Новый ГОСТ для диссертаций.

В копилку

Критический путь в арбитражном суде

В конце ноября прошлого года в Стокгольме прошли последние слушания в арбитражном процессе по проекту строительства АЭС Ханхикиви.

Исходя из принципа "не навреди" я не писал вообще ничего про этот арбитраж, хотя опыт там бесценный для анализа извлеченных уроков.

Одним из ключевых документов в арбитраже был календарно-сетевой график. Логика такая: чьи ошибки (заказчика или подрядчика) оказались на критическом пути - тот и виноват в срыве сроков, а соответственно платит компенсацию. Это если очень упрощенно.

Если не упрощенно - во вложении методические указания, которые нам выдали в работу юристы при подготовке к арбитражу. Там есть несколько методик "разбора полетов". Документ сложный, может быть интересен опытным планировщикам.

Результат разбирательства должен быть оглашен в середине этого года. Жду его с большим интересом. За время работы в проекте у меня там личные чувства возникли к финскому заказчику. Так что если наши выиграют - возьму выходной, пойду отмечать)

Взял на пробу

Один из топов так охарактеризовал мою работу в роли продакта: какие есть мнения, похоже? 😁

Когда-то предлагал нашим депутатам обратить внимание на РИНЦ. А теперь вот, с развитием ИИ, тема обрела новый оборот.

Вчера в Институте органической химии им. Н.Д.Зелинского РАН открылась II Научная конференция «Искусственный интеллект в химии и материаловедении». Научная программа конференции весьма интересна:

https://ai2025.zioc.ru/wp-content/uploads/2025/11/P-%D0%90IChem.pdf

Во всяком случае, я с большим удовольствием прослушал прозвучавшие вчера доклады.

Мой доклад был озаглавлен «Нейросетевой подход при поиске научной информации», и в ходе этого доклада я рассказал о нашем совместном проекте с Научной электронной библиотекой (elibrary) по созданию поискового сервиса, который существенно сокращает время, затрачиваемое на поиск и систематизацию текстовой научно-технической информации.

Этот нейросетевой сервис уже реализован на платформе elibrary, он позволяет искать тематически похожие статьи на странице с описанием публикации, тематически похожие статьи по отношению к произвольному фрагменту текста, подбирать рецензентов и экспертов на основании текста заявки на грант, имеет множество других полезных для научного сообщества функций.

В конце своего выступления я анонсировал проект «Ядро РИНЦ», который мы предполагаем развивать совместно с elibrary. Российские ученые привыкли к тому, что ядро РИНЦ это журналы, входящие в Web of Science, Scopus и Russian Science Citation Index (RSCI). В RSCI входило около тысячи российских журналов, которые удовлетворяли минимальным требованиям к тому, чтобы журнал мог называться научным.

Однако, совсем недавно было объявлено, что список RSCI будет заменен на Единый государственный перечень научных изданий (ЕГПНИ), который будет включать не только журналы RSCI, но и практически все журналы из так называемого «списка ВАК», общим числом более 3 тысяч журналов. В ЕГПНИ вошли журналы не только катастрофически низкого научного уровня, но и те, которые публикуют за деньги откровенно лженаучную бредятину.

Конечно же, с такой постановкой вопроса нельзя согласиться. Поэтому мы вместе с коллегами из elibrary приняли решение продолжить проект RSCI, уже под новым названием «ядро РИНЦ». По отношению к научным журналам, будет продолжена та линия, которая была реализована в проекте RSCI. Одновременно в «ядро РИНЦ» будут добавлены высококачественные научные книги/монографии, а также труды конференций высокого научного уровня, как это показано на следующем слайде:

https://disk.yandex.ru/i/pDP2SMIy3BVWmQ

В ближайшее время будут разосланы письма коллегам с приглашением войти в Научно-методический совет «ядра РИНЦ». Надеюсь, что развитие данного проекта позволит противостоять процессу девальвации ценности российских научных публикаций, которое неизбежно произойдет в случае принятия подхода, основанного на ЕГПНИ.

#книжечки
Шеф охарактеризовал как книгу книг по менеджменту. Пока впечатление чего-то олдскульного. Посмотрим 👀

Пайтон пайтон... Вот это я понимаю, пайтон.

#книжечки Наконец добрался до книжки Марти Кагана «Вдохновленные», которую мне советовали как маст-рид для продакта. Что выписал:
• +1 в пользу итеративной разработки
• 50% идей уйдут в стол
• 4 риска идеи - ценность потребителю, юзабилити (удобно ли?), тех. реализуемость, жизнеспособность (не слишком ли дорого?)
• от описания фич - к описанию бизнес проблем
• этапы: дискавери, разработка продуктовой командой
• правило двух пицц - команда должна быть 5-10 человек
• продакт это не секретарь программистов и не администратор беклога.
• продакт должен шарить в данных, рынке, бизнес-ограничениях и знать пользователя
• инженеров и программистов нужно привлекать к генерации идей
• прототипы помогают убедить разных стейкхолдеров

Вот и Черемисин говорит, что «с наскока не получится».
А так хотелось избавиться от этих методологов и планировщиков.

ИИ рассчитывает критический путь

Календарно-сетевое планирование и расчет критического пути – то, что с чего я начинал свой путь в управлении проектами и чем занимался огромное количество времени в течение последних 15 лет.

Все это время само собой подразумевалось, что для работы нужно специальное ПО – в моей практике это была в основном Oracle Primavera.

И вот, похоже, наступает революция – расчет критического пути с помощью искусственного интеллекта получилось сделать в четвертом модуле нашей платформы Градента: видеодемонстрация решения.

Отмечу, что эта задача не решается с наскока в логике «СhatGPT, вот тебе куча данных по проекту, сделай мне из них сетевой график» – решение потребовало аккуратной методологической проработки и многократного обучения модели.

Для решения мы используем в качестве исходных данных ведомость объемов MS Excel и шаблон типового графика. Результат также визуализируется в виде диаграммы Ганта в Excel.

Получается, что ранее привычные программы (MS Project, Oracle Primavera, Plan R, Spider Project и прочие) больше не нужны? Пока что так не скажу, поскольку все перечисленное ПО – мощные и проверенные решения с развитым функционалом, который полностью воспроизвести в ИИ пока проблемно.

Поэтому в нашем решении предусмотрено два сценария работы:
1. Формирование графика производства работ и расчет критического пути в MS Excel – рекомендуется при работе с графиками не более чем несколько сотен строк. В данном случае Градента полноценно выполняет функции по работе с графиками и другие программы для планирования не нужны. Такой сценарий актуален для небольших компаний и небольших проектов (с бюджетом не более 1 млрд рублей).

2. Формирование загрузочного файла для системы календарно-сетевого планирования – рекомендуется для крупных компаний и проектов. В данном случае Градента позволяет сократить трудозатраты на подготовку данных для формирования календарно-сетевых графиков и используется совместно с другим ПО (MS Project, Oracle Primavera, Plan R, Spider Project и прочие).

Я в Макс и Дзен

Любопытно. На досуге попробую состыковать с нашим недавним ФЗ об ИИ http://council.gov.ru/events/news/176242/