«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:
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.