28 октября пройдет VI конференция по математическому моделированию и искусственному интеллекту при поддержке «Росатома». Для российской ИТ- и инженерной среды это не просто еще одно отраслевое мероприятие в календаре: математическое моделирование здесь впервые официально ставят в одну повестку с ИИ, а значит разговор смещается от импортозамещения «на бумаге» к более приземленному вопросу — как именно отечественные инструменты будут работать в реальных инженерных расчетах.
Мероприятие уже шестой год подряд проходит при поддержке госкорпорации, а второй год включено в программу Международного конгресса «Русский инженер», сообщает CNews. Если пять лет назад конференция собирала в первую очередь разработчиков и заказчиков, которым нужно было чем-то закрывать дыру после ухода зарубежных CAE-систем, то в 2026 году акцент заметно шире. В центре обсуждения будут не только модели физических процессов, но и применение технологий искусственного интеллекта в инженерных вычислениях — от ускорения расчетов до работы с инженерными данными.
Судя по заявленной программе, организаторы пытаются собрать на одной площадке всех, кто обычно движется с разной скоростью и говорит на разном языке: государственные структуры, промышленность, ИТ-компании, университеты и академическую среду. В списке задач на 2026 год названы усиление кооперации для внедрения отечественных CAE-решений, ускорение перехода на российское ПО, вовлечение вузов и научных организаций в подготовку кадров, а также разбор практических кейсов внедрения на производстве. То есть речь идет уже не о презентации красивых дорожных карт, а о попытке собрать цепочку целиком: от разработки вычислительных инструментов до людей, которые будут ими пользоваться без постоянной оглядки на иностранный стек.
Отдельный маркер — состав и формат события. На пленарной сессии заявлены представители государства, промышленности, науки и образования; обсуждать собираются развитие вычислительной инфраструктуры, математическое моделирование и ИИ. Плюс к этому обещаны визионерские лекции по управлению инженерными данными, подготовке кадров и маркетингу наукоемких ИТ-решений. Формулировка про маркетинг может сначала звучать чужеродно на фоне расчетных кодов и физики, но для рынка инженерного ПО это как раз болезненная тема: сделать программу недостаточно, нужно еще объяснить промышленности, почему ее стоит внедрять, а не держаться за старые процессы до последнего тендера и первой проверки.
Есть и вполне осязаемые цифры. На научно-инженерной выставке программных решений ожидается более 20 партнеров, к участию приглашены свыше 30 ведущих российских экспертов в области науки, инженерного софта, ИИ и цифровых технологий. За пять лет конференция собрала более 3 тыс. участников офлайн и более 5 тыс. онлайн, а в экосистему мероприятия были вовлечены свыше 100 компаний и 80 вузов. Для узкой на первый взгляд темы это уже не камерный клуб разработчиков расчетных пакетов, а заметная площадка, где встречаются заказчики, интеграторы, исследователи и те, кто потом будет объяснять руководству, почему лицензия — это только вершина айсберга, а дальше начинаются данные, обучение и перестройка процессов.
В словах директора по математическому моделированию «Росатома» Дмитрия Фомичева хорошо слышен главный тезис всей повестки: физика отвечает за достоверность, машинное обучение — за скорость, а сильные решения появляются там, где инженеры-расчетчики, математики и разработчики способны разговаривать предметно, а не через переводчика в виде очередной презентации. Это важный сигнал для рынка, потому что разговор об ИИ в промышленности слишком часто уходит либо в чистый хайп, либо в академическую абстракцию. Здесь же ставка сделана на более жесткий сценарий: искусственный интеллект рассматривается не как самостоятельная магия, а как надстройка над инженерной практикой, где ошибка модели стоит слишком дорого, чтобы восторгаться одними только «умными» интерфейсами.
Для разработчиков эта повестка означает рост спроса на прикладную экспертизу на стыке нескольких дисциплин. Нужны не просто специалисты по ML и не просто авторы численных методов, а команды, которые понимают доменную физику, умеют работать с вычислительной инфраструктурой и способны встраивать ИИ в существующие контуры инженерного ПО. Для бизнеса сигнал тоже читается довольно прямо: рынок отечественных CAE-систем будут продавливать не лозунгами, а через кооперацию, обучение и демонстрацию реальных внедрений. Для вузов, в свою очередь, это еще одно напоминание, что выпускать людей, знакомых только с теорией или только с интерфейсом конкретного пакета, уже недостаточно.
С 2021 года «Росатом» ведет системную работу по формированию отечественной экосистемы инженерного софта, и нынешняя конференция выглядит не отдельным PR-эпизодом, а очередным шагом в этой линии. Главный вопрос теперь не в том, нужно ли объединять математическое моделирование и ИИ — рынок уже фактически ответил на него утвердительно. Вопрос в другом: получится ли у российских игроков превратить эту связку в набор зрелых инструментов, которые промышленность будет использовать не по распоряжению сверху, а потому что они действительно сокращают время расчета, упрощают работу с данными и дают предсказуемый результат.