МАИ и Яндекс разработали единую модель компетенций и запустили образовательную программу по физическому ИИ

Фото: Александр Пахомов

Яндекс Образование совместно с Московским авиационным институтом и ещё четырьмя российскими вузами – ВШЭ, МИФИ, МФТИ и ИТМО — разработали модель компетенций в сфере физического ИИ. Это первое в России полное описание того, что должны знать и уметь создатели роботов и автономных систем с ИИ. Документ открыт для всех: любой вуз может использовать его для составления образовательных программ.

Модель легла в основу программы Yandex Physical AI Garage, которую Яндекс запустил вместе с МАИ и другими вузами-партнёрами. В МАИ программа будет реализовываться на базе института № 3 «Системы управления, информатика и электроэнергетика». Она сочетает фундаментальные курсы в университете и практические модули с работой над реальными кейсами в Яндексе от экспертов-практиков из подразделений компании – Автономного транспорта и Школы анализа данных. 

Физический искусственный интеллект — это технология, которая объединяет восприятие, анализ и взаимодействие с реальным миром. Она находится на стыке физики, машинного обучения и инженерии. Программа ориентирована на создание интеллектуальных роботов и автономных систем, способных воспринимать и анализировать физические объекты, а также принимать самостоятельные решения. Поэтому полученные знания пригодятся там, где нужна умная автоматизация: в городской инфраструктуре, логистике, сельском хозяйстве, экологии и телемедицине. 

Принять участие в Yandex Physical AI Garage смогут первокурсники профильных направлений. Всего на программе предусмотрено 100 мест, участникам будет выплачиваться дополнительная стипендия. Набор на программу продлится до конца лета. Обучение начнётся осенью 2026 года.

Общая система координат

Для чего же нужна новая модель компетенций? Она описывает, как распределяются роли в командах, занимающихся физическим искусственным интеллектом, и какие фундаментальные знания и прикладные навыки требуются в каждой роли — от инженера до менеджера. К примеру, ML-исследователь должен не только освоить линейную алгебру и разбираться в архитектурах нейросетей, но и знать кинематику, понимать принципы работы сенсоров и владеть популярными робототехническими фреймворками.

Благодаря модели у университетов и индустрии появится общая система координат. Они смогут актуализировать учебные планы, чтобы готовить востребованных на рынке специалистов. Компании, разрабатывающие физический ИИ, получат возможность восполнить кадровый дефицит и сократить время на погружение молодых специалистов в специфику профессии.

МАИ и другие университеты-партнёры Яндекса уже используют модель. Другие также могут сверяться с ней при проектировании новых или обновлении существующих программ. 

«ИИ всё активнее выходит в физический мир и находит применение на производстве, в транспорте, медицине и других сферах. Поэтому рынок нуждается в специалистах нового типа, которые умеют работать как с алгоритмами, так и с инженерными системами, и знают, как внедрять ИИ безопасно. Наша модель впервые в России систематизирует подход к их подготовке. Она объединяет опыт создания физического ИИ, накопленный в Яндексе, с фундаментальным образованием ведущих университетов страны — чтобы их выпускники были готовы к вызовам, с которыми им предстоит столкнуться в индустрии», — отметила директор Яндекс Образования Дарья Козлова.