«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:
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.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.
Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ
Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.
Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G
Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.
4 сценария, 19 отраслей, 2036 год: НИУ ВШЭ расширил масштаб доклада о перспективах развития российской экономики
Высшая школа экономики продолжает работу по подготовке ежегодного исследования «Сценарии развития российской экономики в условиях геополитической турбулентности». Доклад предназначен для компаний и госструктур, принимающих инвестиционные решения и формирующих стратегии развития. О том, чем уникален этот прогноз и какие сценарии закладывают в него эксперты, в интервью новостной службе «Вышка.Главное» рассказал руководитель проекта, директор Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ ВШЭ Михаил Голанд.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
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.
В НИУ ВШЭ представлены новые ИИ-продукты iFORA для аналитики и исследований
Эксперты Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ представили новые продукты и разработки, созданные на базе ИИ-платформы iFORA. Они продемонстрировали, как возможности iFORA применяются в исследовательской и аналитической работе, а также рассказали о стратегии развития пользовательских сервисов.
Исследователи ФКН ВШЭ завоевали золотую медаль на международном соревновании по машинному обучению
Команда, в состав которой вошли сотрудники Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Алексей Шмелев и Никита Червов, выпускник 2025 года магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине» ФКН НИУ ВШЭ Иван Геворков, а также двое студентов из США, показала высокий результат на международном соревновании по машинному обучению The 2026 NeuroGolf Championship. Команда получила золотую медаль и заняла 7-е место в итоговом рейтинге.