом этапе. Первый курс — это математика, программирование на Python и C++, алгоритмы, физика и введение в робототехнику. Уже здесь студенты выбирают проектный семинар и начинают работать с реальными роботами.
На втором году формируется ядро специальности: два курса по машинному обучению, компьютерное зрение, теория вероятностей, дифференциальные уравнения, электроника, сенсорные системы и навигация, освоение программной среды ROS 2 (Robot Operating System 2) и симуляторов. Также у студентов есть возможность выбрать майнор — дополнительную специализацию из общеуниверситетского каталога.
Третий курс — специализация: глубинное обучение для робототехники, обучение с подкреплением, динамика и управление движением, планирование траекторий, оптимальное управление, мехатроника. Студенты выбирают дисциплины по интересам — от обработки естественного языка до программирования встроенных систем.
Четвертый курс — интеграция всего изученного: большие мультимодальные модели для робототехники, архитектура программного обеспечения, безопасность и надежность систем. Здесь же выбор у студентов между углублением в механику, электронику, физически информированное машинное обучение или системную интеграцию. Завершается все дипломным проектом. Дисциплины выстроены так, чтобы к моменту выпуска студент имел не абстрактные знания, а умел проектировать интеллектуальную систему целиком.
— Кто преподает на курсах?
— ФКН — один из ведущих ИТ-факультетов страны, где сложилась сильная школа преподавания фундаментальных дисциплин. А специфические курсы по робототехнике, машинному обучению, работе с современными фреймворками ведут люди из индустрии, которые могут дать знания, актуальные здесь и сейчас. Технологии в этой области развиваются стремительно, и учебники устаревают быстрее, чем их успевают написать.
Также ПИРС входит в инициативу Yandex Physical AI Garage — первую в России программу по физическому ИИ, созданную «Яндексом» в партнерстве с ведущими вузами страны. В рамках проекта студенты могут пройти курсы по машинному обучению, модули по ИИ-робототехнике и ROS от команды автономного транспорта «Яндекса» и участвовать в практических «гаражах».
— Какие перспективы у выпускников?
— Физический ИИ — одно из самых быстрорастущих направлений в технологиях. Мы уже видим, как «Яндекс», Сбер и другие компании внедряют беспилотные автомобили, роботов-доставщиков и складских роботов. При этом рынок труда еще далек от насыщения, а государство формирует под отрасль инфраструктуру, финансирование и образовательную политику. Входить в профессию сейчас — значит расти вместе с направлением, а не пытаться догнать.
Выпускники ПИРС смогут работать инженерами-робототехниками и разрабатывать полный стек робототехнической системы — от восприятия до управления. Еще они смогут выбрать конкретное направление, например perception engineer (компьютерное зрение и сенсоры), motion planning engineer (алгоритмы планирования траекторий) или controls engineer (системы управления движением). Отдельное направление — работа с большими моделями, где нужны специалисты по обучению с подкреплением, инженеры по симуляции и переносу из виртуальной среды в реальную. Также востребованы системные роли: интеграция всех подсистем робота, программирование встроенных систем, DevOps и MLOps для робототехники. Для тех, кто хочет заниматься наукой, доступны академические позиции: магистратура, аспирантура, исследовательские подразделения компаний. Я уверен, выпускник программы будет востребован как в России, так и на международном рынке.
Вам также может быть интересно:
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
Студенты МИЭМ ВШЭ разработают два спутника собственной конструкции для орбитальных экспериментов
Аппараты, созданные студенческими командами, проведут в условиях космоса исследования свойств перспективных солнечных элементов, бортовых систем накопления энергии и серийной электроники для студенческих спутников.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
В НИУ ВШЭ создали базу данных по производственным цепочкам мирового ВПК
Институт мировой военной экономики и стратегии (ИМВЭС) НИУ ВШЭ разработал новый аналитический инструмент для изучения оборонной промышленности зарубежных стран. База данных «Производственные цепочки мирового ВПК» показывает взаимосвязи между производителями на разных уровнях — от конечных систем до комплектующих.
Институт робототехнических систем ВШЭ запустил научно-технический семинар
Институт робототехнических систем (ИРС) ВШЭ запустил новый ежемесячный формат — Научно-технический семинар. Он объединяет сотрудников института, приглашенных экспертов, студентов, исследователей и представителей других подразделений НИУ ВШЭ для обсуждения актуальных задач мехатроники, робототехники и киберфизических систем.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
«Дни компьютерных наук год от года становятся масштабнее, и это отражает развитие ФКН»
Прошедший недавно в корпусе НИУ ВШЭ на Покровке фестиваль «Дни компьютерных наук» (ДКН) стал главной точкой притяжения для всех, кто интересуется технологиями. Событие, организованное факультетом компьютерных наук (ФКН) Вышки совместно с партнерами, собрало около трех тысяч участников: студентов, абитуриентов, выпускников, преподавателей и экспертов индустрии.