Квантовые сенсоры — устройства, способные проводить измерения с высокой чувствительностью и точностью. В 2026 году стартовала работа над первыми шестью проектами по разработке квантовых сенсоров для применения в сферах, где нужна абсолютная точность и стабильность измерений — навигации воздушных и морских судов, геологоразведке, метрологии, телекоммуникациях и научных исследованиях. Представители отрасли рассказали о перспективных областях применения технологии и проектах, которые реализуются в рамках программы развития квантовых сенсоров.

От НИТУ МИСИС с докладами выступили два исследователя. Главный научный сотрудник лаборатории квантовых коммуникаций Центра компетенций НТИ «Квантовые коммуникации» НИТУ МИСИС д.ф.-м.н. Григорий Гольцман рассказал о проекте в области сверхпроводниковых однофотонных детекторов. Заведующий лабораторией криоэлектронных систем НИТУ МИСИС, д.ф.-м.н. Сергей Шитов представил возможности университета как центра компетенций в области квантовых сенсоров.

Подводя итоги обсуждения квантовых сенсоров, эксперты перешли к вопросам подготовки кадров для индустрии. Проректор по образованию НИТУ МИСИС Андрей Воронин отметил: «В 2026 году по поручению Президента России стартовал сетевой Квантовый университет, который собрал в единую образовательную программу лучшие курсы от пяти ведущих вузов страны, куда вошёл и МИСИС с дисциплиной „Сверхпроводящие цепи и кубиты“. Главное преимущество в том, что студенты получают доступ ко всем специализированным дисциплинам и лабораториям каждого университета и осваивают полный цикл компетенций, необходимых для работы в сфере квантовых вычислений и других направлениях квантовой индустрии. Институт физики и квантовой инженерии НИТУ МИСИС активно участвует в трансформации всего направления подготовки, так в рамках пилотного проекта по совершенствованию национальной системы высшего реализуются программы по квантовому материаловедению и физике конденсированного состояния, где мы готовим инженеров и исследователей, создающих технологии будущего на 6-ти летних образовательных траекториях».

Практическая реализация программы Росатома запланирована на 2026-2030 годы в рамках федерального проекта «Прикладные исследования и перспективные разработки» национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».

В Институте физики и квантовой инженерии НИТУ МИСИС учёные проводят исследования по всем направлениям квантовых технологий, включая квантовые вычисления, квантовые коммуникации и квантовые сенсоры. В университете сформирована научная база для создания высокочувствительных квантовых устройств. Среди разработок учёных — сенсор для новой технологии теплового кожного картирования, а также сверхчувствительный детектор одиночных фотонов для квантовых чипов.

Мюоны — элементарные частицы, рождающиеся в верхних слоях атмосферы Земли во взаимодействии с космическими лучами. Они способны проходить сквозь значительную толщу вещества. Плотность материала влияет на то, какая доля мюонов проходит через объект: чем плотнее участок, тем сильнее он ослабляет поток частиц. Регистрируя мюоны, можно получать информацию о внутреннем строении различных объектов. Именно этот принцип учёные НИТУ МИСИС предлагают использовать для диагностики ректификационных колонн — крупных промышленных установок, в которых нефть разделяют на отдельные фракции. В отличие от традиционного гамма-сканирования ректификационных колонн, мюонография не требует радиоактивных источников и остановки производственного процесса.

«Для мюонографического обследования оборудования мы устанавливаем снаружи колонн автономные детекторы, состоящие из пластин ядерной фотоэмульсии. В течение времени экспозиции детекторы регистрируют мюоны, проходящие через оборудование. Затем пластины проявляем и сканируем, а полученную информацию обрабатываем с помощью специализированного программного обеспечения. По распределению зарегистрированных частиц можно восстановить внутреннюю структуру объекта и дать заключение о состоянии внутренних контактных устройств колонны», — сказала д.ф.-м.н. Наталья Полухина, ведущий эксперт Центра инфраструктурного взаимодействия и партнёрства MegaScience НИТУ МИСИС.

Учёные разработали конструкцию детекторов, методику проведения измерений и программные средства для обработки полученных данных. На следующем этапе коллектив планирует создать готовое решение для регулярного контроля промышленного оборудования и запустить на его основе диагностический сервис для нефтеперерабатывающих предприятий. Он будет включать проведение измерений, обработку данных и подготовку результатов. Для взаимодействия с заказчиками также разрабатывается клиентское программное обеспечение, с помощью которого можно будет оформлять заявки, сопровождать работы и хранить историю проведённых измерений.

«Эмульсионные детекторы не требуют электропитания или искусственного источника излучения, а все компоненты детекторной системы — отечественного производства. После накопления необходимого объёма данных и их обработки заказчик получает результаты обследования и диагностическое заключение. Технология мюонографии позволяет выявлять в ректификационных колоннах признаки застойных зон и механических дефектов. Эта информация может использоваться техническими службами предприятия для оценки состояния оборудования и определения необходимости ремонтных работ», — отметила руководитель проекта, начальник управления науки НИТУ МИСИС Юлия Красильникова.

Авторская технология основана на многолетних исследованиях специалистов НИТУ МИСИС и Физического института имени П. Н. Лебедева (ФИАН) РАН. Ранее учёные применяли мюонографию для изучения объектов культурного наследия, поиска особенностей внутренней структуры крупных промышленных объектов и решения задач нефтегазовой геологии. В 2025 году группа МИСИС и ФИАН совместно со специалистами «Татнефти» провела оконтуривание участка залежи битуминозного песчаника в Татарстане. Полученный опыт стал основой для дальнейшего развития метода применительно к промышленному оборудованию. Применение технологии на действующем Московском НПЗ стало одной из первых работ группы на промышленных объектах. Разработку представили на очном этапе программы развития проектов технологического лидерства «От идеи к продукту».

Чем занимается системный аналитик?

Системный аналитик превращает задачу компании в проект цифрового решения. Он анализирует потребности заказчика и пользователей, изучает действующие процессы и системы, собирает и оценивает требования. Затем описывает, как должно работать новое решение: какие сценарии будут доступны пользователям, как будут обрабатываться данные, какие интерфейсы и интеграции понадобятся. Во время разработки аналитик помогает команде уточнять детали, согласовывает изменения и проверяет, решает ли готовая система исходную задачу.

Какие задачи решает системный аналитик?

Задачи системного аналитика зависят от проекта: он может улучшать отдельный бизнес-процесс или проектировать взаимодействие нескольких корпоративных систем. Аналитик моделирует бизнес-процессы в BPMN, а структуру и поведение информационных систем — с помощью UML. Он описывает модели данных, пользовательские сценарии и интеграции. Кроме того, аналитик определяет, какие процессы можно автоматизировать с помощью систем распознавания документов (OCR), искусственного интеллекта и RPA. Для оценки предлагаемых изменений он может применять имитационное моделирование и разрабатывать модели цифровых двойников исследуемого объекта. Спроектированные решения затем реализуют с использованием различных технологий — от платформы «1С:Предприятие» и low-code-инструментов до программного обеспечения, создаваемого под заказ.

Кому подойдет профессия системного аналитика?

Профессия подойдет тем, кому интересно разбираться в сложных системах и искать решения на пересечении математики, информатики и управления. Здесь пригодятся логическое мышление и умение объяснять свои идеи людям с разным опытом — от пользователя системы до разработчика. Профессия также подойдет тем, кто хочет создавать новые цифровые продукты, автоматизировать процессы и видеть практический результат своей работы. Системному аналитику не обязательно писать программный код каждый день. Но ему важно понимать основы работы информационных систем, данных и интеграций, чтобы предлагать осуществимые решения и говорить с технической командой на одном языке.

Какие навыки нужны системному аналитику?

Будущему специалисту нужны системное и аналитическое мышление, внимательность и способность работать с большими объемами информации. Он должен разбираться в бизнес-процессах, понимать принципы работы информационных систем, уметь моделировать их с помощью UML и других нотаций, описывать данные, проектировать интерфейсы и настраивать интеграции. Полезно знать, как устроены решения на платформе «1С:Предприятие», какие возможности дают low-code-платформы, RPA и технологии распознавания документов.

В зависимости от проекта аналитику могут понадобиться SQL и Python для работы с данными, методы имитационного моделирования и понимание возможностей искусственного интеллекта. Но технических знаний недостаточно: важно уметь задавать вопросы заказчику, согласовывать решения с командой и ясно объяснять, какую пользу изменения принесут компании.

Где работают системные аналитики?

Системные аналитики востребованы в ИТ-компаниях, банках, промышленности, энергетике, транспорте, логистике, электронной коммерции и государственном секторе. Они работают в компаниях, которые разрабатывают, внедряют и сопровождают корпоративные информационные системы, цифровые платформы и решения для автоматизации бизнес-процессов. Специалист может строить карьеру в ИТ-консалтинге, компаниях-интеграторах, стартапах или внутренних цифровых подразделениях крупных предприятий. Для системных аналитиков доступны разные карьерные траектории: они могут стать инженерами данных, инженерами по машинному обучению, системными архитекторами и консультантами по цифровой трансформации.

Почему перспективна профессия системного аналитика?

Компании внедряют все больше цифровых сервисов, но отдельные технологии не решают бизнес-задачи. Специалисты, которые понимают принципы управления сложными системами, смогут участвовать в проектах нового поколения, объединяя процессы, данные, программные продукты и искусственный интеллект в единую информационную систему. Спрос на системных аналитиков поддерживают развитие платформенных решений, интеграция информационных систем, автоматизация процессов, применение искусственного интеллекта и создание цифровых двойников.

Ректор НИТУ МИСИС Алевтина Черникова: «Запуск магистратуры, реализуемой НИТУ МИСИС совместно с Университетом электронных наук и технологий Китая, состоялся в рамках перекрёстных Годов образования двух стран, объявленных Президентом РФ Владимиром Путиным и Председателем КНР Си Цзиньпинем в 2026 и 2027 гг. По магистерской программе будет осуществляться подготовка инженеров и исследователей, способных решать сложные задачи современного материаловедения. Выпускники получат диплом ведущего технологического вуза России, который является знаком качества во многих государствах мира».

Делегацию НИТУ МИСИС на церемонии возглавил проректор по образованию Андрей Воронин. Он отметил, что взаимодействие с китайским вузом отвечает задачам МИСИС по программе «Приоритет-2030», направленным на развитие международной академической мобильности для студентов и научно-педагогических работников с целью повышения квалификации, обмена опытом и внедрения лучших образовательных и исследовательских практик.

С приветственным словом к студентам обратилась советник при ректорате по международной деятельности Ольга Ким. Заведующий кафедрой металловедения цветных металлов Алексей Солонин вручил студенческие билеты НИТУ МИСИС 37 обучающимся первого набора.

Со стороны UESTC участников программы приветствовали проректор Ло Гуанчунь, декан Школы материалов и энергетики Ню Сяобинь и представитель профессорско-преподавательского состава университета Чэнь Цзюньсун. От имени первого набора программы выступил студент Дэн Цзин.

После торжественной церемонии представители НИТУ МИСИС и UESTC провели рабочую встречу, посвященную дальнейшей реализации совместной программы. Стороны обсудили организацию образовательного процесса, подготовку учебного расписания на весенний семестр 2027 года, требования к магистерским диссертациям, а также вопросы приема следующего набора студентов в 2027 году.

На выставке наибольший интерес вызвала технология нанесения защитных покрытий на ответственные узлы и детали современной техники. Она объединяет три метода нанесения покрытий в рамках единого вакуумного цикла: электроискровое легирование, катодно-дуговое осаждение и магнетронное напыление. Такое сочетание позволяет получить многослойное покрытие, устойчивое к коррозии, высокотемпературному окислению и воздействию агрессивных сред. Технология разработана под руководством д.т.н. Евгения Левашова, член-корреспондента РАН, заведующего кафедрой порошковой металлургии и функциональных покрытий МИСИС.

Также университет представил сквозную технологию производства деформированных полуфабрикатов из кобальт-хром-молибденового сплава для компонентов высоконагруженных имплантатов под руководством д.т.н. Сергея Галкина, профессора кафедры обработки металлов давлением. Технологический процесс включает все основные этапы — от выплавки и разливки сплава до получения готовых прутков. Он полностью реализуется на отечественном оборудовании и предназначен для производства изделий, ранее не выпускавшихся в России.

Ещё два экспоната МИСИС — новые алюминиевые сплавы для транспортной и космической техники, разработанные под руководством к.т.н. Андрея Позднякова, доцента кафедры металловедения цветных металлов. Термически стабильные проводники системы Al-P3M-Fe-Si могут применяться в электрической проводке автомобилей, авиационного и железнодорожного транспорта, а также в контактных элементах рельсов. Другие представленные сплавы системы Al-Mg-P3M предназначены для изготовления деформированных полуфабрикатов и изделий, в том числе элементов вагонов и баков. Их состав позволяет сократить содержание дорогостоящего скандия при сохранении высоких прочностных характеристик.

Пятым экспонатом стал медь-цинковый катализатор для получения метанола из углекислого газа. Разработка к.х.н. Александра Кустова, старшего научного сотрудника лаборатории нанохимии и экологии позволяет повысить селективность процесса до 93% при конверсии CO₂ до 25%. Катализатор сохраняет стабильность работы более 110 часов.

Государственная система поддержки технологий

Одним из ключевых изменений последних лет стало формирование единой системы управления технологическим развитием. С конца 2024 года в России действует федеральный закон «О технологической политике в Российской Федерации», который определяет механизмы достижения технологического лидерства и предусматривает реализацию национальных проектов, направленных на развитие приоритетных отраслей.

Инструментом поддержки инновационного бизнеса стал реестр малых технологических компаний Минэкономразвития России. Попадание в него позволяет компаниям получать доступ к мерам поддержки, информационным и инвестиционным площадкам, а также взаимодействовать с потенциальными индустриальными партнерами. В результате формируется более короткий путь от научной идеи и предпринимательского проекта до промышленного применения.

Устойчивое развитие как бизнес-модель

Экологический эффект промышленного проекта можно напрямую связать с его экономикой. Снижение энергопотребления уменьшает эксплуатационные расходы, повторное использование сырья сокращает затраты на закупку материалов, а переработка производственных отходов позволяет вернуть часть ресурсов в производственный цикл. Для инвестиционного проекта это означает, что наряду с капитальными затратами и сроком окупаемости можно рассчитывать экономический эффект от снижения ресурсоемкости.

Например, «Алроса» заявила об отрицательном углеродном следе производимых алмазов — минус 0,71 т CO₂-эквивалента на карат. По данным компании, такого результата удалось достичь благодаря переходу на электроэнергию от гидроэлектростанций и газовое топливо. В этом случае экологический показатель становится количественным параметром, который можно учитывать при оценке эффективности технологических решений.

Такой подход уже отражается и в государственных механизмах финансирования: Правительство России относит к проектам устойчивого развития инициативы, направленные на повышение ресурсо- и энергоэффективности, а для финансирования таких проектов используются специальные инструменты, включая зеленые облигации.

В промышленности это может означать, например, замену энергоемкого оборудования, внедрение замкнутого цикла использования воды или переработку отходов производства. В каждом случае экологический показатель становится частью обычного экономического расчета: сколько потребуется вложить, сколько ресурсов удастся сэкономить и за какой срок инвестиции окупятся.

Искусственный интеллект меняет экономику проектирования

По данным ассоциации «Руссофт», к концу 2026 года генеративный ИИ в разработке программного обеспечения будут использовать 93,2% российских софтверных компаний. Сам факт появления ИИ в компании еще не означает изменения бизнес-процессов или снижения затрат. Экономический эффект возникает тогда, когда технология становится частью конкретной операции — например, помогает быстрее создавать код, находить ошибки или готовить документацию — и позволяет высвободить время специалистов для других задач. Степень интеграции ИИ в рабочие процессы в России пока различается: большинство организаций используют такие инструменты частично или только начинают их внедрять. Однако в 2025 году его использование в разработке позволило отрасли выполнять объем работы, для которого без этих инструментов потребовалось бы дополнительно около 41 тыс. сотрудников

Главное назначение таких решений заключается в сокращении трудозатрат и перераспределении роли специалистов, чтобы часть рутинных процессов перешла к цифровым инструментам. При этом искусственный интеллект ни сколько не заменяет инженерную экспертизу.

Кадровый разрыв ограничивает внедрение инноваций

Новые технологии повышают требования не только к оборудованию и цифровой инфраструктуре, но и к компетенциям специалистов. Предприятиям нужны сотрудники, которые способны одновременно понимать технологические процессы и оценивать их экономические последствия: рассчитать стоимость разработки и внедрения, определить потенциал масштабирования и сопоставить технические решения с потребностями бизнеса. Российская система образования должна адаптироваться к потребностям рынка труда на фоне дефицита кадров, который сохранится до 2032 года.

Подготовка кадров для инновационной экономики предполагает не только углубленное изучение отдельных технологий или экономических дисциплин, но и их сочетание. Например, в НИТУ МИСИС в рамках пилотного проекта по изменению уровней профессионального образования на программе «Экономика инноваций» студенты изучают полный цикл создания и вывода на рынок новых продуктов, разбирают практические кейсы промышленных предприятий и проходят стажировки в российских и международных компаниях.

Перспективы

В ближайшие годы экономика инноваций станет частью повседневного управления компаниями, поскольку практически любое технологическое решение требует ответа на вопросы о стоимости, ресурсах, рисках и возможности масштабирования. При этом конкурентоспособность инновационных проектов будет зависеть в том числе от способности специалистов увидеть её экономический потенциал и довести разработку до практического применения. Именно поэтому развитие компетенций на пересечении экономики, инженерии и цифровых технологий я считаю одним из ключевых условий перехода от отдельных инновационных проектов к системному технологическому развитию.

Материалы с заданными свойствами

Кремний остается основой современной микроэлектроники и в ближайшем будущем его значение вряд ли уменьшится. Однако задачи электронной промышленности становятся настолько разнообразными, что одного материала уже недостаточно.

Для силовой электроники, СВЧ-техники, фотоники и других направлений нужны материалы с совершенно разными свойствами. Поэтому все большее значение приобретают карбид кремния, германий, различные гетероструктуры, а также магнитные и оптические материалы. Особенно показателен пример нитрида галлия. В отличие от кремния, этот материал позволяет создавать компоненты, рассчитанные на работу при высоких частотах, мощностях и температурах.

Например, для производства чипов нужны не только кремниевые пластины, но и высокочистые химические соединения, подложки, фотошаблоны. Минпромторг планирует направить в 2026–2028 годах 4,68 млрд рублей на разработку и освоение серийного выпуска материалов для микроэлектроники. В 2024 году в стране было создано 34 таких материала, в 2025-м — 51. К концу 2026 года их должно стать 69, а к 2028-му — 98. В 2026 году запланирован запуск серийного производства 18 видов. Среди материалов: нейтронно-легированный кремний для силовой электроники, структуры «кремний на изоляторе» и фотошаблоны.

Граница раздела как рабочий элемент прибора

Одна из тенденций современной электроники — переход от исследования материала как однородного вещества к управлению его структурой на разных масштабах. В ряде приборов характеристики определяются не объёмом материала, а несколькими атомными слоями, поверхностью или границей между двумя веществами. На границе раздела возникают электронные, магнитные и оптические состояния, которыми можно управлять при работе прибора.

Поэтому технологии нанесения тонких плёнок оказываются не менее значимыми, чем разработка самого материала. Осаждение из газовой фазы, эпитаксиальный рост, физические и химические методы нанесения позволяют формировать структуры толщиной от микрометров до нескольких нанометров с заданным составом.

Меняется и представление о материале. Для инженера это не обязательно объёмное вещество: это может быть многослойная система, поверхность с заданным химическим составом, нанокомпозит, массив наночастиц или гетероструктура, в которой каждый слой выполняет свою функцию.

Свойства материала можно менять через размер и форму его частей. На наноуровне вещество ведёт себя иначе, чем в макроскопическом состоянии: изменение размера частиц, толщины плёнки, числа слоёв или формы наноструктуры меняет электрические, магнитные и оптические характеристики.

При этом я не стал бы говорить о скором отказе от кремниевой электроники в пользу двумерных материалов. От физического эффекта до серийного прибора лежит длинный технологический путь, и задача материаловедения состоит в том, чтобы сокращать его.

Цифровое материаловедение

Раньше исследователь обычно шёл от синтеза к измерению: получал материал, изучал его структуру, измерял свойства и только потом решал, где его применить. Сегодня чаще сначала определяют нужные характеристики, а состав, структуру и технологию подбирают с помощью математического моделирования и машинного обучения. Это направление называют цифровым материаловедением.

Модель должна опираться на достоверные физические данные, а результат расчёта нужно подтвердить на реальном материале. Поэтому, на мой взгляд, вычислительные и экспериментальные методы следует объединять, а не противопоставлять.

От материала к технологическому маршруту

Способ получения материала важен не меньше самого материала. Вещество с высокими характеристиками трудно применять в промышленности, если для его производства нужно редкое оборудование, сложный процесс или строго выдерживаемые условия. Поэтому в исследованиях всё чаще оценивают масштабируемость технологии.

Специалисту по материалам электроники поэтому нужно понимать весь технологический цикл: физику материала и его состав, оборудование, осаждение и удаление слоёв, методы диагностики и характеристики готового прибора.

Почему материаловедение снова становится стратегически важной дисциплиной

Главное изменение профессии материаловеда я вижу в том, что мы все больше занимаемся созданием материала под конкретную задачу. Нужно заранее понимать, какие свойства потребуются устройству, на каком масштабе их необходимо сформировать и какой технологический маршрут проложить.

Под меняющиеся требования отрасли нужны специалисты нового типа. Поэтому, например, программа специализированного высшего образования «Материалы и технологии современной электроники» НИТУ МИСИС, реализуемая в рамках пилотного проекта по изменению уровней высшего образования, построена с учетом актуальных индустриальных задач. Студенты изучают физику полупроводников и магнитных материалов, осваивают технологии микро- и наноэлектроники и могут выбрать трек по твердотельной магнитоэлектронике или микро- и наноэлектронике. Значительная часть обучения связана с исследовательской работой в лабораториях: будущие инженеры работают с ферритами, полупроводниками, тонкими пленками и наноматериалами, осваивают методы рентгенофазового и микроскопического анализа, электрофизические исследования и технологии получения материалов. Это позволяет еще во время обучения пройти путь от фундаментального свойства материала до технологии и будущего электронного устройства. В образовательную программу впервые включён курс «Основы магноники». Магноника изучает спиновые волны и их кванты — магноны. Их рассматривают как альтернативу электронам и фотонам, которые служат носителями информации в классической электронике и фотонике. С развитием этого направления связывают создание быстродействующих энергоэффективных вычислительных устройств, а также устройств логики и обработки информации.

Второе место заняла команда MISIS Solution — Никита Зонтов и Денис Плишко. Студенты обучаются на программе «Прикладная математика», реализуемой в рамках пилотного проекта по изменению уровней профессионального образования (трек «Робототехника и киберфизические системы»). Для заказчика AuroSpace они создали систему, которая распределяет выплаты между несколькими платёжными партнёрами. При разработке они использовали методы математической статистики и предусмотрели одновременную обработку множества операций. Архитектура позволяет расширять систему по мере появления новых задач. Такое решение может быть востребовано в банках и других финансовых компаниях.

Третье место занял студент программы «Информатика и вычислительная техника» Александр Симаранов (команда «МИСИС | СЫРНАЯ ПЛАНЕТА»). Проект решает похожую задачу, но делает особый акцент на прозрачности каждого решения. Система учитывает ограничения партнёров — например, лимиты и доступные банки, — затем выбирает подходящий вариант. Если партнёр отклоняет выплату, система обращается к следующему. При этом она показывает, какие варианты рассмотрела и почему остановилась на конкретном. Решение работает без внешних программных зависимостей, панель с результатами можно открыть без входа в интернет. Чтобы проверить работу системы, Александр провёл 368 тестов, в том числе испытал её на случайных последовательностях выплат. Подход пригодится и в других сферах, где важно объяснять выбор: от распределения заказов между курьерами до направления обращений в службу поддержки.

Подготовкой студентов к олимпиадам, хакатонам и ИТ-соревнованиям занимается Центр технологических конкурсов и олимпиад Университета МИСИС. Обучающиеся регулярно выигрывают и за последние 6 лет суммарно выиграли более 39 млн рублей.

Костные дефекты могут возникать после тяжёлых переломов, заболеваний или хирургических операций. Если повреждённый участок имеет большой размер, организму бывает недостаточно собственных ресурсов для его полноценного восстановления. В таких случаях врачи используют остеопластические материалы — специальные заменители, которыми заполняют дефект и создают условия для формирования новой костной ткани.

Одним из наиболее распространённых материалов для таких разработок является гидроксиапатит. Он близок по составу к минеральной составляющей кости и поэтому хорошо подходит в качестве основы для биоматериалов. Однако у них есть ряд ограничений: недостаточная прочность, невысокая пористость и низкая скорость растворения. Ещё одна проблема — отсутствие антибактериального действия, особенно важного при работе с участками, где существует риск инфекции. Кроме того, производство некоторых материалов требует значительных временных и энергетических затрат.

Учёные НИТУ МИСИС предложили решить эти задачи с помощью гранул, в которых часть ионов, формирующих кристаллическую структуру гидроксиапатита, заменяют ионами стронция и серебра. Такое изменение состава позволяет одновременно воздействовать на несколько свойств материала.

«Серебро известно своими антибактериальными свойствами, однако его избыток может негативно влиять не только на бактерии, но и на клетки организма. Поэтому для создания материала важно подобрать такое количество серебра, которое обеспечит необходимый антибактериальный эффект без повреждения здоровых тканей. Стронций, в свою очередь, является микроэлементом костной ткани и играет важную роль в остеогенезе. В разрабатываемом материале сочетание двух элементов позволит получить антибактериальные свойства одновременно с улучшением остеоинтеграции — способности материала взаимодействовать с костной тканью и встраиваться в неё», — отметила к.х.н. Екатерина Чиканова, доцент кафедры общей и неорганической химии НИТУ МИСИС.

При этом гранулы представляют собой не просто порошок гидроксиапатита, а материал с заданной структурой, позволяющей управлять его свойствами. За счёт состава и условий получения можно регулировать пористость, механическую прочность и скорость растворения в организме, которая в лабораторных условиях составляет не менее трёх недель.

Пористая структура обеспечивает проникновение жидкости и взаимодействие с клетками, а сами гранулы при этом сохраняют достаточную прочность и хорошо заполняют костный дефект. Таким образом, в одном материале удаётся совместить ключевые характеристики — прочность, пористость и контролируемую резорбцию. Технология получения при этом остаётся относительно простой. Учёные оптимизируют состав и режим сушки, чтобы обеспечить воспроизводимость свойств и возможность масштабирования производства. Подробности исследования опубликованы в научном журнале Неорганические материалы.

«Разработка ориентирована на применение в травматологии, ортопедии, челюстно-лицевой хирургии и стоматологии. На следующем этапе проект предполагает получение опытного образца гранулированного материала и дальнейшую оценку его характеристик», — сказал соавтор разработки, аспирант кафедры функциональных наносистем и высокотемпературных материалов Института новых материалов НИТУ МИСИС Кирилл Кучеряев.

По словам ректора НИТУ МИСИС Алевтины Черниковой, учёные вуза в рамках госпрограммы «Приоритет-2030» формируют актуальную научно-образовательную повестку в области биомедицины, разрабатывают материалы и технологии, которые улучшают качество жизни миллионов людей, ускоряют терапию в сложных медицинских случаях.

В перспективе новая технология может стать основой для отечественного производства остеопластических материалов с контролируемыми характеристиками. Среди ключевых преимуществ разработки исследователи выделяют низкую себестоимость, возможность масштабирования производства, заданную скорость резорбции, антибактериальные свойства и потенциал для ускорения остеоинтеграции.

Министр науки и высшего образования РФ Валерий Фальков отметил: «Мы видим, что новая модель высшего образования вызывает интерес у абитуриентов и работодателей. Сейчас наша задача — не только обеспечить качественную реализацию пилотного проекта. Важно выстроить коммуникацию со студентами, их семьями, всеми партнерами университета. Четко и понятно рассказывать о новых образовательных программах, их содержании, академических и профессиональных траекториях обучающихся, дальнейших возможностях выпускников».

Пилотный проект по переходу на новую модель высшего образования реализуется по Указу Президента России Владимира Путина с 2023 года. Сейчас в нем участвуют 17 вузов разной отраслевой принадлежности.

Ректор НИТУ МИСИС Алевтина Черникова: «Мы рассматриваем участие в пилотном проекте как следующий шаг в развитии образовательной модели Университета МИСИС. Отдельное внимание уделяем обеспечению необходимого уровня фундаментальной подготовки и практических навыков студентов в рамках единого образовательного пространства, усилению роли работодателей в разработке, реализации, оценке образовательных программ, увеличению объёма практической подготовки, внедрению персонифицированного подхода, обеспечивающего постоянный рост мотивации студентов к обучению».

Алевтина Черникова доложила, в 2026 году университет полностью перешел на образовательные программы пилотного проекта, на которые зачислено более 3 тыс. человек на московской площадке, тогда как в 2023 году на образовательные программы по 5 направлениям базового и 4 специализированного высшего образования поступил 321 человек. По результатам приёма 2026 года средний балл ЕГЭ составил 91,8, а на старте проекта он равнялся 81 при уровне 87,1 по университету в целом. В вузе стабильно высокий конкурс: в 2026 году он составил 49 заявлений на место, а по ряду направлений — от 200 до 400 заявлений. Итоги приёмной кампании этого года подтвердили сложившийся на протяжении последних лет тренд — рост интереса абитуриентов к инженерным, техническим специальностям.

Ректор отметила, что по итогам каждой приемной кампании уменьшается количество олимпиад, которые дают право поступления в вуз без вступительных испытаний. Привлекать хорошо подготовленных, мотивированных абитуриентов помогает реализация комплексной программы профессиональной навигации, ежегодно охватывающей более 400 тыс. человек.

Алевтина Черникова отдельно подчеркнула, что в НИТУ МИСИС обучаются студенты из всех регионов России и более чем 80 стран мира. Иностранные граждане проявляют высокий интерес к образовательным программам в рамках пилотного проекта. Если в 2023 году доля иностранцев, поступивших на направления пилота, составляла 7,5% их общей численности, то в 2026-м, по прогнозам, она превысит 60%.

В число первых участников образовательного проекта вошли пять студентов программы специализированного высшего образования «Квантовое материаловедение», реализуемой в НИТУ МИСИС в рамках пилотного проекта по изменению уровней профессионального образования: Анастасия Топилина, Павел Соловьев, Полина Андрианова, Лидия Зологина и Артем Гаспарянц.

В торжественной церемонии от Университета МИСИС также приняли участие: первый проректор Сергей Салихов, директор Дизайн-центра квантового проектирования Наталия Малеева и заместитель директора Института физики и квантовой инженерии Надежда Санникова.

«Для НИТУ МИСИС участие в Квантовом университете — продолжение многолетней работы в области квантовых технологий. Сегодня вуз развивает собственную научную и лабораторную инфраструктуру, участвует в реализации дорожных карт по квантовым вычислениям и коммуникациям и готовит специалистов для этой отрасли. В рамках стратегического технологического проекта „Квантовый интернет“ по программе „Приоритет-2030“ мы делаем ставку на опережающую подготовку инженеров и исследователей для индустрии. Сетевой формат Квантового университета объединяет компетенции ведущих вузов страны и даёт обучающимся доступ к уникальным лабораториям, ведущим учёным и реальным технологическим проектам Росатома. Желаю студентам-первопроходцам не бояться сложных задач, ценить возможности и использовать их для того, чтобы создавать технологии будущего», — сказал Сергей Салихов.

Квантовый университет создан по поручению Президента России в 2026 году и объединяет пять ведущих российских вузов: МГУ имени М. В. Ломоносова, МГТУ им. Н. Э. Баумана, МФТИ, НИТУ МИСИС, НИЯУ МИФИ.

Проект объединяет образовательные программы вузов-партнёров для подготовки специалистов в области квантовых технологий. Поскольку каждый университет обладает собственной научной специализацией и уникальной лабораторной базой, традиционная образовательная модель не позволяет охватить весь спектр современных квантовых технологий. Сетевой формат обучения снимает это ограничение. По окончании обучения выпускники получат диплом государственного образца по основной образовательной программе и сертификат сетевого Квантового университета, подтверждающий освоение межвузовской программы подготовки в области квантовых технологий. Наряду с освоением программы базового вуза, учащиеся пройдут флагманские квантовые дисциплины в вузах сетевой структуры, в НИТУ МИСИС это курс «Сверхпроводящие цепи и кубиты».

От машинного перевода к большим языковым моделям

Перевод был одной из первых областей, где искусственный интеллект получил массовое практическое применение. Классические системы машинного перевода работали с предложениями и ограниченным контекстом. Современные же языковые модели способны учитывать содержание сразу нескольких документов, стилистические оттенки и смысловые связи. Показательный пример — эволюция российских сервисов. Яндекс встроил в свой переводчик модель YandexGPT, чтобы учитывать контекст, стиль и многозначность слов, а позже добавил отдельный ИИ-режим для длинных и сложных текстов: пользователь сам решает, нужен ли ему быстрый результат или более вдумчивая обработка.

Отрасль движется от универсального машинного перевода к мультимодельности, а под разные задачи подбираются разные системы. Для технической документации может оказаться оптимальной одна модель, для маркетингового текста — другая, для юридического документа — третья. А где-то разумнее будет использовать комбинацию сразу из нескольких и затем направить результат отраслевому специалисту на доработку.

Между исходным текстом на языке оригинала и финальным переводом есть система: извлечение текста из документов и иллюстраций, машинный перевод, терминологические базы, CAT-программы, проверка терминов и чисел, контроль форматирования, оценка качества, постредактирование и финальная лингвистическая экспертиза. Причем ИИ способен работать не только как переводчик. Его можно использовать для предварительного анализа документа, поиска спорных трактовок и подготовки вариантов перевода. Уровнем выше — агентные системы, которые самостоятельно координируют эти операции. Один ИИ-модуль переводит текст, другой проверяет терминологию, третий оценивает качество, четвертый формирует отчет для редактора. Сам переводчик при этом не исчезает из процесса: он задает правила и принимает окончательное решение.

Чем лучше становятся языковые модели, тем важнее для них качественный контекст. Нейросеть может прекрасно «владеть» языком, но не знать, что для каждого конкретного термина существует устоявшийся перевод. Она может «понимать» предложение, но не знать, что последнее является репликой персонажа компьютерной игры, пунктом инструкции по эксплуатации или частью юридического договора. Поэтому все большую роль будут играть корпоративные базы данных: базы памяти перевода, стилистические руководства и другая узконаправленная справочная документация. В профессиональной среде уже развивается подход, при котором машинному переводу перед генерацией предоставляется доступ к таким базам. Отсюда следует важный вывод: будущее цифровой лингвистики — не только в создании более мощных моделей, но и в правильной организации данных, с которыми эти модели работают.

В сентябре 2025 года в России впервые протестировали рабочий прототип синхронного нейропереводчика. Система объединяет сразу три этапа: распознавание речи, перевод текста и синтез аудио. Она смогла переводить речь одного спикера на десять языков с одновременной передачей текста и озвучки. Средняя задержка составляла 5–7 секунд.

Постредактирование, или вайб-перевод

Ранний машинный перевод воспринимался как черновик, который человек должен был обязательно переписывать. Современные нейросети генерируют качественный текст, однако они все еще ошибаются. Они способны построить грамматически правильный текст, который при этом содержит неверные термины, искаженные факты или неправильную интерпретацию исходника. В бытовом переводе это несущественно. Для медицинской инструкции, инженерной документации, договора или же промышленного регламента последствия могут быть серьезные. Поэтому будущее профессионального перевода связано не с идеей «полностью автоматического перевода», а с управляемым качеством: переводчик проверяет смысл, терминологию, стиль, фактическую корректность и соответствие требованиям проекта. Он решает, где результат нейросети можно принять практически без изменений, а где необходима глубокая переработка.

В результате постредактирование превращается в самостоятельную профессиональную компетенцию. Но я бы не стал говорить, что вся работа человека сводится лишь к контролю нейросети. В сложных задачах он остается тем, кто понимает цель коммуникации. Машина может предложить несколько грамматически и стилистически безупречных вариантов, но только специалист способен определить, какой из них действительно подходит под задачу или целевую аудиторию.

Особенно заметно это в локализации. Цифровой продукт нужно адаптировать к конкретному рынку: учитывать культурные особенности, формат дат и чисел, валюту, единицы измерения, требования законодательства и даже ограничения интерфейса. В игровой индустрии, например, важны характеры персонажей, длина реплик, синхронизация текста с видеорядом и культурные отсылки. В программном обеспечении — структура интерфейса и технические ограничения. В маркетинге — эмоциональное восприятие бренда в конкретной стране.

Развитие языковых моделей: российский опыт

Правительство рассматривает искусственный интеллект как один из инструментов повышения производительности и технологической конкурентоспособности экономики. В обновленной Национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года закреплен курс на развитие отечественных технологий ИИ, данных и кадров. Аналитический центр при Правительстве России в 2025 году оценил потенциальный вклад ИИ в российскую экономику к 2030 году более чем в 11 трлн рублей. В центре также отметили необходимость шире использовать интеллектуальных помощников и ИИ-агентов в управленческих и производственных процессах.

Для переводческой отрасли это означает растущий спрос не только на готовые сервисы, но и на специалистов, которые умеют внедрять языковые технологии внутри организаций. Особенно это важно для компаний, работающих с конфиденциальной информацией. Перевод технической документации, договоров или внутренних материалов может затрагивать коммерческую тайну и персональные данные. В таких случаях организация должна учитывать, где обрабатывается информация, какая модель используется и кто получает доступ к исходным текстам.

В России развиваются решения, позволяющие использовать машинный перевод внутри закрытого корпоративного контура. Это особенно важно для организаций, работающих с технической документацией, договорами и другими материалами, содержащими конфиденциальную информацию. В качестве примера можно привести PROMT Translation Factory (PTF) — многопользовательскую CAT-систему, которая разворачивается в локальной сети предприятия. Такой подход позволяет организациям самостоятельно контролировать инфраструктуру, где обрабатываются переводческие данные, и определять правила доступа к ним.

Другой важный тренд — адаптация языковых моделей под задачи конкретной организации. Например, PROMT Custom AI позволяет настраивать модели с использованием собственных данных. По данным агентства GEF, использование такого подхода сокращает время подготовки отраслевой модели с 12–48 до 6–12 часов.

Какими будут цифровые лингвисты

Если посмотреть на эти изменения в совокупности, выясняется, что переводчик становится специалистом более широкого профиля.

Выпускнику-языковеду недостаточно хорошо знать два или три языка. Он должен понимать, как устроены языковые данные, что такое машинный перевод и большие языковые модели, как работают CAT-системы, базы памяти переводов, терминологические базы, как интегрировать ИИ в существующие бизнес-процессы.

При этом фундаментальная лингвистическая подготовка никуда не исчезает. Наоборот, чем совершеннее становятся нейросети, тем ценнее специалист, который способен увидеть ошибку, упущенную машиной. Поэтому я бы назвал современного переводчика не конкурентом искусственного интеллекта, а архитектором языковой коммуникации, владеющим соответствующим инструментарием. Он определяет, какую модель применить, какие данные ей предоставить, какие правила задать, как проверить результат и в каком виде представить его конечному пользователю.

Чтобы сформировать эти компетенции у будущих переводчиков, в НИТУ МИСИС в рамках пилотного проекта по совершенствованию национальной системы высшего образования уже несколько лет реализуется программа «Цифровая лингвистика и локализация». Она рассчитана на подготовку специалистов, которые умеют не только переводить, но и создавать, оценивать и интегрировать цифровые инструменты в реальные процессы локализации. Студенты работают с системами машинного перевода, CAT-технологиями, базами памяти перевода, терминологическими базами и QA-инструментами, занимаются локализацией сайтов, игр и программного обеспечения, автоматическим субтитрированием и транскрибированием.

ИИ уже изменил переводческую индустрию. Он устраняет рутинную работу, ускоряет обработку текстов и позволяет создавать продукты, еще недавно требовавшие месяцев кропотливого изучения словарей. Мы стремимся подготовить студентов к новым реалиям и научить их работать не только с языком, но и с технологиями, которые этот язык обрабатывают.

«Валерчик» — так команда назвала своего цифрового помощника — умеет гораздо больше, чем обычный чат-бот. Он находит ответы в базе знаний, учитывает, кто обратился за помощью (поставщик или заказчик), и предоставляет ссылки на источники. Если информации недостаточно, ИИ передаёт обращение специалисту. Помощник также умеет сопровождать пользователя прямо на сайте. Например, при регистрации он подсветит нужные кнопки и проведёт по всем этапам. Задать вопрос можно не только текстом, но и голосом.

Для операторов студенты создали отдельный интерфейс: система распределяет обращения, предлагает готовые ответы и помогает пополнять базу знаний. ИИ способен самостоятельно обрабатывать объёмные инструкции и преобразовывать их в удобные справочные материалы. Так, из 300-страничного документа команда сформировала около 600 статей.

Все основные компоненты решения работают на собственных вычислительных мощностях, без передачи пользовательских данных во внешние облачные сервисы. Разработку можно адаптировать для банков, университетов, государственных учреждений и других организаций с большим потоком обращений.

В состав команды «НАШИ ЛЮБИМЫЕ МИСИС МОДЖАРУНГ» вошли студенты программы «Информатика и вычислительная техника», реализуемой в рамках пилотного проекта по изменению уровней профессионального образования: Кирилл Вериялов, Эрик Фазлыев, Алексей Кошелев, Ярослав Ролдугин, Альберт Храмов.

Центр технологических конкурсов и олимпиад МИСИС помогает студентам готовиться к участию в ИТ-соревнованиях, хакатонах и олимпиадах. За 6 лет студенты НИТУ МИСИС выиграли уже более 39 млн рублей.

Металлические имплантаты должны быть достаточно прочными, однако избыточная жёсткость может приводить к неравномерному распределению нагрузки между изделием и окружающей костью. Одним из подходов к решению этой задачи является применение пористых структур. Их свойства определяются не только составом сплава, но и геометрией ячеек, толщиной элементов, качеством печати и наличием дефектов.

Для решения этой задачи учёные из НИТУ МИСИС совместно с индустриальным партнёром — компанией «Конмет» — изготовили образцы из сверхупругого сплава на основе титана, циркония и ниобия (Ti-Zr-Nb) методом лазерного сплавления с тремя типами архитектуры: ромбододекаэдрической, гироидной и основанной на диаграмме Вороного. Толщина элементов конструкций составляла от 200 до 400 микрометров.

«Мы подобрали технологическое окно печати, которое позволяет ограничить дефекты и сохранить заданную геометрию тонких пористых элементов, рассматривая не просто материал, а взаимосвязь „сплав-макроструктура-свойства“. Для пористых имплантатов важно обеспечить одновременно точность изготовления, подходящую жёсткость и сопротивление длительным циклическим нагрузкам», — поделился д.т.н. Вадим Шереметьев, заведующий лабораторией сплавов с памятью формы НИТУ МИСИС.

Конструкции из Ti-Zr-Nb продемонстрировали примерно вдвое меньший модуль Юнга, чем образцы из широко распространенного медицинского сплава Ti-6Al-4V. При этом усталостная прочность пористых структур из нового сплава была сопоставима с традиционным материалом. Наиболее перспективной оказалась гироидная архитектура, обеспечивающая оптимальное сочетание прочности, пористости и сопротивления циклическому сжатию. Подробности исследования — в журнале Journal of Materials Research and Technology (Q1).

«Для имплантатов важна не только высокая прочность, но и оптимальное сочетание механических свойств, близкое к характеристикам костной ткани. Если имплантат значительно жёстче кости, он принимает на себя большую часть нагрузки, что может привести к эффекту экранирования напряжения и постепенному разрушению костной ткани. Поэтому мы стремились не к максимальной прочности, а к такому сочетанию свойств, при котором имплантат работает вместе с костью как одно целое», — сказал к.т.н. Константин Лукашевич, младший научный сотрудник лаборатории сплавов с памятью формы НИТУ МИСИС.

Работа проведена при поддержке Российского научного фонда (проект № 22-79-10299-П), а также соответствует задачам стратегического проекта НИТУ МИСИС «Биомедицинская инженерия и биоматериалы» по программе Минобрнауки России «Приоритет-2030».