В начале текущего года Минобрнауки России и ФГАНУ «Социоцентр» объявили об отборе лучших практик университетов — участников программы «Приоритет-2030». За первенство в 8 номинациях соревновались 85 вузов с 211 проектами развития. Финалистом и обладателем приза зрительских симпатий в направлении «Лучшая практика научно-исследовательской и инновационной политик» стал Пермский Политех.
Опыт образовательных организаций оценивали эксперты Социоцентра, представители научного сообщества, организаций-партнеров, органов власти и бизнеса. По итогам конкурса вышел сборник с 26 лучшими кейсами от 24 университетов России в области стратегических проектов, образовательной, научно-исследовательской, молодежной и инновационной политики, управления человеческим капиталом и кампусом, а также в сфере кооперации высших учебных заведений.
Одной из лучших практик стал проект ПНИПУ — поисковая система SciTinder, предназначенная для анализа цифрового присутствия российских ученых и их статей, монографий и материалов конференций.
Приложение SciTinder с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет создавать цифровые профили ученых и сравнивать их между собой по степени близости сферы исследований. Благодаря этому можно найти коллег для коллаборации, рецензентов публикаций, официальных оппонентов и ведущую организацию для защиты диссертации.
— В рамках научной коммуникации мы оставляем цифровой след в электронных библиотеках, международных реферативных базах и системах цитирования. Даже если текст статьи нам недоступен, мы можем найти ее метаданные: название, аннотацию, ключевые слова, список литературы. Именно эту информацию мы использовали для создания SciTinder, — рассказывает Александр Алексеев, начальник управления организаций научных исследований ПНИПУ.
По словам Александра Алексеева, политехники обработали коллекцию из нескольких тысяч публикаций с помощью технологий машинного обучения. В результате были получены так называемые embedding-векторы, позволяющие определить семантическую близость научной деятельности сотрудников российских вузов. После сжатия информации полученные данные удалось представить в виде двух- и трехмерного пространства и в итоге сформировать наглядную карту компетенций ученых.
— Как оказалось, смежными исследованиями занимаются сотрудники разных кафедр и факультетов. В SciTinder находится схема их цифровых профилей. При нажатии на имя конкретного человека система выделяет цветным маркером тех людей, чья область научной деятельности связана с выбранным профилем. Чем ярче точка, тем ближе сфера исследований, — добавляет Александр Алексеев.
Таким образом, программа не только предоставляет информацию о научных деятелях, но и подсказывает, как быстрее и проще с ними связаться. Для этого она использует социальный граф — схему связей, в которой отражается цепочка общих знакомых между пользователем и нужными ему людьми. Так, можно найти точки соприкосновения, повысив вероятность знакомства с целью дальнейшего сотрудничества. Напомним, что в базу данных системы включено более 500 вузов и научных организаций (например, подразделений РАН) Российской Федерации.
Над разработкой трудились молодые ученые Пермского Политеха под руководством Павла Волегова, проректора по приоритетным проектам. В команду вошли:
- Александр Алексеев, начальник управления организаций научных исследований;
- Дмитрий Лоевец, начальник отдела сопровождения приоритетных проектов;
- Вадим Данелян, ассистент кафедры вычислительной математики, механики и биомеханики;
- Евгений Кононов, сотрудник молодежного научно-технологического бюро «Искусственный интеллект» Передовой инженерной школы «Высшая школа авиационного двигателестроения»;
- Роман Герасимов, аспирант кафедры «Математическое моделирование систем и процессов».
По словам Вадима Данеляна, проект находится на стадии запуска, однако ожидается, что в скором времени системой смогут пользоваться все сотрудники Пермского Политеха. Разработчики прогнозируют, что в дальнейшем продукт выйдет на новый уровень и станет востребованным для всех ученых России: со стороны иногородних коллег же сейчас наблюдается повышение интереса к SciTinder. Более того, как отметил Дмитрий Лоевец, управленческая команда университета также может использовать «научный поисковик» для принятия решений в области кластеризации исследований и разработок и кооперации научных коллективов.
Отметим, что политехники завоевали приз зрительских симпатий в номинации «Лучшая практика системы управления научно-исследовательской и инновационной политик».
— Сегодня методы искусственного интеллекта и машинного обучения относятся к сквозными технологиям цифровой экономики, которые оказывают наиболее существенное влияние на развитие рынков. Исключением не стала сфера научных исследований и разработок. Использование SciTinder позволило повысить эффективность научных коммуникаций как внутри университета, так и с внешними партнерами, — отметил Алексей Швейкин, проректор по науке и инновациям ПНИПУ.