ИСТИНА

Использование компьютерного моделирование на различных уровнях является неотъемлемой практикой как в инженерной разработке, так и в научных исследованиях. Традиционным и справедливым обоснованием является замена долгосрочного и/или дорогостоящего натурного эксперимента, а также систематизация и частичная автоматизация процессов. В науке моделирование часто рассматривается, как менее ресурсоемкий способ получения численной оценки важных величин, а также для получения наглядных иллюстраций. Вместе с тем, роль моделирования в организации мыслительного процесса и систематизации гипотез остается недостаточно освещенной. В докладе будет показано, что недооцененные роли моделирования можно сгруппировать в два направления. Первая роль - это поддержка самого мыслительного процесса исследователя в формулировке, систематизации и проверке гипотез. Вторая роль состоит в предоставлении средств поддержания и направления наукоемких проектов, которая на языке бизнес терминов лучше всего описывается понятием управления рисками. Первая роль наиболее полезна для фундаментальных составляющих научных исследований, в то время как вторая роль — для быстрого получения прикладных научных решений в условиях ограниченных ресурсов и времени, что характерно для инновационного процесса. Концептуальные положения демонстрируются на примере области разработки лекарств и некоторых других областей, связанных с химией и технологией. В частности, будет показано, что искусственный интеллект (ИИ) в текущем виде по существу своей природы сможет исполнять лишь поддерживающую роль в инновационном развитии. Широкое использование подходов моделирование как на концептуальном уровне - для выявления наиболее значимых факторов изучаемых явлений, - так и на проектном уровне — в виде осознанного управления проектными рисками - поможет ускорить и систематизировать инновационное развитие России для обеспечения технологического суверенитета.