Технологическое развитие начинается с обновления подходов к работе в лаборатории

Мы уже поднимали на нашем канале проблему того, что лабораториям не хватает технократов в управлении. Сегодня хотим развить эту тему до масштабов всей страны, где остро встал вопрос об импортозамещении и даже поднимается тема новой индустриализации. Всё это — предельно технократические задачи, стоящие перед обществом, в массе своей пребывающем в технологическом скепсисе (общемировая проблема, тянущаяся ещё со времён Чернобыльской катастрофы). А потому очень важно, чтобы вера в потенциал научно-технического прогресса продвигалась в обществе и со стороны учёных-инженеров в том числе. Однако у админов складывается ощущение, что даже среди научных сотрудников имеют место большие масштабы скепсиса и/или игнорирования научно-технического потенциала. Особенно остро ситуация выглядит среди сотрудников, имеющих те или иные рычаги управления лабораториями.

Ключевым симптомом описанного выше явления мы видим то, как именно в рамках лабораторий решается задача по увеличению производительности научного труда. Вместо автоматизации, механизации и оптимизации процессов используется удешевление труда (исследования всё чаще выполняются студентами почти за бесплатно) и поощрение переработок в лаборатории (оно иногда идёт под лозунги времён СССР о повышении интенсивности турда ("Ночь работе не помеха" и т.п.) — практика, оправданная подготовкой к войне, но которую необходимо было свернуть после восстановления страны (что, отчасти, и привело к технологическому отставанию)). Такой подход ещё можно простить группам, занимающимся фундаментальными исследованиями, но никак не тем, кто работает в области прикладных разработок. Нельзя разъезжать по конференциям и рассказывать о том, какая у вас перспективная технология, как она изменит весь мир к лучшему, если вы сами до конца не верите в то, что иновационные технологии способны улучшить работу вашей же лаборатории. Ниже раскроем то, в каком виде проявляется это неверие.

Во-первых, это нежелание осваивать програмирование. Причём не обязательно прям язык выучить, а можно хотя бы освоить создание макросов в экселе для автоматизации анализа экспериментальных данных. А с появлением вайбкодинга порог вхождения стал совсем минимальными (благо, мы наблюдаем тенденцию того, что молодые сотрудники всё чаще не стесняются пробовать свои силы в програмировании).
Во-вторых, это нежелание менять годами (а то и десятилетиями) устоявшиеся практики работы в лаборатории, многие из которых установились ещё в доцифровую эпоху. Оттуда же тянется неохотная оптимизация многофакторных экспериментов (раньше без компьютеров это было довольно долгим занятием).
В-третьих, это крайне незрелое отношение к приборам и установкам, особенно со стороны руководителей. Недостаточно купить дорогущий измерительный комплекс, ещё необходимо под него запланировать бюджеты на возможные ремонты и расходники, а самое главное — подготовить сразу нескольких операторов, которые будут непрерывно передавать культуру труда за прибором следующим поколениям научных работников. Не говоря уже о том, чтобы следить за состоянием всего парка установок в лаборатории (хотя бы знать актуальную информацию об их наличии и состоянии).
И четвёртым, самым ярким маркером в последнее дни стало отношение к LLM: если руководство воспринимает нейронные сети не как инструмент по ускорению исследований и разработок, а как нечто, что позволит в будущем заменить собой большую часть учёных, то это технократический редфлаг.

Вера в прогрессивность технологического развития начинается с вашей же лаборатории, а потому честно спросите самого себя о том, сколько иновационных решений вы сами внедрили в работу своей лабы за уходящий год. А для молодых у нас следующее напутствие:
не бойтесь предлагать улучшения и остерегайтесь тех лаб, где это не приветствуется.

P.S. Если тема интересна, то можем сделать отдельный пост с методическими рекомендациями по улучшению производительности научного труда

P.P.S. Пост об истории ШНИРов у нас в разработке

#тишина_лабораторий