Студенты МАИ разработали ИИ-ассистента для Национального центра данных
Со своей разработкой команда МАИ «МММ» завоевала победу на хакатоне VI Весенней школы «Информационные технологии и искусственный интеллект».
Сложно представить100 тысяч баз данных. Внутри – социальная статистика, экономические срезы, показатели тысяч организаций. Как найти нужную цифру? Обычно для этого нужен дата-сайентист с опытом или несколько дней ручного труда. Но студент первого курса института № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ Максим Туревич вместе с командой «МММ» решил действовать иначе. Ребята (Максим, Артём Тимошенко и Константин Вареник) победили в кейсе Национального центра социально-экономических данных.
В бездне массивов
Название команды расшифровывается просто и по-инженерному: «МММ» – потому что три студента МАИ. Их девиз звучит вдохновляюще: «Мечтаем, моделируем, материализуем!» Команда разработала прототип ИИ-ассистента для экономистов и социологов. Система работает как умный проводник. Можно написать текстовый запрос, а она сама ныряет в бездну массивов, находит релевантные источники, выдаёт аккуратную таблицу ссылок и даже визуализирует гипотезы. Заказчику такой инструмент нужен позарез. Ручной поиск в тысячах баз требует времени и специфических навыков, которых нет у обычного аналитика.
Интересно, что для Максима это не первый кейс решения инфраструктурных проблем с помощью ИИ. Ещё в школе он создал сервис для фиксации нарушений на арендованных электросамокатах. Проект дошёл до финала всероссийского конкурса «Большие вызовы». Тогда система по фото и видео сама определяла время, геолокацию и личность нарушителя. Теперь уровень задач вырос до государственной статистики.
До последней секунды
Дни хакатона выдались для команды «МММ» насыщенными. В соревновательной группе было пять команд, и четыре дня ребята занимали второе место. Лидеры оторвались далеко вперёд. Но студенты МАИ сдавались. Они даже спали по очереди: один отдыхает, двое программируют. Порой код писали до половины восьмого утра, а через полчаса уже надо было строиться на зарядку. Но присутствие на физкультуре давало команде дополнительные баллы в общем зачёте, и никто не прогуливал.
В последнюю ночь, когда до дедлайна оставались считанные часы, «МММ» решилась на тотальный рефакторинг. Исправляли баги, дотягивали визуализацию, настраивали агента. Программировали до последней секунды, после которой уже нельзя было вносить изменения в код. В итоге они обогнали лидеров на два очка и победили.
От массовых лекций до ИИ-агента в жюри
Волна хакатонов накрыла Россию в 2021–2024 годах. Тогда состоялись 116 хакатонов по ИИ – 85 региональных, 24 окружных, 7 международных плюс 85 лекций. Дальше состязания усилили на государственном уровне – обновили Национальную стратегию развития ИИ до 2030 года. А в 2025 году на форуме «Цифровые решения» прозвучал конкретный план: к 2030 году готовить более 10 тысяч спецов по ИИ.
И вот 2026 год – время зрелых прикладных кейсов. В марте Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ и Axenix провели хакатон, где студенты ведущих вузов делали сервис генерации презентаций на базе больших языковых моделей. 221 заявка, 15 финалистов. В апреле Университет «Сириус» провёл хакатон «Ctrl+Vibe», где в жюри заседал ИИ-агент.
Сегодня Россия переходит к ИИ-агентам, которые реально помогают работать – искать данные, готовить отчёты, проверять гипотезы. Вот и весенняя школа МАИ-2026 была сфокусирована на прикладных вещах: ИИ, автоматизация процессов, прогнозирование, системы поддержки решений. И «МММ» попали в самое яблочко.
Никогда не сдаваться!
Перспективы у прототипа «МММ» высокие. Победителям предложили доработать решение на технической базе заказчика в рамках летней стажировки. Конечно, это ещё не промышленный продукт. Но в ближайшие годы такие решения всё активнее будут внедряться внутри страны. Сначала в исследовательской аналитике и вузах, потом в госсекторе и корпоративных центрах данных. Особенно востребованы окажутся ИИ-ассистенты для поиска и анализа данных, автоматизация отчётности и мультиагентные системы для сложных рабочих процессов.
Но главное здесь то, что российские вузы перешли к подготовке ИИ-специалистов через реальные задачи заказчиков. Это модель подготовки кадров, о которой говорят на федеральном уровне. Нацпроект «Экономика данных» делает ставку на ИТ-кадры и технологический суверенитет. И вот уже первокурсник, который учился на программе «ТОП-ИТ», решает задачу государственного центра.
До 2028 года число вузовско-индустриальных ИИ-хакатонов взлетит. Если команда МАИ доведёт своего ассистента до ума на базе Национального центра социально-экономических данных, из студенческой победы он превратится в пилотный инструмент, который меняет подход к работе с большими массивами. Максим советует будущим участникам школы углубиться в создание ИИ-агентов и анализ данных заранее. И главное – «не бояться и никогда не сдаваться, даже если кажется, что шансов на победу нет».
