Deus ex machina: куда пойти учиться

ИИ – сквозная технология, способная менять целые индустрии и формирующая абсолютно новую цифровую реальность. Экономика сегодня все больше основывается на данных, количество которых постоянно растет. Именно данные – это основа, питательная среда для искусственного интеллекта. Наш мир вошел в процесс цифровой трансформации, причем она коснулась абсолютно всех отраслей. Большинство из нас постоянно сталкиваются в быту с проявлениями ИИ, будь то робот-автоответчик, умный домофон, система распознавания лиц в метро. Поэтому все острее ощущается необходимость в специалистах, которые могли бы разрабатывать, внедрять, поддерживать системы искусственного интеллекта – и эта потребность с каждым годом будет только расти. ИИ применяется не только в повседневной жизни, но и на производстве – для составления графиков и диаграмм, диагностики объектов, создания цифровых двойников. Многие крупные компании сейчас проводят масштабную цифровизацию и трансформацию своих мощностей.

Мы сняли мини-сериал, посвященный новым программам в магистратуре нашей alma mater. Всего вышло четыре серии – по одной на каждое направление. Номинально в жанре интеллектуальной фантастики. На деле каждую отдельно взятую сцену можно причислить почти к чему угодно – от артхауса до комедии.
Главных героев – скучного и удалого ботаников – сыграли я и Тагир Хузин. По сюжету мы попадаем в плен к сумасшедшему профессору, эксперту по искусственному интеллекту и моделированию, чью роль экспрессивно и с душой отыграла Рената Гиниятуллина. Она создает цифровой двойник вуза, программные ошибки которого в добровольно-принудительном порядке мы отправляемся исправлять. Это приключение служит подводкой, чтобы подать в игровой форме информацию: рассказать, что такое баги, познакомить зрителей с возможностями ИИ и технологиями, лежащими в его основе. Концепция достаточно сложная: важно было подать ее таким образом, чтобы даже непосвященные люди поняли и заинтересовались. Для этого мы консультировались с преподавателями и экспертами. Старались органично вплетать в сюжет обучающие моменты – так, чтобы у зрителей не было чувства, будто мы разговариваем с ними, как с детьми. Использовали отсылки и оммажи: так, в финальной серии наш преподаватель Олег Валерьевич Кирюшин в роли живого воплощения ИИ. Что он делает? Все верно! Машина уничтожает саму Ренату, своего создателя. Очевидная отсылка на «Скайнета», «Матрицу» и «Бегущего по лезвию».

Режиссер и оператор сериала – Евгений Шаманаев. Съемки заняли несколько месяцев. Особую изюминку им придал тот факт, что правки мы вносили на ходу: у Жени много собственных проектов, я учусь в магистратуре и работаю, а Тагир пишет диплом. Кстати, это и послужило причиной его появления в сериале: он хотел чаще общаться с заведующей кафедрой, поскольку она – его дипломный руководитель. Спойлер: у него не особо получилось. (Смеется.) В один из съемочных дней я забыл дома джинсовку, которую носил в каждой серии. Из-за этого чуть было не пришлось ввести любовную линию меня и киборга – к счастью, этого удалось избежать. В целом получился неоценимый опыт работы в стрессовом режиме. Я очень рад и горд, что принял участие в этом проекте. Сериал вышел местами наивным, но честным, и, самое главное, мы понимали, что за качество отвечать нам. Поэтому для нас это чуть больше, чем рекламная кампания. В цифровом двойнике вуза побывали не только герои, но и мы сами. Вернулись уже не такими, какими вошли в него.

Искусственный интеллект окружает нас в разных сферах деятельности. Все мы так или иначе взаимодействовали с ним. Кто-то общался с банковским роботом или ботами в чатах, у кого-то в доме работает умный домофон, а кто-то умеет управлять своей собственной Алисой, Алексой, Марусей. Даже банкоматы и турникеты в метро научились идентифицировать людей по лицу. ИИ с каждым годом все активнее входит в нашу жизнь.
То же самое происходит и на производстве, в том числе на нефтяных и газовых предприятиях. Уже не первый год используются методы ИИ для оценки и предсказания показателей качества продукции с помощью виртуальных анализаторов, виртуальные датчики. Системы распознавания образов анализируют тренды, алгоритмы анализа больших данных позволяют получать полезную информацию о процессах. Одно из самых актуальных направлений по применению ИИ в этих отраслях – диагностика состояния оборудования и идентификация технологических ситуаций. Этому посвящена новая программа «ИИ и предиктивная аналитика в управлении техническими системами». Если коротко, здесь студенты научатся определять состояние оборудования, предсказывать его дальнейшее развитие и предупреждать возможные аварии. Для этого используются такие направления, как распознавание образов, нейронные сети, экспертные системы.

Программа «Интеллектуальные средства и системы управления, защиты и диагностики электроэнергетических комплексов» будет готовить специалистов в сферах энергетики и электроснабжения. Они также будут заниматься диагностикой оборудования, определять показатели качества электроснабжения. А еще решать вопросы по применению ИИ для защиты механизмов от воздействия окружающей среды. Основные направления научной деятельности, которыми занимаются студенты программы: нейронные сети, управление и распределение электроэнергии, нечеткая логика в управлении распределением электроэнергии, экспертные системы.
Третья программа – «Разработка и совершенствование программных моделей ИИ». В отличие от первых двух направлений, которые нацелены на решение конкретных производственных задач, она направлена на разработку универсального программного обеспечения, реализующего искусственный интеллект. Здесь будут готовить специалистов и исследователей, способных разрабатывать новые способы применения ИИ, алгоритмы построения моделей на основе интеллектуальной обработки данных, ПО для реализации моделей для предиктивной аналитики и «цифровых двойников».

В магистерской программе «ИИ и цифровые двойники в ТЭК» основное внимание уделяется двум аспектам: прикладному – интеллектуальному анализу данных, и развитию у студентов soft-skills – управленческих навыков. Это направление очень актуально прямо сейчас, и его востребованность будет расти с каждым годом: вузов, которые готовят таких специалистов – единицы. А востребованность в дата-сайентистах на рынке огромная. Поступая на это направление, выпускник может не переживать, найдет ли он работу. Наши партнеры – крупные компании-разработчики ПО, предприятия нефтегазового сектора, средний бизнес – организации, которые разрабатывают и внедряют оборудование для нефтяников и газовиков. У них не всегда достаточно ресурсов, чтобы осуществлять финансовую трансформацию. Для таких компаний у нас есть специальное предложение: студент, пройдя там стажировку, формулирует тему проекта и оформляет ее в виде заявки на грантовое финансирование в институт развития РФ. Это очень удобный способ обеспечить взаимодействие университета и предприятия. Он дает студенту возможность прямо во время учебы найти потенциального работодателя.
На кафедре реализуются как очная, так и заочная формы обучения. На новые специальности можно будет поступить после окончания бакалавриата или прийти непосредственно с предприятия, чтобы заочно реализовывать проекты для работодателя. Есть бюджетные и коммерческие места. Приходите учиться в УГНТУ – и вы станете востребованным специалистом, который способен решать сложные задачи, стоящие перед российской промышленностью.

Deus ex machina – бог из машины