«Подготовка инженеров нового поколения невозможна без интеграции инструментов ИИ в отраслевые ОП»
26 февраля в Уфе на площадке Межвузовского студенческого кампуса Евразийского научно-образовательного центра прошла защита итоговых проектов пилотного курса образовательной программы «ИИ-инженерия в нефтегазовой отрасли». Эксперты НИУ ВШЭ оценили студенческие проекты в сфере искусственного интеллекта, выполненные для «Газпрома» в рамках федерального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Инициатива, реализованная компанией «Газпром» совместно с Высшей школой экономики и Уфимским государственным нефтяным техническим университетом (УГНТУ), стала важным шагом в подготовке кадров для цифровой трансформации энергетического сектора.
Программа вошла в состав отраслевого модуля «ИИ в добывающей промышленности» национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства». Ее слушателями стали студенты УГНТУ, которые в рамках курса применяли методы науки о данных и машинного обучения для решения производственных задач — от прогнозирования параметров газотранспортной системы до анализа технических данных с использованием ИИ-ассистентов.
Для обеспечения экспертной поддержки и оценки работ была организована комиссия, в состав которой вошли представители факультета компьютерных наук ВШЭ, УГНТУ и «Газпрома». От ФКН в защите участвовали Денис Деркач, заведующий Научно-учебной лабораторией методов анализа больших данных, и Тимофей Никулин, руководитель проекта Data Culture. Эксперты оценивали техническую сложность решений, качество кода, обоснованность архитектурных подходов и потенциал внедрения разработок в реальные бизнес-процессы.
«Использование реальных данных и реальных постановок задач выводит курс на новый уровень: учащиеся сразу применяют свои знания в условиях, близких к реальности, учатся бороться с настоящими трудностями, — рассказал Денис Деркач. — Рад, что ПАО “Газпром” активно проявляет интерес к подготовке современных кадров и способствует обогащению курсов новыми данными и постановками задач».
«Подготовка инженеров нового поколения невозможна без интеграции инструментов искусственного интеллекта в отраслевые образовательные программы, — пояснил Тимофей Никулин. — В рамках курса студенты не только изучали современные методы ИИ, но и применяли их для решения реальных задач, предложенных индустриальным партнером. Такой опыт формирует специалистов, способных в будущем стать драйверами цифровой трансформации в добывающей промышленности».
Основной фокус образовательной программы «ИИ-инженерия в нефтегазовой отрасли» был сделан на практическом применении интеллектуального анализа данных и методов машинного обучения в газовой отрасли. Особенностью курса стало активное внедрение инструментов ИИ-ассистированного программирования, что позволило студентам не только освоить современный технологический стек (Python, Pandas, Scikit-learn, нейросетевые фреймворки), но и значительно ускорить процесс разработки.
Члены экспертной комиссии отметили высокий прикладной потенциал представленных работ: ряд прототипов рекомендован к доработке и пилотному внедрению в дочерних обществах «Газпрома».
Успешное завершение пилотного курса подтвердило, что и в реальном секторе экономики необходимы специалисты по анализу данных. Этот проект стал примером сетевого взаимодействия между индустриальным партнером и вузами, которое необходимо для цифровой трансформации.
Вам также может быть интересно:
Уже не выбор, а реальность: трансформация мира под влиянием ИИ
Искусственный интеллект уже не воспринимается как технология будущего: он стремительно меняет процессы принятия решений, рынок труда и социальные практики. Вместе с тем он несет с собой не только новые грандиозные возможности, но и системные риски, связанные с ростом зависимости от данных, трансформацией профессий и изменением человеческого поведения. В НИУ ВШЭ создали семантическую карту разломов, которая показала ключевые тренды в развитии технологий.
Почему искусственный интеллект не способен поработить человечество
1 апреля на факультете математики НИУ ВШЭ встретили российского ученого, преподавателя и специалиста по информационной безопасности Андрея Масаловича, известного как КиберДед. Он представил студентам Вышки свои «Двадцать вопросов искусственному интеллекту» и поделился ответами, раскрывающими суть проблем в сфере развития ИИ, а также рассказал, почему тот никогда не сможет захватить человечество.
МИЭМ ВШЭ и МТС запускают мастерскую по инновационным решениям в сетях связи
Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ и МТС запускают совместную мастерскую, в которой студенты будут работать на стыке инженерии сетей связи, анализа данных и цифровых технологий. Совместный проект подразумевает формат практического обучения, где студенты смогут решать реальные задачи индустрии вместе с инженерами компании и специалистами МИЭМ.
ВШЭ и БГУ запускают совместную ИТ-программу при поддержке Правительства Бурятии
Высшая школа экономики подписала соглашения о сотрудничестве в сфере подготовки кадров в области искусственного интеллекта и информационных технологий с Правительством республики Бурятия и Бурятским государственным университетом имени Доржи Банзарова. Оба документа закладывают основу для реализации совместной образовательной программы по направлению «Прикладная математика и информатика», а также для системного развития сквозных цифровых компетенций студентов и преподавателей вузов республики (программирование, анализ данных, методы искусственного интеллекта).
Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.
Стартует набор на онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов»
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ открыт набор на новую онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов». Программа разработана для тех, кто стремится перейти от базового использования нейросетей в формате чат-ботов к созданию прикладных интеллектуальных инструментов для автоматизации бизнес-задач. Курс ориентирован на слушателей, заинтересованных в практическом освоении современных подходов к разработке автономных ИИ-агентов на базе больших языковых моделей и их внедрении в рабочие процессы.
Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.
В Вышке продолжается набор на программу «ИИ-лидеры: бизнес-лаборатория для руководителей»
26 февраля на факультете компьютерных наук стартует 6-месячное очное обучение. О программе рассказывает ее автор и руководитель Евгений Соколов, научный руководитель Центра непрерывного образования ФКН.
Ученые ВШЭ разработали DeepGQ — Google Maps для G-квадруплексов
Исследователи из Центра искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ разработали ИИ-модель, которая открывает новые возможности для диагностики и лечения тяжелых заболеваний, включая рак мозга и нейродегенеративные нарушения. Ученые применили искусственный интеллект для изучения G-квадруплексов — структур, которые оказывают значительное влияние на работу наших клеток и развитие различных органов и тканей. Статья с результатами исследования опубликована в журнале Scientific Reports.
ИИ в науке: страхи и чаяния российских ученых
Искусственный интеллект стал привычным инструментом в ряде стран, однако в российской науке его внедрение пока остается фрагментарным. К такому выводу пришли авторы первого в стране комплексного исследования использования технологий ИИ в научной деятельности. Они провели интервью с ведущими российскими учеными и расспросили их о сферах применения, возможностях и барьерах технологии.