Исследователи и магистранты ПИШ СПбПУ выступили на SEDM-2026

14-15 мая в Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого прошли ключевые мероприятия II Международной научно-практической конференции «Современные подходы в системном инжиниринге и цифровом моделировании сложных производственных систем» – SEDM-2026. Конференция объединила исследователей, преподавателей, представителей индустрии, аспирантов и студентов, работающих над современными решениями для промышленности, транспорта, городского развития, образования, социальной сферы и систем поддержки принятия решений.

В центре обсуждения оказались прикладные и исследовательские подходы, которые сегодня определяют развитие системного инжиниринга: цифровые двойники, имитационное и дискретно-событийное моделирование, интеллектуальный анализ данных, онтологическое проектирование, вероятностные модели, искусственный интеллект и методы поддержки управленческих решений. Особое место в программе заняли доклады сотрудников лабораторий «Промышленные системы потоковой обработки данных» и «Цифровое моделирование индустриальных систем» Передовой инженерной школы «Цифровой инжиниринг» СПбПУ, а также партнёров лабораторий и студентов магистерской программы ПИШ «Системный и цифровой инжиниринг в высокотехнологичных отраслях промышленности».

Отдельный акцент в программе SEDM-2026 был сделан на участии магистрантов Передовой инженерной школы «Цифровой инжиниринг» СПбПУ и индустриальных партнёров лабораторий. Такой формат особенно важен для ПИШ: он показывает, как исследовательские задачи лабораторий связаны с реальными запросами предприятий, а образовательные программы становятся средой для подготовки специалистов, способных работать с комплексными инженерными, производственными и управленческими системами.

Магистранты программы «Системный и цифровой инжиниринг в высокотехнологичных отраслях промышленности» представили исследования, ориентированные на практическое применение цифрового моделирования и системного анализа. Их доклады были посвящены автономным мобильным роботам, интеллектуальному определению координат транспортных средств, распределению персонала городского электрического транспорта, когнитивным цифровым двойникам городской среды, моделированию каскадных отказов критической инфраструктуры и онтологическому описанию социальных детерминант здоровья. Тем самым участники продемонстрировали широкий спектр компетенций – от промышленной автоматизации и транспортных систем до городской аналитики, цифровой медицины и управления рисками.

Индустриальные и научные партнёры лабораторий также представили исследования, отражающие реальные вызовы отраслей. Среди них – СПб ГУП «Горэлектротранс», ФБУН «СЗНЦ гигиены и общественного здоровья» и ПАО «Газпром нефть». Их доклады показали, как методы искусственного интеллекта, предиктивного моделирования, онтологического инжиниринга и анализа данных могут использоваться для решения задач транспортного управления, экологического мониторинга, оценки рисков для здоровья населения и интеграции цифровых двойников. Такое участие партнёров усилило практическую направленность конференции и подчеркнуло значение кооперации университета с промышленными и научными организациями.

Одной из наиболее насыщенных стала секция «Цифровое моделирование и интеллектуальные производственные системы». Здесь участники представили исследования, связанные с управлением сложными производственными и проектными системами, моделированием жизненного цикла промышленных объектов, учётом неопределённости и разработкой интеллектуальных инструментов для повышения устойчивости управленческих решений.

Марина Малашенко, аналитик Лаборатории ЦМИС ПИШ СПбПУ и аспирантка первого года обучения по направлению «Управление в организационных системах» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, представила доклад «Формализация модели жизненного цикла нефтегазовых месторождений с учетом вероятностных факторов и модельного управления». В центре её исследования – задача повышения качества управления проектами освоения нефтегазовых месторождений на основе вероятностных подходов к моделированию. Марина предложила структурированную модель жизненного цикла месторождения, отражающую основные этапы его освоения, а также неопределённости, влияющие на управление каждым из этих этапов. В докладе были рассмотрены принципы построения жизненного цикла нефтегазового объекта, его представление как взаимосвязанной системы моделей и систематизация вероятностных факторов, которые необходимо учитывать при разработке месторождения. Такой подход позволяет перейти от статичного описания проектных процессов к более гибкой модели управления, учитывающей реальные условия неопределённости.

Максим Дергачев, лаборант-исследователь Лаборатории ЦМИС ПИШ СПбПУ, выступил с докладом «Алгоритм модели на базе динамической корректировки плана реализации проекта на базе байесовского моделирования». Он представил алгоритм динамического перепланирования проектов, ориентированный на повышение точности и адаптивности управления в условиях изменяющихся внешних факторов. В основе предложенного подхода лежит байесовское обновление вероятностных характеристик выполнения задач по мере поступления новой информации. Это позволяет не просто фиксировать отклонения от первоначального плана, а оперативно пересчитывать параметры проекта и принимать более обоснованные управленческие решения. Разработанный алгоритм может быть использован для повышения устойчивости проектных систем к неопределённости, что особенно важно для цифровых и интеллектуальных производственных сред.

Лия Хабибуллина, лаборант-исследователь Лаборатории ЦМИС ПИШ СПбПУ, представила концептуальную модель процесса семантической адаптации и семантического трансфера систем поддержки принятия решений. Её доклад был посвящён задаче переноса референсной архитектуры СППР в конфигурируемую систему, способную адаптироваться к различным предметным областям. Лия описала ключевые этапы такого трансфера: семантическую аннотацию и извлечение метаданных, концептуальный инжиниринг, семантическое выравнивание, формирование единого семантического пространства, а также семантический вывод и оркестрацию логического вывода. Предложенный подход направлен на сохранение смысловой согласованности компонентов типовой архитектуры при её переносе в новые области применения. В перспективе это позволит снизить затраты на разработку и внедрение систем поддержки принятия решений.

Жанна Бурлуцкая, младший научный сотрудник Лаборатории ЦМИС ПИШ СПбПУ, представила доклад «Подход к построению распределённых геолого-гидродинамических моделей нефтегазовых объектов на базе инструментов эволюционной оптимизации». Она рассмотрела возможности применения эволюционной оптимизации для построения распределённых моделей сложных нефтегазовых объектов. Актуальность работы связана с необходимостью ускорять и повышать адекватность моделирования в отраслях, где объекты управления представляют собой комплексные сложные системы. В докладе был представлен анализ инструментов оптимизации ансамблей вычислительных моделей и описан подход к построению распределённых геолого-гидродинамических моделей. Также Жанна рассказала о прототипе, созданном для решения задачи оптимизации распределённой модели расчёта геофизического планшета. На тестовой задаче была подтверждена эффективность предложенного подхода.

Капитон Поспелов, младший научный сотрудник Лаборатории ЦМИС ПИШ СПбПУ, выступил с докладом «Цифровое моделирование квазисостояний объектов управления в производственных системах для учета ограниченной рациональности субъектов управления». Он представил метод цифрового моделирования состояний объектов управления в интеллектуальных производственных системах. В работе рассматривается ситуация, когда объект управления описывается множеством атрибутов в фазовом пространстве, но воспринимается различными субъектами управления ограниченно рационально. Капитон предложил формализацию задачи учёта таких квазисостояний и алгоритм их моделирования. Результаты исследования могут применяться для анализа сложных организационных и производственных систем, где управленческие решения принимаются не одним центром, а несколькими субъектами с разным уровнем информации и различным восприятием ситуации.

Василий Дыбулин, лаборант-исследователь Лаборатории ЦМИС ПИШ СПбПУ, представил работу «Разработка модели расчёта комплексного риска инновационного проекта на основе Байесовской сети». Доклад был посвящён проблеме оценки рисков инновационных проектов, которые часто реализуются в условиях высокой неопределённости и могут сталкиваться с нарушением сроков, сметы и технического задания. Василий предложил модель расчёта вероятности наступления комплексного риска по отдельным группам рисков. Для оценки вероятностей использовалось треугольное распределение, а для расчёта комплексного риска – логистическая кривая насыщения. В результате были определены пороговые значения по группам рисков и выполнена оценка их влияния на итоговый показатель. Работа показала применимость предложенной модели для анализа проектной неопределённости и поддержки принятия решений в инновационной деятельности.

Previous Next

Секция «Интеллектуальные транспортные системы и инфраструктура транспорта» была посвящена цифровым решениям для управления транспортом, автономной мобильности и моделирования транспортных процессов. В этой секции особое внимание привлекли доклады магистрантов ПИШ и партнёров Лаборатории ПСПОД.

Сергей Гаургов, магистрант второго курса программы «Системный и цифровой инжиниринг в высокотехнологичных отраслях промышленности» СПбПУ, представил доклад «Обоснование гетерогенной архитектуры системы управления AMR: ПЛК как контроллер безопасности, SBC как навигационный модуль». Он рассмотрел задачу модернизации автоматически управляемых транспортных средств AGV до автономных мобильных роботов AMR с сохранением существующей аппаратной платформы. Сергей сравнил несколько подходов: полную замену системы управления, создание AMR «с нуля» и гетерогенную архитектуру. В предложенном решении промышленный программируемый логический контроллер отвечает за safety-критичные функции, а одноплатный компьютер обеспечивает вычислительную мощность для SLAM, локализации и планирования маршрутов. Отдельное внимание было уделено роли лазерного сканера безопасности как резервного контура, а также выбору протоколов OPC UA и Snap7. Апробация подтвердила совместную работоспособность контуров управления и корректную остановку AMR перед динамическими препятствиями.

Елена Ежелина, директор по внутреннему контролю СПб ГУП «Горэлектротранс» и магистрант второго курса программы «Системный и цифровой инжиниринг в высокотехнологичных отраслях промышленности», представила доклад «Механизм определения координат транспортного средства с применением систем искусственного интеллекта». Работа посвящена проблеме точности геопространственных данных в системах мониторинга городского транспорта. В реальных условиях данные о местоположении поступают из разных источников – GPS/ГЛОНАСС, базовых станций сотовой связи и сторонних сервисов – и могут конфликтовать между собой или содержать артефакты. Елена представила интеллектуальный механизм консолидации, верификации и выбора наиболее достоверных координат. В его основе лежат алгоритмы машинного обучения, решающие задачи прогнозирования и сглаживания координат, разрешения конфликтов между источниками и оценки достоверности каждого из них. Такой подход может повысить качество диспетчерского управления и аналитической отчётности транспортных предприятий.

Алексей Вишенский, заместитель начальника Службы безопасности движения СПб ГУП «Горэлектротранс» и магистрант второго курса программы «Системный и цифровой инжиниринг в высокотехнологичных отраслях промышленности», совместно со студентом Павлом Соболевым представил доклад «Модель распределения сотрудников для управления сетью городского электрического транспорта без учёта отсутствующих водителей». Исследование посвящено созданию цифровой модели планирования распределения водителей в условиях кадрового дефицита и сложных ограничений графиков работы. Авторы предложили программный комплекс, который формирует распределение водителей на основе расписания движения трамваев. Решение учитывает различные типы графиков, сменность сотрудников, параметры режима труда и отдыха. Результаты работы представлены в нескольких форматах: сводном отчёте по каждому водителю, сменном отчёте на каждый день месяца и расчёте необходимого количества сотрудников при разных типах графиков. Модель ориентирована на практическую поддержку транспортного предприятия при выполнении государственного контракта на перевозку пассажиров.

В секции «Технологии интеллектуального анализа данных» участники обсуждали применение машинного обучения, Data Mining, анализа больших данных и предиктивного моделирования для решения задач в различных предметных областях.

Юлия Рыбакова, ведущий аналитик Лаборатории ПСПОД ПИШ СПбПУ, представила доклад «Системный подход к анализу экологических жалоб в государственных информационных системах мониторинга». Она рассмотрела экологические жалобы граждан как важный элемент информационных потоков федеральной системы экологического мониторинга. Актуальность темы связана с ростом объёмов неструктурированных текстовых данных обращений, в которых содержится значимая информация о локальных экологических нарушениях. Юлия предложила подход к разработке интегрированного алгоритма обработки таких жалоб, позволяющего выявлять устойчивые закономерности на основе методов анализа текстовых данных. Работа демонстрирует, как интеллектуальная обработка обращений может стать инструментом поддержки управленческих решений в сфере экологического контроля.

Владимир Федоров, заведующий отделением анализа рисков для здоровья населения отдела социально-гигиенического анализа и мониторинга, старший научный сотрудник ФБУН «СЗНЦ гигиены и общественного здоровья», представил доклад «Предиктивное моделирование как инструмент оценки эффективности мероприятий по квотированию выбросов в городах-участниках федерального проекта “Чистый воздух”». Он рассмотрел возможности предиктивного имитационного моделирования для оценки влияния мероприятий по снижению выбросов на здоровье населения. В докладе было отмечено, что одним из индикаторов эффективности экологических мероприятий может быть достижение приемлемых уровней риска для здоровья после их реализации. Ключевая идея исследования заключается в прогнозировании концентраций загрязняющих веществ в атмосферном воздухе с учётом запланированных мероприятий, а затем в оценке и анализе риска для здоровья населения. Такой подход позволяет связать экологические управленческие решения с измеримыми социальными эффектами.

Алексей Коробкин, руководитель программ планирования эффективности бизнеса ПАО «Газпром нефть», выступил с докладом «Автоматизированное объединение онтологий цифровых двойников на основе больших языковых моделей: общий алгоритм и подходы». Он обратился к проблеме семантической неоднородности, возникающей при разработке цифровых двойников в разных предметных областях. Одинаковые понятия могут описываться различными терминами, что приводит к фрагментации знаний, усложняет интеграцию данных и снижает эффективность цифровых решений. Алексей представил подход к автоматизированной интеграции онтологий с использованием больших языковых моделей. Цель исследования – проверить гипотезу о том, что универсальный алгоритм объединения онтологий цифровых двойников способен существенно сократить время интеграции за счёт автоматизированной семантической обработки и минимизации ручных преобразований.

Previous Next

В секции «Проектирование и моделирование развития городских агломераций» были представлены исследования, посвящённые цифровым двойникам городской среды, пространственному анализу, устойчивому развитию и моделированию критической инфраструктуры.

Шарип Исаев, магистрант первого курса программы «Системный и цифровой инжиниринг в высокотехнологичных отраслях промышленности», представил два доклада. Первый – «Когнитивный цифровой двойник городской среды: концептуальная архитектура на основе мультимодального анализа больших данных» – был посвящён задаче моделирования не только формальных параметров городской среды, но и её субъективного восприятия жителями. Шарип предложил архитектуру когнитивного цифрового двойника, объединяющую геопространственные данные ГИС и пользовательский контент социальных медиа. В структуру решения входят блок мультимодального сбора данных, когнитивное ядро на основе NLP-моделей BERT/RuBERT и семантической сегментации изображений, а также модуль поддержки принятия решений. Такая архитектура позволяет выявлять проблемные зоны городской среды, формировать геопривязанные индексы качества и моделировать восприятие градостроительных решений до их физической реализации.

Во втором докладе – «Методология моделирования каскадных отказов взаимозависимой критической инфраструктуры городской агломерации в условиях климатических рисков» – Шарип Исаев рассмотрел проблему устойчивости городской инфраструктуры к экстремальным погодным явлениям. Он предложил методологию моделирования каскадных отказов, объединяющую мультиграфовое представление межсистемных зависимостей, дискретно-событийную модель распространения сбоев и функции уязвимости оборудования, калиброванные по климатическим параметрам. Апробация на сценарии аномальной жары для крупной российской агломерации позволила выявить узлы-усилители каскада и ранжировать управленческие меры по влиянию на снижение риска. Доклад показал, как цифровое моделирование может использоваться для повышения устойчивости городских систем в условиях климатических вызовов.

Секция «Цифровое моделирование в образовании и социальной сфере» объединила доклады, посвящённые цифровым образовательным средам, виртуальным лабораториям, онтологическому моделированию социальных факторов и модельно-ориентированному проектированию образовательного процесса.

Сальбек Бекетов, ведущий научный сотрудник Лаборатории ЦМИС ПИШ СПбПУ, представил доклад «Цифровая среда обучения методам оптимизации с использованием автотестирования и исследовательских лабораторных работ». В исследовании рассматривается разработка образовательной цифровой среды, которая объединяет автотестирование с развёрнутой обратной связью и исследовательские лабораторные работы. Сальбек представил модуль по методам оптимизации в составе курса «Математические модели технических объектов управления», ориентированный на магистрантов. Модуль охватывает линейные, нелинейные, дискретные, стохастические, эвристические и многокритериальные методы оптимизации. Особое внимание уделено автоматизированной системе оценки знаний, которая помогает формировать устойчивые навыки за счёт оперативной и содержательной обратной связи. Исследовательские элементы лабораторных работ направлены на развитие аналитических и научно-исследовательских компетенций обучающихся.

Марина Болсуновская, заведующий Лабораторией ПСПОД ПИШ СПбПУ, совместно с Александром Купцовым, младшим научным сотрудником Лаборатории ПСПОД ПИШ СПбПУ, представила доклад «Кроссплатформенные виртуальные лабораторные макеты для электрорадиоизмерений». Работа посвящена применению виртуальных лабораторных макетов в обучении электрорадиоизмерениям. Такие макеты позволяют пользователям осваивать работу со сложными цифровыми приборами в виртуальной среде: выбирать режимы работы, диапазоны измерений, взаимодействовать с кнопками и наблюдать результаты на индикаторах и дисплеях. Достоверность виртуальных измерений достигается за счёт совместного использования математической и поведенческой моделей. Авторы подчеркнули, что виртуальная среда делает обучение безопасным для студентов и оборудования, а также снижает затраты на работу с реальными приборами. Кроссплатформенность решения позволяет разрабатывать программное обеспечение сразу для нескольких целевых платформ, включая ПК и VR, что расширяет возможности его внедрения в образовательный процесс.

Капитон Поспелов в этой секции представил свой второй доклад «Методические основы адаптации конфигурируемого курса “Цифровое моделирование производственных процессов” для реализации альтернативных образовательных целей». Он рассмотрел принципы адаптации образовательного продукта для разных категорий слушателей: студентов профильных программ, обучающихся, для которых цифровое моделирование является вспомогательным инструментом, и представителей профессионального сообщества, проходящих программы повышения квалификации. В докладе предложены подходы к конфигурации курса, рекомендации по включению и изменению модулей, а также структура описания лекционных, практических и кейсовых материалов. Работа имеет важное значение для развития гибких образовательных программ, способных учитывать различный уровень подготовки и разные профессиональные запросы аудитории.

Екатерина Алышева, магистрант первого курса программы «Системный и цифровой инжиниринг в высокотехнологичных отраслях промышленности» СПбПУ, представила доклад «Онтология социальных детерминант здоровья как основа анализа исходов заболеваний». Она рассмотрела социальные, экономические и поведенческие факторы как значимые элементы анализа состояния пациента и исходов заболеваний. В прикладных медицинских моделях такие данные часто представлены разрозненно, что затрудняет их интерпретацию и использование для поддержки принятия решений. Екатерина предложила концепцию онтологии, которая позволяет формализовать факторы риска, описать связи между ними и определить направления практического применения модели. Особое внимание было уделено использованию онтологического подхода для интерпретируемого анализа медицинских и социально-демографических данных, выявления групп риска и поддержки решений в цифровой медицине.

Светлана Калмыкова, директор Центра открытого образования СПбПУ, выступила с докладом «Модельно-ориентированный подход к проектированию образовательного процесса». Она представила модельно-ориентированный подход как теоретико-методологическую основу изменений образовательного процесса в цифровой среде. В докладе были рассмотрены три уровня реализации такого подхода: теоретический, методический и организационно-технический. Светлана Калмыкова подчеркнула, что технологии меняют способы проектирования и оценки образовательного результата, но не отменяют фундаментальную цель образования. Предложенный подход позволяет системно описывать происходящие изменения, формировать требования к результатам образовательной деятельности и проектировать содержание обучения с учётом взаимодействия разных участников и подсистем образовательной среды.

Previous Next

SEDM-2026 показала, что исследования лабораторий ПСПОД и ЦМИС развиваются в тесной связке с образовательными программами ПИШ и запросами индустриальных партнёров. Доклады сотрудников лабораторий продемонстрировали научно-методическую основу для цифрового моделирования, систем поддержки принятия решений, онтологического проектирования и управления сложными системами. Выступления магистрантов подтвердили, что образовательная среда ПИШ формирует специалистов, способных применять эти подходы к актуальным задачам промышленности, транспорта, городской инфраструктуры, образования и социальной сферы. А участие партнёров показало, что предлагаемые решения имеют прямую связь с реальными производственными и управленческими вызовами.

Таким образом, конференция стала не только площадкой для представления научных результатов, но и пространством профессионального взаимодействия между университетом, молодыми исследователями и организациями-партнёрами. Именно такая модель – объединение лабораторных исследований, инженерного образования и индустриальной экспертизы – позволяет развивать прикладные цифровые решения, востребованные в современных сложных производственных и социально-экономических системах.