9.2. SOCIO-ECONOMIC ISSUES AND RETROSPECTION ABOUT MANPOWER TRAINING IN THE AREA OF SUPERCOMPUTING TECHNOLOGIES FOR DIGITAL INDUSTRY

Рассматривается существо проблемы подготовки кадров для формирующейся в Российской Федерации цифровой экономики. При этом главное внимание уделяется ключевому ее сегменту – цифровой индустрии, становление и развитие которой решающим образом влияет на экономическое развитие страны. Следуя традициям Санкт-Петербургского политехнического университета, в своем рассмотрении авторы опираются на развитие фундаментальных основ естественнонаучного знания, которые всегда служили основой развития инженерного анализа и проектирования, являющееся научно-техническим ядром производства. В фокусе внимания находятся такие важнейшие технологии исследования и явлений природы, и проведения инженерных расчетов, как методы математического анализа, которые со второй половины ХХ в. на основе применения вычислительных машин приобрели черты технологий математического моделирования. При этом математическое моделирование как некоторый тотальный инструментарий развивается сегодня чрезвычайно бурными темпами, вовлекая в процесс своего развития самые передовые подходы математики, физико-механики и компьютерных (суперкомпьютерных) технологий. Как, на какой основе и по каким направлениям готовить специалистов для различных отраслей? – на этот вопрос мы пытаемся хотя бы частично ответить в настоящей работе. The paper considers the essence of manpower training for the digital economy, which is being built in Russia. The priority is given to a key segment of the digital economy – digital industry, which has a crucial effect on the national economic development. Following the traditions of St. Petersburg Polytechnic University, in their research the authors rely on the development of knowledge fundamentals in natural sciences, which has always been the foundation for the progress of engineering analysis and design, being a scientific and technological cluster in the industry. Special attention is drawn to essential research technologies of both natural phenomena and engineering computing, - methods of mathematical analysis. Since the second part of the last century, as a result of computing power adoption, these methods have acquired features of mathematical modeling. Today mathematical modeling, as a global set of tools, is evolving at a frenetic pace, integrating the cutting-edge approaches in math, physics, mechanical engineering, and computing (supercomputing) technologies. The given paper provides solutions to a number of problems, i.e. what training techniques in what fields, and how can be used to prepare specialists for various industries.