Хакатон проводится Университетом ИТМО совместно с Акселератором цифровых инноваций и Лигой вузов ПАО «Газпром нефть». В 2026 году перед участниками была поставлена индустриальная задача в логике Dark Factory — автономного производства с минимальным участием человека в операционном управлении. Командам необходимо было создать прототип мультиагентной системы, способной анализировать технологический процесс производства дизельного топлива и помогать оператору принимать решения. Очный финал соревнования состоялся 29 сентября, призовой фонд хакатона составил 500 тыс. рублей.
Тимирязевскую академию представила команда FixTim. Под руководством преподавателя Центра Сергея Лапшина над решением работали студентки программ ТОП-ИИ Виктория Коперсак, Арина Прохорова и Наталья Федорова.
Виктория Коперсак отвечала за постановку задачи, декомпозицию решения, координацию команды, архитектуру проекта, презентацию и развертывание системы. Арина Прохорова реализовала программное ядро, интеллектуальных агентов, оркестратор и модели, а также занималась тестированием и технической документацией. Наталья Федорова отвечала за контроль качества решения, проверку пользовательских сценариев и тестирование системы с позиции оператора промышленной установки.
В результате команда разработала интеллектуальную систему поддержки принятия решений для установки гидроочистки дизельного топлива. Решение построено на мультиагентной архитектуре: специализированные ИИ-агенты последовательно анализируют технологические данные, оценивают надежность оборудования и характеристики сырья, прогнозируют качество продукции, формируют возможные режимы работы и проверяют их на соответствие установленным технологическим ограничениям.
Всего в системе реализовано семь специализированных агентов, взаимодействующих в рамках единого цикла принятия решения. Агент оптимизации формирует возможные режимы эксплуатации установки, агент регламента исключает недопустимые сценарии, а оркестратор выполняет многокритериальное ранжирование вариантов и формирует итоговую рекомендацию оператору. Таким образом, система не просто выдает прогноз, а позволяет проследить логику формирования решения и причины отклонения потенциально опасных или неэффективных режимов.
Для работы с системой команда также разработала интерактивный интерфейс оператора на базе Streamlit. Программное решение может запускаться локально и разворачиваться в контейнеризированной среде Docker, что приближает разработанный прототип к архитектуре реальных промышленных информационных систем.
«Хакатон “Нефтекод” дал возможность поработать с реальной индустриальной задачей и пройти практически полный цикл разработки интеллектуальной системы — от анализа технологического процесса и проектирования архитектуры до реализации ИИ-агентов, тестирования и создания интерфейса оператора. Для нас особенно ценным стал опыт объединения предиктивной аналитики и мультиагентного подхода в одном работающем прототипе», — отметили участницы команды.
Несмотря на то, что команда FixTim в этот раз не вошла в число призеров, участие во всероссийском соревновании стало важной частью практико-ориентированной подготовки студентов ТОП-ИИ. Работа с реальным производственным кейсом позволила студентам применить компетенции в области искусственного интеллекта, разработки мультиагентных систем, программной инженерии и контейнеризации — именно те технологии, которые сегодня востребованы при создании интеллектуальных систем для промышленности и АПК.