Московский технический университет связи и информатики в 2026 году отмечает 105-летие. За это время профиль вуза менялся вместе с отраслью — от подготовки специалистов для советской системы связи до обучения инженеров и разработчиков для современной цифровой экономики. Сегодня здесь можно увидеть не только телекоммуникационное оборудование, но и промышленных роботов, учебные спутниковые системы, беспилотники и разработки на основе машинного зрения.
«Компьютерра» побывала в нескольких лабораториях университета, чтобы посмотреть, на каком оборудовании занимаются студенты и над какими задачами они работают совместно с преподавателями.
«Мастерская Лубан» и оборудование Huawei
Первой точкой экскурсии стала «Мастерская Лубан». Иван Рогач, ассистент кафедры «Интеллектуальные системы и облачные технологии» в МТУСИ, рассказал, что здесь студенты работают с телекоммуникационными стойками, компьютерными системами и компонентами сетевой инфраструктуры. Стенды объединены общей системой включения и мониторинга, а отдельные рабочие места рассчитаны на проведение лабораторных занятий.
Один из основных элементов мастерской — некоммерческая базовая станция 5G. По словам Рогача, это одна из первых установок такого типа в российских университетах. Она обеспечивает покрытие внутри помещения и работает с собственными SIM-картами. Антенна также вынесена на крышу для получения сигнала синхронизации, основные блоки и еще два аппарата размещены внутри здания.
В МТУСИ базовую станцию используют для изучения устройства сетей пятого поколения и принципов работы оборудования. Студенты могут знакомиться с инфраструктурой мобильной связи не только по схемам, но и непосредственно на действующих компонентах.
Отдельно обсуждаем безопасность оборудования Huawei, которое в ряде западных стран подвергалось ограничениям. Рогач объясняет, что университет ориентируется на сотрудничество с восточными партнерами и использует оборудование в образовательных целях. Для студентов важна возможность изучать устройство сетей и работать с компонентами телекоммуникационной инфраструктуры.
В соседней аудитории занимаются монтажом сетей. Студенты учатся работать с оптическими кабелями, патч-панелями и муфтами, собирают соединения на витой паре.
Здесь же готовятся к профильным чемпионатам профессионального мастерства. Практическая работа позволяет освоить операции, с которыми будущие специалисты столкнутся при монтаже и обслуживании телекоммуникационного оборудования.
«Спутникс» и учебные модели спутников
Следующая лаборатория посвящена спутниковым технологиям. Здесь представлены учебные модели кубсатов — сверхмалых искусственных спутников Земли, созданных для научных, образовательных и коммерческих исследований космоса. Они не предназначены для запуска в космос, но позволяют изучать устройство спутниковых систем и работу отдельных компонентов.
Каждая модель состоит из функциональных блоков, которые можно менять и дополнять новыми платами. Внутри находятся компоненты для управления аппаратом, определения его положения и обмена данными. Учебные образцы отличаются от настоящих спутников упрощенной конструкцией, в частности, отсутствием герметичного корпуса и использованием учебных антенн.
Для определения положения аппарата используются солнечные датчики и гироскоп. Первые помогают установить направление относительно Солнца, второй участвует в системе ориентации. В настоящих спутниках для управления положением применяют более сложные системы, позволяющие контролировать вращение по нескольким осям. В показанной учебной модели отрабатывается вращение вокруг одной оси.
В лаборатории также используют наземную станцию с антенной, которая отслеживает положение условного спутника. Студенты соединяют кубсат с наземной системой по Wi-Fi, передают и принимают данные, определяют положение аппарата и проверяют работу системы ориентации. Это позволяет изучать взаимодействие космического аппарата с наземной инфраструктурой.
Предусмотрена и самостоятельная работа с аппаратной частью. На одной из моделей есть разъем для подключения дополнительных плат и модулей. Студенты могут выбрать компонент, написать для него программу и проверить результат. Таким образом, они изучают не только программирование, но и взаимодействие аппаратных и программных компонентов спутниковой системы.
Университет не занимается производством готовых космических аппаратов и не проводит испытания перед запуском. Основная задача лаборатории — образовательная подготовка. На учебных стендах студенты знакомятся с принципами управления спутниками, передачи данных и ориентации аппаратов.
Роботы для промышленности
Никита Белов, кандидат технических наук, доцент кафедры «Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации» в МТУСИ, занимается разработкой гибких производственных ячеек. Их задача — адаптировать промышленных роботов к изменению производственных условий без постоянной перенастройки оборудования.
Традиционные манипуляторы обычно работают по заранее заданным координатам. Робот выполняет последовательность движений и рассчитывает, что деталь находится в определенном месте. Если положение объекта меняется, программу приходится корректировать. В лаборатории решают эту проблему с помощью камер технического зрения и нейросетей. Камера устанавливается на манипулятор, система распознает объекты и определяет их положение, после чего робот выбирает точку захвата.
Отдельная задача — разработка самих захватных устройств. Даже если робот правильно распознал предмет, ему необходимо подобрать усилие и положение захвата. Сейчас в лаборатории создают захваты для объектов разной формы и размера. Один из образцов оснащен датчиками силы сжатия.
Они позволяют контролировать усилие манипулятора при работе с хрупкими предметами. Например, при захвате клубники робот должен удержать ягоду, не повредив ее. Для этого недостаточно определить координаты объекта — необходимо еще правильно рассчитать силу воздействия.
В лаборатории также разрабатывают собственные учебные манипуляторы и программное обеспечение для них. На первых занятиях студенты управляют роботами с помощью геймпада, изучают работу шести осей и принципы перемещения манипулятора. После этого они переходят к промышленному оборудованию. Учебные модели обходятся дешевле, а поврежденные детали можно изготовить повторно на 3D-принтере.
Другое направление — мобильная робототехника. Студенты изучают работу лидаров и камер, учатся объединять данные с датчиков и проектировать системы навигации. Для создания электронных компонентов сотрудники лаборатории проектируют собственные платы, собирают прототипы и проверяют их работу.
Для обратного проектирования используют трехмерное сканирование. С его помощью можно получить цифровую модель существующей детали, а затем изготовить ее копию на 3D-принтере. В качестве примера сотрудники показывают главный тормозной цилиндр автомобиля, который отсканировали и воспроизвели в лаборатории.
Еще один проект — беспилотник для обследования строительных сооружений. Его разрабатывают для поиска трещин на фасадах зданий и оценки их параметров. Сейчас для осмотра труднодоступных участков специалистам приходится использовать высотное оборудование и проводить измерения вручную. Разработчики хотят автоматизировать часть этой работы.
На беспилотник устанавливают стереокамеру и дополнительный вычислительный модуль. Изображения поверхности обрабатывает нейросеть семейства YOLO (You Only Look Once), дообученная на собственном наборе данных. Она должна выделять трещины и определять их размеры и глубину.
Однако разработка пока не готова к полноценной эксплуатации. Для проверки устойчивости аппарата используют испытательный стенд на подшипниках. В дальнейшем аппарат планируют оснастить автономной навигацией на основе алгоритма SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). Он позволит одновременно строить карту пространства и определять положение беспилотника. Предполагается, что дрон сможет самостоятельно облетать заданный участок здания, держаться примерно в метре от поверхности, обнаруживать дефекты и сохранять результаты обследования.
Также рассматривается возможность беспроводной зарядки. В перспективе аппарат должен самостоятельно возвращаться на станцию, заряжаться и примерно через 40 минут снова отправляться на обследование. Пока это планируемый сценарий, а не реализованная функция.
Что находится в «Центре БПЛА и разработки беспилотников»
В Центре беспилотных авиационных систем основные направления работы связаны с проектированием аппаратов, разработкой программного обеспечения и созданием обучающих симуляторов. Кирилл Шишкин, руководитель научно-образовательного центра в МТУСИ, объясняет, что инженеры занимаются конструкцией и электронной частью беспилотников, а программисты разрабатывают прошивки и системы управления.
Одна из задач центра — настройка систем стабилизации. Контроллер получает показания акселерометра и гироскопа, рассчитывает положение аппарата и корректирует работу двигателей. От точности этих параметров зависит, сможет ли коптер удерживать горизонт и правильно реагировать на команды оператора.
В центре есть отдельная зона для испытаний с защитной сеткой. По его словам, сетка не гарантирует полной защиты, но позволяет снизить риск повреждения оборудования и окружающих предметов. Некоторые аппараты уже собраны, однако их программная часть еще требует доработки. Именно поэтому испытания проводят в закрытом помещении. Если контроллер неправильно обрабатывает показания датчиков, коптер может потерять устойчивость и столкнуться с препятствием.
Отдельное направление центра — разработка симуляторов. В компьютерном классе используют виртуальные модели квадрокоптеров, которые позволяют изучать конструкцию аппаратов и принципы управления. Один из симуляторов воспроизводит устройство старого коптера с детализацией проводки и углов наклона двигателей. Также в стенах вуза разрабатывали гоночный симулятор для внутреннего использования студентами.
Шишкин отмечает, что многие сотрудники центра пришли из ИТ. Программная подготовка помогает им работать с системами управления и алгоритмами, однако для разработки беспилотников потребовалось вернуться к инженерным задачам. Сейчас центр сосредоточен прежде всего на создании аппаратов и их программной части.
Как меняется инженерное образование
После посещения лабораторий разговор продолжается с Сергеем Ерохиным, ректором МТУСИ. Один из вопросов касается специализации университета на фоне большого количества российских вузов, которые готовят программистов и специалистов по информационной безопасности.
Сергей Ерохин отмечает, что таких учебных заведений в стране порядка 200. Отличие МТУСИ он видит в отраслевой подготовке. Здесь изучают программирование и информационные технологии, но рассматривают их прежде всего через задачи телекоммуникационной отрасли. Выпускник должен понимать не только принципы разработки программного обеспечения, но и то, как оно работает в составе инфраструктуры связи.
Отдельно ректор говорит о трудоустройстве молодых специалистов. Работодатели хотят получать сотрудников, которые уже имеют практический опыт и знакомы с производственными процессами. В университете стараются решать эту проблему через проектную деятельность и стажировки в крупных ИТ-компаниях, которые начинаются с третьего курса. К моменту получения диплома студенты уже имеют представление о работе предприятий и требованиях работодателей.
В разговоре о будущем профессии программиста неизбежно возникает тема генеративного искусственного интеллекта. Нейросети уже умеют писать код, помогать с поиском ошибок и выполнять часть задач, которые раньше требовали участия разработчика. Ректор МТУСИ считает, что это не отменяет необходимости в специалистах, хотя требования к их работе будут меняться.
По мнению Сергея Дмитриевича, генеративные технологии могут сократить потребность в разработчиках, занятых типовыми операциями, однако полностью заменить человека они не способны. Это влияет и на образовательный процесс. Если нейросеть может подготовить реферат или написать программный фрагмент, то простое воспроизведение информации уже не может быть единственным показателем знаний. Важнее, способен ли студент объяснить полученный результат и применить его на практике.
«Если раньше студент мог просто написать реферат, чтобы показать знания, то теперь нейросеть справится с этой задачей за него. Поэтому важнее не сам текст, а то, насколько человек понимает тему и может применить полученные знания на практике».
Сергей Ерохин, ректор МТУСИ
Еще одна тема разговора — импортозамещение в телекоммуникационной отрасли. Ерохин отмечает, что в России появились производители базовых станций, оборудования для ядра сетей и транспортной инфраструктуры. Разработки отечественных компаний представлены и в лабораториях университета. Это позволяет студентам знакомиться с оборудованием, которое используется на российском рынке.
По словам ректора, около 20% преподавателей имеют или имели практический опыт работы в отрасли. При этом хороший программист не обязательно становится хорошим преподавателем. Поэтому университет использует механизм базовых кафедр, которые помогают связать учебный процесс с потребностями компаний, не превращая вуз в площадку для подготовки сотрудников под одного работодателя.
Обсуждая сотрудничество с Китаем, Сергей Ерохин отмечает, что китайские производители уже конкурируют с европейскими и американскими компаниями в сфере телекоммуникационного оборудования. Он также указывает на развитие китайской микроэлектроники и собственных технологических решений. Для университета сотрудничество с китайскими партнерами позволяет получать оборудование и расширять практическую базу подготовки специалистов.
Выводы
МТУСИ постепенно расширяет профиль подготовки за пределы традиционных телекоммуникаций. В лабораториях университета работают с промышленными манипуляторами, спутниковыми системами, беспилотниками и алгоритмами машинного зрения. При этом общая задача остается прежней — подготовить специалистов, которые понимают не только программную часть, но и устройство оборудования, с которым им предстоит работать.
Не все разработки уже можно использовать за пределами университета. Однако студенты и преподаватели занимаются не только освоением готовых решений, но и поиском ответов на задачи, которые пока не имеют очевидного технического решения.
Для отраслевого вуза такая подготовка особенно важна. Программный код становится частью более сложной системы, в которой взаимодействуют датчики, оборудование, сети и алгоритмы управления. Поэтому практический опыт работы с физическими устройствами остается необходимым дополнением к изучению программирования.
Читайте также: