5. Стратегическое технологическое лидерство университета

5.1. Описание стратегических целей развития университета и стратегии их достижения

Цель стратегии технологического лидерства НИУ ВШЭ — разработка, внедрение и развитие отечественных технологий мирового уровня на базе сформированных в НИУ ВШЭ (в т.ч. в коллаборации с другими организациями) научных школ для обеспечения вклада в достижение целей национальных проектов технологического лидерства (НПТЛ) и обеспечения технологического суверенитета страны.

Одним из стратегических приоритетов университета является увеличение прикладной значимости исследований; рост доли результатов фундаментальных научно-технологических проектов, на базе которых созданы востребованные государством, бизнесом и обществом продукты; формирование институциональной среды трансфера технологий и коммерциализации разработок.

По ключевым направлениям развития в НИУ ВШЭ сформированы научные школы, создана устойчивая научно-технологическая и производственная кооперация с индустриальными партнерами и федеральными институтами развития, получены научные результаты мирового уровня.

Все это позволило университету сформировать уникальный технологический портфель, объединяющий работы по проектированию и конструированию приборов, оборудования и технических систем, проекты по разработке программного обеспечения и цифровых технологий, в том числе технологий искусственного интеллекта, оценки экономических и социальных эффектов от внедрения технологий, а также вести широкий спектр работ по созданию и трансферу социально-экономических и гуманитарных технологий, в том числе на базе цифровых решений.

Подобный научный и экспертный потенциал определяет лидерство НИУ ВШЭ с точки зрения качества подготовки специалистов, способных обеспечивать разработку, внедрение и использование технологических и социальных инноваций. Так, НИУ ВШЭ является одним из лидирующих университетов по данным мониторинга трудоустройства выпускников вузов, из года в год занимает первое место в рейтинге вузов Forbes. Также НИУ ВШЭ является абсолютным лидером рейтинга вузов по подготовке кадров в области искусственного интеллекта, подготовленного Альянсом в сфере искусственного интеллекта.

С опорой на полученный опыт и наработки в НИУ ВШЭ может быть создана система управления технологическим развитием для решения задач НПТЛ.

Достижение цели стратегического лидерства будет обеспечено за счет создания технологий и продуктов на их основе по выбранным приоритетным направлениям исследований и разработок на базе научных школ НИУ ВШЭ и масштабирования механизма выявления и увеличения трансляционного потенциала фронтирных фундаментальных и прикладных исследований.

Для достижения целей технологического лидерства университету необходимо решить следующие задачи:

• сформировать институциональную среду, которая обеспечивает поиск, создание, поддержку, развитие, коммерциализацию и трансфер передовых технологических разработок на национальном и глобальном уровнях;
• обеспечить меры поддержки создания и развития научных школ как институциональных, организационных и методических единиц, в которых используются принципы преемственного развития команд и межорганизационного взаимодействия для разработки, коммерциализации и трансфера передовых технологических разработок на базе результатов фронтирных фундаментальных исследований;
• интегрировать задачи обеспечения технологического лидерства в механизмы развития научно-исследовательской и образовательной деятельности;
• развивать современную инфраструктуру прикладных исследований и разработок, в том числе суперкомпьютерные вычислительные мощности, испытательную и измерительную базу;
• укреплять кадровый потенциал, в том числе за счет привлечения ведущих ученых и инженеров, создания совместных исследовательских и внедренческих команд с партнерами, обучения на базе индустриальных стажировок молодых ученых и экспертов НИУ ВШЭ, вовлечения студентов в прикладные исследовательские проекты;
• сформировать систему управления технологическим развитием, основанную на данных;
• обеспечить комплекс мер поддержки прорывных научных исследований на УГТ 3-9 с участием индустриальных партнеров и институтов развития, а также инструменты многоканального финансирования проектов на различных уровнях готовности;
• развивать систему кадрового обеспечения для сопровождения эффективного трансфера предлагаемых технологий и продуктов в реальный сектор экономики и социальной сферы;
• обеспечить системный рост результативности фундаментальных и поисковых исследований, увеличение в их составе доли трансформационных работ (отодвигают горизонт и приводят к новым направлениям) и трансляционных исследований (быстрый трансфер в коммерческое применение или другие формы социального присвоения результатов).

Таблица 1 — Индикаторы достижения целей технического лидерства (проект, будет уточнено по итогам формирования портфеля проектов)

5.2. Стратегии технологического лидерства университета

5.2.1. Описание стратегии технологического лидерства университета

Для достижения целей и задач стратегии технологического лидерства университет реализует комплекс мер поддержки, включая меры поддержки развития исследовательской деятельности, формирование экосистемы трансфера технологий, развитие инновационной инфраструктуры, формирование и развитие сети партнеров, формирование и поддержку человеческого потенциала.

Модернизация научно-исследовательской деятельности включает следующие мероприятия:

• формирование комплексных исследовательских проектов полного цикла, отвечающих на возникающие вызовы, в том числе за счет развития горизонтальных связей и интеграции между коллективами, демонстрирующими яркие фундаментальные результаты, проектными группами, нацеленными на трансфер технологий, а также экспертно-аналитическими командами;
• поддержка формирования и развития исследовательских групп, в т.ч. в формате консорциумов, занимающихся прикладными исследованиями, ориентированными на создание или развитие совместно с индустриальными партнерами конкурентоспособных рыночных продуктов и услуг;
• интеграция форсайт-технологий в систему управления научными исследованиями и разработками;
• расширение кадровой базы исследований и разработок университета за счет раннего вовлечения в проекты наиболее талантливых студентов (включая масштабирование механизмов создания и коммерциализации разработок преимущественно студенческими командами), широкого привлечения постдоков и стажеров;
• формирование системы внешней академической и технологической экспертизы перспективных тематик исследований, выполняемых работ, их результатов и продуктов;
• развитие мер поддержки проектов на стадиях УГТ 1-7 с целью выявления результатов, обладающих потенциалом коммерциализации, и дальнейшего обеспечения их продуктовой готовности, доведение результатов исследований до состояния прототипов продуктов, готовых к апробации индустриальными партнерами с соблюдением интересов участников сделки, совершенствование механизмов вовлечения внешних партнеров в проекты на разных уровнях готовности;
• повышение уровня цифровой зрелости процессов управления научной деятельностью с одновременной централизацией и профессионализацией функций сопровождения исследовательских проектов, формирование единой базы знаний, развитие внутренней системы обмена лучшими практиками;
• развитие инфраструктуры исследований и разработок, в том числе суперкомпьютерных мощностей, лабораторной и испытательной базы, расширение доступа к национальным и международным базам данных, а также инструментов поддержки исследователей в части привлечения грантового, проектного и венчурного финансирования.

Модернизация деятельности в области коммерциализации разработок и трансфера технологий включает следующие мероприятия:

• создание системы мониторинга перспективных потребностей в развивающихся технологических областях на базе системы iFORA;
• создание новых институциональных механизмов интеграции индустриальных заказчиков и партнеров в выполнение прикладных исследований на стадиях УГТ 4-7, в том числе через модель «индустриальных» лабораторий, создание технологических консорциумов, обеспечение участия в научно-производственных объединениях и иных формах производственной кооперации с индустриальными заказчиками;
• формирование комплекса мер поддержки проектов на стадиях УГТ 7-9 с учетом диверсификации бизнес-моделей коммерциализации и форм взаимодействия с партнерами, который направлен на увеличение доли продуктов, выведенных на рынок;
• внедрение инструментов мониторинга и оценки коммерческой значимости результатов исследований и разработок, позволяющих своевременно выявлять те результаты, на основе которых могут быть разработаны рыночные продукты;
• совершенствование механизмов финансовой поддержки реализации НИОКТР и проектов по коммерциализации, включая специальную меру финансовой поддержки проектов по кастомизации результатов НИР под спрос перспективных заказчиков, реализуемую за счет внебюджетных источников финансирования;
• формирование системы мотивации и вовлечения сотрудников в прикладные исследования, технологические проекты, создание РИД с коммерческим потенциалом, через механизмы предпринимательской привилегии, индивидуальных надбавок и иных форм признания вклада сотрудников в достижение задач технологического лидерства;
• создание системы продвижения продуктов НИУ ВШЭ, в том числе через ИТ-платформу доступа к РИД, проведение R&D дней и презентаций для потенциальных заказчиков, участие и организация выставок, перекрестные продажи с образовательными и консалтинговыми продуктами НИУ ВШЭ;
• внедрение практики обучения всех научно-педагогических сотрудников университета инструментам повышения прикладной значимости исследований и коммерциализации разработок, создание отдельного трека в рамках академического развития НПР.

5.2.2. Роль университета в решении задач, соответствующих мировому уровню актуальности и значимости в приоритетных областях научного и технологического лидерства Российской Федерации

НИУ ВШЭ активно развивает существующие научные школы и коллективы, обеспечивая вклад в достижение национальных целей развития и национальных проектов технологического лидерства, как в традиционных для университета областях экспертизы, так и по направлениям (преимущественно инженерным), требующим ускоренного наращивания компетенций в ответ на запросы индустрии.

В рамках программы «Приоритет-2030» НИУ ВШЭ определил три стратегических технологических проекта (СТП) по трем ключевым направлениям: технологии социально-экономического и научно-технологического прогнозирования; технологии проектирования и конструирования технических систем; технологии искусственного интеллекта. По каждому из выбранных СТП у университета имеется не только значительный исследовательский задел, но и опыт создания и трансфера технологических продуктов, сформирована команда и сеть партнеров, имеется базовая инфраструктура исследований и уникальные активы (в первую очередь, созданы РИД, в т.ч. совместно с индустриальными партнерами), есть возможность концентрации ресурсов и привлечения финансовых средств на развитие проектов.

На текущем этапе реализации программы сформированы следующие СТП:

1. Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования.

2. Комплекс технологий доверенных систем связи 6G.

3. Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач.

Ключевые принципы, которые используются для отбора, дизайна и управления СТП:

• суверенность — опора на российские компетенции, собственные импортонезависимые технологии и базы данных;
• востребованность — получение высококачественных прикладных результатов, применимых в экономической деятельности и государственном управлении при принятии стратегических и инвестиционных решений;
• системность — интеграция количественных и качественных методов, комплексный охват различных сфер функционирования экономики и общества, учет глобальных и национальных трендов, слабых сигналов и др.;
• доказательность — опора на большие данные, передовые методы, модели и информационную инфраструктуру.

5.2.3. Описание образовательной модели, направленной на опережающую подготовку специалистов и развитие лидерских качеств в области инженерии, технологических инноваций, и предпринимательства

Модернизация образовательной деятельности, направленной на опережающую подготовку специалистов и развитие лидерских качеств в области инженерии, технологических инноваций и предпринимательства, включает следующие мероприятия:

• актуализация портфеля образовательных программ в соответствии с задачами обеспечения технологического лидерства;
• интеграция в образовательные программы образовательных модулей (майноров и MicroDegree) по критическим и сквозным технологиям с учетом опыта реализации ИТ-модулей в рамках проекта «Цифровая кафедра»;
• формирование системы стимулов к интеграции студентов в технологические проекты для руководителей проектов и научных сотрудников университета, включая предоставление лучшим из них надбавок к заработной плате и специальных правил учета учебной нагрузки, запуск практико-ориентированного обучения руководителей студенческих проектов из числа НПР университета и методического обучения руководителей из числа представителей работодателей;
• создание условий для формирования проектных команд с участием студентов и выпускников, ориентированных на создание технологических продуктов и их внедрение, на базе подразделений инженерного крыла университета;
• запуск практики проведения проектных сессий с ведущими компаниями и исследовательскими центрами, направленных на формирование портфеля исследовательских и прикладных проектов, реализуемых с привлечением студентов (в том числе в формате разовых и долгосрочных партнерств через механизм молодежных конструкторских бюро);
• усиление методической поддержки организации проектного обучения, разработка и внедрение системы контроля его качества, на всех факультетах и в отдельных крупных научных структурных подразделениях университета;
• организация интеллектуальных состязаний школьников и студентов, содержащих практико-ориентированные, проектные задания и проводимых совместно с бизнес- партнерами;
• обеспечение поддержки проектной и исследовательской деятельности обучающихся в лицеях НИУ ВШЭ;
• развитие открытых и корпоративных программ ДПО в области инженерии, технологических инноваций и предпринимательства и др.

5.3. Система управления стратегией достижения технологического лидерства университета

Финансовая модель реализации стратегии достижения технологического лидерства является составной частью общей финансовой модели Программы развития университета. Финансовая модель СТП обусловлена их структурой, характеристиками продуктов и доступными для них бизнес-моделями коммерциализации.

СТП НИУ ВШЭ реализуются в формате крупных (больших) проектов междисциплинарного характера, объединяющих в рамках приоритетных тематик проекты полного цикла, финансируемые из разных источников: фундаментальные и прикладные исследования, внебюджетные средства, привлеченные от заказчиков, инвестиционное финансирование, средства фонда целевого капитала и собственные средства университета.

Бюджет СТП не привязан к конкретным подразделениям, так как СТП является проектной структурой, обладающей определенной хозяйственной самостоятельностью; выполняет роль центра финансовой ответственности (центра прибыли и затрат). Доходная часть финансовой модели СТП формируется за счет:

• доходов от выполнения НИОКТР в интересах индустриальных заказчиков, в рамках федеральных программ поддержки и грантовых программ, в рамках договоров пожертвований;
• доходов от распоряжения правами на РИД, в том числе по модели отчуждения прав на РИД, по лицензионной модели, по модели создания малых инновационных предприятий.

Важным элементом стратегии является включение компетенций кампусов университета в достижение задачи технологического лидерства. Для этого, например, обеспечивается привлечение сотрудников разных кампусов присутствия НИУ ВШЭ к реализации стратегических технологических проектов, даже несмотря на наличие формальных барьеров.

Система управления реализацией стратегии технологического лидерства

Для реализации стратегии технологического лидерства в НИУ ВШЭ будет сформирована целевая подсистема управления технологическим развитием, которая объединит часть существующих функций и структур из подсистемы управления научными исследованиями и разработками, подсистемы управления стратегическим развитием и подсистемы управления финансовой деятельностью.

Целевой характер подсистемы обусловлен тем, что достижение целей стратегии технологического лидерства является ответственностью не только функционального блока, созданного под руководством проректора, но и руководителей стратегических технологических проектов, руководителей технологических команд и руководителей подразделений, которые вовлечены в реализацию стратегических технологических проектов. Цели стратегии технологического лидерства учитываются при формировании механизмов поддержки научных исследований в целом, управлении портфелем образовательным программ, кадровом развитии и цифровой трансформации, принятии решений в области инфраструктуры и финансировании деятельности НИУ ВШЭ.

Подсистема управления технологическим развитием включит следующие подразделения:

• офис технологического лидерства;
• дирекция программы развития;
• дирекция по аналитике и управлению данными;
• управление инвестиционного анализа;
• дирекция по научным проектам;
• центр коммерциализации разработок и трансфера технологий;
• центр трансфера и управления социально-экономической информацией.

Функции управления технологическим развитием:

• разработка и сопровождение реализации стратегии достижения технологического лидерства университета;
• методическое, информационное и организационно-техническое сопровождение и оперативное управление процессами реализации СТП;
• сбор и анализ данных для управления технологическим развитием, подготовка аналитических справок и отчетности по технологическому развитию университета, бенчмаркинг, разработка аналитических дашбородов;
• организация инвестиционного анализа и оценки проектов на различных УГТ, взаимодействие с внешними инвесторами, координация выполнения инвестиционных проектов, управление инвестиционными рисками проектов;
• реализация сервисной модели комплексного содействия в инициировании и сопровождении проектов, нацеленных на передачу в реальный сектор экономики результатов научной деятельности университета, в том числе с использованием кооперационных форматов и др.

Подсистема управления технологическим развитием будет обладать характеристиками целевой подсистемы. Полномочия в области технологического развития будут осуществлять Ученый совет НИУ ВШЭ, инвестиционный комитет, руководители научно-образовательных подразделений — факультетов, институтов, школ; офис технологического лидерства сформирует ролевую модель управления стратегическими технологическими проектами.

Процесс управления реализацией стратегией технологического лидерства НИУ ВШЭ включит четыре ключевых этапа: планирование реализации, выполнение мероприятий стратегий, регулярный контроль и мониторинг реализации мероприятий, оценка и пересмотр стратегии (при необходимости) на каждом цикле реализации на основе достигнутых результатов, изменений внешней среды, потребностей ключевых заказчиков и актуальных вызовов в области национальной безопасности и технологического лидерства.

НИУ ВШЭ разработает модель самооценки эффективности управления стратегией технологического лидерства, которая помимо достигнутых результатов и доказанных эффектов будет включать параметры качества управления реализацией стратегии, включая показатели эффективности вложения средств в технологическое развитие, показатели роста совокупного потенциала и уникальных активов университета, скорости и качества выполнения процессов, показатели производительности труда и репутационные показатели, показатели удовлетворенности сотрудников и заказчиков.

5.4. Описание стратегических технологических проектов

5.4.1. Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования

Цель и задачи реализации стратегического технологического проекта

Целью СТП является создание и внедрение технологий системного анализа и прогноза социально-экономического и научно-технологического развития в интересах государства, бизнеса и общества для обеспечения технологического лидерства, суверенитета и безопасности России.

К ключевым задачам СТП относятся:

• разработка технологий системного анализа и прогноза с высоким уровнем готовности (УГТ), коммерческим потенциалом и существенным эффектом на деятельность предприятий, государственное управление и качество жизни граждан;
• разработка и серийный выпуск аналитических продуктов и прогнозов, обеспечивающих формирование комплексной картины будущего, выявление перспективных направлений развития науки и технологий, отраслей, регионов, оценку масштабов предстоящих изменений и их социальных, экономических, экологических и геополитических эффектов;
• формирование передовой научной школы в сфере технологий системного анализа и прогноза, развитие методологии и инструментария прогнозирования, создание уникальной цифровой инфраструктуры;
• кратное увеличение доходов университета от исследований, разработок и коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности (РИД) в сфере технологий системного анализа и прогноза (к 2030 г. соответствующие доходы должны увеличиться не менее, чем в 3 раза по сравнению с 2024 г.).

Реализация СТП имеет важное значение в целевой модели развития университета, способствуя повышению доходов от научной деятельности и коммерциализации РИД, а также позиционированию НИУ ВШЭ как глобального центра компетенций в сфере технологий системного анализа и прогноза, способного решать самые сложные задачи на мировом уровне. В рамках СТП научные заделы, созданные университетом, будут использованы широкой сетью деловых партнеров и бенефициаров проекта, в состав которой входят федеральные и региональные органы власти, государственные корпорации, ведущие российские компании, институты развития, вузы и научные организации.

Ключевыми показателями эффективности (КПЭ) стратегического технологического проекта являются количество зарегистрированных РИД, а также доход от НИОКР и коммерциализации РИД в сфере СТП.

Описание стратегического технологического проекта

В основе СТП — уникальные заделы НИУ ВШЭ, являющегося крупнейшим исследовательским, образовательным и экспертно-аналитическим центром в области технологий системного анализа и прогноза, обладающего кадровым потенциалом, сочетающим ведущих ученых и перспективных молодых исследователей, передовой методологией, уникальными базами данных и цифровой инфраструктурой, широкой сетью партнерств с органами власти и крупнейшими компаниями, профессиональной репутацией и международным признанием. За последние 20 лет университетом реализованы более 150 проектов по разработке прогнозов, технологических дорожных карт, стратегий для областей науки и технологий, отраслей, компаний и регионов. Результаты форсайт-исследований нашли свое отражение в десятках монографий и сотнях статей в ведущих мировых журналах, применяются в рамках магистерских программ и общеуниверситетских курсов, тренингов для компаний и высших учебных заведений.

СТП включает два проекта: «Технологии системного анализа» и «Технологии прогнозирования», а также ряд мер по формированию линейки образовательных продуктов. В рамках проекта «Технологии системного анализа» предполагается создание и серийный выпуск специализированных аналитических продуктов и баз данных с доступом на основе онлайн-сервисов, обеспечивающих оперативное получение информации для принятия стратегических решений. Каждая база данных будет зарегистрирована как отдельный РИД, доступ к ней будет предоставляться по лицензии. Запланировано также оказание услуг по подписке.

Среди других результатов проекта — система регулярного мониторинга мировой социально-экономической и научно-технологической повестки, не имеющая аналогов на российском рынке, в рамках которой будет запущена линейка регулярных аналитических продуктов. На ежемесячной основе будет осуществляться выпуск дайджестов по ключевым тематическим направлениям, включая краткие экспертные комментарии, сравнительные обзоры прогнозов и оценок, на ежеквартальной — информационных бюллетеней, посвященных тенденциям развития России в разрезе ключевых направлений экономики и социальной сферы.

В рамках проекта «Технологии прогнозирования» планируется разработка серии сценарных прогнозов, обеспечивающих формирование комплексной картины будущего. Будет реализован флагманский продукт СТП — сценарный прогноз развития России по ключевым направлениям экономики и социальной сферы, содержащий оценки текущей ситуации, кратко- и среднесрочные прогнозы, анализ трендов, вызовов, угроз и возможностей, предложения по перспективным мерам госполитики. Особый акцент будет сделан на прогнозировании развития топливно-энергетического и агропромышленного комплексов, транспорта и логистики, сектора информационно-коммуникационных технологий.

Информационной базой проекта станут ежегодно проводимые обзоры актуальных мировых прогнозов, а также серия консенсус-прогнозов на основе уникальной панели экспертов (50+ экспертов по каждому из ключевых направлений, всего около 1000 ведущих специалистов). В число опрашиваемых экспертов будут включены представители региональных предприятий, что позволит учесть местную специфику и локальные сценарии. Особую важность позиция специалистов из регионов будет иметь для прогнозирования пространственного развития России.

Бизнес-модель СТП предполагает регистрацию созданных РИД в качестве ноу-хау НИУ ВШЭ и последующую продажу неисключительных лицензий. Модель направлена на создание стимулов для участников СТП коммерциализировать полученные РИД, содействуя ускорению перехода результатов исследований в технологические инновации с высоким коммерческим потенциалом и значительным влиянием на экономику, государственное управление и общество, за счет предоставления возможности авторам РИД получать дополнительные доходы от продажи лицензий. Для продвижения полученных результатов предполагается проведение R&D-дней и иных презентационных мероприятий, на которых потенциальные пользователи смогут подробнее ознакомиться с преимуществами разработанных в рамках СТП продуктов.

Практика лицензирования и коммерциализации РИД по прогнозированию социально-экономического и научно-технологического развития показывает, что спрос на продукты СТП предъявляют финансовые организации, крупнейшие частные и государственные компании, отраслевые ассоциации, представляющие самые разные сектора российской экономики и ежегодно инвестирующие сотни миллионов рублей в работу внутренних аналитических подразделений и покупку аналитики. По оценкам НИУ ВШЭ, общий размер российского рынка по направлению «Технологии системного анализа» превышает 70 млрд. руб., по направлению «Технологии прогнозирования» — 28 млрд. руб. При этом прямых конкурентов у разрабатываемых в рамках СТП технологий и продуктов нет — в силу широкого охвата анализируемых направлений, уникального набора применяемых инструментов, в т.ч. системы анализа больших данных iFORA, доступа к внешним экспертам, силы бренда университета на рынке.

Особый акцент в рамках реализации СТП будет сделан на образовательных продуктах, направленных на широкое распространение знаний о методологии, организации и лучших российских и мировых практиках прогнозирования, трансфер технологий системного анализа и прогноза заинтересованным организациям. Реализация национальных проектов по обеспечению технологического лидерства требует новых компетенций в области прогнозирования. В этой связи запланированы программы для студентов НИУ ВШЭ, сотрудников сторонних вузов, готовящих специалистов по работе с критическими и сквозными технологиями, а также для специалистов компаний, применяющих передовые технологии в производственной деятельности, предусматривающие, в том числе, изучение вопросов прогнозирования рисков для технологических проектов на основе анализа мировых трендов.

СТП будет реализован при широкой кооперации с российскими и международными партнерами. В рамках СТП планируется развивать международное сотрудничество на базе консорциума «Сеть кафедр исследований будущего ЮНЕСКО» (более 30 кафедр в отдельных странах), особенно с организациями из стран БРИКС, с целью обмена идеями и технологическими решениями в формате академических дискуссий, публикаций, совместных проектов. Среди ключевых международных партнеров — Китайская академия науки и технологий для развития (CASTED), Центр стратегических исследований и управления в области науки, технологий и инноваций (CGEE, Бразилия), Совет по прогнозированию и оценке технологий (TIFAC, Индия), Национальный консультативный совет по инновациям (NACI) и Университет Стелленбоша (ЮАР), Обсерватория научных исследований и технологий (OSTI, Египет), Малазийская промышленная группа высоких технологий (MIGHT), Центр технологического Форсайта АТЭС (Таиланд).

Российские федеральные (Минцифры России, Минэкономразвития России, Минпромторг России и др.) и региональные органы власти (Департамент экономической политики и развития города Москвы, Департамент предпринимательства и инновационного развития города Москвы, Департамент инвестиций и промышленности города Москвы и др.) выступают бенефициарами СТП, заинтересованными в результатах применения технологий системного анализа и прогноза. В числе крупнейших партнеров — заказчиков также госкорпорации Роскосмос и Росатом, Транснефть, Газпромнефть, Северсталь, Полюс, Яндекс, МТС, Cloud.RU, Иннопрактика, ведущие финансовые организации — Газпромбанк, Промсвязьбанк, Новикомбанк.

В рамках СТП запланирована кооперация с рядом ведущих высших учебных заведений и научных организаций — Сеченовским университетом, МГТУ им. Баумана, Санкт-Петербургским политехническим университетом, Газпром ВНИИГАЗ, Организацией «Агат».

Среди ожидаемых эффектов реализации СТП:

• поддержка принятия обоснованных стратегических и инвестиционных решений органами власти и компаниями с учетом лучшего опыта ведущих мировых экспертно-аналитических центров и с опорой на уникальные сценарные прогнозы;
• информирование государства, бизнеса, вузов, научных организаций, общества о ключевых тенденциях мировой социально-экономической и научно- технологической повестки;
• разработка новых методов, моделей и инструментов в области технологий системного анализа и прогноза;
• выращивание новых исследователей в сфере технологий системного анализа и прогноза;
• расширение круга международных партнеров из числа ведущих университетов и экспертно-аналитических центров в «дружественных» странах.

Ключевые результаты стратегического технологического проекта

В рамках проекта «Технологии системного анализа» предполагается создание и серийный выпуск специализированных аналитических продуктов и баз данных с доступом на основе онлайн-сервисов. Среди других результатов проекта — система регулярного мониторинга мировой социально-экономической и научно- технологической повестки, не имеющая аналогов на российском рынке, в рамках которой будет запущена линейка регулярных аналитических продуктов. В рамках проекта «Технологии прогнозирования» планируется разработка серии сценарных прогнозов, обеспечивающих формирование комплексной картины будущего. Будет реализован флагманский продукт СТП — сценарный прогноз развития России по ключевым направлениям экономики и социальной сферы, содержащий оценки текущей ситуации, кратко- и среднесрочные прогнозы, анализ трендов, вызовов, угроз и возможностей. Информационной базой проекта станут ежегодно проводимые обзоры актуальных мировых прогнозов, а также серия консенсус- прогнозов на основе уникальной панели экспертов.

5.4.2. Комплекс технологий доверенных систем связи 6G

Цель и задачи реализации стратегического технологического проекта

Целью СТП является развитие имеющегося научного задела и конвертация научных результатов в продукты через создание новых технологий разработки и производства оборудования связи 6G для обеспечения технологического лидерства страны.

Задачи СТП:

• разработка и создание инновационной электронной компонентной базы (ЭКБ) для радиоэлектронных средств связи 6G;
• разработка интегральных схем и приборов на основе создаваемой ЭКБ;
• разработка новых высокоинтеллектуальных и наукоемких методов, алгоритмов, протоколов, схем (в том числе и на базе искусственного интеллекта) для достижения целевых характеристик разрабатываемых средств связи 6G;
• разработка отечественной межотраслевой цифровой платформы для полного цикла разработки и производства технологий, элементов и оборудования передачи информации стандартов 6G для создания цифровых двойников ЭКБ и оборудования 6G, за счет чего осуществлять быстрое проектирование, прототипирование и отладку разработанных технологий без предварительной аппаратной реализации конкретных исследуемых решений;
• коммерциализация разработок и трансфер технологий через патентование и лицензирование результатов интеллектуальной деятельности (РИД), подготовка научно-технических кадров для наукоемкого производства радиоэлектронных средств связи через организацию практикумов и проектной деятельности студентов;
• создание консорциума на базе НИУ ВШЭ для организации кооперационных цепочек с целью обеспечения, с одной стороны, необходимого уровня экспертизы в области разработки и производства технологий, элементов и оборудования передачи информации стандартов 6G, с другой — создание моделей внедрения и формирование условий для внедрения создаваемых результатов на территории Российской Федерации. Консорциум будет создан с участием таких индустриальных партнеров как, например, ПАО «Ростелеком», ПАО «МТС», ООО «Иртея», ООО «КНС Групп», ООО «НТЦ Протей», и академических партнеров как, например, МФТИ, Сколковский институт науки и технологий, Национальный исследовательский центр телекоммуникаций им. М.И. Кривошеева (НИИР), Дальневосточный федеральный университет, Севастопольский государственный университет, Донецкий национальный технический университет и пр.

Описание стратегического технологического проекта

Проект направлен на создание комплекса опережающих технологий в области доверенных систем связи 6G, состоящего из программно-аппаратных наукоемких продуктов, позволяющего обеспечить технологическое лидерство за счет интеграции и совместного применения современных подходов цифровой разработки и передовых технологий производства отечественных микроэлектронных модулей и антенных систем, а также организации кооперационных цепочек с индустрией и создание моделей внедрения и формирование условий для внедрения создаваемых результатов на территории Российской Федерации.

В проекте осваиваются новые спектральные диапазоны 6G, проводится интеграция разрабатываемых инновационной электронной компонентной базы, наукоемких алгоритмов и протоколов, в том числе с применением искусственного интеллекта. С целью сокращения времени на разработку и апробацию будет создана цифровая платформа для реализации цифровых двойников компонентов оборудования 6G, обеспечивающая возможность быстрого прототипирования устройств и оперативного вывода оборудования в серию.

Технологии, разработанные в стратегическом технологическом проекте, внесут существенный вклад в достижение национальных целей развития радикальным образом изменить общество за счет предоставления почти мгновенного беспроводного соединения с требуемыми характеристиками по доставке данных.

Проект предоставит заказчикам и партнерам наукоемкие компоненты и аппаратные / программные платформы, необходимые для разработки и вывода на рынок конкурентоспособного оборудования 6G, цифровых компонентов и тестирования собственных разработок.

В проекте будет разработан комплекс опережающих технологий в области доверенных систем связи 6G, состоящий из программно-аппаратных наукоемких продуктов с глубокой интеграцией современных подходов цифровой разработки и передовых технологий производства отечественной ЭКБ.

Также будут разработаны продукты, готовые к самостоятельной коммерциализации:

• инновационная ЭКБ для радиоэлектронных средств связи 6G;
• интегральные схемы и приборы на основе создаваемой ЭКБ, включая отлаженные технологии изготовления;
• технологии сетей связи 6G с интеграцией ИИ;
• отечественная кросс-отраслевая цифровая платформа полного цикла разработки технологий и элементов и оборудования 6G;
• отраслевые и кросс-отраслевые базы цифровых двойников ЭКБ и объектов связи сетей 6G.

Ключевые результаты стратегического технологического проекта

1. Комплекс опережающих технологий в области доверенных систем связи 6G, позволяющий обеспечить технологическое лидерство за счет применения революционного подхода к разработке телекоммуникационного оборудования за счет интегрированного применения цифровых двойников разрабатываемой ЭКБ и технологий 6G начиная с самых ранних стадий.

2. Множество самостоятельных продуктов, динамично сформированных в процессе реализации проектов и выводимых на рынок по готовности с целью ускоренной апробации и коммерциализации, а также быстрого увеличения емкости отечественного рынка технологий 6G.

3. Патенты на РИД (не менее 100) на компоненты комплекса опережающих технологий в области доверенных систем связи 6G.

4. Коммерциализация разработок и технологий (30% от цены проекта за весь период выполнения проекта).

5. Подготовленные научно-технические кадры для наукоемкого производства радио- и оптоэлектронных средств связи, включая команды разработчиков и инженеров, которые бесшовно можно интегрировать в бизнес-процессы компаний-партнеров (за весь период выполнения проекта не менее 1500 выпускников бакалавриата, 600 выпускников магистратуры, 38 защищенных диссертаций, из которых 31 к.н., 7 д.н.).

6. Кооперационные цепочки с индустрией и модели внедрения создаваемых результатов на территории Российской Федерации.

5.4.3. Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач

Цель и задачи реализации стратегического технологического проекта

Цель СТП - создание единой мультиагентной платформы востребованных ИИ-продуктов и сервисов для обеспечения автоматизации процессов обработки больших объемов текстовых данных и принятия решений в различных отраслях. СТП позволит обеспечить вклад НИУ ВШЭ в достижение целей и задач национального проекта технологического лидерства «Средства производства и автоматизации».

Задачи СТП:

• проектирование архитектуры и инфраструктуры платформы интеграции ИИ-продуктов и сервисов;
• подготовка макета пользовательского интерфейса платформы интеграции ИИ-продуктов и сервисов;
• создание MVP платформы интеграции ИИ-продуктов и сервисов;
• разработка ИИ-продуктов и сервисов, в т. ч. ИИ-ассистентов на базе технологий Retrieval Augmented Generation (RAG), сервиса на основе дообученной модели суммаризации текстов для аналитических задач;
• создание полнофункциональной платформы интеграции ИИ-продуктов и сервисов;
• отбор ИИ-продуктов и сервисов, разработанных в НИУ ВШЭ, для интеграции в платформу, в т.ч. для их последующей коммерциализации;
• проведение испытаний и тестирований ИИ-продуктов и сервисов в рамках платформы;
• организация работ по коммерциализации ИИ-продуктов и сервисов;
• применение результатов стратегического технологического проекта в рамках образовательной и научной деятельности НИУ ВШЭ;
• масштабирование платформы за счет демократизации доступа к инструментам ИИ, бенчмарков и датасетов, позволяющих верифицировать надежность работы ИИ;
• включение платформы в реестр отечественного ПО;
• непрерывный сбор обратной связи с учетом изменяющихся требований рынка и партнеров.

Роль СТП в достижении целевой модели университета заключается в создании заделов для радикального повышения оперативности и эффективности проводимых в НИУ ВШЭ исследований и разработок. Точность решения, кастомизируемость и масштабируемость обеспечат высокую практическую полезность результатов за счет их гарантированной объективности и релевантности запросам заинтересованных сторон, в первую очередь лиц, принимающих стратегические решения на государственном уровне, и широкого научного и бизнес-сообщества. Создание новых продуктов и сервисов (ИИ-агентов) и расширение функционала существующих продуктов в сочетании с анализом и учетом потребностей потенциальных пользователей и оптимизацией стратегии маркетингового позиционирования разработанных продуктов и сервисов создаст условия для коммерциализации стратегического технологического проекта, в первую очередь благодаря привлечению новых групп пользователей.

Описание стратегического технологического проекта

Технический прогресс в сфере информационных технологий, больших фундаментальных моделей, а также хорошо масштабируемых специализированных алгоритмов машинного обучения создает принципиально новые возможности для создания ИИ-продуктов и сервисов. Необходимо расширять линейку продуктов и сервисов для всех категорий пользователей: сотрудников и студентов университета, других вузов и научных организаций, компаний, государственных органов и т.п. Создание интерактивных аналитических ИИ-продуктов и сервисов в формате платформы в сочетании с анализом и учетом потребностей потенциальных пользователей создаст условия для коммерциализации создаваемых решений, где уже на этапе созданного MVP демо-платформы появится возможность перейти к демонстрации потенциальным заказчикам прототипа реального продукта.

Предлагаемая организационная модель

Предлагаемая организационная модель заключается в доработке отдельных отобранных исследовательских проектов в области обработки естественного языка (NLP), мультимодального обучения и анализа данных в рамках проектных команд для дальнейшей интеграции результатов проектов в платформу. Команды проектов включают исследователей и разработчиков в области ИИ, а также отраслевых экспертов и исследователей из профильных центров компетенций университета. К реализации стратегического технологического проекта привлекаются сотрудники всех кампусов НИУ ВШЭ, что наряду с интеграцией экспертов в области искусственного интеллекта и отраслевых специалистов в проектные команды способствует возникновению синергетического эффекта, что приводит к повышению эффективности реализации стратегического технологического проекта.

Платформа предоставляет единую среду для работы с различным функционалом, обеспечивая возможность гибкой коммерциализации проектных результатов в зависимости от потребностей пользователей. В платформу будут интегрированы отдельные решения и датасеты для обеспечения к ним доступа пользователей с возможностью кастомизации в зависимости от потребностей. Кроме того, данные верифицированные датасеты будут являться базой знаний для размещаемых на платформе ИИ-агентов и позволят опираться при принятии решений на доверенные источники.

Привлечение пользователей и кампания по повышению узнаваемости решения будут осуществляться посредством различных каналов, предлагаемых офисом технологического лидерства, включая сайт НИУ ВШЭ, научные конференции, научно-популярные мероприятия, социальные сети и др.

Конечными отраслевыми решениями, которые будут развернуты на платформе, станут адаптированные ИИ-агенты для решения задач в отраслях, в которых университет имеет глубокую экспертизу и исследовательский задел, в частности в сфере образования, науки, здравоохранения, климатической и экологической повестки.

Разработка технологий разработки и адаптации ИИ-агентов позволит сформировать более 20 ИИ-продуктов и сервисов для поддержки принятия решений на основе оперативной технологической и тренд-аналитики для бизнеса и государства, в т.ч. до конца 2026 г. будут доведен до этапа коммерциализации ИИ-ассистент на базе Retrieval Augmented Generation (RAG) и сервис на основе дообученной модели суммаризации текстов для аналитических задач.

ИИ-агенты решат конечные задачи, такие как поиск и выделение ключевой информации из неструктурированных данных, подготовка предложений по оптимизации бизнес-процессов, построение рекомендаций и персонализированных траекторий для пользователей для быстрой и эффективной навигации в различных доменах.

Ожидаемые результаты предлагаемого стратегического технологического проекта

Результаты предлагаемого СТП можно использовать в различных секторах экономики и социальной сферы, включая образование, науку, промышленность, здравоохранение и др. Использование платформы значительно повысит скорость и удобство обработки данных, объективность полученных выводов для эффективного принятия решений различными стейкхолдерами. Платформа станет основой для разработки и внедрения новых продуктов и услуг, которые будут востребованы на рынке, что создаст новые рабочие места и привлечет инвестиции в экономику, способствуя общему улучшению качества жизни. Кроме того, платформа будет способствовать развитию партнерских отношений между научными организациями, бизнесом и государственными структурами, предоставит ученым и студентам доступ к новым методам анализа, что расширит спектр доступных исследовательских инструментов, и приведет к повышению уровня науки и образования.

Предлагаемые решения будут обладать такими преимуществами для заказчиков:

• возможность комплексного решения пользовательских аналитических и бизнес-задач самостоятельно и напрямую в режиме удаленного доступа через веб-интерфейс;
• сокращение затрат на развитие собственной технической и аналитической инфраструктуры анализа больших данных;
• повышение эффективности принятия управленческих и стратегических решений с использованием достоверных выводов на основе данных;
• оперативное реагирование на изменение целевых рынков/технологий/продуктов и др., выявление потенциальных угроз и возможностей развития.

Информация об области технических знаний в науке и инженерии

Область технических знаний в науке и инженерии определяется решениями в части методологии, моделей и алгоритмов, бизнес-процессов анализа больших данных. В ходе реализации стратегического технологического проекта будут применяться методы анализа данных (библиотеки для анализа больших данных – business intelligence, работа с географическими данными, графовыми данными, анализом сетей и т.д.), управления базами данных, извлечения и ETL-обработки данных с дальнейшей обработкой (natural language processing, NLP) и обработки неструктурированных текстов, представленных на естественном языке, а также уникальный стек средств и технологий, включая data.table, dplyr, ggplot2, Graph- tool, Graphviz, iGraph, lxml, NumPy, pandas, QGIS, Dgraph, Elasticsearch, PostgreSQL, RabbitMQ, Redis, SQLAlchemy, Apache, Azure, Airflow, Scrapy, PyCharm, FastText, Gensim, Keras, SciPy, spaCy, sklearn, Grafana, Prometheus, Cython, Go, OWL, Python, R, Rcpp, RDF, SQL, UML, Jupyterhub, Rstudio, Shiny, OpenAPI, Amazon AWS, Docker, Linux, Git, pytest, Flask, Nginx, Traefik и др.

Для задач построения пайплайнов и описания логики взаимодействия ИИ-агентов будут использованы открытые фреймворки, вида GigaChain, AFlow, которые будут доработаны и расширены для решения отраслевых задач.

Области применения результатов реализации стратегического технологического проекта

Целевые рынки: частные компании, компании с государственным участием, госкорпорации, вузы и научные организации, заинтересованные в повышении эффективности работы, росте производительности и конкурентоспособности, оптимизации процессов и быстрой адаптации к внешним изменениям.

Например, с помощью платформы специалисты промышленных предприятий и предприятий сферы услуг смогут автоматизировать рутинные процессы, связанные с анализом документов, а также получить персонализированные рекомендации по оптимизации производственной деятельности. Кроме того, доступ к большим массивам данных позволит сотрудникам оперативно находить информацию для принятия решений и ускорить процесс внедрения инноваций. Преимущества применения решения для научных и образовательных организаций состоят в возможности оперативного анализа больших данных, что облегчит процесс подготовки исследований на актуальные темы и позволит сформулировать обоснованные гипотезы. Сотрудничество с представителями научного сообщества может обогатить базу данных в основе платформы посредством добавления новых источников информации. Работники государственного сектора с помощью внедряемых инструментов смогут повысить свою информированность по актуальным направлениям развития исследований и разработок, что в свою очередь обеспечит поддержку в принятии решений и планировании стратегий развития.

Студенты университетов смогут получать персонализированные рекомендации для планирования образовательной, профессиональной траектории, иметь возможность получать консультации от ИИ-агентов по предметным доменным областям с опорой на верифицированные источники в онлайн-режиме. Исследователи, преподаватели, руководители образовательных программ и менеджмент университетов получат удобные в обращении инструменты для глубокого анализа и сопоставления ландшафта рынка труда (включая возникающие и затухающие тренды на определенные навыки) с программами учебных дисциплин для непрерывной актуализации образовательных программ.

Инфраструктура для запуска и адаптации больших фундаментальных моделей в виде ИИ-агентов позволит ученым и исследователям быстрее намечать наиболее перспективные ниши для прорывных разработок в различных областях: от биоинформатики и геномики до анализа изменения климата, за счет автоматической обработки большого массива неструктурированных документов из доверенных источников (рецензируемые публикации, патенты и др.).

Сведения о реализации портфеля образовательных программ/образовательных инициатив, направленных на обучение и развитие лидерских качеств в области технологических инноваций и предпринимательства

Реализация СТП обеспечит усиление действующих в НИУ ВШЭ образовательных программ, направленных на обучение и развитие лидерских качеств в области технологических инноваций, предпринимательства, стратегического управления, а также созданию новых образовательных инициатив, в т. ч. в результате внутриуниверситетской коллаборации и формирования междисциплинарных команд в сфере искусственного интеллекта. Так, разработанные ИИ-продукты и сервисы могут быть применены в рамках образовательных программ разных ступеней обучения. Например, студенты трека «ИИ 360: Инженерия искусственного интеллекта», реализованного совместно с ООО «Яндекс» и ПАО «Сбербанк» на базе бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика», смогут применять предложенные в проекте решения для проведения собственных исследований и разработки прорывных технологий. Инструменты на основе искусственного интеллекта позволят усилить не только практические навыки, но в т. ч. и теоретические знания для многопрофильных специалистов, подготовка которых ведется на магистерской программе «Современные компьютерные науки», сопровождающейся в т.ч. поддержкой ООО «Яндекс».

Аналогичные дополнительные возможности развития будут предоставлены и студентам онлайн-программ, в т. ч. онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект». Закрепить полученные в бакалавриате знания и применить новый инструментарий для обучения ML-моделей смогут магистры на программе «Прикладные модели искусственного интеллекта», а усилить управленческие и аналитические навыки, применяемые как в науке, так и в бизнесе — студенты таких магистерских программ, как «Управление в сфере науки, технологий и инноваций», «Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом» (программа в партнерстве с ООО «Яндекс»), «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте» (программа в партнерстве с ПАО «МТС»), «HR-tech» (программа в партнерстве с АО «Альфа-банк») и др. Предлагаемые решения могут быть полезны и на более продвинутом уровне подготовки кадров — для аспирантов совместной программы НИУ ВШЭ и Яндекса «ИИ и машинное обучение» и др.

Научные результаты и прикладные решения, разработанные в рамках реализации проектов, входящих в СТП, будут использоваться для разработки и реализации новых основных и дополнительных профессиональных образовательных программ по актуальным вопросам технологического развития.

Ключевые результаты стратегического технологического проекта

СТП направлен на снижение барьеров для разработки и внедрения передовых ИИ-решений, а также создание цифровой инфраструктуры для их поддержки и масштабирования за счет гибкой микросервисной архитектуры. Помимо платформы, проект включает разработку ИИ-агентов для адаптивного обучения, построения прогнозных моделей и создания интеллектуальных решений для приоритетных отраслей. Уровень готовности технологий будет постепенно повышаться, обеспечивая их широкое применение и коммерциализацию. Состав проектов может расширяться и адаптироваться в зависимости от требований партнеров СТП и рыночных условий. Сроки достижения целевых уровней готовности технологий варьируются в зависимости от стадии развития каждого решения и сферы его применения. К 2036 г. доход от коммерциализации результатов СТП составит до 30% доходов НИУ ВШЭ от коммерциализации.

Программа развития НИУ ВШЭ на 2025–2036 годы