Производство будущего: Центр ИИ ВШЭ представил разработки в области контроля ручных операций

Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ выстроили систему автоматизированного контроля ручных операций, которая находит применение в промышленном производстве. Система облегчает процессы наблюдения за объектами и действиями, а также позволяет контролировать качество их исполнения.
Технологии искусственного интеллекта помогают автоматизировать действия человека, упрощая его работу, либо полностью заменяют персонал. Автоматизация контроля ручных операций на производстве идет еще дальше: от выборочной проверки качества продукции силами ОТК новая технология дает возможность перейти к практически непрерывному наблюдению за всем сборочным процессом.
На основе технологий ИИ ученые Вышки разработали демонстрационный стенд — один из важнейших компонентов тестирования разработок перед внедрением в производство. С помощью компьютерного зрения автоматизированная система анализирует последовательность действий оператора-сборщика, причем неважно — робот это или человек. Таким образом можно определить, не был ли пропущен важный шаг, действие при сборке, не ошибся ли человек. Система также оценивает соблюдение техники безопасности: наличие средств индивидуальной защиты, отсутствие лишних людей и предметов в зоне сборки. В силу того, что все действия в системе протоколируются, на выходе можно получить и индивидуальные показатели качества работы каждого сотрудника. Для оператора-сборщика система полезна тем, что подскажет ему, если он забыл выполнить какой-либо этап либо сделал его неверно. В итоге это позволит существенно снизить процент брака продукции на выходе.
Виктор Минченков, руководитель проекта, заместитель начальника отдела разработки программных систем МИЭМ НИУ ВШЭ
«В данный момент мы можем отслеживать последовательности крупноузловой и винтовой сборки. Можем отслеживать количество и правильность расположения предметов на рабочем столе. Можем отслеживать нарушения техники безопасности, связанные с использованием СИЗ. В конечной реализации можем адаптировать стенд под контроль за любым технологическим процессом, если он реализуем через средства визуального контроля».
Проект «Интеллектуальная автоматизация ручных операций на производстве» Центра искусственного интеллекта реализуется специалистами Московского института электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект».
Главное преимущество разработанной системы заключается в том, что ИИ позволяет выполнять многие действия не хуже и даже лучше человека. В частности, компьютерное зрение не имеет свойства «уставать», в отличие от человеческого.
Сергей Сластников, доцент департамента прикладной математики МИЭМ НИУ ВШЭ
«Аналоги разработанной системы, безусловно, существуют — есть довольно много локальных решений для узкоспециализированных задач. Мы, в свою очередь, разрабатываем собственный подход, который потенциально может быть применен для более широкого класса проблем. В рамках его апробации мы взаимодействуем с разными отечественными компаниями, как производственными, так и технологическими, например в области видеоаналитики и разработки ИТ-сервисов. На данный момент уже запущено несколько пилотных проектов».
Спектр применения разработки очень широк. Например, технология может использоваться в качестве тренажеров при обучении с автоматической оценкой уровня подготовки испытуемого или в системах видеонаблюдения и видеоаналитики, где можно контролировать в том числе и вредоносные действия человека.
Антон Сергеев, директор Центра программных разработок и цифровых сервисов МИЭМ ВШЭ
«Наличие серьезной инженерно-математической школы и проектной модели подготовки в МИЭМ позволили нам в короткий срок собрать молодую, но квалифицированную команду и реализовать технологию компьютерного зрения для производства. Созданная система — как опытный цифровой наставник: присматривает, советует, обучает, указывает на ошибки, непредвзято и честно оценивает эффективность. Данные об эффективности процесса автоматически уходят в ERP-систему предприятия».
Важным параметром таких систем является скорость сбора данных (видео или фото) для обучения встроенных ИИ-алгоритмов. В системе этот этап тоже автоматизирован, что снижает сроки и стоимость внедрения. Детали подхода были представлены командой проекта в научной публикации “Method of Automatic Images Datasets Sampling for the Manual Operations Control Systems” в 2023 году.
Автоматизированный стенд контроля ручных операций, разработанный в Центре ИИ НИУ ВШЭ, был представлен в передаче «Самая полезная программа» на телеканале РЕН ТВ. Посмотреть ролик РЕН ТВ о проекте можно здесь.
Вам также может быть интересно:
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.
Исследователи НИУ ВШЭ оценили вклад стран БРИКС в ведущие конференции по машинному обучению
Наукометрический центр НИУ ВШЭ проанализировал более 104 тысяч работ за 2020–2025 годы, которые были представлены на десяти конференциях высшего уровня A* по рейтингу ICORE 2026. Исследователи изучили вклад Бразилии, России, Индии, Китая и ЮАР: на эти страны пришлось около 40,8 тысячи публикаций — 39,2% от всего массива. Однако распределение крайне неравномерно, и единого исследовательского пространства БРИКС пока нет.
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.
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.
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».
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
ИИ для врачей: ФКН ВШЭ провел курс для студентов Российского университета медицины
В июне завершился курс, посвященный использованию искусственного интеллекта в медицине, который факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ провел для студентов первого курса направления «Педиатрия» Российского университета медицины. Курс реализован при поддержке гранта, полученного НИУ ВШЭ в соответствии с мероприятиями федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.


