Круглый стол «Технологии электроники и подходы к научным исследованиям». Часть 2. РНФ. 23 сентября 17:10-18:30

23 сентября 17:00-18:30
Зал пленарных заседаний

Организатор: Российский научный фонд

Модератор:

• Андрей Андреевич Щербинин, заместитель начальника Управления программ и проектов Российского научного фонда

Цели и задачи

Цель круглого стола – проанализировать и провести дискуссию о том, как развитие электронных технологий трансформирует методологию, инструментарий и подходы к научным исследованиям, а также определить ключевые направления взаимного влияния между электроникой и наукой в ближайшие десятилетия.

Задачи круглого стола:

• обсудить вопрос влияния новых технологий и подходов к получению и обработке информации на работу исследователей и будущих ученых;
• сформировать мнение об изменениях к научным подходам.

Участники круглого стола:

• Александр Алексеевич Гапонов, заместитель директора Департамента радиоэлектронной промышленности Минпромторга России;
• Максим Сергеевич Вакштейн,  генеральный директор Фонда перспективных исследований;
• Александр Сергеевич Кравцов, генеральный директор АО «НИИМЭ»;
• Сергей Олегович Ранчин, директор НИЦ «Курчатовский институт» – НИИСИ»;
• Илья Николаевич Обабков, и.о. ректора Уральского федерального университета;
• Представитель МФТИ (НИУ).

Расширенная аннотация круглого стола

Если наука всё чаще работает в режиме диалога с искусственным интеллектом, а границы между биологическим и электронным разумом становятся всё более условными, то микроэлектроника оказывается не просто «железной» основой этих процессов — она становится их архитектором. Именно от уровня развития чипов, архитектур, материалов и систем зависит, сможем ли мы управлять гибридными формами интеллекта или окажемся в роли наблюдателей за их автономной эволюцией.

Но осознать вызов недостаточно. Необходимо определить, какие направления технологического развития станут приоритетными для России в ближайшие десятилетия. Квантовые вычисления, нейроморфные системы, посткремниевые технологии – выбор здесь не технический, а стратегический. Он определяет, сможем ли мы создавать собственные платформы будущего или останемся зависимыми от решений, принятых где-то за пределами нашей научно-технологической суверенности.

При этом ясно: без активного участия бизнеса в финансировании исследований эти амбиции останутся декларациями. Компании всё чаще сталкиваются с тем, что готовые решения на рынке отсутствуют и вынуждены либо закрывать направления, либо вкладываться в собственные R&D. Но как превратить науку из статьи расходов в источник конкурентного преимущества? Как выстроить долгосрочные партнёрства между корпорациями, лабораториями и университетами, чтобы фундаментальные открытия находили путь к коммерциализации, не теряя своей глубины? Какие механизмы — налоговые льготы, софинансирование, гранты – способны мотивировать бизнес не просто спонсировать, а стратегически участвовать в научной повестке?

Не менее остро стоит вопрос о людях. Технологии развиваются быстрее, чем успевают меняться образовательные программы. Кто будет проектировать чипы для нейроинтерфейсов, если в вузах до сих пор учат на устаревших архитектурах? Кто будет программировать квантовые ускорители, если школьники не видят в микроэлектронике привлекательной карьеры? Подготовка кадров — это не только вопрос содержания курсов, но и создания среды: лабораторий, стажировок, совместных проектов с индустрией, мотивационных траекторий от школьной скамьи до аспирантуры. Университеты, институты и предприятия должны действовать как единая экосистема, где молодой исследователь с первого курса вовлечён в реальные задачи, а не абстрактные теории.

Эта часть дискуссии не о прогнозах, а о решениях – о том, как перевести вызовы эпохи ИИ и нейротехнологий в конкретные действия: где инвестировать, кого обучать, какие технологии развивать в первую очередь. Потому что будущее микроэлектроники – это не только чипы и схемы. Это люди, которые их создают. Это компании, которые в них верят. И это наука, которая остаётся живой, открытой и управляемой человеком – даже в мире, где искусственный интеллект знает ответ раньше, чем мы успеваем задать вопрос.