Целевых - 7
Контрактных - 35
Программа нацелена на подготовку исследователей и разработчиков с уникальным набором компетенций на стыке робототехники
и искусственного интеллекта, способных системно и критически мыслить и решать комплексные задачи в различных приложениях
промышленной и сервисной робототехники, связанными с разработкой математического, алгоритмического и программного
обеспечения (реализуя концепцию “софт для железа”) для проектирования, оптимизации и очувствления роботов, организации
человеко-машинного и межмашинного взаимодействия, систем планирования движений, автоматического управления и
принятия решений.
Программа реализуется на стыке робототехники и искусственного интеллекта, потому что с одной
стороны, современные роботы, призванные работать и адаптироваться к динамическому меняющемуся окружению,
являются источником задач, над которыми работают университеты и компании во всем мире и без которых развитие
искусственного интеллекта не будет полноценным, а с другой стороны ? именно благодаря алгоритмам искусственного
интеллекта и машинного обучения возможно решить актуальные и сложные задачи, для которых нужен методологический
базис, выходящий за пределы классической теории управления и обработки информации.
Для
воплощения (в роботах) интеллекта необходимо преодоление научно-технологических барьеров разработки
самообучаемых алгоритмов гарантированной производительности, надежности и безопасности для управления,
сенсорно-моторной координации человеко-машинного взаимодействия. Это позволит повысить надежность, безопасность
и уровень «интеллекта» роботов, снизить их энергопотребление и стоимость и выйти на новые
технологические фронтиры Perception AI/Autonomous
AI и перспективные рынки робототехники, объект которых уже к 2025 году оценивается в более чем 3 триллиона долларов США.
Востребованными для специалистов в этой области являются не только навыки программирования и владение современными инструментами
разработки, но и глубокие предметные знания “физики” роботов, а также математических и алгоритмических основ для понимания возможностей
и ограничений известных и разрабатываемых подходов. Знания и компетенции, получаемые магистрантами программы актуальны
для разработка интеллектуальных и безопасных коллаборативных манипуляторов, автономных наземных, надводных роботов
и квадрокоптеров для логистических и инспекционных задач, эргономичных и энергоэффективных протезов и экзокостюмов
для здравоохранения и промышленности. Наши студенты и выпускники работают в компаниях, занимающихся беспилотными
автомобилями (СтарЛайн и др.), летательными аппаратами (Геоскан и др.), надводными судами (Навис и др.),
роботизацией производств (Аррайвал, Таурас-Феникс, Термекс, Шнайдер Электрик и др.) и других.
Цель курса - дать студентам знания о методах и инструментах машинного обучения для решения прикладных задач от построения модели до навигации, планирования движения и управления роботами.
Программа курса охватывает расширенное практическое программирование роботов. В ходе курса вы познакомитесь с расширенной математикой и современным управлением манипуляторами и мобильными роботами.
Современные робототехнические и мехатронные системы сложны: они состоят из синергетического объединения механики, сенсорного оснащения, приводных систем, систем управления и т.д. Для изучения поведения и производительности существующей или проектируемой робототехнической системы используются модели, чтобы сфокусироваться на определяющих характеристиках, сохраняя аргументируемый компромисс между точностью системы и вычислительной сложностью. Акт построения модели называется моделированием, а процесс использования модели для изучения поведения и производительности системы называется имитационным моделированием. Лекции содержат теоретические материалы по моделированию, такие как теория винтового исчисления и групп Ли для описания движения тел в пространстве, теория бонд-графов для описания взаимодействия систем разной физической природы и стратегий управления. Практическая часть посвящена развитию навыков моделирования на python в MuJoCo.
Курс направлен на изучение подходов к планированию траекторий и управлению роботами. Содержание курса охватывает основные понятия, определения и подходы к планированию маршрута и траектории, управлению движением роботов и управлению силой взаимодействия роботов. Уделяется внимание задачам робастного и адаптивного управления движением и импедансного управления. Курс содержит лабораторные работы по решению задач планирования траектории, управления движением и управления силой взаимодействия.
Данный курс знакомит обучающихся с основами компьютерного зрения. В результате освоения дисциплины студенты должны будут выполнить четыре лабораторных работы с последовательно возрастающим уровнем сложности. В курсе рассматриваются такие разделы, как Сегментация изображений, Преобразование Хафа, Детекторы характеристических особенностей и Алгоритмы определения объектов.
Выбрать образовательную программу факультета
Зарегистрироваться в личном кабинете на abit.itmo.ru
с 1 апреля 2025
Пройти вступительное испытание
сдать экзамен или победить в конкурсе, олимпиаде, перезачесть итоговую государственную аттестацию, предоставить рекомендательное письмо
Заполнить все документы в личном кабинете
бюджет - до 19 августа 2025
контракт - до 4 сентября 2025
Найти себя в списках рекомендованных к поступлению на abit.itmo.ru
с 22 августа 2025
Подписать Согласие о зачислении
24 августа 2025 до 12:00 (МСК)
Найти себя в приказе о поступлении на abit.itmo.ru
бюджет - 29 августа 2025
контракт - 5 сентября 2025