Макро-пространства городской среды – А. В. Крашенинников

Крашенинников

Московский архитектурный институт (государственная академия), Москва, Россия

Аннотация

Модели макро-пространства имеют физические аналоги в градостроительстве. В работе показано как пространственные параметры физических макро-пространств взаимосвязаны с социальной практикой людей (статус территории, доступность и связанность событий). В статье на основе теоретического моделирования обосновываются три базовых типа макро– пространства по критерию доступности/связанности: анклав, район, область. При помощи этих базовых моделей объясняются концепции градостроительной организации урбанизированной территории различной сложности.

Исследование направлено на интеграцию различных концепций архитектурного пространства, как в области архитектуры, так и географии, и психологи. Статья обобщает опыт адаптации для градостроительства моделей макро-уровня.

Проблематизация

Фуко предлагал создать отдельную дисциплину «гетеро-топологию», как некую «систематическую дескриптивную практику, которая включала бы в себя исследование, анализ, описание, «считывание», как сейчас любят выражаться, «других мест» – мест, в которых могут произойти необычайные события. Таким образом оспаривается функциональная определенность городской среды и анализируется мифическая составляющая реального городского пространства, способная изменить нашу жизнь, сломать ставшие повседневностью нормы и представления о городской среде. Однако, в повседневной градостроительной практике мы сталкиваемся с противоположной задачей: сформировать пространственные модели, соответствующие сложившимся или прогнозным социально-пространственным отношениям, применяя методы проектирования, сохраняющие преемственность культуры и социальных ценностей. Когнитивная урбанистика предлагает методические основы для интеграции этих, казалось бы, противоречивых исследовательских и практических установок в систему знаний о городской среде.

Макро-пространство представляет собой социально-пространственный комплекс макро– уровня городской среды, имеющий событийную окраску и территориальную принадлежность, например: центр города, район станции метро, соседний квартал, парк культуры.

Одна из задач когнитивной урбанистики состоит в том, чтобы выделить и классифицировать макро-пространства и определить принципы их пространственной организации с тем, чтобы использовать эти знания в градостроительном проектировании.

Доступность и связанность как основные характеристики макро-пространства

Антропологический подход к средовому поведению людей приводит нас к представлению о системе кодов, с помощью которой мозг «разговаривает» с нами и структурирует пространство. Для изучения этого феномена важно выявить ключевые признаки места и деятельности. При практическом использовании важно, чтобы эти признаки были бы легко и однозначно измеряемые в ходе натурных обследований и пространственного моделирования. Поиск такой системы кодов приводит к двум значимым параметрам: доступности и связанности. Взаимодействие этих двух переменных, представленное в виде матрицы, дает нам поле возможных социально-пространственных моделей средового поведения людей на макро-уровне исследования и проектирования. С помощью такой матрицы можно изучать как «мир членится и формируется для человека».

Итак, основной тезис статьи состоит в том, что в нормальных и стабильных условиях физическое освоение городской территории регулируется условиями доступности и связанности мест локализации событий.

Наш разум проводит подсознательный анализ и оценку пространственной ситуации, которая выступает контекстом явлений, действий, суждений. При этом его решения в первом приближении опираются на оценки порогового значения критических параметров (типа: свой/чужой). Поэтому можно говорить и о выделении порогов или диапазоне времени/дистанций, имеющих различное критическое значение для человека. Можно предположить, что целостность макро-пространства определяется психологической оценкой ожидаемого времени движения между наиболее удаленными точками пешеходного ареала. В таблице 1 собраны характеристики известных дистанций пешеходного движения в городской среде, описанные в различных исследованиях.

Таблица 1. Время движения, дистанции и характеристика доступности

Время движенияДистанцияХарактеристика
1-3 мин100-250 мШаговая доступность
5-10 мин300-600 мЛегкая доступность
15-20 мин1500-2000 мПосильная доступность

«Интеграция/дифференциация» – две крайние точки на оси доступности. Согласно этому подходу более компактные макро-пространства, то есть пространства с более коротким временем внутренней связи, являются и более интегрированными, а пространства с более продолжительным временем связи имеют тенденцию к разделению, что ведет к закреплению специализированных функций, то есть, к функциональной специализации назначения, оснащения и оборудования участков территории.

Связанность макро-пространств определяется открытостью для других людей и может характеризоваться количеством возможных социальных контактов. Измерять связанность предлагается количеством людей, которые теоретически могут встретиться в каком-либо макро-пространстве. В расчет принимается не только население рассматриваемой территории, но и соседние районы и даже весь город. Связанность рассчитывается по условиям транспортно-пешеходной доступности мест нахождения людей (включая дневное и ночное население, рабочие места и туристы) и фактически измеряется как определенная доля от общего количества людей в ареале потенциальной доступности. Для построения шкалы связанности можно принять следующие пороговые значения численности людей: от 10 до 100; от 100 до 1000 и от 1000 до 10000 человек. Антропологические значения этих цифр могут быть предметом отдельного исследования. Важно и познавательно сравнить их с количеством людей в родо-племенной территориальной структуре, с численностью традиционного поселения доиндустриальной эпохи, численностью полиса, указанную Аристотелем и т. Связанность территории зависит от эффективности улично-дорожной сети и плотности расселения.

По этим признакам доступности/связанности можно выделить три типа макро-пространств: анклав, район, область (Рис. 1(а,б)).

Пространственная связанность с большим количеством людей, как правило, ведет и к более интенсивным социальным взаимодействиям, «разогреву социального реактора», что еще больше притягивает население и делает такие места социально значимыми (Табл.

Таблица 2. Связанность территории и границы макро-пространства (гипотеза автора)

Характеристика макро– пространстваКоличество людейХарактеристика границ макро– пространства
Анклав – локальное пространство ограниченного пользования100-400 чел. Реальная – «твердые» границы в виде стен и ограждений
Район – пространство общего пользования вокруг центра пешеходных связей1000-4000 чел. Условные – «мягкие» границы в виде предела легкой пешеходной доступности
Область – доступная часть урбанизированной территории, объединяющая доступные места10000-40000 чел. Симультанные (или расчетные) границы досягаемости в рамках повседневной социальной практики

Следующие две крайние точки на оси связанности – «знакомо/незнакомые» места, или «гетеротопии/утопии», используя терминологию Фуко.

Макро-пространства городской среды – А. В. Крашенинников

Макро-пространства городской среды – А. В. Крашенинников

Рис. 1(а,б). В основу предлагаемой классификации макро-пространств положены идея совмещения пространственных и социальных характеристик в одной матрице: а) горизонтальная и вертикальная оси обозначат соответственно – количество людей, потенциальных участников событий (связанность) и время движения от края до края выделенной территории (доступность); б) по критериям доступности/связанности макро– пространства подразделяются на три основные типа: 1– АНКЛАВ, 2-РАЙОН и 3-ОБЛАСТЬ (авторское предложение, 2016)

Агломерация – это одна из разновидностей макро-пространства. Это область, построенная по принципу временной доступности до центра и измеряемая количеством «взаимосвязанных» людей, находящихся на общей территории. (Рис. 2) Агломерации, по известному выражению В. Давидовича, являются «ареалами взаимосвязанного расселения».

Макро-пространства городской среды – А. В. Крашенинников

Макро-пространства городской среды – А. В. Крашенинников

Рис. Территориальная структура крупной городской агломерации: 1 – центральный город; 2 – замыкающие спутники; 3 – прочие спутники; 4 – агломерация второго порядка; 5 – первый пояс спутников; 6 – второй пояс спутников; 7 – периферийная зона; 8 – узлы-«противовесы»; 9 – транспортные линии

Основные топологические модели макро-пространства

В когнитивной урбанистике три базовые типа макро-пространства современного города определяются в соответствии с тремя заметными пространственно-временным интервалами, характеризующими отношением людей и пространства: «внутри/снаружи», «далеко/близко» и «знакомо/незнакомо» (Рис. 3(а-в)).

Макро-пространства городской среды – А. В. Крашенинников

Рис. 3(а-в). Базовые типы макро-пространств: а) место с ограниченным доступом – «анклав»; б) место, сформированные вокруг центра или узла – «район»; в) ареал, охватывающий сеть опорных точек – «область»

Современные горожане все чаще живут в нескольких реалиях – в том числе в виртуальном пространстве, формируемом средствами массовых коммуникаций, в социальных сетях и других виртуальных «мирах» дистанционного общения. В городе, а тем более в мегаполисе, повседневное пешеходное пространство горожан разорвано транспортом на множество «островов», в пределах которых проходят события нашей жизни. Как острова в океане, они образуют «архипелаг» макро-пространства персонального города.

Таблица 3. Базовые пространственные модели макро-пространств, как части социального пространства города

Моделирование градостроительных прототипов планировки территории

Градостроительство XX века было построено на функциональных концептах, в которых технология строительства и функционирования была определяющим фактором эффективности. Со временем функциональное устройство устарело или поменялась, а население приспособилось к сложившимся формам организации территории и типам застройки, сохраняя их «функциональные» название: «квартал», «микрорайон», «район города», «селитебная территория», «агломерация». Интерпретация этих пространственных форм при помощи когнитивных моделей позволяет систематизировать рациональный опыт их градостроительной организации, отделив его от устаревших представлений о «правильном» образе жизни, иерархической системе общественного обслуживания или о преимущественной занятости населения на градообразующих предприятиях.

Методика теоретического моделирования состоит в анализе концептов, полученных на основе сочетания трех базовых моделей макро-пространств: анклава, района, области.

Производные пространственные модели макро-пространств позволяют интерпретировать классические модели градоустройства: квартальную и микрорайонную застройку, малые, средние и крупные города, линейные города и системы расселения. Рассмотрим шесть основных вариантов взаимодействия базовых моделей макропространства: анклавы+анклавы; анклавы внутри района; анклавы внутри области; район+район; район внутри области; область+область.

Соседство анклавов – это прототип квартальной застройки (Сellular city pattern). Закрытые «блоки» жилой застройки образуют городскую ткань, состоящую их подобных друг другу ячеек. Минимальный размер квартала определяется требованиями к внутреннему пространству (например – инсоляции и территории), что фактически составляет от 30 до 70 м, в зависимости от этажности и ориентации по странам света. В этом случае минимальный размер квартала средней этажности составит от 60 до 100 м, а максимальный 100х150 м (с и с учетом ширины зданий) или «укрупненный квартал» 100х300 м. Базовый модуль (75х125 м) был предложен участникам конкурса «типовой квартал», организованного журналом «Проект Россия» в 2012 году. «Арматурой» квартальной застройки выступают линейные общественные пространства, образующие стороны кварталов: главные улицы, проспекты; улицы-аллеи; переулки и бульвары.

Анклавы, объединенные в район – это прототип «соседства» или «микрорайона» (Сentral place pattern). Особенность пространственной модели состоит в центричной организации вокруг социально важного объекта: церкви, школы, общественного центра. (Star of asterci form). Проблема состоит в выборе размещении этого «центра»: в середине территории, гарантирующее наименьшее время доступности для жителей, или рядом с транспортным узлом, что обеспечит максимальную попутность и связанность внутреннего и внешнего населения.

Максимальные параметры микрорайона определялись «радиусом доступности» (например, в пятиэтажной застройке рекомендуемый в умеренном климате радиус доступности школы составляет 500 м, а детского сада – 300 м). Таким образом, рекомендованные габариты микрорайона укладывались в интервал от 600 до 1000 м, что приближается к средним размерам межмагистральной территории при средне– и много– этажной застройке – 500х500 м. Самые крупные планировочные членения для межмагистральной структуры были запроектированы в г. Набережные Челны. Там на одной межмагистральной территории 1200х1200 м располагались четыре объединенных микрорайона. «Арматурой» межмагистральных территорий, естественно, становится пешеходный каркас внутренних перемещений. На территории района публичные пространства занимают только часть территории между участками с ограниченным доступом и совсем недоступными владениями, «неизвестными» для большинства жителей. Публичные пространства, понимаемые как системы меззо-пространтсв, связанные маршрутом, должны обеспечить людность, доступность, содержательность и комфортность. Формирование публичных пространств межмагистральных территорий – это рекомендация по грамотному использованию базовых моделей мезо-пространств в составе макро-пространства «район».

Анклавы, объединенные в поселение (модель «область», состоящая из «анклавов») – это зона с выраженными физическими границами, прототип небольшого исторического города, окруженного системой концентрических стен (Inward city model). В качестве ядер такой планировочной модели выступают обычно 3-4 городские площади: соборная, торговая, вокзальная, парадная и др. В современном градостроительстве этот прием физического выделения целой зоны соответствует концепции пешеходного города или пешеходной зоны городского центра. Минимальные размеры пешеходной зоны определяются парадной площадью, длина которой может составлять от 100-120 (Площадь Святого Марка в Венеции) до 300 (Красная площадь в Москве) и более метров. Например, площадь Тянь-анмэнь в Пекине имеет размер 880х500 м. Максимальные размеры пешеходного города (пешеходной зоны) определяются условием 20-30 минутной связанности от края до края и составляют, следовательно, от 1 до 3 км. Арматурой пешеходного города служат внешние границы природного или антропогенного происхождения (водные поверхности, стены, насыпи), образующие внешний («экзо») каркас макро-пространства.

Соседство двух или нескольких «районов» ведет к усилению одного из направлений линейных связей между центрами-узлами с появлением транспортно– пешеходного коридора (Linear city model). Расстояние между узлами такой линейной системы ограничено скоростью движения по главной транспортной артерии и обычно определяется рациональными интервалами между остановками городского транспорта. Арматурой линейной системы является, конечно, транспортно-коммуникационный коридор и вело-пешеходные пути, образующие каркас системы публичных пространств урбанизированной территории. Три существенных фактора, определяющие форму и размеры макро-пространства, это: вид транспорта; расположение порталов; количество людей, связанных с центрами районов.

«Районы», объединенные в поселение («область», состоящая из районов) похожи на решетку, а скорее «губку» с ячейками различной формы и содержания: анклавами; районами и пустыми, не используемыми в социальной практике территориями (The Lacework model). Примером такой схемы может быть средний город с численностью населения 50-100 тыс. жителей, занимающий территорию более 400-600 га. Размеры не позволяют считать такой город пешеходным, поэтому структурообразующую роль начинает играть маршрут городского транспорта. Улицы и бульвары, предназначенные для движения общественного транспорта, выступают в качестве арматуры, связывающей ядра макро-пространств. Оптимальной конфигурацией маршрута общественного транспорта считается круг или восьмерка, однако воплощение этой идеальной модели не всегда возможно.

Соседство нескольких «областей» приводит к модели крупного города – «метрополии» (Policentric net model). Зона влияния метрополии – агломерация – объединение города и соседних поселений в единую урбанизированную территорию на условиях ежедневной транспортной миграции. Территориальная сближенность мест нахождения людей даёт так называемый агломерационный эффект – экономическую и социальную выгоду от пространственной концентрации общественных центров, в том числе производств и других экономических объектов. Современные виды скоростного общественного транспорта существенно расширяют пределы агломераций: за 1-2 часа на скоростном поезде можно проехать 100 и более километров. Ядро агломерации составляет полицентрическая сеть общественных центров, связи между которыми становятся коридорами урбанизированного каркаса территории. Риски развития агломераций связаны с чрезмерно дорогой инфраструктурой и неизбежным ухудшением экологии. Мечта многих планировщиков состоит в децентрализации системы расселения (что должно привести к снижению функциональной нагрузки на центр) и рассечении сплошного пятна урбанизированной территории зелеными коридорами природного каркаса, что должно способствовать улучшению микроклимата. Идеальная модель агломерации представляет собой переплетение транспортно-технологического и природного каркаса, что выглядит на картах как сочетание «сетевой решетки» и «губчатой структуры».

В реальной планировочной практике базовые модели макро-пространств образуют гибриды. Структура макро-пространства включает следующие элементы: 1 – ядро (территорию, на которой расположены ключевые меззо-пространства); 2 – периферию (буферную зону, которая находится в пределах пешеходной (мультимодальной) доступности); 3 – оси визуальных и пешеходных связей; 4 – узлы пересечения связей; 5 – границы различной проницаемости и определенной формы (конфигурацию); 6 – маршруты с видовыми точками и достопримечательностями. Размеры и форма пространственной структуры зависят от связанности и доступности ядер, пространственного рисунка визуальных и пешеходных связей, скорости передвижения и демографии населения.

Перспективы когнитивной урбанистики

Характеристики макро-пространства, с одной стороны, являются условиями жизни его обитателей, а с другой стороны, ими же и определяются. Использование когнитивных моделей городской среды в виде системы макро-пространств – анклавов, районов, областей – представляет собой удобный и эффективный инструмент интеграции знаний когнитивных наук в градостроительную практику.

Пространственная структура окружающей среды, включая такие узнаваемые свойства формы как симметрия, интервалы, пропорции, составляет «державную раму» для событий социальной практики. Как и при экспозиции произведений искусства на выставках и вернисажах, так и при восприятии городской среды понятный «контекст» является важной «рамой» и предпосылкой не только понимания смыслов окружающего мира, но и интерактивных взаимодействий людей в среде – «средового поведения».

Базовые прототипы должны найти свой облик в зависимости от особенностей местности, традиций населения и предполагаемого на перспективу образа жизни. Разработка пространственных прототипов макро-уровня городской среды предназначена для поиска и обоснования планировочных принципов организации городской территории, которые развивают методологию объемно-пространственного проектирования городской среды, что важно для изучения целого ряда практических дисциплин: Градостроительство, Архитектура, Урбанистика, Ландшафтная архитектура и Средовой дизайн.

Современное развитие этой концепции ставит вопрос о формировании нового научного направления – «Когнитивной урбанистики». Когнитивная урбанистика исследует то, как человек оперирует знаниями о городской среде – усваивает их, запоминает, извлекает, передает другому человеку, использует при проектировании. Такая методология имеет особое значение для практики градостроительного проектирования и ландшафтного дизайна: путь к формированию проектного замысла пролегает через интерпретацию «когнитивных моделей» и интеграцию «архитектурных прототипов» в соответствии с программой развития территории.

Литература

  • Knox, P.L. and L. McCarthy. Urbanization : an introduction to urban geography. 3rd ed. 2012, Boston: Pearson. Xiii. – 459 s.
  • Shane, D.G. Recombinant Urbanism: Conceptual Modeling in Architecture, Urban Design and City Theory. 2005. – 350 s.
  • Пирогов, С.В. Топология городской жизни // Вестник Томского гос. ун-та, 2010. – № 333. – С. 44-46.
  • Hillier, B. Space is the Machine: A Configurational Theory of Architecture. – Cambridge: Cambridge University Press, 1999. – 344 s.
  • Gifford, R. Environmental psychology: Principles and practice (4th ed.). – Colville, WA: Optimal Books, 2007. – 60 s.
  • Родоман, Б.Б. Поляризованная биосфера: сборник статей. – Смоленск: Ойкумена, 2002. – 336 с.
  • Крашенинников, А.В. Видимый спектр градостроительных проблем. Градостроительное искусство. Новые материалы исследований РААСН. Выпуск 1. – М. : НИИТАГ., 2007. – C. 461-463.

Мегафакультет трансляционных информационных технологий

Большие данные и машинное обучение

Специализация 1: Технологии организации и управления инфраструктурой больших данных (на английском).

Специализация 2: Технологии машинного обучения и анализа больших данных (на английском).

Специализация 3: Когнитивные технологии и квантовый интеллект (на английском).

Специализация 4: Интеллектуальные технологии больших данных в медицине и здравоохранении (на английском).

Подробную информацию смотрите здесь Big data and machine learning.

Инфокоммуникации и цифровые медиа

Специализация 1: Разработка и сетевое администрирование корпоративных сервисов.

Специализация направлена на подготовку специалистов в области аппаратной и программной архитектуры современных сетевых устройств, их применения в инфокоммуникационных системах, функций и возможностей специализированных операционных систем инфокоммуникационных устройств и системно-технологических программных продуктов, конкретных методов реализации различных протоколов и сетевых сервисов, способов управления сетевыми инфокоммуникационными устройствами, применения высокоскоростных технологий для реализации корпоративных сервисов.

Специализация 2: Интернет вещей и киберфизические системы.

Специализация направлена на комплексную подготовку специалистов, способных использовать потенциал новых технологий Интернета вещей и киберфизических систем. Обучающиеся получают доступ к современным лабораториям, профессиональному оборудованию и к знаниям напрямую от специалистов индустрии. Выпускники востребованы в IT-интеграторах и аналитических центрах, газовых и нефтяных компаниях, банках и государственных организациях.

Специализация 3: Программирование и инфокоммуникации.

При обучении по данной специализации у студентов формируются знания и практический опыт использования современных подходов и лучших практик ведущих софтверных фирм, необходимые для построения архитектуры и проектирования программного обеспечения, разработки моделей и методов решения задач ИКС и их программной реализации на основе современных платформ, обеспечения безопасности работы программного обеспечения, реализации сетевых услуг, сервисов и администрирования ИКС. Тематики НИР включают вопросы: использования нейронных сетей и методов машинного обучения, когнитивные технологии и их использование в задачах ИКС, большие данные и интеллектуальные системы и др.

Специализация 4: Программное обеспечение и цифровая трансформация (на русском и английском языке).

Cпециализация проводится совместно с Университетом LUT, Лаппеенранта, Финляндия и позволяет приобрести ее выпускникам передовые знания и опыт в области проектирования и разработки программного обеспечения и цифровых услуг, а также цифровой трансформации бизнес-процессов в ИКТ. Программа направлена на применение инженерных принципов разработки программного обеспечения и систем, включая методологии проектирования, моделирование бизнес-процессов, услуг и реинжиниринг, принципы эксплуатации, а также подходы к техническому обслуживанию и обеспечению качества.

Специализация 5: Сетевые и облачные технологии (на английском языке)

Подробную информацию смотрите здесь Infocommunications and digital media.

Специализация 6: Компьютерное зрение.

Специализация направлена на подготовку специалистов по разработке систем компьютерного зрения (Computer Vision Engineer / Computer Vision Developer), умеющих на практике применять современные архитектуры глубоких нейронных сетей и технологии компьютерного зрения при разработке production-систем, а также проводить научные исследования по актуальным проблемам в области Computer Vision. По итогам подготовки выпускник сможет решать задачи классификации, сегментации и поиска изображений, детекции и трекинге объектов в видеопотоке, распознавании текста на изображениях, компрессии моделей компьютерного зрения для запуска на ограниченных аппаратных ресурсах. Практико-ориентированная подготовка реализуется на кейсах компании Napoleon IT.

Информационные системы бизнеса

Специализация 1: Моделирование информационных систем бизнеса (на английском языке).

Подробную информацию смотрите здесь Business Information Systems.

Специализация 2: Проектирование информационных систем бизнеса (на английском).

Специализация 3: Разработка информационных систем бизнеса.

Специализация для российских студентов, обучающихся только в Университете ИТМО и получающих российский диплом магистра прикладной информатики. Дисциплины специализации направлены на совершенствование навыков разработки корпоративных информационных систем и их компонентов. Среди дисциплин специализации: многопоточное программирование, проектирование информационных систем, управление качеством разработки ПО, продвинутый курс программирования на языке Java. Научно-исследовательская работа, практика и магистерская диссертация выполняются в рамках проектов в ИТ-компаниях по профилю подготовки.

Мобильные и облачные технологии

Специализация 1: Искусственный интеллект в мобильных и облачных технологиях.

Специализация 2: Мобильные человеко-ориентированные приложения.

Специализация 3: Интеллектуальные системы и облачные технологии в бизнесе.

Программирование и интернет-технологии

Специализация 1: Технологии разработки современных информационных систем.

Специализация ориентирована на совершенствование навыков высокотехнологичной разработки программного обеспечения, включая освоение технологий разработки информационных систем и технологий разработки мобильных приложений, в том числе на современном языке Kotlin.

Специализация 2: Управление автоматизацией технологических и бизнес-процессов.

Специализация позволяет дополнить навыки разработки программного обеспечения компетенциями, направленными на внедрение корпоративных решений, в том числе на базе технологических платформ, включая навыки моделирования бизнес-процессов и проектирования элементов архитектуры предприятия.

Программирование и искусственный интеллект

Специализация 1: Технологии разработки программного обеспечения.

Данная специализация ориентирована на студентов, прошедших усиленную подготовку в рамках бакалавриата и сконцентрирована на темах связанных с управлением проектами. В рамках специализации рассматривается не только реализация программного обеспечения, но и весь жизненный цикл в целом: от проектирования до внедрения и сопровождения. Освоение этой специализации откроет пути подъема по карьерной лестнице в направлении менеджерских позиций.

Специализация 2: Технологии разработки информационных систем.

Данная специализация ориентирована на студентов, желающих получить актуальный опыт в реализации информационных систем с концентрацией на разработке программного обеспечения. В рамках специализации рассматриваются современные языки программирования и их приложение к созданию мобильных и веб-приложений. Освоение этой специализации позволит развиваться в направлении получения глубокой экспертизы в одной из предметных областей.

Программное обеспечение интеллектуальных систем и технологий

Специализация 1: Интеллектуальные транспортные системы.

Специализация 2: Интеллектуальные системы поддержки принятия решений.

Разработка программного обеспечения

Специализация 1: Software Engineering.

Специализация подойдет будущим разработчикам прикладного ПО и инструментов, мобильным разработчикам и специалистам по QA (Quality Assurance), аналитикам данных и исследователям. Специализация включает базовые курсы (алгоритмы, программирование, комбинаторика, машинное обучение) и специализированные (глубокое обучение, компиляторы, графические интерфейсы, виртуальные машины и другие).

Специализация 2: Алгоритмы и анализ данных в биоинформатике.

Эта специализация будет интересна тем, кто хочет стать программистом в области биоинформатики и вычислительной биологии. В специализацию входят как классические курсы по программированию, так и алгоритмы в биоинформатике, основы молекулярной биологии, статистика.

Речевые информационные системы

Специализация 1: Биометрические информационные системы.

Вы изучите широкий спектр современных биометрических технологий:

  • физиологические и поведенческие биометрические модальности;
  • модели, методы и алгоритмы биометрии;
  • голосовые, лицевые и многомодальные биометрические системы;
  • защита биометрических данных и систем.

Получите опыт в области проектирования и разработки биометрических систем и программного обеспечения. Применение технологий биометрической идентификации — важный аспект для обеспечения безопасности в различных системах доступа. Биометрические решения используют неотъемлемые характеристики человека, существенно снижая угрозы мошеннических операций в финансовых организациях, несанкционированного доступа и т.

Специализация 2: Речевые информационные системы.

Вы получите компетенции в области речевых технологий: распознавания и синтеза речи, распознавания личностей по голосу, анализа текстов. Технологии автоматической обработки речи претерпевают значительные изменения благодаря новым решениям в области машинного обучения. Речевые человеко-машинные интерфейсы и коммуникации — наиболее актуальные технологические инновации в области информационных технологий и искусственного интеллекта, которые способны вывести на новый уровень общение человека с машиной на естественном языке, чтобы машина понимала разговорный язык, язык тела (мимику, жесты, движения головы и т. Такие технологии смогут помочь людям лучше понимать других и быть понятыми, делая жизнь в глобальном информационном сообществе эффективнее и безопаснее.

Специализация 1: Дизайн городcкой среды (на английском языке).

Специализация 2: Дизайн интерактивной среды (на английском языке).

Подробную информацию смотрите здесь Lighting Design.

Стратегии и технологии цифровой трансформации

Специализация 1: IT-консалтинг: стратегии и инструменты.

Специализация «IT-консалтинг: стратегии и инструменты» (руководитель Цуканова Ольга Анатольевна, д. , проф. ФТМИ) направлена на углубленное изучение методик и инструментария для анализа бизнес-процессов предприятия, разработки как его функциональной IT-стратегии, так и корпоративной стратегии цифровой трансформации.

Специализация 2: IT-консалтинг: Информационные системы в управлении бизнесом.

Специализация «IT-консалтинг: информационные системы в управлении бизнесом» (руководитель Цуканова Ольга Анатольевна, д. , профессор ФТМИ) нацелена на формирование компетенций в области рационального использования инновационных информационных систем в бизнесе, оценке эффективности программных продуктов, управления инвестициями в IT-проекты и оценки их целесообразности.

Специализация 3: Управление цифровой трансформацией высокотехнологичных производств.

Специализация «Управление цифровой трансформацией предприятий промышленности» (руководитель – Гаврилюк Елена Сергеевна, к. , доцент ФТМИ) направлена на обучение магистрантов формированию стратегии цифровой трансформации промышленных производств и углубленное изучение различных аспектов стратегического планирования с учетом текущих трендов в условиях перехода промышленности к Индустрии 4. 0 на основе инноваций и использования современных инструментов реинжиниринга на практике.

Специализация 4: Моделирование цифровых трансформаций.

Специализация «Моделирование цифровых трансформаций» (руководитель Иванов Сергей Владимирович, к. , доцент ИДУ) направлена на создание математических моделей и прогнозирование процессов цифровой трансформации различных объектов промышленности, бизнеса и социальной сферы. Формирует компетенции в области разработки предиктивных моделей, их анализа, настройки на данных и использования для поддержки принятия решений менеджмента компаний. Ориентирована на подготовку специалистов-аналитиков, строящих свою работу на использовании методов математического моделирования, больших данных и машинного обучения.

Специализация 5: Фотоника индустрии 4.

В рамках изучения специализации студенты получат знания о фотонике как отдельной научно-технической области. Ознакомятся с областями наиболее активного использования фотоники в современной Индустрии 4. 0: обработка материалов в промышленности; бесконтактные измерения и диагностика (техническое зрение); запись, хранение, обработка и передача информации, связь; визуализация информации, дисплеи, световые шоу; скрытая маркировка документов и изделий, распознавание изображений и другие области.

Технологии разработки компьютерных игр

Специализация 1: Проектирование видеоигр.

Специализация фокусируется на на углубленном изучении геймдизайна и различных методов генерации контента и ориентирована на следующие профессии: Game designer, Producer, Project Manager, Level designer.

Специализация 2: Внутриигровые технологии.

Специализация направлена на технологические темы игровой индустрии — низкоуровневое программирование, разработка собственных игровых движков, программирование игрового искусственного интеллекта. Среди потенциальных профессий — Gameplay programmer, Technical Artist, Programmer.

Умный город и урбанистика

Специализация 1: Управление развитием города.

Спецификой специализации является сочетание компетенций в области комплексного анализа качества городской среды и управления процессами городского развития. Это позволяет выпускникам осуществлять профессиональную деятельность в сфере прикладной урбанистики, муниципального управления, курирования проектов развития территорий на федеральном, региональном и местном уровнях, в том числе, проектов по формированию комфортной городской среды.

Специализация 2: Городское проектирование.

Специализация предлагает развить свои компетенции в области городского проектирования, основанного на комплексном исследовании городской среды. В рамках специализации студенты познакомятся с теми аспектами проектирования, которые обычно не преподают в контексте классических профессий — data-driven проектные подходы, социально-ориентированное и соучаствующее проектирование, экономическое и социокультурное обоснование проектов, постпроектное сопровождение.

Специализация 3: Цифровая урбанистика.

Специализация предполагает развитие компетенций в области применения современных информационных технологий для решения прикладных задач в урбанистике. В рамках обучения на специализации студенты изучают подходы к сбору и систематизации городских данных, а также методы их анализа для применения в оценке городской среды и экспертизе проектов ее преобразования. Важнейшим аспектом обучения является экономическая составляющая специализации.

Специализация 4: Цифровые технологии умного города.

Специализация направлена на подготовку специалистов в области анализа городских данных. Основу специализации составляют дисциплины, связанные с формированием компетенций по сбору и обработке городских данных, моделированию основных городских процессов и свойств городской среды, а также использованию данных для управления городом. Специализация «Цифровые технологии умного города» направлена на подготовку специалистов в области информационных технологий, имеющих понимание специфики городской информатизации и умного города.

Специализация 5: Управление государственными информационными системами.

Специализация готовит специалистов в области анализа городских процессов, моделирования и прогнозирования развития городских территорий, проектирования информационных систем, ориентированных на работу в комплексных проектах государственной и муниципальной информатизации. Специализация дает практические знания и навыки, необходимые для эффективного включения в процесс разработки и реализации наукоемких проектов государственной и муниципальной информатизации, а также цифровых сервисов. Особое внимание уделяется анализу и освоению научных методов и алгоритмов, цифровых технологий анализа данных; аппаратно-программных комплексов и платформ в составе государственных информационных систем.

Специализация 6: Устойчивое развитие городов.

В рамках специализации студенты получат новые знания и компетенции в таких областях, как: цели, задачи и индикаторы устойчивого развития ООН, ESG трансформация; управление устойчивым развитием городов и регионов и разработка стратегий устойчивого развития городов; снижение последствия влияния изменения климата на город, на здоровье горожан; основы экологической (зеленой) экономики и циклической экономики, зеленые инвестиции; принципы построения градоэкологического каркаса и поддержания экосистемных услуг в городах; принципы устойчивой мобильности; основы про-экологического поведения и включения горожан и бизнес-сообщества в решение проблем устойчивого развития городов.

Финансовые технологии больших данных

Специализация 1: Организация взаимодействия в киберпространстве.

Специализация направлена на приобретение компетенций в области «цифровых финансов», включая изучение психологических, технических, методических аспектов финансового поведения граждан, в том числе с использованием обработки больших массивов данных открытых источников информации.

Специализация 2: Управление глобальными финансовыми системами.

Специализация направлена на изучение системных эффектов в функционировании и взаимодействии финансовых институтов, рассматриваются как вопросы объясняющего (explanatory) моделирования глобальных финансовых сред, так и выработки оптимальных стратегий в условиях высокой неопределенности.

Специализация 3: Извлечение знаний и принятие решений в финансовых системах.

Специализация реализуется совместно с индустриальным партнером ПАО «Сбербанк» и направлена на теоретическое и практическое освоение современных методов прикладного искусственного интеллекта для задач финансовой сферы (включая обработку естественного языка, построение рекомендательных систем, поддержку принятия решений на базе алгоритмов машинного обучения).

Специализация 1: Анализ геопространственных данных.

Анализ геопространственных данных: фокусируется на современных технологиях анализа пространственно-временных данных с применением статистических методов и машинного обучения.

Специализация 2: Геомоделирование.

Геомоделирование (реализуется совместно с Газпромнефть НТЦ): фокусируется на методах численного моделирования геопроцессов (“на земле и под землей”) на основе уравнений математической физики, а также технологиях управления современными геомоделями.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.