ФКН ВШЭ поделился экспертизой в сфере ИИ с участниками «Больших вызовов» в «Сириусе»
В образовательном центре «Сириус» масштабным фестивалем научных проектов завершилась 11-я всероссийская научно-технологическая проектная образовательная программа «Большие вызовы». Представители факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ поделились экспертизой с ее участниками и выступили в роли наставников и членов жюри.
Образовательная программа «Большие вызовы» — одно из главных научно-технологических мероприятий страны, объединяющее талантливых школьников из России и стран СНГ. Она направлена на погружение старшеклассников в проектную работу: ее участники решают практические задачи, поставленные ведущими технологическими компаниями, научно-исследовательскими институтами и вузами.
В этом году более 400 школьников работали в инновационных лабораториях «Сириуса» и подготовили 76 проектов по 11 направлениям — от инновационных материалов и экологии до передовых цифровых технологий. Среди ярких разработок смены — прототип интеллектуального ассистента для маркетплейса, система помощи машинистам подъемных кранов и даже нейросеть для создания новых лекарств.
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ традиционно принимает активное участие в образовательных инициативах «Сириуса». В этом году представители ФКН делились экспертизой и выступали в роли наставников и членов жюри. Евгений Соколов, академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и информатика», прочитал лекцию об искусственном интеллекте. Выступление было построено вокруг разбора необычных проблем и явлений в области машинного обучения.
Евгений Соколов рассказал о том, как все еще мало научное сообщество знает о внутреннем устройстве нейронных сетей, затронул вопросы механистической интерпретируемости и объяснил природу различных эффектов, возникающих при обучении ИИ. Этот проблемно-ориентированный подход позволил школьникам понять: в теории нейросетей остается огромное количество белых пятен и открытых исследовательских вопросов, решение которых станет драйвером развития технологий в будущем.
Помимо участия в образовательной части, Евгений Соколов вошел в состав жюри конкурса проектов по направлению «Большие данные, искусственный интеллект, автоматизированные системы и информационная безопасность».
«Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ активно принимает участие в проектах “Сириуса”. Шесть лет мы проводим здесь декабрьскую образовательную программу по алгоритмам и анализу данных совместно с “Яндексом”, — отметил Евгений Соколов. — На курсах “Сириуса” у нас есть дисциплина по глубинному обучению и другим направлениям. Проектную работу на ФКН мы ценим, она встроена во все учебные планы: у нас есть исследовательские треки, где студенты уже с первого курса могут заниматься проектами в исследовательском формате, а также конкурс проектных работ для абитуриентов, по итогам которого можно поступить к нам и учиться бесплатно. Поэтому участие в программе “Большие вызовы” для нас релевантно. Это сильная программа и во многом пример того, как нужно строить проектную работу. Мы рады, что удается взаимодействовать с участниками в самых разных форматах: рассказывать им что-то новое, давать темы для проектов и в конце оценивать их результаты».
Проекты, которыми занимались школьники, реализовывались под руководством партнеров «Сириуса» — представителей ведущих индустриальных компаний и научных институтов.
В этом году старшеклассники совместно с «Яндексом» и сотрудниками Проектно-учебной лаборатории робототехники представили масштабный проект. Компания выступила партнером и предоставила участникам робота-манипулятора, а сотрудники лаборатории курировали работу школьников. Перед юными разработчиками стояла задача научить VLA-модель (Vision-Language-Action, «зрение — язык — действие») управлять небольшим роботом-манипулятором и строить пирамиду из кубиков. Старшеклассники учились создавать алгоритм, который поможет роботу-манипулятору решать сложные задачи методом разложения на простые действия — с помощью связки VLM- и VLA-моделей.
Руководителем проекта стал Иван Копылов, академический руководитель магистратуры «Исследования и предпринимательство в ИИ», заместитель заведующего лабораторией робототехники. Он помогал команде школьников реализовывать решение вместе с командой менторов от ФКН — сотрудником лаборатории Егором Островенко и студентом второго курса ПМИ (трек «ИИ360») Вячеславом Чертаном. По итогам смены участники успешно обучили модель, подтвердили заявленную гипотезу и успешно защитили свой проект.
Иван Копылов
«Из года в год на “Больших вызовах” все больше способных школьников, которые могут составить очень сильную конкуренцию даже специалистам начальных уровней в корпорациях. На программу отбираются лучшие из лучших, и вместе с ними мы делаем самые интересные и востребованные проекты, которые сейчас находятся на переднем крае разработки и развития у топовых компаний, в частности, — говорит Иван Копылов. — В этом году мы решали насущную задачу, которая волнует весь мир, потому что проблема физического ИИ будоражит умы ведущих ученых и специалистов. Все крупнейшие компании сейчас активно занимаются этим, внедряют, пытаются исследовать. Мы тоже занимаемся этим, проверяем гипотезы, учим следующее поколение пользоваться этими технологиями и внедрять их в жизнь».
Вячеслав Чертан рассказал, что принимал участие в «Больших вызовах» в 2022 и 2023 годах еще школьником, а сейчас смог попасть на программу в качестве преподавателя. «Мне понравилось быть наставником и работать с мотивированными детьми, было видно, что проект их очень заинтересовал и они готовы над ним работать даже после окончания программы. Во время смены я помогал школьникам разбираться в инструментах разработки, а также проводил мастер-классы, чтобы дети лучше поняли математику, которая стоит за машинным обучением, применяемым в проекте», — поделился он.
Глеб Куслин, студент первого курса бакалавриата «Программная инженерия» ФКН, также приехал в этом году на «Большие вызовы» в качестве стажера-наставника. Для него это уже шестой визит в «Сириус». Глеб начал свой путь в олимпиадной среде еще школьником, когда увлекся спортивным программированием. На «Больших вызовах» он руководил командой, которая работала над проектом автоматизированного конвейера для оценки качества овощей и фруктов.
«Вместе с детьми мы создали прототип комплекса, который классифицировал томаты по сортам. Мне досталась мотивированная команда, с которой работать было одно удовольствие. Программа дала мне не только возможность поделиться опытом, который я приобрел, пока сам занимался проектной деятельностью, но и возможность самому научиться новому. Работая с детьми, я видел в них себя в школьном возрасте, поэтому был с ними на одной волне. Надеюсь, что программа будет развиваться и я смогу приехать туда снова, чтобы дальше делиться опытом и передавать знания», — отметил Глеб Куслин.
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.