Стартап как диплом, или как Высшая инженерная школа меняет подход к образованию

В современном мире, где технологии развиваются стремительно, а промышленность требует готовых решений, традиционный формат высшего образования часто отстает от реальных запросов рынка. Выпускники многих вузов приходят на предприятия с багажом теоретических знаний, но без опыта их практического применения в команде. Высшая инженерная школа Чувашского государственного университета им. И.Н. Ульянова бросает вызов этой парадигме, сделав ставку на радикально новый подход: здесь дипломом становится готовый к внедрению стартап или технологический продукт, разработанный командой студентов.

Высшая инженерная школа (ВИШ) ЧувГУ – это инновационное структурное подразделение Чувашского госуниверситета, созданное для подготовки нового поколения инженеров. ВИШ функционирует уже третий год. Ключевые отличия от традиционного образования: с первого курса студенты работают в командах над реальными проектами в тесной связке с партнерами – ведущими российскими и республиканскими промышленными предприятиями. 

Сейчас обучение ведется по пяти образовательным программам бакалавриата:

• Программное обеспечение автоматизированных систем электроэнергетики 
• Инженерия умных систем промышленной электроники 
• Инженерное конструирование и технология создания электрических аппаратов
• Цифровые технологии в релейной защите и автоматике электроэнергетических систем
• Аддитивные технологии и цифровой инжиниринг

«В традиционной парадигме обучения собрать ребят из четырех факультетов для совместной работы было бы практически невозможно. Каждый факультет, как правило, живет своей жизнью. А здесь студенты разных направлений подготовки работают в командах, чтобы дополнять знания друг друга. Это гораздо сильнее», – отмечает заместитель директора по науке и инновациям Высшей инженерной школы Максим Никандров.

Путь к осознанному выбору: от пробы сил к глубокой специализации

Образовательный процесс в ВИШ выстроен как постепенное погружение в профессию. С первого курса студенты пробуют себя в разных ролях в рамках проектных модулей: лидер, конструктор, дизайнер, исследователь. Это позволяет им на собственном опыте понять свои сильные стороны и делать то, что у каждого лучше получается.

«Пока студенты выполняли работу над проектами на первом и втором курсе, они меняли роли, чтобы понять, где они чувствуют себя уверенно — в роли генератора идей,  аналитика или технического специалиста. Два курса закончили и перешли в другую идеологию. Теперь им предоставлено больше самостоятельности,  в ВИШ запустили четыре функциональных трека: исследователь, разработчик, предприниматель и наставник», – рассказывает начальник управления научно-техническими инновациями ЧувГУ, руководитель предпринимательского трека ВИШ Рустам Александров.

Трек «Разработчик» – для тех, кто хочет стать высококлассным техническим специалистом. Выпускник сможет стать «инженером-разработчиком» с готовым портфолио реальных проектов.

Трек «Предприниматель» – готовит будущих лидеров и создателей бизнеса в технологической сфере. Выпускник – «инженер-предприниматель», способный основать стартап и вести команду.

Треки «Исследователь» и «Наставник» дополняют экосистему, готовя кадры для науки и педагогики.

Обучение строится на реальных кейсах от индустриальных партнеров, таких как «Россети», «Лаборатория Касперского», «Т8», «Экспонента», «Русэл», «АБС Электро», «Релематика» и других. Это дает студентам прямой контакт с актуальными задачами рынка и делает подготовку максимально практичной.

Такой подход учит будущих инженеров-предпринимателей главному: продукт должен решать реальную проблему и быть востребованным на рынке. 

Стартапы третьего курса: от идеи к прототипу

Погружение в треки происходит через работу над конкретными стартапами. Вот лишь некоторые из проектов, над которыми уже сегодня работают команды третьего курса ВИШ.

1. «Оптоволоконная защита охраняемых объектов при помощи обработки сигнала с искусственным интеллектом»  

Проект представляет собой систему защиты охраняемых объектов на основе оптоволоконных технологий и искусственного интеллекта. Принцип работы основан на том, что любой звук создает вибрацию, которая воздействует на оптоволоконный кабель с проходящим через него лазерным лучом. Вибрация вызывает микродеформации кабеля, что приводит к изменению характеристик лазерного сигнала.

Программный комплекс с использованием алгоритмов искусственного интеллекта анализирует эти изменения и с точностью до 92 % определяет природу источника воздействия – отличает человека от животного, идентифицирует тип летательного аппарата или модель беспилотника. Для лазера даже тысячные доли децибела несут ценную информацию, что позволяет достичь высочайшей точности распознавания.

Основные сферы применения – защита критически важных объектов энергетики, нефтегазовой промышленности и телеком-операторов от атак беспилотников. В гражданских целях система может использоваться для раннего обнаружения пожаров, технологических сбоев и повреждений на линиях электропередач, где с точностью до метров определяет место обрыва оптоволоконной линии. Экономическая эффективность достигается за счет использования существующей оптоволоконной инфраструктуры, где основными затратами является лишь установка программно-аппаратного комплекса.

2. Цифровой двойник распределенной автономной энергосистемы 

Проект представляет собой цифровой двойник распределенной энергосистемы, разработанный на базе современного программного движка. Студенты собираются создать виртуальную копию реального энергорайона – например, микрорайона «Новый Город» в Чебоксарах – и проанализировать его энергопотребление с точностью до 98 %.

Система прогнозирует пиковые нагрузки и помогает оптимизировать энергозатраты. Как отмечают авторы проекта, к примеру, они могут рекомендовать отключать ночью часть электрозаправок, которые в это время практически не используются, или перераспределять нагрузку между потребителями. Это позволяет энергокомпаниям избежать перегрузок и штрафов за превышение лимитов потребления.

При этом алгоритмы работают на обычном компьютере и способны строить точные прогнозы на неделю вперед, учитывая исторические данные и прогноз погоды.

3. Самообучающийся цифровой двойник энергообъектов

Данный проект предполагает создание программного комплекса для симуляции энергообъектов, минимизируя их риски. В России более 700 стратегических энергообъектов, а перебои питания несут огромные убытки – как произошло в Москве в 2005 году, когда суточное отключение стоило 14 млрд современных рублей. Поэтому сейчас безопасность становится ключевым трендом.

Студенты будут разрабатывать платформу-конструктор с виртуальным управляющим, отслеживающим параметры (нагрузка, выработка). Система обучается, предлагая оптимизированные алгоритмы, и проходит стресс-тесты (кибератаки) для выявления уязвимостей.

Целевые клиенты этого проекта – «Русэнерго», «Русгидро», «Мосэнерго»: компании с высокой ответственностью и бюджетом. Основная сложность – персонализация цифровых двойников для каждого объекта. Сейчас авторы работают над типизацией этого процесса.

4. Приватный ИИ-помощник для бизнеса и критически важных персональных задач

Команда планирует создать ИИ-помощника для бизнеса и частных лиц с высокими требованиями к конфиденциальности. Решение предназначено для тех, кто хочет использовать искусственный интеллект для анализа документов и принятия решений, но не могут рисковать данными в публичных облаках.

Целевая аудитория – B2B-сектор (юридические фирмы, медицинские и финансовые учреждения) и B2G (государственные структуры, журналисты-расследователи, блогеры). Решение развертывается на сервере клиента, полностью изолировано от интернета и облаков. Разработчики поставляют ПО, лицензии и обеспечивают обслуживание. 

Продукт позволяет экономить время и средства – например, автоматизируя в медучреждениях классификацию анализов, которая обычно требует ручного труда. ИИ работает внутри защищенного контура клиента, гарантируя безопасность данных и соблюдение 152-ФЗ.

5. Метод прогнозируемого управления электродвигателем

Проект решает проблему промышленных предприятий, сталкивающихся с недостатками импортных систем управления электроприводами. Эти недостатки вызывают сбои, вибрации и преждевременный износ оборудования. 

Команда предлагает переход к предиктивному управлению с помощью системы MPC-Drive, использующей алгоритм Model Predictive Control. Это позволяет прогнозировать состояние системы на 10-20 шагов вперед, повышая энергоэффективность на 10-15 %, сокращая время отклика на 30 % и снижая эксплуатационные затраты на 20 %. Интеллектуальная модель управления адаптируется к изменяющимся условиям и интегрируется с информационными системами предприятий. Уникальность проекта в создании российской альтернативы, поскольку аналогичные технологии только начинают появляться на мировом рынке.

Целевая аудитория включает предприятия B2G («Росатом», «Роскосмос») и B2B-сектор («Газпром», «Роснефть», НЛМК, «Северсталь»), использующие электроприводы в насосных станциях, компрессорах и прокатных станах. 

От стартапа к диплому

Конечная цель этого масштабного образовательного эксперимента – защита комплексных выпускных квалификационных работ на четвертом курсе целыми командами. Это пока редкая для России практика. 

«В настоящее время мы наблюдаем переход системы образования от знаниевой парадигмы к ценностно-ориентированной, где во главу угла ставится личный опыт студента. Комплексные ВКР отражают эту тенденцию: для ее выполнения формируется студенческая команда из нескольких человек, обладающих различными компетенциями. В России опыт выполнения комплексных инженерных ВКР уже имеет Донской государственный технический университет. Впервые в этом году у них защищались ВКР командами из трех студентов разных направлений подготовки», – отмечает директор Высшей инженерной школы Дарья Троешестова.

Студенты ВИШ уже видят перед собой этот ориентир. Их сегодняшние разработки – это не просто учебные проекты, а задел для будущих стартапов и, что важнее, реальные технологические решения, способные изменить целые отрасли. 

Реклама. ФГБОУ ВО «ЧГУ им. И.Н. Ульянова».