Цифрум («Росатом»): как атомная отрасль строит инфраструктуру данных для искусственного интеллекта
Скобелев Игорь, генеральный директор ЧУ «Цифрум» («Росатом»).
Конференция ЦИПР 2026, «Цифровая индустрия промышленной России». Организатор компания ООО «ОМГ».
Атомная отрасль сегодня оказывается одновременно крупнейшим потребителем и поставщиком данных для искусственного интеллекта. Это связано не только с внутренней цифровизацией, но и с внешним контекстом: растёт мировое потребление электроэнергии, а значит, усиливается запрос на новые мощности, включая малые модульные реакторы и перезапуск крупных станций. На этом фоне отрасль рассматривает масштабную программу строительства новых блоков в России и за рубежом, а цифровые инструменты должны поддержать сокращение сроков, снижение капитальных затрат и удешевление эксплуатации.
Ключевая аналитическая мысль здесь в том, что данные в атомной сфере — это уже не просто вспомогательный ресурс, а стратегический производственный актив. При этом прямой путь через создание единого внутриотраслевого оператора данных упирается в серьёзные ограничения: совокупность данных в отрасли фактически переводит задачу в категорию, где сразу возникают требования по лицензированию, регуляторике и специальному допуску. Поэтому подход должен быть не формальным и централизованным «по бумаге», а архитектурно выверенным и поэтапным, с учётом того, что данные в атомной отрасли тесно связаны с безопасностью и режимными требованиями.
Практический ответ на этот вызов уже формируется через корпоративную стандартизацию: расширение ERP на практически все дивизионы, выстраивание единообразного контура КХД и переход к следующей итерации цифровой архитектуры. Отдельный акцент сделан на «фабрике данных» как на новой основе для ИИ: она должна обеспечивать формирование локальных датасетов на уровне предприятий, дивизионов и отрасли, а не пытаться сразу собрать всё в одном месте. Это важный переход от разрозненных систем к управляемой среде, в которой данные становятся пригодными для масштабного аналитического и прикладного использования.
Дальше логика выступления уходит в сторону более зрелой модели — единой онтологии, федеративного обучения и конфиденциальных вычислений. Идея в том, чтобы данные оставались на производственных и дивизиональных площадках, а обработка происходила в пределах разрешённых доступов, без избыточного перемещения чувствительной информации. Отдельно подчёркивается, что межотраслевой обмен данными — например, с космической отраслью по материалам или научному заделу — это уже совсем другой уровень сложности, где пересекаются интеллектуальная собственность, безопасность и жёсткая регуляторика.
Атомная отрасль не просто «цифровизируется», а строит собственную защищённую data-инфраструктуру как фундамент для ИИ и повышения эффективности всей производственной цепочки. Главный акцент выступления — не на быстром внедрении отдельных ИИ-инструментов, а на создании устойчивой, безопасной и масштабируемой архитектуры данных, без которой ни прогнозная аналитика, ни промышленный ИИ в таком контуре работать не смогут.
