«В настоящее время в КНИТУ проходит модернизация образовательной политики. В частности, мы меняем содержание образовательных программ в соответствии с запросами промышленных партнеров и их требованиями к выпускникам и образовательному результату. Компании хотят иметь сильных специалистов, в том числе умеющих применять ИИ в науке, для повседневных задач, на производстве. Одной из целей нашего визита в ТГУ стало знакомство с существующим опытом томского вуза по интеграции ИИ в свои образовательные программы. Нам продемонстрировали модуль по ИИ, который после определенных доработок можно интегрировать как в инженерные направления обучения, так и в социально-гуманитарные. Теперь наша общая задача — разработать единый модуль-стандарт для направлений, которые являются ведущими в КНИТУ. Это “Химическая технология” и “Технологические машины и оборудование”», — прокомментировал Юрий Беркман.

«Вузы Консорциума Big Data одними из первых в стране внедряют модули по искусственному интеллекту в различные образовательные программы. Так, в ТГУ с нового учебного года ИИ-модуль появится сразу на шести факультетах. Теперь на очереди разработка ИИ-модуля для химиков. Он поможет вузам готовить специалистов, способных уверенно применять ИИ в химии, фармацевтике, материаловедении. Это запрос работодателей и критически важное условие для развития индустрии», — подытожил Вячеслав Гойко.

«Кто-то поступает на химические факультеты, но до выпуска доходит меньшее число. Из тех, кто получает диплом, непосредственно на производство идут еще меньше. В целом лишь 20 процентов от поступивших оказывается на химических производствах, к сожалению», — поделился Фархад Рагимов.

«Компании типа „Магнита“, „Эфко“, горнодобывающие компании забирают практически всех инженеров-химиков. Они их „перекупают“ с точки зрения зарплатных ожиданий и условий труда. То же касается лаборантов. Отраслям, которые относятся к химии, кадров практически не остается», — указал директор Института анализа больших данных и искусственного интеллекта Томского государственного университета Вячеслав Гойко.

«Нейроморфные структуры представляют собой микросхемы, которые выполняют функции аппаратной реализации нейросетей, «замещающих» человека. Например, тактильная, ноцицептивная память, когда люди чувствуют поверхность, могут определить по твердости, температуре, консистенции, что перед ними. Человек не задумывается над такими повседневными вещами, хотя на самом деле это функции машинного обучения нейросети, которая и определяет всё через нейромедиаторы, находящиеся у людей в подкожном слое», — рассказывает руководитель лаборатории «Нейромена», заведующий кафедрой радиотехнической электроники и наноэлектроники ЮФУ Владимир Смирнов.

«Стратсессия наглядно показала, что без кардинального усиления кадрового потенциала химическая отрасль не сможет реализовать масштабные цели Стратегии развития до 2042 года и задачи Нацпроекта «Новые материалы и химия». Речь идет не просто о нехватке специалистов – мы сталкиваемся с системным вызовом. Он требует качественно нового уровня взаимодействия науки, образования и бизнеса», – подводит итоги круглого стола Фархад Рагимов.

«Чтобы увидеть реальные требования рынка труда, мы проанализировали данные более чем 90 тысяч выпускников, 600 тысяч вакансий, а вместе с ними требования компаний России к навыкам и компетенциям выпускников вузов. Полученная информация ляжет в основу перестройки образовательных программ. Комплексная аналитика должна стать постоянным процессом, новой нормой для системы образования», – считает Вячеслав Гойко.

«Для решения этой проблемы участники стратсессии предлагают использовать возможности искусственного интеллекта. Эти меры – не факультатив, а основа устойчивого развития химической отрасли», – подчеркивает директор Центра подготовки кадров для химической отрасли.

"Критерии отбора участников – знание русского языка, работа в вузах или научных учреждениях, интерес к российской культуре и истории. Отбор строгий, благодаря ему Летний институт собирает на своей площадке талантливых и мотивированных исследователей из разных стран. В этом году они проходят двухнедельное обучение по программе повышения квалификации "Исторические процессы на Евразийском пространстве: методология и новые подходы к изучению" (направление подготовки – "История и сохранение культурного наследия")", – рассказывает проректор РГГУ Ольга Павленко.

"Искусственный интеллект меняет подход к гуманитарным исследованиям: он позволяет нам анализировать сотни тысяч исторических документов за часы, а не за годы, восстанавливать утраченные фрагменты текстов с помощью генеративных моделей, выявлять социальные связи и миграционные потоки на основе больших массивов данных. Продвинутые новые технологии дают возможность по-новому смотреть на известные факты и находить закономерности, которые раньше были скрыты из‑за объема или сложности данных", – комментирует Юлия Александрова.