Кафедра «Вычислительные системы и технологии»

Кафедра «Вычислительные системы и технологии» осуществляет подготовку бакалавров и магистров по направлению «Информатика и вычислительная техника», которое в условиях глобальной цифровой трансформации является одним из наиболее востребованных в различных сферах деятельности.

Возрастающие темпы цифровизации обеспечили высокий спрос на IT-специалистов, способных разрабатывать вычислительные устройства, программное обеспечение, а также сетевые программно-аппаратные комплексы различного назначения. 

Выпускники, прошедшие подготовку по профилю «Вычислительные машины, комплексы системы и сети» это отличные системные администраторы, DevOps-инженеры, интеграторы программно-аппаратных комплексов, разработчики smart-устройств.

Завершив обучение по профилю «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети», наши выпускники участвуют в:

  • развитии сложных вычислительных систем и сетей информационной инфраструктуры предприятий и центров обработки данных,
  • разработке и сопровождении информационных ресурсов корпоративного уровня в локальной защищенной среде и Internet;
  • разработке аппаратно-программного обеспечения smart-устройств на основе современной элементной базы.

Выпускники, прошедшие подготовку по профилю «Программное обеспечение средств вычислительной  техники  и автоматизированных систем» это отличные специалисты по тестированию программного обеспечения и QA-инженеры, full-stack программисты, умеющие работать с большими данными и системами искусственного интеллекта.

Завершив обучение по профилю «Программное обеспечение средств вычислительной техники и автоматизированных систем», наши выпускники участвуют в:

  • разработке библиотек и интерфейсов системного и прикладного программирования, компиляторов, применяемых для разработки программного обеспечения различного применения;
  • разработке программного обеспечения для интеллектуальных робототехнических систем;
  • разработке сервис-ориентированных систем и мобильных приложений.

После получения диплома бакалавра студенты могут продолжить обучение в магистратуре по программам «Теоретическая информатика» и «Диагностические и информационно-поисковые системы».

Завершив обучение по программе «Теоретическая информатика», наши выпускники работают специалистами по Data Science, проектировщиками и разработчиками компонентов систем управления базами данных и знаний, а также поступают в аспирантуру по IT-специальностям и участвуют в:

  • создании новых методов интеллектуальной обработки данных;
  • создании новых методов генерации синтетических данных для систем искусственного интеллекта;
  • проектировании и реализации распределенных высокопроизводительных систем и параллельных алгоритмов обработки данных;
  • проектировании систем распознавания видео/аудио информации.

Завершив обучение по программе «Диагностические и информационно-поисковые системы», наши выпускники работают DevOps-архитекторами, проектировщиками систем мониторинга и диагностики IT-систем,  а также поступают в аспирантуру по IT-специальностям и участвуют в:

  • создании новых методов мониторинга и диагностики технических, вычислительных и медико-биологических систем;
  • диагностике и устранении ошибок в компонентах системы управления базами данных и знаний по данным эксплуатации;
  • проектировании информационно-поисковых систем и систем интеллектуальной обработки текстовых данных;
  • проектировании инфраструктуры IT-компаний (DevOps-инженерия).

Подробнее с профилями и программами вы можете ознакомиться во вкладке «Направления подготовки»

Наши выпускники не испытывают проблем с трудоустройством, более 90% выпускников  устраиваются по специальности. Уже с 3 курса многие студенты проходят стажировку или работают  в крупных IT- компаниях как Intel, Harman, NetCracker, Mera, в госкорпорациях РосТех, РосАтом, а также в отделах IT-сопровождения на непрофильных предприятиях.

Бакалавриат

Направление подготовки - 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника»

Профиль «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети»

Длительность обучения: 4 года.

Независимо от выбранного профиля обучения студенты изучают:

  • физику, математику;
  • основы электротехники, электроники и схемотехники;
  • основы информатики и вычислительной техники;
  • основы искусственного интеллекта и машинного обучения;
  • языки системного и прикладного программирования (Assembler, С++, Java, Python);
  • архитектуру и принципы функционирования операционных систем и компьютерных сетей;
  • особенности современных операционных систем (Windows, Linux, Android) и их эксплуатацию.

В рамках профильных дисциплин студенты осваивают:   

  • цифровую обработку сигналов;
  • цифровые устройства на основе микропроцессорной техники и программируемых логических интегральных схем (ПЛИС/FPGA);
  • системное администрирование сетевых операционных систем и компьютерных сетей;
  • процессные виртуальные машины JVM, PyVM, OTP;
  • аппаратно-программные средства и технологии создания интегрированных  информационно-управляющих систем;
  • аппаратно-программное обеспечение Интернета вещей (IoT) и Blockchain;
  • основы DevOps-инженерии;
  • современные системы автоматизированного проектирования цифровых устройств.

Направление подготовки - 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника»

Профиль «Программное обеспечение средств вычислительной техники и автоматизированных систем»

Длительность обучения: 4 года.

Независимо от выбранного профиля обучения студенты изучают:

  • физику, математику;
  • основы электротехники, электроники и схемотехники;
  • основы информатики и вычислительной техники;
  • основы искусственного интеллекта и машинного обучения;
  • языки системного и прикладного программирования (asm, С++, Java, Python);
  • архитектуру и принципы функционирования операционных систем и компьютерных сетей;
  • особенности современных операционных систем (Windows, Linux, Android) и их эксплуатацию.

В рамках профильных дисциплин студенты осваивают:  

  • технологии разработки компиляторов;
  • функциональное и логическое программирование на языках Haskel, Prolog;
  • аппаратно-программное обеспечение интеллектуальных робототехнических систем;
  • разработку сервис-ориентированных систем, компонентов и сетевых приложений на основе микросервисной архитектуры (Java Spring Framework 5, Python Django);
  • разработку web- и мобильных приложений с использованием React, Angular, Vue;
  • методы Data Mining, алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных информационно-поисковых систем;
  • основы UX-дизайна и методы тестирования программного обеспечения.

Магистратура

Направление подготовки - 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника»

Программа «Теоретическая информатика»

Длительность обучения: 2 года на базе бакалавриата

Независимо от выбранной программы обучения студенты изучают:

  • основы компьютерной лингвистики, программирование на языке Prolog;
  • теорию формальных языков и методы трансляции;
  • аппаратно-программные решения для распределенных вычислительных систем, в том числе на основе мультиагентного (Java/Scala akka) и функционального подхода (Erlang/Elixir);
  • архитектуру параллельных вычислительных систем, параллельные методы и алгоритмы;
  • методы распознавания видео/аудио информации;
  • методологию проведения научных исследований;
  • современные технологии разработки программного обеспечения.

В рамках профильных дисциплин студенты осваивают:  

  • автоматные методы в информационных технологиях: клеточные автоматы, дискретно-событийные модели, автоматные модели управления многопроцессными системами;
  • методы построения оптимальных систем управления;
  • методы обучения систем искусственного интеллекта и генерации синтетических данных;
  • дескрипционную логику, архитектуру и методы проектирования баз знаний онтологического типа и средств интеллектуальной поддержки САПР;
  • технологии построения интегрированных вычислительных платформ и открытых информационных систем;
  • технологии виртуализации научного эксперимента, имитационное моделирование.

Направление подготовки - 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника»

Программа «Диагностические и информационно-поисковые системы»

Длительность обучения: 2 года на базе бакалавриата

Независимо от выбранной программы обучения студенты изучают:

  • основы компьютерной лингвистики, программирование на языке Prolog;
  • аппаратно-программные решения для распределенных вычислительных систем, в том числе на основе мультиагентного (Java/Scala akka) и функционального подхода (Erlang/Elixir);
  • архитектуру параллельных вычислительных систем, параллельные методы и алгоритмы;
  • методы распознавания видео/аудио информации;
  • методологию проведения научных исследований;
  • современные технологии разработки программного обеспечения.

В рамках профильных дисциплин студенты осваивают:  

  • математические структуры, современные технологии моделирования и оптимизации и их применение в задачах диагностики технических и медико-биологических систем;
  • методы анализа и структурного синтеза систем мониторинга и диагностики;
  • интеллектуальный анализ, принципы моделирования и оптимизации алгоритмов синтеза текстовых структур;
  • интеллектуальные информационно-поисковые системы;
  • аппаратно-программные средства и технологии построения адаптивных микросервисных систем;
  • инженерию программного обеспечения;
  • методы тестирования программного обеспечения.

Все исследования фундаментального и прикладного характера выполняются на кафедре по следующим комплексным направлениям:

Базы знаний и технологии генерации информационных систем: Разработка принципов построения автономной самоорганизующейся системы распределенной обработки данных на базе модельных представлений врожденных механизмов прогнозирующего восприятия.
Разработка архитектуры, структурной и функциональной организации многомерной ВС, объединяющей архитектуры на базе одиночного вычислителя (архитектуры Дж. фон Неймана в части врожденности, т.е. отсутствия накладных расходов на перестройку структуры) и архитектуры на базе модели коллектива вычислителей (в части однородности элементов и связей и параллельности функционирования).

Распознавание изображений и звуковых сигналов: моделирование систем восприятия: обработка, анализ многомерных сигналов типа изображений в реальном времени; распознавание образов; биометрическая верификация, распознование эмоций,  разработка многомерных вычислительных структур; создание эффективных информационных технологий распознавания произвольных объектов в условиях априорной неопределенности.

Диагностика программно-аппаратных систем: обеспечение контролепригодности, разработка методов диагностирования технических состояний систем управления, разработка методов прогнозирования технических состояний,   теория и практика структурного тестирования программных систем, информационные технологии диагностирования сложных технических систем, информационные технологии диагностирования медико-биологических объектов, информационные технологии анализа и моделирования  текстовых данных, создание автоматизированной системы анализа и обработки текстовых данных, разработка алгоритмического и программного обеспечения основных задач классификации, кластеризации и идентификации текстов.


Научная школа «Адаптивные информационные системы» ведет теоретические исследования и практические разработки в следующих направлениях:

  1. Базы знаний и технологии генерации информационных систем.
  2. Распознавание изображений и звуковых сигналов.
  3. Диагностика программно-аппаратных систем.
  1. Развитие многоуровневой системы подготовки кадров и научных сотрудников на основе модернизации лабораторной и экспериментальной базы, внедрения новых образовательных программ, форм и методов обучения по направлению «Информатика и вычислительная техника».
  2. Создание системы организационно-методической поддержки инновационных образовательных программ.
  3. Развитие кафедры  как инновационного учебного и  исследовательского подразделения путем интеграции учебной и научной деятельности.
  4. Концентрация ресурсов на приоритетных научно-образовательных программах.
  5. Развитие педагогического и научного потенциала кафедры за счет углубления фундаментальных и прикладных исследований и повышения квалификации персонала.
  6. Увеличение доходов кафедры за счет расширения образовательной и инновационной деятельности, в том числе целевой подготовки кадров, трансферта технологий, выполнения научных исследований  по заказам промышленности.
  7. Развитие форм и методов сотрудничества кафедры с ведущими научными центрами РАН, российскими и зарубежными ВУЗами и производственными фирмами в образовательной и научно-технической деятельности.  

В 1974 году существовавшая на тот момент кафедра «Вычислительная техника и радиосистемы», руководимая профессором Ю.С. Лёзиным, была разделена на две: кафедру «Радиосистемы» (заведующий - Ю.С. Лёзин) и кафедру «Вычислительная техника», которую возглавил доктор технических наук, профессор В.В. Кондратьев (в 2005 году изменено название кафедры, теперь она называется кафедра «Вычислительные системы и технологии»).

На момент образования на кафедре «Вычислительная техника», работали кандидаты технических наук, доценты В.И. Александрин,  В.Г. Баранов, В.В Горбалетов, А.П. Иванов, В.А. Челышев; старшие преподаватели: Н.В. Герасимова, Ю.Н. Киселев; ассистенты В.П. Зеленский, Е.Н. Саладаев.

С момента образования на кафедре работает аспирантура, через которую прошли многие выпускники кафедры, в том числе ставшие в разное время преподавателями: А.С. Кочешков, Е.А. Никулин, Е.Н. Саладаев, В.А. Утробин, Ю.С. Бажанов, П.И. Уваров. Шесть выпускников кафедры стали докторами наук: Андрей Иванович Туркин, Борис Николаевич Махалин, Владимир Александрович Утробин, Юрий Сергеевич Бажанов, Павел Валерьевич Мисевич – докторами технических наук, а Геннадий Вячеславович Кондратьев – доктором физико-математических наук.

В период 1970 - 1987 гг. группой ученых под руководством В.В. Кондратьева были выполнены фундаментальные исследования в области построения оптимальных дискретных систем управления объектами с запаздываниями с учетом разнотемповости съема информации и выдачи управляющих воздействий, включая оптимизацию стратегии измерения параметров. Результаты этих исследований использованы при создании систем обработки информации и управления для различных объектов. В это же время на кафедре активно велась работа по развитию ЦАП и АЦП, результаты которой нашли свое применение в том числе в зарождавшимся цифровом телевидении.

С 1992 г. на кафедре проводятся исследования в области решения проблемы распознавания. В 1997 г. В.А. Утробиным была защищена докторская диссертация на тему "Методы обработки изображений в условиях априорной неопределенности". Создана теория активного восприятия изображений, позволяющая решить проблему идентификации в широком смысле (проблему “черного ящика”). Разработанная технология обработки произвольного изображения, базировалась на модели самоорганизующейся восприятия, которая с одной стороны позволяет решить проблему «искусственного глаза» в виде датчика изображения с параллельным съемом сигнала (взамен видеокамеры с ее сканирующим формированием изображения удобным то для телевизионных систем), а другой – представляет собой универсальную архитектуру вычислительных систем, объединяющую в себе положительные свойства архитектуры Дж. фон Неймана и архитектуры на основе модели коллектива вычислителей.

В свое время технология успешно применялась при решении ряда задач, в том числе при создании систем дефектоскопии в реальном масштабе времени, анализа распределенных вибровоздействий, анализа текстурных поверхностей, обнаружения, идентификации и сопровождения объектов, распознавание отпечатков пальцев и др.

С приходом на кафедру Ломакиной Л.С. в 2001 году бурное развитие получило направление диагностических и информационно-поисковых систем (ДИПС). Проводится работа по созданию а) диагностических  систем на основе алгебраического подхода и эволюционно-генетического моделирования, б) алгоритмов реконфигурирования вычислительных систем, в) алгебраических методов тестирования программ, г) систем классификации, кластеризации и идентификации текстов на основе интеграции статистических и лингвистических моделей, а также методов , а также методов машинного обучения.

В период с 2005 по 2020 годы под руководством Ломакиной Л.С. было защищено более 10 кандидатских диссертаций и 2 докторские: в 2017 году Сурковой А.С. «Концептуальный анализ, принципы моделирования и оптимизации алгоритмов синтеза текстовых структур» и в 2019 году Жевнерчуком Д.В. «Анализ, принципы технической самоорганизации и структурно-параметрический синтез открытых информационных систем». В 2016 году группа сотрудников, магистрантов и аспирантов кафедры под руководством Ломакиной Л.С. приняла участие в НИР «Исследование возможности построения моделей, методов и алгоритмов диагностирования многофункциональной бортовой вычислительной системы».

С 2018 года под руководством к.т.н., доцента В.Е. Гая на кафедре была создана инициативная лаборатория “Машинный интеллект”, в которой проводится работа по моделированию когнитивных процессов в системах а) вибрационно-акустической диагностики, б) распознавания символьных и графических данных в видеопотоке, в) управления группой мобильных роботов. За два года выполнены ряд научно-исследовательских и прикладных проектов по тематике распознавания звуковых и видео данных. В 2018 году под руководством Гая В. Е. группа студентов победила в конкурсе ИТ Проект года 2018 в номинации «ВУЗы» с проектом «Робот телеприсутствия ElcBot». В 2019 году под руководством Гая В.Е. выполнена ХД НИР для компании Харман «Разработка прототипа программного обеспечения для распознавания эмоционального состояния диктора по голосу». В разработке участвовало 7 студентов бакалавриата и магистратуры. В ходе выполнения разработки проводились активные консультации со специалистами «Харман», в результате студенты получили ценный опыт практической разработки.

В настоящее время кафедра развивает направление «Адаптивные интеллектуальные вычислительные системы», интегрирующее в себе богатейший опыт, полученный почти за полвека ее существования, объединяющее: 1. Диагностические и информационно-поисковые системы. 2. Системы на основе теории активного восприятия и когнитивной семантики. 3. Открытые информационные системы, в рамках которого исследуются а) технологии построения единых информационных пространств в экосистеме "Цифровой университет", б) адаптивные программные системы, в) алгебраические, онтологические и автоматные  методы синтеза многокомпонентных интероперабельных структур.

Учеными кафедры разрабатываются а) подходы к интеграции теории активного восприятия с методами машинного обучения; б) методология обучения систем искусственного интеллекта; в) методы построения диагностического обеспечения многофункциональных вычислительных систем г) методология анализа и моделирования текстовых данных, включающая процедуру рационального выбора наилучших моделей и методов при решении конкретных задач обработки текстов; д) концепция технической самоорганизации открытых информационных систем и обобщенный метод синтеза многокомпонентных интероперабельных структур.

С 2019 года ведется работа по созданию децентрализованных автономных интеллектуальных систем (The Decentralized AI Autonomous System) на основе методов и технологий распределенного реестра в приложениях к экосистемам "Цифровой университет". Под руководством Д,В. Жевнерчука построен программный экспериментальный образец системы верификации кадрового ресурса (Проект занял второе место на XXIII Московском международном Салоне изобретений и инновационных технологий "Архимед")

За все время своего существования коллектив кафедры подготовил более 2500 специалистов, многие из которых стали крупными специалистами, учеными в различных отраслях народного хозяйства.

С момента образования (1974г.) и до 2017 года кафедру возглавлял член-корреспондент Российской Академии Наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ Кондратьев Вячеслав Васильевич. С 2017 по 2019 г. роль заведующего кафедрой исполнял директор ИРИТ, д.т.н., А. В. Мякиньков. В настоящее время кафедрой заведует д.т.н. Д.В. Жевнерчук

Кафедра обладает необходимой лабораторной базой и техническим оснащением для проведения занятий в условиях дистанционного обучения

Заведующий кафедрой

Доцент, доктор технических наук

Профессор

Член-корреспондент РАН, профессор, доктор технических наук

Профессор

Профессор, доктор технических наук

Профессор

Доцент, доктор технических наук

Профессор

Профессор, доктор технических наук

Доцент

Доцент, кандидат технических наук, докторант

Доцент

Доцент, кандидат технических наук

Доцент

Доцент, кандидат технических наук

Доцент

Доцент, кандидат технических наук

Доцент

Доцент, кандидат технических наук

Доцент

Доцент, кандидат технических наук

Доцент

Доцент, кандидат технических наук

Доцент

Доцент, кандидат технических наук

Доцент

Доцент, кандидат технических наук

Старший преподаватель

Кандидат технических наук

Старший преподаватель

Кандидат технических наук

Старший преподаватель


Ассистент

Аспирант

Ассистент

Аспирант

Ассистент

Аспирант

Ассистент

Аспирант

Ассистент

Магистрант