Проекты

Краткое описание

«Голубое небо науки – искусственный интеллект в науке» – образовательная, практико-ориентированная программа, призванная сформировать новое поколение лидеров и междисциплинарных исследовательских команд, способных решать сложнейшие научные задачи с помощью искусственного интеллекта.
В эпоху машинного обучения эффективное сотрудничество специалистов в области ИИ и ученых становится важнейшим условием для научных прорывов. Это подтверждается, например, недавним присуждением Нобелевской премии за разработку алгоритма AlphaFold. Умение грамотно объединять усилия становится одним из ключевых факторов успеха. Однако организация такой работы представляет собой сложную задачу.
С 2022 по 2024 годы программа успешно поддерживала перспективные научные идеи, предоставляя гранты и менторскую поддержку междисциплинарным командам, активно использующим инструменты искусственного интеллекта. Опыт этих лет показал, что представители целевой группы испытывают недостаток навыков для создания эффективных междисциплинарных команд, способных довести идею до прототипа. Также возникают сложности в привлечении специалистов из разных отраслей и управлении такими коллективами.
С 2025 года проект совершит образовательный разворот. Участники, прошедшие программу, смогут эффективно создавать и управлять распределёнными коллективами, а также применять современные цифровые инструменты для повышения продуктивности исследований и их конкурентоспособности на мировом уровне.
В рамках проекта запланированы следующие мероприятия:
1. Семинары от организаторов в трех вузах Российской Федерации (гибридный формат с возможностью участия для всех регионов). Цель семинаров — привлечь талантливых ученых и специалистов в области ИИ, заинтересованных в междисциплинарном взаимодействии, а также сбор перспективных научных идеи.
2. Образовательная программа «Междисциплинарность – источник взаимного развития». В рамках программы 50 отобранных участников будут развивать лидерские и командные навыки.
3. Проектный трек с отбором 10 междисциплинарных команд по разным научным направлениям. Выпускникам образовательной программы будет предложено собрать свои команды для доработки идеи на стыке искусственного интеллекта и предметной области. Работа пройдет с марта по октябрь 2026 года и будет включать этапы по образованию команды, разработке прототипа и доработке идеи. С командами будут работать методолог и эксперты, подобранные под конкретные научные тематики.
4. Финалом проекта станет конференция, которая объединит лекции, мастер-классы, круглые столы с участием представителей Министерства науки и образования России, руководителей ведущих вузов, ведущих ученых, доклады и церемонию награждения финалистов программы «Новые имена в науке».

Цель

1. Апробация и развитие образовательного подхода полного цикла (от знаний к практике) для формирования нового поколения междисциплинарных команд и их лидеров, готовых к вызовам современной науки.

Задачи

1. Информационная кампания по привлечению молодых ученых и специалистов в области искусственного интеллекта в междисциплинарные команды путем участия в проекте, а также освещение мероприятий проекта
2. Повышение квалификации лидеров проектов для дальнейшего сопровождения, управления и координации проектов с целью создания продуктивной рабочей среды и направления усилий команды на достижение амбициозных научных целей.
3. Выявление перспективных научных идей, междисциплинарных команд и их лидеров, а также повышение качества этих проектов через участие в конкурсе и практическую подготовку к итоговой конференции с целью демонстрации высокого потенциала системного подхода к организации междисциплинарных исследований
4. Объединение молодых ученых, специалистов в области искусственного интеллекта, представителей Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, руководителей ведущих вузов и институтов развития, а также ведущих ученых через совместное участие в конференции.

Обоснование социальной значимости

Согласно данным 19-го сборника ежегодной серии «Индикаторы науки», подготовленного ИСИЭЗ НИУ ВШЭ в российской науке довольно высока доля молодых ученых (до 39 лет включительно) — 43,6% на 2023 г. (https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/907029023.pdf) Ориентировочная численность: около 40 тыс. человек согласно расчетам, основанным на данных ВШЭ и ИПРАН РАН (https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-v-nauke-chto-zhdut-ot-tehnologiy-ii-rossiyskie-uchenye/viewer).
Проблема целевой группы – дефицит компетенций и возможностей по созданию междисциплинарных команд, в особенности – сочетающих цифровые (информационные технологии и искусственный интеллект) и предметные компетенции.
Актуальность проблемы раскрывается в следующих аспектах:
Динамика развития междисциплинарных исследований в России отстает от мировой: по данным Scopus, в 2020–2023 гг. только 15% российских научных статей были междисциплинарными, тогда как в США и ЕС этот показатель достигает 30–40%. Согласно исследованию ИПРАН РАН, около 75% ученых РФ считают необходимым применять искусственный интеллект в научных исследованиях, однако существенным препятствием является наличие компетенций по применению цифровых технологий и ИИ в науке – по данным Национального центра развития искусственного интеллекта только 33% организаций обеспечены необходимыми специалистами. В связи с этим для ученых особую актуальность приобретают навыки создания междисциплинарных команд.
В России наблюдается нехватка образовательных программ на стыках дисциплин: только 8% российских вузов предлагают такие магистерские программы (например, биоинформатика, инженерная физика), что в 3 раза меньше, чем в Германии или США согласно данным НИУ ВШЭ.
Цифровизация российской науки ниже чем в мире – согласно данным Росстата (2023), лишь 12% научных организаций в РФ активно используют методы ИИ, тогда как в Китае — 45%, в США — 52%. По оценкам Аналитического центра при Правительстве РФ, в промышленности и науке не хватает 40% специалистов, способных совмещать отраслевые знания с IT-навыками.
В настоящее время в стране активно разворачиваются государственные программы в области поддержки ИИ-инициатив. Например, Министерство экономического развития России объявило о грантовой поддержке исследовательских центров, занимающихся искусственным интеллектом (свыше 8 млрд. в год). Однако, в мировом контексте финансирование науки в сфере ИИ и на стыке с ИИ остается на низком уровне. Доля расходов на ИИ-проекты в российской науке составляет менее 1% ВВП, против 1,2% в США и 1,5% в Китае, по данным OECD.
В связи с наращиванием темпов этим программы междисциплинарной подготовки становятся особенно востребованными. Важно отметить, что технологические компании также вносят существенный вклад в развитие ИИ в науке. Однако они фокусируются на более практических задачах и нуждаются в уже квалифицированных междисциплинарных специалистах. Они не занимаются подготовкой эффективных команд, в некоторых случаях они сотрудничают с учебными заведениями, чтобы обеспечить раннюю профориентацию.
Государственные инициативы, направленные на развитие междисциплинарности и применения искусственного интеллекта в отраслевых исследованиях пока не решают обозначенную проблему. Дефицит компетенций в междисциплинарных исследованиях и слабое внедрение ИИ ставят под угрозу технологический суверенитет России. Без системных мер и вовлечения стейкхолдеров в поддержку образовательных инициатив, формирующих потенциал в сфере развития междисциплинарности и применения цифровых технологий и искусственного интеллекта в науке, страна рискует утратить позиции в глобальной научной повестке.

География проекта

Все регионы Российской Федерации (с проведением мероприятий в крупных городах и новых значимых кампусах — Санкт-Петербург, Москва, Красноярск, Ростов-на-Дону, Альметьевск и другие)

Целевые группы

1. Молодые ученые и ИИ-специалисты, включая студентов 3–5 курсов, магистров, аспирантов, кандидатов и докторов наук, в возрасте от 18 до 39 лет, сотрудники научных и научно-образовательных учреждениях России, открытые к междисциплинарному взаимодействию и альтернативным образовательным программам