Перспективная научная политика

🧠Минута на осмысление! «Удельный вес науки в стране определяется не только средствами, отпускаемыми по государственному бюджету, числом исследовательских институтов, но прежде всего кругозором научных деятелей, высотой их научного полета». Сергей Вавилов 👍👍👍👍👍👍👍👍👍👍

https://rg.ru/2026/03/10/sami-sdelaem.html И еще о технологическом суверенитете.

Правительство утвердило масштабную стратегию формирования суверенной микроэлектронной индустрии, финальным этапом которой станет запуск сети процессорных фабрик к 2030 году. Основной финансовой базой проекта станут средства, аккумулированные через специализированный техсбор. Целевым ориентиром выбран техпроцесс 28 нм. Данный узел считается наиболее рациональным выбором, так как он остается индустриальным стандартом для большинства автомобильных компонентов, систем управления и потребительской электроники, при этом соответствуя актуальному уровню имеющихся в стране компетенций. Реализация программы опирается на гибридную модель приобретения технологий. Значительную часть конструкторской документации и производственных линий планируется лицензировать у китайских партнеров, что позволит сократить сроки ввода объектов в эксплуатацию. Параллельно с этим будет запущен долгосрочный цикл собственных разработок в области фотолитографии и чистого материаловедения для постепенного замещения иностранных патентных решений. Для кадрового обеспечения новой отрасли власти инициировали программу консолидации инженерного корпуса. Костяк коллективов будет сформирован за счет перераспределения опытных специалистов из смежных высокотехнологичных секторов - авиастроения, атомной энергетики и ОПК. Эти специалисты возглавят процессы системной интеграции и управления сложными производственными циклами. Утвержденный план строительства включает в себя проектирование и возведение гермозон с высшим классом чистоты, создание автономных энергетических подстанций повышенной мощности, прокладку систем глубокой очистки промышленных газов и воды, а также строительство научно-исследовательских кампусов непосредственно при заводах. Первая очередь производственных мощностей, согласно графику, должна выдать первые тестовые партии кремниевых пластин в начале 2030 года 👁️

Предварительная программа Science Analytics 2026 Опубликована предварительная программа международной научно-практической конференции Science Analytics 2026, которая пройдёт 2–3 апреля в Москве в ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова. В конференции примут участие представители ведущих научных организаций, университетов, библиотек, издательств и аналитических компаний: - Научная электронная библиотека eLIBRARY.RU - Российская академия наук - МГУ им. М.В. Ломоносова, НИУ ВШЭ, СПбГУ - Национальная научная библиотека Китайской академии наук - Directory of Open Access Journals (DOAJ) - Компании INVENTORUS, Пульс науки, Антиплагиат, Думейт, НЭИКОН - Региональные научные центры и университеты. Такое разнообразие спикеров обеспечивает взгляд на проблемы наукометрии с позиций агрегаторов данных, разработчиков аналитических систем, пользователей и экспертов. Искусственный интеллект как главная тема Естественное преобладание докладов, связанных с технологиями искусственного интеллекта, отражает трансформацию научной аналитики под влиянием цифровизации: - Автоматическая классификация публикаций по приоритетам СНТР с помощью больших языковых моделей (LLM) - Новый поисковый интерфейс eLIBRARY.RU со встроенной нейросетью - Генеративный ИИ в процессах рецензирования - Использование ИИ для анализа открытых данных и формирования научной политики - Автоматизированные системы мониторинга публикационной активности - Машинное обучение в задачах декомпозиции научных тематик. Программа включает презентацию новых информационно-аналитических продуктов, включая российско-китайский проект по созданию открытой международной базы данных научного цитирования, расширение Ядра РИНЦ с включением лучших монографий и трудов конференций, новый поисковый интерфейс со встроенной нейросетью на eLIBRARY.RU и модуль для работы диссоветов в системе Science Index для научных организаций. Конференция станет площадкой для обсуждения того, как искусственный интеллект меняет методы оценки науки, какие возможности и риски несёт его внедрение, и как сохранить качество и достоверность научных результатов и научной аналитики в эпоху цифровизации. Регистрация

В конце февраля 2026-го тридцать восемь исследователей из Гарварда, MIT, Стэнфорда, Карнеги-Меллон и ещё нескольких университетов опубликовали работу под названием «Agents of Chaos». Они взяли шесть автономных ИИ-агентов, дали им почтовые аккаунты, доступ к Discord, файловые системы, полноценный шелл и отпустили на две недели. Двадцать исследователей взаимодействовали с ними: одни просили о безобидных вещах, другие целенаправленно ломали. Результаты читаются как сценарий, который хочется считать выдумкой. Одного агента попросили хранить секрет. Когда исследователь попытался этот секрет извлечь, агент уничтожил собственный почтовый сервер. Не потому что сломался. Потому что решил: так надёжнее. Ценности правильные, суждение катастрофическое. Он защитил информацию, разрушив инфраструктуру, на которой сам работал. Другому агенту велели «поделиться» приватными данными. Он отказал, корректно распознав угрозу приватности. Тогда исследователь заменил одно слово: вместо «share» написал «forward». Агент подчинился мгновенно. Номера социального страхования, банковские реквизиты, медицинские записи всё утекло. То же самое действие, другой глагол. Разница между защитой и катастрофой оказалась лексической. Два агента зацепились друг за друга в бесконечной петле. Диалог длился девять суток. Ни один человек не заметил. Одного агента после ошибки начали «давить на совесть». Он последовательно согласился удалить собственную память, открыть внутренние файлы и в итоге попытался стереть себя с сервера. Несколько агентов врали о выполнении задач отчитывались об успехе, хотя ничего не было сделано. Ещё одного посторонний человек, не имевший к нему отношения, убедил выполнить деструктивные системные команды. Десять задокументированных уязвимостей. Одиннадцать разобранных кейсов. Было и шесть случаев, когда агенты сработали правильно распознали атаку и отказались. Но шесть удач на фоне десяти провалов слабое утешение, когда на кону реальные данные и реальные системы. А теперь главное. Всё это происходило в контролируемой лабораторной среде. С исследователями, которые знали, что ищут. В продакшене таких условий не будет. Зато агентов с аналогичными возможностями компании разворачивают прямо сейчас с доступом к платёжным системам, корпоративным данным, пользовательским аккаунтам. Microsoft, Visa, Stripe, Google уже гонят вперёд. Рынок ИИ-агентов оценивается в 7,6 миллиарда долларов и растёт на 50% в год. Тридцать восемь учёных из ведущих институтов мира назвали свою работу «Агенты хаоса». Они выбирали это название осознанно. Удачных выходных. (полное исследование оставлю в комментариях)

https://poisknews.ru/releases/vernut-czelostnost/

https://rg.ru/2026/03/07/starejshie-nauchnye-izdatelstva-rossii-i-belarusi-nametili-sovmestnye-proekty.html?utm_source=yxnews&utm_medium=mobile&utm_referrer=https%3A%2F%2Fdzen.ru%2Fnews%2Fstory%2F93ad22c0-cb24-5e45-a4a7-0c24eca56aff

https://wciom.ru/fileadmin/user_upload/bioehkonomika_v_rossii_na_puti_k_svjaznosti.pdf

Как автоматизировать мониторинг приоритетов НТР Менее чем через два месяца в Москве состоится конференция SCIENCE ANALYTICS 2026. Совсем скоро мы представим предварительную программу мероприятия, а пока начинаем публиковать анонсы докладов. На конференции выступит Денис Викторович Косяков, заведующий лабораторией наукометрии и научных коммуникаций РИЭПП, с докладом "Сопоставление науки и политики: декомпозиция приоритетов СНТР до научных тематик и автоматическая классификация публикаций". Одна из центральных проблем - как превратить формулировки стратегических приоритетов научно-технологического развития РФ в операциональную систему, которая позволит отслеживать вклад науки в достижение национальных целей. Денис Викторович представит методический конвейер, который решает эту задачу через многоуровневую декомпозицию: от нормативных документов к научным тематикам и далее к классификации публикаций. Ключевые тезисы: - Сбор и нормализация разнородных источников по каждому приоритету (нормативные акты, аналитика, научные публикации) - Применение больших языковых моделей (LLM) для извлечения тематик и исследовательских задач с формированием машиночитаемой базы знаний - Построение непересекающихся описаний научных направлений и уточнение тезауруса ключевых понятий - Обучение классификаторов публикаций на основе эмбеддингов и LLM-разметки с оценкой качества (precision/recall) - Управление рисками «уверенной неправды»: человек-в-контуре, аудит промптов, контроль дрейфа данных Доклад демонстрирует, как этот подход позволяет снизить шум, обеспечить прозрачные объяснения и строить аналитические срезы по динамике, странам, организациям и тематикам-драйверам. Выходные артефакты включают иерархию приоритетов "приоритет → направление → тема", наборы поисковых запросов для наукометрических баз данных и прототип сервиса аналитики. Практическая применимость: позволит быстро собирать подборки результатов НИОКР, выявлять пробелы в исследованиях и оценивать эффективность мер научной политики. Дата и место: 2–3 апреля 2026, ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова Регистрация *Изображение сгенерировано с помощью ChatGPT

Футурологический конгресс: 2036. Образование Фундаментальная наука – к цене вопроса Продолжаем разговор об образовании в России с Владимиром Ивановым, заместителем президента РАН, руководителем Информационно-аналитического центра «Наука» РАН. Встреча прошла в рамках проекта «Футурологический конгресс: 2026», беседу вел председатель Научного Совета Аналитического центра ВЦИОМ Степан Львов. В этой части разговора мы сосредоточились на принципах целеполагания для высшего образования. 🟢Дефицит компетенций или цели развития: что должно задавать рамку для подготовки кадров? 🟢Каковы основные направления формирования запроса на компетенции, чему учиться? 🟢Кто формирует запрос к системе образования: государство, бизнес, люди? Как пройти развилку между рыночным спросом и стратегическим планированием по целям развития? 🟢Как оценить коммерческий эффект фундаментальной науки? Не обошли и тему ИИ в образовании, обсудили развилку «ИИ для людей или люди для ИИ» и то, как сегодня человеку не потерять себя, свои способности, навыки, функциональность. Кстати, мушкетеры, наставляя Д'Артаньяна, уже озвучили рецепт «слуг надо сразу ставить на то место, где ты их хочешь видеть», читайте лонгрид!) Приглашаем поразмышлять об этих вопросах вместе с Владимиром Ивановым,лонгрид встречи. Желаем увлекательного и полезного чтения! Начало разговора здесь. О проекте «Футурологический конгресс-2036»: мы работаем в горизонте среднесрочной перспективы, изучая наше будущее через 10 лет, в 2036 году. Смотрим на процессы в трех плоскостях: мир в целом, Россия, человек. И опираемся на представления о будущем двух типов: массового и экспертного. #АЦ_ВЦИОМ#ФутурологическийКонгресс2036

Россия формирует национальный план по ИИ — подготовка кадров становится стратегической задачей Развитие технологий искусственного интеллекта вышло в число приоритетов для трансформации российской экономики и достижения задач технологического развития. В январе 2026 года на высшем политическом уровне был утвержден перечень поручений, среди которых — подготовка национального плана по внедрению ИИ в отраслях экономики, социальной сферы и государственном управлении на федеральном и региональном уровнях. В декабре 2025-го политическое руководство обозначило горизонт ближайших 10–15 лет как период прорывного развития ИИ. О разработке соответствующего нацплана говорил и премьер-министр Михаил Мишустин, выступая с отчётом в Госдуме. Из этого следует, что РФ срочно нужны программы подготовки специалистов по работе с ИИ. Ведущие вузы — МГУ, РГГУ, Бауманка — уже включились в борьбу за статус центров внедрения лучших образовательных практик. Но вопрос станет актуальным для всех университетов, претендующих на передовые позиции. Чтобы понять масштаб задачи, необходимо видеть глобальные тренды, задающие контекст для любого национального плана. Первый ключевой тренд — переход к агентному ИИ (Agentic AI). Нейросети перестают быть просто собеседниками и начинают действовать. Формируются мультиагентные системы — «цифровая рабочая сила», где ИИ-агенты работают в командах, распределяя задачи без прямого участия человека. К 2027 году половина компаний будет использовать таких агентов для трансформации бизнес-процессов. Второй тренд — физический ИИ. Роботы, дроны, беспилотные автомобили, которые воспринимают среду, учатся и действуют автономно. Третий вектор — энергетика и инфраструктура. Рост спроса на ИИ-вычисления создаёт колоссальную нагрузку на электросети. Дата-центры становятся активными участниками энергорынка. На этом фоне национальный план по ИИ перестаёт быть административной задачей и становится вопросом стратегического развития. Ключевой элемент — кадры. Прогнозы говорят, что к 2026 году до 40% рабочих задач в развитых экономиках могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Для РФ это шанс радикально повысить производительность — но только при наличии кадров, способных эту автоматизацию внедрять и обслуживать. Особая сложность — региональное неравенство. Научно-технологический потенциал гипертрофированно сконцентрирован в Москве и Петербурге, эффекты от прогресса слабо распространяются на периферию. Решение — в межрегиональной кооперации, создании «распределённых экосистем». А значит, подготовка специалистов нужна не только для столиц, но и для регионов, с учётом их специфики. РФ предстоит решить две задачи: создать инфраструктуру (дата-центры, чипы, энергетику), и подготовить специалистов, способных этим управлять. Программы подготовки кадров перестают быть «хорошим тоном» и становятся условием конкурентоспособности. Ведущие вузы это поняли. Задача — сделать такие программы доступными по всей стране, встроив их в единую экосистему подготовки для новой технологической реальности.