Нейросети, роверы и авторские игры: кейсы в финале Национальной технологической олимпиады
| Маргарита Татаринова 8 октября 2026 |
НТО устроена не как классическая олимпиада, где участнику нужно решить набор задач с заранее известным ответом. В финале школьники работают над прикладными технологическими проектами.
Автономные транспортные системы
Партнеры профиля: Академия высоких технологий, Geoscan, Новиком банк, Университет 2035, РТУ МИРЭА. Вуз-организатор — Московский Политех. Направление связано с применением искусственного интеллекта и компьютерного зрения в задачах беспилотного транспорта.
В прошлых сезонах участники работали сразу с несколькими устройствами: квадрокоптером, ровером и манипулятором. Задание было построено так, чтобы сначала школьники научились управлять каждым устройством отдельно, а затем объединили их в единую систему.
Давид Сафаров, многократный победитель профиля:
«Квадрокоптер анализировал окружающую среду и определял, по каким дорогам можно двигаться. Затем он передавал информацию роверу, который ехал по нужному маршруту. После этого ровер доставлял кубики манипулятору, а тот сортировал их. Распределить обязанности было относительно просто: разные участники занимались разными устройствами. Сложнее было договориться о том, как именно эти устройства будут взаимодействовать: по каким протоколам обмениваться данными, когда запускать каждый этап и как соединить решения, написанные разными людьми».
В этом сезоне финалистам предстоит создать автономную мультимодальную транспортную систему и внедрить ее в модель городской инфраструктуры. В системе будут взаимодействовать беспилотный автомобиль, квадрокоптер и другие автономные устройства. Работа пройдет на специальном полигоне. Участникам предстоит использовать компьютерное зрение, искусственный интеллект, математику, электронику и протоколы передачи данных.
Искусственный интеллект
Партнер профиля: Академия искусственного интеллекта для школьников Благотворительного фонда Сбербанка «Вклад в будущее». Вуз-организатор — НИУ ВШЭ. Направление посвящено анализу данных и применению машинного обучения для решения прикладных задач.
В финале прошлого года задание было связано с рекомендательными системами: из-за ошибки в книжном сервисе часть истории взаимодействия пользователей с книгами была потеряна. Командам нужно было по сохранившимся данным определить, с какими книгами пользователь, скорее всего, взаимодействовал положительно.
Никита Емелёв, победитель профиля:
«Мы защищали проект в формате код-ревью: эксперты разбирали решение, а мы с командой объясняли, что и зачем сделали. На каждом этапе было много вызовов, но самое приятное — смотреть, как твоя команда потихоньку поднимается по лидерборду».
В новом сезоне финал снова будет посвящен прикладному кейсу от индустриального партнера. Команды будут работать с реальными датасетами: исследовать данные, искать закономерности, создавать признаки, обучать модели и оценивать качество решений. При этом придется учитывать ограничения по времени и вычислительным ресурсам. Финал пройдет в командном формате в течение нескольких дней.
Большие данные и машинное обучение
Партнер профиля: Яндекс. Вуз-организатор — ИТМО.
В финале 2026 года участники решали задачу, связанную с маркетплейсом. Командам нужно было создать классификатор товаров: по названию, описанию, бренду и категории определить, к какой из несколько тысяч категорий он относится.
Сергей Катцын, победитель профиля:
«У нас было всего два ядра процессора, два гигабайта памяти и десять минут на инференс. Сначала наша команда долго находилась в нижней части лидерборда. За несколько часов до окончания я решил объединить разные варианты решений. Это резко улучшило результат и привело нашу команду в топ рейтинга. С 36-го места мы за час поднялись на 5-е!»
В сезоне 2026/27 финалистам предстоит разработать рекомендательную систему на основе данных партнера профиля. Решение должно будет работать в условиях реального прикладного ограничения.
Разработка компьютерных игр
Партнер профиля: студия Ninsar.Games. Вуз-организатор — НИУ ВШЭ.
Бывшие победители готовы и дальше участвовать в профиле, только уже в новой роли. Например, Матвей Белых, который в школьное время становился дипломантом профиля, сейчас выступает его организатором.
В финале олимпиады команды разрабатывают собственные игры.
Матвей Белых, победитель профиля и нынешний организатор олимпиады:
«Когда я был участником, вместе с командой я создавал игру СОТА. В основе проекта лежали визуальная новелла, симулятор рабочего стола и обучение программированию. Я отвечал за программную часть проекта. В частности, создавал модульную систему и инструменты, которые позволяли команде удобно добавлять новый контент и масштабировать игру.
Нынешним участникам я бы посоветовал не стесняться спрашивать обо всем сокомандников и кураторов, когда есть недопонимания. И не бояться экспертов и организаторов — к нашему фидбеку прислушиваться особенно важно!»
В новом сезоне финалистам предстоит доработать прототип, созданный на втором этапе, и превратить его в полноценную игру. Команды будут улучшать или добавлять игровые механики, оптимизировать код, работать с балансом, графикой, анимацией и звуком, добавлять визуальные эффекты, тестировать игру и исправлять ошибки. В качестве инструментов можно использовать Unity, Unreal Engine или Godot.
Напоминаем, что регистрация на олимпиаду еще идет!
Прием заявок открыт до 22 октября, а отборочный этап доступен до 23 октября.