Дергачев Степан Алексеевич

Преподаватель базовой кафедры Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ, кандидат компьютерных наук. В 2022 году окончил магистратуру Высшей школы экономики по направлению «Прикладная математика», в 2025-м защитил там же кандидатскую диссертацию. Научные интересы — методы оптимизации, информатика и вычислительная техника, системы управления и обработки информации в инженерии. Владеет английским языком.

Диссертация «Методы децентрализованной навигации групп мобильных агентов» выполнена под научным руководством К. С. Яковлева и защищена 15 декабря 2025 года в Совете по компьютерным наукам НИУ ВШЭ; председателем комитета выступила И. А. Ломазова, в состав комитета вошли специалисты Курчатовского института, ИТМО, Института проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН и Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН. Работа посвящена сценарию, в котором агенты обладают ограниченной коммуникацией и принимают решения автономно на основе локальной информации. Автор предложил метод координации действий агентов в ситуациях взаимной блокировки, алгоритмы навигации взаимозаменяемых агентов в дискретной и непрерывной постановках с доказанными гарантиями достижения целей за конечное время и алгоритм планирования движения с учётом кинематических ограничений, обеспечивающий безопасность выбранных действий. Комитет рекомендовал присудить степень с отличием, и решением диссертационного совета учёная степень кандидата компьютерных наук с отличием была присуждена 25 декабря 2025 года.

С июня 2019 года работает младшим научным сотрудником ФИЦ «Информатика и управление» РАН; с ноября 2017 по сентябрь 2024 года преподавал информатику в школе № 1553 имени В. И. Вернадского. В НИУ ВШЭ ведёт «Язык программирования Python (углублённый курс)» для второкурсников направления «Прикладная математика и информатика» и в качестве дисциплины общефакультетского пула (1 и 2 модули, 5 кредитов, 56 контактных часов, доступна всем кампусам). Курс охватывает архитектуру кода и типизацию с mypy, ruff и pydantic, тестирование, многопоточность и мультипроцессинг, событийный цикл и асинхронное программирование на asyncio и aiohttp, работу с базами данных, System Design, веб-разработку на Flask и FastAPI с упаковкой в Docker, парсеры, введение в анализ данных и устройство интерпретатора CPython. Экзаменом служит командный проект, который студенты ведут в течение курса и защищают устным докладом; дисциплина отмечена как лучшая по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры». В 2024/2025 учебном году читал также курс «Методы оптимизации» для третьекурсников ПМИ (3 и 4 модули, 6 кредитов, 80 контактных часов и 20 онлайн-часов), где разбираются задачи непрерывной и дискретной оптимизации с несколькими критериями и ограничениями, локальные методы и методы глобальной оптимизации, а на семинарах задачи решаются на Python со специализированными пакетами.

Основной массив публикаций посвящён децентрализованной много-агентной навигации и планированию траекторий. В журнале PeerJ Computer Science вышла статья «Model predictive path integral for decentralized multi-agent collision avoidance» (2024), на конференции IROS 2025 представлена работа «Decentralized Uncertainty-Aware Multi-Agent Collision Avoidance With Model Predictive Path Integral», на европейской конференции по искусственному интеллекту ECAI 2024 — «Decentralized Unlabeled Multi-agent Pathfinding Via Target And Priority Swapping». Русскоязычная версия результатов опубликована в статье «Децентрализованная навигация группы взаимозаменяемых агентов» (журнал «Искусственный интеллект и принятие решений», 2025) и в докладе на XXII национальной конференции по искусственному интеллекту КИИ-2025.

Среди других работ — статья «Локальное планирование траектории колёсного робота в ограниченной среде на основе модельного прогнозирующего управления» (журнал «Робототехника и техническая кибернетика», 2023), доклад «Towards a Complete Multi-agent Pathfinding Algorithm for Large Agents» на мексиканской международной конференции по искусственному интеллекту MICAI 2022, работа о распределённой много-агентной навигации на основе взаимного избегания столкновений (IEEE CASE 2021) и исследование о построении 2.5D-карт, поиске и следовании по пути для робота с дифференциальным приводом на пересечённой местности (IFAC-PapersOnLine, 2022). Всего в базе публикаций НИУ ВШЭ учтено 12 работ. Выступал с докладами на XIV Всероссийском совещании по проблемам управления (ВСПУ-2024, Москва) и на 9-й международной конференции по интерактивной коллаборативной робототехнике ICR 2024 в Мехико. За публикацию в журнале из Списка А получил академическую надбавку НИУ ВШЭ на 2025–2026 годы.