Исследователи в сфере искусственного интеллекта: анализ на основе диссертационных работ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье представлены результаты формирования перечня диссертационных исследований, защищенных на соискание ученой степени кандидата наук за период с 2016 по 2022 годы, тематика которых относится к сфере искусственного интеллекта (ИИ). Приведен тематический анализ этих диссертаций и характеристика сообщества кандидатов наук, относящихся к категории «Исследователи искусственного интеллекта». Сформированный массив диссертаций структурирован по областям технологий и субтехнологиям искусственного интеллекта. Показано, что подготовка кадров высшей научной квалификации в значительной мере обеспечивает потребность сферы искусственного интеллекта по категории «Исследователи ИИ» на краткосрочном горизонте планирования. Выделены «Центры компетенций по ИИ» по критерию количества диссертаций, выполненных в научных и образовательных организациях по тематике ИИ.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Наталья Валерьевна Мелех

Петрозаводский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: natalie_melekh@mail.ru

Кандидат физико-математических наук. Старший научный сотрудник

Россия, Петрозаводск

Александр Олегович Аверьянов

Петрозаводский государственный университет

Email: aver@petrsu.ru

Аспирант, ведущий специалист

Россия, Петрозаводск

Валерий Алексеевич Гуртов

Петрозаводский государственный университет

Email: vgurt@psu.karelia.ru

Доктор физико-математических наук, профессор. Директор Центра бюджетного мониторинга

Россия, Петрозаводск

Список литературы

  1. Лексин В.Н. Искусственный интеллект в экономике и политике нашего времени. Статья 2. Искусственный интеллект как товар и услуга // Российский экономический журнал. 2020. № 5. С. 3–33.
  2. Соколов И.А., Мишарин А.С., Куприяновский В.П., Покусаев О.Н., Куприяновская Ю.В. Роботы, автономные робототехнические системы, искусственный интеллект и вопросы трансформации рынка транспортно-логистических услуг в условиях цифровизации экономики // International Journal of Open Information Technologies. 2018. Т. 6. № 4. С. 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. Artificial intelligence in education: challenges and opportunities for sustainable development. 2019. UNESCO. 46 p.
  6. Костюкова К. С. Политика цифровой трансформация Японии на примере развития технологии искусственного интеллекта // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2019. Т. 10. № 4. С. 516 – 529.
  7. Лившиц В.Н., Шаталова О.М., Дмитриева О.В. Управляемая экономика: актуальные вопросы государственного управления в условиях цифровой Трансформации// Труды ИСА РАН. 2021. Т. 71. № 4. С. 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. Соколов И.А. Теория и практика применения методов искусственного интеллекта // Вестник российской академии наук. 2019. Т. 89. № 4. С. 365-370
  11. ИТ-кадры для цифровой экономики в России. Оценка численности ИТ-специалистов в оссии России и прогноз потребности в них до 2024 г. Ассоциация АПКИТ, Москва, 2020. 19 с.
  12. Аверьянов А.О., Степусь И.С., Гуртов В.А. Прогноз кадровой потребности для сферы искусственного интеллекта в России // Проблемы прогнозирования. 2023. №1. С. 129-143.
  13. Гуртов В.А., Аверьянов А.О., Корзун Д.Ж., Смирнов Н.В. Система классификации технологий в сфере искусственного интеллекта для кадрового прогнозирования // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2022. Т. 15. № 3. С. 113–133.
  14. Бухановский А.В. Национальный центр когнитивных разработок (центр компетенций НТИ): искусственный интеллект на службе профессиональной деятельности // Инновации. 2019. Т. 253. № 11. С. 105–111.
  15. Гуртов В.А., Стасевич А.В. Центры компетенции в сфере арктических исследований: анализ на основе диссертационных работ // Арктика и Север. 2020. № 38. С. 6–19.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис.1. Динамика числа кандидатских диссертаций, защищенных по тематике «Искусственный интеллект» за 2016-2022 годы, в разрезе областей технологий искусственного интеллекта

Скачать (34KB)
Метаданные

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».