Настоящее и будущее российской инженерии обсудили на форуме «Сила платформы» представители госорганов и высокотехнологических компаний. В повестке дня – проблемы и результаты внедрения российского программного обеспечения (ПО) для проектирования, технологий информационного моделирования (ТИМ) и ИИ-технологий, опыт импортозамещения и подготовка инженерных кадров.
Кадры для технологического лидерства
Одной из ключевых проблем, замедляющих внедрение отечественных технологий информационного моделирования, остается нехватка современных инженерных кадров. Это особо подчеркнул директор департамента управления продуктом «Нанософт» Сергей Сыч, выступая на панельной дискуссии «Кадры для технологического лидерства». Он отметил, что строительной отрасли предстоит расти быстрее при нехватке специалистов: к 2030 году целевой рост производительности должен составить 22,8 %, тогда как дефицит инженеров составит почти 180 тысяч человек! В связи с этим участники дискуссии подробно остановились на конкретных вопросах подготовки инженеров для цифровой экономики.
Одним из инструментов привлечения молодежи в цифровую отрасль являются всевозможные конкурсы и соревнования. Уже второй раз в стране проводится международный конкурс образовательных программ «Развитие кадрового потенциала».В этом году среди лучших оказались проекты образовательных учреждений из России, Беларуси и Казахстана. «Данный конкурс стал частью большой работы по подготовке высококвалифицированных ИТ-специалистов, которую выполняют сегодня Минпромторг, Минцифры, Минпросвещения и другие ведомства», – прокомментировалзампредседателя комитета Совета Федерации по экономической политике Иван Евстифеев.
В связи с этим напомним: в список профессий и специальностей, необходимых для обеспечения технологического лидерства страны, входит более 500 направлений подготовки, в том числе – инженеры в области информатики, вычислительной техники, электроники, наноэлектроники, радиотехники, систем связи, криптографии, фотоники и другие.
Цифровая трансформация
Перспективы и сложности внедрения отечественных разработок в проектирование, строительство и эксплуатацию обсуждали участники секции «Цифровая трансформация». Как отметили эксперты, активнее всего ТИМ внедряется на этапе проектирования и разработки архитектурных решений. По данным дайджеста «Проектирование 1.0» от ДОМ.РФ, автоматизация на этапе проектирования позволяет сократить трудозатраты на 30–35 % и сэкономить примерно 1,8 млн рублей на одном проекте. Главная ценность автоматизации — рост выручки на 1–3 % без роста себестоимости. Использование ТИМ позволяет сократить ошибки проектирования на 80 %, повысить точность расчета объемов работ на 45 %, сократить сроки обработки документов на 50 %. Неслучайно за последний год количество девелоперов, применяющих ТИМ/BIM-технологии, увеличилось на 7 % – до 49 %.
Главная проблема – инерция
По признанию специалистов, сегодня на рынке есть и сильные российские решения для проектирования, и системы хранения и передачи данных. Однако рынок пока развивается неравномерно, в разных компаниях глубина использования ТИМ очень разная. А экономический эффект от применения ТИМ/BIM появляется, когда данные, наработанные в проектировании, применяются на всех последующих стадиях проекта.
«Одна из сложностей внедрения российских решений — инерция. Многие компании годами работают на зарубежных платформах и не торопятся переходить на отечественный софт. Кроме того, стратегия внедрения ТИМ должна быть переведена в процессы, требования, регламенты. Цели использования должны быть представлены в измеримых показателях: точность ведомостей, время операций, количество коллизий», – подчеркнул директор по развитию бизнеса в ПГС «Нанософт» Петр Манин.
Что дает внедрение ИИ
Благодаря современным технологиям сегодня в России создаются объекты, которые были невозможны еще лет 10-20 назад. Искусственный интеллект не заменяет инженеров, но он может проверить правильность инженерных решений на стадии проектирования и выявить ошибки, которые сложно обнаружить на основе классической проектной документации — чертежей и текста. Однако окончательные решения и ответственность остаются за человеком.
Проектный институт РУСАЛ СибВАМИ, использующий nanoCAD с 2013 года, показал поэтапный план внедрения ИИ: пилот на одном-двух объектах, оценка результата и только после этого промышленная эксплуатация. Критерии успеха — ускорение проверки проектной и рабочей документации не менее чем на 30 %, не более 5 % ошибок и окупаемость внедрения ИИ менее чем за 12 месяцев.
Почему теряется эффект?
Как отмечали многие практики, при внедрении ИИ специалисты сталкиваются с такими сложностями, как неструктурированные данные, которые хранятся в разрозненных форматах, отсутствие оцифрованных регламентов, четкого описания логики принятия решений. Поэтому нередко пилотные проекты показывают высокую эффективность, которая при масштабировании на всю компанию теряется, так как внедрение ИИ требует «обвязки» и увеличивает инфраструктурную нагрузку.
«Одна из важнейших перспектив инженерной школы – применение искусственного интеллекта. Большинство отечественных технологических разработок уже включает ИИ. И под его влиянием профессии будут трансформироваться, за счет снижения рутины и нагрузки будет меняться принцип реализации должностных обязанностей. Поэтому современный инженер должен обладать компетенциями использования цифровых инструментов в работе и оставаться связующим звеном, который может верифицировать данные, получаемые от машины», – пояснили.о. директора департамента цифровых технологий Минпромторга России Антон Калинский.
Автоматизация создает новые угрозы, но спасает от рутины и открывает новые возможности
Эксперты также обсудили вопросы информационной безопасности при передаче персональных данных. Вектор атак все больше смещается на ИИ. При этом острая проблема — человеческий фактор. Специалисты могут одновременно использовать и публичные нейросети для поиска информации, и локальные модели для обработки конфиденциальных данных, создания ИИ-агентов. И эти контуры должны быть изолированы друг от друга, чтобы снизить риск попадания конфиденциальной информации, персональных данных в открытые нейросети.
Компании поделились опытом противодействия рискам и новыми достижениями. А летчик-космонавт, Герой России, первый в мире ученый – командир космического корабля Сергей Рязанский рассказал о том, как орбитальные принципы управления рисками и работы в условиях неопределенности помогают решать сложные задачи на Земле.
Фото: sapr.ru/news
