Конкурсная комиссия рассмотрела 24 заявки, прошедшие отбор, оценив их по стобалльной шкале. Дополнительные баллы вузы получали за публикационную активность в сфере ИИ и наличие партнерских договоров с международными образовательными организациями в этой области. УГНТУ набрал более 70 баллов и занял 11 место среди 16 финалистов.
О том, что предстоит сделать дальше, рассказал проректор по учебно-методической работе УГНТУ Александр Могучев.
Технологии искусственного интеллекта востребованы во многих областях человеческой деятельности. На каких из них сосредоточат внимание ученые Уфимского нефтяного университета?
Александр Могучев: На средства федерального гранта коллектив УГНТУ совместно с организациями-партнерами разработает две программы бакалавриата и четыре - магистратуры по ИИ в течение ближайших четырёх лет. Обучаться по новым программам можно будет не только в Уфимском нефтяном университете, но и в вузах-партнерах. Планируется, что за период реализации проекта обучение пройдут не менее 900 студентов.
Что позволило университету выиграть конкурс?
Александр Могучев: Для нашего вуза эта тема не нова. Опыт накоплен значительный. Дисциплины, связанные с искусственным интеллектом, включены в образовательные программы бакалавриата и магистратуры кафедры вычислительной техники и инженерной кибернетики (ВТИК), ведется подготовка аспирантов в области искусственного интеллекта по специальности "Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ". С 2020 года на кафедре ВТИК реализуется образовательный трек "Искусственный интеллект" IT-академии Samsung. Искусственный интеллект также используется в Салаватском филиале УГНТУ в программах подготовки магистров. Статьи по искусственному интеллекту и нейронным сетям преподавателей нашей кафедры ежегодно выходят в рецензируемых изданиях. Каждый год защищаются две-три бакалаврские работы и магистерские диссертации, связанные с искусственным интеллектом и нейронными сетями.
Логично предположить, что искусственный интеллект - это "хлеб" прежде всего такой кафедры, как цифровые технологии и моделирование.
Александр Могучев: Действительно, модели и методы искусственного интеллекта уже более 20 лет проходят сквозной нитью через образовательные программы подготовки информатиков. В них затрагиваются темы машинного обучения, систем искусственного интеллекта, нейронных сетей, предиктивной аналитики и другие. Мы много лет сотрудничаем с предприятиями республики и России, поэтому у нас есть практические кейсы как повысить производительность труда, кибербезопасность и бережливо управлять цифровой трансформацией. Это делает образовательные программы интересными и полезными на практике.
В чем же заключается польза?
Александр Могучев: В содержание наших образовательных программ закладываются не "запыленные" труды наших предшественников, а результаты актуальных исследований. Мы находимся на "передовой" развития технологий цифровой трансформации бизнеса, благодаря тесному взаимодействию с предприятиями - обучаем, используя реальный опыт. Производственные процессы студенты изучают не в аудитории, а на предприятиях. Мы привлекаем в образовательный процесс практиков с производства. Многим это позволяет заранее определиться с местом работы.
В научных и проектных учреждениях идет этап 'playing with machine learning' (попробовать применить машинное обучение) в самых разных направлениях нефтегазовой отрасли. Но ведь эта тема возникла не вчера…
Александр Могучев: И даже не позавчера. Некоторые дисциплины, касающиеся искусственного интеллекта, читаются студентам уже на протяжении двух десятилетий. Ежегодно значительная доля выпускных квалификационных работ на кафедре автоматизации, телекоммуникации и метрологии посвящена использованию методов искусственного интеллекта.
Кроме того, в новых учебных планах внедрен учебный модуль "Искусственный интеллект в управлении", включающий сразу несколько дисциплин. Студент должен освоить подходы, методы, приемы исследования и построения систем искусственного интеллекта и использовать их для решения конкретных практических задач при управлении техническими системами. Так мы закладываем фундаментальные знания для дальнейшего развития студента в применении современных информационных технологий искусственного интеллекта в нефтегазодобыче и нефтегазопереработке.
Почему выбраны темы внедрения искусственного интеллекта в топливно-энергетическом комплексе? С какими проблемами он поможет справиться?
Александр Могучев: Дело в том, что многие задачи в этой отрасли, начиная с добычи и заканчивая реализацией готовой продукции, не могут быть решены классическими методами прямого математического моделирования, теорией оптимального управления, статистического анализа и другими.
Есть огромное количество данных, полученных с объектов нефтяной отрасли, которые нуждаются в исследовании. Применение нейронных сетей и методов Data Science позволяют успешно обрабатывать эти данные, получать достоверные результаты и строить прогностические модели. На кафедре вычислительной техники и инженерной кибернетики есть наработки по совершенствованию методов обучения нейронных сетей и публикации на эту тему. они могут применяться не только при решении задач ТЭК, но и в любой другой отрасли.
Разработкой программы "Интеллектуальные средства и системы управления, защиты и диагностики электроэнергетических комплексов" займутся сотрудники кафедры "Электрооборудование и автоматика промышленных предприятий" (ЭАПП), используя свой многолетний опыт. По результатам исследований кафедры защищено две докторские и восемь кандидатских диссертаций, получены патенты на изобретения, свидетельства о государственной регистрации программ и алгоритмов для ЭВМ, опубликованы три монографии, статьи в изданиях ВАК, Скопус, Web of Science, учебные пособия. Все преподаватели прошли обучение по одной или нескольким программам повышения квалификации в сфере искусственного интеллекта. Кому, как не им, растить кадры, в которых нуждается современная электроэнергетика.
Искусственный интеллект - это, по сути, основа цифровизации. Насколько глубоко она уже внедрилась в электроэнергетику?
Александр Могучев: Начну с того, что концепцией развития электроэнергетической системы России, разработанной в 2010 году, предусмотрено создание новой технологической платформы ЕЭС России - интеллектуальной энергосистемы с активно-адаптивной сетью (ИЭС ААС). Ее реализация без цифровизации электроэнергетики невозможна.
Платформа позволит надежно, качественно и эффективно обслуживать потребителей электроэнергии на основе современных технологических средств и единой интеллектуальной иерархической системы управления. Этот процесс идет довольно быстрым темпом.
Так, Уфа стала первым российским городом, где внедряются элементы "умных сетей" Smart Grid. Новейшие технологии позволяют обеспечить бесперебойное и надежное энергоснабжение, ликвидировать аварии за несколько минут и сократить потери в городских электросетях. Smart Grid - это не просто технология, а целая философия, где главное - получение информации с её последующей обработкой с использованием системы искусственного интеллекта. В дальнейшем Smart Grid распространится на территории всей республики.
Высоки ли шансы у студентов, прошедших обучение по программам, связанным с искусственным интеллектом, найти работу?
Александр Могучев: Конечно. В ближайшее время возникнет большая потребность в специалистах, не только хорошо знающих устройство и принцип действия электроэнергетического и электротехнического оборудования, но и владеющих знаниями и умениями управления сложными энергетическими системами с использованием цифровых технологий и искусственного интеллекта.
Студенты, обучившиеся по новым программам, станут высококвалифицированными специалистами в области информационных технологий, и прежде всего, в области аналитики данных и искусственного интеллекта. Именно такие остро востребованы сейчас на рынке труда.
Спасибо за беседу!
Новые образовательные программы по ИИ, которые разработает коллектив УГНТУ в 2021-2024 гг.
Для бакалавров:
"Технологии искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли";
"Искусственный интеллект и цифровая трансформация бизнеса".
Для магистрантов:
"Разработка и совершенствование программных моделей искусственного интеллекта";
"Искусственный интеллект и предиктивная аналитика в управлении техническими системами";
"Искусственный интеллект и цифровые двойники в энергетике";
"Интеллектуальные средства и системы управления, защиты и диагностики электроэнергетических комплексов".
Обучаться по новым программам можно будет не только в УГНТУ, но и в вузах-партнерах:
Альметьевском государственном нефтяном институте,
Грозненском государственном нефтяном техническом университете,
Ухтинском государственном техническом университете,
Ярославском государственном техническом университете
Ижевском государственном техническом университете им. М.Т. Калашникова.