КАМЕНСК-УРАЛЬСКИЙ

‹

• 
• 
• 
• 
• 

›

1 октября в Политехническом институте (филиале УрФУ) в г. Каменске-Уральском прошел круглый стол «Инженер и генеративный искусственный интеллект на предприятии: изменение трудовых функций и требования к подготовке выпускника». Институт пригласил представителей промышленных предприятий города, чтобы узнать, как генеративный искусственный интеллект меняет работу инженера и чему нужно учить будущих выпускников.

Тема выбрана не случайно. С 2027 года в программах вузов появятся модули по искусственному интеллекту, а Уральский федеральный университет уже участвует в пилотном проекте по переходу к новой модели высшего образования. Содержание профессиональной подготовки инженеров сейчас формируется, и институт строит его с опорой на мнение работодателей.

– Учить инженера работать с искусственным интеллектом без тех, кто будет принимать его на работу, невозможно. Поэтому мы начинаем с вопроса к предприятиям, и то, что мы услышали, войдет в подготовку наших студентов уже в ближайший год, – отметила директор Политехнического института Оксана Коноваленко.

В дискуссии приняли участие специалисты Синарского трубного завода, Уральского алюминиевого завода, КУМЗа, КУЗОЦМ, Каменск-Уральского литейного завода, заводов «Исеть» и «Уралэлектромаш», УПКБ «Деталь» и ПО «Октябрь». Модератором выступил заместитель директора института Сергей Колмаков.

Участники отвечали на вопросы:

• Кто из инженерно-технического персонала применяет генеративный искусственный интеллект и для решения каких задач?
• Что в работе инженера уже стало делаться иначе?
• Что в работе инженера останется исключительно за человеком и не может быть передано модели?
• Как на предприятии регламентируется применение генеративного искусственного интеллекта и кто отвечает за результат?
• Чего не хватает молодым специалистам и что должно войти в профессиональную подготовку инженера?

Искусственный интеллект уже стал частью производственной жизни: он помогает инженерам в обработке производственных данных, расчетах, подготовке технической документации. С этим согласились все участники дискуссии. Однако, считают специалисты, главное – научить будущих инженеров решать конкретные задачи промышленного предприятия и отвечать за результат.

Именно такой подход институт применяет в научно-исследовательской работе студентов. Об этом рассказала Оксана Коноваленко. На предприятиях накоплены большие массивы производственных данных: результаты технического контроля, лабораторных испытаний, записи технологических журналов.

В них скрыты ответы на многие технологические вопросы, но вручную проанализировать такие объемы инженеру трудно. Второй год студенты института выполняют научно-исследовательские и выпускные квалификационные работы по реальным технологическим проблемам заводов, обрабатывая и анализируя производственные данные с применением генеративных моделей искусственного интеллекта. Задачу вместе с обезличенными данными ставит предприятие, студент ведет ее два семестра научно-исследовательской работы и доводит до выпускной работы.

Темы работ взяты из практики заводов: причины межкристаллитной коррозии труб, точность геометрии труб по данным сотен производственных партий, влияние режимов термообработки на свойства алюминиевых плит, эффективность выпарного оборудования в глиноземном производстве, режимы прессования медных сплавов, стабильность литейной плавки. Специалисты предприятий консультируют студентов, рецензируют работы и входят в государственную экзаменационную комиссию. В прошлом учебном году выполнено 22 такие работы, по одной из них оформляется акт внедрения. Эксперты предприятий отметили, что выпускники института говорят с производством на языке данных.

Сергей Колмаков представил программу повышения квалификации «Применение генеративного искусственного интеллекта в профессиональной деятельности» для инженерно-технического персонала предприятий.

По итогам круглого стола участники договорились сформировать банк производственных задач для студенческих работ на новый учебный год. Впервые в нем будут задачи не только металлургических, но и машиностроительных предприятий. Также стороны договорились организовать обучение специалистов предприятий и продолжить совместную оценку студенческих работ. Следующая встреча запланирована на июнь 2027 года.