Качество университетских исследований с каждым годом становится все выше. Однако заметных дивидендов
экономике это пока не приносит
YAY/TASS
Читайте Monocle.ru в
Аналитический центр «Эксперт» завершил очередную волну исследования публикационной и изобретательской активности российских университетов. Благодаря четкости и абсолютной открытости методики за пять лет своего существования наши рейтинги вошли в число наиболее авторитетных и стали одним из эффективных инструментов бенчмаркинга научной продуктивности отечественных вузов (см. «Научная рефлексотерапия», стр. 79. — “Эксперт”).
Карта университетской науки
Востребованность российских изобретений зримо растет. Если в первой волне исследования, когда мы рассматривали патенты за 2012–2016 годы, доля коммерциализированных разработок достигала всего 1,7%, то сейчас — почти 5%. Одновременно в два с половиной раза выросла представленность наших патентов за рубежом
Единство противоположностей
В 2015 году, когда мы задумывали вузовский проект, наша гипотеза заключалась в том, что изобретения или полезные модели являются логическим продолжением фундаментальных исследований. Нам казалось, что тенденции, характерные для публикационной активности, с определенным лагом должны повторяться в сфере патентования. Однако этой весной мы отчетливо осознали: наши априорные суждения были ошибочными.
Количество университетов в рейтинге по предметам
В последние десять лет научные коллективы университетов «яростно писали статьи», по определению Руслана Барышева из Сибирского федерального университета. И если в 2010 году у отечественных авторов суммарно было 40 тыс. публикаций, то в 2019-м — уже 112 тыс. (среднегодовой рост — 15%). Да, мы видим, что в последнее время эта цифра стала расти менее активно: сказался переход участников проекта «5–100» от количества к качеству. Но на место грандов пришли небольшие региональные вузы, которые в существенной мере компенсировали убыль. С патентами ситуация иная. С 2010 по 2019 год российские организации в целом защищали по 30–36 тыс. изобретений и моделей (лучший результат был показан в 2018-м). И если в общем числе российских научных публикаций доля университетов с 2012 года выросла с 35 почти до 48% (остальное — отраслевые НИИ и компании), то с патентами все наоборот: было 17%, стало 4%.
🤖 «Пока бизнес скорее тратит на ИИ, чем на нем зарабатывает»
Пока Google и Microsoft делают наши личные данные топливом для своих нейросетей — анализируя почту или делая скриншоты экрана каждые несколько секунд, — реальный сектор (финансы, медицина, промышленность) задыхается от обратной проблемы. Здесь строгие законы о защите персональных данных превращаются в непреодолимый барьер: обмениваться данными, чтобы учить свои модели на них, большей части банков и корпораций запрещено.
Однако выход есть — технология конфиденциальных вычислений, позволяющая анализировать данные, не раскрывая их. В России одним из пионеров этого подхода стала компания УБИК (теперь часть группы Arenadata), запустившая в прошлом году продукт Ubic Conclave для совместного анализа данных банков, телекомов и госструктур без передачи самих сведений.
⚡️ Петр Емельянов — директор по дата-стратегии и искусственному интеллекту группы Arenadata
Как работают конфиденциальные вычисления? Что дает ИИ бизнесу? Что за задачи решают ваши заказчики? Как будет проходить адаптация к ИИ?
🎙 О том, как именно конфиденциальные вычисления могут преобразить искусственный интеллект и где кроется экономика в анализе данных, Петр Емельянов рассказал в подкасте «Монокля».
0.54 что такое конфиденциальные данные и вычисления и зачем они нужны
5.50 что могут узнать банки о своих клиентах, если объединят свои данные (не объединяя их)?
7.50 как не запутаться в том, что показывают большие данные
12.35 стартапы на базе ИИ: почему у них нет конкуретных преимуществ
14.00 как работает Conclave
17.00 что хотят получить банки и компании с помощью конфиденциальных вычислений
21.00 как экосистема может больше зарабатывать за счет знания своего клиента
23.50 каким будет ИИ,обученный не на общедоступных, а на публичных данных
28.20 почему нам не нравится, когда наши данные обрабатывают
31.50 так приносит ли ИИ деньги или нет?