Искандер Бариев об ИИ от вуза, ищущем новые лекарства, летающем по трубам и очищающем снег
«Если раньше для обработки данных с 100 километров трубопровода требовалось несколько месяцев, теперь нужно несколько часов», — рассказывает первый проректор, заместитель директора Университета Иннополис об одной из разработок вуза, за счет которых он существует. ИИ, созданный здесь, «на глаз» взвешивает животных и ищет новые материалы, сокращает сроки обработки данных в 200 раз и готовится автогенерировать код. О том, из чего складывается бюджет университета, почему бизнес сопротивляется внедрению технологий, как за полмиллиарда развить промышленную робототехнику в России отчасти с помощью китайцев и каким должен быть IT-инженер будущего, Бариев рассказал в интервью «БИЗНЕС Online».
«Мы сразу понимали, что спонсорских денег не будет хватать даже на инфраструктуру»
— Искандер Ильгизарович, модель Университета Иннополис крайне нестандартная по российским меркам. Судя по официальным данным, государственного финансирования здесь практически нет, единого большого стабильного спонсора — тоже, и вуз живет в основном благодаря своим коммерческим проектам. Расскажите, пожалуйста, как выстраивается эта система?
— Университет Иннополис по форме автономная некоммерческая организация. А по сути — исследовательская IT-компания с образовательной лицензией. Мы не делаем интеграторские проекты, не перепродаем чужие лицензии, но решаем конкретные задачи крупнейших российских предприятий нашими собственными IT-разработками и в основном благодаря этому и формируем бюджет.
Прямые субсидии на образовательную деятельность — контрольные цифры приема на бюджет — закрывают примерно 5 процентов наших затрат на образование. Но мы выигрываем большое количество конкурсов на предоставление целевых проектных грантов — это, по сути, коммерческие проекты, но с государственным финансированием или софинансированием.
— А у них какая доля?
— Примерно 30 процентов. Все остальное — доходы от нашей коммерческой деятельности.
— Такой баланс закладывался изначально?
— Университету всего 11 лет, 8 из них я в этом проекте. И когда я пришел, у нас был один проект и четыре человека, которые им занимались. Мы понимали, что, несмотря на небольшое количество студентов, спонсорских денег не будет хватать даже на инфраструктуру: оплату тепла, электричества и так далее. Нужно было что-то менять. Тогда мы выбрали данную модель, и это очень нам помогло и в экспертизе, и в бюджете, и в образовательной деятельности: мы максимально вовлекаем студентов в коммерческие сложные проекты, таким образом они не просто учатся теории, а получают глубокие знания с пониманием реальных задач IT-индустрии.
Я внимательно изучаю опыт ведущих вузов в области computer science, проанализировал 50 вузов, которые входят в топ-100, и эта модель является наиболее выигрышной.
— Это в мире. А в России она практикуется?
— Да, проектная работа — стандарт у ведущих вузов мира. Но у них есть еще очень большой объем эндаумент-фонда. У нас его пока практически нет, это связано и с возрастом университета, и с российской академической культурой. Но думаю, что в будущем наши студенты будут настолько успешны и верны Иннополису, что начнут помогать формировать такой фонд (улыбается).
В России так работают отдельные направления в «Сколтехе», ИТМО, других вузах. Но нет такого, чтобы весь университет на 65 процентов жил за счет проектов.
— Хорошо, 8 лет назад проектами занимались четыре человека, а сегодня?
— Почти 1,5 тысячи. Это разные направления, по каждому есть исследовательская часть.
— На сайте очень впечатляющий список заказчиков. Сколько денег они приносят, какой бюджет коммерческих проектов?
— Около 5 миллиардов рублей.
— Лидирующее направление — нефтегаз?
— Нет, не только, хотя центр нефтегаза у нас действительно очень сильный. На первом месте сегодня центр робототехники, в прошлом году лидерами были центр информационных систем и центр искусственного интеллекта. Надо понимать, что речь в данном случае только об измерении в деньгах, а не о ранжировании по важности. Для меня крайне значимым является институт дополнительного образования — это тоже наше структурное подразделение. И центр трансфера технологий, который сохраняет нашу интеллектуальную собственность, формирует стоимость проектов университета и возможность перепродажи решений. А также центр информационных технологий, который поддерживает всю инфраструктуру, отвечает за ЦОД, безопасность, рабочие места, техподдержку и так далее. Направлений очень много.
«ИИ подбирает структуру молекул эффективных лекарств»
— Давайте начнем с самого резонансного. В Университете Иннополис работает первый в России Институт искусственного интеллекта. Чего удалось достичь, какими результатами интеллектуальной деятельности особенно гордитесь?
— В сфере ИИ лидерами по количеству всевозможных патентов и свидетельств, конечно, являются беспилотники — летающие, ездящие, подводные и так далее. А также алгоритмы, которые ими управляют. Есть беспилотный «КАМАЗ», беспилотный бульдозер, беспилотная битумная машина, которая распыляет битум перед тем, как положить асфальт, беспилотный снегоуборщик.
— Чистит он снег?
— Конечно, в нашем промпарке он очищает всю территорию, въезды в ангары. У беспилотника два режима: автономный, когда он работает в заданном периметре, и режим аватара, когда ребята сидят в промпарке, пьют чай и джойстиком или телефоном управляют снегоуборщиком. И главное — не мерзнут. По робототехнике большое количество патентов, которые коммерциализируются. По дронам тоже.
— Насколько ваши дроны отечественные?
— Уровень локализации разработанного нами конвертоплана InnoVtol — не менее 70 процентов. Например, пока не получилось найти в России производителей моторов. Камеры тоже все еще покупные — тут есть российские аналоги, но к их начинке бывают вопросы.
Но ключевые элементы — система управления, плата, дизайн, софт и так далее — полностью разработаны в Университете Иннополис. У нас получилось сделать беспилотник вертикального взлета — он поднимается на батарейках, используя четыре винта, а затем переходит в самолетный режим и летит на бензине. Таким образом, мы получаем максимальную дальность автономного полета.
Конвертоплан весит до 30 килограммов, за счет этого обладает более облегченной системой сертификации и поднимает 6 килограммов полезной нагрузки: можно навесить на него сложное оборудование, камеры, тепловизоры. С этим всем он может лететь в одну сторону примерно 150 километров и вернуться на ту же заправку.
— Сколько уже конвертопланов собрано?
— Мы собрали сейчас порядка 20. До конца года планируем собрать и продать еще 35.
Но беспилотие только одно из направлений. Мы очень активно развиваем ИИ в области обработки изображений. Например, один из мегаважных наших проектов — система внутритрубной диагностики, которая анализирует дефекты газопроводов и трубопроводов компрессорных станций. Внутри трубы запускают снаряд-дефектоскоп, который собирает огромное количество информации.
— Он там летит, плывет или ползет? Как перемещается?
— Снаряд движется в потоке газа по трубе за счет перепада давления. А на компрессорных станциях применяются самоходные роботизированные комплексы ультразвуковой диагностики на колесах.
Полученные ими данные раньше вручную обрабатывал эксперт. Мы же разработали алгоритм, который делает это автоматически, обучили его на большой выборке. Провели огромную работу. В результате подготовка отчета ускорилась в 200 раз.
Если раньше для ручной обработки данных с трубопровода протяженностью 100 километров требовалось несколько месяцев, теперь этот процесс занимает несколько часов.
— А точность?
— Около 90 процентов, по критическим показателям — до 99–100 процентов. Это дает колоссальный эффект с точки зрения принятия быстрых решений.
Второй проект — анализ сварных швов. При строительстве и капремонте трубопроводов важно контролировать качество сварки. Ручной анализ слишком трудозатратен и не исключает ошибок. Мы разработали алгоритмы ИИ, которые с точностью до 90 процентов дают заключение по сварному соединению. По словам заказчика, это ускоряет процессы строительства в несколько раз.
У нас много проектов по анализу снимков в разных отраслях. Вокруг таких проектов мы и формируем патенты.
— То есть все строится вокруг беспилотия и анализа изображений?
— Не только. Команда центра искусственного интеллекта сейчас разрабатывает алгоритмы, которые помогут искать новые виды материалов или продукции — это тоже мощное направление. Например, для одного химпредприятия мы занимаемся поиском новых катализаторов по заданным свойствам.
— И нашли уже какие-нибудь новые материалы? Или пока только алгоритмы разработали?
— Есть конкретные успешные примеры, связанные с катализаторами. До производства должна пройти стадия финального тестирования, экспериментов — мы сейчас как раз на ней.
Но катализаторами все не ограничивается. Алгоритмы искусственного интеллекта существенно сокращают процедуру поиска новых лекарств.
Мы разработали технологию, которая подбирает структуру молекул эффективных лекарств при конкретных патологиях.
По заказу одной из российских компаний наша команда доказала, что таким образом этап драг-дизайна — так называют поиск молекулы-кандидата в лекарственное средство — сокращается с 3 лет до 6–11 месяцев. То есть вместо реального эксперимента мы проводим тысячи виртуальных, которые помогают найти нужную формулу.
— Есть вероятность, что искусственный интеллект найдет лекарство от рака? С такими методами?
— Я думаю, что это будущее. Каждый день в мире возникает необходимость в еще более эффективных лекарствах. Появляются новые болезни, новые мутации, на них нужно реагировать.
— Антибиотикорезистентность…
— Да! Старые лекарства уже перестают работать или становятся менее эффективными. Вместе с тем абсолютно новые лекарства, с нуля, в России практически не производят. Это очень дорого и долго. Поиск и разработка новых лекарств тянутся до 10 лет и обходятся в несколько миллиардов долларов.
— Ну и компонентов не всегда хватает.
— И это тоже.
— А заказчик у вас в России?
— Да, в Подмосковье. Нам поставили конкретную задачу по онкологии, наша команда ее эффективно решила. Кроме того, у нас уже есть ряд международных консалтингов, мы предлагаем свою экспертизу миру.
— Индии, Китаю?
— Индии. Там фармацевтическая промышленность показывает бурный рост, и ее доля на мировом рынке достигла 13 процентов. У них также есть запрос на снижение стоимости разработки инновационных лекарств, поэтому государство в это направление активно инвестирует, там возникают мощные команды.
«Многие не понимают, зачем инвестировать в отечественные инновации»
— В России тоже все четче обозначается вектор на внедрение ИИ в деятельность компаний. Но бизнес этим заниматься не спешит. Что мешает? Деньги? Незрелость технологий?
— Это комплексный вопрос, нельзя сказать, что только деньги. Хотя и они тоже. Хуже то, что многие до сих пор не понимают, зачем инвестировать в отечественные инновации, если можно это купить за рубежом, допустим в Китае. Но такое решение, которое в моменте кажется быстрее и, вероятно, дешевле, в перспективе окажется намного дороже и сложнее. Санкции это продемонстрировали, и компании начали это понимать.
Основное препятствие — отсутствие знаний и понимания у руководства компаний важности технологии. Второе — нежелание рисковать и инвестировать в ИИ.
— Долго, дорого и неочевидный результат?
— Да. И это на самом деле огромная проблема. Причем многие вузы и исследовательские центры испортили отношения с индустрией, потому что работали «на полку» и не доводили до конца бизнес-процессы. Это испортило доверие бизнеса к инновационным проектам.
— В вашем портфеле есть проекты «на полке»?
— Мы категорически против них. Но бывают, их у нас меньше 5 процентов.
Сложность вот в чем: если мы говорим об искусственном интеллекте, нужно понять реальную потребность заказчика, какой экономический эффект принесет внедрение технологии. Просчитать это на берегу крайне сложно. Но эффект часто превосходит даже наши ожидания.
Сейчас на одном большом агропромышленном предприятии мы научились при помощи камер определять вес животных с погрешностью всего 5 процентов.
Представляете, у вас 700 станков с животными, в каждом станке до 50 голов. И вы можете с помощью камер оперативно узнавать вес каждого животного без стресса для него.
Это уникальный проект, мы сами до конца не верили, что подобное возможно с такой точностью, но все получилось. Каждый день измеряли весами и камерами, и все цифры сходятся. Собственник очень рад, это сразу открыло ему абсолютно другой подход к взаимодействию с кредитными организациями. Он постоянно в режиме реального времени понимает, сколько килограммов мяса может продать на бирже.
— Число компаний, которые готовы использовать ИИ, увеличивается? На сколько?
— У нас ежегодно количество ИИ-проектов растет на 50 процентов. Сегодня главная проблема не в числе заказов, а в количестве квалифицированных специалистов, которые могут закрыть все эти задачи. В данном смысле хорошо, что мы университет.
«В России промышленных роботов катастрофически мало»
— Недавно министр промышленности и торговли Денис Мантуров рассказывал президенту Владимиру Путину, что комплексное наращивание компетенций по промышленной робототехнике будет обеспечиваться в профильных центрах, создаваемых на базе Иннополиса. Что это за центры, как они станут работать и чего от них ждете?
— У нас с 2018 года работает центр компетенций НТИ по направлению «Технологии компонентов робототехники и мехатроники». Мы в лидерах по качеству исполнения этой программы, и минпромторг обратил внимание на наши компетенции.
В России сегодня в промышленности на 10 тысяч работников приходится примерно 12 роботов. Это катастрофически мало по сравнению с развитыми странами. Например, в Южной Корее на 10 тысяч работников более 500 роботов, в Китае — 200−250, в Америке — и того больше. И такая низкая цифра для России… не скажу, что преступление, но это плохо. Мы пятая экономика мира и не можем себе позволить низкие показатели. Вся конкурентоспособность сейчас зависит от качества продукции, ее себестоимости и производительности труда. Достичь этого без роботов невозможно.
Центр на базе Университета Иннополис должен стать методологической базой, которая будет проводить технологические аудиты, взаимодействовать с производителями индустриальных роботов, рассказывать предприятиям о важности роботизации, снижать уровень их неуверенности.
Главная задача центра промышленной робототехники на базе Университета Иннополис — сделать так, чтобы в России количество роботов на 10 тысяч человек было на порядок больше.
Необходимо полностью переформатировать работу компаний с производителями промышленных роботов, создать экосистему. Мы будем в разных городах формировать партнерскую сеть компаний, которые умеют внедрять промышленных роботов.
— Есть ли уже что внедрять?
— Это вопрос комплексный. Есть ли в России достаточное количество российских промышленных роботов? Наверное, пока нет. Они только-только зарождаются. Есть ряд крутых компаний в Москве, Питере, Подмосковье, Казани — тот же «Эйдос».
Сейчас и мы запустили производство своих индустриальных роботов. Первые шаги будем делать вместе с китайским партнером. Одному из наших офисов, который мы открыли в городе Ханчжоу, поставлена задача взаимодействовать с крупными производителями для дальнейшей локализации их в России, чтобы не просто купили и сюда привезли.
Есть какие-то элементы, которые сложно локализовать, например приводы. Но литейку, софт, обработку, сборку можно делать здесь. Это снизит стоимость и даст некий импульс. И за счет полученных знаний уже будем создавать своих, российских роботов.
— Китайцы готовы к такой схеме? Не выгоднее им готовых роботов продавать?
— У нас сейчас уже есть пять партнеров в разном ценовом сегменте, которые готовы.
— Сколько людей будет в центре, как государство станет его финансировать?
— Сегодня у нас почти 300 человек работают в направлении робототехники. Я думаю, мы вырастем до 500 — часть сотрудников будет по партнерской сети. В год центр будет получать около 400–450 миллионов. Но нужно понимать, у нас жесткие требования по софинансированию: центр должен быть самоокупаем в краткосрочной перспективе. Наша цель — на каждый государственный рубль привлечь 5 коммерческих.
— Что первично — спрос или предложение? Компании должны осознать необходимость и поставить задачу или роботопроизводители должны доказать, что готовы создавать приличный продукт?
— И то и другое. В e-commerce, например, невозможно достичь необходимого качества и скорости обработки заказов без промышленных роботов. Ozon Tech вообще создана для разработки логистических роботов и тележек. Я был на некоторых заводах в Китае, где все это применяется — просто космос. За этим будущее, скорость обработки в разы увеличивается.
Отвечая на ваш вопрос, что первично, — это как курица и яйцо. Я думаю, что в первую очередь должен быть некий понятный гарантированный заказ со стороны предприятий на использование промышленных роботов. Если будет заказ, компании подтянутся.
— Тут государство должно поспособствовать?
— По поручению президента страны сейчас формируется директива госкомпаниям и компаниям с госучастием на разработку стратегии по роботизации. Это сформирует первый спрос. Тогда начнется производство роботов, будет появляться большое количество компаний-интеграторов, инжиниринговых компаний, которые станут все это дорабатывать.
Стоимость самого робота составляет всего лишь от 5 до 15 процентов затрат на роботизацию. Остальное — оборудование, дополнительные измерительные устройства, консалтинг, работы по настройке.
Когда сформируется первый спрос, стоимость роботов снизится, потому что появится конкуренция. А после локализации будет меньше затрат на логистику и так далее.
— Главное в данной модели, чтобы это были не роботы ради галочки и господдержки…
— Знаете, мы наблюдаем лавинообразный рост проектов по робототехнике. В этом году уже очевиден крен — до 50 процентов наших проектов будет в сфере робототехники. И везде есть прямая экономика для компаний.
— Прямо везде?
— Когда мы пишем технико-экономическое обоснование, изначально закладываем сроки окупаемости примерно в два года. На практике уже через 8 месяцев компании говорят, что все окупилось. Они ведь никогда не оценивали объем брака, проблемы с работниками, которые иногда заболевают, не выходят. А если начать подсчитывать все нюансы, экономика сразу вырисовывается совсем другой.
— Но если разрабатывается проект поддержки роботизации предприятия, не будет ли такого, что компании быстро закупят китайских роботов, чтобы отчитаться, найдут нужных дельцов, и российские разработки после им станут просто не актуальны?
— Это очень важный вопрос. Сама продукция в России есть. Но мы сильно проигрываем в связи с отсутствием тиража. Из-за этого же не можем дать конкурентоспособную цену. Но я думаю, что государство придумает модели и меры поддержки, если будет достаточное количество компаний, производящих роботов. Но иметь технологическую независимость в данном направлении, конечно, необходимо.
Компания должна понимать, что при закупке иностранных роботов она может столкнуться с рисками, связанными с гарантией, техническим обслуживанием и так далее. Поэтому так нужны местные команды, которые настроят и будут обслуживать оборудование. Без этого успешность проекта невозможна.
«Мы начали рекомендовать школьников вузам-партнерам»
— Вы говорили, что дополнительное образование тоже считаете коммерческим проектом. Как работает эта система, кого дополнительно образовываете?
— В дополнительном образовании заказчиками выступают коммерческие компании, физлица, госорганы. Без допобучения получить эффект по тиражированию программных продуктов и внедрению разработанных решений у заказчика практически невозможно. Кроме того, у нас много проектов для вузов, мы проводим повышение квалификации преподавателей, формирование команд цифровой трансформации, ассессмент — оценку компетенций студентов, которые учатся на цифровых кафедрах. Благодаря этому сегодня 90 процентов вузов России знают, что такое Университет Иннополис.
И мы очень гордимся проектом «Код будущего», он даже, по мнению оператора, стал одним из лидеров по качеству обучения — до конца курса доходят 85 процентов слушателей, за каждым школьником закреплен тьютор. Внутренняя цель — чтобы человек, после того как заканчивает обучение, захотел прийти к нам еще раз.
— И к вам поступить?
— В идеале да, хотя у нас не так много мест, даже с учетом расширения. А ведь по программам допобразования через нас ежегодно проходят 20–30 тысяч человек.
Конечно, все не могут пойти в наши магистратуру и бакалавриат. Поэтому мы сейчас начали формировать сеть партнеров среди вузов, с которыми мы дружим. Мы верим в качество нашего обучения и этим вузам рекомендуем наших школьников, а также студентов на магистратуру.
— Бюджетный заказ на этот год есть на обучение школьников и студентов?
— Прямо сейчас мы продолжаем обучать школьников и студентов колледжей, которых набрали в октябре 2023 года. На курсы всегда высокий спрос, поэтому было решено открыть дополнительный набор, он продлится до конца марта. Оставить заявку на бесплатное обучение можно на портале госуслуг. Вбивайте в поисковой строке «Код будущего» и выбирайте Университет Иннополис.
— Ждете возобновления финансирования?
— Да, я надеюсь на то, что будет, потому что это очень важно. Если мы сейчас остановим данный процесс, остановится в целом развитие цифровой экономики в России. Потому что самая важная история успеха любых проектов — это знание, если его не поддерживать и не развивать, все останавливается. Государство это понимает.
— Вы проводите ассессмент по цифровым кафедрам всей РФ. Получается, у вас есть внутренний срез качества IT-образования по всей стране, как минимум по вузам, вошедшим в программу «Приоритет-2030». Как оцените?
— Оценить качество обучения в вузе мы не можем, потому что цифровые кафедры — это отдельный дополнительный проект, под который набираются отдельные люди. Но можем замерить отношение вуза к проекту. Те вузы, которые технически изначально сильно подкованы, уделяют внимание качеству поступающих, у них сильные цифровые кафедры. У тех, кто в принципе не очень понимает важности качественного IT-обучения, показатели так себе.
— Но все-таки больше качественного или некачественного обучения на цифровых кафедрах?
— 50 на 50. Но нельзя сказать, что это от вуза к вузу, скорее от программы к программе. Внутри одного вуза могут быть и сильные программы, и те, которые очень слабо реализованы.
«Программист будущего должен постоянно учиться и подстраиваться под рынок»
— Искандер Ильгизарович, как руководитель передовой инженерной школы на базе Университета Иннополис, вы говорили, что к 2030 году ПИШ подготовит 14 тысяч не просто IT-специалистов, но IT-инженеров нового типа, способных отвечать на глобальные научно-технологические вызовы. Расскажите, пожалуйста, поподробнее, как ведется процесс их подготовки?
— Да, как ПИШ, мы перезапускаем систему высшего образования, дополнительного образования и и взаимодействия с нашими индустриальными заказчиками. Важно понимать, что переподготовка в дополнительном образовании занимает 6–8 месяцев, а иногда доходит и до года. Данную работу мы выстроили с нашими партнерами: это «Газпром», «Газпромнефть», VK, «Ростелеком» и МТС. За полтора года работы ПИШ мы добились доверительного отношения к нам, создали собственные продукты. Например, систему хранения и версионного контроля программного кода Gitflame и систему постановки задач и управления процессом разработки Teamflame.
Первый раз мы набрали бакалавров и магистров в сентябре 2023 года, выстроив их обучение сразу с упором на индустрию. Сначала студенты говорили, мол, зачем нас загонять в рамки индустриальных партнеров, когда в Иннополисе так много разных резидентов особой экономической зоны. Но вскоре все поняли, что только в тесном взаимодействии с заказчиками достигается цель глубокого погружения в проектную работу и задачи индустрии. Нам важно скрестить задачи, где у нас очень сильная экспертиза, с задачами компаний, и чтобы все это было интересно нашим студентам. И у нас пока получается. Перед нами стоят серьезные вызовы.
— Автогенерация кода?
— Да. В мире уже есть компании, стартапы, которые заявляют, что уже что-то сделали в данной области. Но глубокий анализ показывает, что на самом деле ничего серьезного на уровне продукта нет. И это для нас возможность создать уникальное масштабируемое решение.
Для обучения моделей используем открытый качественный код, который отбираем при помощи системы статического анализа. А вот улучшить низкокачественный код нам помогает система оптимизации кода. В результате мы получим большое количество качественных данных для обучения нашей модели автогенерации.
— И все-таки кто такой IT-инженер будущего?
— IT-инженер будущего должен подстраиваться под быстро меняющийся рынок, понимать все стадии создания программного обеспечения: базовая разработка, тестирование, контроль качества, развертывание ПО и так далее, до бесконечности по кругу — оно же непрерывно дорабатывается.
— А программисты сегодняшнего дня это не умеют?
— Им, как правило, не хватает универсальности и кругозора. Они пришли, получили диплом и стали, допустим, тестировщиками или разработчиками на конкретном языке программирования. Если им прилетает другая задача, они уже не знают, как ее решить, нужно изучать новые технологии.
Думаем над эффективными механизмами, предполагаем сделать постоянный доступ на нашу образовательную платформу ЕМОП. Вместе с индустриальными заказчиками планируем появление новых образовательных модулей. Часть из них будем разрабатывать за свой счет, чтобы они были доступны бесплатно, а за некоторые инженеры станут сами платить. Задача — сформировать в голове программиста, что он должен постоянно учиться, чтобы оставаться конкурентоспособным.
