В МАИ подготовят специалистов для задач дистанционного зондирования Земли

Фото: Пресс-служба МАИ / Архив

Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) — современный инструмент комплексного изучения и мониторинга планеты. Данные, получаемые со спутников, беспилотников и малых космических аппаратов, становятся важнейшим элементом стратегического управления. На основе этой информации принимаются решения в самых разных областях: от обеспечения безопасности и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций до градостроительства и контроля климатических изменений.

О том, какие навыки требуются для работы с такими данными, почему стране нужны специалисты в этой области и как ими стать, рассказал профессор, и.о. заведующего кафедрой 604 «Системный анализ и управление» МАИ, руководитель программы дополнительного образования «Прикладные методы искусственного интеллекта для обработки целевой информации, получаемой с малых космических аппаратов» Александр Старков.

МКА для ДЗЗ: разбираем по буквам

Сегодня ключевая роль в дистанционном зондировании Земли отводится малым космическим аппаратам (МКА). Их оснащают обычными или мультиспектральными камерами для наблюдения в видимом и инфракрасном диапазонах, гиперспектральными тепловизорами для мониторинга водных ресурсов, лесов и объектов сельского хозяйства, а также радиометрами для изучения атмосферы.

Благодаря своим компактным размерам и возможности перемещаться на более низкой орбите, малые спутники позволяют увеличить частоту наблюдений: если более крупный спутник может пролетать над какой-то точкой один раз в день, то группировка из нескольких МКА способна делать это несколько раз в сутки. Это критически важно для наблюдения за событиями с развивающимся сценарием: лесными пожарами, наводнениями, экологическими катастрофами. Кроме того, по сравнению с крупными спутниками, группировка из распределённых по орбите малых спутников способна «сканировать» большие площади.

Полученные с МКА данные передаются на Землю в виде снимков или числовых массивов, затем эти данные обрабатываются и анализируются. С увеличением количества спутников ДЗЗ резко вырос объём получаемой с них информации, для которой классическая ручная обработка и дешифровка уже не применимы. С этой задачей помогают справиться технологии искусственного интеллекта.

— Несмотря на то, что основная работа выполняется ИИ, люди остаются центральным звеном в этом процессе. Эксперты ДЗЗ проверяют качество данных, валидируют результаты и создают размеченные наборы данных для обучения и настройки нейросетей. Требования к квалификации сотрудников, выполняющих дешифрирование, высокие, поскольку на них лежит ответственность за выбор оптимальных методов и алгоритмов для решения конкретной задачи, — говорит Александр Старков.

Как стать специалистом ДЗЗ

С развитием отрасли ДЗЗ ощущается дефицит специалистов, обладающих компетенциями на стыке нескольких областей: космонавтики, программирования, искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа данных.

Как отмечает эксперт, закрыть эту потребность позволяют программы дополнительного образования. Одна из них — «Прикладные методы искусственного интеллекта для обработки целевой информации, получаемой с малых космических аппаратов» — была разработана преподавателями института № 6 «Аэрокосмический» Московского авиационного института.

Программа реализуется при поддержке Федерального проекта «Кадры для космоса» национального проекта «Развитие космической деятельности Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года» и является результатом накопленной экспертизы преподавателей МАИ. Она включает в себя самые актуальные наработки университета, а отдельные треки будут вести преподаватели кафедр 601 «Космические системы и ракетостроение», 604 «Системный анализ и управление», 610 «Управление эксплуатацией ракетно-космических систем».

Важный плюс: обучение бесплатное. Слушателями могут стать учащиеся или сотрудники организаций, подведомственных Министерству науки и высшего образования. При этом наличие профильного инженерного образования не обязательно, а запись на программу осуществляется без входного тестирования.

— Программа рассчитана на широкую аудиторию. Конечно, людям с инженерным, аналитическим мышлением будет проще разобраться, при этом другим это тоже по силам. Важно только желание, — говорит Александр Старков.

От теории к практике

Уникальность программы состоит в том, что в ней комплексно излагаются вопросы всего жизненного цикла информационных систем дистанционного зондирования Земли — от конструкции до целевого применения. 

В основе обучения — не только теория, но и практические кейсы и реальные задачи.  Слушатели курса научатся применять язык Python и библиотеку Keras для разработки и обучения специализированных нейросетей, а также проектировать, разрабатывать, обучать и применять специализированные нейросети, которые используются для обработки снимков ДЗЗ с борта МКА.

— Потребность в специалистах в области дистанционного зондирования Земли обусловлена стратегическими задачами развития страны, необходимостью обеспечения технологического суверенитета и решения широкого круга прикладных задач в различных отраслях экономики. У выпускников программы большой выбор карьерных траекторий — аналитика и мониторинг в прикладных сферах, разработка ИИ-решений для геоданных, исследовательская деятельность, а также открытие собственных стартапов и проектов. В результате освоения материалов слушатель сможет выступить в роли инженера по машинному обучению (ML Engineer), который отвечает за проектирование и разработку специализированных нейронных сетей, а также за подготовку данных для их обучения, — отмечает Александр Старков.

По завершении курса, который пройдёт в очно-заочном формате, предусмотрена постпрограммная поддержка слушателей. Не менее 50 лучших выпускников пройдут стажировку на базе индустриальных партнёров программы: АО «Корпорация «ВНИИЭМ», АО «ПО Лавочкина», Филиал АО «ЦЭНКИ»— НИИ ПМ, ФГБУ «НИИ ЦПК имени Ю.А. Гагарина», АО «Государственный космический научно-производственный центр имени М.В. Хруничева», АО «НПО «Энергомаш» им. академика В.П. Глушко», АО «АК «Новый космос», ИКИ РАН, АО «МКБ «Искра», ООО «СР Дата».

Записаться на программу можно по ссылке. Старт обучения первого потока — 1 сентября 2026 года.