Под руководством Сергея Колюбина классическая магистратура по робототехнике трансформировалась в программу по физическому ИИ — теперь она называется «Робототехника и искусственный интеллект». В учебный план последовательно вошли базовые курсы по машинному обучению в робототехнике и программированию роботов, курс-погружение в задачи и подходы воплощенного интеллекта, а содержание остальных дисциплин регулярно обновляется с учетом развития технологий. 

«Получить Yandex ML Prize престижно и ответственно. Воспринимаю это как признание того, что нам вместе с коллегами и студентами удалось сделать нечто полезное и заметное, и как подтверждение роста значимости робототехники, особенно в контексте развития физического ИИ и воплощенного интеллекта. Исследования и разработка технологий в этой области сейчас привлекают серьезные ресурсы, формируются новые рынки, и образование должно не просто не отставать, а упреждать. Без людей прорыва не случится. Мы также показали, как можно успешно трансформировать не ML-нативную программу, а сейчас это многим предстоит делать в масштабе. При этом сохранить идентичность и сильные стороны программы не менее важно, чем привнести в нее новые подходы. Да, нужно осваивать технологии, дающие современным роботам новые “суперсилы”, но настоящий робототехник должен понимать физику и природу систем, с которыми работает. Иначе задачи выхолащиваются, системное видение уходит, и становится невозможно отвечать на вопросы “как?” и “почему?” что-то работает или не работает», — говорит Сергей Колюбин.

Важная часть программы — практическая работа студентов с реальными исследовательскими и инженерными задачами. С 2019 года ИТМО сотрудничает со Сбером: при поддержке компании и в сотрудничестве с коллегами из Центра робототехники магистранты разрабатывают востребованные технологии, представляют результаты на международных конференциях и участвуют в проектах с открытым исходным кодом. Такой формат позволяет студентам еще во время обучения совмещать учебу с исследовательской и проектной работой.

«Каждый преподаватель программы — практикующий профессионал. Студенты учатся на материалах, которые зачастую только что вышли из-под пера исследователей, и на опыте, полученном в технологических разработках наших лабораторий. Я убежден, что многие важные знания и навыки в профессии невозможно получить “за партой” — нужна реальная проектная работа: интересные задачи, команды, инфраструктура», — добавляет профессор.

Следующий этап развития программы связан с направлениями, которые уже активно исследуются в ИТМО: физически согласованным обучением для описания динамики роботов и генерации синтетических данных на основе моделей мира (world models), робастными и семантическими методами пространственного интеллекта, мультимодальными моделями сенсомоторной координации и генеративным проектированием. 

«Понятно, что полноценно заниматься этим с карандашом и бумагой нельзя. У нас уже многое есть — роботы, сенсоры, вычислители, — но, чтобы быть лидерами, нужно постоянно расширять и обновлять парк. Аппетиты у ИИ серьезные. Будем искать ключи к партнерам и модели сотрудничества, при которых они захотят вкладываться и в развитие материальной базы программы», — завершает профессор Колюбин.

В 2026 году лауреатов Yandex ML Prize оценивал совет премии, в который вошли исследователи, преподаватели и руководители из Яндекса, Школы анализа данных, МФТИ и НИУ ВШЭ. Среди критериев — вклад в создание и развитие образовательной программы, актуальность ее содержания, открытость учебных материалов и результаты выпускников. К преподаванию каждый год подключаются новые специалисты из индустрии и исследовательской среды, которые приносят в аудитории актуальные научные и технологические практики.

Премия Yandex ML Prize существует с 2019 года и отмечает вклад академического сообщества в развитие машинного обучения. За восемь лет лауреатами премии стали 79 преподавателей и ученых.