Деловая программа 2025

Os programas de pós-graduação de produção visam formar candidatos de ciências que serão os motores da mudança tecnológica na indústria, cuja missão não é apenas realizar pesquisas científicas, mas resolver problemas de produção específicos, eliminar lacunas tecnológicas nas empresas e implementar soluções inovadoras na produção real, promover uma estreita cooperação entre ciência e indústria. Quais são os resultados intermediários do projeto de pós-graduação de produção? Quais são as perspectivas de desenvolvimento do projeto nos anos seguintes? Quais são as expectativas de um negócio intensivo em conhecimento de um curso de pós-graduação de produção?

Discussão de problemas-chave no campo da formação de pessoal para o sistema de saúde na Rússia com jovens professores e cientistas-práticos que trabalham em universidades médicas e institutos de pesquisa, que são os vencedores do concurso nacional "Melhor jovem professor no campo da formação de pessoal de saúde - 2025". Quais são as competências metodológicas de projeto, de pesquisa de projeto e organizacionais-comunicativas, bem como as habilidades para implementar o processo de ensino de um professor moderno no campo da saúde?

A inteligência artificial está melhorando a cada dia, penetrando em todas as esferas da vida, e já não é apenas uma ferramenta, mas um verdadeiro motor de processos gerenciais e tecnológicos. Ao mesmo tempo, a responsabilidade pelas decisões tomadas com a ajuda da inteligência artificial permanece com o homem, portanto, é necessário formalizar os procedimentos de controle e verificação das ações da inteligência artificial nas mais diversas esferas: em primeiro lugar, é a administração pública, ciência e tecnologia - tanto civil quanto militar. Você já pode falar sobre desenvolvimentos não duplos, mas até mesmo triplos. E você precisa implementá-los na vida todos os dias a partir de hoje. Agora, o foco principal na área de ciência, tecnologia e gestão está nos desafios de conteúdo da cooperação, comercialização de desenvolvimentos no campo de tecnologias duplas e parcerias público-privadas no campo da segurança nacional. A aplicação em massa da inteligência artificial generativa na economia pode reduzir significativamente a necessidade de pessoal em muitos setores da economia da Rússia: isso pode ser observado em vários exemplos - desde a penetração de veículos aéreos não tripulados nas mais diversas esferas até a aplicação da inteligência artificial na construção, complexo agroindustrial e serviços públicos. Quais novas formas de financiamento de projetos científicos no campo da inteligência artificial podem aparecer no futuro próximo e são promissoras. As universidades e organizações científicas entendem as necessidades reais dos clientes? Como ocorre o desenvolvimento da ciência "mobilizadora"? Quais são as novas formas de financiamento de projetos científicos em inteligência artificial e em tecnologias de duplo uso mais promissoras? Como resolver as contradições entre os requisitos de segurança e a comercialização dos desenvolvimentos? Quais normas legais já estão em vigor e quais devem ser adotadas para acelerar a implantação da inteligência artificial e os resultados da P&D na segurança nacional? Como motivar cientistas e engenheiros a trabalhar em projetos de dupla tecnologia? Como acelerar o desenvolvimento e implantação de soluções promissoras de duplo uso?

O papel da orientação é visto como um recurso importante para o desenvolvimento educacional e pessoal de estudantes e jovens cientistas nas condições atuais. É importante analisar as lacunas na base de pesquisa sobre o tema na Rússia e o impacto das iniciativas legislativas na integração da orientação nos sistemas de ensino fundamental e pós-graduação. A discussão reúne as opiniões dos diferentes grupos envolvidos e serve de base para a formulação de recomendações para o desenvolvimento do mentoring como um elemento importante do ambiente educacional contemporâneo. Quais são os grupos de jovens que mais precisam de orientação? Quais os modelos e formas de apoio existentes? Quais as expectativas e necessidades dos alunos? Quais são os desafios de interagir com os mentores e perceber o valor do apoio do mentoring? Quais são os benefícios do mentoring para os próprios mentores, incluindo o desenvolvimento de características profissionais e pessoais, motivação e satisfação com a transferência de experiências?

O Programa Científico e Educacional de Toda a Rússia "Universidade Flutuante" cria um ecossistema de formação profissional - desde o aluno escolar até o candidato de ciências - no campo do estudo do Oceano Mundial e do clima. O programa atrai jovens para o mundo das ciências da Terra, oferece a oportunidade de obter experiência real de pesquisa em expedições marítimas sob a orientação de cientistas mentores, apoia os participantes no caminho do desenvolvimento acadêmico e os une em uma comunidade profissional dinâmica. Essa abordagem contribui para a formação de um núcleo de talentos para a pesquisa básica e aplicada, garantindo a integração da ciência e da educação com os objetivos estratégicos do Estado. Quais são os mecanismos que permitem garantir um fluxo sustentável de talentos científicos? Como replicar as práticas bem-sucedidas do programa em outras áreas científicas? Quais são as ferramentas de apoio e motivação necessárias para manter o interesse dos jovens pesquisadores pela ciência em todas as etapas da trajetória profissional?

A discussão é dedicada à implementação prática e ao uso do segmento regional do domínio "Ciência e Inovação" - uma ferramenta digital chave para gerenciar o desenvolvimento científico e tecnológico dos sujeitos da Federação Russa. Representantes do Ministério da Educação e Ciência da Rússia e do CTIS apresentarão o funcional do segmento, incluindo o "Navegador Unificado de Medidas de Apoio", o "Perfil do Sujeito da Federação Russa" e o "Ranking Nacional de NTR", visualizado na forma de painéis analíticos. Um foco especial será colocado na forma como a digitalização permite um ciclo de gestão de ponta a ponta: desde o planejamento e a solicitação de apoio até o monitoramento do desempenho e o ajuste dos programas regionais de RST. Os gestores de RST das regiões piloto compartilharão seus planos para usar o segmento em seu trabalho. Os participantes aprenderão como o Território de Krasnoyarsk pode usar o segmento para formar um pedido tecnológico, como o Tatarstan está construindo a cooperação entre ciência e negócios, como a Oblast de Tomsk está resolvendo problemas de pessoal e Bashkortostan está aumentando a atratividade de investimentos. Como desenvolver propostas específicas para o desenvolvimento futuro do serviço digital, levando em consideração as necessidades das regiões?

A indústria moderna está passando por uma fase de profunda transformação digital: a automação de processos, a adoção de inteligência artificial e o uso de modelos complexos exigem um novo nível de competência dos engenheiros. A formação de profissionais com competências relevantes em design, modelagem matemática, IA e domínio de ferramentas digitais modernas está se tornando um elemento-chave do desenvolvimento tecnológico do país. Nessas condições, é especialmente importante entender como os programas educacionais podem preparar profissionais capazes de aplicar eficazmente softwares nacionais, incluindo CAE e CAD, tanto no processo de ensino quanto posteriormente na atividade de engenharia no setor real da economia. Como são formados os programas educacionais de futuros engenheiros e profissionais de modelagem matemática e inteligência artificial na indústria? O que um engenheiro precisa saber para ir a uma empresa da indústria (por exemplo, nuclear) e começar a resolver problemas? Que competências ele deve ter? Quais são os desafios atuais que as indústrias enfrentam atualmente em termos de modelagem matemática e inteligência artificial? Qual é o papel do software nacional (cae, cad, plm) nas atividades das empresas e no processo educacional do engenheiro? Quais os riscos da dependência da educação em engenharia do software estrangeiro e como minimizá-los? A cooperação entre universidades e empresas industriais pode ser um motor para o desenvolvimento de plataformas de engenharia domésticas? Como a integração da IA e da modelagem matemática nos processos de produção muda o próprio papel do engenheiro no século XXI?

Atualmente, a Academia Russa de Ciências, em conjunto com o Ministério da Ciência e Educação Superior da Federação Russa, está concluindo o trabalho para formar a Lista Estadual Unificada de Publicações Científicas (EGPNI). A lista unificada permitirá elevar a importância das revistas domésticas na determinação dos resultados da tarefa estadual, relatórios de subsídios e na defesa de teses de candidatura e doutorado.

Em fevereiro de 2023, o Presidente da Rússia assinou uma lei sobre a integração de novas regiões na esfera educacional do país. Durante esse tempo, as instituições científicas e educacionais dos territórios históricos não apenas mudaram para os padrões russos, mas também se tornaram parceiros ativos na implementação de projetos científicos conjuntos. Laboratórios modernos, centros de engenharia, novas áreas de treinamento foram criados, e muitas universidades se tornaram participantes de pleno direito em concursos e iniciativas federais. Hoje, novas regiões demonstram prontidão para um diálogo aberto, troca de experiências e construção de cooperação de longo prazo com a comunidade científica e educacional russa. Quais avanços na ciência e na educação de novos atores foram possíveis graças à integração? Como os projetos conjuntos fortalecem o papel dos jovens no desenvolvimento inovador? Quais dificuldades permanecem e como elas podem ser superadas através de parcerias? Quais exemplos de interação bem-sucedida de universidades e institutos de pesquisa de novas regiões com centros federais podem ser destacados? Quais as estratégias e planos de desenvolvimento para os próximos dez anos na lógica de avançar juntos?

As oficinas de design estudantil são ecossistemas únicos, onde não só nascem produtos inovadores, mas também uma nova geração de engenheiros, empreendedores tecnológicos e cientistas. Como transformar a energia e o talento dos estudantes em resultados concretos que fortaleçam a soberania tecnológica do país?

Nos últimos anos, muito foi feito na Rússia para o desenvolvimento da ciência e da engenharia: fortalecimento da imagem da ciência, criação de laboratórios, formação de oportunidades para o fluxo e retenção de jovens especialistas em ciência. Ao mesmo tempo, o problema do baixo nível de preparação escolar em matérias de ciências naturais, especialmente em física e matemática, permanece agudo. Este fator é uma das barreiras-chave para o desenvolvimento da ciência russa. No âmbito do relatório de especialistas, os principais participantes do setor de educação e ciência apresentarão soluções para aumentar o nível de preparação em matemática, física e outras disciplinas de ciências naturais na escola secundária, criando uma base qualitativa para o avanço científico e inovador. Como se pode caracterizar o nível de preparação dos candidatos? Quais são as barreiras que impedem a elevação do nível de preparação nas profissões técnicas, como superá-las? Quais são as soluções inovadoras que podem ter o maior impacto no aprimoramento de candidatos técnicos? Quais são as ferramentas que é possível projetar e utilizar para melhorar a qualidade do ensino geral? Qual é o modelo ideal de motivação e preparação dos jovens para a construção de uma carreira científica? Quais são as medidas de apoio do Estado necessárias para garantir a melhoria da qualidade da formação matemática e científica no ensino médio?

Desde 2022, o fluxo de jovens talentos para as empresas industriais cresceu multiplicadamente. Os programas de apoio estatal à formação de talentos para a indústria estão sendo implementados intensamente, e a escola superior está adaptando ativamente a formação de estudantes em benefício da indústria, lembrando que todos os novos projetos crescem a partir de experiências bem esquecidas. Ao mesmo tempo, mais do que nunca, a questão do planejamento de carreira de jovens engenheiros se agravou. Como construir uma carreira bem-sucedida em uma empresa industrial em meio à incerteza atual? Existem soluções sistêmicas que ajudarão jovens engenheiros e cientistas a alcançar sistematicamente o nível máximo de eficiência profissional e beneficiar a Rússia ou seu destino - vagabundeio permanente pelo mercado de trabalho em busca de uma parte melhor no momento?

Estamos acostumados a falar de IA como uma ferramenta. No último ano, sistemas com capacidade de raciocínio avançada, agentes de IA autônomos e assistentes multimodales têm demonstrado mais do que isso: eles estão construindo cadeias de raciocínio, iniciando ações, adaptando regras de operação e interagindo uns com os outros fora do controle humano direto. O ambiente educacional foi um dos primeiros onde essa transformação se tornou tangível. Os neuroassistentes deixaram de ser assistentes passivos: tornam-se coautores da pesquisa, oferecem interpretações, ajustam a lógica da argumentação. Surge uma questão fundamental: se a IA age como ator, como isso reestrutura a tríade professor-estudante-conhecimento? Onde fica a fronteira entre instrumento e sujeito? Qual a natureza dessa nova subjetividade? Como deve mudar o modelo de trabalho do pesquisador e do professor quando parte da atividade intelectual é delegada a um agente de IA? Estamos às vésperas da AGI ou já vivemos à sua sombra? Quais competências continuarão sendo exclusivamente humanas? Como manter a “superação de aprendizagem” se a solicitação de habilidades específicas desaparece?

O desenvolvimento de comunidades profissionais permite a formação de laços horizontais sustentáveis e o fortalecimento da identidade profissional através de ferramentas práticas como mentoria, projetos de rede, plataformas digitais. É importante o intercâmbio de casos de interação intersetorial, a discussão do apoio institucional do Estado, universidades e negócios. O objetivo é produzir diretrizes práticas e ideias para a integração e o desenvolvimento futuros das comunidades profissionais. Como é mais eficaz escalar modelos bem-sucedidos de interoperabilidade? Quais medidas específicas de apoio institucional são necessárias para o desenvolvimento sustentável das comunidades profissionais?