Русский
!

Presentations

Умный трансфер технологий в условиях сетевой инновационной экономики

Алтухов А.В., Тищенко С.А., Богомолова А.Д., Иващенко Н.П.

МГУ имени М. В. Ломоносова, Россия, 119991, г. Москва, Ленинские горы, дом 1, строение 46, +79151023162, arina.bog@gmail.com

Использование high-tech технологий в новых бизнес-моделях – промышленных и продуктовых платформах [1] – способствует созданию прорывных инновационных продуктов и услуг. Инновационные процессы также подвергаются реорганизации. В последнее десятилетие, бурное развитие искусственного интеллекта (AI), машинного обучения (ML), появление интернета вещей (IoT) и индустрии больших данных (Big Data) обусловило переход к многосторонней сетевой модели управления инновационными процессами, опирающейся на гибкость и скорость обновления [2].

Существующие информационные платформы обмена знаниями между научными и преподавательскими сообществами хорошо развиты и позволяют коллегам (в рамках «университет-университет») обмениваться и накапливать знания, отвечающие требованиям университетского сообщества [3]. Однако этого не всегда бывает достаточно, и от успешного взаимодействия университетов с бизнесом, в том числе, зависят финансирования и эффективность научно-исследовательской деятельности на базе университетов как основы для создания прорывных инноваций [4].

«Умный» трансфер технологий включает в себя автоматизированную цепочку управления поиском и отбором наилучших доступных технологий, использующую технологии машинного обучения и учитывающую сетевое окружение (экосистему) компании. Сетевые модели способны учитывать многофакторную природу связей между взаимозависимыми участниками экосистемы «университет-компания». Передача информации в экономических сетях моделируется методами теории графов [5].

Литература

1. Афинская З.Н., Алтухов А.В. Номадические термины в процессе циркуляции

знания: ПЛАТФОРМА // Вестник Московского университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация, № 1, 2020 – в печати.

2. Иващенко Н.П. Экономика инноваций: Учебное пособие. — Теис Москва, 2016. 310 стр.

3. Shaytan D. K., Laptev G. D. University-sme relations: Needs assessment and feasibility analysis of crowd-sourcing practices implementation // Proceedings of the 14th European Conference on Innovation and Entrepreneurship (ECIE 2019). — Published by Academic Conferences and Publishing International Limited Reading UK, 2019. — P. 952–959.

4. Bogomolova A., Balk I., Semenov E., Ivashchenko N., Temkin A. Efficiency of R&D spending at the US Universities // Journal of Physics: Conference Series - in press.

5. Tishchenko S.A., Kovaldji A.K. Paths on ordered edges in non-oriented graphs and economic networks modeling // International Journal of Modeling and Optimization Vol. 6, № 4, 2016. P. 233–237.

© 2004 Designed by Lyceum of Informational Technologies №1533