Artificial Intelligence Researchers: Dissertation-Based Analysis

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article presents the results of compiling a list of dissertation studies defended for the degree of candidate of sciences for the period from 2016 to 2022, the topics of which relate to the artificial intelligence field (AI). A thematic analysis of these dissertations and characteristics of the community of candidates of science belonging to the category “Artificial Intelligence Researchers” are provided. The generated list of dissertations is structured by areas of artificial intelligence technologies and subtechnologies. It is shown that the training of highly qualified scientific personnel fully meets the needs of the artificial intelligence field in the category of "AI Researchers" on the short-term planning horizon. “AI Competence Centers” are identified according to the criterion of the number of dissertations completed in scientific and educational organizations on the AI subject.

Full Text

Restricted Access

About the authors

Natalya V. Melekh

Petrozavodsk State University

Author for correspondence.
Email: natalie_melekh@mail.ru

Candidate of Physical and Mathematical Sciences. Senior researcher

Russian Federation, Petrozavodsk

Alexander O. Averyanov

Petrozavodsk State University

Email: aver@petrsu.ru

Postgraduate student

Russian Federation, Petrozavodsk

Valery A. Gurtov

Petrozavodsk State University

Email: vgurt@psu.karelia.ru

Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor. Direktor of the Budget monitoring center

Russian Federation, Petrozavodsk

References

  1. Leksin V.N. Iskusstvennyy intellekt v ekonomike i politike nashego vremeni. Stat'ya 2. Iskusstvennyy intellekt kak tovar i usluga [Artificial intelligence in economy and policy nowadays. Article 2. Artificial intelligence as goods and service]. // Rossiyskiy ekonomicheskiy zhurnal [Russian Economics Journal]. 2020. No 5. P. 3–33.
  2. Sokolov I.A., Misharin A.S., Kupriyanovskiy V.P., Pokusaev O.N., Kupriyanovskaya Yu.V. Roboty, avtonomnye roboto-tekhnicheskie sistemy, iskusstvennyy intellekt i voprosy trans-formatsii rynka transportno-logisticheskikh uslug v usloviyakh tsifrovizatsii ekonomiki [Robots, autonomous robotic systems, artificial intelligence and the transformation of the market of transport and logistics services in the digitalization of the economy]. // International Journal of Open Information Technologies International. 2018. V. 6. No 4. P. 92–108.
  3. The AI Index 2022 Annual Report. Stanford University. 2022. 230 p.
  4. Analysis Report of the World's most influential AI Scholar (AI 2000) in 2022. 2022. 15 p.
  5. Pedró, F. et al. 2019. Artificial intelligence in education: challenges and opportunities for sustainable development. UNESCO. 46 p.
  6. Kostyukova K. S. Politika tsifrovoy transformatsiya Yaponii na primere razvitiya tekhnologii iskusstvennogo intellekta [Digital Transformation Policy in Japan: the Case of Artificial Intelligence] // MIR (Modernizatsiya. Innovatsii. Razvitie) [MIR (Modernization. Innovation. Research)]. 2019. V. 10 No 4. P. 516–529.
  7. Livshits V.N., Shatalova O.M., Dmitrieva O.V. Upravlyaemaya ekonomika: aktual'nye voprosy gosudarstvennogo upravleniya v usloviyakh tsifrovoy Transformatsii [Managed Economy: An Overview of Current Public Administration Practices in the Digital Transformation]. // Trudy ISA RAN [Proceedings of ISA RAS]. V. 71. No 4. P. 11–22.
  8. Babenko A., Slesarev A., Chigorin A., Lempitsky V. Neural codes for image retrieval. // Lecture Notes in Computer Science. 2014. V. 8689 LNCS. Part 1. Р. 584-599.
  9. Jumper J., Evans R., Pritzel A., Green T., Figurnov M., Ronneberger O. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. // Nature. 2021. V 7873. No 596. Р. 583-589.
  10. Sokolov I.A. Teoriya i praktika primeneniya metodov iskusstvennogo intellekta [Theory and practice in artificial intelligence]. // Vestnik Rossiyskoy akademii nauk [Bulletin of the Russian Academy of Sciences]. 2019. V.89. No 4. P. 365-370.
  11. IT-kadry dlya tsifrovoy ekonomiki v Rossii. Otsenka chislennosti IT-spetsialistov v Rossii i prognoz potrebnosti v nikh do 2024 g. [IT personnel for the digital economy in Russia. Estimation of the number of IT specialists in Russia and forecast of the need for them until 2024] Assotsiatsiya APKIT, Moskva [APKIT Association, Moscow], 2020. 19 p.
  12. Aver'yanov A.O., Stepus' I.S., Gurtov V.A. Prognoz kadrovoy potrebnosti dlya sfery iskusstvennogo intellekta v Rossii [Forecast of staffing needs for the field of artificial intelligence in Russia] // Problemy prognozirovaniya [Forecasting problems]. 2023. No 1. P. 129-143.
  13. Gurtov V.A., Aver'yanov A.O., Korzun D.Zh., Smirnov N.V. Sistema klassifikatsii tekhnologiy v sfere iskusstvennogo intellekta dlya kadrovogo prognozirovaniya [A system for classification of technologies in the field of artificial intelligence for personnel forecasting]. // Ekonomicheskie i sotsial'nye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz [Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast]. 2022. V. 15. No 3. P. 113–133.
  14. Bukhanovskiy A.V. Natsional'nyy tsentr kognitivnykh razrabotok (tsentr kompetentsiy NTI): iskusstvennyy intellekt na sluzhbe professional'noy deyatel'nosti [National Center for Cognitive Research: artificial intelligence in the service of professional activity]. // Innovatsii [Innovations]. 2019. V. 253. No 11. P. 105–111.
  15. Gurtov V.A., Stasevich A.V. Tsentry kompetentsii v sfere arkticheskikh issledovaniy: analiz na osnove dissertatsionnykh rabot [Competence centers for Arctic studies: thesis-based analysis]. // Arktika i Sever [Arctic and North]. 2020. No 38. P. 6–19.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Dynamics of the number of PhD dissertations defended on the topic of "Artificial Intelligence" for 2016-2022, broken down by areas of artificial intelligence technologies

Download (34KB)
Indexing metadata

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».