Программа
Модератор
Андрей Полозов-Яблонский
председатель Правления Клуба директоров по науке и инновациям, советник генерального директора – руководитель инновационного направления ПАО «Аэрофлот»
Антипов Анатолий
к.х.н., директор по работе с научно-технической информацией и аналитике INVENTORUS
Тема 1. От идеи к продукту: как ИИ трансформирует R&D и прикладную науку.
- Генерация идей на основе глобального технологического сканирования
- Сокращение времени вывода продукта на рынок с помощью ИИ
- Управление портфелем R&D-проектов через предиктивную аналитику
- Интеграция патентной и научной информации в единый инновационный контур
- От прототипа к серийному решению: роль ИИ в технологическом трансфере
Вишневский Константин
к.э.н., директор Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ
Тема 2. ИИ-агенты в промышленности на базе системы интеллектуального анализа больших данных iFORA
- Архитектура автономных ИИ-агентов в промышленной среде
- Прогнозирование отказов и техническое обслуживание по состоянию
- Автоматизация анализа неструктурированных данных (отчеты, чертежи, логи)
- Интеграция с ERP, MES и другими корпоративными системами
- Регуляторные и этические аспекты применения ИИ-агентов в критической инфраструктуре
Павлов Евгений
руководитель департамента инновационного развития АО «ОДК»
Тема 3. Стратегии использования ИИ для импортозамещения критических технологий
- ИИ для ускоренного реверс-инжиниринга и воссоздания технологий
- Создание цифровых двойников зарубежных систем на отечественной базе
- Подбор и сертификация российских аналогов компонентов с помощью машинного обучения
- Координация между НИИ, ОКР и производством через единые ИИ-платформы
- Минимизация рисков при переходе на отечественные решения: моделирование и валидация
Спикер уточняется
Тема 4. Итоги 2025 года и стратегическая рамка на 2026–2027: национальная стратегия внедрения ИИ в промышленность
- Ключевые достижения и уроки реализации нацстратегии по ИИ в 2025 г.
- Отраслевые ИИ-платформы как основа цифровой трансформации промышленности
- Регуляторные «песочницы» и правовые рамки для промышленного ИИ
- Подготовка кадров: от программ переподготовки до университетско-промышленных лабораторий
- Метрики успеха: как измерять вклад ИИ в производительность и технологический суверенитет
