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.
Зачем нужна предиктивная аналитика электродвигателя
Предиктивная аналитика электродвигателя — важный компонент его системы управления и системы его обслуживания.
Она состоит из различных датчиков (температуры, вибрации и др.), расположенных в самом электродвигателе, и математических алгоритмов программного кода, который принимает информацию от этих датчиков и с помощью методов машинного обучения и ИИ определяет, какие проблемы в работе двигателя есть сейчас, а какие возникнут в перспективе. Это позволяет эффективнее использовать его ресурс и снижать затраты на гарантийное обслуживание.
Антон Зарубин
Системы предиктивной аналитики применяются в электродвигателях разных размеров, а система, которую разрабатываем мы, предназначена для крупных электродвигателей, диаметр которых может превышать человеческий рост. Это электродвигатели российского производства для водоканалов (насосных станций, очистных сооружений и проч.), то есть для критической инфраструктуры, и для водного транспорта, в том числе для ледоколов. В обоих случаях это крайне важно для обеспечения технологического суверенитета и достижения технологического лидерства нашей страны.
Качественный рывок в развитии промышленной автоматики
В коллектив, сформированный весной 2026 года для разработки данного продукта, вошли порядка десяти человек, в основном сотрудники НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург. Все они обладают опытом проведения исследований и реализации прикладных проектов в промышленной автоматике, телекоммуникациях и ряде других отраслей, а также опытом взаимодействия с индустриальными партнерами.
Сейчас нашими партнерами являются производители электродвигателей для судостроения и Российская ассоциация водоснабжения и водоотведения, проявившие интерес к нашим разработкам и заинтересованные в их результатах.
Промышленная автоматика (комплекс решений, позволяющих управлять производственными процессами с минимальным непосредственным участием человека) существовала еще в Советском Союзе, но именно сейчас в ее развитии происходит качественный рывок.
Причина — в использовании не только ИИ и программного обеспечения, но и самых современных инженерных решений. Предиктивная аналитика для электродвигателей, которую мы создаем в рамках стратегического технологического проекта, — лишь одно из возможных направлений работы.
Пилотные ИИ-модели и тестовый стенд
Наш коллектив уже разработал модели электродвигателя насосного агрегата, имитирующие работу идеального электродвигателя. Смонтирован тестовый стенд для сбора данных о работе электродвигателей, собран первый массив данных для обучения модели предиктивной аналитики.
До конца этого года мы планируем разработать ИИ-модели обнаружения и классификации более десяти типов дефектов и прогнозирования остаточного ресурса электродвигателя, цифровые двойники электродвигателей, прототип облачной платформы мониторинга электродвигателей с веб-интерфейсом для инженера (с возможностью подключения до 1000 двигателей).
В октябре будет завершена работа по созданию пилотной версии ИИ-комплекса предиктивной диагностики крупных электродвигателей. Выход на тестовую площадку также запланирован на октябрь, а опытно-промышленные испытания — на ноябрь этого года. Кроме того, в ноябре на международной конференции по ИИ AI Journey 2026 будет представлен наш доклад о программно-аппаратном комплексе ИИ-комплекса предиктивной диагностики крупных электродвигателей по спектру тока.
Андрей Даркшевич, заместитель директора Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ
«Проект по предиктивной аналитике для электродвигателей — это не только передовой инструмент для индустрии, но и точка для коллаборации с несколькими научными и практическими наработками НИУ ВШЭ. Уже в этом году мы переиспользуем нашу платформу для предиктивной аналитики Predict Core. Лидер проекта для визуализации результатов мониторинга и помощи в принятии решений — Данил Швецов.
В дальнейшем возможна интеграция наработок из стратегического технологического проекта “Комплекс технологий доверенных систем связи 6G” для удаленного мониторинга состояния оборудования».
Разработка системы предиктивной диагностики крупных электродвигателей ведется в рамках стратегического технологического проекта «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач». Стратегические технологические проекты реализуются в рамках Программы развития НИУ ВШЭ на 2025–2036 годы, победившей в конкурсе программ стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».
Вам также может быть интересно:
МТС и MAGNIT TECH стали индустриальными партнерами ФКН ВШЭ в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры
Цель партнерства — объединить фундаментальную академическую базу факультета с актуальными задачами бизнеса. Благодаря проекту «Топ-ИИ» при поддержке гранта Минцифры России (при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации») и прямому участию лидеров индустрии студенты ФКН уже во время учебы включаются в разработку передовых технологий и выходят на рынок готовыми специалистами высокой квалификации по ключевым направлениям: генеративный искусственный интеллект, высоконагруженная инфраструктура, инженерия данных и машинное обучение в ритейле.
Лев Толстой и спецификации, контрапункт и инклюзивность ИИ: в НИУ ВШЭ обсудили вайбкодинг
В НИУ ВШЭ прошла первая международная конференция по вайбкодингу VIBE CODING RUSSIA 2026. Более 450 ее участников, спикеров из университетов, банков, телекома, кибербезопасности и самих вайбкодеров, обсудили, как ИИ сокращает путь от научного результата к продукту и кто отвечает за код, который пишет алгоритм.
Проект НИУ ВШЭ CheckAI победил на престижной премии BISA
НИУ ВШЭ укрепляет лидерские позиции в сфере отечественной кибернетической безопасности и искусственного интеллекта. Проект Вышки CheckAI под руководством Антона Сергеева, директора Центра программных разработок и цифровых сервисов МИЭМ ВШЭ, одержал победу на престижной профессиональной премии BISA «За вклад в безопасность цифрового будущего». Инновационная разработка была признана лучшей в номинации «Лучший проект — сервисы цифрового будущего».
В НИУ ВШЭ стартуют 11 исследовательских проектов с участием научных центров из пяти стран
Высшая школа экономики подвела итоги Конкурса совместных фундаментальных научных проектов «Международное академическое сотрудничество». Полностью поддержано пять проектов, еще шесть получили сокращенное финансирование. Исследовательские команды сформированы с участием учёных из Бразилии, ЮАР, Китая, Индии и Омана. Подробностями о победителях МАС 2026 поделился Александр Балышев, проректор НИУ ВШЭ.
НИУ ВШЭ разработает стандарт обучения по созданию и применению ИИ-агентов
НИУ ВШЭ совместно с российской платформой Nodul создаст стандарт и методику обучения по работе с ИИ-агентами. Доступ к платформе смогут получить до 8 тыс. студентов НИУ ВШЭ разных специальностей — от программистов до маркетологов, экономистов и юристов. По оценке Nodul, это станет самым массовым внедрением инструментов для создания ИИ-агентов в российском высшем образовании. Запуск новой программы начнется уже в текущем учебном году в рамках университетского проекта «Культура работы с данными» Data Culture.
Ключевой навык — критическое мышление: в НИУ ВШЭ обсудили, как ИИ меняет требования к работникам
Форсайт-центр и Институт искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИ) НИУ ВШЭ провели круглый стол «Как меняется работа в эпоху ИИ: опыт бизнеса, науки и госсектора». Представители бизнеса и эксперты обсудили роль руководителя в интеграции ИИ в бизнес-процессы, границы доверия к самостоятельным решениям ИИ-агентов, а также почему пилотные проекты не доходят до внедрения и как справедливо оценить труд сотрудников, чья производительность выросла благодаря использованию ИИ.
НИУ ВШЭ стал победителем Всероссийского конкурса студенческих конструкторских бюро
Студенческое конструкторское бюро «Интеллектуальные автономные системы в промышленности», созданное на базе Института робототехнических систем и МИЭМ ВШЭ, одержало победу во Всероссийском конкурсе в области студенческого конструкторского лидерства. Организатор конкурса — Министерство науки и высшего образования РФ. Бюро получит государственную поддержку на реализацию проектов в области робототехники совместно с индустриальными партнерами.
НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео
Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.
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.