Растёт количество бюджетных мест на программы в сфере информационных технологий: экономика и промышленность нуждаются в IT-специалистах, умеющих использовать «цифру» как инструмент для достижения реальных прорывных результатов.
За популяризацию исследований в этой сфере отвечает федеральный проект «Развитие кадрового потенциала ИТ-отрасли» национальной программы «Цифровая экономика». К 2024 году более 210 тысяч студентов получат дополнительную квалификацию по IT-профилю на кафедрах-участниках программы «Приоритет-2030». Также не менее 100 тысяч талантливых школьников 8–11 классов пройдут бесплатный дополнительный двухлетний курс обучения современным языкам программирования на базе АНО «Университет Национальной технологической инициативы 2035».
Внедрение новых IT-технологий — очень важная задача. Благодаря национальному проекту «Наука и университеты» на базе ведущих университетов и научных организаций создаются Центры компетенций Научной технологической инициативы. Они ведут исследовательскую и образовательную деятельность в партнёрстве с крупнейшими технологическими компаниями. Рассказываем о некоторых созданных ими разработках и уникальных решениях в IT-сфере.
Чтобы поезда ездили без аварий
На базе Московского физико-технического института (МФТИ) действует Центр компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект». Одной из его разработок стала система оптимизации движения железнодорожного транспорта «Прогноз».
Проект направлен на создание инструментов поддержки принятия оперативных решений и автоматизированного управления ситуацией в режиме реального времени с применением технологий ИИ. Благодаря чему возрастёт эффективность использования железнодорожных ресурсов: будут оптимально распределяться нагрузки, сократятся затраты на диспетчерскую работу, уменьшится время простоя поездов в аварийных ситуациях, будут исключены ошибки и человеческий фактор. В будущем на базе этой системы планируется реализовать функцию «Автодиспетчер». Её применение повысит безаварийность и производительность труда диспетчера на 20%.
Система «Прогноз» способна встраиваться в имеющиеся системы диспетчерской централизации, которые охватывают более 80% железных дорог России. Уже создан опытный образец системы — с его помощью разработано расписание для однопутного участка Монгольской (Улан-Баторской) железной дороги протяжённостью 125 километров. Время формирования корректного нормативного графика движения поездов на участке с интенсивностью 50 пар поездов в сутки сократилось с 7 дней до 20 секунд.
В 2022 году будут проведены испытания на реальном участке Казахстанской железной дороги.
Разработка учёных предскажет сбои оборудования
Учёные из Центра компетенций НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных МГУ (Центра НТИ МГУ) и Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ разработали и протестировали программный комплекс по предиктивной аналитике технических систем. Он позволяет предсказывать и предупреждать сбои и отказы в работе оборудования.
Программный комплекс прогнозирует состояние технологических систем с помощью анализа накопленной базы данных и тех данных, что передаются с датчиков в режиме реального времени. В случае, когда имеющихся данных недостаточно, а также когда необходимо предсказать ранее не происходившие или не изученные события, при построении прогнозных моделей применяются цифровые двойники.
Программный комплекс заранее оповещает оператора о возможной поломке и предлагает превентивные меры для её предотвращения. Разработка учёных позволяет оптимизировать технологические процессы производства, чтобы максимально продлить срок жизни оборудования и улучшить качество выпускаемой продукции. Это должно помочь компаниям отказаться от планового ремонта и проводить его только тогда, когда он действительно требуется. Потенциальные потребители программного комплекса — производственные и добывающие компании в нефтегазовой, металлургической, энергетической и других отраслях.
В консорциум проекта также входят СПбПУ и МФТИ — их компетенции применяются для детального изучения производственных процессов.
Цифровое проектирование для эндопротеза
Сотрудники Центра компетенций Национальной технологической инициативы «Новые производственные технологии» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого провели расчётное исследование персонализированного эндопротеза тазобедренного сустава для пациента ФГБУ НМИЦ онкологии им. Н. Н. Блохина Минздрава России.
Ключевым подразделением Центра компетенций НТИ СПбПУ является Инжиниринговый центр «Центр компьютерного инжиниринга» CompMechLab. Это лидер в области цифрового проектирования и моделирования, компьютерного и суперкомпьютерного инжиниринга, IT-технологий. Как поясняет инженер Центра компетенций Дмитрий Соловьёв, использование цифрового проектирования и моделирования в протезировании даёт более точный результат, позволяет более реалистично восстановить двигательные возможности пациента: «Расчётные исследования позволяют снизить вероятность возникновения проблем у пациентов с индивидуальными конструкциями. Крайне важно, чтобы после операции человек вернулся к нормальной жизни».
«Эндопротез, который мы рассмотрели в данном случае — не самый часто встречающийся в практике объект. Такая конструкция используется только в сложных случаях», — говорит ведущий инженер Инжинирингового центра CompMechLab Михаил Жмайло. По его словам, в более простых ситуациях применяются серийные комплекты, на основе которых можно прямо в операционной собрать, как из конструктора, эндопротез сложной формы.
Научная группа давно работает с подобными задачами. «Постепенно мы стараемся совершенствовать применяемые методики и подходы, задействуем новые, более эффективные программные системы и аппаратные решения, чтобы ускорить процесс подготовки моделей и проведения виртуальных испытаний для моделируемых систем “скелет-эндопротез”», — отмечает ведущий научный сотрудник Центра компетенций НТИ СПбПУ Леонид Маслов.
В своих работах исследователи широко применяют ресурсы суперкомпьютерного центра «Политехнический». Это позволяет им не задумываться о сложности задач, а в большей степени фокусироваться именно на качестве получаемого решения.
