При разработке системы стратегического планирования научно-технологического развития (НТР) высокотехнологичных отраслей следует учитывать взаимосвязи данных отраслей со смежными отраслями – отраслями-производителями альтернативной высокотехнологичной продукции, отраслями-поставщиками ресурсов, отраслями-производителями услуг на основе продукции отраслей высокотехнологичной промышленности, отраслями-потребителями услуг и работ, а также населением как конечным потребителем. Взаимодействие между перечисленными отраслями и населением описывается системой моделей связей. Перечисленные отрасли характеризуются своими параметрами НТР – параметрами технологий: как производственных, характеризующих процессы производства продукции, так и продуктовых, характеризующих свойства продукции.

Рассматриваются проблемы и направления стратегического планирования развития российской авиации в современных условиях почти автаркического развития, жестких ресурсных ограничений. Учитывается изменение целеполагания от "коммерческого" к "социально-государственному". Ставится задача совместного планирования развития авиастроения, гражданской авиации, единой транспортной системы России, смежных отраслей экономики - в т.ч. потребителей авиационных работ и услуг.

Работа посвящена определению проблем и основных направлений их разрешений в области интенсификации становления инновационной среды за счет применения перспективных методов искусственного интеллекта (ИИ) в условиях цифровой экономики. Проведена оценка состояния различных подходов формулирования и разрешения этих проблем в мировой науке и практике. Построена обобщенная для различных стран эталонная архитектурная модель деятельности в инновационной среде при поддержке сквозных цифровых технологий и ИИ. Предложен авторский конвергент ный подход для обеспечения целенаправленности и устойчивости развития междисциплинарных инновационных процессов, включая коллективный синтез инновационных идей и решений, при высо кой неопределенности целей и в условиях динамически сегментированного рынка. Этот подход опи рается на методы решения обратных задач в топологических пространствах. Обоснована целесообразность и предложен механизм инвестиционной поддержки поэтапного развития большого множества инновационных процессов, в которых на определенных этапах инициативу стимулирования перехватывает бизнес. В качестве инструментов выстраивания этапности развития инновационных процессов использованы сложившиеся за многие годы в мировой инновационной практике ме тодики и технологии структурирования функций качества и оценки технологической, производственной и рыночной готовности инновационного продукта (TRL/MRL/CRL). Отмечена особая роль при этом распределенных экспертных процедур, на которые ложится основная нагрузка коллективного синтеза стратегических новшеств. Показана уникальная роль систем ИИ и других сквозных цифровых технологий для ускорения междисциплинарных инновационных процессов. В качестве практической реализации перечислены примеры применения предложенного подхода к обеспечению поддержки развития инновационной среды с применением средств ИИ в реальной практике государственного управления

Подготовка кадров высшей квалификации требует вовлечения обучаемых в реальную работу. Если речь идет о подготовке научных кадров, в т.ч. для прикладной науки, для развития высокотехнологичных отраслей, такие студенты должны уже во время обучения в вузе участвовать в научной и инженерной работе, по возможности – реальной, а не «учебно-тренировочной». Это требует интеграции высшего образования с наукой. Рассматриваются два альтернативных пути интеграции науки и высшего образования. Анализируются возможности и уязвимости сетевой структуры науки и образования.

Рассматриваются механизмы распределения доходов и научно-исследовательских работ внутри научных коллективов при фиксированном общем объеме финансирования и выплатах, пропорциональных публикационной активности ученых. Такая ситуация характерна в грантовых научных проектах и в организациях фундаментальной науки, использующих стимулирующие надбавки за результативность научной деятельности. Показано, что, если члены коллектива действуют эгоистично, максимизируя свой чистый доход (за вычетом затрат на написание научных работ), их равновесные чистые доходы многократно ниже, а общее количество написанных ими работ – многократно выше, чем в случае «картельного сговора», при котором коллектив в целом пишет некоторое минимально требуемое количество статей. Конкретные взаимовыгодные (по сравнению с конкурентным равновесием) распределения количества работ и выплат между участниками «научного картеля» могут варьировать в широких пределах. Также показано, что конкурентный механизм приводит к «вымыванию» из коллективов ученых с высокими альтернативными издержками написания научных работ, к усилению риска неэтичного поведения отдельных ученых и, вероятно, к снижению качества работ в ущерб их количеству.