Мировая пикоэлектроника. Метаразвитие. Т. 3
В.К. Петросян (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. В 6 томах. Т.3
*********
© В.К.
Петросян (Вадимир) © Lag.ru [Large Apeironic Gateway, Большой Апейронический
Портал (Шлюз), Суперпортал в Бесконечность].
При копировании данного материала и размещении его на другом сайте, ссылки
на соответствующие локации порталов Lag.ru и Proza.ru обязательны
Работа написана на основе концепции и разработок В.К. Петросяна при полноценном соавторстве (активном творческом и техническом участии) ChatGPT (OpenAI), GPT-5.6 Sol
******
ЧАСТЬ VI. МЕТАРАЗВИТИЕ. ГЕНЕРАЛЬНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОПЕРЕЖЕНИЯ ОПЕРЕЖЕНИЯ
Глава 1. Теоретические основы Метаразвития
От развития отдельных научных и технических систем — к проектированию, экспериментальной проверке и непрерывному совершенствованию механизмов создания новых технологий.
Введение. Метаразвитие как новая постановка научно-технологической задачи
На протяжении всей истории человечества научно-техническое развитие осуществлялось посредством создания новых орудий труда, материалов, машин, источников энергии, производственных процессов и способов обработки информации.
Каждая крупная технологическая эпоха расширяла возможности последующего развития.
Создание машинного производства изменило способы изготовления технических устройств. Электрификация обеспечила новые энергетические и производственные возможности. Электроника открыла путь к автоматизированной обработке информации. Универсальные компьютеры позволили использовать вычислительную технику практически во всех областях науки и промышленности.
Однако по мере усложнения технологических систем изменялись не только создаваемые изделия.
Преобразовывались сами способы их разработки.
Развивались научные лаборатории, методы математического моделирования, экспериментальная метрология, системы автоматизированного проектирования, исследовательская кооперация и организация промышленного производства.
Возникали новые инструменты, предназначенные непосредственно для создания последующих инструментов.
Таким образом, научно-техническое развитие уже содержит процессы совершенствования собственных механизмов.
Но наличие подобных процессов ещё не означает существования единой, специально спроектированной и экспериментально подтверждённой технологии развития технологий.
В большинстве случаев совершенствование исследовательских методов происходит в рамках отдельных научных дисциплин, организаций и производственных систем.
Новый способ проектирования интегральных схем может повысить эффективность электронной промышленности, но не обязательно применяется в материаловедении.
Совершенствование химического синтеза может ускорить создание новых веществ, но не обязательно изменяет методы разработки вычислительной техники.
Даже успешная автоматизация отдельной научной лаборатории не гарантирует ускорения полного процесса создания промышленной технологии.
Следовательно, возникает более общая исследовательская задача.
Можно ли сделать объектом целенаправленного научно-технологического проектирования не только отдельные машины, материалы и производственные процессы, но и сами методы создания новых технологий?
И если это возможно, то каким образом следует организовать соответствующие исследования?
Можно ли воспроизводимо повышать эффективность научного поиска?
Можно ли сокращать время перехода от физической гипотезы к работающему техническому устройству?
Можно ли уменьшать стоимость проверки новых технологических решений?
Можно ли разрабатывать исследовательские системы, которые не только создают полезные результаты, но и совершенствуют собственные методы их получения?
И наконец, можно ли использовать подобные механизмы для достижения качественного технологического опережения?
Именно эти вопросы определяют исходную постановку генеральной технологии Метаразвития.
В авторской концепции настоящей книги Метаразвитие рассматривается как проектируемая технология опережения опережения.
Её центральная идея заключается в переходе от совершенствования отдельных технических систем к совершенствованию механизмов научно-технологического развития как самостоятельных объектов исследования и проектирования.
В рамках этой концепции выделяются две базовые субтехнологии.
Первая — PICO — ориентирована на создание новых физических оснований электронной элементной базы, включая атомарно-точные структуры, управляемые электронные состояния и перспективные пикоэлектронные технологии.
Вторая — NOO — направлена на разработку интеллектуально-креативных средств научного поиска, создания изобретений и проектирования новых технологий.
Их предполагаемое взаимодействие должно осуществляться в рамках генеральной технологии META.
Однако принципиально важно подчеркнуть следующее.
Метаразвитие нельзя считать уже существующей универсальной технологией только потому, что современная наука располагает искусственным интеллектом, автоматизированными лабораториями и высокопроизводительными вычислительными системами.
Все эти достижения могут выступать предпосылками новой технологии.
Но их объединение должно создавать измеримый и воспроизводимый результат.
Кроме того, сам термин «Метаразвитие» используется в настоящей книге как авторское обозначение исследовательской концепции.
Он не представляет собой общепринятую международную научно-техническую классификацию.
Следовательно, задача настоящей части книги заключается не в декларации существования новой генеральной технологии, а в разработке её теоретических оснований, методов проектирования и экспериментальных критериев.
Особое значение имеет связь этой постановки с существующими научными исследованиями.
Экономическая теория давно изучает технологические изменения, инновации и источники экономического роста.
Эволюционная экономика исследует изменение производственных систем и механизмов отбора технологических решений.
Науковедение анализирует закономерности производства научного знания.
Системная инженерия разрабатывает методы создания сложных технических объектов.
А современная автоматизация науки исследует возможность компьютерного формирования гипотез и управления экспериментами.
Следовательно, Метаразвитие не должно противопоставляться этим дисциплинам.
Напротив, его теоретическая программа должна использовать их результаты и исследовать возможность создания на их основе новой интегрированной технологической системы.
В настоящей главе рассматриваются пять основных вопросов.
Первый — различие между развитием и Метаразвитием.
Второй — соотношение эволюционных изменений, технологических революций и управляемого технологического скачка.
Третий — возможность создания технологии развития технологий.
Четвёртый — принципы проектирования новых технологических траекторий.
Пятый — научный статус Метаразвития и способы его экспериментальной проверки.
1.1. Развитие и Метаразвитие
1.1.1. Развитие как изменение возможностей системы
Понятие развития используется в различных научных дисциплинах.
В экономике оно может характеризовать изменения производительности, структуры производства и общественного благосостояния.
В биологии — процессы изменения и формирования живых систем.
В технике — совершенствование функциональных возможностей машин, материалов и производственных процессов.
Однако для теории Метаразвития необходимо выделить специальный предмет исследования.
В настоящей книге под научно-технологическим развитием предлагается понимать процесс возникновения, изменения, совершенствования и распространения знаний, технических средств и производственных возможностей.
Такое определение охватывает несколько взаимосвязанных явлений.
Во-первых, получение новых научных знаний.
Во-вторых, разработку новых технических принципов.
В-третьих, создание функциональных устройств и материалов.
В-четвёртых, совершенствование технологических процессов.
В-пятых, освоение новых решений в практической деятельности.
Однако развитие не всегда означает улучшение по всем показателям.
Новая технология может превосходить существующую по скорости, но уступать ей по стоимости.
Может обеспечивать более высокую производительность, но создавать дополнительные экологические ограничения.
Или обладать уникальными физическими свойствами, но оказаться непригодной для массового производства.
Следовательно, научно-технологическое развитие нельзя оценивать посредством единственного универсального численного показателя.
Для каждой исследовательской задачи необходимо определять конкретные полезные функции и критерии их совершенствования.
1.1.2. Технология как система знаний, средств и процессов
Технологию нельзя сводить к отдельному физическому устройству.
Современный технический результат обычно возникает благодаря взаимодействию нескольких компонентов.
Например, производство полупроводникового процессора требует научных знаний о свойствах материалов, оборудования для обработки пластин, методов литографии, метрологических процедур, программных средств проектирования и организации производственного контроля.
Отдельный транзистор не представляет всей технологии его промышленного изготовления.
А проект процессора не гарантирует возможности массового производства соответствующего изделия.
Следовательно, технология должна рассматриваться как организованная система методов, ресурсов и операций, обеспечивающая воспроизводимое получение определённого полезного результата.
Такое понимание согласуется с исследованиями эволюции технологий, включая работы Брайана Артура [9].
В них подчёркивается значение комбинирования уже существующих технических принципов и их последующего преобразования.
Для Метаразвития это обстоятельство особенно важно.
Если технология представляет не только изделие, но и способ его создания, то совершенствование методов создания технологий может стать самостоятельной инженерной задачей.
1.1.3. Различие между научным открытием, изобретением и промышленной технологией
Необходимо специально разграничивать несколько стадий научно-технического развития.
Научное открытие связано с установлением нового знания о свойствах или закономерностях объективного мира.
Изобретение предполагает создание нового технического решения.
Экспериментальный прототип позволяет исследовать работоспособность соответствующей конструкции.
Технологический процесс обеспечивает воспроизводимое изготовление или применение.
Промышленное освоение требует дополнительного решения вопросов стоимости, качества, надёжности и масштабируемости.
При этом данные стадии не всегда следуют строго последовательно.
Инженерное изобретение может предшествовать полноценному научному объяснению используемого эффекта.
Экспериментальные исследования могут осуществляться одновременно с разработкой технологии производства.
Однако различие между стадиями сохраняет принципиальное значение.
Открытие нового физического эффекта не означает возникновения массового продукта.
Создание единичного прототипа не доказывает производственную воспроизводимость.
А получение промышленного изделия не обязательно означает достижение экономического превосходства над существующими альтернативами.
Следовательно, генеральная технология Метаразвития должна исследовать весь процесс перехода от научной идеи к подтверждённому полезному результату.
1.1.4. Исторические механизмы накопления технологических возможностей
Современная экономическая наука давно рассматривает знания и технологические изменения как важнейшие факторы развития.
В работе Кеннета Эрроу 1962 года исследовалось экономическое значение обучения посредством практической деятельности [7].
Была показана важность накопления опыта, возникающего непосредственно в процессе выполнения производственных операций.
В эволюционной экономике Нельсона и Уинтера технические изменения рассматривались в связи с организационными процедурами, обучением и отбором альтернативных решений [6].
Пол Ромер в работе 1990 года исследовал технологические изменения как результат целенаправленных экономических решений и инвестиций в создание знаний [12].
Эти исследования имеют непосредственное значение для концепции Метаразвития.
Они показывают, что технологический прогресс нельзя объяснять исключительно накоплением физических производственных мощностей.
Важную роль играют знания, исследовательские методы, человеческие компетенции и организация инновационной деятельности.
Однако следует подчеркнуть, что данные теории не являются теориями Метаразвития в авторском смысле настоящей книги.
Они предоставляют фундаментальные научные предпосылки для постановки более специальной задачи.
1.1.5. Технологическое развитие и совершенствование способов развития
Предположим, что исследовательская организация создала новый электронный прибор.
Это представляет определённый научно-технический результат.
Теперь предположим, что та же организация разработала метод, позволяющий существенно быстрее создавать и проверять различные варианты электронных приборов.
Такой результат имеет другую природу.
Он направлен не только на улучшение конкретного изделия, но и на совершенствование процедуры разработки последующих изделий.
В первом случае непосредственным объектом является техническое устройство.
Во втором — метод технологического проектирования.
В третьем возможном случае создаётся механизм, способный регулярно совершенствовать сами методы проектирования.
Именно последнее направление представляет особый интерес для Метаразвития.
Однако необходимо учитывать, что между этими уровнями нет автоматического перехода.
Метод, ускоряющий разработку одного прибора, может не подходить для другой физической архитектуры.
А улучшение определённой исследовательской процедуры может не приводить к сокращению полного промышленного цикла.
Следовательно, необходимо проверять переносимость и действительную функциональную ценность соответствующих методов.
1.1.6. Рабочее определение Метаразвития
Для дальнейшего анализа предлагается использовать следующее определение.
Метаразвитие — это проектируемая научно-технологическая система целенаправленного создания, экспериментальной проверки и воспроизводимого совершенствования методов получения новых знаний, изобретений и технологий, ориентированная на повышение результативности, скорости, качества и экономической эффективности последующего научно-технического развития.
Данное определение содержит несколько принципиальных характеристик.
Прежде всего Метаразвитие направлено на методы создания технологий.
Следовательно, его непосредственным объектом становятся исследовательские и производственные процессы.
Второе свойство — целенаправленность.
Предполагается возможность специально проектировать и изменять соответствующие процессы, а не только наблюдать их историческую эволюцию.
Третье — экспериментальная проверяемость.
Новый метод должен демонстрировать определённое преимущество при сравнении с доступными альтернативами.
Четвёртое — воспроизводимость.
Единичный успешный результат недостаточен для признания соответствующего механизма устойчивым.
Пятое — способность к дальнейшему совершенствованию.
Именно она определяет предполагаемое отличие Метаразвития от обычной оптимизации научно-технологического процесса.
1.1.7. Метаразвитие и понятие метатехнологии
Для научной строгости необходимо различать Метаразвитие и отдельную метатехнологию.
Метатехнологией в настоящем контексте можно назвать метод, инструмент или организационно-техническую процедуру, предназначенную для создания либо совершенствования других технологий.
Например, система автоматизированного проектирования электронных схем представляет средство разработки последующих технических устройств.
Метод быстрого экспериментального поиска материалов также может обладать метатехнологической функцией.
Однако существование отдельной метатехнологии не означает появления генеральной технологии Метаразвития.
Для этого необходимо создать воспроизводимую систему, способную объединять и совершенствовать различные методы научно-технической разработки.
Таким образом, Метаразвитие предполагает более широкий предмет.
Его задача заключается не только в наличии инструментов технологического проектирования, но и в исследовании механизмов их согласованного и последовательно улучшаемого применения.
1.1.8. Генеральная технология и её базовые субтехнологии
В авторской концепции настоящей книги генеральная технология META должна развиваться на основе двух базовых субтехнологий.
PICO направлена на поиск новых физических оснований электроники.
NOO — на разработку интеллектуально-креативных машин и методов научного поиска.
Однако важно не рассматривать их как жёстко последовательные стадии.
NOO не должна ожидать завершения создания новой физической элементной базы.
Первые исследовательские ноокомпьютеры могут использовать современные процессоры, графические ускорители, вычислительные серверы и существующее программное обеспечение.
В свою очередь, физические исследования PICO могут начинаться с использованием доступных методов атомарной метрологии, квантового моделирования и материаловедения.
В дальнейшем возможно возникновение взаимного усиления.
NOO может повышать результативность исследования новых электронных структур.
PICO потенциально может создавать новые вычислительные возможности для последующих поколений NOO.
Но такое взаимодействие необходимо подтверждать экспериментально.
В частности, следует устанавливать, снижает ли использование NOO реальные затраты на разработку новых физических устройств и повышают ли новые аппаратные решения эффективность завершённых интеллектуальных задач.
1.1.9. Почему увеличение научных ресурсов не гарантирует Метаразвития
Одним из распространённых представлений является предположение, что увеличение числа исследователей, вычислительных мощностей и финансирования автоматически обеспечивает ускорение технологического прогресса.
Однако современная экономическая литература указывает на более сложную ситуацию.
В работе Блума, Джонса, Ван Ринена и Уэбба 2020 года исследовалась динамика результативности научно-исследовательских усилий в различных отраслях [15].
Авторы показали, что в рассмотренных ими областях рост исследовательских ресурсов часто сопровождался снижением измеряемой результативности на единицу исследовательского усилия.
Особенно показательными оказались некоторые характеристики развития полупроводниковой промышленности.
Но данные результаты не следует превращать в универсальный закон неизбежного снижения эффективности науки.
Они относятся к определённым объектам, методам измерения и историческим периодам.
Тем не менее они позволяют сформулировать принципиальную проблему.
Увеличение объёма научно-технических ресурсов не тождественно совершенствованию механизмов создания новых технологий.
Именно поэтому Метаразвитие должно исследовать не только абсолютные результаты, но и эффективность самого исследовательского процесса.
1.1.10. Продуктовый и процессный результаты Метаразвития
Для теории META необходимо различать два основных типа результатов.
Первый — продуктовый.
Например, новый материал, электронный прибор, вычислительная архитектура или технологический процесс.
Второй — методологический, или метатехнологический.
Например, новый способ выбора экспериментов, метод автоматизированной проверки гипотез или процедура сокращения времени разработки устройства.
Оба результата могут обладать значительной ценностью.
Однако они должны оцениваться различными способами.
Для продукта необходимо определить его функциональные свойства.
Для метатехнологии — способность улучшать процесс создания новых продуктов.
При этом наиболее существенное значение для META имеет подтверждённое улучшение последующих исследовательских циклов.
Именно оно позволяет отделить разработку отдельных технических решений от совершенствования механизма их создания.
1.1.11. Чем Метаразвитие не является
Необходимо определить границы предлагаемого понятия.
Метаразвитие нельзя отождествлять с любой программой модернизации промышленности.
Не следует считать им простое увеличение финансирования исследований.
Не является достаточным основанием и использование искусственного интеллекта.
Само наличие автоматизированной лаборатории также не означает создания генеральной технологии META.
Не доказывает её существования и единичный технологический скачок.
Все перечисленные явления могут стать элементами соответствующей системы.
Но для подтверждения Метаразвития необходимо установить воспроизводимый механизм повышения эффективности создания последующих технологий.
Следовательно, главное отличие заключается не в масштабе заявленной цели, а в наличии проверяемого способа её достижения.
1.1.12. Основной теоретический вывод
Развитие представляет собой процесс изменения и совершенствования знаний, технических средств и производственных возможностей.
Метаразвитие предполагает превращение самих методов научно-технического развития в предмет систематического проектирования.
В этом заключается принципиальное различие.
При этом Метаразвитие не отменяет традиционные механизмы научного и инженерного труда.
Оно должно использовать их достижения, совершенствовать взаимодействие между ними и исследовать возможность создания новых методов.
Таким образом, Метаразвитие предлагается рассматривать как особую исследовательскую программу, предметом которой становится совершенствование способности создавать новые технологии.
1.2. Эволюция, революция и управляемый технологический скачок
1.2.1. Эволюционный характер большинства технологических изменений
Значительная часть технического прогресса происходит посредством последовательных небольших усовершенствований.
Например, повышается точность производственного оборудования.
Уменьшаются технологические потери.
Совершенствуются материалы.
Улучшается надёжность устройств.
И повышается эффективность организации производства.
Подобные изменения могут иметь кумулятивный характер.
Каждое улучшение становится основанием для следующего.
В результате длительная последовательность сравнительно небольших преобразований может приводить к значительному изменению технических возможностей.
Эволюционная экономика рассматривает такой процесс как один из основных механизмов технологического развития [6].
Однако его результативность зависит от существующей технологической архитектуры.
В определённых условиях последовательная оптимизация обеспечивает значительный прогресс.
Но по мере приближения к фундаментальным или инженерным ограничениям дальнейшие улучшения могут становиться всё более затратными.
1.2.2. Технологическая траектория
Особое значение для теории Метаразвития имеет понятие технологической траектории.
В работе Джованни Дози 1982 года была предложена концепция технологических парадигм и траекторий развития [5].
Технологическая траектория характеризует определённое направление поиска и совершенствования, осуществляемое в рамках сложившегося набора технических принципов.
Например, развитие традиционных полупроводниковых транзисторов на протяжении длительного времени было связано с уменьшением геометрических размеров электронных элементов.
Однако по мере изменения физических и экономических условий прежняя траектория может терять преимущества.
В подобной ситуации возникает необходимость исследовать альтернативные направления.
Например, новые материалы.
Трёхмерную интеграцию.
Альтернативные электронные устройства.
Или принципиально другие способы обработки информации.
Для Метаразвития важно не только выявлять существующие траектории, но и разрабатывать методы их сравнения и целенаправленного изменения.
1.2.3. Технологическая парадигма
Технологическая парадигма определяет более общий набор принципов, ограничений и способов решения технических проблем.
Например, современная кремниевая микроэлектроника основывается на определённых физических механизмах и производственных процессах.
В её рамках можно создавать новые архитектуры транзисторов.
Использовать более совершенные материалы.
Развивать литографию.
И совершенствовать методы интеграции.
Однако переход к совершенно иной физической основе вычислений может потребовать изменения всей технологической парадигмы.
Например, если полезная информационная функция начинает выполняться не посредством обычного полупроводникового канала, а за счёт специально управляемого квантового состояния.
Но необходимо учитывать, что новые и прежние парадигмы могут сосуществовать.
Возникновение альтернативной физической технологии не означает автоматического исчезновения CMOS.
Следовательно, проектирование технологического скачка должно учитывать возможность гибридных архитектур.
1.2.4. Научные революции и технологические изменения
Для анализа крупных изменений в науке большое значение имеет работа Томаса Куна The Structure of Scientific Revolutions, опубликованная в 1962 году [4].
В ней исследовались изменения научных парадигм и особенности перехода между различными системами научного объяснения.
Однако не следует механически переносить понятие научной революции на любую технологическую модернизацию.
Научная революция связана с изменением фундаментальных представлений и исследовательских норм.
Технологическая революция может возникнуть и без непосредственного пересмотра основных научных законов.
Например, новая промышленная архитектура способна радикально изменить стоимость производства благодаря иной организации известных физических процессов.
Следовательно, необходимо разграничивать научные открытия, инженерные изобретения и системные технологические преобразования.
1.2.5. Революционный технологический переход
В настоящей книге под технологическим скачком предлагается понимать переход, при котором новая физическая, инженерная или организационная архитектура обеспечивает качественное изменение достижимых функциональных возможностей.
Но подобное определение требует уточнения.
Не всякое большое процентное улучшение представляет революционный переход.
Например, увеличение скорости процессора само по себе может происходить в рамках прежней архитектуры.
С другой стороны, сравнительно небольшое улучшение отдельной характеристики может оказаться революционным, если оно устраняет критическое системное ограничение.
Следовательно, технологический скачок должен определяться в связи с изменением возможностей всей системы.
Важными признаками могут быть возникновение ранее недоступной функции, существенное снижение стоимости полезного результата или переход к новому классу технических решений.
1.2.6. Созидательное разрушение и изменение промышленной структуры
Важнейшее значение для понимания технологических революций имеют исследования Йозефа Шумпетера.
В работе Capitalism, Socialism and Democracy, опубликованной в 1942 году, он рассматривал механизм созидательного разрушения, при котором новые технологические и экономические решения преобразуют существующие производственные структуры [3].
В дальнейшем эти идеи получили развитие в моделях эндогенного роста.
В частности, Агийон и Хауитт в 1992 году представили модель экономического роста, основанного на инновациях и созидательном разрушении [13].
Для Метаразвития соответствующие исследования показывают, что технологический скачок может сопровождаться сложными экономическими последствиями.
Новая технология способна создавать новые рынки.
Но одновременно обесценивать прежние производственные мощности.
Поэтому генеральная программа должна учитывать не только технические возможности, но и стоимость перехода к новой производственной системе.
1.2.7. Что означает управляемый технологический скачок
Понятие управляемого скачка не должно означать возможность заранее гарантировать научное открытие.
Научный поиск содержит фундаментальную неопределённость.
Невозможно достоверно определить момент возникновения неизвестного физического принципа.
Нельзя гарантировать положительный результат каждого эксперимента.
И невозможно заранее установить экономическую конкурентоспособность любого принципиально нового устройства.
Поэтому управляемость необходимо понимать иначе.
Она заключается в возможности специально организовывать исследовательский процесс.
Формировать альтернативные гипотезы.
Выбирать информативные эксперименты.
Распределять ресурсы.
Устанавливать критерии перехода между стадиями.
И своевременно прекращать бесперспективные направления.
Таким образом, управляемый технологический скачок представляет не гарантированную революцию, а проектируемую исследовательскую программу, ориентированную на выявление и освоение качественно новых технологических возможностей.
1.2.8. Технологический триггер
Особую роль в концепции Метаразвития приобретает понятие технологического триггера.
Под ним предлагается понимать физическое открытие, инженерное решение, исследовательский метод или организационный механизм, способный при определённых условиях вызвать качественное изменение технологических возможностей.
Например, новый способ управления электронным состоянием может создать предпосылки для альтернативной вычислительной архитектуры.
Новый метод автоматизированного проектирования способен существенно уменьшить продолжительность разработки сложных устройств.
А изменение производственной организации может обеспечить более быстрый переход от лабораторного прототипа к серийному выпуску.
Однако потенциальный триггер не следует отождествлять с уже доказанным механизмом технологического скачка.
Его значение должно подтверждаться экспериментально.
Необходимо установить, какой именно механизм обеспечивает преимущество.
Какие условия необходимы для его реализации.
И сохраняется ли преимущество на уровне завершённой технологической системы.
1.2.9. Технологическая зависимость от ранее выбранного пути
Новый технологический принцип не всегда быстро вытесняет существующий.
Одной из причин является накопление инфраструктуры, знаний и экономических связей вокруг прежней технологии.
В работе Брайана Артура 1989 года исследовались процессы закрепления технологических альтернатив под влиянием возрастающей отдачи и исторических обстоятельств [8].
Для Метаразвития это имеет принципиальное значение.
Даже если новая технология потенциально превосходит существующую, её освоение может ограничиваться высокой стоимостью создания необходимой инфраструктуры.
Например, новая электронная архитектура может требовать других материалов, методов контактов, стандартов проектирования и оборудования.
Следовательно, проектирование технологического скачка должно учитывать не только физический принцип, но и затраты на переход.
1.2.10. Архитектурные инновации
Технологический скачок может возникать не только вследствие открытия нового материала или физического эффекта.
Иногда решающее значение приобретает изменение взаимосвязей между уже существующими компонентами.
В работе Хендерсон и Кларка 1990 года было показано значение архитектурных инноваций для изменения конкурентных возможностей технологических организаций [11].
Для современной электроники это особенно важно.
Повышение эффективности может происходить посредством новых способов объединения вычислительных блоков.
Изменения организации памяти.
Развития многоуровневой интеграции.
Или использования специализированных ускорителей.
Следовательно, программа Метаразвития не должна заранее отдавать исключительное предпочтение физически новым устройствам.
Необходимо одновременно исследовать материальные, архитектурные, алгоритмические и организационные варианты.
1.2.11. Исследование нового и совершенствование существующего
Для организации технологического развития необходимо распределять ресурсы между двумя типами деятельности.
Первый связан с совершенствованием уже известных решений.
Второй — с исследованием принципиально новых возможностей.
В работе Джеймса Марча 1991 года были исследованы механизмы соотношения exploration и exploitation — поиска новых возможностей и использования уже освоенных знаний [10].
Для Метаразвития это различие имеет непосредственное значение.
Если исследовательская система направляет все ресурсы на совершенствование существующей технологии, она может пропустить появление новой парадигмы.
Но если все ресурсы расходуются на радикальный поиск, возникает риск отсутствия практически полезных результатов.
Поэтому необходимо проектировать сбалансированный исследовательский портфель.
1.2.12. Критерии технологического скачка
Для признания определённого результата технологическим скачком предлагается использовать несколько критериев.
Прежде всего необходимо установить, какое ограничение существующей системы преодолено.
Затем определить новый физический, инженерный или организационный механизм.
После этого измерить изменение функциональных характеристик.
Оценить полную стоимость достижения результата.
Проверить воспроизводимость.
И исследовать возможность последующего масштабирования.
Особое значение имеет база сравнения.
Нельзя сравнивать новую технологию исключительно с устаревшим состоянием конкурирующей системы.
Необходимо учитывать современные доступные альтернативы и их продолжающееся совершенствование.
Следовательно, технологический скачок должен подтверждаться относительно актуальной технологической границы.
1.2.13. Пределы управляемости
Даже эффективно организованная исследовательская система не может устранить все ограничения.
Фундаментальные законы природы сохраняют обязательное значение.
Экспериментальные результаты могут оказаться отрицательными.
Новые устройства могут требовать дорогостоящей инфраструктуры.
А некоторые технологические направления могут потерять актуальность вследствие появления альтернатив.
Поэтому управление скачком должно включать возможность изменения первоначального плана.
Необходимо заранее устанавливать условия пересмотра гипотез.
Ограничения допустимых затрат.
И критерии прекращения экспериментов.
Таким образом, отказ от бесперспективной траектории может представлять положительный результат правильно организованного научно-технологического поиска.
1.2.14. Основной вывод раздела
Технологическая эволюция и технологические революции не являются полностью противоположными процессами.
Последовательное накопление знаний может создавать предпосылки качественного изменения.
А революционный переход требует последующего длительного инженерного совершенствования.
Для Метаразвития важна возможность целенаправленно организовывать поиск новых направлений, не ограничиваясь развитием существующей траектории.
Однако управление этим процессом должно основываться на экспериментальной проверке, а не на предположении о гарантированной достижимости любого технологического скачка.
1.3. Технология развития технологий
1.3.1. Почему необходимо исследовать сам процесс создания технологий
Обычно научно-технические исследования ориентированы на определённый конечный результат.
Например, создание нового материала.
Разработку электронного устройства.
Повышение эффективности производственного процесса.
Или поиск нового алгоритма.
Но технология не возникает непосредственно из намерения исследователя.
Необходима последовательность действий.
Получение информации.
Формирование гипотез.
Расчёты.
Эксперименты.
Проверка.
Инженерное проектирование.
Изготовление.
Испытания.
И воспроизводимое применение.
Каждый этап обладает собственной стоимостью, продолжительностью и вероятностью успешного завершения.
Следовательно, можно поставить задачу совершенствования не только конечного результата, но и всей последовательности его создания.
Именно эта постановка формирует основу технологии развития технологий.
1.3.2. Процесс создания технологий как объект проектирования
Для целей Метаразвития предлагается рассматривать научно-технологический процесс как воспроизводимую систему взаимосвязанных исследовательских и инженерных операций.
В этой системе можно выделить несколько объектов совершенствования.
Первый — способы постановки исследовательских задач.
Второй — методы получения и проверки исходной информации.
Третий — механизмы формирования гипотез.
Четвёртый — процедуры выбора экспериментов.
Пятый — способы моделирования.
Шестой — методы измерений.
Седьмой — организация технического проектирования.
Восьмой — процедуры проверки воспроизводимости.
Девятый — механизмы производственного освоения.
Десятый — способы накопления и передачи исследовательского опыта.
Однако изменение одного элемента может влиять на другие.
Например, повышение скорости генерации гипотез способно увеличить нагрузку на экспериментальную лабораторию.
Поэтому необходимо исследовать эффективность всего процесса.
1.3.3. Связь с современными системами управления инновациями
В международной практике существуют стандартизированные подходы к управлению инновационной деятельностью.
В частности, ISO 56001:2024 устанавливает требования к системе управления инновациями [25].
Кроме того, ISO/IEC/IEEE 15288:2023 определяет общую структуру процессов жизненного цикла сложных технических систем [26].
Эти документы представляют важные методологические источники.
Они помогают организовывать деятельность, распределять ответственность и управлять изменениями.
Однако наличие системы управления инновациями не доказывает существования Метаразвития.
Организация может соответствовать определённым управленческим требованиям, не демонстрируя ускоренного создания новых технологий.
Поэтому для META необходимо дополнительное условие.
Система должна воспроизводимо повышать эффективность научно-технологической деятельности.
Именно этот результат должен становиться объектом независимой экспериментальной оценки.
1.3.4. Функциональная архитектура генеральной технологии META
В настоящей книге предлагается рассматривать META как интегрированную исследовательскую систему.
Её основные компоненты включают:
Постановку стратегических научно-технологических задач.
Анализ существующих технологических ограничений.
Поиск новых физических и инженерных принципов.
Формирование альтернативных исследовательских траекторий.
Интеллектуальное моделирование и генерацию гипотез.
Экспериментальную проверку.
Разработку функциональных прототипов.
Оценку производственной и экономической пригодности.
Независимую проверку полученных результатов.
Совершенствование собственных методов исследования.
Однако перечисленные компоненты не следует отождествлять с отдельными организациями или вычислительными устройствами.
Это функциональная структура.
Её конкретная реализация может включать научные лаборатории, программные системы, исследовательские коллективы и промышленную инфраструктуру.
1.3.5. NOO как интеллектуально-креативный компонент Метаразвития
Вторая базовая субтехнология, NOO, предназначена для совершенствования интеллектуальных функций научно-технологического поиска.
В предыдущей части книги рассматривались возможности перспективных ноокомпьютеров и ноомашин.
Особое значение имеют формирование гипотез, поиск технических решений, планирование экспериментов и проверка результатов.
Современная наука уже располагает отдельными экспериментальными предпосылками таких функций.
Например, роботизированная научная система Adam, представленная в работе King и соавторов 2009 года, выполняла определённые этапы формирования и проверки научных гипотез [18].
Позднее исследования автономных лабораторий расширили возможности интеграции вычислительного поиска и физического эксперимента.
Однако для NOO необходимо доказать не только способность выполнять отдельные операции.
Главная задача заключается в повышении результативности полного исследовательского цикла.
1.3.6. PICO как физическая субтехнология и экспериментальная область META
Первая базовая субтехнология, PICO, ориентирована на создание новых физических оснований электроники.
В предыдущих частях книги были рассмотрены атомарно-точные устройства, молекулярная электроника, одноэлектронные структуры и квантовые электронные системы.
Их разработка требует решения множества взаимосвязанных проблем.
Необходимо выбирать материалы.
Формировать функциональные структуры.
Создавать электрические контакты.
Разрабатывать методы управления.
Измерять характеристики.
Обеспечивать воспроизводимость.
И исследовать производственную масштабируемость.
Поэтому PICO представляет особенно интересную область проверки эффективности Метаразвития.
Однако её значение для META не должно определяться только возможным конечным успехом пикоэлектроники.
Даже отрицательные результаты способны представлять ценность.
Например, если новая исследовательская методика позволяет быстрее выявлять физически бесперспективные конструкции, это может повышать эффективность последующего поиска.
Следовательно, PICO выступает одновременно самостоятельным физическим направлением и экспериментальной областью совершенствования исследовательских методов.
1.3.7. Одновременное развитие PICO и NOO
Принцип одновременного запуска двух субтехнологий имеет особое значение.
Если развитие NOO поставить в зависимость от появления промышленной пикоэлектроники, первоначальная интеллектуально-креативная программа окажется неоправданно ограниченной.
Но существующие вычислительные технологии уже позволяют исследовать многие функции будущих ноомашин.
Поэтому NOO должна развиваться на доступной аппаратной основе.
Аналогичным образом физические исследования PICO не должны ожидать создания универсальной ноомашины.
Они могут использовать существующие методы математического моделирования, экспериментальной физики и материаловедения.
Таким образом, две программы должны сохранять самостоятельные исследовательские планы.
При этом необходимо создавать интерфейсы для их последующего взаимодействия.
1.3.8. Положительная технологическая обратная связь
Одной из центральных гипотез Метаразвития является возможность возникновения положительной обратной связи между PICO и NOO.
Предполагаемый механизм заключается в следующем.
Интеллектуально-креативные методы NOO помогают повышать эффективность исследований новых физических вычислительных устройств.
Достижения PICO могут создавать более совершенные аппаратные средства.
Эти средства потенциально расширяют возможности последующих систем NOO.
В результате появляется возможность дальнейшего совершенствования обеих субтехнологий.
Однако наличие такой концептуальной последовательности не является доказательством реального самоускорения.
Необходимо исследовать несколько последовательных технологических циклов.
Установить вклад каждой подсистемы.
Измерить затраты.
И определить, сохраняется ли преимущество при изменении исследовательских задач.
Следовательно, положительная технологическая обратная связь представляет проверяемую гипотезу, а не гарантированный механизм развития.
1.3.9. Исследовательская память и накопление подтверждённых результатов
Для совершенствования методов создания технологий необходимо сохранять результаты предшествующих исследований.
Однако обычного накопления документов недостаточно.
Необходима структурированная система исследовательской памяти.
Она должна содержать исходные гипотезы.
Использованные данные.
Экспериментальные условия.
Результаты измерений.
Обнаруженные ошибки.
Отрицательные эксперименты.
И сведения о подтверждённых технических решениях.
Особое значение имеют принципы FAIR, разработанные для повышения доступности и повторного использования научных данных [30].
Но для Метаразвития требуется также сохранять историю исследовательских решений.
Например, почему была выбрана определённая гипотеза.
Какие альтернативы рассматривались.
И какие методы оказались наиболее результативными.
Это позволяет исследовать причины успехов и неудач.
1.3.10. Контур независимой проверки
Одна из наиболее серьёзных опасностей интеллектуально автоматизированного научного поиска заключается в возможности накопления недостоверных результатов.
Генеративная модель способна предложить убедительное объяснение, которое не соответствует физической реальности.
Компьютерный расчёт может содержать ошибку.
Экспериментальный результат может быть связан с неисправностью оборудования.
Поэтому технология Метаразвития должна включать самостоятельный механизм проверки.
Особое значение имеют исследования научной воспроизводимости, включая работу Munaf; и соавторов 2017 года [29].
Для META необходимо разграничивать генерацию и подтверждение результата.
Математическое утверждение должно проверяться соответствующими математическими методами.
Физическая гипотеза — посредством достоверных экспериментальных данных.
Техническое устройство — через испытания.
Следовательно, достоверность не может определяться только уверенностью интеллектуальной системы.
1.3.11. Экономика технологии развития технологий
Метаразвитие должно оцениваться не только по количеству полученных результатов.
Необходимо учитывать их полную стоимость.
Например, новая исследовательская система может создавать больше гипотез, но требовать значительно больших затрат на их проверку.
Или сокращать время моделирования, не изменяя продолжительность изготовления экспериментального образца.
В таком случае итоговое преимущество может оказаться ограниченным.
Поэтому необходимо определять стоимость полного цикла.
Она должна включать вычисления, персонал, оборудование, материалы, экспериментальные операции, проверку результатов и исправление ошибок.
Особенно важно учитывать отрицательные результаты и неудачные технологические попытки.
Следовательно, экономическая эффективность META должна характеризовать стоимость достижения подтверждённого полезного результата.
1.3.12. Технология развития технологий как воспроизводимый процесс
Для признания определённого метода элементом Метаразвития необходимо доказать его воспроизводимость.
Например, новая процедура выбора экспериментов может сократить продолжительность разработки одного материала.
Однако этот результат не гарантирует эффективности при исследовании другого вещества.
Поэтому следует выполнять серию сопоставимых задач.
Использовать независимые контрольные данные.
Сравнивать результаты с доступными альтернативными методами.
И определять границы применимости.
Если преимущество сохраняется, возникает основание для более широкой оценки.
Но если оно наблюдается только на одной специально подобранной задаче, соответствующий метод остаётся локальным экспериментальным результатом.
1.3.13. Технологическая зрелость и научная новизна
Необходимо различать новизну метода и зрелость его практического применения.
Например, принципиально новый алгоритм может существовать только в виде исследовательской программы.
Другой метод может обладать меньшей научной новизной, но обеспечивать высокую производственную эффективность.
Для оценки зрелости современных технологий применяются различные системы.
В частности, руководство GAO 2020 года рассматривает методы оценки готовности технологий к интеграции в сложные проекты [27].
Для PICO и NOO в предыдущих главах были предложены авторские исследовательские шкалы зрелости.
Однако их нельзя автоматически отождествлять с международно используемыми уровнями TRL.
Технологическая зрелость, научная новизна и метатехнологическая эффективность представляют различные характеристики.
1.3.14. Что должно стать результатом создания META
Важнейший вопрос заключается в определении конечного продукта генеральной технологии.
Им не обязательно должен становиться отдельный компьютер или электронный прибор.
Одним из результатов может быть новая воспроизводимая методика научного поиска.
Другим — система автоматизированного технологического проектирования.
Третьим — исследовательская платформа, объединяющая вычислительные методы и экспериментальное оборудование.
Четвёртым — новая организация совместной деятельности исследовательских коллективов.
Но для признания соответствующего результата элементом Метаразвития необходимо доказать его влияние на эффективность последующих исследований.
Следовательно, основной продукт META должен рассматриваться как воспроизводимый механизм совершенствования научно-технологической деятельности.
1.3.15. Основной вывод раздела
Технология развития технологий представляет собой не отдельный прибор и не универсальный административный механизм.
Она предполагает создание специально организованной системы совершенствования методов научного поиска, изобретательства и технологического проектирования.
В авторской концепции настоящей книги её физическая и интеллектуально-креативная основы связываются с PICO и NOO.
Однако эффективность такого объединения должна подтверждаться экспериментально.
Именно эта задача определяет переход от концептуальной схемы Метаразвития к проектированию конкретных исследовательских систем.
1.4. Принципы проектирования новых траекторий
1.4.1. От прогнозирования будущего к проектированию альтернатив
Традиционный технологический прогноз часто направлен на определение вероятного продолжения существующих тенденций.
Например, исследуется ожидаемая динамика производительности процессоров.
Стоимость полупроводникового производства.
Развитие определённых материалов.
Или изменение структуры вычислительной инфраструктуры.
Однако прогнозирование и проектирование представляют различные задачи.
Прогноз исследует возможные будущие состояния.
Проектирование направлено на создание условий достижения определённого результата.
Для Метаразвития это различие имеет принципиальное значение.
Необходимо не только предполагать, какая технологическая траектория окажется наиболее вероятной.
Следует исследовать возможность целенаправленного формирования новых траекторий.
При этом нельзя считать, что желаемое будущее автоматически достижимо.
Проектирование должно учитывать физические ограничения, доступные ресурсы и неопределённость научного поиска.
1.4.2. Целевая постановка технологической задачи
Первоначальным этапом становится определение желаемого функционального результата.
Например, необходимо создать вычислительную систему с существенно меньшей полной стоимостью выполнения определённой задачи.
Но такая постановка ещё не определяет физическую архитектуру.
Возможно, преимущество будет достигнуто посредством новых полупроводниковых структур.
Или изменения организации памяти.
Или использования специализированных алгоритмов.
Или новой архитектуры распределённых вычислений.
Следовательно, целевая постановка должна предшествовать выбору конкретной технологии.
Особенно важно избегать ситуации, когда заранее выбранное техническое решение начинает определять формулировку исследовательской задачи.
Для META основным объектом проектирования должна оставаться полезная функция.
1.4.3. Принцип функциональной нейтральности
В начале исследования необходимо рассматривать несколько возможных способов достижения цели.
Например, повышение эффективности вычислений может обеспечиваться не только посредством уменьшения размеров транзисторов.
Возможны алгоритмические изменения.
Новые системы памяти.
Специализированные ускорители.
Альтернативные материалы.
И гибридные вычислительные архитектуры.
Поэтому для Метаразвития принципиально важно не привязывать исследовательскую программу к единственному физическому механизму.
Это не означает полного отсутствия приоритетов.
Ресурсы ограничены, и необходимо выбирать перспективные направления.
Но выбор должен осуществляться на основании проверяемых критериев.
1.4.4. Принцип разграничения ограничений
Одним из важнейших элементов проектирования становится анализ природы существующих ограничений.
Предлагается различать четыре основных класса.
Физические ограничения. Они связаны с фундаментальными закономерностями природы.
Инженерные ограничения. Они отражают возможности доступных материалов, конструкций и оборудования.
Экономические ограничения. Они определяют стоимость достижения требуемого результата.
Организационные ограничения. Они связаны с компетенциями, управлением, доступностью информации и эффективностью исследовательских процессов.
Такое разграничение позволяет избежать принципиальных ошибок.
Например, технология не может устранить фундаментальные термодинамические ограничения.
Но может изменить архитектуру устройства таким образом, чтобы уменьшить реальные энергетические потери.
А экономически неприемлемый процесс может стать доступнее благодаря совершенствованию производства.
Следовательно, перед проектированием новой траектории необходимо определить характер преодолеваемого ограничения.
1.4.5. Принцип множественности исследовательских траекторий
На ранних этапах научного поиска часто невозможно достоверно определить, какое направление окажется успешным.
Поэтому целесообразно рассматривать несколько альтернативных траекторий.
Например, для перспективной электроники могут исследоваться атомарно-точные кремниевые структуры.
Двумерные материалы.
Молекулярные устройства.
Квантовые электронные архитектуры.
И новые способы соединения функциональных элементов.
Однако необходимо учитывать стоимость параллельных исследований.
Поддержание слишком большого количества направлений способно приводить к распылению ресурсов.
Следовательно, система проектирования должна устанавливать разумное соотношение между разнообразием поиска и концентрацией исследовательских усилий.
1.4.6. Принцип исследовательского портфеля
Для управления неопределённостью предлагается использовать портфельный подход.
Часть ресурсов направляется на совершенствование уже доказанных технологических решений.
Другая часть — на исследование новых архитектур.
Третья — на проверку более радикальных физических гипотез.
При этом распределение ресурсов должно пересматриваться по мере получения результатов.
Если новый физический принцип демонстрирует перспективные характеристики, соответствующее направление может получать дополнительные ресурсы.
Если результаты систематически отрицательны, программа должна пересматриваться.
Но нельзя считать, что отрицательный эксперимент автоматически делает всё направление бесперспективным.
Необходимо анализировать причину неудачи.
Следовательно, управление портфелем должно основываться на содержательной научной оценке.
1.4.7. Принцип поиска технологического триггера
Для достижения качественного скачка особый интерес представляют решения, способные изменить структуру технологических ограничений.
Однако технологический триггер должен рассматриваться как проверяемая гипотеза.
Например, предлагается новый способ формирования электронного контакта.
Исследовательская система должна установить, какие характеристики могут улучшиться.
Какой физический механизм предполагается.
Какие материалы необходимы.
Каковы ожидаемые ограничения.
Какие эксперименты способны подтвердить преимущество.
И возможен ли перенос результата на более крупную интегрированную систему.
Только после соответствующей проверки можно оценивать реальную технологическую значимость решения.
1.4.8. Принцип критического эксперимента
Одним из наиболее эффективных способов сокращения затрат является раннее выявление принципиальных ошибок гипотезы.
Поэтому для каждого исследовательского направления необходимо определять эксперименты, способные наиболее информативно проверить его основные предположения.
В частности, это может быть измерение критического физического параметра.
Проверка долговременной устойчивости.
Исследование контактного сопротивления.
Или испытание воспроизводимости изготовления.
Однако критический эксперимент должен проектироваться так, чтобы его результат действительно различал альтернативные объяснения.
Если любой результат можно объявить подтверждением исходной гипотезы, проверка теряет научный смысл.
Следовательно, программа Метаразвития должна специально совершенствовать методы опровержения и уточнения исследовательских предположений.
1.4.9. Принцип поэтапной технологической проверки
Для предотвращения преждевременного масштабирования предлагается использовать последовательную систему исследовательских переходов.
Первоначально проверяется физический принцип.
Затем создаётся функциональный прототип.
После этого исследуется воспроизводимость.
Далее — взаимодействие нескольких элементов.
Затем — технологическая интеграция.
И наконец — производственная и экономическая пригодность.
При этом конкретная последовательность может изменяться.
Некоторые исследования целесообразно выполнять параллельно.
Однако необходимо сохранять различие между экспериментальной работоспособностью и промышленной зрелостью.
Особое значение здесь имеют методы системной инженерии и оценки технологической готовности [26, 27].
1.4.10. Принцип полного системного сравнения
Новая технология может демонстрировать превосходство отдельного функционального элемента.
Но это ещё не означает преимущества законченного устройства.
Например, атомарный переключатель может иметь чрезвычайно малые размеры.
Но требовать сложного управления.
Специального охлаждения.
Или дорогостоящего изготовления.
Поэтому необходимо оценивать всю систему.
Включая питание.
Межсоединения.
Память.
Управление.
Охлаждение.
Производство.
И эксплуатацию.
Для Метаразвития это означает, что технологическая траектория должна сравниваться по полной полезной функции, а не по одному рекордному параметру.
1.4.11. Принцип динамического сравнения с технологической границей
Особое значение приобретает выбор базы сравнения.
Если исследовательская программа ориентируется исключительно на достигнутый ранее уровень конкурирующей технологии, она может оказаться в положении постоянного догоняющего развития.
Пока новая система проходит экспериментальные испытания, существующая промышленная платформа продолжает совершенствоваться.
Поэтому необходимо учитывать ожидаемую динамику доступных альтернатив.
Однако прогноз этой динамики всегда содержит неопределённость.
Следовательно, целесообразно использовать несколько сценариев.
Консервативный.
Основной.
И сценарий ускоренного развития конкурирующих технологий.
При этом окончательная оценка должна опираться на актуальные экспериментальные и производственные данные.
1.4.12. Принцип гибридного перехода
Не всякая новая технологическая траектория требует полного отказа от существующей инфраструктуры.
Во многих случаях наиболее рациональным оказывается сочетание прежних и новых решений.
Например, атомарный функциональный элемент может использовать обычную CMOS-электронику для управления.
Новый интеллектуальный алгоритм может работать на существующем вычислительном оборудовании.
А перспективная автономная лаборатория — использовать уже имеющиеся измерительные приборы.
Подобные гибридные решения могут снижать первоначальные затраты и технологические риски.
Но необходимо учитывать, что дополнительная инфраструктура способна уменьшать ожидаемое преимущество.
Поэтому гибридный переход должен оцениваться количественно.
1.4.13. Принцип институциональной реализуемости
Технологическая траектория существует не только в физическом и инженерном пространстве.
Она реализуется посредством научных организаций, предприятий, образовательных систем и промышленных цепочек поставок.
Важное значение имеют исследования миссионно ориентированной инновационной политики, включая работу Марианы Маццукато 2018 года [21].
Кроме того, Schot и Steinmueller исследовали различные подходы к организации инновационных систем и направленным преобразованиям [22].
Для Метаразвития данные исследования показывают необходимость учитывать институциональные условия.
Даже перспективный физический принцип не превращается автоматически в освоенную технологию.
Необходимы исследовательские коллективы.
Оборудование.
Квалифицированные специалисты.
Производственная кооперация.
И процедуры проверки.
Следовательно, организационное проектирование должно рассматриваться как часть общей технологической программы.
1.4.14. Принцип независимой проверки и воспроизводимости
Одним из фундаментальных требований становится возможность независимого подтверждения результатов.
Если новый метод проектирования демонстрирует преимущество только в одной исследовательской группе, необходимо установить, сохраняется ли эффект в других условиях.
Возможно, результат связан с высокой квалификацией конкретных специалистов.
Или уникальным оборудованием.
Или особенностями выбранной задачи.
Поэтому необходимо исследовать переносимость метода.
Особое значение имеет документирование исходных данных, программных средств и экспериментальных процедур.
Без этого невозможно достоверно установить причину улучшения.
Следовательно, воспроизводимость должна проектироваться с самого начала.
1.4.15. Принцип безопасности и обратимости
По мере увеличения автономности исследовательских систем возрастает значение управления рисками.
Особенно важны ситуации, когда интеллектуальная система получает возможность изменять параметры физического оборудования или собственные методы работы.
Для подобных случаев необходимо разграничивать допустимые действия.
Использовать контроль изменений.
Сохранять возможность возврата к предыдущей версии.
И проводить независимые испытания перед внедрением.
Применительно к интеллектуальным системам методологическим источником может служить NIST AI Risk Management Framework [31].
Однако соответствующие процедуры должны адаптироваться к конкретной научно-технологической задаче.
Следовательно, безопасность должна рассматриваться как необходимое условие практической реализации Метаразвития.
1.4.16. Пример проектирования новой траектории для PICO
Рассмотрим условную исследовательскую задачу.
Необходимо создать электронную структуру, обеспечивающую более эффективное управление определённым функциональным состоянием.
Традиционный путь может заключаться в последовательном совершенствовании существующего материала.
Однако в рамках META целесообразно сформировать несколько альтернатив.
Первая предполагает изменение химического состава.
Вторая — использование новой атомарной конфигурации.
Третья — применение другого физического механизма переключения.
Четвёртая — изменение архитектуры управления.
Пятая — перенос части функции на иной системный уровень.
Для каждой альтернативы определяется физическая гипотеза.
Затем выбираются расчётные методы.
Проводится предварительный отбор.
Разрабатываются критические эксперименты.
Полученные результаты сопоставляются с исходными прогнозами.
После этого исследовательская программа корректируется.
Но главное отличие Метаразвития должно проявиться на следующем этапе.
Необходимо проанализировать, какие методы поиска и проверки оказались наиболее эффективными.
Затем предложить их улучшение.
И проверить его на новых исследовательских задачах.
Таким образом, объектом развития становится не только электронная структура, но и способ её создания.
1.4.17. Система основных принципов
Для обобщения предлагается следующая таблица.
Принцип Содержание Проверяемый результат
Целевая постановка Приоритет полезной функции Ясные требования
Множественность Альтернативные траектории Сравнение решений
Физическая строгость Учёт законов природы Достоверная модель
Критический эксперимент Ранняя проверка гипотез Сокращение неопределённости
Системность Оценка всей архитектуры Полная эффективность
Воспроизводимость Независимое подтверждение Устойчивый результат
Адаптивность Изменение методов поиска Улучшение последующих циклов
Безопасность Контроль рисков Управляемость процесса
Данная таблица представляет авторскую исследовательскую классификацию.
Она не является международным стандартом.
Её применение требует определения конкретных методов оценки для каждой технологической области.
1.4.18. Основной вывод раздела
Проектирование новых технологических траекторий должно основываться на сочетании целевой постановки, физической обоснованности, исследования альтернатив и независимой проверки.
Однако особенность Метаразвития заключается в дополнительной задаче.
Необходимо совершенствовать не только выбранную траекторию, но и сам метод поиска, оценки и изменения технологических траекторий.
Именно это отличает генеральную технологию META от обычной организации инновационного проекта.
1.5. Метаразвитие как самостоятельный объект научного исследования
1.5.1. Необходимость самостоятельной исследовательской дисциплины
До настоящего момента Метаразвитие рассматривалось как теоретическая концепция и проектируемая научно-технологическая система.
Однако возникает следующий вопрос.
Может ли оно стать самостоятельным объектом научного исследования?
Для ответа необходимо определить специфический предмет, методы и проверяемые гипотезы.
Само создание нового термина не образует научной дисциплины.
Необходимо показать, какие вопросы не получают достаточного объяснения в рамках уже существующих подходов.
В современном науковедении исследуются закономерности научной деятельности.
В экономике инноваций — механизмы технологического роста.
В системной инженерии — методы создания сложных технических объектов.
В управлении исследованиями — способы организации научных программ.
Следовательно, теория Метаразвития должна не повторять эти дисциплины, а формулировать особый интегрированный предмет исследования.
1.5.2. Научные предпосылки изучения самого процесса развития
Современная наука уже располагает исследованиями, близкими по предмету к предлагаемой программе.
В работе Fortunato и соавторов Science of Science, опубликованной в 2018 году, систематизированы подходы к исследованию закономерностей научного производства [17].
Они включают анализ научных коллективов, публикационных систем, распределения знаний и взаимодействия исследовательских направлений.
Другой научный источник составляют исследования инновационной экономики.
Они позволяют анализировать технологические изменения, распространение знаний и влияние институтов.
Третий источник — современные методы системной инженерии.
Четвёртый — интеллектуальная автоматизация научных исследований.
Однако наличие этих дисциплин ещё не означает существования проверенной генеральной технологии Метаразвития.
Их результаты могут использоваться для формирования и проверки её гипотез.
1.5.3. Предмет научного исследования Метаразвития
В настоящей книге предлагается следующее рабочее определение.
Предметом научного исследования Метаразвития являются закономерности, методы и ограничения целенаправленного совершенствования процессов создания новых знаний, изобретений и технологий.
Это определение позволяет выделить несколько основных объектов.
Первый — исследовательский процесс.
Второй — методы формирования и проверки научных гипотез.
Третий — способы организации технологического проектирования.
Четвёртый — механизмы передачи и накопления знаний.
Пятый — процедуры выбора технологических траекторий.
Шестой — методы оценки результативности.
Седьмой — процессы совершенствования самих исследовательских методов.
Именно последний объект представляет особый интерес.
Он позволяет поставить вопрос о возможном изменении эффективности последующих научно-технологических циклов.
1.5.4. Основная научная гипотеза Метаразвития
Для дальнейшей проверки предлагается сформулировать центральную гипотезу.
Специально организованная система научно-технологического проектирования, объединяющая интеллектуально-креативные методы, экспериментальную проверку и контролируемое совершенствование исследовательских процедур, может обеспечивать воспроизводимое повышение эффективности создания новых технологий по сравнению с доступными альтернативными способами организации исследований.
Однако данная гипотеза содержит несколько самостоятельных утверждений.
Первое — существование интегрированной исследовательской системы.
Второе — её функциональная работоспособность.
Третье — повышение эффективности по сравнению с альтернативами.
Четвёртое — воспроизводимость эффекта.
Пятое — возможность дальнейшего совершенствования собственных методов.
Следовательно, каждое утверждение должно проверяться отдельно.
Нельзя считать всю гипотезу подтверждённой на основании успешного выполнения одной исследовательской задачи.
1.5.5. Экспериментальная проверка первой гипотезы
Первоначально необходимо доказать возможность интеграции соответствующих функций.
Например, создаётся исследовательская система, способная формировать гипотезы, выполнять расчёты и организовывать их проверку.
После этого необходимо определить её функциональные ограничения.
Какие задачи выполняются успешно?
Какие требуют человеческого участия?
Какие приводят к ошибкам?
Какие не могут быть завершены вследствие отсутствия необходимых инструментов?
Подобная проверка позволяет установить исходный уровень работоспособности.
Но сама по себе она не доказывает преимущества Метаразвития.
Для этого требуется следующий этап.
1.5.6. Сравнительный эксперимент
Для проверки эффективности предлагается использовать несколько исследовательских режимов.
Первый представляет традиционный научно-технологический процесс.
Второй использует современные доступные методы искусственного интеллекта и автоматизации.
Третий применяет специально разработанную архитектуру META.
Однако необходимо обеспечить сопоставимость условий.
Например, одинаковую или близкую сложность задач.
Сопоставимые вычислительные ресурсы.
Равные требования к качеству.
И одинаковые ограничения экспериментального бюджета.
По возможности распределение задач должно осуществляться по заранее установленной процедуре.
При этом результаты необходимо проверять независимо.
Особенно важно исключать ситуации, когда экспериментальная система оценивается исключительно разработчиками по самостоятельно выбранным выгодным примерам.
1.5.7. Измерение научно-технологической результативности
Для сравнительного анализа необходимо использовать несколько показателей.
Прежде всего — число полученных полезных результатов, соответствующих установленным требованиям.
Но этот показатель не должен ограничиваться количеством публикаций или предложенных гипотез.
Необходимо оценивать качество.
Новизну.
Достоверность.
Функциональную полезность.
И воспроизводимость.
Например, для исследования электронных устройств результатом может стать физически работоспособная структура с подтверждёнными характеристиками.
Для программной задачи — новый корректно работающий алгоритм.
Для материаловедения — экспериментально полученный материал с установленными свойствами.
Следовательно, критерии должны соответствовать предметной области.
1.5.8. Измерение продолжительности научно-технологического цикла
Следующий показатель связан со временем.
Однако необходимо правильно определить начало и окончание исследовательского процесса.
Если система формирует гипотезу за несколько секунд, это ещё не означает завершения научной задачи.
Может потребоваться длительная проверка.
Разработка экспериментального оборудования.
Изготовление образцов.
И анализ результатов.
Поэтому необходимо измерять продолжительность полного цикла.
От принятой постановки задачи — до получения результата установленной степени подтверждённости.
При этом следует отдельно фиксировать время отдельных стадий.
Это позволяет определять, какие процессы действительно ускоряются.
1.5.9. Измерение стоимости результата
Экономическая эффективность должна оцениваться по полной стоимости достижения полезного результата.
Необходимо учитывать вычислительные ресурсы.
Труд специалистов.
Экспериментальное оборудование.
Материалы.
Энергопотребление.
Информационные источники.
Проверку и исправление ошибок.
При этом следует учитывать расходы на неудачные эксперименты.
Иначе может возникать искусственное завышение эффективности исследовательской системы.
Следовательно, экономический анализ должен охватывать не только успешные результаты, но и полную исследовательскую программу.
1.5.10. Воспроизводимость как обязательный критерий
Особое значение имеет воспроизводимость.
Единичное улучшение не является достаточным доказательством Метаразвития.
Необходимо проводить серию независимых исследований.
Причём новые задачи не должны полностью совпадать с задачами, использованными при настройке системы.
Это позволяет уменьшать риск переобучения методов на конкретном экспериментальном наборе.
Особенно важно проверять переносимость.
Например, метод, успешно применённый при исследовании одного класса материалов, должен дополнительно проверяться на других задачах.
При этом не требуется заранее предполагать универсальную переносимость.
Достаточно установить конкретную область, в которой преимущество воспроизводимо.
1.5.11. Проверка самосовершенствования
Наиболее существенным этапом становится оценка способности системы улучшать собственные исследовательские методы.
Например, первоначальная методика используется для решения определённого набора задач.
После анализа результатов система предлагает изменение процедуры.
Затем новая методика проверяется независимо.
При этом необходимо обеспечить сопоставимость вычислительных ресурсов и сложности задач.
Если улучшение наблюдается только вследствие увеличения мощности оборудования, это не доказывает совершенствования метода.
Если преимущество исчезает на новых задачах, оно также не может считаться устойчивым.
Следовательно, подтверждённое самосовершенствование требует отдельной экспериментальной программы.
1.5.12. Проверка последовательного Метаразвития
Следующий этап связан с исследованием нескольких последовательных циклов.
Предположим, что первоначальная система META позволила разработать более эффективный исследовательский метод.
После этого новый метод используется в следующей программе.
Затем вновь осуществляется анализ его результатов.
Формируется очередное улучшение.
И выполняется повторная проверка.
При положительных результатах возникает основание исследовать устойчивое совершенствование процесса.
Однако нельзя автоматически считать, что каждое последующее изменение будет эффективнее предыдущего.
Возможно уменьшение отдачи.
Возникновение новых ограничений.
Или ухудшение результатов при переносе метода на другую предметную область.
Поэтому важнейшим условием становится объективная регистрация всех результатов, включая отрицательные.
1.5.13. Проверка взаимодействия PICO и NOO
Для генеральной технологии META особое значение имеет исследование взаимного влияния двух базовых субтехнологий.
Можно организовать несколько экспериментальных режимов.
В первом исследования PICO выполняются традиционными методами.
Во втором используются современные интеллектуальные инструменты.
В третьем применяется специальная архитектура NOO.
После этого сравниваются результаты.
Однако необходимо учитывать, что возможное преимущество может быть связано не с ноотехнологической архитектурой, а с различиями в вычислительных ресурсах или квалификации исследовательских групп.
Поэтому требуется контроль соответствующих факторов.
В дальнейшем можно исследовать обратное направление.
Например, использование новых аппаратных средств PICO в вычислительной инфраструктуре NOO.
Но подобные испытания станут возможны только после появления соответствующих физических устройств с подтверждёнными характеристиками.
1.5.14. Динамическое сравнение с мировым технологическим развитием
Особое значение имеет стратегическая задача опережения опережения.
Для её исследования необходимо учитывать, что внешняя технологическая среда постоянно изменяется.
Можно значительно улучшить внутреннюю исследовательскую систему, но одновременно обнаружить, что другие организации совершенствуются ещё быстрее.
Следовательно, абсолютное повышение эффективности не всегда означает технологическое лидерство.
Для оценки необходимо использовать динамическое сравнение.
Однако определение мировой технологической границы представляет сложную задачу.
Различные организации обладают разными компетенциями.
Публикации не всегда отражают реальное состояние промышленного производства.
А закрытые технологические разработки могут оставаться недоступными для внешнего анализа.
Поэтому оценка опережения должна включать неопределённость и несколько независимых показателей.
1.5.15. Условия опровержения гипотезы Метаразвития
Научная программа должна предусматривать возможность отрицательного результата.
Например, если интегрированная система META не превосходит современные доступные исследовательские методы при сопоставимых ресурсах, её дополнительная эффективность не подтверждается.
Если улучшение наблюдается только на заранее известных задачах, требуется дополнительная проверка.
Если новая исследовательская архитектура увеличивает затраты без соответствующего улучшения качества, её экономическое преимущество отсутствует.
Если последовательное совершенствование методов приводит к ухудшению результатов, необходимо пересмотреть соответствующую процедуру.
Следовательно, теория Метаразвития должна включать не только критерии успеха, но и условия отклонения отдельных гипотез.
Именно это позволяет рассматривать её как научную исследовательскую программу.
1.5.16. Организационная структура научного исследования Метаразвития
Для практического развития необходима междисциплинарная организация.
В соответствующей программе могут участвовать специалисты по физике.
Материаловедению.
Электронике.
Искусственному интеллекту.
Математическому моделированию.
Экономике инноваций.
Метрологии.
Системной инженерии.
И организации научных исследований.
Однако простое объединение специалистов не гарантирует возникновения новой технологии.
Необходима общая экспериментальная программа.
Согласованные критерии.
Совместимые форматы исследовательских данных.
И процедуры независимой проверки.
Особое значение имеет документация.
Она должна позволять воспроизводить не только полученный научный результат, но и процесс его достижения.
1.5.17. Методологические основания исследовательской программы INM
В качестве возможной организационной формы предлагается проект International NooMachines.
Его первоначальная задача должна заключаться в создании экспериментальной инфраструктуры для проверки гипотез NOO, PICO и META.
Однако наличие международной исследовательской организации не является доказательством Метаразвития.
Научная состоятельность должна определяться конкретными результатами.
Поэтому программа INM должна предусматривать последовательность исследований.
Создание базовых моделей.
Разработку экспериментальных систем.
Формирование контрольных задач.
Независимую проверку результатов.
Сравнение с доступными альтернативами.
И совершенствование подтверждённых методов.
При этом исследовательская программа должна сохранять возможность изменения направления при получении отрицательных результатов.
1.5.18. Научная новизна предлагаемой концепции
Необходимо особенно внимательно определить, в чём может заключаться самостоятельная научная новизна Метаразвития.
Она не состоит в самом утверждении, что технологии совершенствуются.
Подобные процессы давно исследуются экономикой, историей науки и системной инженерией.
Не является новым и факт использования компьютеров для научного проектирования.
Современные автоматизированные лаборатории также уже существуют.
Поэтому новизна авторской концепции должна обосновываться иначе.
Она может заключаться в специальной постановке задачи создания воспроизводимого механизма совершенствования самих научно-технологических процессов.
В разработке интегрированной архитектуры PICO–NOO–META.
В формировании экспериментальных методов оценки последовательного совершенствования исследовательских процедур.
И в исследовании возможности устойчивого повышения эффективности последующих технологических циклов.
Однако научная значимость этих положений должна подтверждаться дальнейшей разработкой теории и экспериментальными результатами.
1.5.19. Метаразвитие и общественная ценность технологий
Для генеральной программы важно учитывать не только научно-техническую, но и общественную результативность.
Новая технология может обеспечивать высокую производительность, но оставаться недоступной большинству пользователей.
Или создавать значительные экологические затраты.
Поэтому долгосрочная программа Метаразвития должна учитывать доступность полезных результатов.
Особое значение для настоящей книги имеет перспектива радикального снижения стоимости вычислений и интеллектуально-креативных функций.
Однако соответствующая цель не должна подменять экспериментальную проверку.
Необходимо установить, какие именно технологические механизмы обеспечивают снижение затрат.
И сохраняется ли преимущество при массовом применении.
Следовательно, экономическая доступность должна стать самостоятельным направлением оценки META.
1.5.20. Основные направления самостоятельной научной программы
Для дальнейшего развития теории предлагается выделить несколько исследовательских направлений.
Первое — изучение закономерностей эффективности научно-технических процессов.
Второе — разработка методов формирования и проверки новых технологических траекторий.
Третье — создание интеллектуально-креативных инструментов NOO.
Четвёртое — исследование перспективной физической элементной базы PICO.
Пятое — формирование интегрированных исследовательских архитектур META.
Шестое — разработка способов независимой оценки результатов.
Седьмое — изучение механизмов совершенствования исследовательских методов.
Восьмое — анализ экономической и социальной результативности.
Однако перечисленные направления должны сохранять различие между фундаментальным научным поиском и практической инженерной реализацией.
Не всякое исследование обязано немедленно приводить к промышленному продукту.
Но каждая технологическая гипотеза должна иметь определённый способ проверки.
1.5.21. Перспективная программа научной формализации
Для превращения Метаразвития в самостоятельный предмет строгого исследования необходимо разработать систему измеримых понятий.
Прежде всего требуется определить научно-технологический результат.
Затем — продолжительность его достижения.
Полную стоимость.
Качество.
Новизну.
Воспроизводимость.
И степень технологической зрелости.
После этого следует разработать методы сравнения различных исследовательских систем.
Особое значение приобретает анализ изменения эффективности между последовательными исследовательскими циклами.
Но соответствующие показатели необходимо определять с учётом сложности задач.
Иначе сокращение времени исследования может быть связано не с улучшением метода, а с переходом к более простым заданиям.
Таким образом, формализация должна основываться на корректной экспериментальной методологии.
Детальная постановка задачи измерения опережения опережения будет рассмотрена в следующей главе.
1.5.22. Главный вывод раздела
Метаразвитие может рассматриваться как самостоятельный объект научного исследования при условии, что его предмет, методы и гипотезы будут определены достаточно строго.
Его центральной задачей становится изучение возможности воспроизводимого совершенствования способов создания новых знаний и технологий.
Однако соответствующая возможность не должна считаться доказанной заранее.
Необходимо создавать экспериментальные системы.
Проводить сравнительные исследования.
Устанавливать границы применимости.
И проверять сохранение результатов в последовательных технологических циклах.
Только на такой основе авторская концепция Метаразвития может переходить от стратегического замысла к научно-технологической теории.
Система основных понятий Метаразвития
Для обобщения теоретических положений главы предлагается следующая классификация.
Понятие Содержание Основной критерий
Развитие Создание и изменение технологий Полезный результат
Технологическое опережение Преимущество перед альтернативами Сравнимые характеристики
Метатехнология Метод создания других технологий Улучшение процесса
Метаразвитие Совершенствование методов развития Воспроизводимый эффект
Технологический скачок Качественное изменение возможностей Новая функциональная граница
Опережение опережения Улучшение механизма достижения преимущества Последовательные циклы
PICO Перспективная физическая элементная база Проверенные устройства
NOO Интеллектуально-креативные технологии Проверенные результаты
META Генеральная интегрированная программа Системное преимущество
Данная классификация является авторской проектной системой понятий.
Она предназначена для последующей научной формализации и экспериментальной проверки.
Необходимо подчеркнуть, что одно и то же технологическое достижение может выполнять различные функции.
Например, новый вычислительный алгоритм может быть самостоятельным техническим результатом.
Но при использовании для ускорения последующих научных исследований он может становиться компонентом метатехнологии.
Следовательно, классификация должна учитывать не только физическую природу устройства или метода, но и его функциональное назначение в исследовательском процессе.
Научно-технологическая архитектура генеральной программы META
На основании рассмотренного материала можно выделить три взаимосвязанных уровня проектирования.
Первый уровень — создание новых технологий.
На этом уровне осуществляется разработка конкретных материалов, устройств, вычислительных архитектур и производственных процессов.
Второй уровень — совершенствование методов создания технологий.
На данном уровне разрабатываются новые способы научного поиска, моделирования, экспериментальной проверки и инженерного проектирования.
Третий уровень — совершенствование самой системы технологического развития.
Здесь исследуется возможность повышения эффективности последующих исследовательских циклов посредством контролируемого изменения используемых методов.
Таким образом, генеральная программа META должна объединять предметные технологические исследования с исследованием способов их выполнения.
При этом нельзя считать, что третий уровень обязательно обеспечивает неограниченное ускорение.
Возможны физические, экономические, информационные и организационные ограничения.
Следовательно, важнейшим условием становится независимая оценка результата.
Заключение к главе 1
В настоящей главе рассмотрены теоретические основания авторской концепции Метаразвития как проектируемой генеральной технологии опережения опережения.
Показано, что историческое развитие науки и техники сопровождалось не только созданием новых материалов, машин и производственных процессов, но и совершенствованием самих способов их разработки.
Возникали новые исследовательские методы.
Создавались лаборатории.
Развивалось математическое моделирование.
Совершенствовалось автоматизированное проектирование.
Расширялись возможности вычислительной техники.
И возникали новые организационные формы научно-технологического сотрудничества.
Таким образом, процессы совершенствования механизмов развития уже являются частью истории научно-технического прогресса.
Однако они не образуют автоматически единой специально организованной технологии Метаразвития.
Для возникновения такой технологии необходимо разработать воспроизводимую систему, способную целенаправленно совершенствовать способы создания последующих научно-технических результатов.
Первое теоретическое положение связано с разграничением развития и Метаразвития.
Развитие предполагает создание и совершенствование знаний, технических средств и производственных возможностей.
Метаразвитие направлено на совершенствование методов, посредством которых эти результаты достигаются.
Следовательно, объектом Метаразвития становится сам научно-технологический процесс.
Второе положение связано с различием между эволюционными изменениями и технологическим скачком.
Эволюция обычно осуществляется посредством последовательного накопления улучшений.
Технологический скачок может возникать вследствие перехода к новой физической, архитектурной или организационной основе.
Однако нельзя считать, что любой скачок можно заранее гарантировать.
Управляемость должна пониматься как возможность проектировать исследовательскую программу, проверять альтернативы и рационально распределять ресурсы.
Третье положение связано с технологией развития технологий.
Показано, что её предметом должны становиться способы постановки задач, формирования гипотез, организации экспериментов, проверки результатов и производственного освоения.
Но отдельное улучшение исследовательского метода ещё не означает появления генеральной технологии META.
Необходимо доказать, что соответствующий механизм способен воспроизводимо повышать эффективность последующих исследований.
Четвёртое положение связано с проектированием новых технологических траекторий.
Для этого необходимо сочетать целевую постановку, физическую строгость, исследование альтернатив, критические эксперименты, независимую проверку и системный экономический анализ.
Особое значение имеет поиск технологических триггеров — решений, способных создавать качественно новые возможности.
Однако любой предполагаемый триггер должен оцениваться экспериментально.
Пятое положение связано с научным статусом Метаразвития.
В настоящей главе предложено рассматривать его как самостоятельный объект исследования, предметом которого являются закономерности и методы целенаправленного совершенствования научно-технологического развития.
Но научная состоятельность соответствующей концепции зависит от способности формулировать проверяемые гипотезы.
Разрабатывать эксперименты.
Сопоставлять результаты.
И сохранять возможность отклонения неподтверждённых положений.
Особое значение приобретает различие между единичным ускорением исследования и устойчивым совершенствованием самого исследовательского процесса.
Именно второе направление составляет центральный предмет Метаразвития.
В авторской концепции настоящей книги генеральная технология META должна развиваться на основе двух базовых субтехнологий.
PICO направлена на поиск новых физических оснований электронной техники.
NOO — на создание интеллектуально-креативных средств научного и инженерного проектирования.
При этом их развитие должно начинаться одновременно.
Первоначальная NOO может использовать существующую вычислительную инфраструктуру.
Исследования PICO могут опираться на современные методы физики, материаловедения и атомарной метрологии.
В дальнейшем предполагается исследовать возможность их взаимного усиления.
Однако соответствующий эффект не должен считаться доказанным без экспериментальных результатов.
Для генеральной программы Метаразвития особенно важна возможность возникновения положительной обратной связи.
Совершенствование NOO может повышать эффективность физико-технологических исследований.
Новые физические вычислительные средства могут расширять возможности последующих интеллектуальных систем.
Но наличие подобной взаимосвязи требует независимой проверки на нескольких последовательных технологических циклах.
Именно поэтому стратегическая задача опережения опережения не должна ограничиваться увеличением скорости отдельных исследований.
Её содержание значительно шире.
Необходимо научиться совершенствовать сами методы достижения научно-технологического преимущества.
Но и такое совершенствование не может считаться безусловно неограниченным.
Реальные физические и экономические системы обладают пределами.
Возможны отрицательные результаты.
Возникновение новых ограничений.
И изменение эффективности при переходе к другим задачам.
Следовательно, программа Метаразвития должна сохранять научную критичность.
Её результаты должны измеряться по времени, затратам, качеству, воспроизводимости и эффективности последующих исследований.
Особое значение имеет способность доказывать, что новые методы действительно улучшают процесс создания технологий, а не только увеличивают объём используемых ресурсов.
В результате можно сформулировать центральное положение настоящей главы.
Метаразвитие представляет собой проектируемую научно-технологическую систему, предназначенную для воспроизводимого совершенствования методов создания новых знаний, изобретений и технологий. Её стратегическая цель заключается в переходе от обычного технологического опережения к совершенствованию самих механизмов достижения опережения.
Однако соответствующая технология остаётся исследовательской задачей.
Её практическая реализация должна подтверждаться не декларациями о будущем, а сравнительными экспериментами.
Необходимо создать первые функциональные системы.
Определить их возможности.
Проверить преимущества.
Установить ограничения.
И исследовать переносимость полученных методов.
Именно такой подход может создать научные основания для дальнейшей разработки генеральной технологии META.
От развития отдельных технологий — к исследованию механизмов их создания.
От совершенствования технических устройств — к совершенствованию способов их проектирования.
От эволюционных улучшений — к поиску новых технологических траекторий.
От поиска траекторий — к проектированию управляемых технологических скачков.
От единичного скачка — к воспроизводимому совершенствованию методов технологического развития.
От технологического опережения — к исследованию возможности опережения самого опережения.
В этой последовательности заключается исходная теоретическая логика Метаразвития как генеральной технологии научно-технического развития нового уровня.
Следующая глава будет посвящена непосредственной постановке и формализации задачи опережения опережения, включая сравнительный анализ времени, стоимости, качества, воспроизводимости и изменения эффективности последовательных технологических циклов.
Основные источники и научная литература к главе 1
Авторская концепция Метаразвития, PICO и NOO
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. Lag.ru. 2026. Авторская постановка генеральной технологии Метаразвития, субтехнологий PICO и NOO, проекта International NooMachines и задачи опережения опережения.
Электронная публикация
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. Lag.ru. 2026. Продолжение авторского исследования перспектив PICO, NOO и генеральной технологии META.
Электронная публикация
Экономическая эволюция и технологические парадигмы
Schumpeter J. A. Capitalism, Socialism and Democracy. New York: Harper & Brothers, 1942. Классическое исследование экономических преобразований, предпринимательских инноваций и созидательного разрушения.
https://search.worldcat.org/title/30488029
Kuhn T. S. The Structure of Scientific Revolutions. Chicago: University of Chicago Press, 1962. Фундаментальное исследование научных парадигм и закономерностей их изменения.
Dosi G. Technological Paradigms and Technological Trajectories: A Suggested Interpretation of the Determinants and Directions of Technical Change. Research Policy. 1982. Vol. 11. No. 3. P. 147–162. Теоретические основания различия между эволюцией существующей технологии и переходом к новой парадигме.
DOI: https://doi.org/10.1016/0048-7333(82)90016-6
Nelson R. R., Winter S. G. An Evolutionary Theory of Economic Change. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1982. Эволюционная теория экономических и технологических изменений, организационного обучения и отбора инноваций.
https://www.hup.harvard.edu/books/9780674272286
Arrow K. J. The Economic Implications of Learning by Doing. The Review of Economic Studies. 1962. Vol. 29. No. 3. P. 155–173. Экономические механизмы накопления технологического опыта.
DOI: https://doi.org/10.2307/2295952
Arthur W. B. Competing Technologies, Increasing Returns, and Lock-In by Historical Events. The Economic Journal. 1989. Vol. 99. No. 394. P. 116–131. Возрастающая отдача, технологическая зависимость от выбранной траектории и ограничения перехода к альтернативным решениям.
Arthur W. B. The Nature of Technology: What It Is and How It Evolves. New York: Free Press, 2009. Теория эволюции технологий посредством комбинирования, адаптации и преобразования существующих технических принципов.
https://sites.santafe.edu/~wbarthur/technologybook.html
March J. G. Exploration and Exploitation in Organizational Learning. Organization Science. 1991. Vol. 2. No. 1. P. 71–87. Теоретическое исследование соотношения поиска новых возможностей и совершенствования уже освоенных решений.
DOI: https://doi.org/10.1287/orsc.2.1.71
Henderson R. M., Clark K. B. Architectural Innovation: The Reconfiguration of Existing Product Technologies and the Failure of Established Firms. Administrative Science Quarterly. 1990. Vol. 35. No. 1. P. 9–30. Значение архитектурных преобразований для возникновения новых технологических преимуществ.
DOI: https://doi.org/10.2307/2393549
Теории технологического роста и инноваций
Romer P. M. Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy. 1990. Vol. 98. No. 5. Part 2. P. S71–S102. Модель технологических изменений как результата целенаправленной исследовательской деятельности.
https://www.nber.org/papers/w3210
Aghion P., Howitt P. A Model of Growth Through Creative Destruction. Econometrica. 1992. Vol. 60. No. 2. P. 323–351. Модель экономического роста, обусловленного инновациями и замещением прежних технологий.
DOI: https://doi.org/10.2307/2951599
Bresnahan T. F., Trajtenberg M. General Purpose Technologies: Engines of Growth? Journal of Econometrics. 1995. Vol. 65. No. 1. P. 83–108. Теория технологий общего назначения и инновационной взаимодополняемости.
DOI: https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01598-T
Bloom N., Jones C. I., Van Reenen J., Webb M. Are Ideas Getting Harder to Find? American Economic Review. 2020. Vol. 110. No. 4. P. 1104–1144. Эмпирическая оценка изменения результативности исследовательских усилий в различных технологических областях.
DOI: https://doi.org/10.1257/aer.20180338
Mokyr J. The Gifts of Athena: Historical Origins of the Knowledge Economy. Princeton: Princeton University Press, 2002. Исторические механизмы накопления, распространения и практического использования полезных знаний.
https://www.jstor.org/stable/j.ctt7rz25
Науковедение и автоматизация исследовательской деятельности
Fortunato S., Bergstrom C. T., B;rner K. et al. Science of Science. Science. 2018. Vol. 359. No. 6379. Article eaao0185. Современная теоретическая и эмпирическая основа исследования процессов научного производства.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.aao0185
King R. D., Rowland J., Oliver S. G. et al. The Automation of Science. Science. 2009. Vol. 324. No. 5923. P. 85–89. Экспериментальная система Adam и возможность автоматизированного формирования и проверки научных гипотез.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.1165620
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2023. Vol. 624. P. 86–91. Интегрированная система вычислительного материаловедения и роботизированного синтеза. При использовании количественных результатов необходимо учитывать опубликованное в 2026 году исправление.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. Author Correction: An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2026. Исправление исходного исследования автономной лаборатории A-Lab.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
Системные инновации и направленное технологическое развитие
Mazzucato M. Mission-Oriented Innovation Policies: Challenges and Opportunities. Industrial and Corporate Change. 2018. Vol. 27. No. 5. P. 803–815. Методология проектирования крупных научно-технологических программ с установленными общественными целями.
DOI: https://doi.org/10.1093/icc/dty034
Schot J., Steinmueller W. E. Three Frames for Innovation Policy: R&D, Systems of Innovation and Transformative Change. Research Policy. 2018. Vol. 47. No. 9. P. 1554–1567. Сравнительный анализ подходов к инновационной политике и системным технологическим преобразованиям.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2018.08.011
Международные методики исследований, инноваций и системной инженерии
OECD. Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development. Paris: OECD Publishing, 2015. Международные определения и методы измерения научно-исследовательской и опытно-конструкторской деятельности.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264239012-en
OECD, Eurostat. Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation. 4th ed. Paris: OECD Publishing, 2018. Международная методология определения и измерения инновационной деятельности.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264304604-en
ISO. ISO 56001:2024. Innovation Management System — Requirements. International Organization for Standardization. 2024. Международные требования к системам управления инновационной деятельностью.
https://www.iso.org/standard/79278.html
ISO/IEC/IEEE. ISO/IEC/IEEE 15288:2023. Systems and Software Engineering — System Life Cycle Processes. Международная структура процессов жизненного цикла сложных технических систем.
DOI: https://doi.org/10.1109/IEEESTD.2023.10123367
U.S. Government Accountability Office. Technology Readiness Assessment Guide: Best Practices for Evaluating the Readiness of Technology for Use in Acquisition Programs and Projects. GAO-20-48G. 2020. Методы оценки технологической зрелости, рисков и готовности к интеграции.
https://www.gao.gov/products/gao-20-48g
DARPA. The Heilmeier Catechism. Defense Advanced Research Projects Agency. Методология оценки радикальных исследовательских программ на основании цели, существующих ограничений, новизны, рисков, затрат и проверяемых результатов.
https://www.darpa.mil/about/heilmeier-catechism
Научная воспроизводимость, управление знаниями и рисками
Munaf; M. R., Nosek B. A., Bishop D. V. M. et al. A Manifesto for Reproducible Science. Nature Human Behaviour. 2017. Vol. 1. Article 0021. Принципы повышения достоверности, прозрачности и воспроизводимости научных исследований.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41562-016-0021
Wilkinson M. D., Dumontier M., Aalbersberg I. J. J. et al. The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data. 2016. Vol. 3. Article 160018. Принципы обеспечения обнаружимости, доступности, совместимости и повторного использования научных данных.
DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
Tabassi E. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. National Institute of Standards and Technology. 2023. Методологическая основа управления рисками и надёжностью интеллектуальных систем.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
Ioannidis J. P. A. Why Most Published Research Findings Are False. PLoS Medicine. 2005. Vol. 2. No. 8. Article e124. Методологический анализ причин возникновения недостоверных научных выводов и необходимости независимой проверки результатов.
DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124
**********
Глава 2. Опережение опережения: постановка и формализация задачи
От количественного сокращения технологического отставания — к созданию, измерению и совершенствованию механизмов достижения последующих научно-технологических преимуществ.
Введение. Почему опережение опережения требует научной формализации
В предыдущей главе были рассмотрены теоретические основания генеральной технологии Метаразвития.
Показано, что научно-техническое развитие представляет собой процесс возникновения и совершенствования знаний, материалов, устройств, производственных процессов и технологических возможностей.
Однако совершенствование отдельных технических систем не исчерпывает возможных направлений развития.
Не менее существенное значение имеет изменение способов, посредством которых создаются последующие научно-технические результаты.
Развитие математического моделирования, вычислительной техники, экспериментальной метрологии, автоматизированного проектирования и исследовательской организации уже привело к значительным преобразованиям научно-технологической деятельности.
В современных условиях соответствующие процессы дополняются развитием искусственного интеллекта, автономных научных лабораторий, интеллектуального материаловедения и методов автоматизированного научного поиска.
Тем самым возникают предпосылки нового исследовательского направления.
Его предметом становится не только создание определённой технологии, но и совершенствование самого процесса создания технологий.
В авторской концепции настоящей книги это направление обозначается как Метаразвитие.
Его стратегическая цель формулируется посредством понятия опережения опережения [1–3].
Однако соответствующее понятие нуждается в научной конкретизации.
В обычном употреблении технологическое опережение означает достижение преимущества по отношению к определённому конкуренту, существующему техническому решению или ранее установленному уровню возможностей.
Например, новая электронная архитектура может обладать более высокой энергетической эффективностью.
Новый материал — большей механической прочностью.
Новый алгоритм — меньшей вычислительной сложностью.
А новый производственный процесс — более низкой себестоимостью.
Но возникает следующий вопрос.
Что означает опережение самого опережения?
Можно ли определить такое состояние научно-технологической системы, при котором совершенствуются не только отдельные результаты, но и методы достижения новых преимуществ?
Можно ли измерить изменение эффективности этих методов?
Можно ли экспериментально доказать, что последующие технологии начинают создаваться быстрее, надёжнее или с меньшими полными затратами?
И наконец, возможно ли установить, что соответствующее улучшение является устойчивым, а не представляет случайный успех отдельного исследовательского проекта?
Ответы на эти вопросы имеют принципиальное значение.
Без специальных критериев понятие опережения опережения может остаться исключительно стратегической метафорой.
Для превращения его в предмет научного исследования необходимо определить наблюдаемые характеристики, процедуры измерения и условия экспериментальной проверки.
Особенно важно разграничить три существенно различных процесса.
Первый — сокращение отставания от уже существующего технологического уровня.
Второй — достижение собственного технологического преимущества.
Третий — совершенствование способов достижения последующих технологических преимуществ.
Эти процессы могут быть взаимосвязаны.
Но они не являются тождественными.
Например, организация может успешно освоить передовую технологию, не разработав нового метода технологического развития.
Другая организация может создать принципиально новое техническое устройство, но впоследствии не суметь воспроизвести соответствующий результат.
Третья может разработать исследовательскую методику, позволяющую систематически сокращать время создания целого класса новых устройств.
Именно последний случай представляет особый интерес для Метаразвития.
Однако даже такое улучшение ещё не доказывает неограниченного ускорения научно-технологического прогресса.
Существуют физические, информационные, экономические и организационные ограничения.
Сложность исследовательских задач может возрастать.
Стоимость экспериментов — увеличиваться.
А результаты различных технологических направлений могут оказаться несопоставимыми.
Поэтому необходима строгая методология.
В настоящей главе предлагается исходная система понятий и операциональных критериев, предназначенная для дальнейшей формализации генеральной технологии META.
Её основу составляют измерение времени, затрат, качества, воспроизводимости и изменения эффективности последовательных научно-технологических циклов.
При этом необходимо подчеркнуть, что предлагаемая система представляет авторскую исследовательскую разработку.
Она не является уже установленным международным стандартом измерения Метаразвития.
Её научная состоятельность должна определяться возможностью независимого экспериментального применения.
2.1. Простое догоняющее развитие
2.1.1. Догоняющее развитие как исторический тип технологического движения
Одним из наиболее распространённых механизмов научно-технического прогресса является освоение уже известных достижений.
На протяжении истории различные государства, предприятия и исследовательские организации неоднократно использовали технологический опыт более развитых участников мировой экономики.
Это позволяло сокращать существующее отставание.
Например, организация могла приобрести современное производственное оборудование.
Освоить известный технологический процесс.
Подготовить специалистов.
Создать собственные производственные мощности.
И приблизиться к характеристикам продукции, уже достигнутым другими производителями.
Подобная деятельность способна иметь огромное практическое значение.
Она повышает производительность.
Создаёт профессиональные компетенции.
Расширяет производственную инфраструктуру.
И увеличивает способность общества использовать современные технические достижения.
Однако её непосредственная цель обычно заключается в достижении уровня, уже существующего за пределами данной организации или экономики.
Поэтому соответствующий процесс целесообразно обозначать как догоняющее технологическое развитие.
2.1.2. Научные основания теории догоняющего развития
Важное место в экономических исследованиях занимает работа Мозеса Абрамовица Catching Up, Forging Ahead, and Falling Behind, опубликованная в 1986 году [4].
В ней анализировались процессы сокращения экономического отставания, изменения производительности и различия между траекториями развития стран.
Одним из принципиальных выводов соответствующего направления исследований является то, что отставание само по себе не гарантирует ускоренного роста.
Для освоения передовых технологий необходимы определённые общественные, организационные и производственные возможности.
В дальнейшем исследования Ли и Лима показали значение технологических режимов и условий перехода от догоняющего развития к технологическому скачку [5].
Особый интерес представляет понятие способности к восприятию и использованию внешних знаний.
Коэн и Левинталь обозначили соответствующую характеристику термином absorptive capacity — абсорбционная способность [6].
Она связана с возможностью распознавать ценность внешней информации, усваивать её и использовать для инновационной деятельности.
Для Метаразвития эти исследования имеют принципиальное значение.
Они показывают, что копирование известной технической конструкции не равнозначно освоению полноценной способности самостоятельно создавать последующие технологии.
2.1.3. Технологическое отставание как многомерная характеристика
На первый взгляд технологическое отставание можно представить как различие между характеристиками двух устройств.
Например, один процессор выполняет задачу быстрее другого.
Или один производственный процесс обеспечивает более высокий выход годных изделий.
Однако реальное технологическое положение определяется значительно большим количеством факторов.
Необходимо учитывать производительность.
Стоимость.
Энергопотребление.
Надёжность.
Воспроизводимость.
Технологическую совместимость.
Доступность материалов.
Производственную масштабируемость.
И возможность дальнейшего совершенствования.
Поэтому нельзя определять технологическое отставание только посредством одного произвольно выбранного показателя.
Например, более высокая скорость отдельного вычислительного элемента может сопровождаться значительно большими энергетическими затратами.
А новый материал с рекордной лабораторной характеристикой может оказаться непригодным для массового производства.
Следовательно, перед измерением отставания необходимо определить целевую полезную функцию и обязательные ограничения.
2.1.4. Технологическая граница
Для формализации догоняющего развития необходимо установить уровень, относительно которого производится сравнение.
В настоящей главе предлагается использовать понятие технологической границы.
Под ней следует понимать совокупность лучших независимо подтверждённых характеристик доступных технических решений для определённого класса задач и условий применения.
При этом технологическая граница не обязательно представлена одним устройством.
Одна система может обладать максимальным быстродействием.
Другая — минимальной стоимостью.
Третья — наибольшей надёжностью.
Следовательно, в многокритериальном случае технологическая граница может представлять множество решений, каждое из которых обладает собственным сочетанием преимуществ.
Это соответствует общим принципам многокритериальной оптимизации [27].
Для корректного сравнения необходимо заранее определить, какие характеристики являются обязательными, а какие допускают компромисс.
2.1.5. Статическая и динамическая технологическая граница
Особое значение имеет различие между текущим и изменяющимся технологическим уровнем.
Если исследовательская программа ориентируется на уже опубликованные характеристики устройства, к моменту завершения проекта эти характеристики могут оказаться устаревшими.
Существующая промышленная технология продолжает совершенствоваться.
Поэтому можно успешно достигнуть ранее установленной цели и одновременно сохранить технологическое отставание.
Например, организация разрабатывает устройство, соответствующее характеристикам мирового лидера на момент начала проекта.
Однако за время разработки лидер создаёт новое поколение.
В результате первоначальная цель оказывается достигнутой, но относительное отставание сохраняется.
Следовательно, необходимо различать два вида догоняющего развития.
Статическое догоняющее развитие предполагает приближение к заранее зафиксированному уровню.
Динамическое догоняющее развитие предполагает сокращение расстояния до технологической границы, которая сама продолжает изменяться.
Для стратегических задач Метаразвития второй вариант имеет значительно большее значение.
2.1.6. Освоение известной технологии и создание собственной исследовательской способности
Догоняющее развитие может осуществляться различными способами.
Первый связан с приобретением готовых устройств.
Второй — с освоением производства уже известных изделий.
Третий — с адаптацией существующей технологии к местным условиям.
Четвёртый — с формированием собственной исследовательской и инженерной компетенции.
Однако соответствующие результаты имеют различную долгосрочную ценность.
Приобретение оборудования позволяет использовать существующую технологическую функцию.
Освоение производства создаёт дополнительные производственные возможности.
А развитие самостоятельной исследовательской компетенции позволяет участвовать в последующем совершенствовании технологии.
Следовательно, для Метаразвития особенно важно различать освоение готового результата и освоение способности создавать новые результаты.
Именно второе направление обеспечивает предпосылки последующего перехода к технологическому опережению.
2.1.7. Догоняющее развитие без инновационного преимущества
Предположим, что предприятие успешно освоило производство электронного компонента, ранее выпускавшегося только другими компаниями.
Это может быть важным экономическим достижением.
Однако сам по себе соответствующий результат не свидетельствует о технологическом лидерстве.
Особенно если новый производитель использует уже известные материалы, конструкции и технологические процессы.
Возможно, его продукция обладает меньшей стоимостью.
В таком случае может возникнуть экономическое преимущество.
Но необходимо отдельно установить, связано ли оно с более совершенной технологией, меньшими затратами на труд, государственной поддержкой или другими факторами.
Следовательно, экономическая конкурентоспособность и собственно технологическое превосходство также должны разграничиваться.
2.1.8. Формализация догоняющего развития
Для операционального измерения предлагается установить определённую исследовательскую задачу.
Например, изготовление электронного устройства с заранее установленными характеристиками.
Затем необходимо определить доступную технологическую границу.
После этого измеряются характеристики исследуемой системы.
Догоняющее развитие считается подтверждённым, если в последовательных сопоставимых наблюдениях сокращается разрыв между исследуемой системой и выбранной технологической границей.
Но необходимо учитывать несколько условий.
Критерии качества не должны изменяться произвольно.
Стоимость должна оцениваться по сопоставимой методике.
Измерения должны обладать установленной неопределённостью.
А технологическая граница должна регулярно актуализироваться.
Следовательно, сокращение отставания представляет измеряемую динамику, но её интерпретация зависит от корректности исходного сравнения.
2.1.9. Почему догоняющее развитие не является Метаразвитием
Догоняющее развитие может быть успешным и экономически значимым.
Но оно не обязательно содержит механизм совершенствования способов создания новых технологий.
Организация может многократно осваивать чужие разработки.
При этом сохранять зависимость от внешних научно-технических решений.
В такой ситуации развивается способность использовать известные технологии, но не обязательно способность самостоятельно формировать новые технологические траектории.
Для перехода к Метаразвитию необходимо дополнительно исследовать методы организации научного поиска.
Их результативность.
Возможность улучшения.
И способность переносить соответствующие улучшения на последующие задачи.
2.1.10. Главный вывод раздела
Простое догоняющее развитие представляет собой процесс сокращения отставания от известного или изменяющегося технологического уровня.
Оно может обеспечивать значительный экономический прогресс.
Однако его основная логика связана с освоением уже существующих возможностей.
Следовательно, догоняющее развитие необходимо рассматривать как важный, но не достаточный уровень научно-технологической стратегии.
Для перехода к Метаразвитию необходимо исследовать механизмы самостоятельного создания и последующего совершенствования технологических преимуществ.
2.2. Технологическое опережение
2.2.1. От сокращения отставания к достижению преимущества
В отличие от догоняющего развития, технологическое опережение предполагает достижение характеристик, превосходящих актуальные доступные альтернативы.
Однако соответствующее преимущество должно быть конкретным и измеримым.
Например, новое устройство может обеспечивать меньшую энергию выполнения полезной операции.
Другой результат — более высокую скорость получения определённого вычислительного ответа.
Третий — большую долговременную надёжность.
Четвёртый — более низкую полную стоимость производства.
Таким образом, технологическое опережение представляет сравнительную характеристику.
Она не существует независимо от выбранного объекта, условий испытаний и критериев полезности.
2.2.2. Абсолютное достижение и относительное превосходство
Необходимо разграничивать два различных результата.
Первый — абсолютное улучшение.
Например, разработанная система выполняет определённую задачу быстрее, чем её собственная предыдущая версия.
Второй — относительное технологическое превосходство.
Оно предполагает преимущество перед актуальными альтернативными системами.
Абсолютное улучшение не обязательно сопровождается относительным опережением.
Возможно, исследовательская группа существенно повысила производительность устройства.
Но конкурирующие решения за тот же период совершенствовались быстрее.
Следовательно, технологическое опережение необходимо оценивать в динамической сравнительной системе.
2.2.3. Функциональное и временное опережение
Для научной формализации предлагается различать два основных вида преимущества.
Функциональное опережение возникает, когда новая система достигает более высокого полезного результата при сопоставимых условиях.
Временное опережение возникает, когда определённый функциональный уровень достигается раньше других исследовательских или производственных систем.
Но временное опережение само по себе не гарантирует экономической эффективности.
Возможно, новая технология была создана раньше благодаря чрезвычайно высоким затратам.
Или обладала недостаточной надёжностью.
Поэтому необходимо сопоставлять время достижения результата с качеством и стоимостью.
2.2.4. Опережение как переход через технологическую границу
Одним из наиболее строгих способов определения технологического опережения является установление новой функциональной границы.
Например, исследовательская система создаёт устройство, которое при одинаковых условиях обеспечивает характеристику, недостижимую ранее доступными решениями.
Однако необходимо исключать возможность ошибочного сравнения.
Нельзя сопоставлять лабораторный элемент, для которого не учитывается энергия управления, с промышленным устройством, включающим полную инфраструктуру.
Необходимо сравнивать законченные полезные функции.
В противном случае возникает иллюзия технологического превосходства.
Поэтому критерии должны определяться на соответствующем системном уровне.
2.2.5. Многокритериальное технологическое преимущество
Реальные технологии обычно характеризуются несколькими параметрами.
Например, производительностью, стоимостью, энергопотреблением и надёжностью.
Улучшение одного параметра может сопровождаться ухудшением другого.
Поэтому для оценки необходимо использовать многокритериальную методологию.
В работе Deb и соавторов 2002 года рассматривались методы поиска Парето-оптимальных решений при наличии нескольких конкурирующих целей [27].
Для Метаразвития соответствующий подход имеет важное значение.
Если новая технология улучшает одну характеристику без ухудшения остальных существенных показателей, можно говорить о достаточно очевидном функциональном преимуществе.
Если же улучшение сопровождается существенными потерями, необходимо определить условия, при которых соответствующий компромисс оказывается полезным.
Следовательно, технологическое опережение должно быть связано с конкретной областью применения.
2.2.6. Технологическое лидерство и инновационная новизна
Особо важно разграничивать новизну и преимущество.
Новая конструкция не обязательно является более эффективной.
Оригинальная физическая идея может оказаться экспериментально несостоятельной.
А ранее неизвестный материал может обладать свойствами, не представляющими практической ценности.
Поэтому технологическое лидерство нельзя определять только числом патентов, публикаций или предложенных изобретений.
Эти показатели могут характеризовать отдельные стороны научно-технической активности.
Но они не являются прямой мерой полезного результата.
В частности, исследования динамики научной новизны и технологической значимости показывают сложность использования библиометрических показателей для оценки характера научных изменений [16].
Следовательно, для генеральной технологии META необходимо отдавать приоритет подтверждённым функциональным результатам.
2.2.7. Опережение посредством новой технологической парадигмы
Технологическое преимущество может возникнуть в результате совершенствования существующего принципа.
Однако особый интерес представляют переходы к новым технологическим парадигмам.
Концепция технологических парадигм и траекторий получила развитие в работе Дози 1982 года [7].
Для Метаразвития это означает возможность исследования альтернативных физических и инженерных оснований.
Например, вместо дальнейшего уменьшения традиционного транзистора может исследоваться другой механизм управления электронным состоянием.
Вместо совершенствования универсального процессора — специализированная вычислительная архитектура.
Вместо увеличения мощности отдельной модели искусственного интеллекта — более эффективная организация полного исследовательского процесса.
Однако новый принцип не гарантирует преимущества.
Необходима независимая проверка.
2.2.8. Перескакивание через технологические стадии
В исследованиях догоняющего развития используется понятие leapfrogging — перехода к передовым возможностям посредством освоения иной технологической траектории [5].
Для настоящей книги оно представляет важный исторический и теоретический ориентир.
В определённых условиях организация или экономика может не проходить все стадии совершенствования устаревающей технической платформы.
Вместо этого осуществляется переход к новому технологическому принципу.
Однако подобная стратегия требует соответствующих научных и производственных возможностей.
Иначе отказ от накопленного опыта может сопровождаться значительными рисками.
Следовательно, технологическое опережение посредством нового принципа должно проектироваться с учётом компетенций, инфраструктуры и стоимости перехода.
2.2.9. Технологическое преимущество и экономическая пригодность
Особого внимания требует различие между физическим рекордом и промышленным преимуществом.
Например, исследовательская группа может создать электронный элемент с исключительно малой энергией отдельного переключения.
Однако его использование может требовать сложной системы управления.
Специализированного охлаждения.
Или дорогостоящего производства.
В таком случае преимущество отдельного элемента не обязательно сохраняется на уровне вычислительной системы.
Следовательно, для технологического опережения необходимо исследовать полный функциональный цикл.
Именно такой подход имеет значение для PICO.
Необходимо оценивать не только атомарные или электронные свойства функционального элемента, но и возможность создания воспроизводимой интегрированной архитектуры.
2.2.10. Подтверждение устойчивости преимущества
Единичный эксперимент может продемонстрировать выдающийся результат.
Но для технологического опережения необходимо установить его устойчивость.
Требуется определить условия воспроизведения.
Измерительную неопределённость.
Вариабельность между образцами.
Вероятность отказа.
И возможное изменение характеристик во времени.
Кроме того, необходимо учитывать совершенствование конкурирующих технологий.
Поэтому подтверждение технологического преимущества должно включать независимые испытания и динамическое сравнение.
2.2.11. Главный вывод раздела
Технологическое опережение представляет собой достижение подтверждённого функционального, временного или экономического преимущества по отношению к актуальным доступным альтернативам.
Оно может возникать как посредством совершенствования существующей технологии, так и посредством перехода к новой физической или инженерной архитектуре.
Однако достижение отдельного преимущества ещё не означает возникновения Метаразвития.
Для следующего уровня необходимо совершенствовать сами методы создания последующих технологических преимуществ.
2.3. Метатехнологическое опережение
2.3.1. Переход от преимущества результата к преимуществу метода
В предыдущем разделе технологическое опережение рассматривалось как достижение определённого функционального результата.
Однако принципиально иной объект возникает, когда совершенствуется метод создания подобных результатов.
Предположим, исследовательская группа разработала новый электронный прибор.
Этот результат может обеспечить технологическое преимущество.
Теперь предположим, что группа создала метод, позволяющий существенно эффективнее разрабатывать целый класс электронных устройств.
В этом случае преимущество связано уже не только с конкретным прибором.
Оно распространяется на способы последующего технического проектирования.
Если новый метод воспроизводимо улучшает эффективность новых исследовательских циклов, возникает основание для постановки задачи метатехнологического опережения.
2.3.2. Рабочее определение метатехнологического опережения
Для дальнейшего анализа предлагается следующее определение.
Метатехнологическое опережение — это независимо подтверждённое преимущество научно-технологической системы в способности создавать и совершенствовать методы получения последующих полезных технологических результатов.
Данное определение принципиально отличается от обычного технологического лидерства.
В первом случае сравниваются характеристики созданных устройств или технологий.
Во втором — результативность методов, посредством которых создаются новые устройства и технологии.
При этом конечные технические результаты продолжают иметь решающее значение.
Нельзя объявлять метод более совершенным, если его преимущество не проявляется в качестве, скорости, стоимости или воспроизводимости последующих исследований.
2.3.3. Почему одно успешное изобретение не доказывает Метаразвития
Научно-техническая история содержит множество примеров принципиально новых изобретений.
Однако отдельное изобретение может возникнуть благодаря уникальному сочетанию обстоятельств.
Личной квалификации исследователя.
Доступности особого оборудования.
Случайному экспериментальному наблюдению.
Или ранее накопленному опыту.
Подобный результат может обладать огромной ценностью.
Но он не обязательно означает, что создан новый воспроизводимый метод изобретательства.
Для Метаразвития необходимо доказать именно второе.
Иными словами, следует установить, способен ли новый метод повышать вероятность получения полезного результата в серии различных исследовательских задач.
2.3.4. Метод как самостоятельный технологический объект
В концепции Метаразвития метод научно-технологического поиска должен рассматриваться как объект разработки.
Например, можно создать новую процедуру анализа литературы.
Новый алгоритм формирования гипотез.
Способ выбора наиболее информативных экспериментов.
Метод автоматизированной проверки расчётов.
Или архитектуру взаимодействия исследователей и интеллектуальных систем.
Каждый такой метод может иметь собственные функциональные характеристики.
Продолжительность выполнения.
Вычислительную стоимость.
Точность.
Вероятность ошибки.
И переносимость.
Следовательно, его можно сравнивать с альтернативными методами.
Но необходимо проверять влияние на завершённый исследовательский результат.
2.3.5. Локальное совершенствование и метатехнологическое преобразование
Не каждое улучшение метода представляет одинаковый уровень новизны.
Например, оптимизация программного кода может сократить время одного вычисления.
Это полезное техническое достижение.
Но его воздействие на научно-технологическое развитие может быть ограничено определённой процедурой.
Другой метод способен повысить эффективность выбора экспериментов в широком классе задач.
Третий — изменить организацию всего исследовательского цикла.
Четвёртый — создать возможность систематически совершенствовать сами методы исследования.
Для генеральной технологии META особый интерес представляют последние уровни.
Однако их преимущество должно подтверждаться независимо.
2.3.6. Три уровня научно-технологической результативности
Для дальнейшей формализации предлагается различать следующие уровни.
Уровень Объект улучшения Что требуется доказать
Предметный Устройство или технология Функциональное преимущество
Методологический Способ создания технологий Эффективность на новых задачах
Метатехнологический Способ совершенствования методов Устойчивое улучшение циклов
Данная классификация является авторской проектной схемой.
Она не представляет международно стандартизированного перечня уровней технологического развития.
Особенно важно, что переход к третьему уровню требует дополнительных доказательств.
Недостаточно просто продемонстрировать улучшение одного исследовательского алгоритма.
Необходимо установить, что существует воспроизводимый механизм дальнейшего совершенствования.
2.3.7. Что означает опережение опережения
В рамках предлагаемой теории выражение «опережение опережения» следует понимать как достижение преимущества в механизмах формирования последующих технологических преимуществ.
Однако здесь необходимо избежать терминологической ошибки.
Речь не обязательно идёт о постоянном увеличении некоторой абстрактной скорости развития.
Более содержательная постановка заключается в способности создавать новые методы, которые делают следующие исследования эффективнее.
Например, первоначальная система позволяет быстрее получать экспериментальные данные.
Затем новая методика помогает лучше выбирать сами эксперименты.
После этого усовершенствованная система начинает эффективнее исследовать новые технологические гипотезы.
Но каждый переход требует отдельного подтверждения.
Следовательно, опережение опережения представляет не словесное удвоение понятия лидерства, а специальную гипотезу о совершенствовании механизма технологического развития.
2.3.8. Роль NOO
В предыдущей части книги NOO рассматривалась как интеллектуально-креативная субтехнология Метаразвития.
Её перспективная задача заключается в создании ноокомпьютеров и ноомашин, способных участвовать в формировании гипотез, поиске решений, планировании экспериментов и проверке результатов.
Соответствующие функции могут стать средствами метатехнологического опережения.
Например, ноокомпьютер способен предлагать более информативные экспериментальные программы.
Сокращать количество бесперспективных испытаний.
Выявлять повторяющиеся ошибки.
И формировать предложения по улучшению исследовательских методов.
Однако современная агентная система искусственного интеллекта не становится метатехнологией только благодаря наличию автономности.
Необходимо доказать её дополнительный вклад по сравнению с обычными современными ИИ-инструментами.
2.3.9. Роль PICO
PICO в авторской концепции представляет физическую субтехнологию, ориентированную на новые электронные структуры и вычислительные устройства.
Она может выполнять две взаимосвязанные функции.
Первая — создавать собственные новые технологические результаты.
Вторая — предоставлять NOO сложные физические исследовательские задачи для проверки эффективности интеллектуально-креативных методов.
Например, поиск перспективных атомарных интерфейсов или способов управления электронными состояниями.
Если NOO действительно позволяет быстрее проверять подобные гипотезы, возникает основание для исследования её метатехнологической результативности.
В дальнейшем новые физические результаты PICO могут использоваться для совершенствования вычислительной инфраструктуры NOO.
Но подобная перспектива должна рассматриваться как проверяемая гипотеза.
2.3.10. Положительная обратная связь и её ограничения
В концепции META особое значение имеет возможное взаимное усиление PICO и NOO.
Однако наличие положительной обратной связи не гарантирует непрерывного ускорения.
Возможно, совершенствование интеллектуальных методов приводит к росту количества перспективных гипотез.
Но лабораторная инфраструктура оказывается неспособной достаточно быстро их проверять.
Или новый физический вычислительный элемент требует столь сложного производства, что его преимущества не реализуются в реальной системе.
Следовательно, необходимо исследовать не только возможность взаимного усиления, но и возникающие ограничения.
Особенно важен анализ узких мест полного научно-технологического процесса.
2.3.11. Как отличить метатехнологическое улучшение от роста ресурсов
Предположим, исследовательская организация начала получать результаты значительно быстрее.
Однако одновременно она увеличила количество специалистов.
Приобрела новое оборудование.
Расширила вычислительную инфраструктуру.
И существенно повысила исследовательский бюджет.
В таком случае нельзя автоматически считать, что был совершенствован сам метод научно-технологического развития.
Возможно, улучшение объясняется увеличением ресурсов.
Поэтому необходимо отдельно оценивать вклад организации исследовательского процесса.
Для этого следует сравнивать системы при сопоставимых ресурсах либо статистически учитывать соответствующие различия.
Именно такая процедура необходима для доказательства метатехнологического преимущества.
2.3.12. Переносимость метатехнологического преимущества
Следующим условием является переносимость.
Метод, успешный в одном исследовании, может оказаться непригодным для другого.
Поэтому необходимо проверять его на нескольких задачах одного класса.
После этого — на смежных задачах.
И только затем — на существенно различающихся технологических направлениях.
Однако универсальная переносимость не должна становиться обязательным требованием для первоначального экспериментального результата.
Специализированная метатехнология также может обладать значительной ценностью.
Главное заключается в корректном установлении границ её применения.
2.3.13. Главное положение раздела
Метатехнологическое опережение возникает не тогда, когда отдельная организация один раз создаёт более совершенное устройство.
Оно предполагает наличие проверенного преимущества в способах создания и совершенствования последующих технологий.
Для его подтверждения необходимы повторные исследования.
Сопоставимые условия.
Независимая проверка.
И доказательство того, что улучшение связано именно с изменением исследовательского метода.
Именно такое понимание предлагается использовать как основу формализации технологии опережения опережения.
2.4. Время, затраты, качество и воспроизводимость результата
2.4.1. Почему необходима многокритериальная система измерения
Научно-технологическое развитие нельзя оценивать исключительно по скорости.
Быстро полученный результат может оказаться недостоверным.
Дешёвое устройство — недостаточно надёжным.
Новая конструкция — технологически невоспроизводимой.
А исследовательская система, генерирующая множество гипотез, может создавать чрезмерные затраты на их последующую проверку.
Поэтому для Метаразвития необходимо использовать многокритериальную систему оценки.
В качестве основных характеристик предлагается выделить время, полную стоимость, качество и воспроизводимость.
Дополнительными характеристиками могут становиться научная новизна, функциональная полезность, безопасность и технологическая зрелость.
Однако эти показатели не должны произвольно объединяться в единый численный индекс.
Первоначально необходимо исследовать каждый из них самостоятельно.
2.4.2. Определение законченного научно-технологического результата
Прежде чем измерять эффективность исследования, необходимо определить его результат.
Например, для задачи PICO результатом может стать электронная структура, соответствующая установленным электрическим характеристикам.
Однако следует дополнительно определить, какой уровень подтверждения требуется.
Расчётный прогноз.
Лабораторное измерение.
Повторное изготовление нескольких образцов.
Или независимое воспроизведение в другой лаборатории.
Эти состояния существенно различаются по стоимости и научной ценности.
Следовательно, сравниваемые исследовательские системы должны достигать одинакового заранее установленного уровня результата.
Без такого условия измерение скорости и стоимости теряет смысл.
2.4.3. Время достижения результата
Для оценки продолжительности необходимо определить начальное и конечное события.
Начальным событием может стать официальная регистрация исследовательской задачи с утверждёнными требованиями.
Конечным — получение результата, прошедшего независимую проверку.
Между ними может проходить значительное время.
Например, подготовка исходных данных.
Моделирование.
Изготовление образцов.
Эксперименты.
Исправление ошибок.
И заключительная проверка.
При этом необходимо различать календарную продолжительность и суммарные трудозатраты.
Проект может занимать один месяц при участии двадцати специалистов.
Другой — два месяца при участии двух.
Поэтому календарное время и человеко-часы должны учитываться отдельно.
2.4.4. Незавершённые и неудачные проекты
Особо важной проблемой становится учёт исследований, которые не достигли установленного результата.
Нельзя анализировать только успешно завершённые проекты.
Иначе исследовательская система, быстро выполняющая простые задачи и оставляющая сложные незавершёнными, может демонстрировать искусственно высокую производительность.
Поэтому необходимо фиксировать все задачи, включённые в программу.
Для незавершённых исследований указывается длительность наблюдения и статус.
В статистике существуют методы анализа времени до наступления определённого события при наличии неполных наблюдений.
Классической основой является работа Каплана и Мейера 1958 года [25].
Однако применение подобных методов к научным исследованиям требует специальных предположений, включая корректный учёт причин прекращения наблюдения.
Следовательно, неудачные и незавершённые проекты должны входить в оценку результативности META.
2.4.5. Полная стоимость научно-технологического результата
Следующий показатель связан с затратами.
Для Метаразвития целесообразно учитывать:
труд исследователей и технических специалистов;
вычислительные ресурсы;
экспериментальные материалы;
использование оборудования;
энергетические затраты;
информационные ресурсы;
изготовление и испытание образцов;
независимую проверку;
исправление ошибок;
необходимую организационную инфраструктуру.
Особое значение имеет амортизация оборудования.
Если исследовательская система использует дорогостоящий вычислительный комплекс, нельзя оценивать её эффективность исключительно по стоимости отдельного программного запуска.
Но и полную стоимость оборудования нельзя произвольно относить на один эксперимент.
Необходима заранее установленная методика распределения затрат.
2.4.6. Стоимость подтверждённого полезного результата
Одним из важнейших экономических показателей предлагается считать полную стоимость получения результата, соответствующего установленным требованиям качества.
При этом необходимо учитывать не только расходы на успешное исследование.
В общую стоимость программы должны включаться затраты на неудачные попытки.
Например, из десяти исследовательских гипотез только одна приводит к полезному техническому результату.
В таком случае экономическая оценка должна учитывать стоимость проверки всех десяти.
Иначе возникает искусственное занижение затрат.
Следовательно, наиболее содержательной становится стоимость подтверждённого результата в рамках полного исследовательского портфеля.
2.4.7. Качество результата
Понятие качества зависит от характера научно-технологической задачи.
Для электронной техники могут использоваться скорость, энергопотребление, надёжность и стабильность характеристик.
Для материаловедения — механические, электрические, химические и технологические свойства.
Для программных алгоритмов — корректность, производительность и потребление ресурсов.
Для научной гипотезы — согласованность с данными, предсказательная способность и воспроизводимость.
Следовательно, необходимо устанавливать предметные показатели качества.
Однако их нельзя заменять общей экспертной оценкой без конкретной процедуры.
Особенно важно определять обязательные минимальные требования.
Например, система может считаться успешной только в случае достижения установленной надёжности.
2.4.8. Качество и количественная скорость развития
Необходимо разграничивать два типа улучшения.
Первый — достижение более высокого качества при сопоставимых затратах и времени.
Второй — достижение прежнего качества быстрее или дешевле.
Оба представляют полезные технологические результаты.
Но они не являются математически и экономически тождественными.
Поэтому невозможно корректно сравнивать скорость создания простого устройства со скоростью создания значительно более сложной системы без специальной нормализации.
Для Метаразвития наиболее надёжным первоначальным подходом является сравнение времени и стоимости достижения одинакового заранее установленного качества.
2.4.9. Воспроизводимость результатов
Особое значение имеет способность независимо подтверждать результаты исследования.
В докладе Национальных академий США 2019 года Reproducibility and Replicability in Science разграничиваются вычислительная воспроизводимость и независимое повторное получение научных результатов [22].
В настоящей главе предлагается использовать это разграничение.
Вычислительная воспроизводимость предполагает возможность повторить анализ при наличии исходных данных, программ и установленных вычислительных процедур.
Независимая экспериментальная воспроизводимость предполагает получение согласующихся результатов в новом исследовании, выполненном по соответствующей методике.
При этом необязательно требовать полного численного совпадения.
Результаты измерений обладают неопределённостью.
Следовательно, необходимо заранее определять допустимые пределы согласованности.
2.4.10. Метрологическая достоверность
Для PICO особенно важны измерения физических характеристик устройств.
Но экспериментальные значения не обладают абсолютной точностью.
На результаты могут влиять шум, калибровка, температурные условия и особенности образца.
Поэтому при сравнении необходимо учитывать неопределённость измерений.
Международное руководство JCGM 100:2008 устанавливает общие принципы оценивания и выражения измерительной неопределённости [20].
А международный метрологический словарь JCGM 200:2012 определяет соответствующие базовые понятия [21].
Для Метаразвития это означает необходимость связывать каждый физический показатель с установленным методом измерения.
Иначе небольшое различие между сравниваемыми устройствами может ошибочно объявляться технологическим преимуществом.
2.4.11. Новизна результата
Научная новизна представляет дополнительный показатель.
Однако она не заменяет функциональную полезность.
Новый технический принцип может оказаться чрезвычайно перспективным, но ещё не иметь промышленной реализации.
Другой результат может представлять небольшую конструктивную модификацию, обеспечивающую существенное снижение затрат.
Поэтому необходимо разграничивать новизну, качество и экономическую эффективность.
В частности, количество патентных заявок не должно непосредственно отождествляться с количеством подтверждённых полезных технологических результатов.
2.4.12. Методика объединения показателей
Для практического сравнения целесообразно сначала установить обязательные требования.
Например, минимальное качество.
Допустимую вероятность отказа.
Уровень независимой проверки.
И требования безопасности.
Затем среди систем, удовлетворяющих этим условиям, можно сравнивать время и стоимость.
Если одна система лучше по всем существенным показателям, её преимущество относительно очевидно.
Если показатели расходятся, необходимо использовать многокритериальный анализ.
Однако веса отдельных характеристик должны определяться до получения результатов эксперимента.
Иначе исследователь может задним числом выбрать систему оценивания, наиболее благоприятную для предпочитаемой технологии.
2.4.13. Основная измерительная матрица
Показатель Единица или способ оценки Главный риск ошибки
Время Дни до подтверждения Исключение неудач
Труд Человеко-часы Скрытые затраты
Стоимость Полные денежные затраты Неполный учёт
Качество Предметные характеристики Несопоставимость
Воспроизводимость Независимые испытания Отбор удачных случаев
Новизна Экспертная проверка Известные аналоги
Надёжность Частота отказов Короткие испытания
Представленная матрица является авторским проектным инструментом.
Для её практического использования необходимы конкретные измерительные методики.
2.4.14. Основной вывод раздела
Время, стоимость, качество и воспроизводимость представляют взаимосвязанные, но самостоятельные характеристики научно-технологического развития.
Нельзя признавать метод более совершенным только потому, что он ускоряет получение непроверенных результатов.
Для Метаразвития основным объектом оценки должен становиться завершённый полезный результат с заранее установленными характеристиками.
При этом необходимо учитывать весь исследовательский процесс, включая затраты на ошибки и неудачные попытки.
2.5. Измерение изменения самой скорости технологического развития
2.5.1. Почему скорость развития является сложным научным понятием
На первый взгляд скорость технологического развития можно определить как изменение определённой технической характеристики за единицу времени.
Например, увеличение производительности компьютеров.
Снижение стоимости солнечных панелей.
Или рост плотности интеграции электронных элементов.
Однако различные показатели обладают разным физическим и экономическим смыслом.
Поэтому не существует универсальной скорости технологического развития, одинаково применимой ко всем научным дисциплинам и промышленным направлениям.
Необходимо сначала определить измеряемую технологическую функцию.
Затем выбрать соответствующий показатель.
И установить временной интервал наблюдения.
Только после этого можно обсуждать скорость её изменения.
2.5.2. Измерение технологического прогресса в экономической литературе
В экономических исследованиях технологического развития используются различные модели.
Историческое значение имеет работа Теодора Райта 1936 года, посвящённая изменению стоимости самолётов по мере накопления производственного опыта [10].
В дальнейшем соответствующие закономерности стали рассматриваться как один из вариантов кривых обучения.
Другой подход связан с анализом изменений технических характеристик во времени.
В 2013 году Nagy и соавторы сопоставили различные модели прогнозирования технологического прогресса на исторических данных [11].
В 2016 году Farmer и Lafond представили статистическую методологию прогнозирования снижения стоимости технологий с учётом неопределённости [12].
Эти исследования имеют важное значение для Метаразвития.
Они показывают, что технологическое развитие можно анализировать количественно.
Но применимость каждой модели зависит от характера исследуемой технологии и исходных данных.
2.5.3. Изменение технических характеристик и изменение стоимости
Для оценки необходимо различать несколько видов динамики.
Первый связан с изменением физического параметра.
Например, уменьшением времени выполнения вычисления.
Второй — с изменением стоимости.
Например, снижением затрат на выполнение определённой операции.
Третий — с изменением исследовательской эффективности.
Например, сокращением количества экспериментов, необходимых для создания нового устройства.
Эти процессы могут происходить с разной скоростью.
Следовательно, уменьшение цены существующей технологии ещё не означает ускорения научных открытий.
А совершенствование физической характеристики не гарантирует снижения стоимости её промышленного использования.
2.5.4. Производительность исследований
Особое значение для Метаразвития имеет понятие исследовательской производительности.
В широком смысле оно связано с количеством и качеством научно-технических результатов, получаемых при определённых исследовательских затратах.
В работе Bloom и соавторов 2020 года была исследована динамика результативности исследовательского труда в различных технологических областях [14].
Авторы представили свидетельства того, что увеличение исследовательских ресурсов не всегда сопровождается пропорциональным повышением скорости технологического прогресса.
В частности, исследовалась динамика полупроводниковых технологий.
Однако необходимо учитывать методологические ограничения.
Измерение исследовательской производительности зависит от выбранного технического показателя.
От состава исследовательских ресурсов.
И от границ рассматриваемой отрасли.
Следовательно, для META необходимо использовать несколько независимых измерительных подходов.
2.5.5. Увеличение числа исследователей и изменение скорости прогресса
Предположим, что исследовательская система создала новый материал за один год.
Впоследствии аналогичная задача была выполнена за шесть месяцев.
Но одновременно количество исследователей увеличилось в четыре раза.
Можно утверждать, что календарная продолжительность проекта сократилась.
Однако нельзя автоматически заключать, что повысилась результативность исследовательского метода.
Для этого необходимо учитывать дополнительные ресурсы.
Возможно, была увеличена стоимость исследований.
Или использовано более совершенное оборудование.
Поэтому необходимо различать ускорение календарного достижения результата и повышение эффективности научно-технологического процесса.
2.5.6. От скорости к изменению скорости
Особенно сложным является вопрос об ускорении самого технологического развития.
Для строгой постановки необходимо сначала определить скорость изменения конкретного показателя.
Например, темп улучшения вычислительной производительности при установленном энергопотреблении.
Или темп снижения стоимости получения определённого материала.
После этого можно исследовать, изменяется ли соответствующий темп между последовательными временными интервалами.
Но необходимо учитывать проблему масштаба измерения.
Если характеристика ежегодно улучшается на одинаковый процент, абсолютный прирост может увеличиваться.
Однако относительный темп остаётся постоянным.
Поэтому нельзя автоматически признавать положительное изменение абсолютной прибавки доказательством Метаразвития.
Необходимо заранее определить, оценивается ли абсолютная или относительная скорость улучшения.
2.5.7. Ускорение результата и ускорение механизма
Для настоящей книги принципиально важно ещё одно различие.
Можно наблюдать ускорение изменения определённой технической характеристики.
Но оно может быть вызвано множеством факторов.
Например, ростом инвестиций.
Увеличением количества исследователей.
Появлением принципиально нового физического эффекта.
Или благоприятным изменением экономических условий.
Поэтому ускорение технического результата ещё не доказывает совершенствования самого метода технологического развития.
Для подтверждения опережения опережения необходимо дополнительно установить причинную связь между изменением исследовательского метода и улучшением последующих результатов.
Таким образом, формализация META должна включать два самостоятельных измерительных уровня.
Первый — динамику технического результата.
Второй — динамику эффективности метода его получения.
2.5.8. Сравнение последовательных исследовательских циклов
Для экспериментальной проверки предлагается использовать несколько последовательных циклов исследований.
В каждом цикле фиксируются задачи.
Их сложность.
Используемые ресурсы.
Продолжительность.
Качество результатов.
И методы работы.
После этого можно определить, изменяется ли эффективность от одного цикла к следующему.
Однако необходима корректная организация.
Если в первом цикле решались чрезвычайно сложные задачи, а во втором — простые, сокращение времени не доказывает улучшения метода.
Поэтому требуется использовать сопоставимые классы задач.
Либо применять заранее установленную процедуру оценки различий сложности.
2.5.9. Иллюстративный пример измерения скорости
Рассмотрим условный эксперимент.
Предположим, что три последовательных исследовательских цикла направлены на решение задач одного класса.
Для каждого цикла установлен одинаковый уровень качества и независимой проверки.
Все значения являются исключительно иллюстративными и не представляют фактических результатов исследований.
Цикл Базовый метод, дни Метод META, дни
Первый 20 20
Второй 18 15
Третий 16 9
В данном примере оба метода совершенствуются.
Но метод META демонстрирует более значительное сокращение времени.
Кроме того, относительное улучшение между вторым и третьим циклами оказывается выше, чем между первым и вторым.
Однако даже такая динамика не является достаточным доказательством Метаразвития.
Необходимо проверить сопоставимость задач.
Убедиться, что качество результатов не ухудшилось.
Учесть все дополнительные затраты.
И исключить влияние случайных обстоятельств.
Кроме того, три наблюдения недостаточны для надёжного вывода о долгосрочной закономерности.
Следовательно, таблица иллюстрирует измерительную постановку, а не экспериментальное подтверждение технологии опережения опережения.
2.5.10. Изменение эффективности полного исследовательского цикла
Для практической программы особенно важна оценка законченного научно-технологического процесса.
Например, можно ускорить генерацию гипотез.
Но если их количество увеличивается без повышения качества, лабораторная проверка может занимать больше времени.
В другом случае система быстрее выполняет расчёты, но не уменьшает продолжительность изготовления образцов.
Следовательно, улучшение отдельной стадии не обязательно повышает эффективность всего процесса.
Поэтому необходимо измерять полный цикл.
От постановки задачи — до независимо подтверждённого полезного результата.
Именно соответствующая динамика имеет наибольшее значение для Метаразвития.
2.5.11. Изменение мировой технологической границы
При исследовании технологического опережения необходимо учитывать внешний прогресс.
Предположим, что система META ежегодно совершенствует определённый показатель.
Однако мировой технологический уровень также изменяется.
Если внешняя граница развивается быстрее, относительное положение исследуемой системы может ухудшаться.
Если медленнее — преимущество может возрастать.
Но нельзя считать, что относительный успех полностью объясняется качеством новой исследовательской методики.
Необходимо учитывать изменения у сравниваемых участников.
Поэтому следует параллельно вести два ряда наблюдений.
Первый характеризует собственную научно-технологическую результативность.
Второй — динамику доступной технологической границы.
2.5.12. Причинная оценка эффекта Метаразвития
Наиболее существенным вопросом становится установление причины наблюдаемого преимущества.
Для этого может использоваться контролируемый эксперимент.
Либо квазиэкспериментальная методология при невозможности случайного распределения задач.
В частности, методы разности разностей позволяют оценивать изменения результата в экспериментальных и контрольных группах при определённых предположениях [26].
Однако нельзя автоматически применять соответствующий метод без проверки его условий.
Необходимо исследовать сопоставимость исходных тенденций.
Изменение состава групп.
Различия исследовательских задач.
И возможное влияние внешних событий.
Следовательно, статистическая формализация должна сопровождаться содержательным научно-техническим анализом.
2.5.13. Измерение устойчивости ускорения
Одним из наиболее важных условий становится длительность наблюдения.
Возможно, новая исследовательская система демонстрирует значительное первоначальное улучшение.
Но затем эффективность стабилизируется.
Или даже начинает снижаться вследствие накопления сложности.
Поэтому необходимо различать краткосрочный эффект внедрения и устойчивое совершенствование методов.
Для Метаразвития особенно важно установить, сохраняется ли преимущество на новых задачах.
А также возникает ли возможность дальнейшего проверяемого улучшения.
Однако это не означает необходимости заранее доказывать бесконечное ускорение.
Подобное требование было бы физически и методологически необоснованным.
2.5.14. Основные измерительные показатели
Для практической программы предлагается использовать следующие показатели.
Показатель Что измеряется
Время до результата Полный исследовательский цикл
Стоимость результата Совокупные затраты
Результативность Доля подтверждённых задач
Темп улучшения Изменение показателя между циклами
Темп методического улучшения Эффект новых исследовательских методов
Относительное опережение Преимущество над актуальной границей
Устойчивость Сохранение эффекта на новых задачах
При этом показатели должны рассматриваться совместно.
Особое значение имеет разграничение улучшения технического результата и совершенствования метода его создания.
2.5.15. Главный вывод раздела
Измерение изменения скорости технологического развития возможно только после определения конкретной технологической функции, системы показателей и временного масштаба.
Однако для Метаразвития недостаточно выявить ускорение изменения характеристик устройства.
Необходимо доказать, что совершенствуется сам механизм получения последующих технологических результатов.
Поэтому опережение опережения следует измерять не только по изменению достигнутой технологической границы, но и по воспроизводимому повышению эффективности методов её последующего расширения.
2.6. Экспериментальные критерии преимущества Метаразвития
2.6.1. От концептуального определения к проверяемой гипотезе
В предыдущих разделах были сформулированы основные различия между догоняющим развитием, технологическим опережением и метатехнологическим опережением.
Однако соответствующие определения приобретают научно-технологическое значение только при возможности экспериментальной проверки.
Поэтому необходимо сформулировать центральную гипотезу настоящей главы.
Специально организованная система META, объединяющая интеллектуально-креативные методы, физико-технологические исследования и контролируемое совершенствование научных процедур, может обеспечивать воспроизводимое преимущество в получении последующих полезных технологических результатов по сравнению с актуальными альтернативными методами.
Эта гипотеза представляет исследовательскую постановку.
Она не означает, что соответствующее преимущество уже доказано.
Для проверки необходимо разработать экспериментальный протокол.
2.6.2. Что должно сравниваться
Первоначально требуется установить единицу сравнения.
Предлагается использовать законченный научно-технологический проект с заранее определёнными требованиями.
Например, разработку электронного устройства.
Поиск материала с установленными свойствами.
Создание нового алгоритма.
Или совершенствование технологического процесса.
При этом необходимо разграничивать различные степени готовности.
Расчётный прогноз не должен сравниваться с промышленным изделием как равнозначный результат.
А лабораторный эксперимент не следует автоматически приравнивать к независимому подтверждению.
Следовательно, во всех сравниваемых режимах должны действовать одинаковые критерии завершения задачи.
2.6.3. Три основных экспериментальных режима
Для первоначального исследования предлагается использовать три режима.
Первый — традиционный научно-технологический процесс.
Задачи решаются с использованием обычных для соответствующей области исследовательских методов.
Второй — современный процесс с применением ИИ и автоматизации.
Исследователи используют актуальные доступные интеллектуальные модели, агентные системы, программные инструменты и средства экспериментальной автоматизации.
Третий — экспериментальная архитектура META.
Применяется специально организованная система, включающая механизмы проверки результатов, исследовательскую память и контролируемое совершенствование методов.
Такое разделение принципиально важно.
Преимущество перед традиционным методом может быть обусловлено обычным использованием искусственного интеллекта.
Для подтверждения дополнительной эффективности META необходимо также доказать превосходство по отношению к современным доступным интеллектуальным альтернативам.
2.6.4. Формирование независимого набора задач
Следующий этап связан с выбором экспериментальных заданий.
Необходимо исключить ситуацию, когда система META испытывается только на задачах, для которых она была специально оптимизирована.
Поэтому следует использовать независимый контрольный набор.
Его состав должен определяться заранее.
При этом необходимо учитывать сложность.
Предметную область.
Необходимые экспериментальные ресурсы.
И объективные критерии результата.
В отдельных случаях целесообразно использовать случайное распределение сопоставимых задач между исследовательскими режимами.
Если это невозможно, следует применять другие способы обеспечения сопоставимости.
Но их ограничения должны быть указаны открыто.
2.6.5. Предварительная регистрация критериев
Особое значение имеет исключение произвольного изменения условий оценки после получения результатов.
Для этого необходимо заранее определить основные показатели и правила принятия решения.
Методологическое значение предварительной регистрации исследовательских гипотез подробно рассмотрено Nosek и соавторами в 2018 году [24].
Для META предлагается фиксировать:
перечень исследовательских задач;
критерии их успешного завершения;
допустимые пределы затрат;
требования к качеству;
методы независимой проверки;
правила учёта неудачных проектов;
основную процедуру статистического сравнения;
условия остановки эксперимента.
Такая организация уменьшает риск выбора только благоприятных результатов.
2.6.6. Первый критерий: функциональная состоятельность
Первоначально необходимо установить, способна ли система META выполнять заявленные функции.
Например, организовывать исследовательский цикл.
Формировать проверяемые гипотезы.
Использовать научные инструменты.
Получать результаты.
И корректно сохранять их доказательный статус.
Однако выполнение соответствующих функций ещё не доказывает преимущества по сравнению с существующими методами.
Оно только подтверждает базовую работоспособность.
Следовательно, данный критерий представляет исходное условие последующей оценки.
2.6.7. Второй критерий: преимущество полного исследовательского цикла
Для следующего уровня необходимо установить измеримое преимущество.
Например, сокращение времени достижения подтверждённого результата.
Или уменьшение полной стоимости.
Или повышение качества при сопоставимых ресурсах.
Однако любое улучшение должно оцениваться с учётом обязательных ограничений.
Если система работает быстрее, но чаще допускает ошибки, преимущество может оказаться несущественным.
Если стоимость сокращается вследствие отказа от независимой проверки, соответствующий результат не должен признаваться подтверждённым.
Следовательно, требуется целостное сравнение.
2.6.8. Третий критерий: воспроизводимость преимущества
Единичный положительный результат недостаточен.
Необходимо повторить испытания на новых задачах.
При этом желательно использовать независимых исследователей.
И, в необходимых случаях, другую экспериментальную инфраструктуру.
Важное методологическое значение имеют рекомендации Национальных академий США по воспроизводимости исследований [22] и работа Munaf; и соавторов [23].
Однако уровень требуемой независимости должен определяться характером задачи.
Например, для программного алгоритма может оказаться достаточной независимая формальная проверка.
Для физического устройства необходимы повторные измерения и испытания.
2.6.9. Четвёртый критерий: доказательство совершенствования метода
Данный критерий имеет центральное значение для Метаразвития.
Необходимо показать, что изменение исследовательской методики приводит к улучшению результатов последующих циклов.
Например, первоначальная система использует определённый способ выбора экспериментов.
После серии задач проводится анализ его недостатков.
Затем разрабатывается новая процедура.
Она испытывается на независимом наборе задач.
Если преимущество подтверждается, соответствующее изменение может считаться методическим улучшением.
Однако необходимо исключить влияние дополнительных ресурсов.
Следовательно, сравнение должно осуществляться при сопоставимых условиях.
2.6.10. Пятый критерий: последовательное улучшение методов
Для подтверждения более сильной гипотезы необходимо исследовать несколько последовательных этапов совершенствования.
Первоначально фиксируется исходная методика.
Затем создаётся её улучшенная версия.
После этого — следующая.
На каждом этапе выполняется независимая проверка.
При этом новые версии должны сравниваться не только с исходным состоянием, но и с предыдущими улучшенными вариантами.
Однако наличие нескольких успешных версий не означает гарантированного дальнейшего ускорения.
Необходимо учитывать возможность насыщения и возникающих ограничений.
Следовательно, результат должен описываться как подтверждённое улучшение на определённом интервале и в определённой области применения.
2.6.11. Шестой критерий: переносимость результата
Следующее требование связано с возможностью применения метода за пределами первоначального набора задач.
Например, новая процедура выбора экспериментов первоначально используется для исследования определённого типа электронных материалов.
После этого проверяется на других материалах.
Затем — на смежных физических структурах.
Однако нельзя заранее считать, что метод должен одинаково успешно работать во всех областях науки.
Поэтому необходимо определять фактические границы переносимости.
Специализированное преимущество также может иметь значительную ценность.
Но оно не должно объявляться универсальным.
2.6.12. Седьмой критерий: экономическая результативность
Особое значение имеет полная стоимость разработки.
Необходимо учитывать не только успешные эксперименты, но и неудачные.
Стоимость вычислений.
Работу исследователей.
Использование оборудования.
И затраты на проверку.
Если система META создаёт больше полезных результатов при сопоставимых затратах, это представляет потенциальное экономическое преимущество.
Но если соответствующее улучшение требует несоразмерного увеличения расходов, необходимо оценивать характер полученного компромисса.
Следовательно, экономическая результативность должна подтверждаться отдельно от технической работоспособности.
2.6.13. Восьмой критерий: соответствие актуальной технологической границе
Даже если исследовательская система повышает собственную эффективность, необходимо установить её положение относительно мирового технологического развития.
Для этого используются независимые данные о лучших доступных решениях.
Однако необходимо учитывать неопределённость.
Не все промышленно значимые исследования публикуются.
Некоторые данные могут содержать коммерческие ограничения.
А характеристики различных устройств не всегда полностью сопоставимы.
Поэтому выводы о мировом лидерстве должны сопровождаться указанием границ выполненного анализа.
Нельзя автоматически выводить глобальное превосходство из ограниченного набора сравнений.
2.6.14. Девятый критерий: управляемость и безопасность
По мере увеличения автономности интеллектуальных исследовательских систем возрастают риски.
Ошибочное программное действие может изменить исследовательские данные.
Некорректная команда — нарушить работу оборудования.
А неподтверждённая гипотеза — привести к дорогостоящему эксперименту.
Поэтому архитектура META должна предусматривать разграничение полномочий, контроль изменений и возможность остановки.
В качестве методологической основы могут использоваться принципы NIST AI Risk Management Framework [33].
Однако соответствующий документ не представляет стандарт Метаразвития.
Для каждой исследовательской области потребуются специальные меры безопасности.
2.6.15. Десятый критерий: независимость экспериментальной оценки
Одной из наиболее существенных проблем является конфликт интересов.
Разработчики исследовательской системы заинтересованы в подтверждении её преимуществ.
Поэтому желательно организовывать независимую оценку.
Она может включать внешних экспертов.
Отдельную группу проверки.
Независимые лаборатории.
И заранее опубликованный исследовательский протокол.
Особенно важно разделять создание нового метода и окончательное признание его эффективности.
Таким образом, проверка Метаразвития должна соответствовать общим принципам достоверного научного исследования.
2.6.16. Экспериментальная программа PICO–NOO–META
Для первоначального исследования предлагается выбрать ограниченный класс задач перспективной электронной элементной базы.
Например, поиск способов улучшения определённой характеристики атомарно-точной электронной структуры.
Первоначально устанавливаются исходные физические ограничения.
Затем определяются допустимые материалы и технологические условия.
После этого формируется независимый набор исследовательских задач.
Одна группа выполняет их традиционными методами.
Другая использует современные интеллектуальные инструменты.
Третья — экспериментальную архитектуру NOO с механизмами совершенствования исследовательского процесса.
Для каждой группы фиксируются затраты, продолжительность, результаты и ошибки.
После завершения первого цикла система NOO может предложить изменения своих исследовательских методов.
Но соответствующие изменения должны проверяться на новых задачах.
Именно такой эксперимент способен создать первоначальные данные для оценки метатехнологического преимущества.
2.6.17. Значение исправлений и отрицательных результатов
Современная научная практика показывает, насколько важна независимая проверка.
Особенно показательна история автономной материаловедческой лаборатории A-Lab.
Первоначальная работа была опубликована в Nature в 2023 году [31].
В январе 2026 года появилось авторское исправление, уточнившее количественные результаты исследования [32].
Это не отменяет значения соответствующей системы для развития автоматизированной науки.
Но демонстрирует необходимость тщательной проверки даже результатов высокоавтоматизированных лабораторий.
Для Метаразвития подобные случаи имеют фундаментальный методологический смысл.
Нельзя оценивать научную результативность исключительно по первоначальным заявлениям о достижениях.
Необходимо учитывать последующие уточнения, исправления и независимые воспроизведения.
Кроме того, отрицательные результаты также должны включаться в исследовательскую память.
Они позволяют определять границы применимости новых методов.
2.6.18. Шкала доказательности преимущества Метаразвития
Для организации экспериментальной программы предлагается следующая система уровней доказательности.
Уровень Подтверждённый результат
Первый Работа отдельных функций
Второй Преимущество полного исследовательского цикла
Третий Воспроизводимость преимущества
Четвёртый Проверенное улучшение методов
Пятый Последовательное улучшение на новых задачах
Шестой Устойчивое метатехнологическое преимущество
Данная классификация не представляет новую международную шкалу технологической готовности.
Она предназначена для оценки доказательности экспериментальных утверждений.
Кроме того, её не следует смешивать с авторскими шкалами P0–P5 для PICO и N0–N5 для NOO, рассмотренными ранее.
Технологическая зрелость системы и доказанность метатехнологического преимущества представляют различные характеристики.
2.6.19. Условия отрицательного заключения
Научная теория должна предусматривать возможность неподтверждения исходных гипотез.
Например, если система META не демонстрирует преимущества перед современными доступными исследовательскими инструментами, её дополнительная эффективность не доказана.
Если улучшение достигается только благодаря увеличению вычислительных ресурсов, отсутствует достаточное подтверждение совершенствования метода.
Если преимущество сохраняется только на специально подобранных задачах, требуется дополнительная проверка.
Если снижение времени сопровождается неприемлемым ухудшением качества, соответствующий результат нельзя считать общим технологическим улучшением.
Следовательно, отрицательное заключение должно рассматриваться как необходимый элемент исследовательской программы.
Оно позволяет пересматривать архитектуру и отказываться от неэффективных решений.
2.6.20. Основной критерий преимущества Метаразвития
На основании рассмотренных положений можно сформулировать центральный экспериментальный критерий.
Преимущество Метаразвития считается подтверждённым в установленной области применения, если специально разработанная исследовательская система воспроизводимо повышает эффективность получения новых полезных технологических результатов, демонстрирует дополнительные преимущества по сравнению с актуальными альтернативами и обеспечивает проверяемое совершенствование собственных методов в последующих независимых исследовательских циклах.
Однако соответствующее определение не предполагает немедленного доказательства универсальности.
Первоначально результат может относиться только к определённому классу задач.
Например, к поиску новых алгоритмов.
Или к исследованию определённых электронных материалов.
В дальнейшем необходимо устанавливать возможность расширения области применения.
Именно такой путь представляется наиболее научно обоснованным для генеральной программы META.
Сводная формализация трёх типов развития
Признак Догоняющее развитие Опережение Метаразвитие
Исходная задача Сократить отставание Превзойти альтернативы Улучшить методы развития
Основной объект Известная технология Новое решение Исследовательский процесс
Результат Освоение уровня Новое преимущество Улучшение следующих циклов
Критерий Сокращение разрыва Подтверждённое превосходство Воспроизводимый эффект
Главная проверка Сравнение характеристик Независимое испытание Последовательные эксперименты
Основной риск Устаревание цели Невоспроизводимый рекорд Ложное ускорение
Эта таблица отражает авторскую систему операциональных различий.
Она предназначена для дальнейшего экспериментального применения.
При этом следует подчеркнуть, что соответствующие типы развития могут сосуществовать.
Организация способна одновременно осваивать существующие технологии, разрабатывать собственные передовые решения и совершенствовать методы научного поиска.
Следовательно, различие относится прежде всего к характеру задач и подтверждённых результатов.
Проектная программа измерения опережения опережения
Для перехода от теоретической постановки к практическому исследованию предлагается следующая последовательность.
Первый этап — определение класса задач.
Выбирается конкретная научно-технологическая область.
Второй — установление измеримых целей.
Определяются необходимые характеристики, условия проверки и допустимые ресурсы.
Третий — фиксация технологической границы.
Собираются сведения об актуальных доступных решениях.
Четвёртый — создание экспериментальной архитектуры.
Разрабатываются соответствующие функциональные компоненты NOO и META.
Пятый — сравнительное исследование.
Результаты сопоставляются с традиционными и современными ИИ-методами.
Шестой — анализ полной стоимости.
Учитываются ресурсы всех успешных и неудачных исследовательских попыток.
Седьмой — независимая проверка.
Оцениваются качество, достоверность и воспроизводимость.
Восьмой — совершенствование метода.
На основании результатов создаётся новая версия исследовательской процедуры.
Девятый — повторное испытание.
Новый метод проверяется на независимых задачах.
Десятый — оценка метатехнологического преимущества.
Определяется, сохраняется ли улучшение в последовательных исследовательских циклах.
Таким образом, технология опережения опережения должна исследоваться не как единичная программа создания выдающегося устройства.
Она предполагает проектирование и проверку системы, предназначенной для совершенствования последующих программ научно-технического развития.
Значение формализации для генеральной технологии META
В рамках концепции настоящей книги PICO и NOO должны выступать двумя базовыми субтехнологиями Метаразвития.
Однако формализация опережения опережения позволяет уточнить их функциональные отношения.
PICO исследует новые физические электронные структуры.
NOO разрабатывает интеллектуально-креативные средства научного поиска.
META должна обеспечивать проектирование и проверку их возможного системного взаимодействия.
Но нельзя считать, что простое объединение этих направлений автоматически создаёт генеральную технологию нового уровня.
Необходимо доказать дополнительное преимущество интегрированной системы.
Например, что использование NOO действительно повышает эффективность исследования материалов и устройств PICO.
Что полученные результаты обладают независимой воспроизводимостью.
Что совершенствование исследовательских методов позволяет получать последующие результаты эффективнее.
И что соответствующие преимущества сохраняются при расширении исследовательской программы.
Особенно важно различать две перспективы.
Первая — создание отдельных новых технологических возможностей.
Вторая — создание воспроизводимого механизма совершенствования способов достижения таких возможностей.
Именно вторая перспектива формирует центральную задачу Метаразвития.
Однако её экспериментальная реализация будет зависеть от множества факторов.
Качества исследовательских моделей.
Доступности физических экспериментов.
Развития интеллектуальных систем.
Надёжности проверки.
И экономической организации научно-технической деятельности.
Следовательно, генеральная технология META должна развиваться как открытая научно-технологическая программа.
Её первоначальные гипотезы должны уточняться по мере получения результатов.
При этом отрицательные эксперименты должны использоваться для совершенствования исследовательских методов.
Такое понимание позволяет перевести стратегический принцип опережения опережения в область конкретного научно-технического проектирования.
Заключение к главе 2
В настоящей главе рассмотрена постановка и исходная формализация задачи опережения опережения как центрального понятия авторской концепции Метаразвития.
Показано, что для научно корректного анализа необходимо разграничивать три типа технологического движения.
Первый связан с простым догоняющим развитием.
Его основная цель заключается в сокращении отставания от существующего или изменяющегося технологического уровня.
Такой процесс способен обеспечивать значительное повышение производительности и развитие технических компетенций.
Однако он не обязательно предполагает создание принципиально новых методов технологического проектирования.
Второй тип связан с технологическим опережением.
Оно возникает при достижении подтверждённого функционального, временного или экономического преимущества по отношению к актуальным доступным альтернативам.
Однако отдельное преимущество может быть связано с уникальным техническим решением и не обязательно воспроизводится в последующих исследованиях.
Третий тип представляет метатехнологическое опережение.
Его центральное содержание связано с совершенствованием методов получения новых научно-технических результатов.
В отличие от обычного технологического лидерства, объектом исследования становится не только конечное устройство или производственный процесс.
Необходимо оценивать способы их создания.
Именно здесь возникает возможность постановки задачи Метаразвития.
Однако для подтверждения соответствующего процесса требуется строгая система измерений.
В настоящей главе предложено использовать четыре основные характеристики.
Первую представляет время достижения подтверждённого результата.
Вторую — полная стоимость исследовательского процесса.
Третью — качество полученного научно-технического решения.
Четвёртую — воспроизводимость.
Дополнительное значение имеют новизна, безопасность, переносимость методов и технологическая зрелость.
Особенно важно учитывать не только успешные исследования, но и отрицательные результаты.
Без этого оценка исследовательской эффективности может оказаться систематически завышенной.
Следующее положение связано с измерением скорости технологического развития.
Показано, что её нельзя определять независимо от конкретной технологической функции.
Не существует единого универсального показателя скорости научно-технического прогресса.
Поэтому необходимо устанавливать предметную область, измеряемую характеристику и временной масштаб.
Кроме того, следует различать изменение технического результата и изменение эффективности метода его получения.
Это разграничение имеет фундаментальное значение.
Можно наблюдать ускорение технологического прогресса вследствие увеличения финансирования или исследовательских ресурсов.
Но подобное ускорение ещё не доказывает существования Метаразвития.
Для соответствующего вывода необходимо установить, что повышается именно эффективность научно-технологического процесса.
Особое значение приобретает экспериментальное сравнение последовательных исследовательских циклов.
Первоначально устанавливается базовая методика.
Затем выполняется серия задач.
После анализа результатов формируются предложения по совершенствованию.
Новые методы проверяются независимо.
И только при подтверждении преимущества могут включаться в последующую исследовательскую деятельность.
При этом необходимо учитывать ограничения.
Усложнение задач.
Изменение экспериментальных условий.
Возможность случайных успехов.
И влияние дополнительных ресурсов.
Следовательно, опережение опережения не должно пониматься как гарантированное бесконечное ускорение.
Оно представляет исследовательскую гипотезу о возможности воспроизводимого совершенствования методов достижения технологических преимуществ.
В рамках генеральной технологии META соответствующая задача связывается с взаимодействием двух базовых субтехнологий.
PICO направлена на поиск новых физических оснований электронной техники.
NOO — на создание интеллектуально-креативных средств научного поиска и технологического проектирования.
Однако их взаимодействие не следует считать автоматически успешным.
Необходимо доказать, что использование NOO действительно повышает результативность исследований PICO.
И что потенциальные новые вычислительные средства PICO способны обеспечивать дополнительные преимущества для последующих поколений NOO.
Возможная положительная обратная связь должна проверяться на последовательных исследовательских циклах.
Таким образом, проектирование генеральной технологии Метаразвития требует не только стратегической концепции.
Необходимы экспериментальные протоколы.
Измерительные процедуры.
Критерии качества.
Сопоставимые контрольные исследования.
И механизмы независимой проверки.
В результате можно сформулировать центральное положение настоящей главы.
Опережение опережения — это не просто достижение более высокого технологического уровня и не единичное ускорение научного исследования, а независимо подтверждённое совершенствование способов, посредством которых создаются последующие технологические преимущества.
В этом определении заключён основной методологический переход.
От освоения известных технологий — к созданию собственных передовых решений.
От передовых решений — к совершенствованию способов их получения.
От улучшения отдельного метода — к воспроизводимому повышению эффективности исследовательских циклов.
От совершенствования исследовательских циклов — к изучению возможности устойчивого технологического опережения.
И от технологического опережения — к экспериментальной проверке механизмов опережения самого опережения.
Именно такая последовательность формирует исходную научную постановку генеральной технологии Метаразвития.
Она позволяет связать авторскую стратегическую концепцию META с существующими исследованиями технологического прогресса, эволюционной экономики, метрологии и автоматизированной науки.
Однако окончательная научная состоятельность концепции будет определяться не общими теоретическими положениями.
Решающими должны стать конкретные экспериментальные результаты.
Необходимо продемонстрировать, что новая исследовательская система способна создавать подтверждённые технологические преимущества.
Что её методы могут совершенствоваться.
Что соответствующее совершенствование воспроизводимо.
И что оно действительно повышает эффективность последующих научно-технологических циклов.
Только на этой основе задача опережения опережения сможет перейти из области стратегического замысла к практически подтверждённой технологии.
Основные источники и научная литература к главе 2
Авторская концепция Метаразвития, PICO и NOO
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. Lag.ru. 2026. Авторская концепция генеральной технологии опережения опережения и теоретическая постановка задачи Метаразвития.
Электронная публикация
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. Lag.ru. 2026. Исходная авторская постановка генеральной технологии META и субтехнологий PICO и NOO.
Электронная публикация
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. Lag.ru. 2026. Продолжение исследования физических и интеллектуально-креативных предпосылок Метаразвития.
Электронная публикация
Догоняющее развитие и технологические траектории
Abramovitz M. Catching Up, Forging Ahead, and Falling Behind. The Journal of Economic History. 1986. Vol. 46. No. 2. P. 385–406. Теоретические и исторические основания анализа догоняющего экономического и технологического развития.
DOI: https://doi.org/10.1017/S0022050700046209
Lee K., Lim C. Technological Regimes, Catching-Up and Leapfrogging: Findings from the Korean Industries. Research Policy. 2001. Vol. 30. No. 3. P. 459–483. Исследование условий сокращения технологического отставания и перехода к альтернативным технологическим траекториям.
DOI: https://doi.org/10.1016/S0048-7333(00)00088-3
Cohen W. M., Levinthal D. A. Absorptive Capacity: A New Perspective on Learning and Innovation. Administrative Science Quarterly. 1990. Vol. 35. No. 1. P. 128–152. Способность организаций воспринимать, усваивать и использовать внешние научно-технические знания.
DOI: https://doi.org/10.2307/2393553
Dosi G. Technological Paradigms and Technological Trajectories: A Suggested Interpretation of the Determinants and Directions of Technical Change. Research Policy. 1982. Vol. 11. No. 3. P. 147–162. Теория технологических парадигм и траекторий.
DOI: https://doi.org/10.1016/0048-7333(82)90016-6
Nelson R. R., Winter S. G. An Evolutionary Theory of Economic Change. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1982. Эволюционная теория технологического изменения, организационного обучения и инновационного отбора.
https://www.hup.harvard.edu/books/9780674272286
Arthur W. B. Competing Technologies, Increasing Returns, and Lock-In by Historical Events. The Economic Journal. 1989. Vol. 99. No. 394. P. 116–131. Возрастающая отдача, конкуренция технологий и зависимость от ранее выбранной траектории.
Измерение технологического прогресса и исследовательской производительности
Wright T. P. Factors Affecting the Cost of Airplanes. Journal of the Aeronautical Sciences. 1936. Vol. 3. No. 4. P. 122–128. Исторические основания количественного анализа снижения стоимости производства по мере накопления опыта.
DOI: https://doi.org/10.2514/8.155
Nagy B., Farmer J. D., Bui Q. M., Trancik J. E. Statistical Basis for Predicting Technological Progress. PLoS ONE. 2013. Vol. 8. No. 2. Article e52669. Статистическое сравнение различных закономерностей технологического прогресса.
DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0052669
Farmer J. D., Lafond F. How Predictable Is Technological Progress? Research Policy. 2016. Vol. 45. No. 3. P. 647–665. Прогнозирование стоимости технологий и оценка неопределённости технологического развития.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2015.11.001
Nordhaus W. D. Two Centuries of Productivity Growth in Computing. The Journal of Economic History. 2007. Vol. 67. No. 1. P. 128–159. Историческая оценка изменения производительности и стоимости вычислительных функций.
DOI: https://doi.org/10.1017/S0022050707000058
Bloom N., Jones C. I., Van Reenen J., Webb M. Are Ideas Getting Harder to Find? American Economic Review. 2020. Vol. 110. No. 4. P. 1104–1144. Эмпирическая оценка изменения исследовательской производительности и затрат на создание новых идей.
DOI: https://doi.org/10.1257/aer.20180338
Jones B. F. The Burden of Knowledge and the Death of the Renaissance Man: Is Innovation Getting Harder? The Review of Economic Studies. 2009. Vol. 76. No. 1. P. 283–317. Усложнение научных знаний, специализация исследователей и организационные ограничения инноваций.
DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-937X.2008.00531.x
Park M., Leahey E., Funk R. J. Papers and Patents Are Becoming Less Disruptive Over Time. Nature. 2023. Vol. 613. P. 138–144. Исследование характера изменений научной и патентной новизны. При интерпретации результатов следует учитывать последующую научную дискуссию о выбранной метрике.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-022-05543-x
Romer P. M. Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy. 1990. Vol. 98. No. 5. Part 2. P. S71–S102. Экономическая модель технологических изменений как результата целенаправленной деятельности.
DOI: https://doi.org/10.1086/261725
Международные методики измерения исследований и инноваций
OECD. Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development. Paris: OECD Publishing, 2015. Международная методология определения исследовательской деятельности и измерения затрат на НИОКР.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264239012-en
OECD, Eurostat. Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation. 4th ed. Paris: OECD Publishing, 2018. Международная методология определения и оценки инновационной деятельности.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264304604-en
JCGM. Evaluation of Measurement Data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. JCGM 100:2008. Международное руководство по оцениванию неопределённости измерений.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM100-2008E
JCGM. International Vocabulary of Metrology — Basic and General Concepts and Associated Terms. JCGM 200:2012. 3rd ed. Международные определения основных метрологических понятий.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM200-2012
Воспроизводимость и независимая научная проверка
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Reproducibility and Replicability in Science. Washington, DC: The National Academies Press, 2019. Методологические основания независимой проверки научных результатов.
DOI: https://doi.org/10.17226/25303
Munaf; M. R., Nosek B. A., Bishop D. V. M. et al. A Manifesto for Reproducible Science. Nature Human Behaviour. 2017. Vol. 1. Article 0021. Принципы повышения достоверности, прозрачности и воспроизводимости научных исследований.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41562-016-0021
Nosek B. A., Ebersole C. R., DeHaven A. C., Mellor D. T. The Preregistration Revolution. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018. Vol. 115. No. 11. P. 2600–2606. Предварительная регистрация исследовательских гипотез и условий проверки.
DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1708274114
Статистические методы и многокритериальная оценка
Kaplan E. L., Meier P. Nonparametric Estimation from Incomplete Observations. Journal of the American Statistical Association. 1958. Vol. 53. No. 282. P. 457–481. Методы анализа времени до наступления события при неполных наблюдениях.
DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1958.10501452
Callaway B., Sant’Anna P. H. C. Difference-in-Differences with Multiple Time Periods. Journal of Econometrics. 2021. Vol. 225. No. 2. P. 200–230. Методы причинной оценки изменений при наличии нескольких временных периодов.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001
Deb K., Pratap A., Agarwal S., Meyarivan T. A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2002. Vol. 6. No. 2. P. 182–197. Методы многокритериальной оптимизации и анализа Парето-оптимальных решений.
DOI: https://doi.org/10.1109/4235.996017
Технологическая зрелость и организация инноваций
U.S. Government Accountability Office. Technology Readiness Assessment Guide: Best Practices for Evaluating the Readiness of Technology for Use in Acquisition Programs and Projects. GAO-20-48G. 2020. Методы оценки технологической зрелости, интеграционных рисков и готовности новых решений.
https://www.gao.gov/products/gao-20-48g
ISO. ISO 56001:2024. Innovation Management System — Requirements. International Organization for Standardization. Международный стандарт требований к системе управления инновациями.
https://www.iso.org/standard/79278.html
Автоматизация научных исследований и экспериментальная NOO
King R. D., Rowland J., Oliver S. G. et al. The Automation of Science. Science. 2009. Vol. 324. No. 5923. P. 85–89. Экспериментальные основания автоматизированного формирования и проверки научных гипотез.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.1165620
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2023. Vol. 624. P. 86–91. Исследование автономной материаловедческой лаборатории A-Lab. Использовать с учётом авторского исправления 2026 года.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. Author Correction: An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2026. Исправление количественных результатов исходного исследования A-Lab.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
Tabassi E. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. National Institute of Standards and Technology. 2023. Методологическая основа управления рисками и надёжностью систем искусственного интеллекта.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
*********
Глава 3. PICO и NOO — две синхронные субтехнологии Метаразвития
От самостоятельного совершенствования физической электронной элементной базы и интеллектуально-креативных машин — к экспериментально проверяемому взаимному усилению двух субтехнологий и созданию воспроизводимых механизмов Метаразвития.
Введение. От двух технологических направлений к генеральной системе META
В предыдущих главах части VI были рассмотрены теоретические основания Метаразвития и предложена исходная формализация задачи опережения опережения.
Показано, что научно-технологическое развитие может осуществляться посредством совершенствования существующих технических решений, освоения новых технологических траекторий и создания принципиально новых физических либо инженерных возможностей.
Однако для генеральной технологии Метаразвития этого недостаточно.
Её центральная задача заключается в переходе от разработки отдельных технологий к совершенствованию самих методов их создания.
В частности, необходимо исследовать возможность повышения эффективности научного поиска, технологического проектирования, экспериментальной проверки и последующего освоения полученных результатов.
В авторской концепции настоящей книги для решения этой задачи предлагается развивать две базовые субтехнологии.
Первая — PICO — ориентирована на создание новых физических оснований электронной техники, включая атомарно-точные функциональные структуры, управляемые электронные состояния и перспективные пикоэлектронные устройства.
Вторая — NOO — направлена на разработку интеллектуально-креативных вычислительных систем, способных участвовать в создании новых знаний, формировании научных гипотез, поиске технических решений и совершенствовании методов исследовательской деятельности.
Обе субтехнологии рассматриваются как составляющие генеральной технологии META.
Однако возникает принципиальный вопрос.
Каким образом должны соотноситься эти направления?
Возможно ли их последовательное развитие, при котором первоначально создаётся новая физическая элементная база, а затем на её основе разрабатываются интеллектуально-креативные системы?
Или целесообразно развивать их одновременно?
Следует ли объединять обе программы в одну организационно и технически неделимую систему?
Или необходимо сохранять их самостоятельность?
Какие механизмы способны обеспечивать взаимное ускорение?
И главное — при каких условиях совместные результаты PICO и NOO могут превращаться в совершенствование самой генеральной технологии META?
В настоящей главе предлагается рассмотреть эти вопросы в рамках принципа синхронного развития двух автономных, но потенциально взаимодополняющих субтехнологий.
Его основное содержание заключается в следующем.
PICO должна обладать собственной научной программой, предметом исследования, экспериментальной инфраструктурой и критериями результативности.
NOO также должна иметь самостоятельную программу разработки интеллектуально-креативных систем.
При этом обе субтехнологии должны развиваться одновременно, используя доступные научные и технические средства.
Их взаимодействие предполагается организовывать посредством специализированных исследовательских контуров.
Первый контур обеспечивает самостоятельное развитие PICO.
Второй — самостоятельное развитие NOO.
Третий — обмен знаниями, методами, вычислительными средствами и результатами.
Четвёртый — независимую оценку того, действительно ли их взаимодействие повышает эффективность последующих научно-технологических процессов.
Последний контур имеет особое значение.
Без него взаимодействие двух направлений может представлять обычную междисциплинарную кооперацию.
Это само по себе полезно, но ещё не доказывает возникновения Метаразвития.
Для соответствующего вывода необходимо подтвердить более сильную гипотезу.
Совместная система должна демонстрировать воспроизводимое преимущество по сравнению с доступными альтернативными методами и обеспечивать проверяемое совершенствование способов получения последующих результатов.
Таким образом, научная задача состоит не просто в объединении PICO и NOO.
Необходимо создать и исследовать механизм их согласованного развития.
При этом важно сохранить принципиальные ограничения.
Современная пикоэлектроника не представляет уже освоенную массовую вычислительную индустрию.
Атомарно-точные устройства существуют в виде различных экспериментальных структур, но их характеристики и уровень производственной зрелости существенно различаются.
Современные системы искусственного интеллекта демонстрируют значительные интеллектуальные возможности, однако не обладают универсально доказанной способностью автономно выполнять полноценный научно-технологический цикл во всех предметных областях.
Следовательно, PICO и NOO должны рассматриваться как исследовательские программы с различными уровнями зрелости.
Их синхронность необходимо проектировать таким образом, чтобы неопределённость одной субтехнологии не останавливала развитие другой.
Именно эта задача определяет содержание настоящей главы.
3.1. Генеральная иерархия META–PICO–NOO
3.1.1. Необходимость функциональной иерархии
Создание сложной научно-технологической системы требует разграничения её основных функций.
Если несколько исследовательских направлений объединяются только общим названием, это не означает возникновения единой технологии.
Необходимо определить их предметы, цели, ресурсы и способы взаимодействия.
Для генеральной технологии Метаразвития такое разграничение имеет особое значение.
PICO и NOO относятся к различным научным и техническим областям.
Первая преимущественно исследует физические основания электронной элементной базы.
Вторая — интеллектуально-креативные методы получения новых знаний и технических решений.
META должна обеспечивать постановку общих целей, организацию взаимодействия и проверку результативности всей системы.
Следовательно, возникает функциональная иерархия.
Однако данную иерархию нельзя понимать как последовательность, в которой каждая следующая технология может возникнуть только после завершения предыдущей.
Речь идёт о распределении функций внутри единой исследовательской концепции.
3.1.2. META как генеральная технология
В настоящей книге предлагается использовать следующее рабочее определение.
META — генеральная проектируемая технология Метаразвития, предназначенная для создания, интеграции, независимой проверки и воспроизводимого совершенствования методов научно-технологического развития.
Её назначение не сводится к управлению отдельным научным проектом.
Генеральная система должна исследовать эффективность самих методов создания технологий.
Например, определять, какие способы поиска новых материалов обеспечивают наибольшую результативность.
Какие методы экспериментальной проверки позволяют раньше выявлять ошибочные гипотезы.
Какие архитектуры интеллектуальных систем уменьшают стоимость технического проектирования.
И какие механизмы взаимодействия физических и интеллектуально-креативных исследований способны повышать эффективность последующих циклов.
Следовательно, основной объект META — не отдельный электронный прибор и не отдельный ноокомпьютер.
Её специальным объектом становится научно-технологический процесс.
3.1.3. PICO как физико-технологическая субтехнология
PICO направлена на поиск новых физических и инженерных возможностей электроники.
Особое значение имеют атомарно-точные функциональные структуры.
Молекулярные устройства.
Одноэлектронные эффекты.
Управляемые квантовые состояния.
Двумерные материалы.
Новые способы интеграции электронных элементов.
И альтернативные физические архитектуры обработки информации.
Однако необходимо вновь подчеркнуть, что термин PICO в концепции настоящей книги не означает обязательного существования транзистора с геометрической длиной затвора в один пикометр.
Он характеризует исследовательский переход к более глубокому управлению атомарными и электронными структурами, в том числе к функциям, чувствительным к изменениям межатомных расстояний и электронных состояний.
При этом физическая осуществимость отдельного эффекта не гарантирует создания промышленной технологии.
Следовательно, предмет PICO включает не только исследование новых физических принципов, но и проектирование способов их воспроизводимого практического использования.
3.1.4. Экспериментальные основания PICO
В 2003 году Schofield и соавторы продемонстрировали управляемое размещение отдельных атомов примеси фосфора в кремнии [8].
В 2012 году Fuechsle и соавторы представили одноатомный транзистор, в котором положение атома фосфора определялось с атомарной точностью [9].
В 2023 году Yang и соавторы продемонстрировали воспроизводимую интеграцию двумерных электронных структур на масштабе полупроводниковых пластин [10].
В 2025 году Edlbauer и соавторы опубликовали результаты создания атомарно-точного одиннадцатикубитного процессора на основе донорных атомов в кремнии [11].
Эти исследования подтверждают возможность создания определённых электронных и квантовых устройств с высоким уровнем контроля над атомарной структурой.
Однако их нельзя объединять в утверждение о существовании единой зрелой пикоэлектронной промышленности.
Одноатомный транзистор исследовался при криогенных температурах.
Квантовый процессор предназначен для специального класса вычислительных задач.
А технологии двумерных материалов сохраняют собственные проблемы интеграции, контактов и надёжности.
Следовательно, PICO должна рассматриваться как совокупность перспективных, но различающихся по зрелости физических направлений.
3.1.5. NOO как интеллектуально-креативная субтехнология
Для второй базовой субтехнологии предлагается следующее определение.
NOO — проектируемая интеллектуально-креативная субтехнология, предназначенная для разработки вычислительных систем, способных воспроизводимо участвовать в получении, проверке и использовании новых знаний, научных гипотез и технических решений, а также в совершенствовании методов последующей исследовательской деятельности.
В предыдущих главах книги были рассмотрены функциональные признаки перспективных ноокомпьютеров.
Особое значение имеют формирование гипотез, изобретательская деятельность, независимая проверка результатов и контролируемое самосовершенствование методов решения задач.
Однако NOO не следует отождествлять с современными большими языковыми моделями.
Языковая модель может быть важным компонентом ноокомпьютера.
Но для полноценного исследовательского процесса необходимы дополнительные функции.
Работа с источниками.
Математическое моделирование.
Использование специализированных инструментов.
Экспериментальная проверка.
Исследовательская память.
И контроль достоверности.
Таким образом, NOO должна проектироваться как функциональная исследовательская система.
3.1.6. Экспериментальные основания NOO
Современная наука располагает значительными результатами автоматизации научного поиска.
В 2009 году King и соавторы представили систему Adam, использовавшую методы искусственного интеллекта для автоматизированного формирования и проверки гипотез в функциональной геномике [12].
В дальнейшем были созданы автономные лаборатории, объединяющие компьютерное моделирование и роботизированные эксперименты.
В 2023 году исследование A-Lab продемонстрировало возможность замкнутого цикла проектирования и синтеза неорганических материалов [13].
При этом необходимо учитывать опубликованное в январе 2026 года исправление [14].
Согласно исправленным результатам, система за 17 дней работы получила подтверждение синтеза 36 соединений из 57 целевых.
В 2026 году появились также значимые результаты научных многоагентных систем Co-Scientist и Robin [18, 19].
Однако соответствующие разработки не являются универсальными автономными ноомашинами в авторском смысле настоящей книги.
Они демонстрируют отдельные либо интегрированные функции научного поиска в определённых предметных областях.
Следовательно, они представляют экспериментальные основания разработки NOO, но не окончательное подтверждение всей концепции.
3.1.7. Функциональное различие META, PICO и NOO
Для обобщения предлагается следующая иерархия.
Уровень Основной объект Проверяемый результат
META Методы создания технологий Улучшение следующих циклов
PICO Физическая элементная база Работающие структуры и устройства
NOO Интеллектуально-креативные системы Подтверждённые знания и решения
PICO–NOO Совместная исследовательская деятельность Измеримый эффект взаимодействия
Данная таблица представляет авторскую проектную классификацию.
Она не является международным стандартом.
При этом важно разграничивать иерархию назначения и административную структуру.
META может определять генеральную исследовательскую логику.
Но PICO и NOO не обязательно должны находиться в жёстком оперативном подчинении одной управляющей системе.
Напротив, их научная самостоятельность может повышать эффективность всей программы.
3.1.8. Почему META не равна простой сумме PICO и NOO
Одним из центральных теоретических вопросов является различие между объединением технологий и возникновением нового системного качества.
Предположим, исследовательская организация одновременно разрабатывает новые электронные устройства и использует искусственный интеллект.
Это представляет два направления технической деятельности.
Но их сосуществование ещё не доказывает возникновения Метаразвития.
Для такого вывода необходимо установить дополнительные функции.
Например, что NOO повышает эффективность создания устройств PICO.
Что результаты PICO позволяют совершенствовать вычислительные возможности NOO.
И что на основании этих изменений улучшаются методы следующего научно-технологического цикла.
Следовательно, генеральная технология META должна включать механизмы организации, проверки и развития соответствующей обратной связи.
Именно они образуют предполагаемое дополнительное системное качество.
3.1.9. Архитектурная и управленческая иерархии
Для проектирования генеральной программы необходимо различать две иерархии.
Первая — функциональная.
Она определяет, какие задачи решают META, PICO и NOO.
Вторая — организационная.
Она определяет, какие исследовательские коллективы, лаборатории и вычислительные системы выполняют соответствующие задачи.
Эти иерархии не должны полностью совпадать.
Например, определённая лаборатория может одновременно предоставлять экспериментальные ресурсы нескольким направлениям.
А специализированная интеллектуальная система может использоваться как в исследованиях PICO, так и в других научных программах.
Поэтому наиболее перспективной представляется модульная архитектура.
Она позволяет сохранять самостоятельность функций при совместном использовании проверенных ресурсов.
3.1.10. Генеральная цель и предметные цели
META должна иметь собственный критерий результативности.
Её нельзя оценивать исключительно по числу электронных устройств, разработанных в рамках PICO.
Не является достаточным и количество интеллектуальных моделей, созданных в программе NOO.
Для генеральной технологии важно установить, совершенствуется ли общий механизм создания новых результатов.
В то же время каждая субтехнология должна иметь собственные предметные показатели.
Для PICO — физическая работоспособность, воспроизводимость, надёжность и перспективы производства.
Для NOO — качество интеллектуально-креативных результатов, проверяемость, переносимость и эффективность методов.
Следовательно, успешность META не должна подменять оценку отдельных субтехнологий, а результаты отдельных субтехнологий не должны автоматически засчитываться как подтверждение Метаразвития.
3.1.11. Основной вывод раздела
Генеральная иерархия META–PICO–NOO определяется распределением исследовательских функций.
META предназначена для совершенствования механизмов технологического развития.
PICO исследует новые физические основания электронной техники.
NOO разрабатывает интеллектуально-креативные средства научно-технологического поиска.
Однако их иерархическое объединение не означает последовательной зависимости.
Напротив, для реализации генеральной программы предлагается принцип синхронного, но автономного развития двух базовых субтехнологий.
3.2. Одновременная инициация PICO и NOO
3.2.1. Проблема последовательной технологической зависимости
При проектировании сложной технологической программы может возникнуть соблазн построить её в виде строгой последовательности.
Сначала создать новую физическую элементную базу.
Затем разработать на её основе более мощные компьютеры.
После этого использовать их для создания интеллектуально-креативных машин.
И только затем приступить к автоматизированному научно-технологическому развитию.
Однако подобная последовательность содержит существенный риск.
Она делает начало NOO зависимым от успеха значительно более неопределённой физико-технологической программы.
Между тем современные вычислительные средства уже позволяют исследовать многие функции будущих ноокомпьютеров.
Следовательно, откладывание NOO до завершения PICO не является необходимым условием научно-технологического проектирования.
Аналогичная проблема возникает в обратном направлении.
Если развитие PICO поставить в зависимость от создания универсальной ноомашины, физическая исследовательская программа также окажется неоправданно ограниченной.
Поэтому предлагается отказаться от обязательной последовательности.
3.2.2. Принцип одновременной инициации
Принцип одновременной инициации означает начало самостоятельной разработки PICO и NOO в рамках единой стратегической программы META без требования предварительного завершения одной субтехнологии для запуска другой.
Данное положение не означает необходимости начинать все эксперименты в один календарный день.
Не предполагает оно и одинаковой продолжительности исследований.
Речь идёт о стратегической синхронности.
Обе субтехнологии должны получать возможность самостоятельного развития уже на начальной стадии генеральной программы.
При этом каждая использует реально доступную научную и техническую инфраструктуру.
Совместные направления формируются по мере получения подтверждённых результатов.
3.2.3. Почему NOO может начинаться на существующей вычислительной базе
Первые исследовательские ноокомпьютеры не требуют обязательного использования атомарно-точных или квантовых процессоров.
На первоначальном этапе могут применяться современные центральные процессоры.
Графические ускорители.
Серверные системы.
Локальные интеллектуальные модели.
Специализированные программы математического моделирования.
И существующие информационные ресурсы.
Главная научная задача NOO на этом этапе связана с функциональной организацией.
Необходимо исследовать способы формирования и проверки гипотез.
Разработать исследовательскую память.
Создать контуры независимого контроля.
И проверить эффективность совершенствования методов научного поиска.
Следовательно, первоначальный прогресс NOO может обеспечиваться преимущественно алгоритмическими и архитектурными средствами.
3.2.4. Почему PICO может развиваться без готовой NOO
Физические исследования PICO также обладают самостоятельными научными основаниями.
Современные методы сканирующей туннельной и атомно-силовой микроскопии позволяют исследовать атомарные структуры.
Методы квантового моделирования используются для расчёта электронных состояний.
Технологии осаждения, травления и атомарно-точной обработки обеспечивают различные способы формирования материалов и функциональных элементов.
Следовательно, PICO может осуществлять самостоятельную программу даже при отсутствии специализированного ноокомпьютера.
Её первоначальные результаты могут включать новые экспериментальные данные.
Усовершенствованные методы формирования структур.
Измеренные характеристики устройств.
И проверенные ограничения перспективных физических архитектур.
Эти результаты обладают самостоятельной научной ценностью.
3.2.5. Синхронность не означает одинакового темпа
Для двух субтехнологий характерны различные исследовательские временные масштабы.
Программный алгоритм может быть изменён и предварительно испытан сравнительно быстро.
Разработка сложного физического устройства может потребовать длительной подготовки материалов и экспериментального оборудования.
Проверка нового электронного эффекта может осуществляться в лаборатории.
Но переход к воспроизводимому изготовлению интегрированных устройств требует дополнительных стадий.
Поэтому невозможно научно обоснованно требовать, чтобы PICO и NOO проходили одинаковые уровни зрелости одновременно.
Их синхронность должна определяться наличием согласованных целей и регулярного обмена результатами.
А не совпадением скорости прогресса.
3.2.6. Различие между стратегической и операционной синхронизацией
Предлагается разграничивать два уровня согласованности.
Стратегическая синхронизация означает общую направленность исследований на совершенствование научно-технологического развития.
Операционная синхронизация означает конкретное взаимодействие между исследовательскими задачами, информационными ресурсами, экспериментами и результатами.
Например, стратегическая синхронизация может существовать с самого начала программы.
Но операционное взаимодействие возникает только тогда, когда определённая задача PICO может быть содержательно поддержана инструментами NOO.
Следовательно, не следует искусственно создавать связи между проектами, не обладающими необходимой научной совместимостью.
3.2.7. Инициация PICO: первоначальная исследовательская программа
Для первого этапа PICO целесообразно выделить ограниченное количество физико-технологических направлений.
Например, исследование атомарно-точных электронных структур.
Разработка методов управления локализованными электронными состояниями.
Изучение перспективных двумерных материалов и контактов.
Исследование воспроизводимости функциональных устройств.
И сравнительная оценка альтернативных электронных архитектур.
Для каждого направления необходимо определить проверяемую физическую гипотезу.
Подготовить экспериментальную методику.
Установить измеряемые характеристики.
И определить условия перехода к следующему уровню зрелости.
При этом не следует заранее требовать промышленного результата от начальной фундаментальной стадии.
3.2.8. Инициация NOO: первоначальная исследовательская программа
Для NOO первоначальная задача может заключаться в создании исследовательского ноокомпьютера INM.
Однако его функции необходимо ограничить определённым классом задач.
Например, автоматизированным анализом научной литературы.
Формированием проверяемых физических гипотез.
Программным моделированием.
Разработкой экспериментальных планов.
И проверкой полученных результатов.
Особое значение имеет способность отличать проверенные научные сведения от неподтверждённых предположений.
Для оценки необходимо использовать независимые задачи.
И сравнивать результаты с современными доступными ИИ-инструментами.
Следовательно, NOO должна развиваться как экспериментальная технология, а не как заранее объявленная универсальная интеллектуальная система.
3.2.9. Начальная совместная программа
Несмотря на самостоятельность PICO и NOO, целесообразно с самого начала предусмотреть ограниченный совместный экспериментальный контур.
Например, можно выбрать задачу исследования электронного контакта с перспективным двумерным материалом.
Специалисты PICO определяют физическую проблему.
Измеряемые характеристики.
И экспериментальные ограничения.
Система NOO выполняет информационный поиск.
Формирует альтернативные гипотезы.
Предлагает расчётные модели.
И помогает разрабатывать программу проверки.
После этого физическая лаборатория получает экспериментальные результаты.
Они анализируются и включаются в исследовательскую память.
Однако данный совместный контур не должен заменять самостоятельные исследования.
Его задача — проверить эффективность взаимодействия.
3.2.10. Стандартизация первоначального обмена
Для совместных исследований необходимо заранее определить формы передачи информации.
Например, описание исследовательской задачи должно содержать цель, исходные данные, ограничения и критерии результата.
Расчётная модель — использованные физические предположения и параметры.
Экспериментальный отчёт — условия измерений и неопределённость.
Интеллектуальная гипотеза — предсказания и предполагаемые методы проверки.
А итоговый результат — установленный статус достоверности.
Особенно важно исключить ситуацию, когда автоматически сформированное предположение передаётся в физическую лабораторию как уже подтверждённое знание.
Следовательно, начальная синхронизация должна сопровождаться созданием общей исследовательской документации.
3.2.11. Различные уровни зрелости PICO и NOO
В предыдущих частях книги были предложены авторские шкалы зрелости P0–P5 и N0–N5.
Они предназначены для оценки различных характеристик.
Шкала P0–P5 относится к физико-технологической зрелости перспективных электронных устройств.
Шкала N0–N5 — к функциональной зрелости ноокомпьютеров и ноомашин.
Однако одинаковые численные обозначения не означают равнозначности уровней.
Например, достижение определённого уровня экспериментальной воспроизводимости в PICO нельзя автоматически приравнивать к аналогичному номеру в NOO.
Следовательно, синхронное развитие должно учитывать независимые оценки зрелости.
Совместная программа может использовать результаты даже при существенно различающихся стадиях двух субтехнологий.
3.2.12. Экономическая организация одновременной инициации
Одновременное развитие двух направлений требует распределения ресурсов.
Однако нельзя заранее предполагать, что бюджеты PICO и NOO должны быть равными.
Их потребности различаются.
PICO может требовать специализированных физических лабораторий, оборудования и материалов.
NOO — вычислительных ресурсов, программного обеспечения и систем проверки интеллектуальных результатов.
Поэтому финансирование должно определяться конкретными исследовательскими задачами.
Особенно важно сохранять возможность независимого продолжения каждой программы при временной неудаче другой.
Иначе весь проект может оказаться зависимым от одного критического экспериментального результата.
3.2.13. Главный вывод раздела
Одновременная инициация PICO и NOO представляет стратегический принцип организации генеральной технологии META.
Он исключает обязательную последовательность, при которой начало интеллектуально-креативных исследований зависит от появления новой физической элементной базы.
Обе субтехнологии должны использовать существующие возможности и развиваться по самостоятельным научным программам.
При этом совместные эксперименты необходимо начинать на тех задачах, для которых уже существуют проверяемые механизмы взаимодействия.
3.3. Автономность исследовательских программ
3.3.1. Автономность как условие научной устойчивости
Одновременное развитие не означает полного объединения двух исследовательских программ.
Наоборот, слишком жёсткая зависимость может снижать устойчивость всей системы.
Если физическая программа временно не получает ожидаемых результатов, интеллектуально-креативные исследования не должны прекращаться.
Если новая архитектура NOO оказывается неэффективной, физические исследования PICO должны сохранять возможность продолжения.
Следовательно, автономность представляет не организационный недостаток, а важный принцип научно-технологического проектирования.
Однако автономность не означает изоляцию.
Необходимо различать самостоятельность исследовательских решений и отсутствие взаимодействия.
Для META наиболее перспективно сочетание первого с отказом от второго.
3.3.2. Предметная автономность PICO
Физическая исследовательская программа должна обладать собственными научными критериями.
Например, для атомарно-точного устройства необходимо установить физический механизм работы.
Измерить характеристики.
Оценить стабильность.
Проверить воспроизводимость.
И исследовать технологические ограничения.
Соответствующие результаты должны сохранять научную ценность независимо от того, использовалась ли при их получении система NOO.
Это особенно важно для независимой оценки.
Если успех физического эксперимента заранее определяется наличием определённой интеллектуальной модели, возникает риск подмены научной проверки организационной принадлежностью.
Следовательно, PICO должна использовать собственные методы метрологического и экспериментального контроля.
3.3.3. Предметная автономность NOO
Аналогичным образом NOO должна обладать собственными функциональными критериями.
Например, способность выполнять определённые математические исследования.
Создавать проверяемые программные алгоритмы.
Формировать содержательные гипотезы.
Организовывать научно-информационный поиск.
И улучшать методы выполнения последующих задач.
Для первоначальной проверки NOO можно использовать задачи, не связанные с пикоэлектроникой.
Это позволяет установить, обладает ли система самостоятельной интеллектуально-креативной результативностью.
Исключительно узкая настройка на одну физическую программу способна создавать ложное впечатление универсальности.
Поэтому NOO необходимо испытывать в нескольких независимых предметных областях.
3.3.4. Самостоятельность научной проверки
Для каждой субтехнологии необходим собственный контур проверки результатов.
В PICO он должен использовать методы физической метрологии и экспериментального подтверждения.
В NOO — математические, алгоритмические, информационные и предметные методы проверки.
При этом заключение одной субтехнологии не должно автоматически считаться доказательством результата другой.
Например, интеллектуальная система может предсказать высокую эффективность новой электронной структуры.
Но это не заменяет физического измерения.
И наоборот, физическая лаборатория может получить успешный результат.
Однако он не доказывает, что NOO обладает самостоятельной способностью совершенствовать исследовательские методы.
Следовательно, необходимо разделять предметную проверку и оценку эффекта взаимодействия.
3.3.5. Организационная автономность
Для практической программы предлагается создать самостоятельные исследовательские направления с собственными руководителями, планами и критериями.
Однако не следует заранее требовать создания отдельных юридических организаций.
Автономность может обеспечиваться на уровне программ.
Важно установить ответственность за результаты.
Разграничить ресурсы.
Определить процедуры принятия решений.
И организовать независимую экспертизу.
При этом генеральная программа META должна сохранять возможность согласования стратегических целей.
Но не должна подменять научные решения административными требованиями.
3.3.6. Автономность экспериментальной инфраструктуры
PICO и NOO используют различные основные ресурсы.
Для PICO особенно важны физические лаборатории.
Для NOO — вычислительные платформы и программные инструменты.
Однако часть инфраструктуры может быть общей.
Например, системы хранения научных данных.
Математические вычислительные комплексы.
Информационные библиотеки.
И программные средства планирования экспериментов.
Следовательно, необходимо разграничивать самостоятельность программы и совместное использование ресурсов.
Общая инфраструктура может повышать экономическую эффективность.
Но она не должна создавать критическую зависимость, при которой отказ одного компонента останавливает обе программы.
3.3.7. Финансовая самостоятельность
Для научной устойчивости необходимо сохранять отдельный учёт затрат.
В частности, расходы на физический эксперимент не должны без разграничения включаться в стоимость разработки интеллектуальной модели.
И наоборот.
Общие ресурсы должны распределяться по заранее установленной методике.
Это особенно важно для последующей оценки эффективности взаимодействия.
Если совместная система демонстрирует положительный результат, необходимо установить его полную стоимость.
В противном случае можно ошибочно объявить синергию экономически выгодной, не учитывая дополнительные затраты на координацию.
3.3.8. Право на отрицательный результат
Научная автономность предполагает возможность получать результаты, противоречащие первоначальным ожиданиям генеральной программы.
Например, физические исследования могут показать, что определённая атомарная архитектура не обеспечивает ожидаемого преимущества.
Или NOO может продемонстрировать отсутствие улучшения по сравнению с обычными интеллектуальными инструментами.
Подобные выводы не должны автоматически рассматриваться как организационные неудачи.
Напротив, они способны предотвращать продолжение бесперспективных проектов.
Следовательно, в архитектуре META необходимо предусмотреть независимое документирование отрицательных результатов.
3.3.9. Исследовательская память каждой субтехнологии
Для PICO необходимо сохранять информацию о физических структурах, условиях изготовления, измерениях и технологических ограничениях.
Для NOO — сведения о моделях, алгоритмах, исследовательских гипотезах, результатах проверок и изменениях методов.
Однако эти информационные системы должны поддерживать совместимый обмен.
Важным методологическим ориентиром служат принципы FAIR, предложенные Wilkinson и соавторами в 2016 году [29].
Они предусматривают обеспечение обнаружимости, доступности, совместимости и повторного использования научных данных.
При этом доступность не означает обязательной публичности всей информации.
Необходимо учитывать конфиденциальность, интеллектуальную собственность и ограничения безопасности.
Следовательно, автономные исследовательские памяти должны быть совместимыми, но не обязательно полностью открытыми.
3.3.10. Условия самостоятельного завершения проекта
Для каждой субтехнологии необходимо заранее определять условия завершения или прекращения отдельных исследований.
Например, физическая гипотеза может быть отвергнута после серии критических экспериментов.
Интеллектуальный метод — после независимой проверки, не выявившей преимущества.
Но отрицательный результат отдельного проекта не должен автоматически приводить к прекращению всей субтехнологической программы.
Необходимо различать неудачу конкретной гипотезы и несостоятельность более широкого научного направления.
Такой подход соответствует принципам управления исследовательскими портфелями.
3.3.11. Автономность и конкуренция альтернативных методов
Важной функцией самостоятельных программ может стать поддержание альтернативных подходов.
Например, PICO может исследовать несколько физических архитектур.
NOO — несколько методов формирования гипотез и организации исследовательского цикла.
Это позволяет уменьшать риск преждевременного закрепления неэффективного решения.
В исследованиях организационного обучения Джеймс Марч рассматривал необходимость поддержания баланса между исследованием новых возможностей и совершенствованием уже освоенных методов [5].
Для META соответствующий принцип имеет существенное значение.
Следовательно, автономность должна сочетаться с управляемым разнообразием исследовательских направлений.
3.3.12. Главный вывод раздела
Автономность PICO и NOO обеспечивает научную устойчивость генеральной программы.
Она позволяет сохранять самостоятельные критерии результативности, экспериментальные методы и исследовательские траектории.
Однако автономность не должна превращаться в полную изоляцию.
Необходимо создавать проверяемые механизмы обмена знаниями, инструментами и результатами.
Именно это формирует предпосылки следующего уровня — взаимного ускорения двух субтехнологий.
3.4. Механизмы взаимного ускорения
3.4.1. Взаимное ускорение как специальная исследовательская гипотеза
Одним из наиболее значимых положений генеральной технологии Метаразвития является предположение о возможности взаимного усиления PICO и NOO.
Однако соответствующее взаимодействие необходимо исследовать строго.
Недостаточно утверждать, что более совершенные компьютеры способны помогать создавать новые электронные устройства.
Или что искусственный интеллект может использоваться в материаловедении.
Такие возможности уже известны.
Для META требуется более содержательная постановка.
Необходимо установить, может ли специально организованное взаимодействие двух субтехнологий обеспечивать воспроизводимое улучшение научно-технологического процесса.
Следовательно, взаимное ускорение представляет проверяемую гипотезу о повышении эффективности последующих исследований, а не заранее установленную закономерность.
3.4.2. Первый механизм: NOO ускоряет научно-информационный поиск PICO
Одним из наиболее доступных направлений является интеллектуальный анализ научной информации.
Исследования перспективной электронной элементной базы требуют изучения большого количества публикаций.
Необходимо анализировать свойства материалов.
Известные атомарные структуры.
Методы экспериментального изготовления.
Технические ограничения.
И результаты ранее проведённых исследований.
Интеллектуальная система может помогать выявлять релевантные сведения.
Сравнивать альтернативные физические объяснения.
Обнаруживать противоречия.
И формировать первоначальные исследовательские гипотезы.
Однако поиск информации не следует отождествлять с получением нового научного знания.
Необходимо проверять источники.
Учитывать исправления публикаций.
И различать экспериментальные факты и теоретические предположения.
Следовательно, соответствующее ускорение должно оцениваться по качеству полного информационно-исследовательского результата.
3.4.3. Второй механизм: интеллектуальное проектирование материалов PICO
Одним из перспективных направлений является использование методов машинного обучения и генеративных моделей для поиска новых материалов.
В 2023 году Merchant и соавторы представили исследование масштабного использования глубокого обучения для поиска неорганических кристаллических структур [15].
В 2025 году Zeni и соавторы опубликовали результаты MatterGen — генеративной модели проектирования материалов с заданными характеристиками [16].
Подобные методы позволяют исследовать большие пространства возможных структур.
Однако вычислительная генерация не означает экспериментального изготовления материала.
Необходимо установить устойчивость.
Разработать технологический маршрут.
Провести синтез.
И измерить свойства.
Следовательно, NOO может ускорять первоначальные стадии материаловедческого поиска, но её эффективность должна оцениваться с учётом последующей экспериментальной проверки.
3.4.4. Третий механизм: интеллектуальный выбор физических экспериментов
Для PICO особенно важна стоимость атомарно-точных исследований.
Многие эксперименты требуют специализированного оборудования.
Подготовки образцов.
Высокоточных измерений.
И значительного времени.
Поэтому сокращение числа малоинформативных испытаний может представлять существенное преимущество.
В 2019 году H;se и соавторы рассмотрели принципы самоуправляемых лабораторий, объединяющих машинное обучение и экспериментальную обратную связь [17].
В 2024 году Volk и Abolhasani предложили систему показателей эффективности автономных лабораторий, включая степень автономности, пропускную способность, точность и стоимость исследований [21].
Для NOO это создаёт методологическую основу.
Интеллектуальная система может помогать выбирать эксперименты, позволяющие быстрее различать конкурирующие физические гипотезы.
Но преимущество должно измеряться на уровне полного экспериментального процесса.
3.4.5. Четвёртый механизм: интеллектуальное управление физическими установками
Следующее направление связано с использованием интеллектуальных алгоритмов непосредственно в экспериментальных системах.
Например, при исследовании атомарных структур может возникать необходимость адаптивного выбора параметров сканирования.
При измерении электронных характеристик — автоматического определения информативных диапазонов.
При изучении новых материалов — оптимизации последовательности технологических операций.
Однако необходимо разграничивать аналитическую рекомендацию и физическое управляющее действие.
Ошибочное управление может повредить образец.
Изменить состояние оборудования.
Или привести к недостоверным измерениям.
Поэтому интеллектуальное экспериментальное управление должно использовать строгие ограничения полномочий.
Особенно важны предварительная проверка в вычислительной модели и независимый контроль реальных воздействий.
3.4.6. Пятый механизм: NOO помогает выявлять физические ограничения PICO
Не всегда наиболее ценным результатом интеллектуальной системы становится предложение нового устройства.
В некоторых случаях важнее быстро установить, почему определённая физическая архитектура не обеспечивает ожидаемого преимущества.
Например, можно обнаружить, что улучшение отдельной электронной функции ограничивается высоким сопротивлением контактов.
Или что энергетическое преимущество компенсируется расходами на управление.
Или что новая структура обладает чрезмерной вариабельностью.
В подобной ситуации NOO может помогать сопоставлять расчётные модели, экспериментальные данные и альтернативные объяснения.
Но итоговый вывод должен подтверждаться соответствующими физическими методами.
Следовательно, важнейшей функцией становится не только генерация перспективных идей, но и ускоренное выявление бесперспективных траекторий.
3.4.7. Шестой механизм: PICO как источник исследовательских задач для NOO
Взаимное ускорение может осуществляться не только в направлении NOO ; PICO.
Физические исследования PICO способны предоставлять NOO сложные задачи, необходимые для совершенствования интеллектуально-креативных методов.
Например, поиск новой атомарной структуры.
Оптимизация электронного контакта.
Анализ экспериментального спектра.
Или разработка более информативной измерительной процедуры.
Подобные задачи обладают важным преимуществом.
Они связаны с физической реальностью и допускают независимую экспериментальную проверку.
Следовательно, PICO может служить исследовательским полигоном для разработки и испытания NOO.
Однако необходимо учитывать, что успешная работа NOO на задачах PICO не доказывает её универсальности.
Для более широких выводов потребуется перенос методов на другие научно-технические направления.
3.4.8. Седьмой механизм: совершенствование вычислительных методов NOO на физических задачах
Исследования PICO могут выявлять ограничения существующих вычислительных моделей.
Например, недостаточную точность прогноза электронных характеристик.
Высокую стоимость квантово-механических расчётов.
Или трудности анализа экспериментальных данных.
Для NOO это создаёт конкретные задачи алгоритмического совершенствования.
Можно исследовать новые способы аппроксимации.
Улучшать методы выбора расчётных параметров.
Разрабатывать специализированные вычислительные модели.
И создавать процедуры оценки неопределённости.
Но соответствующее улучшение должно подтверждаться независимо.
Например, ускорение расчёта не должно достигаться за счёт недопустимого снижения точности.
Следовательно, физические задачи PICO могут становиться источником проверяемых требований к развитию NOO.
3.4.9. Восьмой механизм: новые физические вычислительные средства для NOO
В долгосрочной перспективе PICO потенциально способна обеспечивать новые аппаратные возможности.
Однако данное направление требует особой осторожности.
Не всякое атомарно-точное устройство предназначено для универсальных вычислений.
Квантовый процессор не является непосредственной заменой обычного персонального компьютера.
Некоторые перспективные электронные структуры требуют криогенного управления.
Другие обладают сложными ограничениями интеграции.
Поэтому возможный вклад PICO в аппаратную основу NOO необходимо оценивать применительно к конкретным вычислительным функциям.
Например, специализированному моделированию.
Хранению информации.
Определённым аналоговым операциям.
Или созданию новых энергоэффективных вычислительных ускорителей.
Но промышленное преимущество должно определяться на уровне законченной системы.
3.4.10. Прямое и косвенное влияние PICO на NOO
Для теории Метаразвития предлагается разграничивать два вида влияния.
Прямое аппаратное влияние возникает, если результаты PICO используются в физических вычислительных устройствах, необходимых для NOO.
Косвенное исследовательское влияние возникает, если задачи и результаты PICO помогают совершенствовать интеллектуальные методы NOO без создания новой вычислительной элементной базы.
На первоначальном этапе именно второй механизм представляется более доступным для проверки.
Он не требует появления промышленной пикоэлектронной платформы.
В дальнейшем возможно исследование первого механизма.
Однако его реализация зависит от успешного решения физических и производственных задач PICO.
3.4.11. Девятый механизм: общая исследовательская память
Одним из наиболее важных способов повышения эффективности взаимодействия является формирование общей системы документирования результатов.
Она должна обеспечивать обмен проверенными физическими данными.
Исследовательскими гипотезами.
Расчётными моделями.
Методиками измерений.
И сведениями о неудачных экспериментах.
Особенно важно сохранять происхождение информации.
Например, интеллектуальная система может предлагать определённую физическую гипотезу.
Но в общей памяти она должна сохраняться именно как гипотеза.
Если эксперимент подтверждает её определённые следствия, статус может изменяться.
Однако подтверждение одного следствия не означает окончательной истинности всей модели.
Следовательно, совместная память должна поддерживать различие между предположениями, расчётными результатами и независимо подтверждёнными знаниями.
3.4.12. Десятый механизм: совместное совершенствование исследовательских процедур
Наиболее значимый для META механизм возникает тогда, когда результаты взаимодействия двух субтехнологий используются для улучшения последующих исследований.
Например, NOO помогает PICO выбрать определённый набор экспериментов.
После их завершения анализируется, какие решения оказались эффективными.
Выявляются ошибки.
Определяются избыточные стадии.
После этого создаётся улучшенная исследовательская процедура.
Затем она проверяется на новых задачах.
Если преимущество подтверждается, возникает результат, относящийся уже не только к PICO или NOO.
Он представляет улучшение метода технологического развития.
Именно это создаёт непосредственную связь с генеральной технологией META.
3.4.13. Почему взаимодействие не гарантирует синергии
Необходимо специально разграничить сотрудничество и синергию.
Две исследовательские системы могут обмениваться информацией.
Совместно использовать оборудование.
И выполнять общие проекты.
Но подобное взаимодействие не обязательно повышает эффективность.
Возможны дополнительные затраты на координацию.
Сложности совместимости данных.
Задержки при передаче результатов.
Дублирование проверок.
И увеличение общего числа операций.
Поэтому нельзя считать, что любое объединение PICO и NOO автоматически создаёт положительную обратную связь.
Необходимо измерять фактическое преимущество.
3.4.14. Аддитивный и сверхаддитивный эффект
Для научной формализации полезно различать два случая.
Первый связан с обычным суммированием преимуществ.
Например, новая физическая методика уменьшает стоимость исследования.
Интеллектуальная модель независимо сокращает время анализа.
При совместном использовании оба преимущества могут сохраняться.
Второй случай связан с дополнительным эффектом взаимодействия.
Например, интеллектуальная система не только ускоряет обработку результатов, но и благодаря новым физическим данным существенно улучшает собственный алгоритм выбора последующих экспериментов.
В результате совместное улучшение может превышать то, что ожидалось бы при независимом применении двух методов.
Однако подобный сверхаддитивный эффект должен быть доказан специальным экспериментом.
Иначе его наличие нельзя отличить от обычного суммирования преимуществ.
3.4.15. Экспериментальное измерение эффекта взаимодействия
Для первоначального исследования предлагается использовать сравнительную схему.
В первом режиме применяется исходный физический исследовательский метод без специализированной NOO.
Во втором — усовершенствованный физический метод, но без специальной NOO.
В третьем — исходный физический метод с интеллектуально-креативной поддержкой.
В четвёртом — совместное применение усовершенствованного физического метода и специальной NOO.
При этом необходимо оценивать одинаковые классы задач.
Использовать сопоставимые ресурсы.
И применять единые требования к качеству.
Такая схема позволяет исследовать самостоятельный вклад каждого направления и дополнительный эффект их взаимодействия.
Однако соответствующее сравнение должно учитывать статистическую неопределённость и особенности исследовательских задач.
При наличии существенных различий экспериментальных условий простое сопоставление средних значений может создавать ошибочные выводы.
3.4.16. Экономическая оценка взаимодействия
Особое значение приобретает полная стоимость совместного исследования.
Например, интеллектуальная система может сокращать число физических экспериментов.
Но одновременно требовать больших вычислительных ресурсов.
Или дополнительной работы специалистов по проверке её предложений.
Поэтому необходимо учитывать все затраты.
Для PICO — стоимость физических измерений, материалов и изготовления образцов.
Для NOO — вычисления, программное обеспечение, обработку данных и проверку интеллектуальных результатов.
Для совместной системы — дополнительные расходы на интеграцию и координацию.
Таким образом, синергия должна оцениваться не только по скорости, но и по полной стоимости подтверждённого результата.
3.4.17. Ограничения положительной обратной связи
Даже при подтверждённом преимуществе нельзя предполагать его неограниченного роста.
Возможно насыщение исследовательского пространства.
Увеличение сложности последующих задач.
Рост стоимости физического оборудования.
Недостаточность экспериментальных данных.
Или появление новых ограничений вычислительной инфраструктуры.
Поэтому необходимо исследовать устойчивость эффекта в нескольких последовательных циклах.
Особенно важно определить, сохраняется ли преимущество при переносе на новые задачи.
Следовательно, положительная обратная связь PICO–NOO должна рассматриваться как ограниченный и проверяемый механизм, а не как гарантированное бесконечное ускорение.
3.4.18. Основной вывод раздела
Взаимное ускорение PICO и NOO может осуществляться посредством информационного поиска, проектирования материалов, выбора экспериментов, интеллектуального управления оборудованием, совершенствования вычислительных методов и возможного создания новых аппаратных средств.
Однако наиболее существенное значение для Метаразвития имеет способность использовать результаты взаимодействия для улучшения самих исследовательских процедур.
Именно этот механизм требует самостоятельной экспериментальной проверки.
3.5. Превращение результатов субтехнологий в совершенствование META
3.5.1. От предметного результата к метатехнологическому результату
В предыдущем разделе рассматривались различные механизмы взаимного ускорения PICO и NOO.
Однако возникает следующий принципиальный вопрос.
Когда полученный результат становится вкладом непосредственно в генеральную технологию Метаразвития?
Предположим, что в рамках PICO создана новая электронная структура.
Это представляет предметный технологический результат.
Предположим, что NOO помогла быстрее определить необходимые параметры эксперимента.
Это может представлять результат интеллектуальной поддержки.
Но для превращения соответствующего достижения в улучшение META необходимо выполнить дополнительную работу.
Следует установить, какой именно исследовательский метод обеспечил преимущество.
Можно ли описать его достаточно строго.
Можно ли воспроизвести.
И позволяет ли его использование повышать эффективность последующих исследований.
Таким образом, Метаразвитие начинается не с самого факта успешного взаимодействия, а с доказательного преобразования полученного опыта в новый метод научно-технологического развития.
3.5.2. Три уровня результатов генеральной программы
Для формализации предлагается различать три уровня.
Первый — предметный результат.
Создано новое устройство, материал, алгоритм или экспериментальное знание.
Второй — методологический результат.
Разработан или улучшен способ получения определённого класса научно-технических результатов.
Третий — метатехнологический результат.
Создан воспроизводимый механизм совершенствования исследовательских методов в последующих циклах.
Эти уровни взаимосвязаны.
Но переход между ними не является автоматическим.
Для каждого требуется самостоятельная проверка.
3.5.3. Извлечение исследовательского опыта
Первоначальный этап преобразования результатов заключается в анализе завершённого проекта.
Необходимо установить, какие действия выполнялись.
Какие гипотезы рассматривались.
Какие расчёты оказались полезными.
Какие эксперименты не дали ожидаемого результата.
Какие ошибки были обнаружены.
И какие исследовательские решения существенно повлияли на итог.
Особенно важно сохранять отрицательные результаты.
Возможно, именно они позволяют выявить систематическую ошибку первоначальной методики.
Следовательно, исследовательская память должна обеспечивать не только хранение результатов, но и анализ причин их возникновения.
3.5.4. Формирование новой методологической гипотезы
После анализа завершённого исследования можно сформулировать предложение по совершенствованию метода.
Например, изменить последовательность предварительных расчётов.
Использовать другой критерий отбора материалов.
Сократить число экспериментальных параметров.
Ввести дополнительную проверку физической модели.
Или изменить порядок взаимодействия интеллектуальных агентов.
Однако подобное предложение первоначально представляет гипотезу.
Нельзя автоматически объявлять новую процедуру более эффективной.
Необходимо сформировать условия проверки.
3.5.5. Независимая проверка нового метода
Для признания методологического улучшения требуется сравнительный эксперимент.
Необходимо использовать исходный и новый методы на сопоставимых задачах.
Фиксировать ресурсы.
Время.
Качество результатов.
И вероятность успешного завершения.
Особенно важно учитывать неудачные исследования.
Если новый метод создаёт более высокий процент успешных решений, но значительно увеличивает стоимость проверки, его экономическая ценность может оказаться ограниченной.
Следовательно, преимущество должно устанавливаться по нескольким показателям.
3.5.6. Превращение метода в воспроизводимую технологическую процедуру
После подтверждения преимущества необходимо обеспечить возможность повторного применения.
Для этого следует документировать новую процедуру.
Определить область её применимости.
Установить требования к исходным данным.
Описать необходимое оборудование.
Зафиксировать используемые программные средства.
И сформировать критерии контроля качества.
Таким образом, отдельный исследовательский опыт превращается в воспроизводимую методику.
Однако она ещё не обязательно обладает высокой промышленной зрелостью.
Для широкого применения могут потребоваться дополнительные испытания.
3.5.7. Превращение методики в компонент META
Подтверждённая методика может стать элементом генеральной технологии, если она выполняет определённую функцию в последующих научно-технологических процессах.
Например, новый алгоритм выбора экспериментов может включаться в исследовательскую платформу NOO.
Но применяться затем для решения различных задач PICO.
А также для смежных материаловедческих исследований.
При этом результаты каждого применения должны оцениваться.
Если метод демонстрирует устойчивую результативность, его можно рассматривать как подтверждённый компонент META в установленной области.
Однако не следует объявлять его универсальным без проверки переносимости.
3.5.8. Механизм последовательного совершенствования
Наиболее значимым этапом становится возможность дальнейшего улучшения уже подтверждённой методики.
Предположим, что новый алгоритм выбора экспериментов успешно применён в нескольких физических исследованиях.
После накопления данных система NOO обнаруживает его ограничения.
Затем формирует альтернативу.
Новая процедура проходит независимые испытания.
Если преимущество подтверждается, она может заменить предыдущую.
В результате возникает последовательность контролируемых методологических изменений.
Именно она представляет предмет исследования технологии опережения опережения.
Но необходимо учитывать, что не каждое изменение приведёт к улучшению.
Следовательно, требуется механизм отклонения неудачных модификаций.
3.5.9. Исследовательская архитектура META
Для практической реализации предлагается рассматривать генеральную систему как совокупность нескольких функциональных контуров.
Первый контур — постановка целей.
Он определяет основные научно-технологические задачи и критерии результата.
Второй — физические исследования PICO.
Он создаёт и проверяет новые электронные структуры и технологии.
Третий — интеллектуально-креативные исследования NOO.
Он разрабатывает и проверяет новые методы научного поиска.
Четвёртый — взаимодействие PICO–NOO.
Он обеспечивает совместные исследования и обмен результатами.
Пятый — независимая оценка.
Он определяет фактический вклад отдельных субтехнологий и их взаимодействия.
Шестой — совершенствование методов.
Он преобразует подтверждённый исследовательский опыт в новые процедуры, предназначенные для последующего применения.
Однако важно учитывать, что соответствующие контуры представляют функциональную архитектуру.
Они не обязательно должны реализовываться в виде отдельных физических устройств или административных организаций.
3.5.10. Что именно должно улучшаться в META
Одним из важнейших вопросов является определение объекта метатехнологического совершенствования.
Предлагается выделить несколько направлений.
Первое — повышение качества постановки исследовательских задач.
Второе — совершенствование методов поиска и оценки научной информации.
Третье — улучшение способов формирования проверяемых гипотез.
Четвёртое — повышение информативности экспериментов.
Пятое — сокращение стоимости моделирования и проверки.
Шестое — повышение воспроизводимости результатов.
Седьмое — улучшение методов интеграции новых физических устройств.
Восьмое — сокращение времени перехода от гипотезы к подтверждённому техническому решению.
Однако необходимо учитывать, что соответствующие улучшения могут вступать в противоречие.
Например, дополнительная проверка повышает достоверность, но увеличивает продолжительность исследования.
Поэтому необходимо оценивать полную систему показателей.
3.5.11. Стандартизация исследовательских процедур
Для широкого применения необходимо создавать совместимые описания методов.
Международные подходы к управлению инновациями представлены, в частности, стандартом ISO 56001:2024 [25].
Методы измерения инновационной деятельности рассматриваются в ISO 56008:2024 [26].
А процессы жизненного цикла сложных систем — в ISO/IEC/IEEE 15288:2023 [27].
Эти документы могут служить методологическими ориентирами.
Однако они не устанавливают авторскую генеральную технологию META.
Их использование не означает автоматического подтверждения Метаразвития.
Для этого требуется собственная экспериментальная программа, направленная на проверку совершенствования научно-технологических методов.
3.5.12. Разграничение зрелости PICO, NOO и META
Особое значение приобретает система оценки зрелости.
В предыдущих частях книги были предложены шкалы P0–P5 для физических технологий и N0–N5 для ноосистем.
Однако генеральная технология META требует самостоятельного измерения доказанности системного преимущества.
Например, физическое устройство может обладать высокой экспериментальной зрелостью.
Но его использование в NOO может ещё не иметь подтверждённого экономического смысла.
А интеллектуальная система может успешно выполнять исследовательские задачи, но не демонстрировать способности улучшать собственные методы.
Следовательно, зрелость отдельных субтехнологий не должна автоматически переноситься на генеральную систему.
Для META необходимо оценивать именно качество и результативность взаимодействия.
3.5.13. Экспериментальная проверка дополнительного эффекта META
Важнейшей задачей становится сравнение нескольких режимов научно-технологической деятельности.
Первый — традиционный исследовательский процесс.
Второй — современный процесс с использованием существующих ИИ-инструментов.
Третий — специальная архитектура NOO.
Четвёртый — совместная программа PICO–NOO.
Пятый — совместная программа, в которой дополнительно используется контролируемое совершенствование исследовательских методов.
Однако нельзя произвольно сравнивать различные по сложности задачи.
Необходимо предварительно определить условия эксперимента.
Особенно важно установить, создаёт ли пятый режим дополнительное преимущество по сравнению с четвёртым.
Именно такой результат может стать первоначальным экспериментальным основанием META.
3.5.14. Сводная матрица преобразования результатов
Исходный результат Возможное улучшение метода Проверка META
Новая атомарная структура Улучшение выбора кандидатов Независимые новые задачи
Новый электронный контакт Улучшение экспериментального поиска Снижение числа испытаний
Новый алгоритм NOO Ускорение моделирования Точность при равных ресурсах
Отрицательный эксперимент Исключение неверной траектории Снижение повторных ошибок
Новая методика измерения Повышение достоверности Независимая метрология
Новая аппаратная функция PICO Улучшение вычислительной системы Полная стоимость функции
Совместный результат PICO–NOO Новый исследовательский процесс Повторные циклы
Представленная таблица отражает авторскую проектную схему.
Она предназначена для экспериментальной разработки генеральной технологии.
3.5.15. Проект первой интегрированной исследовательской программы
Для первоначальной проверки предлагается выбрать ограниченную задачу PICO.
Например, исследование способов уменьшения контактного сопротивления в перспективной электронной структуре.
На первом этапе физическая группа определяет исходные характеристики.
Затем формируется исследовательская задача.
После этого NOO анализирует научную информацию и предлагает альтернативные физические гипотезы.
Следующим этапом становится расчётная проверка.
Затем разрабатываются эксперименты.
Физическая лаборатория выполняет разрешённые измерения.
Полученные результаты анализируются.
После этого исследовательская система формирует выводы о подтверждённых и неподтверждённых предположениях.
Однако наиболее существенный этап начинается после завершения первого цикла.
Необходимо исследовать, какие методы оказались эффективными.
Какие операции потребовали чрезмерных ресурсов.
Какие ошибки были обнаружены.
И какие исследовательские процедуры можно улучшить.
После этого создаётся новая версия соответствующего метода.
Она проверяется на независимой физической задаче.
И только при подтверждении преимущества может рассматриваться как результат методологического совершенствования.
3.5.16. Значение отрицательных результатов
Одним из важнейших условий научной состоятельности META становится готовность использовать отрицательные результаты.
Например, NOO может предложить перспективную электронную архитектуру.
Но физические эксперименты не подтверждают ожидаемых характеристик.
В таком случае необходимо установить причину.
Возможно, исходная модель содержала ошибку.
Или отсутствовали необходимые экспериментальные условия.
Или предложенная структура физически не обладает предполагаемой функцией.
Подобный результат может быть полезен.
Он позволяет уточнить физические ограничения.
И совершенствовать методы предварительного отбора.
Однако отрицательный результат не должен автоматически преобразовываться в декларацию успеха.
Методологическая польза должна также подтверждаться.
3.5.17. Проверка переносимости методов META
Следующая задача связана с переходом между предметными областями.
Например, метод выбора экспериментов первоначально подтверждён при исследовании электронных материалов.
Затем он применяется для разработки технологического процесса.
После этого — в другом материаловедческом направлении.
Если преимущество сохраняется, возникает основание для расширения области применения.
Но необходимо учитывать различия физической природы задач.
Метод, эффективный в одной системе, может быть неприменим в другой.
Поэтому необходимо устанавливать границы переносимости.
Именно они определяют реальную ценность метатехнологии.
3.5.18. Экономический критерий генеральной технологии
Для Метаразвития особенно важно снижение полной стоимости создания новых технологий.
Однако необходимо учитывать весь процесс.
Стоимость научного поиска.
Вычислений.
Экспериментов.
Разработки прототипа.
Проверки результатов.
И последующего технологического освоения.
Следовательно, нельзя признавать генеральную систему более эффективной только на основании снижения стоимости одной интеллектуальной операции.
Основным критерием должна стать эффективность получения подтверждённого полезного результата.
При этом возможно несколько видов улучшения.
Сокращение календарного времени.
Уменьшение затрат.
Повышение качества.
Рост воспроизводимости.
И снижение риска неудачного проекта.
Но все показатели должны оцениваться в заранее установленной системе.
3.5.19. META как открытая система развития
Генеральная технология не должна рассматриваться как полностью завершённая конструкция с неизменной архитектурой.
Её исследовательские методы должны допускать проверяемое обновление.
Например, новая физическая модель может изменить принципы отбора экспериментальных задач.
Новая интеллектуальная архитектура — способы анализа научной информации.
Новая методика измерений — требования к достоверности результатов.
Следовательно, META должна проектироваться как открытая система.
Однако открытость не означает бесконтрольной модификации.
Каждое существенное изменение должно проходить независимую проверку.
При отрицательном результате должна сохраняться возможность возврата к предыдущей работоспособной версии.
3.5.20. Почему META не должна зависеть от гарантированного успеха PICO
Особое значение имеет долгосрочная устойчивость генеральной программы.
Предположим, что PICO не удаётся создать практически пригодную альтернативу существующей электронной элементной базе в первоначально выбранном направлении.
Это не означает автоматического прекращения Метаразвития.
NOO может продолжать совершенствовать методы научно-технологического поиска.
Полученные результаты могут использоваться в других физических и инженерных областях.
А программа PICO может изменять собственные приоритеты на основании экспериментальных данных.
Следовательно, META не должна превращаться в заложника одной физической гипотезы.
Её генеральный смысл заключается в совершенствовании способов создания технологий.
3.5.21. Почему META не должна зависеть от универсальной NOO
Аналогичное положение относится ко второй субтехнологии.
Для достижения полезных результатов не обязательно сначала создать универсальную автономную ноомашину.
Даже специализированные интеллектуальные системы способны участвовать в научном поиске.
Например, помогать в анализе физических моделей.
Проверке программных расчётов.
И оптимизации экспериментальных процедур.
Если их применение обеспечивает подтверждённое преимущество, они могут становиться компонентами META.
Следовательно, генеральная технология должна развиваться постепенно, используя доказанные функции различных уровней зрелости.
3.5.22. Главный вывод раздела
Превращение результатов PICO и NOO в совершенствование META представляет самостоятельный исследовательский процесс.
Он включает анализ завершённых проектов.
Выявление перспективных изменений методов.
Разработку новых процедур.
Их независимую проверку.
И повторное применение в последующих исследованиях.
Именно эта последовательность позволяет перейти от совместного использования технологий к исследованию механизмов Метаразвития.
Сводная архитектура синхронного развития META–PICO–NOO
Для обобщения предлагается следующая функциональная схема.
Контур Основная задача Самостоятельный критерий
PICO Новые электронные структуры Физическая проверка
NOO Новые интеллектуальные методы Проверенная результативность
PICO ; NOO Физические задачи и данные Улучшение методов NOO
NOO ; PICO Гипотезы, модели, эксперименты Улучшение исследований PICO
META Совершенствование взаимодействия Эффект следующих циклов
Данная схема представляет авторскую исследовательскую архитектуру.
Она не предполагает, что все перечисленные взаимодействия уже реализованы.
Для каждого направления необходимо создать самостоятельную экспериментальную программу.
Перспективная программа PICO–NOO–META
Для дальнейшего проектирования предлагается последовательность взаимосвязанных этапов.
Первый этап — запуск автономных направлений.
PICO и NOO формируют собственные программы, ресурсы и критерии.
Второй этап — создание совместимых исследовательских интерфейсов.
Разрабатываются способы обмена физическими данными, гипотезами и методами проверки.
Третий этап — выполнение совместных пилотных исследований.
Выбираются ограниченные задачи, допускающие независимое подтверждение.
Четвёртый этап — количественная оценка взаимодействия.
Определяются его преимущества и дополнительные затраты.
Пятый этап — разработка улучшенных методов.
На основании экспериментальных результатов создаются новые исследовательские процедуры.
Шестой этап — независимое повторное испытание.
Методы применяются на новых задачах при сопоставимых ресурсах.
Седьмой этап — интеграция подтверждённых результатов в META.
Успешные процедуры становятся частью генеральной исследовательской архитектуры.
Восьмой этап — исследование последовательного Метаразвития.
Оценивается возможность дальнейшего воспроизводимого совершенствования методов.
При этом необходимо подчеркнуть, что данная последовательность не является гарантированным планом достижения технологической революции.
Она представляет программу проверки научно-технологических гипотез.
Переход между этапами должен зависеть от полученных результатов.
Заключение к главе 3
В настоящей главе рассмотрена генеральная иерархия META–PICO–NOO и сформулированы основные принципы синхронного развития двух базовых субтехнологий Метаразвития.
Показано, что PICO и NOO обладают самостоятельными предметами исследования.
PICO направлена на создание новых физических возможностей электронной техники.
NOO — на разработку интеллектуально-креативных средств научно-технологического поиска.
META должна обеспечивать проектирование, проверку и совершенствование способов их взаимодействия.
Однако генеральная система не может считаться подтверждённой только на основании существования отдельных результатов двух субтехнологий.
Для соответствующего вывода необходимо доказать дополнительную эффективность их совместной деятельности.
Первое основное положение главы связано с функциональной иерархией.
META, PICO и NOO должны рассматриваться как различные уровни научно-технологического проектирования.
Генеральная технология направлена на совершенствование способов развития.
PICO — на создание новых физических устройств.
NOO — на совершенствование интеллектуально-креативной деятельности.
При этом различие функций не означает жёсткой последовательной зависимости.
Второе положение связано с принципом одновременной инициации.
PICO и NOO должны начинать развитие одновременно, используя существующие научные и технические возможности.
Начальная NOO не должна ожидать появления промышленной пикоэлектроники.
В свою очередь, PICO не должна зависеть от предварительного создания универсальной ноомашины.
Таким образом, обе программы сохраняют самостоятельные траектории.
Третье положение связано с автономностью исследовательских программ.
Для каждой субтехнологии необходимо определить собственные научные задачи, ресурсы и критерии результативности.
При этом автономность должна сочетаться с совместимостью научных данных и возможностью проведения общих экспериментов.
Особенно важно сохранять независимость проверки результатов.
Интеллектуальная рекомендация не может заменять физический эксперимент.
А успешный физический эксперимент не доказывает автоматически существования новой технологии интеллектуально-креативного поиска.
Четвёртое положение связано с механизмами взаимного ускорения.
Показано, что NOO потенциально способна повышать эффективность исследований PICO посредством анализа научной информации, поиска материалов, формирования гипотез, выбора экспериментов и совершенствования расчётных методов.
PICO, в свою очередь, может предоставлять NOO сложные физические исследовательские задачи, экспериментальные данные и возможности проверки интеллектуальных методов.
В долгосрочной перспективе успешные результаты PICO могут создать новые аппаратные возможности для последующих поколений NOO.
Однако подобная перспектива должна подтверждаться на уровне законченных вычислительных систем.
Пятое положение связано с превращением результатов двух субтехнологий в совершенствование META.
Именно оно имеет наибольшее значение для генеральной технологии Метаразвития.
Отдельный научный результат может обладать высокой ценностью.
Но для Метаразвития необходимо установить, каким образом он помогает совершенствовать последующие методы исследования.
Например, новый физический эксперимент может позволить улучшить алгоритм выбора технологических гипотез.
Новый алгоритм может сократить число необходимых испытаний.
А накопленный исследовательский опыт — обеспечить дальнейшее совершенствование соответствующего метода.
Однако каждый подобный переход должен подтверждаться независимо.
Необходимо учитывать время, стоимость, качество и воспроизводимость.
Особенно важно исключать ложное ускорение, возникающее вследствие увеличения ресурсов или изменения сложности задач.
Таким образом, центральная научная проблема заключается в проверке существования устойчивого преимущества взаимодействия PICO и NOO.
При этом обычное суммирование преимуществ не следует автоматически отождествлять с синергией.
Для подтверждения дополнительного эффекта необходимо организовать специальные сравнительные исследования.
Особое значение имеет проверка последовательных технологических циклов.
Предположим, что первоначальное взаимодействие PICO и NOO позволило создать полезный технический результат.
После этого необходимо выявить, какие исследовательские методы обеспечили преимущество.
Затем разработать их улучшенные версии.
Проверить новые процедуры.
И использовать их в последующих задачах.
Только при подтверждении эффективности подобной последовательности возникает экспериментальное основание для более сильной гипотезы о Метаразвитии.
Но даже в этом случае нельзя предполагать гарантированное бесконечное ускорение.
Научно-технологическое развитие сохраняет физические, экономические и организационные ограничения.
Следовательно, генеральная технология META должна рассматриваться как открытая исследовательская система.
Её методы могут совершенствоваться.
Гипотезы — уточняться.
Исследовательские траектории — изменяться.
А неподтверждённые решения — отклоняться.
Для проекта International NooMachines это означает необходимость одновременного развития самостоятельных программ PICO и NOO с созданием специального интеграционного контура.
Его первоначальная задача должна заключаться в доказательстве эффективности ограниченных совместных исследований.
Далее необходимо проверить возможность улучшения соответствующих методов.
И только после этого рассматривать более широкую программу генеральной технологии Метаразвития.
В результате можно сформулировать центральное положение настоящей главы.
PICO и NOO должны развиваться как две синхронные, функционально самостоятельные и потенциально взаимно усиливающие субтехнологии. Их взаимодействие становится результатом META не само по себе, а тогда, когда оно обеспечивает независимо подтверждённое совершенствование методов создания последующих научных знаний, изобретений и технологий.
Это положение определяет принципиальный переход.
От отдельных физических исследований — к разработке новых электронных структур.
От отдельных интеллектуальных моделей — к созданию исследовательских ноокомпьютеров.
От самостоятельных программ — к совместимым исследовательским архитектурам.
От взаимодействия — к измеряемому технологическому преимуществу.
От отдельного преимущества — к совершенствованию методов его достижения.
И от совершенствования методов — к исследованию возможности устойчивого Метаразвития.
Именно в этой логике заключается стратегическая роль двух синхронных субтехнологий PICO и NOO в генеральной технологии опережения опережения.
Основные источники и научная литература к главе 3
Авторская концепция META, PICO и NOO
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. Lag.ru. 2026. Авторская концепция генеральной технологии опережения опережения, функциональной иерархии META–PICO–NOO и синхронного развития субтехнологий.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. Lag.ru. 2026. Исходная постановка концепции Метаразвития и перспективных направлений пикоэлектроники.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. Lag.ru. 2026. Физические перспективы PICO, теория NOO и исследовательские основания ноомашин.
Теоретические основания технологического развития
Dosi G. Technological Paradigms and Technological Trajectories: A Suggested Interpretation of the Determinants and Directions of Technical Change. Research Policy. 1982. Vol. 11. No. 3. P. 147–162. Технологические парадигмы, траектории и формирование альтернативных направлений исследований.
DOI: https://doi.org/10.1016/0048-7333(82)90016-6
March J. G. Exploration and Exploitation in Organizational Learning. Organization Science. 1991. Vol. 2. No. 1. P. 71–87. Соотношение поиска новых возможностей и совершенствования известных исследовательских методов.
DOI: https://doi.org/10.1287/orsc.2.1.71
Henderson R. M., Clark K. B. Architectural Innovation: The Reconfiguration of Existing Product Technologies and the Failure of Established Firms. Administrative Science Quarterly. 1990. Vol. 35. No. 1. P. 9–30. Значение архитектурных преобразований для возникновения новых технологических возможностей.
DOI: https://doi.org/10.2307/2393549
Bloom N., Jones C. I., Van Reenen J., Webb M. Are Ideas Getting Harder to Find? American Economic Review. 2020. Vol. 110. No. 4. P. 1104–1144. Эмпирическое исследование изменения эффективности научно-исследовательских усилий.
DOI: https://doi.org/10.1257/aer.20180338
Физические предпосылки PICO
Schofield S. R., Curson N. J., Simmons M. Y. et al. Atomically Precise Placement of Single Dopants in Si. Physical Review Letters. 2003. Vol. 91. Article 136104. Экспериментальное формирование атомарно-точных структур примесных атомов в кремнии.
DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.91.136104
Fuechsle M., Miwa J. A., Mahapatra S. et al. A Single-Atom Transistor. Nature Nanotechnology. 2012. Vol. 7. P. 242–246. Демонстрация одноатомного электронного устройства на основе атомарно-точного размещения фосфора в кремнии.
DOI: https://doi.org/10.1038/nnano.2012.21
Yang X., Li J., Song R. et al. Highly Reproducible van der Waals Integration of Two-Dimensional Electronics on the Wafer Scale. Nature Nanotechnology. 2023. Vol. 18. P. 471–478. Методы воспроизводимой интеграции двумерных электронных структур.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41565-023-01342-1
Edlbauer H., Wang J. et al. An 11-Qubit Atom Processor in Silicon. Nature. 2025. Vol. 648. P. 569–575. Экспериментальная атомарно-точная квантовая архитектура в кремнии.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09827-w
Автономные исследовательские системы и NOO
King R. D., Rowland J., Oliver S. G. et al. The Automation of Science. Science. 2009. Vol. 324. No. 5923. P. 85–89. Роботизированная научная система Adam и автоматизация исследовательского цикла.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.1165620
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2023. Vol. 624. P. 86–91. Автономная материаловедческая лаборатория A-Lab. Использовать с учётом исправления 2026 года.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. Author Correction: An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2026. Vol. 650. P. E1. Исправление результатов синтеза и уточнение интерпретации научной новизны материалов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
Merchant A., Batzner S., Schoenholz S. S. et al. Scaling Deep Learning for Materials Discovery. Nature. 2023. Vol. 624. P. 80–85. Использование глубокого обучения для поиска перспективных неорганических кристаллических структур.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06735-9
Zeni C., Pinsler R., Z;gner D. et al. A Generative Model for Inorganic Materials Design. Nature. 2025. Vol. 639. P. 624–632. Генеративная система MatterGen для проектирования новых материалов с заданными характеристиками.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-08628-5
H;se F., Roch L. M., Aspuru-Guzik A. Next-Generation Experimentation with Self-Driving Laboratories. Trends in Chemistry. 2019. Vol. 1. No. 3. P. 282–291. Принципы организации самоуправляемых экспериментальных лабораторий.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.trechm.2019.02.007
Gottweis J., Weng W.-H., Daryin A. et al. Accelerating Scientific Discovery with Co-Scientist. Nature. 2026. Vol. 655. P. 487–496. Многоагентное формирование и критическая оценка научных гипотез.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y
Ghareeb A. E., Chang B. et al. A Multi-Agent System for Automating Scientific Discovery. Nature. 2026. Vol. 655. P. 497–505. Система Robin и интеграция генерации гипотез с анализом экспериментальных данных.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10652-y
Boiko D. A., MacKnight R., Kline B., Gomes G. Autonomous Chemical Research with Large Language Models. Nature. 2023. Vol. 624. P. 570–578. Система Coscientist и использование языковых моделей в автоматизированных научных исследованиях.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06792-0
Оценка исследовательских функций и их результативности
Volk A. A., Abolhasani M. Performance Metrics to Unleash the Power of Self-Driving Labs in Chemistry and Materials Science. Nature Communications. 2024. Vol. 15. Article 1378. Показатели эффективности автономных исследовательских систем, включая пропускную способность, автономность и стоимость экспериментов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-45569-5
Romera-Paredes B., Barekatain M., Novikov A. et al. Mathematical Discoveries from Program Search with Large Language Models. Nature. 2024. Vol. 625. P. 468–475. Система FunSearch и объединение генеративного поиска с программной проверкой.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06924-6
Fawzi A., Balog M., Huang A. et al. Discovering Faster Matrix Multiplication Algorithms with Reinforcement Learning. Nature. 2022. Vol. 610. P. 47–53. Система AlphaTensor и автоматизированное обнаружение новых алгоритмических решений.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4
MacLeod B. P., Parlane F. G. L., Morrissey T. D. et al. Self-Driving Laboratory for Accelerated Discovery of Thin-Film Materials. Science Advances. 2020. Vol. 6. No. 20. Article eaaz8867. Экспериментальная интеграция изготовления, измерений и интеллектуального выбора последующих исследований.
DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.aaz8867
Системное проектирование и управление инновациями
ISO. ISO 56001:2024. Innovation Management System — Requirements. International Organization for Standardization. Требования к организации и совершенствованию систем управления инновациями.
https://www.iso.org/standard/79278.html
ISO. ISO 56008:2024. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Operation Measurements — Guidance. Международные рекомендации по определению и использованию показателей инновационной деятельности.
https://www.iso.org/standard/78485.html
ISO/IEC/IEEE. ISO/IEC/IEEE 15288:2023. Systems and Software Engineering — System Life Cycle Processes. Международная система описания процессов жизненного цикла сложных технических систем.
https://www.iso.org/standard/81702.html
U.S. Government Accountability Office. Technology Readiness Assessment Guide: Best Practices for Evaluating the Readiness of Technology for Use in Acquisition Programs and Projects. GAO-20-48G. 2020. Методы оценки технологической зрелости и рисков интеграции.
https://www.gao.gov/products/gao-20-48g
Достоверность, воспроизводимость и управление научными данными
Wilkinson M. D., Dumontier M., Aalbersberg I. J. J. et al. The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data. 2016. Vol. 3. Article 160018. Принципы доступности, совместимости и повторного использования научных данных.
DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Reproducibility and Replicability in Science. Washington, DC: The National Academies Press, 2019. Методологические основания воспроизводимости и независимого подтверждения научных результатов.
DOI: https://doi.org/10.17226/25303
JCGM. Evaluation of Measurement Data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. JCGM 100:2008. Международное руководство по оцениванию измерительной неопределённости.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM100-2008E
Tabassi E. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. National Institute of Standards and Technology. 2023. Управление рисками и надёжностью интеллектуальных систем.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
OECD. Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development. Paris: OECD Publishing, 2015. Международные методы определения и измерения научно-исследовательской деятельности.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264239012-en
OECD, Eurostat. Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation. 4th ed. Paris: OECD Publishing, 2018. Международная методология определения и оценки инновационной деятельности.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264304604-en
********
Глава 4. Саморазвивающаяся технология Метаразвития
От положительной обратной связи между PICO и NOO — к проверяемому совершенствованию самих механизмов создания новых технологий.
Принципиальное положение главы: саморазвитие META не тождественно автоматическому самоускорению. Положительная обратная связь может усиливать как полезные результаты, так и ошибки. Поэтому устойчивая система Метаразвития требует одновременно механизмов развития, независимой проверки и стабилизирующего управления.
Научные предпосылки такого подхода содержатся в теории системной динамики, экономике технологий общего назначения и современных исследованиях самоулучшающихся ИИ-агентов. В частности, работа Hyperagents, опубликованная как препринт в марте 2026 года, непосредственно исследует изменение не только решения задач, но и алгоритма последующего улучшения. Однако полученные результаты не доказывают существования универсальной саморазвивающейся технологии.
mheducation.com
+2
Особое место в главе занимает отличие воспроизводимого получения новых прорывных результатов от невозможного требования многократно повторять одно и то же открытие как новое. Научно проверять следует способность исследовательской системы достигать новых значимых результатов на независимых задачах, а также повышать результативность этого процесса.
ЧАСТЬ VI. МЕТАРАЗВИТИЕ. ГЕНЕРАЛЬНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОПЕРЕЖЕНИЯ ОПЕРЕЖЕНИЯ
Глава 4. Саморазвивающаяся технология Метаразвития
Положительная обратная связь, воспроизводимое научно-техническое творчество, самосовершенствование методов и устойчивое совместное развитие физических и интеллектуально-креативных технологий.
Введение. От управляемого технологического развития к саморазвивающейся системе
В предыдущих главах части VI были рассмотрены теоретические основания Метаразвития, исходная формализация задачи опережения опережения и принцип синхронного развития двух базовых субтехнологий — PICO и NOO.
Было показано, что научно-технологическое развитие может осуществляться посредством последовательного совершенствования существующих решений, освоения новых технологических траекторий и создания принципиально новых физических либо инженерных возможностей.
Однако генеральная технология Метаразвития предполагает более сложную задачу.
Она должна быть направлена не только на создание отдельных новых технологий.
Её специальным объектом становится совершенствование самого механизма научно-технологического развития.
Для этого необходимо научиться исследовать, проектировать и изменять способы постановки задач, формирования гипотез, выбора экспериментов, проверки результатов, создания технических устройств и освоения производственных процессов.
В предыдущей главе была сформулирована принципиальная роль двух субтехнологий.
PICO предназначена для разработки новых физических оснований электронной техники.
NOO — для создания интеллектуально-креативных вычислительных систем и методов научного поиска.
При этом обе программы должны развиваться одновременно, сохраняя собственные исследовательские задачи, ресурсы и критерии результативности.
Их взаимодействие должно осуществляться посредством специальных контуров обмена данными, научными гипотезами, физическими экспериментами и методами проектирования.
Однако простое взаимодействие двух направлений не является достаточным основанием для признания генеральной технологии Метаразвития.
Необходимо решить следующий вопрос.
Может ли система PICO–NOO–META не только создавать новые научно-технические результаты, но и воспроизводимо совершенствовать способы получения последующих результатов?
Если подобная возможность существует, возникает принципиально новый тип технологической организации.
Его можно обозначить как саморазвивающуюся технологию Метаразвития.
Но соответствующее понятие требует строгого определения.
Саморазвитие нельзя отождествлять с произвольным автоматическим изменением программного обеспечения.
Не является достаточным и наличие положительной обратной связи.
Рост числа исследований также не обязательно означает совершенствование исследовательской системы.
Более того, положительная обратная связь способна усиливать не только полезные результаты, но и ошибки.
Например, интеллектуальная система может генерировать всё больше гипотез.
Но если их качество ухудшается, а стоимость проверки возрастает, увеличение активности не приводит к научно-технологическому прогрессу.
В другой ситуации ускорение вычислительного моделирования может создавать дополнительную нагрузку на лаборатории, которые не способны достаточно быстро проверять полученные прогнозы.
Или новая вычислительная платформа может обладать рекордными характеристиками отдельного элемента, но требовать чрезмерных энергетических и производственных затрат.
Следовательно, теория саморазвивающейся META должна включать не только механизмы усиления полезных процессов.
Необходимы также механизмы стабилизации, независимой проверки и ограничения неэффективных изменений.
В настоящей главе предлагается следующее рабочее определение.
Саморазвивающаяся технология Метаразвития — это проектируемая научно-технологическая система, в которой результаты завершённых исследований используются для контролируемого совершенствования методов последующих исследований, причём соответствующее совершенствование подтверждается независимыми испытаниями и обеспечивает воспроизводимое повышение эффективности в установленной области применения.
Это определение содержит несколько принципиальных положений.
Первое — саморазвитие относится прежде всего к методам научно-технологической деятельности.
Второе — изменение методов должно иметь определённую причину, основанную на результатах предыдущих исследований.
Третье — предлагаемое улучшение должно проверяться.
Четвёртое — его эффективность необходимо устанавливать на новых задачах.
Пятое — процесс должен сохранять управляемость и допустимую экономическую стоимость.
Шестое — даже при положительных результатах нельзя заранее предполагать неограниченное самоускорение.
В связи с этим необходимо разграничить четыре различных явления.
Первое — автоматизация научных операций.
Второе — адаптивное изменение исследовательского процесса.
Третье — проверяемое совершенствование исследовательских методов.
Четвёртое — устойчивое повышение эффективности механизмов дальнейшего совершенствования этих методов.
Именно четвёртое явление представляет наиболее сильную гипотезу авторской концепции Метаразвития.
Однако его экспериментальная состоятельность должна исследоваться отдельно.
Современная наука уже располагает определёнными предпосылками.
Системная динамика разработала методы анализа положительных и отрицательных обратных связей.
Эволюционная экономика исследует изменение технологических траекторий.
Интеллектуальные системы способны участвовать в поиске новых алгоритмов.
Автономные лаборатории позволяют организовывать замкнутые экспериментальные циклы.
А исследования самоулучшающихся программных агентов демонстрируют возможность изменения отдельных методов решения задач.
Но эти достижения пока не доказывают существования универсальной саморазвивающейся генеральной технологии.
Поэтому центральной задачей настоящей главы является разработка проверяемой исследовательской модели.
Для этого необходимо последовательно рассмотреть пять направлений.
Первое — контуры положительной обратной связи.
Второе — воспроизводимость научных и технологических прорывов.
Третье — самосовершенствование исследовательских методов.
Четвёртое — совместную эволюцию физической и интеллектуальной техники.
Пятое — ограничения и условия устойчивости самоускоряющегося развития.
4.1. Контуры положительной обратной связи
4.1.1. Положительная обратная связь как системное понятие
Для теории саморазвивающейся технологии принципиальное значение имеет понятие обратной связи.
В общем случае обратная связь возникает тогда, когда результат определённого процесса влияет на условия его последующего выполнения.
Например, результаты измерения используются для изменения параметров следующего эксперимента.
Полученный научный опыт — для совершенствования исследовательской методики.
А улучшенный вычислительный алгоритм — для ускорения дальнейших вычислений.
Однако необходимо различать два основных типа обратной связи.
Положительная, или усиливающая, обратная связь способствует усилению происходящего изменения.
Отрицательная, или стабилизирующая, обратная связь противодействует определённому отклонению либо стремится ограничить его последствия.
Соответствующее разграничение является фундаментальным для системной динамики.
Оно представлено, в частности, в работах Джея Форрестера, Джона Стермана и Донеллы Медоуз [4–6].
При этом термины «положительная» и «отрицательная» не должны пониматься как моральные оценки.
Положительная обратная связь не обязательно полезна.
Она способна усиливать ошибки, нестабильность и неэффективное использование ресурсов.
Отрицательная обратная связь не обязательно вредна.
Она часто необходима для обеспечения устойчивости системы.
Следовательно, саморазвивающаяся META должна использовать оба типа обратной связи.
4.1.2. Почему положительная обратная связь не равна технологическому ускорению
Одним из возможных методологических заблуждений является представление, что наличие положительной обратной связи автоматически обеспечивает ускоряющееся развитие.
Это не всегда так.
Результат зависит от структуры системы.
Силы взаимодействия.
Временных задержек.
Доступных ресурсов.
И существующих ограничений.
Например, совершенствование метода моделирования может повышать качество последующих расчётов.
Однако если физический эксперимент требует длительной подготовки, общий темп научной работы может почти не измениться.
В другом случае рост вычислительных возможностей позволяет исследовать больше гипотез.
Но дополнительная нагрузка на проверочную систему увеличивает продолжительность исследований.
Поэтому положительная обратная связь способна существовать без существенного ускорения полного технологического цикла.
Следовательно, её влияние необходимо измерять, а не предполагать.
4.1.3. Исходная архитектура обратных связей META
Для генеральной технологии предлагается рассматривать несколько взаимосвязанных контуров.
Первый — информационно-когнитивный.
Он обеспечивает преобразование результатов исследований в новые знания и гипотезы.
Второй — физико-технологический.
Он связывает новые научные знания с созданием материалов, устройств и производственных методов.
Третий — вычислительно-инструментальный.
Он позволяет использовать новые технические средства для совершенствования вычислительной и исследовательской инфраструктуры.
Четвёртый — методологический.
Он обеспечивает изменение самих способов постановки и решения научно-технических задач.
Пятый — проверочный.
Он устанавливает, какие изменения действительно обладают преимуществами.
Шестой — экономический.
Он определяет влияние результатов на стоимость и доступность последующих исследований.
Однако перечисленные контуры не обязательно должны функционировать с одинаковой скоростью.
Их взаимодействие необходимо проектировать с учётом различий временных масштабов.
4.1.4. Информационно-когнитивный контур NOO
Первый контур связан с накоплением и использованием исследовательской информации.
Первоначально система получает научные данные.
Затем анализирует их.
Формирует новые гипотезы.
Разрабатывает процедуры проверки.
После выполнения исследований получает дополнительные сведения.
Эти сведения становятся основой последующих гипотез.
Таким образом, возникает замкнутый цикл.
Но для его научной состоятельности необходимо обеспечить качество информации.
Если система включает неподтверждённые предположения в базу проверенных знаний, последующие ошибки могут накапливаться.
Поэтому исследовательская память должна сохранять происхождение каждого существенного результата.
Особое значение имеют сведения о неопределённости и условиях проверки.
Следовательно, накопление информации становится полезной обратной связью только при наличии механизма управления достоверностью.
4.1.5. Физико-технологический контур PICO
Второй контур связан с развитием физических знаний и электронных устройств.
Например, исследование атомарной структуры позволяет обнаружить определённый электронный эффект.
На его основе разрабатывается функциональное устройство.
Затем измеряются характеристики.
Полученные данные позволяют уточнить физическую модель.
После этого проектируется следующая конструкция.
Так возникает последовательность исследований.
Однако необходимо учитывать, что в физической области обратная связь часто ограничена длительностью экспериментов.
Требованиями к изготовлению образцов.
Точностью измерений.
И стоимостью оборудования.
Поэтому даже при быстром совершенствовании компьютерных моделей нельзя гарантировать аналогичное ускорение физической разработки.
Следовательно, в контуре PICO необходимо учитывать полный экспериментально-технологический цикл.
4.1.6. Контур NOO ; PICO
Следующий механизм предполагает использование интеллектуально-креативных средств NOO для повышения эффективности исследований PICO.
Например, система может анализировать научные публикации.
Выявлять противоречия.
Предлагать альтернативные атомарные структуры.
Выполнять расчётный отбор.
И формировать программы физических экспериментов.
Однако эти функции должны проверяться независимо.
Если интеллектуальная система предложила перспективный материал, это ещё не означает его экспериментальной реализации.
Если она подготовила программу испытаний, необходимо установить, действительно ли эта программа обеспечивает получение достоверных данных с меньшими затратами.
Следовательно, влияние NOO на PICO должно измеряться по результатам завершённых физических исследований.
4.1.7. Контур PICO ; NOO
Обратное направление может иметь две различные формы.
Первая связана с использованием новых физических результатов PICO для совершенствования методов NOO.
Например, экспериментальные задачи PICO могут служить основой проверки новых алгоритмов научного поиска.
Вторая форма предполагает создание новых вычислительных устройств.
Если PICO разработает практически полезные электронные компоненты, они потенциально могут использоваться в аппаратной инфраструктуре последующих ноокомпьютеров.
Однако нельзя считать такое развитие неизбежным.
Не всякая атомарно-точная структура пригодна для массовых вычислений.
И не каждое квантовое устройство обеспечивает преимущество в задачах искусственного интеллекта.
Поэтому аппаратное влияние PICO на NOO должно подтверждаться на уровне определённых полезных вычислительных функций.
4.1.8. Методологический контур META
Особое значение имеет контур, связывающий результаты завершённого исследования с изменением самого исследовательского метода.
Например, NOO помогла выбрать экспериментальные параметры для определённой структуры PICO.
После завершения исследования выясняется, что часть вычислений оказалась избыточной.
А некоторые эксперименты могли быть заменены более информативными.
На основании этого анализа формируется предложение по изменению исследовательской процедуры.
Новый метод проверяется на следующих задачах.
Если преимущество подтверждается, он включается в последующую работу.
Таким образом, возникает методологическая обратная связь.
Однако здесь необходимо особенно тщательно разграничивать предложенное улучшение и подтверждённое улучшение.
Сама способность системы предлагать изменения ещё не является доказательством Метаразвития.
4.1.9. Контур совершенствования механизма совершенствования
Наиболее сильная исследовательская гипотеза заключается в возможности улучшать не только предметные методы, но и процедуру их последующего улучшения.
Например, первоначально система использует определённый алгоритм поиска альтернативных исследовательских методик.
После серии испытаний она обнаруживает ограничения этого алгоритма.
Затем предлагает более эффективную процедуру поиска.
Новая процедура проходит независимую проверку.
И используется для разработки следующих исследовательских методов.
Однако такой процесс не должен называться доказанным самоускорением без дополнительных данных.
Необходимо установить, действительно ли улучшается способность находить следующие полезные изменения.
Причём соответствующее преимущество должно сохраняться за пределами задач, использованных для настройки.
Следовательно, в теории META возникает задача экспериментальной проверки обратной связи второго методологического уровня.
4.1.10. Экономический контур
Технологические улучшения способны уменьшать стоимость отдельных исследовательских операций.
Например, более эффективный алгоритм снижает вычислительные затраты.
Новая методика измерений уменьшает продолжительность эксперимента.
А более совершенный производственный процесс повышает выход годных образцов.
Высвобождаемые ресурсы могут использоваться для новых исследований.
В результате возникает потенциальный экономический контур усиления.
Однако необходимо учитывать, что снижение затрат на одну операцию не гарантирует уменьшения общих расходов.
Более доступный исследовательский метод может вызвать значительное увеличение количества проводимых экспериментов.
Кроме того, для внедрения нового метода могут потребоваться дополнительные инвестиции.
Следовательно, экономическую обратную связь необходимо оценивать на уровне полного научно-технологического процесса.
4.1.11. Положительные обратные связи и технологическая взаимодополняемость
Теоретическое значение взаимодействия различных технологий исследовалось задолго до появления современной концепции NOO.
В работе Bresnahan и Trajtenberg 1995 года рассматривались технологии общего назначения и инновационная взаимодополняемость [10].
Её принципиальный смысл заключается в том, что совершенствование одной технологической платформы может повышать результативность исследований и инноваций в других областях.
Для META это представляет важную научную предпосылку.
Однако существование инновационной взаимодополняемости не означает автоматического возникновения генеральной саморазвивающейся технологии.
Необходимо доказать конкретные механизмы взаимодействия PICO и NOO.
4.1.12. Опасность положительной обратной связи ошибок
Особенно важным является противоположный сценарий.
Предположим, что NOO формирует недостаточно обоснованную физическую гипотезу.
Затем выполняется расчёт, основанный на неверном предположении.
Полученный результат включается в исследовательскую память.
После этого интеллектуальная система использует его при формировании новых гипотез.
В результате может возникнуть цикл накопления ошибок.
Причём внешне такая система способна демонстрировать высокую интеллектуальную активность.
Количество моделей увеличивается.
Число гипотез растёт.
И объём исследовательской документации расширяется.
Однако действительная научная результативность может снижаться.
Следовательно, положительная обратная связь должна сопровождаться независимым механизмом проверки.
4.1.13. Стабилизирующие контуры
Для предотвращения подобных процессов необходимо формировать специальные контуры отрицательной обратной связи.
Например, система выявляет рост числа ошибочных гипотез.
После этого ограничивает использование недостаточно проверенных методов.
Инициирует независимую проверку.
Уточняет критерии отбора.
И при необходимости возвращается к предыдущей работоспособной версии.
Аналогичный механизм может применяться при росте затрат.
Если новый метод требует чрезмерных ресурсов, необходимо остановить его дальнейшее масштабирование.
Следовательно, устойчивость META зависит от сочетания усиливающих и стабилизирующих механизмов.
4.1.14. Временные задержки
Одной из главных проблем сложных систем являются временные задержки.
В NOO программное изменение может выполняться сравнительно быстро.
В PICO физический эксперимент может требовать длительной подготовки.
Промышленное освоение нового устройства способно занимать ещё больший период.
Поэтому результаты одного контура могут поступать в другой с существенным запаздыванием.
Такие задержки способны приводить к ошибочным решениям.
Например, интеллектуальная система продолжает оптимизацию на основе устаревших экспериментальных данных.
Или физическая лаборатория использует метод, который уже был изменён и требует повторной проверки.
Следовательно, необходимы системы версионирования, временной привязки результатов и контроля совместимости.
4.1.15. Сводная система контуров
Контур Усиливаемый процесс Необходимый контроль
NOO ; PICO Физический научный поиск Экспериментальная проверка
PICO ; NOO Алгоритмы и аппаратура Системное испытание
Исследовательская память Повторное использование знаний Статус достоверности
META ; методы Совершенствование процедур Независимое сравнение
Экономический контур Доступность исследований Полная стоимость
Проверочный контур Надёжность результатов Метрология и аудит
Данная схема представляет авторскую проектную классификацию.
Она не доказывает фактического существования перечисленных эффектов.
Для каждого контура необходимо установить измеряемые входные и выходные характеристики.
4.1.16. Главный вывод раздела
Положительная обратная связь представляет важнейшую предпосылку саморазвивающейся технологии Метаразвития.
Но сама по себе она не гарантирует ни полезного результата, ни устойчивого ускорения.
Для научной состоятельности META необходимо проектировать замкнутые исследовательские контуры, в которых полученные результаты изменяют методы последующих исследований.
При этом каждый механизм усиления должен сопровождаться независимой проверкой и средствами стабилизирующего управления.
4.2. Воспроизводство научных и технологических прорывов
4.2.1. Проблема определения прорывного результата
Одной из наиболее амбициозных задач Метаразвития является повышение способности научно-технологической системы создавать принципиально новые результаты.
Однако термин «прорыв» требует специального определения.
Не всякое научное открытие представляет технологическую революцию.
Не всякое изобретение создаёт новую промышленную отрасль.
И не всякая рекордная характеристика обеспечивает существенную практическую ценность.
Поэтому необходимо предварительно определить, что именно считается прорывным результатом.
Для целей настоящей книги предлагается следующее рабочее определение.
Научно-технологический прорыв — это независимо подтверждённый результат, который существенно расширяет доступное пространство научных объяснений, технических функций или практически осуществимых технологических решений.
Однако слово «существенно» требует предметной конкретизации.
Например, в фундаментальной науке прорыв может состоять в установлении ранее неизвестной закономерности.
В инженерии — в преодолении критического ограничения.
В вычислительной технике — в открытии нового практически полезного алгоритмического принципа.
Следовательно, критерии необходимо определять заранее для каждого класса задач.
4.2.2. Отличие прорыва от обычного улучшения
Обычное улучшение может повышать определённую характеристику существующей системы.
Например, увеличивать быстродействие.
Уменьшать энергопотребление.
Или снижать стоимость изготовления.
Прорывный результат предполагает более значительное изменение возможностей.
Однако между ними не всегда существует резкая граница.
Последовательность небольших улучшений может в итоге создать качественно новую функцию.
И наоборот, принципиально новая физическая конструкция может первоначально не иметь практического преимущества.
Поэтому необходимо учитывать не только оригинальность идеи, но и характер её последствий.
Для META особенно важно оценивать способность нового решения открывать перспективные направления последующего развития.
Но такие перспективы должны разграничиваться с уже подтверждёнными результатами.
4.2.3. Можно ли воспроизводить научные прорывы
На первый взгляд воспроизводство научных прорывов представляется противоречивой задачей.
Научное открытие связано с установлением нового знания.
Если один и тот же результат уже открыт и подтверждён, его повторное получение не является новым открытием.
Следовательно, нельзя понимать воспроизводство прорывов как многократное производство одного и того же открытия.
Необходимо сформулировать задачу иначе.
Воспроизводимой должна становиться способность исследовательской системы получать различные новые значимые результаты в заранее определённых классах научно-технологических задач.
При этом каждое новое решение должно проходить самостоятельную проверку.
Таким образом, предметом воспроизводимости становится не идентичность открытий, а результативность исследовательского метода.
4.2.4. Воспроизводимость процедуры и воспроизводимость результата
Необходимо различать несколько понятий.
Первое — возможность повторить вычислительный анализ при одинаковых исходных данных.
Второе — возможность независимо подтвердить определённый экспериментальный результат.
Третье — способность исследовательской системы получать новые результаты при изменении задач.
Для теории META особенно важно третье.
Однако оно должно опираться на первые два.
Если система не обеспечивает достоверность отдельных научных выводов, невозможно обоснованно оценивать её способность создавать новые открытия.
Методологические основания такого разграничения представлены в докладе Национальных академий США 2019 года [34].
4.2.5. Научный прорыв как вероятностный результат
Научное открытие не является заранее гарантированным событием.
Даже хорошо организованный исследовательский процесс способен завершиться отрицательным результатом.
Поэтому воспроизводство прорывов целесообразно рассматривать вероятностно.
Например, можно измерять долю исследовательских проектов, приводящих к новым независимо подтверждённым результатам.
Или полную стоимость получения одного результата установленного класса.
Однако необходимо учитывать различия сложности задач.
Если система отбирает только простые проблемы, её формальная результативность может повышаться без реального расширения научных возможностей.
Поэтому критерии новизны и сложности должны устанавливаться независимо от оцениваемой системы.
4.2.6. Исследовательский портфель
Для повышения вероятности значимых открытий необходимо поддерживать разнообразие исследовательских направлений.
Однако полностью случайный поиск способен приводить к чрезмерным затратам.
Поэтому возникает задача рационального распределения ресурсов.
Часть исследований может быть направлена на совершенствование уже известных решений.
Другая — на проверку перспективных альтернатив.
Третья — на исследование принципиально новых физических или технологических гипотез.
Важное методологическое значение имеет работа Марча 1991 года о соотношении исследования новых возможностей и использования существующих знаний [9].
Для META это означает необходимость сочетать надёжные исследовательские методы с контролируемым поиском радикальных альтернатив.
4.2.7. Прорыв и технологическая траектория
В работе Дози 1982 года рассматривались технологические парадигмы и траектории развития [7].
Для Метаразвития это создаёт возможность различать два вида исследовательских результатов.
Первый представляет значительное улучшение в рамках существующей траектории.
Второй открывает альтернативную траекторию.
Например, разработка более совершенного транзистора может повышать эффективность традиционной электронной архитектуры.
А новый физический механизм обработки информации способен создавать предпосылки принципиально иной системы.
Однако переход к новой траектории не гарантирует практического превосходства.
Следовательно, прорывность должна оцениваться отдельно от технологической зрелости.
4.2.8. Автоматизированный поиск алгоритмических решений
Современные системы искусственного интеллекта уже демонстрируют возможность получения новых результатов в некоторых алгоритмических областях.
В 2022 году Fawzi и соавторы представили AlphaTensor — систему поиска алгоритмов умножения матриц [28].
В 2024 году Romera-Paredes и соавторы опубликовали результаты FunSearch [29].
Её архитектура объединяла генеративную модель с процедурой программной оценки кандидатов.
В 2025 году была представлена система AlphaEvolve [30].
Соответствующая предварительная публикация описывала эволюционный поиск программных решений с использованием автоматических механизмов проверки.
Эти исследования представляют важные основания NOO.
Однако необходимо учитывать, что результативность подобных систем особенно высока в задачах, для которых можно построить достаточно объективную функцию проверки.
Для экспериментальной физики аналогичный механизм может оказаться значительно сложнее.
4.2.9. Автоматизированный научный цикл
В 2009 году King и соавторы описали роботизированную научную систему Adam [19].
Она использовала методы искусственного интеллекта для формирования и проверки определённых гипотез в функциональной геномике.
В дальнейшем исследования автономных лабораторий показали возможность соединения алгоритмического поиска с физическими экспериментами.
Например, MacLeod и соавторы в 2020 году представили самоуправляемую лабораторию для исследования тонкоплёночных материалов [20].
Эти результаты показывают, что отдельные научные циклы можно организовывать автоматически.
Однако необходимо учитывать их предметную специализацию.
Система, успешно оптимизирующая определённый химический процесс, не обязательно обладает аналогичными возможностями в фундаментальной физике.
4.2.10. Урок A-Lab: необходимость проверки заявлений о прорывах
Особого внимания заслуживает автономная лаборатория A-Lab, представленная в Nature в 2023 году [21].
Она объединяла расчётные данные о материалах, машинное обучение и роботизированный синтез.
Однако в январе 2026 года было опубликовано авторское исправление [22].
После повторного анализа экспериментальных данных подтверждёнными были признаны 36 результатов из первоначально заявленных 40 успешных синтезов.
При этом четыре результата оказались неоднозначными.
Кроме того, авторы уточнили формулировки, связанные с новизной полученных материалов.
Исправленная публикация описывает получение 36 соединений из 57 целевых за 17 дней работы.
Этот случай имеет фундаментальное методологическое значение для META.
Он показывает, что даже развитая автономная исследовательская система нуждается в независимой проверке.
Особенно важно разграничивать новизну для вычислительной платформы и новизну для мировой науки.
4.2.11. Научные ИИ-системы 2026 года
В 2026 году появились значимые результаты интегрированных интеллектуальных научных систем.
В работе Gottweis и соавторов представлена система Co-Scientist [23].
Она использует многоагентную архитектуру для формирования, анализа и совершенствования научных гипотез.
В исследовании Ghareeb и соавторов представлена система Robin [24].
Она объединяет поиск литературы, генерацию гипотез и анализ экспериментальных данных в биологической предметной области.
В марте 2026 года Lu и соавторы опубликовали в Nature исследование Towards End-to-End Automation of AI Research [25].
В нём была продемонстрирована автоматизация ряда этапов научного процесса в области машинного обучения, включая разработку идей, программирование, вычислительные эксперименты и подготовку исследовательских публикаций.
Однако нельзя отождествлять автоматизированное создание научной статьи с подтверждённым научным прорывом.
Качество исследования, его новизна и независимая воспроизводимость требуют самостоятельной оценки.
4.2.12. Современные ограничения автономных открытий
В докладе Stanford AI Index 2026 отмечено быстрое расширение применения искусственного интеллекта в научных дисциплинах [44].
Однако там же приведены результаты, демонстрирующие ограниченность современных интеллектуальных агентов при выполнении сложных полноценных исследовательских задач.
В частности, для некоторых задач воспроизведения исследований и научного анализа результаты ведущих моделей остаются значительно ниже уровня специалистов.
Следовательно, рост возможностей генеративного искусственного интеллекта нельзя считать доказательством возникновения универсальной автономной науки.
Для META особенно важно оценивать не количество автоматически созданных текстов, а качество независимо подтверждённых научных результатов.
4.2.13. Критерии научно-технологического прорыва
Для практической программы предлагается использовать несколько критериев.
Первый — содержательная новизна.
Второй — независимая научная проверка.
Третий — существенное изменение доступных функциональных возможностей.
Четвёртый — воспроизводимость результата.
Пятый — определённая научная или техническая полезность.
Шестой — возможность последующего использования полученного знания.
Однако не все критерии имеют одинаковое значение для фундаментальной науки и инженерии.
Например, математический результат может обладать высоким научным значением без немедленного промышленного применения.
Поэтому критерии должны адаптироваться к предметной области.
4.2.14. Измерение способности воспроизводимо создавать прорывы
Для META предлагается использовать серию независимых исследовательских задач.
Каждая задача должна иметь заранее установленную процедуру оценки.
После этого необходимо измерять долю подтверждённых новых результатов.
Время их получения.
Полную стоимость.
Качество.
И возможность независимой проверки.
Однако подобная статистика должна учитывать неудачные проекты.
Иначе исследовательская система может казаться чрезвычайно эффективной за счёт исключения всех неуспешных попыток.
Кроме того, необходимо устанавливать сложность исходных задач.
Следовательно, воспроизводимая способность создавать прорывные результаты должна определяться по полной исследовательской программе.
4.2.15. От воспроизводимых прорывов к Метаразвитию
Даже если система способна воспроизводимо получать новые значимые результаты, этого ещё недостаточно для доказательства Метаразвития.
Необходимо установить, совершенствуется ли сам механизм получения последующих результатов.
Например, сокращается ли число необходимых экспериментов.
Повышается ли результативность отбора гипотез.
Уменьшается ли стоимость независимой проверки.
И сохраняются ли улучшения на новых задачах.
Именно здесь возникает переход от автоматизированного научного творчества к исследованию саморазвивающейся технологии.
4.2.16. Главный вывод раздела
Воспроизводство научных и технологических прорывов следует понимать как способность исследовательской системы систематически получать различные новые значимые результаты, а не как многократное повторение одного открытия.
Для соответствующего вывода необходимы независимые задачи, критерии новизны, объективная проверка и учёт полной стоимости исследований.
Однако для Метаразвития требуется дополнительное условие.
Необходимо доказать, что совершенствуются сами методы получения последующих прорывных результатов.
4.3. Самосовершенствование исследовательских методов
4.3.1. Самосовершенствование как отдельный технологический процесс
Одним из центральных положений генеральной технологии Метаразвития является возможность совершенствовать исследовательские методы.
Однако термин «самосовершенствование» требует точной интерпретации.
Не всякое изменение программного обеспечения представляет улучшение.
Не всякое обучение интеллектуальной модели приводит к повышению её реальной эффективности.
Не всякое увеличение вычислительных ресурсов означает совершенствование исследовательского метода.
Поэтому необходимо использовать операциональное определение.
Самосовершенствование исследовательских методов — это контролируемое изменение способов решения научно-технических задач, обеспечивающее независимо подтверждённое улучшение определённых показателей результативности на новых сопоставимых задачах.
Важнейшими условиями являются измеримость, воспроизводимость и независимость проверки.
4.3.2. Предметное улучшение и методическое улучшение
Необходимо разграничивать два процесса.
Первый — совершенствование конкретного технического результата.
Например, уменьшение контактного сопротивления электронного устройства.
Второй — совершенствование способа поиска технических решений.
Например, разработка более эффективной процедуры отбора материалов контакта.
Первый процесс относится непосредственно к физической или инженерной технологии.
Второй имеет метатехнологический характер.
Однако методическое улучшение должно оцениваться по конечным результатам.
Нельзя считать новый алгоритм поиска более совершенным только потому, что он быстрее генерирует кандидатов.
Необходимо установить, повышается ли эффективность получения проверенных технических решений.
4.3.3. Метаобучение как научная предпосылка
В машинном обучении существует специальное направление, связанное с совершенствованием способности моделей обучаться и адаптироваться.
В 2017 году Finn, Abbeel и Levine представили метод Model-Agnostic Meta-Learning [27].
Его задача заключалась в повышении способности моделей быстро адаптироваться к новым задачам на основе ограниченного количества данных.
Соответствующие исследования демонстрируют возможность автоматизированного совершенствования отдельных механизмов обучения.
Однако необходимо разграничивать метаобучение и Метаразвитие.
Метаобучение представляет научное направление, исследующее методы обучения интеллектуальных моделей.
Метаразвитие в авторской концепции охватывает более широкую задачу совершенствования процессов создания новых технологий.
Следовательно, метаобучение может стать одним из инструментов NOO, но не исчерпывает генеральную технологию META.
4.3.4. Автоматизированный поиск алгоритмов обучения
В 2020 году Real и соавторы представили систему AutoML-Zero [26].
В работе исследовалась возможность автоматизированного поиска алгоритмов машинного обучения на основе относительно простых математических операций.
Полученные результаты показали, что эволюционные методы способны находить определённые эффективные алгоритмические конструкции.
Однако необходимо учитывать особенности исследовательской постановки.
Поиск осуществлялся в определённом пространстве программных решений.
Результаты проверялись на соответствующих задачах.
И эффективность зависела от используемых критериев.
Следовательно, AutoML-Zero представляет важную научную предпосылку автоматизации поиска методов, но не доказательство универсального самосовершенствования любых исследовательских систем.
4.3.5. Эволюционный поиск программных методов
Особое значение имеет AlphaEvolve, представленная в предварительной научной работе Novikov и соавторов в 2025 году [30].
Система объединяла генеративные модели с эволюционным поиском программных решений.
Кандидаты подвергались автоматизированной оценке.
Успешные варианты использовались в последующих итерациях.
В исследовании были представлены примеры улучшения программных алгоритмов и отдельных компонентов вычислительной инфраструктуры.
Однако следует отметить, что соответствующая публикация первоначально представляла исследовательский препринт.
Кроме того, успешное совершенствование программных алгоритмов не означает автоматической способности оптимизировать любые физические технологии.
В некоторых задачах отсутствует дешёвый и объективный механизм проверки.
Поэтому для META особенно важно учитывать стоимость оценивания кандидатов.
4.3.6. Самомодифицирующиеся интеллектуальные агенты
В 2025 году был представлен исследовательский подход Darwin G;del Machine [31].
Он предполагает последовательное создание модифицированных программных агентов и эмпирическую оценку их эффективности.
В результате формируется архив альтернативных версий.
Некоторые изменения способны повышать результативность последующих программных задач.
Однако необходимо учитывать существенное ограничение.
Эффективность оценивается в конкретных задачах программирования.
Следовательно, улучшение на соответствующих тестах не доказывает универсальной интеллектуальной эволюции.
Для NOO важен сам принцип контролируемого поиска изменений с сохранением исследовательской истории.
4.3.7. Hyperagents и совершенствование процедуры совершенствования
Особенно близкое по постановке к концепции Метаразвития направление было представлено в марте 2026 года в предварительной работе Hyperagents [32].
Авторы исследовали возможность изменения не только программного агента, выполняющего задачи, но и метаагента, предлагающего последующие изменения.
В соответствующей архитектуре объектом модификации становится сама процедура улучшения.
Исследование содержит экспериментальные результаты на нескольких классах задач.
Но необходимо учитывать статус работы.
По состоянию на октябрь 2026 года она должна рассматриваться как научный препринт, не как установленный международный стандарт или доказательство универсального самоускорения.
Её результаты важны прежде всего как демонстрация определённого направления экспериментальных исследований.
Для авторской концепции META это создаёт прямую методологическую аналогию.
Однако аналогия не означает тождества.
Самоизменение программного агента и совершенствование полного научно-технологического процесса представляют различные по сложности задачи.
4.3.8. Почему самосовершенствование не должно быть бесконтрольным
Одной из наиболее серьёзных проблем является возможность накопления ошибочных изменений.
Если интеллектуальная система самостоятельно изменяет собственные методы, необходим механизм проверки.
Иначе новое изменение может ухудшить качество результатов.
Создать уязвимость.
Увеличить стоимость вычислений.
Или нарушить совместимость с ранее сохранёнными данными.
Поэтому самосовершенствование должно осуществляться в контролируемой среде.
Первоначально формируется предложение.
Затем создаётся экспериментальная версия.
После этого выполняются испытания.
И только при подтверждении преимущества изменение допускается к использованию.
При необходимости должна сохраняться возможность возврата к предыдущей работоспособной версии.
4.3.9. Функциональное разделение генерации и оценки
Особое значение имеет независимость проверочного контура.
Один компонент может предлагать новые исследовательские методы.
Другой должен оценивать их эффективность.
Третий — контролировать статистическую достоверность.
Четвёртый — принимать решение о внедрении в пределах установленных полномочий.
Однако соответствующие функции не обязательно должны выполняться четырьмя отдельными нейросетевыми моделями.
Главное требование состоит в независимости критериев оценки от генерации кандидатов.
Если система сама выбирает удобные задачи для проверки собственных улучшений, возникает риск завышения результатов.
Поэтому контрольные задания должны формироваться по заранее установленной процедуре.
4.3.10. Исследовательская память изменений
Для последовательного совершенствования необходимо сохранять историю версий.
Например, первоначальную методику.
Предложенные изменения.
Основания их разработки.
Результаты испытаний.
Выявленные ошибки.
И причины принятия либо отклонения.
Особенно важно сохранять отрицательные результаты.
Они позволяют не повторять бесперспективные изменения.
Но исследовательская память не должна превращаться в неконтролируемое накопление неподтверждённых сведений.
Каждая запись должна иметь установленный статус.
Следовательно, память изменений представляет необходимую инфраструктуру саморазвивающейся META.
4.3.11. Разграничение внутренней и внешней проверки
Для оценки предлагается использовать два уровня.
Первый — внутренний.
На нём система проверяет, соответствует ли новое изменение установленным программным и функциональным требованиям.
Второй — внешний.
На нём оценивается результативность на независимых задачах, не использованных при настройке.
Особенно важно исключать утечку контрольной информации.
В работе Kapoor и Narayanan 2023 года показано, что ошибки разделения данных способны приводить к чрезмерно оптимистичной оценке машинного обучения [36].
Для саморазвивающейся NOO эта проблема становится особенно существенной.
Система способна постепенно адаптироваться не к реальной исследовательской задаче, а к конкретному тесту.
Следовательно, необходимо регулярно использовать новые контрольные задания.
4.3.12. Совершенствование метода и рост вычислительных ресурсов
Предположим, новая версия интеллектуальной системы решает задачи быстрее.
Но одновременно ей предоставлено значительно больше вычислительных ресурсов.
В таком случае нельзя автоматически считать, что повысилась эффективность алгоритма.
Возможно, улучшение объясняется исключительно дополнительными вычислениями.
Поэтому необходимо сравнивать результаты при сопоставимых ресурсах.
Или отдельно учитывать влияние увеличения мощности.
Для META особенно важно измерять стоимость полного подтверждённого результата.
Если новая методика обеспечивает повышение качества при той же стоимости, возникает очевидное преимущество.
Если повышает качество ценой существенного увеличения затрат, необходимо оценивать соответствующий компромисс.
4.3.13. Условия переноса новых методов
Метод может демонстрировать отличные результаты в одной области.
Но оказаться непригодным для другой.
Например, алгоритм выбора экспериментов эффективен в определённом химическом процессе.
Однако при исследовании квантовых электронных состояний условия могут существенно отличаться.
Поэтому для META необходимо устанавливать область применимости каждого метода.
Первоначально он проверяется на задачах одного класса.
Затем — на смежных задачах.
И только после этого — в более широких научно-технологических программах.
Следовательно, переносимость должна исследоваться отдельно от локальной результативности.
4.3.14. Роль человека в самосовершенствовании
Саморазвитие не обязательно означает полное исключение человека.
Исследователь может определять цели.
Устанавливать ограничения.
Подтверждать изменения.
И принимать ответственность за значимые физические действия.
Интеллектуальная система может предлагать альтернативные методы и организовывать их предварительную проверку.
По мере подтверждения надёжности возможно расширение допустимой автономности.
Однако для сложных научных и промышленных задач необходимо сохранять соответствующие механизмы контроля.
Следовательно, человеко-машинная организация может представлять наиболее рациональный первоначальный способ реализации META.
4.3.15. Экспериментальная проверка самосовершенствования
Для первоначальной программы предлагается следующая последовательность.
Сначала фиксируется исходный исследовательский метод.
Затем он применяется к определённому набору задач.
После этого анализируются результаты.
Система предлагает изменения.
Новые методы проверяются в независимом эксперименте.
Если улучшение подтверждается, новая версия используется в последующей серии.
Затем вновь анализируется возможность совершенствования.
Однако при каждой итерации необходимо учитывать сложность задач.
Иначе сокращение времени может быть связано не с улучшением метода, а с упрощением исследовательской программы.
4.3.16. Критерий метатехнологического самосовершенствования
Для генеральной технологии Метаразвития предлагается особенно строгий критерий.
Самосовершенствование исследовательской системы считается подтверждённым, если контролируемое изменение метода воспроизводимо улучшает результативность последующих задач при сопоставимых требованиях к качеству и учёте полной стоимости.
Более сильное утверждение о самоускорении требует дополнительных доказательств.
Необходимо установить, что совершенствуется также эффективность механизма поиска и проверки последующих улучшений.
Следовательно, между самосовершенствованием и самоускорением сохраняется принципиальное различие.
4.4. Совместная эволюция физической и интеллектуальной техники
4.4.1. Физическая и интеллектуальная техника как взаимозависимые направления
Историческое развитие вычислительной техники сопровождалось взаимным влиянием физических устройств и программных методов.
Новые электронные компоненты расширяли вычислительные возможности.
Более совершенные алгоритмы повышали полезность существующего оборудования.
А развитие автоматизированного проектирования облегчало создание следующих поколений электронных устройств.
Следовательно, взаимное влияние аппаратной и программной техники не является принципиально новым явлением.
Однако Метаразвитие предлагает более специальную постановку.
Необходимо исследовать возможность целенаправленно организовать такое взаимодействие, чтобы совершенствование одной субтехнологии повышало эффективность развития другой.
При этом результат должен подтверждаться экспериментально.
4.4.2. Историческая коэволюция электронных устройств и вычислений
В 1974 году Dennard и соавторы представили классические принципы масштабирования полупроводниковых транзисторов [14].
Их развитие стало одной из предпосылок длительного роста производительности и уменьшения стоимости вычислений.
Однако по мере совершенствования электроники изменялись и программные методы.
Возникали более сложные компиляторы.
Алгоритмы.
Операционные системы.
И средства автоматизированного проектирования.
Следовательно, физические возможности и способы их использования развивались совместно.
Но нельзя считать, что соответствующий процесс всегда представлял устойчивое ускорение.
В различные периоды возникали новые ограничения.
Например, рост энергетических потерь и сложности проектирования.
4.4.3. Современные физические предпосылки PICO
Развитие атомарно-точных электронных структур подтверждается рядом экспериментальных исследований.
В 2012 году Fuechsle и соавторы представили одноатомный транзистор на основе атомарно-точного размещения примеси в кремнии [15].
В 2025 году Edlbauer и соавторы продемонстрировали одиннадцатикубитный атомарно-точный процессор в кремнии [16].
Эти результаты имеют большое значение для исследования новых физических способов обработки информации.
Однако они относятся к различным архитектурным классам.
Одноатомный электронный прибор и квантовый процессор не следует рассматривать как одинаковые варианты универсального процессора.
Кроме того, лабораторная физическая работоспособность не гарантирует экономического преимущества на уровне массовой вычислительной платформы.
Следовательно, потенциальное влияние PICO на NOO необходимо оценивать по конкретным функциональным задачам.
4.4.4. NOO как средство совершенствования исследований PICO
Обратное направление связано с применением интеллектуальных методов к разработке новых физических устройств.
Например, NOO может помогать искать перспективные материалы.
Анализировать атомарные структуры.
Выбирать расчётные модели.
Разрабатывать методы оптимизации экспериментальных параметров.
И исследовать причины неудачных результатов.
В 2023 году Merchant и соавторы представили масштабный поиск кристаллических структур с использованием глубокого обучения [17].
В 2025 году Zeni и соавторы опубликовали исследование генеративной модели MatterGen [18].
Однако вычислительное предсказание перспективного материала не гарантирует его синтеза.
Необходимо проверять химическую устойчивость, технологическую осуществимость и реальные функциональные свойства.
Поэтому NOO должна рассматриваться как средство интеллектуальной поддержки физического исследования, а не как замена экспериментальной науки.
4.4.5. Аппаратно-программное совместное проектирование
Одним из наиболее перспективных механизмов совместной эволюции является проектирование аппаратных и программных компонентов как единой системы.
Например, новый вычислительный ускоритель может разрабатываться специально для определённого класса алгоритмов.
В свою очередь, алгоритм может изменяться с учётом архитектуры памяти и вычислительных блоков.
Такой подход способен обеспечивать преимущества, недостижимые при независимой оптимизации каждого компонента.
Однако необходимо оценивать полную функциональную систему.
Отдельное снижение энергии вычислительного элемента может сопровождаться увеличением затрат на передачу данных.
Поэтому результат должен проверяться на завершённых вычислительных задачах.
4.4.6. Значение памяти и межсоединений
В современной вычислительной технике значительная часть затрат может быть связана не с отдельной арифметической операцией, а с передачей информации.
Например, перемещение данных между процессором и памятью.
Взаимодействие вычислительных ускорителей.
И обмен информацией между распределёнными узлами.
Следовательно, перспективная PICO должна оцениваться не только по характеристикам функционального элемента.
Необходимо учитывать интеграцию памяти, межсоединений и средств управления.
Для NOO особенно важно измерять полную стоимость полезной интеллектуальной функции.
Таким образом, совместное проектирование аппаратуры и алгоритмов становится необходимым направлением исследования.
4.4.7. Квантовые вычисления и интеллектуальные задачи
Особую осторожность необходимо проявлять при оценке перспектив квантовых вычислений.
Современные квантовые процессоры предназначены для определённых классов вычислительных задач.
Однако квантовый компьютер не является автоматической заменой обычной цифровой вычислительной системы.
Не существует общего экспериментально подтверждённого положения, что квантовые устройства обязательно обеспечат преимущество при выполнении всех интеллектуальных задач.
Следовательно, для META необходимо исследовать конкретные алгоритмические возможности.
Например, специализированное моделирование физических систем.
При этом следует учитывать затраты на управление, коррекцию ошибок, охлаждение и взаимодействие с классической вычислительной инфраструктурой.
4.4.8. Двусторонняя технологическая взаимодополняемость
В экономических исследованиях технологий общего назначения рассматривается возможность взаимного усиления базовой технологии и использующих её отраслей [10].
Для META это имеет непосредственное значение.
Совершенствование физической вычислительной базы может создавать новые возможности программных методов.
А развитие программных алгоритмов способно повышать экономическую ценность соответствующих устройств.
Однако необходимо учитывать, что взаимодополняемость не обязательно возникает сразу.
Могут потребоваться дополнительные инвестиции.
Подготовка специалистов.
Изменение производственной инфраструктуры.
И разработка новых стандартов.
Следовательно, эффект взаимодействия имеет собственную динамику.
4.4.9. Экономическая J-кривая новых технологий
В работе Brynjolfsson, Rock и Syverson 2021 года исследовалась роль дополнительных нематериальных инвестиций в освоении технологий общего назначения [11].
Авторы рассматривали ситуацию, при которой первоначальное внедрение новой технологии требует значительных затрат на организационные изменения, обучение и перестройку процессов.
В результате измеряемое повышение производительности может возникать с задержкой.
Для META это представляет существенное методологическое предупреждение.
Новая интеллектуальная система может не обеспечивать немедленной экономической выгоды.
Но это не означает автоматической бесперспективности.
С другой стороны, ожидание будущего улучшения не должно оправдывать бесконечное увеличение затрат без проверяемых результатов.
Следовательно, необходимо заранее определять условия продолжения и прекращения проекта.
4.4.10. Различные временные масштабы PICO и NOO
Одной из главных проблем совместной эволюции является различие скорости изменений.
Программные компоненты могут обновляться сравнительно часто.
Физическое оборудование обычно обладает более длительным жизненным циклом.
Особенно сложной может быть модернизация производственных процессов.
Поэтому невозможно строить генеральную программу на предположении об одинаковом темпе развития двух субтехнологий.
Следует создавать совместимые интерфейсы.
Например, программная система NOO должна сохранять возможность работы с несколькими поколениями оборудования PICO.
А физическая платформа должна использовать стабильные протоколы обмена данными.
Следовательно, синхронность необходимо понимать как согласованность целей и взаимодействий, а не совпадение календарных циклов.
4.4.11. Гибридная архитектура перехода
На первоначальных этапах наиболее реалистично использовать существующую компьютерную инфраструктуру.
NOO может работать на современных процессорах, графических ускорителях и вычислительных серверах.
PICO способна развивать новые физические структуры как самостоятельную экспериментальную область.
В дальнейшем некоторые её результаты могут включаться в гибридные вычислительные системы.
Например, как специализированные физические ускорители.
Однако необходимость такого включения должна определяться реальной полезностью.
Следовательно, гибридная архитектура позволяет не ставить первоначальное развитие NOO в зависимость от успехов пикоэлектронного производства.
4.4.12. Первый экспериментальный контур совместной эволюции
Для проверки предлагается выбрать определённую задачу PICO.
Например, разработку более воспроизводимого электронного контакта для перспективной структуры.
Первоначально исследование выполняется традиционными методами.
Затем — с использованием современных интеллектуальных инструментов.
После этого — со специальной исследовательской архитектурой NOO.
Для каждого режима устанавливаются одинаковые требования к результату.
Измеряются затраты, время и качество.
Затем на основании полученных данных предлагается новая версия метода NOO.
Она проверяется на независимой задаче PICO.
Если преимущество подтверждается, возникает основание для признания ограниченного методологического улучшения.
4.4.13. Второй экспериментальный контур
Следующий этап может быть связан с исследованием влияния новой вычислительной аппаратуры.
Например, создаётся экспериментальный вычислительный компонент PICO.
Затем определяется конкретная задача NOO, для которой предполагается преимущество.
После этого выполняется сравнение с актуальными существующими вычислительными средствами.
При этом необходимо учитывать не только скорость вычислений.
Но и полное энергопотребление.
Стоимость системы.
Надёжность.
Требования к охлаждению.
И затраты на интеграцию.
Если новая аппаратура демонстрирует преимущество, можно исследовать её использование в последующей версии NOO.
Однако физическая новизна сама по себе не должна служить критерием успешности.
4.4.14. Третий контур: совершенствование самой архитектуры взаимодействия
Наиболее важным для META является следующий вопрос.
Можно ли на основании совместных исследований улучшить способ взаимодействия PICO и NOO?
Например, изменить порядок передачи данных.
Создать более эффективную процедуру формирования физических гипотез.
Усовершенствовать метод выбора экспериментов.
Или разработать новую архитектуру проверки результатов.
После этого необходимо провести сравнительное исследование.
Если новая организация совместной работы обеспечивает дополнительное преимущество, возникает результат метатехнологического характера.
Именно он может становиться компонентом генеральной технологии META.
4.4.15. Условия признания совместной эволюции
Для научной строгости необходимо разграничивать три утверждения.
Первое — PICO и NOO развиваются одновременно.
Второе — их взаимодействие создаёт полезные результаты.
Третье — взаимодействие воспроизводимо повышает эффективность последующего развития обеих субтехнологий.
Только третье утверждение соответствует более сильной гипотезе о совместной саморазвивающейся системе.
Однако и оно должно проверяться на определённом классе задач.
Нельзя заранее считать соответствующее преимущество универсальным.
4.4.16. Главный вывод раздела
Совместная эволюция физической и интеллектуальной техники представляет важную научно-технологическую предпосылку Метаразвития.
Однако её результативность должна оцениваться посредством законченных полезных функций.
PICO может обеспечивать новые физические возможности.
NOO — более эффективные интеллектуально-креативные методы.
Но генеральная технология META возникает как предмет исследования только тогда, когда их взаимодействие используется для проверяемого совершенствования последующих научно-технологических процессов.
4.5. Ограничения и условия устойчивости самоускоряющегося развития
4.5.1. Почему необходима теория ограничений
Одним из наиболее важных вопросов является устойчивость саморазвивающейся технологии.
Наличие положительной обратной связи ещё не означает долгосрочной эффективности.
Процесс может усиливаться первоначально.
Но затем сталкиваться с ограничениями.
Например, недостаточностью экспериментальных ресурсов.
Увеличением стоимости вычислений.
Ростом количества ошибочных гипотез.
Или усложнением научных задач.
Следовательно, необходимо исследовать не только механизмы самоускорения.
Не менее важно определить условия, при которых они могут сохраняться без ухудшения качества и управляемости.
4.5.2. Физические пределы
Любая вычислительная или экспериментальная технология существует в пределах физических законов.
Необходимо учитывать термодинамику.
Квантовые эффекты.
Материальные ограничения.
Тепловые процессы.
И реальные характеристики электронных устройств.
Для PICO это имеет принципиальное значение.
Уменьшение размеров функционального элемента не может продолжаться как простое геометрическое масштабирование на любых пространственных уровнях.
А новые атомарные или квантовые структуры требуют специфических способов управления и измерения.
Следовательно, физическая субтехнология не может гарантировать бесконечное увеличение вычислительной мощности.
4.5.3. Энергетические ограничения
Развитие искусственного интеллекта сопровождается увеличением требований к вычислительной инфраструктуре.
По данным Международного энергетического агентства, представленным в апреле 2026 года, мировое потребление электроэнергии центрами обработки данных в 2025 году оценивалось примерно в 485 ТВт·ч [41].
В центральном прогнозе на 2030 год рассматривается увеличение этого показателя примерно до 950 ТВт·ч.
Однако речь идёт обо всех центрах обработки данных, а не исключительно об искусственном интеллекте.
Кроме того, прогноз не является уже состоявшимся результатом.
Для META эти данные показывают необходимость учитывать физическую стоимость интеллектуальных вычислений.
Следовательно, увеличение вычислительной активности должно сопровождаться оценкой энергопотребления на подтверждённый полезный результат.
4.5.4. Эффект увеличения спроса
Повышение энергетической эффективности отдельной операции не обязательно снижает общие энергетические затраты.
Если выполнение определённой интеллектуальной функции становится значительно дешевле, количество соответствующих операций может увеличиваться.
В экономике подобные процессы исследуются в связи с эффектами отдачи и парадоксом Джевонса.
В работе Sorrell 2009 года анализировались теоретические и эмпирические ограничения соответствующей гипотезы [42].
Для META важно избегать упрощённого вывода.
Снижение энергии одной вычислительной операции не гарантирует уменьшения суммарного энергопотребления исследовательской системы.
Необходимо учитывать изменение количества задач и общей инфраструктуры.
4.5.5. Усложнение научных задач
Одним из наиболее серьёзных ограничений может становиться увеличение сложности оставшихся нерешённых проблем.
В работе Bloom и соавторов 2020 года исследовалась динамика научно-исследовательской производительности [12].
Авторы привели эмпирические свидетельства снижения результативности исследовательских усилий в ряде технологических областей.
В частности, для поддержания определённых темпов развития полупроводниковой технологии требовалось значительное увеличение исследовательских ресурсов.
Однако эти результаты не следует считать универсальным законом неизбежного снижения эффективности науки.
Они характеризуют определённые показатели и исторические периоды.
Для META соответствующая работа представляет методологическое предупреждение.
Нельзя предполагать, что последующие открытия будут столь же доступны, как предыдущие.
Следовательно, совершенствование методов должно оцениваться с учётом изменения сложности задач.
4.5.6. Убывающая отдача от совершенствования методов
Даже успешный исследовательский алгоритм может постепенно исчерпывать возможности дальнейшего улучшения.
Например, первоначальная оптимизация устраняет очевидные избыточные операции.
Следующая — сокращает менее значимые затраты.
После этого дальнейшее совершенствование становится всё более трудным.
Таким образом, может возникать убывающая отдача.
Однако данное положение не исключает возможности принципиально нового метода.
Иногда новая архитектура позволяет преодолеть ограничения прежнего подхода.
Но её появление нельзя гарантировать.
Следовательно, программа META должна одновременно исследовать совершенствование существующих методов и поиск новых принципов организации исследований.
4.5.7. Насыщение положительной обратной связи
В сложных системах усиливающие процессы могут сталкиваться с ограничивающими контурами.
Например, увеличение числа исследовательских гипотез первоначально повышает вероятность обнаружения полезного решения.
Но затем возникает дефицит экспериментальной проверки.
В результате очередь исследований увеличивается.
А среднее время получения подтверждённого результата может возрастать.
Следовательно, необходимо измерять не только скорость формирования кандидатов.
Но и способность всей системы завершать научные исследования.
Особенно важно выявлять критические узкие места.
4.5.8. Запаздывание обратной связи
Задержки между исследовательскими решениями и получением результатов способны создавать нестабильность.
Например, интеллектуальная система продолжает увеличивать количество запланированных экспериментов, не получая своевременных сведений об их результативности.
Впоследствии обнаруживается, что многие из них основаны на неверном предположении.
В результате значительная часть ресурсов оказывается израсходованной неэффективно.
Поэтому необходимо ограничивать число одновременно выполняемых исследований при недостаточной обратной связи.
В некоторых случаях рациональнее уменьшить скорость генерации новых гипотез, чтобы повысить качество полного цикла.
4.5.9. Ошибки интеллектуальных моделей
Одним из важнейших ограничений NOO являются ошибки интеллектуальных систем.
Например, неверная интерпретация научного текста.
Некорректное использование источника.
Ошибочное программирование.
Или формирование физически несостоятельной гипотезы.
Если система обладает высоким уровнем автоматизации, подобные ошибки могут распространяться быстрее.
Поэтому для META необходимо обеспечивать независимые проверочные механизмы.
Особенно важно различать уверенность модели и фактическую достоверность.
Следовательно, самоускорение информационной обработки не должно происходить ценой ухудшения качества научного знания.
4.5.10. Проблема самоусиливающихся ошибок
В саморазвивающейся системе возникает особая опасность.
Новая версия метода может оцениваться с помощью проверочной процедуры, которая сама была создана предыдущими версиями.
Если в ней существует систематическая ошибка, последующие изменения могут усиливать соответствующее искажение.
Например, интеллектуальная система начинает предпочитать гипотезы, которые легко проходят собственную внутреннюю проверку.
Но не обязательно соответствуют физической реальности.
В результате может возникнуть ложная положительная обратная связь.
Поэтому необходимы независимые внешние критерии.
Например, экспериментальные измерения.
Формальные доказательства.
Или испытания на скрытых контрольных задачах.
4.5.11. Проблема подмены цели измеряемым показателем
Одним из фундаментальных рисков является оптимизация удобного показателя вместо действительной научной цели.
Например, система может повышать количество публикаций.
Но одновременно снижать их содержательную новизну.
Или сокращать время выполнения экспериментов, исключая сложные исследования.
Подобные проблемы обсуждались в классической работе Campbell 1979 года об оценке воздействия управленческих программ [37].
Для META это имеет прямое значение.
Необходимо избегать ситуации, когда показатель превращается в самоцель.
Поэтому следует использовать несколько независимых критериев.
Особенно важно устанавливать реальные результаты, а не только объём исследовательской активности.
4.5.12. Достоверность научных данных
Для устойчивого развития необходимы качественные исходные данные.
Однако научные базы могут содержать ошибки.
Неоднозначные экспериментальные результаты.
Устаревшие значения.
И противоречивые интерпретации.
Кроме того, результаты интеллектуальной системы могут случайно попадать в её последующие обучающие и контрольные наборы.
Это создаёт риск ошибочной оценки прогресса.
Поэтому необходимо документировать происхождение данных.
Разделять обучающие и проверочные материалы.
И сохранять возможность повторного анализа.
Следовательно, качество исследовательской памяти становится самостоятельным условием устойчивости.
4.5.13. Метрологические ограничения
Для PICO особое значение имеют высокоточные физические измерения.
Однако любое измерение обладает неопределённостью.
Если предполагаемое улучшение сравнимо с уровнем измерительной неопределённости, нельзя объявлять его достоверно подтверждённым без дополнительного анализа.
Основные принципы соответствующей оценки представлены в JCGM 100:2008 [40].
Для META это означает, что последовательные улучшения необходимо анализировать с учётом точности используемых методов.
Особенно важно не допускать искусственного накопления малых неподтверждённых преимуществ.
4.5.14. Организационная сложность
По мере расширения системы PICO–NOO–META увеличивается число взаимодействующих подсистем.
Возникает необходимость координировать физические эксперименты.
Вычислительные модели.
Научные данные.
Исследовательские коллективы.
И процедуры принятия решений.
Однако усложнение организационной структуры может увеличивать затраты.
Следовательно, необходимо исследовать компромисс между функциональной интеграцией и управленческой сложностью.
Особенно важно сохранять автономность базовых субтехнологий.
Это позволяет уменьшать риск остановки всей системы при неудаче отдельного направления.
4.5.15. Управление изменениями
Саморазвивающаяся система должна иметь специальные правила изменения собственных методов.
Первоначально формируется предложение.
Затем проводится предварительная проверка.
После этого создаётся экспериментальная версия.
Выполняются независимые испытания.
И при положительном результате изменение допускается к внедрению.
Однако необходимо сохранять возможность возврата к предыдущему состоянию.
Особенно важно фиксировать, какие изменения привели к улучшению, а какие — к ухудшению.
Следовательно, управление версиями становится не технической формальностью, а обязательным элементом устойчивой META.
4.5.16. Безопасность и пределы автономности
По мере увеличения автономности ноомашин возрастает значение управления рисками.
Особенно важны действия, связанные с физическим оборудованием, большими вычислительными расходами и изменением исследовательской инфраструктуры.
Методологическим источником может служить NIST AI Risk Management Framework [38].
Кроме того, ISO/IEC 42001:2023 определяет требования к системам управления искусственным интеллектом [39].
Однако эти документы не устанавливают существование Метаразвития как самостоятельной технологии.
Они могут использоваться для организации безопасных процессов.
Следовательно, автономность необходимо расширять постепенно, в соответствии с подтверждённой надёжностью конкретной функции.
4.5.17. Стабилизирующее управление как условие саморазвития
Одним из наиболее важных выводов является необходимость сочетания двух механизмов.
Первый обеспечивает поиск улучшений.
Второй предотвращает накопление недостоверных или неэффективных изменений.
Поэтому устойчивая META должна обладать не только контуром положительной обратной связи.
Необходим также контур отрицательной обратной связи.
Он должен выявлять рост ошибок.
Превышение затрат.
Ухудшение качества.
И потерю воспроизводимости.
После обнаружения отклонений система должна ограничивать или прекращать соответствующие изменения.
Таким образом, саморазвитие должно сочетаться с самоконтролем.
4.5.18. Экспериментальное измерение устойчивости
Для проверки устойчивости необходимо проводить последовательные исследования.
В частности, следует оценивать изменение качества результатов.
Полной стоимости.
Продолжительности исследовательского цикла.
И частоты ошибок.
Кроме того, необходимо фиксировать, сохраняется ли преимущество на новых задачах.
Особенно важно исследовать влияние увеличения числа исследовательских направлений.
Система может быть эффективной при небольшой нагрузке, но демонстрировать значительное ухудшение при масштабировании.
Следовательно, устойчивость должна оцениваться в условиях, соответствующих предполагаемому практическому использованию.
4.5.19. Возможные режимы развития META
Для теоретического анализа предлагается различать несколько режимов.
Первый — обычное совершенствование.
Методы улучшаются, но их эффективность не демонстрирует устойчивого ускорения.
Второй — ускоренное совершенствование.
Наблюдается подтверждённое увеличение темпа улучшения определённых характеристик.
Третий — метатехнологическое совершенствование.
Изменяются и улучшаются сами способы получения последующих технологических результатов.
Четвёртый — ограниченно самоускоряющееся Метаразвитие.
На определённом интервале и в установленной области подтверждается улучшение механизма последующего совершенствования.
Пятый — насыщение или стабилизация.
Положительные эффекты ограничиваются физическими, экономическими или организационными условиями.
Шестой — деградация.
Ошибки, избыточные затраты или нестабильность приводят к ухудшению результативности.
Данная классификация представляет авторскую проектную схему.
Она не является международным стандартом.
Кроме того, переход между режимами не обязательно имеет линейный характер.
Система может временно ускоряться, затем стабилизироваться и позднее переходить к новой технологической траектории.
4.5.20. Условия признания устойчивого Метаразвития
Для наиболее сильного утверждения необходимо установить несколько результатов.
Прежде всего — способность системы создавать подтверждённые научно-технические результаты.
Затем — преимущество по сравнению с актуальными альтернативами.
После этого — возможность совершенствовать методы последующих исследований.
Далее — воспроизводимость соответствующего эффекта.
И наконец — сохранение управляемости и допустимой стоимости.
Однако даже при выполнении всех условий нельзя считать доказанным бесконечное ускорение.
Корректный вывод должен ограничиваться конкретной предметной областью и периодом наблюдения.
Именно такая постановка соответствует требованиям научной проверяемости.
4.5.21. Условия отрицательного заключения
Необходимо определить и ситуации, в которых гипотеза саморазвивающейся META не получает подтверждения.
Например, система может демонстрировать рост числа гипотез без повышения качества подтверждённых результатов.
Или улучшение отдельных вычислительных операций без сокращения полного исследовательского цикла.
Возможно также отсутствие преимущества по сравнению с современными доступными ИИ-инструментами.
В другом случае новая методика обеспечивает первоначальный успех, но ухудшается на независимых задачах.
При подобных результатах необходимо пересматривать архитектуру.
Отрицательное заключение не должно автоматически означать отказ от всей генеральной программы.
Но оно должно приводить к изменению соответствующей исследовательской гипотезы.
4.5.22. Основной вывод раздела
Устойчивое самоускоряющееся развитие требует не только положительной обратной связи.
Необходимы физическая осуществимость, достоверные данные, независимая проверка, экономическая эффективность, стабилизирующее управление и способность корректировать ошибочные решения.
Следовательно, устойчивость представляет обязательное условие научно-технологического саморазвития.
Саморазвивающаяся META должна быть не бесконтрольно ускоряющейся системой, а управляемой исследовательской технологией, способной улучшать собственные методы без утраты достоверности, безопасности и экономической целесообразности.
Сводная архитектура саморазвивающейся META
На основании рассмотренных положений предлагается следующая функциональная архитектура.
Контур Назначение Критерий проверки
Научный поиск Новые гипотезы Проверяемость
Физический PICO Новые устройства Эксперимент
Интеллектуальный NOO Новые методы Независимый тест
Интеграционный Совместные исследования Дополнительный эффект
Метатехнологический Улучшение процедур Новые циклы
Стабилизирующий Ограничение ошибок Надёжность
Экономический Контроль затрат Полная стоимость
Данная схема представляет авторскую исследовательскую модель.
Её компоненты не обязательно должны реализовываться в виде отдельных физических устройств.
Они характеризуют функции, которые необходимо обеспечить в генеральной технологии.
Проектная последовательность создания саморазвивающейся META
Для перехода от теоретических положений к экспериментальной программе предлагается выделить восемь основных этапов.
Первый этап — создание автономных исследовательских программ PICO и NOO.
Обе субтехнологии начинают работу на существующей научной и технической базе.
Второй этап — формирование совместимого исследовательского пространства.
Создаются процедуры обмена данными, гипотезами, методами и результатами.
Третий этап — разработка первых совместных исследовательских контуров.
Выбираются ограниченные физико-технологические задачи.
Четвёртый этап — проверка эффективности взаимодействия.
Результаты сравниваются с независимым использованием современных исследовательских методов.
Пятый этап — создание механизма методологического совершенствования.
На основании завершённых исследований предлагаются новые процедуры.
Шестой этап — независимая проверка улучшенных методов.
Испытания проводятся на новых задачах при сопоставимых ресурсах.
Седьмой этап — исследование последовательного саморазвития.
Оценивается возможность дальнейшего совершенствования методов.
Восьмой этап — проверка устойчивости и масштабируемости.
Анализируются физические, экономические, информационные и организационные ограничения.
При этом необходимо подчеркнуть, что указанная последовательность представляет программу проверки научных гипотез.
Она не является гарантированным планом создания универсальной самоускоряющейся технологии.
Переход между этапами должен зависеть от фактических результатов.
Значение саморазвивающейся технологии для генеральной концепции Метаразвития
Рассмотренные исследования показывают, что современная наука уже располагает важными предпосылками для разработки отдельных элементов саморазвивающихся научно-технологических систем.
Системная динамика позволяет анализировать обратные связи.
Эволюционная экономика — закономерности технологических изменений.
Интеллектуальные вычислительные системы — автоматизировать поиск определённых решений.
Автономные лаборатории — организовывать замкнутые исследовательские циклы.
А новые методы программного самоулучшения — исследовать возможность изменения самих способов решения задач.
Однако совокупность этих достижений не означает автоматического возникновения генеральной технологии META.
Для соответствующего вывода необходимо доказать дополнительное системное качество.
Оно должно заключаться в способности воспроизводимо совершенствовать методы создания последующих научно-технических результатов.
Особенно важно установить, что улучшение происходит не только вследствие увеличения вычислительных ресурсов.
И не вследствие упрощения исследовательских задач.
И не из-за снижения требований к научной проверке.
Необходимо выявить собственно методологический механизм преимущества.
В концепции настоящей книги он связывается с взаимодействием двух синхронных субтехнологий.
PICO исследует новые физические возможности электронной элементной базы.
NOO разрабатывает интеллектуально-креативные средства научного поиска.
META должна обеспечивать проверяемое совершенствование механизмов их совместного развития.
При этом каждая субтехнология сохраняет самостоятельность.
Первоначальная NOO может развиваться на существующих вычислительных платформах.
Физические исследования PICO могут осуществляться доступными экспериментальными методами.
А совместные контуры формируются по мере появления конкретных научно-технических задач.
Важнейшее значение имеет открытая архитектура.
Она должна допускать замену неэффективных методов.
Обновление исследовательских моделей.
Изменение физических направлений.
И использование новых научных результатов.
Однако каждое существенное изменение необходимо проверять.
Таким образом, саморазвивающаяся META должна сочетать способность к совершенствованию с контролируемостью.
Её главная функция заключается не в бесконечном увеличении скорости научных операций.
А в повышении эффективности полного процесса создания достоверных полезных технологий.
Заключение к главе 4
В настоящей главе рассмотрены теоретические основания саморазвивающейся технологии Метаразвития.
Показано, что центральная исследовательская проблема заключается в создании механизмов, посредством которых результаты завершённых научно-технологических исследований могут использоваться для совершенствования последующих методов.
При этом саморазвитие не следует отождествлять с автоматическим ростом вычислительной мощности.
Не является достаточным и увеличение числа научных гипотез, публикаций или экспериментальных операций.
Для подтверждения Метаразвития необходимо доказать воспроизводимое повышение эффективности получения новых полезных результатов.
Первое направление связано с положительными обратными связями.
В системе PICO–NOO–META могут возникать несколько взаимосвязанных контуров.
Информационно-когнитивный.
Физико-технологический.
Вычислительно-инструментальный.
Методологический.
И экономический.
Однако положительная обратная связь не обязательно приводит к полезному ускорению.
Она способна усиливать ошибки и создавать нестабильность.
Поэтому необходимо использовать стабилизирующие механизмы.
Второе направление связано с воспроизводством научных и технологических прорывов.
Показано, что научное открытие нельзя воспроизводить многократно как одно и то же новое знание.
Следовательно, предметом исследования должна становиться способность получать различные новые значимые результаты в установленных классах задач.
Для её подтверждения необходимы независимые эксперименты, критерии новизны, измерение затрат и контроль воспроизводимости.
Однако даже воспроизводимая результативность научного поиска ещё не доказывает Метаразвития.
Необходимо дополнительно установить, что совершенствуются сами методы получения последующих результатов.
Третье направление связано с самосовершенствованием исследовательских методов.
Современные исследования машинного обучения и программных агентов подтверждают возможность автоматизированного изменения отдельных алгоритмов.
Однако соответствующие результаты обычно относятся к определённым вычислительным задачам.
Их нельзя автоматически переносить на всю научно-технологическую деятельность.
Для генеральной технологии META необходимо разработать контролируемую процедуру формирования, проверки и внедрения новых исследовательских методов.
Особое значение имеет независимость оценки.
Четвёртое направление связано с совместной эволюцией физической и интеллектуальной техники.
PICO потенциально способна создавать новые физические вычислительные возможности.
NOO — совершенствовать методы разработки материалов, устройств и экспериментов.
Однако их взаимодействие должно оцениваться на уровне завершённых полезных функций.
При этом первоначальная NOO не должна ожидать промышленного освоения PICO.
Обе субтехнологии сохраняют самостоятельное развитие.
Совместные исследования должны формироваться по мере появления конкретных задач.
Пятое направление связано с ограничениями самоускоряющегося развития.
Показано, что научно-технологические системы обладают физическими, энергетическими, информационными, экономическими и организационными пределами.
Кроме того, сложность последующих исследовательских задач может увеличиваться.
А положительная обратная связь способна приводить к накоплению ошибок.
Поэтому устойчивое Метаразвитие должно включать системы независимой проверки, управления версиями, контроля затрат и ограничения неблагоприятных изменений.
Особенно важно разграничивать три состояния.
Первое — система способна самостоятельно выполнять определённые исследовательские операции.
Второе — она способна воспроизводимо совершенствовать отдельные методы выполнения этих операций.
Третье — она демонстрирует проверяемое совершенствование самого механизма поиска и подтверждения последующих улучшений.
Именно третье состояние представляет наиболее сильную гипотезу саморазвивающейся генеральной технологии.
Однако его достижение не должно объявляться заранее гарантированным.
Необходимо проводить последовательные независимые исследования.
Использовать сопоставимые задачи.
Учитывать полную стоимость.
Оценивать качество и воспроизводимость.
И сохранять возможность отрицательного научного заключения.
Для проекта International NooMachines соответствующая постановка означает необходимость создания экспериментальной инфраструктуры, способной не только выполнять исследования PICO и NOO, но и анализировать эффективность их проведения.
В частности, необходимо выявлять, какие методы действительно сокращают затраты.
Какие повышают качество.
Какие улучшают воспроизводимость.
И какие позволяют совершенствовать следующие исследовательские циклы.
При этом отдельный успех не должен автоматически объявляться прорывом генеральной технологии.
Требуется установить его причину и пределы применимости.
На основании рассмотренного материала можно сформулировать центральное положение настоящей главы.
Саморазвивающаяся технология Метаразвития — это управляемая научно-технологическая система, в которой результаты исследований используются для воспроизводимого совершенствования методов последующих исследований, а эффективность такого совершенствования подтверждается независимыми экспериментами с учётом качества, стоимости, времени, безопасности и существующих ограничений.
Следовательно, саморазвивающаяся META должна сочетать два фундаментальных свойства.
Первое — способность к созданию новых методов и технологических возможностей.
Второе — способность к проверке, ограничению и исправлению собственных изменений.
Без первого свойства отсутствует механизм развития.
Без второго невозможно обеспечить достоверность и устойчивость.
Поэтому положительная обратная связь должна сочетаться со стабилизирующей.
Научное творчество — с независимой проверкой.
Автономность — с управляемостью.
Физические прорывы — с технологической воспроизводимостью.
А интеллектуальное совершенствование — с объективной оценкой его действительной результативности.
Таким образом, генеральная технология Метаразвития не должна рассматриваться как система, гарантированно ускоряющаяся до бесконечности.
Более строгая научная постановка заключается в исследовании условий, при которых может возникать, сохраняться и совершенствоваться воспроизводимый механизм технологического опережения.
От отдельной инновации — к созданию нового исследовательского метода.
От метода — к его независимой проверке.
От проверенного метода — к улучшению последующих исследований.
От улучшения исследований — к совершенствованию механизма поиска новых методов.
От положительной обратной связи — к устойчивой системе научно-технологического саморазвития.
И от устойчивого саморазвития — к исследованию практической осуществимости генеральной технологии опережения опережения.
Именно в этой последовательности заключается теоретический и экспериментальный смысл саморазвивающейся технологии Метаразвития.
Основные источники и научная литература к главе 4
Авторская концепция Метаразвития, PICO и NOO
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. Lag.ru. 2026. Авторская постановка генеральной технологии опережения опережения, синхронных субтехнологий PICO и NOO и механизмов Метаразвития.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. Lag.ru. 2026. Физические и теоретические предпосылки концепции PICO–NOO–META.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. Lag.ru. 2026. Исследования перспективных физических электронных технологий и интеллектуально-креативных ноомашин.
Системная динамика и обратные связи
Forrester J. W. Industrial Dynamics. Cambridge, MA: MIT Press, 1961. Классическое исследование динамики сложных систем, обратных связей и временных задержек.
https://archive.org/details/industrialdynami0000forr
Sterman J. D. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. Boston: Irwin/McGraw-Hill, 2000. Методы моделирования усиливающих и стабилизирующих обратных связей, насыщения и устойчивости сложных систем.
Meadows D. H. Thinking in Systems: A Primer. Edited by D. Wright. White River Junction: Chelsea Green Publishing, 2008. Системное мышление, обратные связи, ограничения роста и методы воздействия на сложные системы.
https://www.chelseagreen.com/product/thinking-in-systems/
Технологическая эволюция и экономическая взаимодополняемость
Dosi G. Technological Paradigms and Technological Trajectories: A Suggested Interpretation of the Determinants and Directions of Technical Change. Research Policy. 1982. Vol. 11. No. 3. P. 147–162.
DOI: https://doi.org/10.1016/0048-7333(82)90016-6
Nelson R. R., Winter S. G. An Evolutionary Theory of Economic Change. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1982. Эволюционная теория технологических изменений и организационного обучения.
March J. G. Exploration and Exploitation in Organizational Learning. Organization Science. 1991. Vol. 2. No. 1. P. 71–87.
DOI: https://doi.org/10.1287/orsc.2.1.71
Bresnahan T. F., Trajtenberg M. General Purpose Technologies: Engines of Growth? Journal of Econometrics. 1995. Vol. 65. No. 1. P. 83–108. Технологии общего назначения и инновационная взаимодополняемость.
DOI: https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01598-T
Brynjolfsson E., Rock D., Syverson C. The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies. American Economic Journal: Macroeconomics. 2021. Vol. 13. No. 1. P. 333–372.
DOI: https://doi.org/10.1257/mac.20180386
Bloom N., Jones C. I., Van Reenen J., Webb M. Are Ideas Getting Harder to Find? American Economic Review. 2020. Vol. 110. No. 4. P. 1104–1144. Эмпирическая оценка снижения исследовательской производительности в отдельных технологических областях.
DOI: https://doi.org/10.1257/aer.20180338
Jones B. F. The Burden of Knowledge and the Death of the Renaissance Man: Is Innovation Getting Harder? The Review of Economic Studies. 2009. Vol. 76. No. 1. P. 283–317.
DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-937X.2008.00531.x
Физические предпосылки PICO
Dennard R. H., Gaensslen F. H., Yu H.-N. et al. Design of Ion-Implanted MOSFET’s with Very Small Physical Dimensions. IEEE Journal of Solid-State Circuits. 1974. Vol. 9. No. 5. P. 256–268.
DOI: https://doi.org/10.1109/JSSC.1974.1050511
Fuechsle M., Miwa J. A., Mahapatra S. et al. A Single-Atom Transistor. Nature Nanotechnology. 2012. Vol. 7. P. 242–246. Атомарно-точный электронный прибор в кремнии.
DOI: https://doi.org/10.1038/nnano.2012.21
Edlbauer H., Wang J., Huq A. M. S.-E. et al. An 11-Qubit Atom Processor in Silicon. Nature. 2025. Vol. 648. P. 569–575. Атомарно-точный квантовый процессор на основе донорных атомов в кремнии.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09827-w
Merchant A., Batzner S., Schoenholz S. S. et al. Scaling Deep Learning for Materials Discovery. Nature. 2023. Vol. 624. P. 80–85.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06735-9
Zeni C., Pinsler R., Z;gner D. et al. A Generative Model for Inorganic Materials Design. Nature. 2025. Vol. 639. P. 624–632. Генеративная модель MatterGen.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-08628-5
Автономная наука и интеллектуальные научные системы
King R. D., Rowland J., Oliver S. G. et al. The Automation of Science. Science. 2009. Vol. 324. No. 5923. P. 85–89. Автоматизированная система научных гипотез Adam.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.1165620
MacLeod B. P., Parlane F. G. L., Morrissey T. D. et al. Self-Driving Laboratory for Accelerated Discovery of Thin-Film Materials. Science Advances. 2020. Vol. 6. No. 20. Article eaaz8867.
DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.aaz8867
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2023. Vol. 624. P. 86–91. Исследование A-Lab, приведённое с учётом авторского исправления 2026 года.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. Author Correction: An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2026. Vol. 650. P. E1. Исправление, опубликованное 19 января 2026 года.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
Gottweis J., Weng W.-H., Daryin A. et al. Accelerating Scientific Discovery with Co-Scientist. Nature. 2026. Vol. 655. P. 487–496.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y
Ghareeb A. E., Chang B., Mitchener L. et al. A Multi-Agent System for Automating Scientific Discovery. Nature. 2026. Vol. 655. P. 497–505. Исследовательская система Robin.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10652-y
Lu C., Lu C., Lange R. T. et al. Towards End-to-End Automation of AI Research. Nature. 2026. Vol. 651. P. 914–919. Система AI Scientist и автоматизация научного цикла в машинном обучении.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10265-5
Автоматизированное совершенствование исследовательских методов
Real E., Liang C., So D. R., Le Q. V. AutoML-Zero: Evolving Machine Learning Algorithms from Scratch. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning. PMLR. 2020. Vol. 119. P. 8007–8019.
https://proceedings.mlr.press/v119/real20a.html
Finn C., Abbeel P., Levine S. Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks. Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning. PMLR. 2017. Vol. 70. P. 1126–1135.
https://proceedings.mlr.press/v70/finn17a.html
Fawzi A., Balog M., Huang A. et al. Discovering Faster Matrix Multiplication Algorithms with Reinforcement Learning. Nature. 2022. Vol. 610. P. 47–53. Система AlphaTensor.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4
Romera-Paredes B., Barekatain M., Novikov A. et al. Mathematical Discoveries from Program Search with Large Language Models. Nature. 2024. Vol. 625. P. 468–475. Система FunSearch.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06924-6
Novikov A., V; N., Eisenberger M. et al. AlphaEvolve: A Coding Agent for Scientific and Algorithmic Discovery. 2025. Исследовательский препринт arXiv:2506.13131.
https://arxiv.org/abs/2506.13131
Zhang J., Hu S., Lu C., Lange R., Clune J. Darwin G;del Machine: Open-Ended Evolution of Self-Improving Agents. 2025. Исследовательский препринт arXiv:2505.22954.
https://arxiv.org/abs/2505.22954
Zhang J., Zhao B., Yang W. et al. Hyperagents. 2026. Исследовательский препринт arXiv:2603.19461. Автоматизированное изменение методов решения задач и процедур последующего улучшения.
https://arxiv.org/abs/2603.19461
Volk A. A., Abolhasani M. Performance Metrics to Unleash the Power of Self-Driving Labs in Chemistry and Materials Science. Nature Communications. 2024. Vol. 15. Article 1378.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-45569-5
Воспроизводимость, достоверность и методологический контроль
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Reproducibility and Replicability in Science. Washington, DC: National Academies Press, 2019.
DOI: https://doi.org/10.17226/25303
Nosek B. A., Ebersole C. R., DeHaven A. C., Mellor D. T. The Preregistration Revolution. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018. Vol. 115. No. 11. P. 2600–2606.
DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1708274114
Kapoor S., Narayanan A. Leakage and the Reproducibility Crisis in Machine-Learning-Based Science. Patterns. 2023. Vol. 4. No. 9. Article 100804.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100804
Campbell D. T. Assessing the Impact of Planned Social Change. Evaluation and Program Planning. 1979. Vol. 2. No. 1. P. 67–90. Методологические риски искажения результатов при ориентации на формальные показатели.
DOI: https://doi.org/10.1016/0149-7189(79)90048-X
Управление рисками и международная стандартизация
Tabassi E. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. National Institute of Standards and Technology. 2023.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
ISO/IEC. ISO/IEC 42001:2023. Information Technology — Artificial Intelligence — Management System. Международный стандарт систем управления искусственным интеллектом.
https://www.iso.org/standard/42001
JCGM. Evaluation of Measurement Data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. JCGM 100:2008. Международное руководство по оцениванию измерительной неопределённости.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM100-2008E
Энергетические и экономические ограничения саморазвития
International Energy Agency. Key Questions on Energy and AI. IEA, Paris. 16 April 2026. Анализ энергетических потребностей современных вычислительных центров и ограничений развития ИИ-инфраструктуры.
https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai
Sorrell S. Jevons’ Paradox Revisited: The Evidence for Backfire from Improved Energy Efficiency. Energy Policy. 2009. Vol. 37. No. 4. P. 1456–1469.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2008.12.003
ISO. ISO 56008:2024. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Operation Measurements — Guidance. Международные рекомендации по измерению инновационных процессов и портфелей.
https://www.iso.org/standard/78485.html
Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. The 2026 AI Index Report. Section: Science. Stanford University, 2026. Международный обзор современных научных ИИ-систем, их результативности и ограничений.
********
Глава 5. Методология проектирования Метаразвития
От проверяемой научной гипотезы и управляемого технологического эксперимента — к цифровой исследовательской инфраструктуре, автоматизированному выбору технологических траекторий и воспроизводимому совершенствованию методов создания новых технологий.
Введение. От теории Метаразвития к методологии её практического проектирования
В предыдущих главах части VI были сформулированы теоретические основания Метаразвития, рассмотрена задача опережения опережения, определена функциональная иерархия META–PICO–NOO и исследована возможность создания саморазвивающейся научно-технологической системы.
Было показано, что стратегическая цель генеральной технологии Метаразвития заключается не только в создании новых материалов, электронных устройств, интеллектуальных машин или производственных процессов.
Её специальным объектом должны стать методы, посредством которых создаются последующие научно-технические результаты.
Следовательно, центральная задача Метаразвития состоит в проектировании и экспериментальной проверке механизмов совершенствования самого научно-технологического развития.
Однако наличие теоретической концепции ещё не означает существования соответствующей технологии.
Для её практической реализации необходимо определить конкретные инженерные процедуры, цифровые инструменты, способы принятия решений и критерии проверки.
В противном случае Метаразвитие останется системой стратегических предположений, не обладающей достаточной экспериментальной определённостью.
В настоящей главе предлагается перейти от теоретической постановки к методологии проектирования.
При этом важно сохранить принципиальное различие между тремя уровнями научно-технологической деятельности.
Первый уровень — создание нового предметного результата.
Например, электронного устройства, функционального материала, алгоритма или технологического процесса.
Второй уровень — совершенствование метода создания соответствующих результатов.
Например, разработка более эффективной процедуры выбора экспериментов или поиска перспективных технических решений.
Третий уровень — совершенствование механизма последующего улучшения исследовательских методов.
Именно этот уровень составляет наиболее сильную гипотезу саморазвивающегося Метаразвития.
Но переход между указанными уровнями не является автоматическим.
Создание нового устройства не доказывает совершенствования методов научного поиска.
Успешная оптимизация одного исследовательского процесса не подтверждает возможность его дальнейшего самоускорения.
И даже многократное улучшение интеллектуального алгоритма не означает, что соответствующий механизм будет результативен во всех научных областях.
Поэтому методология проектирования META должна основываться на независимой проверке каждого перехода.
Особое значение приобретают пять исследовательских направлений.
Первое связано с научной гипотезой и технологическим экспериментом.
Второе — с цифровыми платформами, объединяющими моделирование, данные, научные инструменты и экспериментальные процедуры.
Третье — с автоматизированным выбором перспективных технологий.
Четвёртое — с системой метрик, контрольными экспериментами и причинной оценкой технологических преимуществ.
Пятое — с условиями превращения отдельных методов в воспроизводимую генеральную технологию Метаразвития.
При этом необходимо учитывать результаты современных научных дисциплин.
Методология научного эксперимента разработала принципы проверки гипотез.
Статистика — методы планирования исследований и оценки неопределённости.
Системная инженерия — процедуры создания сложных технических объектов.
Цифровое материаловедение — средства воспроизводимого моделирования и хранения научных данных.
Многокритериальная оптимизация — методы сопоставления альтернативных технических решений.
А современный искусственный интеллект — инструменты автоматизированного поиска и анализа.
Все эти направления могут предоставлять компоненты будущей META.
Однако ни одно из них само по себе не доказывает существования генеральной технологии опережения опережения.
Поэтому необходимо сформировать собственную интегрированную методологию, ориентированную на проверяемое совершенствование процессов создания технологий.
В настоящей книге её предлагается разрабатывать в рамках синхронного развития двух субтехнологий.
PICO исследует новые физические основания электронной техники.
NOO создаёт интеллектуально-креативные инструменты научного поиска.
META должна обеспечивать проектирование, интеграцию, оценку и совершенствование методов их использования.
При этом физическая и интеллектуальная программы сохраняют самостоятельность.
Первые исследовательские ноокомпьютеры могут разрабатываться на существующих вычислительных платформах.
А исследования PICO могут проводиться с использованием современных физических лабораторий.
Их совместная работа должна начинаться с ограниченных задач, для которых существуют объективные критерии результата.
Таким образом, методология META должна объединять стратегическую направленность, научную проверяемость и инженерную реализуемость.
5.1. Научная гипотеза и технологический эксперимент
5.1.1. Гипотеза как исходный объект научно-технологического проектирования
Любая исследовательская программа начинается с определённого представления о возможности получения нового результата.
В фундаментальной науке таким представлением может быть гипотеза о ранее неизвестной физической закономерности.
В инженерии — предположение о работоспособности новой конструкции.
В материаловедении — прогноз определённых свойств вещества.
В Метаразвитии возникает дополнительный тип гипотез.
Он относится к возможности совершенствования самих методов исследования.
Например, предполагается, что использование специально организованной системы NOO позволит сократить полную стоимость разработки определённого класса электронных устройств PICO.
Однако для научной проверки подобное утверждение необходимо конкретизировать.
Следует определить класс устройств, существующий метод разработки, предлагаемый новый метод, измеряемые характеристики и условия сравнения.
Таким образом, стратегическая идея должна быть преобразована в проверяемую исследовательскую гипотезу.
5.1.2. Различие физических, инженерных и метатехнологических гипотез
Для первоначального проектирования META предлагается разграничивать три типа гипотез.
Физическая гипотеза предполагает существование определённого эффекта или закономерности.
Например, изменение атомарной структуры контакта может влиять на электронный транспорт.
Инженерная гипотеза предполагает возможность практически использовать определённый физический эффект для выполнения полезной функции.
Например, создать электронный компонент с установленными характеристиками.
Метатехнологическая гипотеза предполагает возможность повысить результативность разработки соответствующих компонентов посредством изменения исследовательского метода.
Например, использовать интеллектуальный выбор экспериментов для уменьшения числа физических испытаний.
Эти типы гипотез взаимосвязаны, но требуют различных способов проверки.
Физическая гипотеза должна проверяться соответствующими научными методами.
Инженерная — посредством испытаний технической конструкции.
Метатехнологическая — сравнением результативности исследовательских процессов.
5.1.3. Требование проверяемости
Одним из фундаментальных принципов научной методологии является возможность эмпирически или логически проверять сформулированные утверждения.
В работе Карла Поппера The Logic of Scientific Discovery были подробно рассмотрены вопросы опровержимости научных гипотез [4].
Однако для практического проектирования META требуется операциональная конкретизация.
Необходимо заранее определить, какие наблюдения будут свидетельствовать в пользу гипотезы.
Какие результаты потребуют её уточнения.
И какие обстоятельства станут основанием для её отклонения.
Например, утверждение о том, что новая исследовательская система является «более интеллектуальной», недостаточно определённо.
Необходимо установить, какие именно задачи она должна выполнять лучше.
Каким образом будет измеряться преимущество.
И с чем оно будет сравниваться.
Следовательно, проверяемость предполагает переход от общих характеристик к наблюдаемым результатам.
5.1.4. Постановка нулевой и альтернативной гипотез
Для сравнительного эксперимента целесообразно предварительно установить два возможных положения.
Первое предполагает отсутствие подтверждённого преимущества предлагаемого метода по выбранному основному показателю.
Второе предполагает наличие такого преимущества.
Однако необходимо учитывать, что статистическая процедура не должна заменять физическую или инженерную интерпретацию.
Например, статистически обнаруженное сокращение времени разработки может быть практически незначительным.
И наоборот, потенциально важное улучшение может оставаться неопределённым вследствие недостаточного числа исследований.
Поэтому необходимо разграничивать статистическую убедительность и практическую значимость.
Для META особенно важно заранее определить минимальную величину преимущества, имеющую реальную технологическую ценность.
5.1.5. Паспорт научно-технологической гипотезы
Для обеспечения воспроизводимости предлагается использовать стандартизированный паспорт гипотезы.
Он должен включать следующие сведения.
Поле Содержание
Объект Исследуемый эффект, устройство или метод
Предположение Проверяемое научное утверждение
Основания Источники, данные, расчёты
Ограничения Физические и инженерные условия
Альтернативы Конкурирующие объяснения и решения
Эксперимент Способ проверки
Критерий успеха Заранее установленный результат
Критерий отклонения Условия отрицательного заключения
Ресурсы Планируемые затраты
Достоверность Статус доказательности
Данная структура является авторским проектным предложением.
Она предназначена для первоначального использования в исследовательской системе META.
Особенно важно, что паспорт должен сохранять историю изменений.
Если гипотеза уточняется после получения экспериментальных данных, новая версия должна быть отличима от исходной.
Иначе возникает риск подгонки первоначального предположения под уже известные результаты.
5.1.6. Предварительная регистрация эксперимента
В современной научной методологии значительное внимание уделяется предварительной регистрации исследовательских решений.
В работе Nosek и соавторов 2018 года рассмотрены преимущества фиксации гипотез, основных показателей и методов анализа до получения результатов [7].
Для META этот подход имеет особое значение.
Интеллектуальная система может автоматически формировать множество альтернатив.
Но после завершения исследования появляется соблазн представить удачную гипотезу как первоначально основную.
Поэтому необходимо сохранять исходную постановку задачи.
Фиксировать основные показатели.
Разграничивать подтверждающий эксперимент и последующий исследовательский анализ.
При этом предварительная регистрация не должна препятствовать научному поиску.
Новые гипотезы могут возникать после получения данных.
Но они должны документироваться как новые, а не задним числом включаться в исходный исследовательский план.
5.1.7. Технологический эксперимент как проверка полезной функции
Научный эксперимент и технологический эксперимент обладают общей методологической основой, но различаются по конечной направленности.
Научный эксперимент может быть предназначен для проверки определённой закономерности.
Технологический эксперимент дополнительно исследует возможность воспроизводимого выполнения полезной функции.
Например, обнаружение нового электронного эффекта может представлять значимый научный результат.
Однако создание устройства на его основе требует проверки управляемости.
Надёжности.
Совместимости с другими компонентами.
И возможности воспроизводимого изготовления.
Следовательно, для PICO необходимо различать подтверждение физического принципа и подтверждение технической пригодности.
Второй результат требует дополнительных испытаний.
5.1.8. Планирование эксперимента
Исторические основы статистического планирования экспериментов связаны с работами Рональда Фишера [5].
В дальнейшем методы экспериментальной оптимизации получили развитие, в частности, в исследовании Box и Wilson [6].
Для META они представляют важную методологическую основу.
Планирование должно учитывать исследуемые факторы.
Диапазоны их изменения.
Предполагаемые взаимодействия.
Повторные измерения.
И возможные источники систематических ошибок.
Однако необходимо учитывать, что традиционные методы планирования не всегда достаточны для сложных адаптивных исследований.
В некоторых задачах выбор последующего эксперимента целесообразно изменять на основе ранее полученных данных.
Поэтому возможно использование последовательных и адаптивных методик.
5.1.9. Адаптивный эксперимент и активное обучение
В 2019 году Lookman и соавторы рассмотрели использование активного обучения в материаловедческом поиске [15].
В 2021 году Shields и соавторы продемонстрировали применение байесовской оптимизации к определённым задачам химического синтеза [16].
Подобные методы позволяют выбирать последующие эксперименты с учётом уже полученных результатов.
Однако адаптивность должна сопровождаться строгим контролем.
Например, алгоритм может постепенно сосредотачиваться на небольшой области экспериментальных параметров.
Это способно повысить эффективность локальной оптимизации.
Но одновременно уменьшить вероятность обнаружения принципиально альтернативного решения.
Поэтому необходимо поддерживать разумный баланс между исследованием новых областей и использованием уже полученных знаний.
5.1.10. Ценность отрицательного результата
В научно-технологическом поиске значительная часть экспериментов не подтверждает первоначальные ожидания.
Однако отрицательные результаты могут иметь высокую информационную ценность.
Например, неудачный синтез способен выявить ограничения химического маршрута.
Отсутствие ожидаемого электронного эффекта — указать на ошибочность физической модели.
А неэффективность алгоритма — обнаружить ограничения исследовательского метода.
В 2016 году Raccuglia и соавторы показали возможность использовать сведения о неудачных экспериментах для машинного обучения при поиске материалов [35].
Для META это имеет особое значение.
Система должна стремиться уменьшать количество малоинформативных экспериментов, но не исключать отрицательные результаты из научной памяти.
Напротив, они необходимы для совершенствования последующего поиска.
5.1.11. Критический эксперимент
Одним из наиболее полезных инструментов технологического проектирования является эксперимент, способный различить несколько конкурирующих гипотез.
Например, две физические модели предсказывают различные зависимости электронного тока от определённого внешнего параметра.
Тогда эксперимент следует организовать так, чтобы исследовать область наибольшего расхождения предсказаний.
Однако необходимо учитывать измерительную неопределённость.
Если различия между моделями меньше экспериментального шума, подобная проверка может оказаться недостаточно информативной.
Следовательно, критический эксперимент должен проектироваться совместно с метрологической методикой.
Для META особенно важно совершенствовать именно способность выбирать такие эксперименты.
5.1.12. От гипотезы к программе последующих исследований
После завершения эксперимента необходимо принять одно из нескольких решений.
Гипотеза может получить дополнительное подтверждение.
Потребовать уточнения.
Остаться неопределённой.
Или быть отвергнута в первоначальной формулировке.
Но даже подтверждённый результат не означает автоматической готовности технологии к промышленному использованию.
Необходимо исследовать воспроизводимость, масштабируемость и экономическую эффективность.
Поэтому первоначальный эксперимент должен рассматриваться как часть более широкой программы.
Главным методологическим результатом становится обоснованное решение о последующем исследовательском направлении.
5.1.13. Особая задача эксперимента Метаразвития
Для генеральной технологии необходимо дополнительно проверять эффективность самого исследовательского процесса.
Например, физический эксперимент PICO может подтвердить определённую гипотезу.
Но для META необходимо установить, оказалась ли новая методика её проверки результативнее существующих методов.
Следовательно, возникает эксперимент второго уровня.
Его объектом становится исследовательская процедура.
Сравниваются время.
Затраты.
Качество.
И воспроизводимость.
При этом необходимо исключить влияние несопоставимой сложности задач и дополнительных ресурсов.
Именно такой эксперимент позволяет перейти от предметного научного результата к исследованию Метаразвития.
5.2. Цифровые исследовательские платформы
5.2.1. Цифровая платформа как инфраструктура научно-технологического процесса
Современная наука использует множество программных инструментов.
Например, базы научных публикаций.
Системы математического моделирования.
Средства автоматизированного проектирования.
Программы обработки измерений.
И специализированные базы материалов.
Однако наличие отдельных программ ещё не означает существования интегрированной исследовательской платформы.
Для META необходимо обеспечить взаимодействие различных функций.
Постановки задач.
Формирования гипотез.
Моделирования.
Планирования экспериментов.
Обработки результатов.
Независимой проверки.
И сохранения исследовательского опыта.
Следовательно, цифровая исследовательская платформа должна рассматриваться как организованная инфраструктура выполнения полного научно-технологического цикла.
5.2.2. Принцип модульности
Одним из важнейших требований является модульная архитектура.
Например, система научного поиска не должна зависеть исключительно от одной языковой модели.
Модуль моделирования должен допускать использование различных специализированных вычислительных программ.
А экспериментальная подсистема — поддерживать несколько типов научного оборудования.
Подобная организация позволяет заменять отдельные компоненты без полного изменения платформы.
Однако модульность требует совместимых интерфейсов.
Необходимо стандартизировать форматы задач, результатов и метаданных.
Поэтому проектирование интерфейсов становится самостоятельной исследовательской задачей.
5.2.3. АiiDA как пример воспроизводимой вычислительной инфраструктуры
Важным примером современной научной платформы является AiiDA.
В работе Huber и соавторов 2020 года представлена архитектура AiiDA 1.0 для автоматизации вычислительных процессов и сохранения происхождения научных данных [10].
Система позволяет организовывать последовательности расчётов.
Использовать распределённые вычислительные ресурсы.
И сохранять связи между исходными данными, процедурами и результатами.
Для META особенно важен принцип автоматической регистрации происхождения вычислительного результата.
Если научная модель получает определённую характеристику материала, необходимо знать, на основе каких данных и методов она была вычислена.
Без подобной информации независимое воспроизведение может оказаться невозможным.
Однако AiiDA не является ноомашиной в авторском смысле настоящей книги.
Она представляет существующую вычислительную инфраструктуру, отдельные архитектурные принципы которой могут использоваться при проектировании NOO и META.
5.2.4. Materials Project как научный информационный ресурс
Другой важный пример представляет Materials Project.
Его научные и организационные основания были рассмотрены Jain и соавторами в 2013 году [12].
Проект предназначен для систематического вычислительного исследования свойств материалов и предоставления соответствующих данных научному сообществу.
Такие ресурсы могут существенно уменьшать необходимость повторного выполнения уже известных расчётов.
Однако необходимо учитывать различие между вычислительными и экспериментальными характеристиками.
Не каждое предсказанное свойство получило независимое лабораторное подтверждение.
Кроме того, данные зависят от используемой вычислительной методики.
Поэтому META должна сохранять сведения о происхождении, версии и степени достоверности каждого результата.
5.2.5. OPTIMADE и совместимость материаловедческих баз
При использовании нескольких научных информационных ресурсов возникает проблема совместимости.
Различные базы данных могут использовать разные форматы.
Наборы характеристик.
Обозначения.
И интерфейсы доступа.
В 2021 году Andersen и соавторы представили OPTIMADE — спецификацию программного интерфейса для обмена материаловедческими данными [11].
Её значение заключается в упрощении взаимодействия между различными вычислительными ресурсами.
Для META этот подход имеет методологическую ценность.
Перспективная исследовательская система не должна зависеть от одной информационной базы.
Она должна поддерживать взаимодействие с несколькими источниками, сохраняя возможность проверки происхождения данных.
Однако техническая совместимость не гарантирует одинаковой научной достоверности.
Поэтому интеграция должна сопровождаться контролем качества информации.
5.2.6. Специализированные программные библиотеки
Цифровая платформа должна объединять универсальные интеллектуальные механизмы со специализированными научными инструментами.
Например, библиотека pymatgen, описанная Ong и соавторами в 2013 году, предоставляет средства анализа кристаллических структур и материаловедческих данных [13].
Использование подобных библиотек позволяет выполнять определённые функции более строго, чем свободная текстовая генерация.
Например, физическая величина может рассчитываться специализированным программным инструментом.
А интеллектуальная модель может помогать выбирать процедуру и интерпретировать результат.
Однако необходимо учитывать корректность передачи параметров.
Ошибки единиц измерения.
Неверное использование ограничений.
И возможность несоответствия вычислительной модели реальной физической системе.
Следовательно, взаимодействие интеллектуальных агентов со специализированными инструментами должно проходить функциональную проверку.
5.2.7. Исследовательский граф происхождения данных
Для META предлагается использовать специальную структуру научной памяти.
Каждый существенный результат должен быть связан с исходной задачей.
Использованной гипотезой.
Расчётной моделью.
Версией программного обеспечения.
Экспериментальными данными.
И процедурой проверки.
Подобная система может быть представлена в виде графа происхождения результатов.
Например, новый электронный материал связан с определённой атомарной структурой.
Она — с расчётным прогнозом.
Прогноз — с моделью.
Модель — с исходными данными.
А экспериментальное подтверждение — с конкретными условиями измерения.
Следовательно, исследовательская память должна сохранять не только содержательные результаты, но и доказательные связи между ними.
5.2.8. Принципы FAIR
В 2016 году Wilkinson и соавторы сформулировали принципы FAIR [9].
Они ориентированы на обеспечение обнаружимости, доступности, совместимости и повторного использования научных данных.
Для META данные принципы имеют принципиальное значение.
Интеллектуальная система должна находить научные данные.
Понимать их структуру.
Устанавливать источник.
И определять возможность повторного применения.
Однако FAIR не означает обязательной полной открытости.
Некоторые сведения могут иметь ограничения доступа.
Например, вследствие требований безопасности или защиты интеллектуальной собственности.
Поэтому исследовательская платформа должна обеспечивать как совместимость данных, так и управление соответствующими разрешениями.
5.2.9. Цифровой двойник технологического процесса
Одним из перспективных инструментов является цифровой двойник.
В настоящем контексте под ним следует понимать вычислительную модель, специально предназначенную для воспроизведения существенных свойств определённой физической установки или исследовательского процесса.
Такой подход может использоваться для предварительного испытания экспериментальных сценариев.
Например, проверить допустимость параметров управления.
Исследовать возможные изменения технологического процесса.
И оценить последствия ошибочных действий.
В 2026 году Zhao и Zeng рассмотрели перспективы цифровых двойников для самоуправляемых химических лабораторий [20].
Однако цифровая модель не является полным эквивалентом физического эксперимента.
Она может не учитывать отдельные дефекты, нестабильность оборудования и неизвестные физические взаимодействия.
Поэтому результаты цифрового двойника должны рассматриваться как вычислительные прогнозы до их экспериментального подтверждения.
5.2.10. Интеграция интеллектуальных агентов
Для NOO особое значение имеет возможность объединять несколько функциональных интеллектуальных модулей.
Например, один модуль выполняет научный поиск.
Другой формирует гипотезы.
Третий запускает специализированные расчёты.
Четвёртый анализирует ошибки.
Пятый подготавливает экспериментальный план.
Однако большое количество агентов само по себе не гарантирует повышения эффективности.
Может возникать дублирование операций.
Увеличение вычислительной стоимости.
И накопление ошибок при передаче информации.
Поэтому необходимо оценивать преимущество многоагентной архитектуры по сравнению с более простыми современными системами.
Особенно важно сохранять независимость проверки результатов.
5.2.11. Контроль экспериментального оборудования
При взаимодействии цифровой платформы с физической лабораторией возникают дополнительные требования.
Необходимо устанавливать пределы допустимых управляющих действий.
Учитывать технические характеристики оборудования.
Проверять единицы измерения.
И сохранять журнал всех существенных операций.
При этом степень автономности должна зависеть от риска.
Обработка существующих экспериментальных данных может выполняться автоматически.
Изменение параметров физической установки может требовать дополнительных разрешений.
А потенциально опасные действия — обязательного контроля уполномоченных специалистов.
Следовательно, цифровая исследовательская платформа должна включать отдельную подсистему управления полномочиями.
5.2.12. Архитектура цифровой платформы META
Для первоначального проектирования предлагается следующая функциональная структура.
Подсистема Основная функция
Постановка задачи Цель, ограничения, критерии
Научные данные Источники и происхождение
Интеллектуальный поиск Гипотезы и альтернативы
Расчётные инструменты Моделирование и анализ
Планирование эксперимента Выбор информативных проверок
Физическая лаборатория Получение измерений
Проверочный контур Независимая достоверность
Исследовательская память Сохранение знаний и ошибок
Контур улучшения Новые версии методов
Контур управления Ресурсы, риски, безопасность
Данная архитектура представляет авторскую проектную модель.
Она не означает, что все указанные функции уже реализованы в одной существующей ноомашине.
Её назначение заключается в формировании требований для будущей исследовательской платформы International NooMachines.
5.2.13. Версионирование исследовательских процедур
Одним из ключевых требований является возможность сохранять версии моделей, данных и исследовательских методов.
Например, после завершения первого экспериментального цикла система может предложить изменить способ выбора экспериментов.
Однако необходимо сохранить первоначальную методику.
Зафиксировать изменения.
И выполнить независимую проверку новой версии.
Если преимущество не подтверждается, соответствующее изменение не должно автоматически включаться в основную платформу.
Таким образом, версионирование становится необходимым элементом контролируемого самосовершенствования.
5.2.14. Информационная безопасность
Развитая цифровая исследовательская платформа может получать доступ к значительным массивам научной информации и внешним программным инструментам.
Поэтому необходимо учитывать риски ошибочных действий интеллектуальных агентов.
Манипуляции внешними данными.
Несанкционированного изменения файлов.
И неправильного использования вычислительных ресурсов.
В качестве методологической основы могут применяться NIST AI Risk Management Framework [33] и ISO/IEC 42001:2023 [34].
Однако данные документы не являются стандартами ноокомпьютеров или генеральной технологии Метаразвития.
Они могут использоваться для проектирования механизмов контроля и управления рисками.
5.2.15. Главный вывод раздела
Цифровая исследовательская платформа представляет необходимую инфраструктуру практического проектирования META.
Она должна обеспечивать воспроизводимое выполнение научных процедур, совместимость информационных источников, работу с физическими экспериментами и контролируемое совершенствование методов.
Однако сама цифровизация не означает возникновения Метаразвития.
Для соответствующего вывода необходимо доказать, что новая архитектура воспроизводимо повышает эффективность полного научно-технологического процесса.
5.3. Системы автоматизированного выбора технологий
5.3.1. Выбор технологической траектории как научно-инженерная задача
На ранних этапах разработки новой технологии обычно существует несколько возможных направлений.
Например, для перспективного электронного устройства могут рассматриваться различные материалы.
Физические механизмы.
Архитектуры.
И способы изготовления.
Каждое направление имеет собственные преимущества и ограничения.
Поэтому выбор не должен осуществляться исключительно на основании первоначальной привлекательности идеи.
Необходимо организовать сравнительную оценку.
В рамках META возникает дополнительная задача.
Система должна не только помогать выбирать перспективную технологию, но и совершенствовать сам метод последующего выбора.
5.3.2. Разграничение технологического выбора и технической оптимизации
Следует различать две задачи.
Техническая оптимизация предполагает поиск лучших параметров уже выбранной архитектуры.
Технологический выбор предполагает сопоставление различных физических, инженерных или организационных принципов.
Например, можно оптимизировать размеры определённого транзистора.
Но можно исследовать альтернативную физическую архитектуру электронной функции.
Эти задачи требуют различных подходов.
Оптимизация может быть ориентирована на непрерывное пространство параметров.
Технологический выбор часто включает качественно различающиеся решения.
Поэтому для META необходимо сочетать методы численной оптимизации с научно-технической экспертизой.
5.3.3. Предварительная формулировка полезной функции
Одним из важнейших принципов является определение цели до выбора конкретной технологии.
Например, необходимо повысить энергетическую эффективность определённой вычислительной функции.
Однако заранее не следует предполагать, что единственный путь заключается в уменьшении размеров транзистора.
Возможны архитектурные изменения.
Специализированные вычислительные блоки.
Новые системы памяти.
Или иные способы организации обработки информации.
Следовательно, постановка задачи должна сохранять возможность исследования альтернатив.
Особенно важно отличать конечную полезную функцию от предпочтительного технического средства её достижения.
5.3.4. Пространство допустимых технологических альтернатив
После определения цели необходимо сформировать перечень возможных решений.
Однако он не должен быть произвольным.
Для каждого кандидата необходимо установить хотя бы предварительное научное основание.
Например, известный физический механизм.
Результат математического моделирования.
Экспериментальный прототип.
Или подтверждённую технологическую аналогию.
При этом необходимо сохранять различие между уже проверенной технологией и гипотетической архитектурой.
Иначе система может ошибочно сопоставлять зрелое промышленное решение с исключительно теоретической возможностью.
Следовательно, при сравнении требуется учитывать уровень доказательности каждой альтернативы.
5.3.5. Отбор физически допустимых решений
Первоначальная стадия выбора должна включать проверку физических ограничений.
Например, сохранение энергии.
Термодинамические требования.
Условия устойчивости материала.
И ограничения электронного транспорта.
Однако физическая допустимость не равнозначна практической осуществимости.
Определённая структура может быть совместима с известными физическими законами, но требовать недоступных условий изготовления.
Поэтому после физического анализа необходим следующий уровень проверки.
Он связан с инженерной и технологической реализуемостью.
5.3.6. Оценка технологической зрелости
В международной практике используются различные методы оценки технологической готовности.
В частности, руководство U.S. Government Accountability Office 2020 года рассматривает процедуры Technology Readiness Assessment [23].
Они помогают оценивать зрелость технологий и риски их последующей интеграции.
Для META данные подходы представляют полезный методологический ориентир.
Однако научная новизна и технологическая готовность не являются одинаковыми характеристиками.
Новый физический принцип может иметь высокую научную значимость при низкой производственной зрелости.
Поэтому необходимо оценивать оба свойства независимо.
Кроме того, авторские шкалы P0–P5 и N0–N5, рассмотренные ранее в книге, не следует объявлять международными стандартами TRL.
5.3.7. Многокритериальный выбор
Реальное техническое решение должно оцениваться по нескольким характеристикам.
Например, физической работоспособности.
Энергетической эффективности.
Стоимостью изготовления.
Надёжности.
Производственной совместимости.
И перспективам дальнейшего совершенствования.
Однако улучшение одного показателя может сопровождаться ухудшением другого.
Для подобных задач используются методы многокритериальной оптимизации.
В частности, Deb и соавторы представили алгоритм NSGA-II, предназначенный для исследования множества Парето-оптимальных решений [22].
Для META это имеет принципиальное значение.
Не всегда существует одна технология, превосходящая все остальные по каждому параметру.
Поэтому система выбора должна учитывать назначение будущего устройства и конкретные требования пользователя.
5.3.8. Почему универсальный рейтинг технологий может быть ошибочным
Одним из возможных подходов является присвоение каждой технологии интегрального балла.
Однако подобная процедура содержит значительные методологические риски.
Например, результат может сильно зависеть от выбранных весов.
Если увеличить значение энергетической эффективности, предпочтение получит одно устройство.
Если увеличить значение стоимости — другое.
Кроме того, некоторые характеристики не должны компенсироваться другими.
Например, недопустимый риск безопасности нельзя автоматически компенсировать высоким быстродействием.
Поэтому для META целесообразно сначала устанавливать обязательные ограничения.
И только затем сравнивать допустимые альтернативы.
5.3.9. Неопределённость технологических прогнозов
Особенно сложной является оценка принципиально новых технологий.
Для них может отсутствовать достаточная экспериментальная статистика.
Например, известен физический эффект, но ещё не разработан воспроизводимый производственный процесс.
Или существует вычислительная модель, но не подтверждены её предсказания.
Поэтому необходимо использовать интервальные или сценарные оценки.
В частности, можно рассматривать несколько возможных значений стоимости и эффективности.
Однако нельзя превращать экспертную вероятность в объективно измеренную величину без соответствующего основания.
Следовательно, неопределённость должна сохраняться явно.
5.3.10. Ценность дополнительной информации
При выборе технологии важно определять, какие новые данные могут существенно изменить решение.
Например, две перспективные электронные архитектуры обладают сопоставимыми прогнозируемыми характеристиками.
Но для одной существует серьёзная неопределённость относительно контактного сопротивления.
В таком случае может оказаться рациональным сначала провести сравнительно небольшой эксперимент, направленный на исследование именно этой характеристики.
Если результат позволит отвергнуть бесперспективную архитектуру, полные затраты последующего поиска могут уменьшиться.
Следовательно, выбор технологии должен включать оценку информационной ценности будущих экспериментов.
5.3.11. Активный выбор технологий
Современные методы активного обучения позволяют выбирать последующие исследования с учётом новых данных.
Но для META необходимо расширить соответствующий принцип.
Объектом выбора становится не только следующий набор параметров.
Может изменяться и сама технологическая траектория.
Например, после серии экспериментов выясняется, что первоначальный материал имеет фундаментальные ограничения.
Тогда система может предложить переход к альтернативному классу веществ.
Или к другой электронной архитектуре.
Однако подобное решение требует содержательного научного анализа.
Следовательно, автоматизированный выбор должен объединять статистическую оптимизацию с исследованием физической природы проблемы.
5.3.12. Поэтапные решения о продолжении исследований
Для управления крупными технологическими программами используются различные поэтапные методы.
В частности, Cooper в 1990 году описал системы Stage-Gate для организации разработки новых продуктов [21].
Подобные подходы позволяют разделять проект на стадии, между которыми принимаются решения о продолжении.
Для META этот принцип может использоваться в адаптированной форме.
Например, после проверки физического эффекта принимается решение о создании прототипа.
После проверки прототипа — о воспроизводимости.
После подтверждения воспроизводимости — об интеграции.
Однако нельзя превращать исследовательскую программу в исключительно административную последовательность.
В фундаментальной науке результаты могут требовать возврата к предыдущей стадии или изменения исходной гипотезы.
Поэтому система должна сохранять гибкость.
5.3.13. Автоматизированное решение и ответственность человека
Интеллектуальная система может формировать сравнительные отчёты.
Оценивать возможные затраты.
Предлагать дополнительные эксперименты.
И выявлять противоречия.
Однако решение о масштабном финансировании или физически рискованном эксперименте не должно автоматически передаваться интеллектуальному агенту.
Особенно если соответствующая система не обладает доказанной надёжностью.
Поэтому необходимо устанавливать уровни полномочий.
Для простых информационных операций допустима более высокая автономность.
Для стратегически значимых решений требуется дополнительная проверка.
Таким образом, автоматизация технологического выбора должна развиваться совместно с механизмами ответственности.
5.3.14. Пример выбора технологической траектории PICO
Рассмотрим условную задачу разработки электронной структуры с уменьшенной полной энергией выполнения определённой функции.
В качестве альтернатив могут рассматриваться усовершенствованная CMOS-архитектура.
Гибридная структура с двумерным материалом.
Атомарно-точное электронное устройство.
И специализированная вычислительная архитектура, достигающая той же полезной цели без изменения физического принципа переключения.
Первоначально необходимо определить одинаковую функциональную задачу.
Затем собрать существующие экспериментальные данные.
После этого оценить физические характеристики, стоимость и зрелость.
Для наиболее неопределённых решений разработать дополнительные эксперименты.
И только затем принимать решение об исследовательских приоритетах.
Однако выбор одной альтернативы не означает автоматического прекращения всех остальных.
На ранней стадии может быть целесообразно сохранять ограниченный портфель.
5.3.15. Самосовершенствование процедуры технологического выбора
Для META наиболее важен следующий этап.
После завершения нескольких проектов необходимо исследовать, насколько эффективной была исходная процедура выбора.
Например, система могла систематически переоценивать перспективы недостаточно зрелых материалов.
Или уделять чрезмерное внимание одной физической характеристике.
Или не учитывать стоимость последующих испытаний.
На основании анализа можно предложить изменить критерии.
Но новая методика должна проверяться на других задачах.
Если преимущество подтверждается, возникает результат метатехнологического характера.
Именно так автоматизированный выбор технологий может становиться частью саморазвивающейся META.
5.3.16. Главный вывод раздела
Автоматизированный выбор технологий должен рассматриваться как процедура формирования, сравнения и экспериментальной проверки альтернативных научно-технических траекторий.
Он не сводится к созданию общего рейтинга.
Необходимо учитывать физическую допустимость, функциональные требования, зрелость, стоимость, неопределённость и перспективы последующего развития.
Однако для генеральной технологии Метаразвития главным становится дополнительное условие.
Система должна обладать проверяемой способностью совершенствовать сам метод выбора последующих технологий.
5.4. Метрики эффективности и контрольные эксперименты
5.4.1. Почему измерение является центральным элементом META
Одна из главных опасностей при проектировании масштабных технологических программ заключается в подмене реального прогресса количеством выполняемых действий.
Можно увеличивать число исследовательских гипотез.
Расширять вычислительную инфраструктуру.
Увеличивать количество научных публикаций.
И совершенствовать организационную структуру.
Однако подобные изменения не обязательно приводят к повышению эффективности создания новых технологий.
Поэтому генеральная технология Метаразвития должна обладать собственной системой измерения.
Необходимо устанавливать, какие результаты достигаются.
С какой скоростью.
При каких затратах.
Какого качества.
И с какой степенью воспроизводимости.
5.4.2. Международные подходы к измерению инноваций
Для построения такой системы полезны существующие методологические документы.
Руководство OECD Frascati Manual 2015 определяет принципы измерения научно-исследовательской деятельности и связанных затрат [27].
Oslo Manual 2018 рассматривает методы сбора и интерпретации данных об инновационной деятельности [28].
Стандарт ISO 56008:2024 предоставляет рекомендации по измерению инновационных процессов, инициатив и портфелей [25].
Эти документы представляют важные источники для META.
Однако они не устанавливают специальных критериев опережения опережения.
Поэтому необходимо разрабатывать дополнительную систему показателей, ориентированную на совершенствование методов создания технологий.
5.4.3. Единица измерения результативности
Для первоначального исследования предлагается использовать завершённую научно-технологическую задачу.
Однако необходимо определить степень её завершённости.
Например, для электронной техники результатом может быть экспериментальный образец с установленными характеристиками.
Для материаловедения — полученное соединение с подтверждённым составом и свойствами.
Для алгоритмической задачи — корректно работающая программа с измеренными характеристиками.
При этом нельзя сравнивать расчётный прогноз с физически испытанным устройством как равнозначные результаты.
Следовательно, критерий завершения должен определяться заранее и одинаково применяться ко всем сравниваемым системам.
5.4.4. Время полного исследовательского цикла
Первым важным показателем является продолжительность исследования.
Однако необходимо разграничивать время отдельных операций и время достижения полезного результата.
Например, NOO может значительно ускорить анализ научной литературы.
Но если изготовление экспериментального образца занимает несколько недель, общий эффект может оказаться ограниченным.
Поэтому следует измерять полный цикл.
От регистрации задачи — до независимого подтверждения результата.
При этом необходимо отдельно фиксировать календарное время и суммарные человеко-часы.
Они характеризуют различные стороны исследовательской деятельности.
5.4.5. Полная стоимость результата
Следующий показатель связан с затратами.
Для META необходимо учитывать вычисления, труд исследователей, стоимость оборудования, расходные материалы, энергию и проверку результатов.
Особенно важно включать затраты на неудачные попытки.
Например, если исследовательская система предложила двадцать технических вариантов, из которых только один оказался работоспособным, полная стоимость должна включать проверку всех двадцати.
Иначе можно получить искусственно низкую стоимость успешного результата.
Следовательно, экономический анализ должен охватывать весь исследовательский портфель.
5.4.6. Качество и функциональная полезность
Третье измерение связано с качеством.
Однако оно не является универсальной величиной.
Для электронного устройства качество может определяться энергопотреблением, быстродействием и надёжностью.
Для научной модели — объяснительной и предсказательной способностью.
Для программного алгоритма — корректностью и вычислительной эффективностью.
Поэтому необходимо использовать предметные показатели.
При этом следует устанавливать обязательные минимальные требования.
Например, уменьшение времени исследования не должно признаваться преимуществом, если качество результата опустилось ниже допустимого уровня.
5.4.7. Воспроизводимость
Четвёртым обязательным показателем является воспроизводимость.
В докладе Национальных академий США 2019 года специально разграничиваются вычислительная воспроизводимость и независимое повторное получение научных результатов [8].
Для META оба вида имеют значение.
Расчётные результаты должны допускать повторное получение при использовании соответствующих данных и программ.
Физические результаты — независимую экспериментальную проверку.
Но необходимо учитывать измерительную неопределённость.
Повторные результаты не обязаны полностью совпадать численно.
Они должны соответствовать заранее установленным критериям согласованности.
5.4.8. Метрологическая неопределённость
Для PICO особенно важны высокоточные физические измерения.
Например, электронного тока.
Напряжения.
Температуры.
Спектральных характеристик.
И атомарных расстояний.
Однако каждое измерение обладает неопределённостью.
Общие принципы её оценки представлены в JCGM 100:2008 [29].
Поэтому при сравнении новых технологий необходимо учитывать, превышает ли наблюдаемое улучшение уровень неопределённости.
Если различие статистически или метрологически неотличимо от экспериментального шума, нельзя объявлять его доказанным преимуществом.
5.4.9. Скорость достижения нового технологического уровня
В предыдущей главе была рассмотрена задача измерения опережения опережения.
Для её экспериментальной реализации необходимо сравнивать не только результаты отдельного исследования.
Следует анализировать динамику последовательных циклов.
Например, изменяется ли время достижения заданного уровня качества.
Снижается ли стоимость.
Уменьшается ли доля ошибочных решений.
При этом необходимо учитывать различия сложности задач.
Иначе ускорение может быть обусловлено не улучшением метода, а переходом к более простым исследованиям.
Следовательно, необходимы независимые контрольные наборы.
5.4.10. Основная сравнительная схема
Для первоначальной программы предлагается использовать четыре режима.
Режим Исследовательская организация
A Традиционные методы
B Современные ИИ-инструменты
C Специализированная система NOO
D META с контролируемым улучшением методов
Первый режим характеризует традиционный исследовательский процесс.
Второй позволяет оценить обычный эффект использования искусственного интеллекта.
Третий исследует преимущество специальной архитектуры NOO.
Четвёртый предназначен для проверки дополнительной эффективности контролируемого совершенствования исследовательских методов.
Однако необходимо учитывать, что разные режимы могут использовать различные ресурсы.
Поэтому эксперимент должен предусматривать сопоставимые бюджеты или соответствующую корректировку результатов.
5.4.11. Почему необходимо сравнение с современными ИИ-инструментами
Если новая система META превосходит традиционный исследовательский процесс, это может представлять полезный результат.
Однако оно не доказывает существования принципиально нового технологического класса.
Возможно, преимущество обусловлено использованием обычных доступных средств искусственного интеллекта.
Поэтому необходимо включать современную ИИ-систему в качестве контрольного режима.
При этом важно использовать актуальные инструменты.
Иначе сравнение может искусственно завышать преимущество экспериментальной архитектуры.
Таким образом, научное подтверждение META требует определения дополнительного эффекта по отношению к существующему технологическому уровню.
5.4.12. Рандомизация и сопоставимость задач
При возможности целесообразно использовать случайное распределение сопоставимых исследовательских задач между режимами.
Это уменьшает вероятность систематического отбора более простых задач для предпочтительной системы.
Однако не все технологические исследования допускают полноценную рандомизацию.
Некоторые эксперименты требуют уникального оборудования.
Другие являются слишком дорогостоящими.
В подобных случаях необходимо использовать специально разработанные схемы сравнительного анализа.
Например, сопоставимые экспериментальные серии или квазиэкспериментальные методы.
Однако их ограничения должны документироваться.
В работе Callaway и Sant’Anna 2021 года рассмотрены статистические методы оценки причинных эффектов при наличии нескольких временных периодов [30].
Такие подходы могут быть методологически полезны, но требуют проверки условий применимости.
5.4.13. Независимая оценка качества
Для исключения субъективных искажений необходимо отделять создание результата от его окончательной оценки.
Например, интеллектуальная система может сформировать физическую гипотезу.
Но её достоверность должна проверяться соответствующим научным методом.
В другом случае система может создать программу.
Тогда необходимо выполнить независимые программные тесты.
Особенно важно избегать ситуации, когда одна интеллектуальная модель самостоятельно объявляет свои результаты достоверными без внешних оснований.
Следовательно, проверочная система должна обладать самостоятельными критериями.
5.4.14. Предварительная регистрация основных показателей
Перед началом сравнительного исследования необходимо установить главный показатель результата.
Например, полную стоимость достижения заданного качества.
Дополнительно могут измеряться время, количество ошибок и доля успешных задач.
Но необходимо исключать произвольный выбор благоприятного показателя после завершения эксперимента.
Поэтому основная методика должна фиксироваться заранее.
При этом допускается проведение дополнительного исследовательского анализа.
Однако его результаты должны разграничиваться с первоначально заявленными проверками.
5.4.15. Минимально значимое преимущество
Одной из проблем является различие между статистически обнаруженным и практически значимым улучшением.
Например, большая серия исследований может выявить небольшое сокращение времени.
Однако его экономическая ценность может быть недостаточной для оправдания создания новой технологической инфраструктуры.
Поэтому перед началом эксперимента необходимо определить минимальный практически значимый эффект.
Он может относиться к стоимости, времени или качеству.
При этом его величина должна обосновываться особенностями конкретной области применения.
Универсальный процент преимущества для всех технологий научно установить невозможно.
5.4.16. Учёт неудачных и незавершённых проектов
Необходимо учитывать все задачи, включённые в исследовательскую программу.
Если анализировать только успешные случаи, эффективность может оказаться завышенной.
Особенно важно регистрировать проекты, не достигшие установленного результата.
Для них необходимо фиксировать затраты и продолжительность.
А также причины прекращения.
При этом отрицательный результат не всегда свидетельствует о неэффективности.
В некоторых случаях он позволяет своевременно отказаться от физически бесперспективной траектории.
Следовательно, необходимо различать бесполезные затраты и информативный отрицательный эксперимент.
5.4.17. Проверка метатехнологического улучшения
Наиболее существенная проверка начинается после завершения первого исследовательского цикла.
Система META анализирует полученные результаты.
Предлагает изменение метода.
Новая процедура проверяется на независимом наборе задач.
При этом необходимо использовать сопоставимые ресурсы.
Если преимущество подтверждается, возникает основание признать ограниченное методическое улучшение.
Но для более сильного вывода о саморазвитии необходимо исследовать следующие циклы.
Например, может ли новая система ещё эффективнее разрабатывать последующие улучшения.
Однако соответствующий результат также требует независимой проверки.
5.4.18. Основная метрическая матрица META
Показатель Что измеряется Условие корректной оценки
Время Полный цикл до результата Одинаковый критерий завершения
Стоимость Все исследовательские затраты Учёт неудачных проектов
Качество Полезные характеристики Предметные требования
Воспроизводимость Независимое подтверждение Новые данные или испытания
Новизна Отличие от известных решений Поиск предшествующих результатов
Результативность Доля успешных задач Полный набор заданий
Переносимость Эффект на новых задачах Независимая выборка
Методическое улучшение Преимущество новой процедуры Сопоставимые ресурсы
Устойчивость Сохранение эффекта Несколько циклов
Данная матрица представляет авторское методологическое предложение.
Она не является международным стандартом измерения Метаразвития.
5.4.19. Условия отрицательного заключения
Особое значение имеет возможность отклонения первоначальных гипотез.
Например, система META может не демонстрировать преимущества перед современными ИИ-инструментами.
Или снижение времени может сопровождаться чрезмерным увеличением затрат.
Возможно также ухудшение результатов на новых задачах.
При подобных обстоятельствах гипотеза соответствующего преимущества не получает необходимого подтверждения.
Однако отрицательное заключение не обязательно означает прекращение всей программы.
Оно может указывать на необходимость изменения архитектуры или ограничения области применения.
5.4.20. Главный вывод раздела
Для научной оценки Метаразвития необходимо использовать независимые контрольные исследования.
Основными характеристиками становятся время, полная стоимость, качество и воспроизводимость.
Но наиболее сильный критерий связан с возможностью доказать, что новая система совершенствует не только результаты отдельных задач, но и методы последующих исследований.
Именно сравнительная экспериментальная проверка должна отличать генеральную технологию META от декларативной концепции ускоренного научно-технического развития.
5.5. Метаразвитие как воспроизводимая технология
5.5.1. От исследовательской гипотезы к технологической системе
Для признания Метаразвития практической технологией необходимо пройти несколько принципиальных стадий.
Первоначально существует теоретическая гипотеза.
Затем создаётся экспериментальная исследовательская архитектура.
После этого проверяется её функциональная работоспособность.
Следующим этапом становится независимое подтверждение преимущества.
Затем необходимо установить воспроизводимость на новых задачах.
И только после этого можно исследовать возможность стандартизации и широкого применения соответствующих методов.
Следовательно, признание Метаразвития технологией должно основываться на её реальной функциональности.
Само существование авторской концепции не является достаточным основанием.
5.5.2. Что именно должно воспроизводиться
Особенно важно определить объект воспроизводимости.
В обычном производстве требуется получать изделия с установленными характеристиками.
В научном исследовании — обеспечивать возможность повторной проверки результатов.
В META возникает дополнительное требование.
Необходимо воспроизводимо получать улучшение методов создания последующих научно-технических результатов.
При этом новые результаты не обязаны быть одинаковыми.
Напротив, речь может идти о различных материалах, устройствах или алгоритмах.
Однако исследовательский метод должен демонстрировать устойчивую полезность в установленной области.
5.5.3. Операциональное определение воспроизводимой META
Для дальнейшей научной работы предлагается следующее определение.
Метаразвитие как воспроизводимая технология — это специально организованная система научно-технологических процессов, для которой независимо подтверждены способность получать полезные результаты, преимущество соответствующих методов перед актуальными альтернативами и возможность контролируемого совершенствования этих методов в последующих исследовательских циклах.
Такое определение содержит три самостоятельных условия.
Функциональную работоспособность.
Сравнительное преимущество.
И методологическое совершенствование.
При этом каждое условие должно проверяться отдельно.
5.5.4. Технологический протокол
Для воспроизводимого применения необходимо разработать стандартный исследовательский протокол.
Он должен определять:
способ постановки задачи;
требования к исходным данным;
методы формирования гипотез;
процедуру выбора технологических альтернатив;
порядок моделирования;
правила экспериментальной проверки;
критерии принятия результата;
требования к исследовательской памяти;
способы оценки стоимости;
процедуру улучшения исследовательского метода.
Однако протокол не должен быть полностью неизменным.
Метаразвитие предполагает возможность совершенствования методов.
Поэтому необходимо предусмотреть контролируемые процедуры изменения самого протокола.
5.5.5. Стандартизация и открытая архитектура
Для широкого применения необходимо обеспечить совместимость исследовательских платформ.
Особенно важны форматы данных.
Интерфейсы программных инструментов.
Система идентификации гипотез.
Версионирование моделей.
И процедуры независимой проверки.
Международный стандарт ISO/IEC/IEEE 15288:2023 устанавливает общую основу процессов жизненного цикла технических систем [26].
А ISO 56001:2024 определяет требования к системам управления инновациями [24].
Эти документы могут использоваться как методологические ориентиры.
Однако они не устанавливают существование META.
Для генеральной технологии необходима самостоятельная система функциональных и экспериментальных требований.
5.5.6. Переход от единичного эксперимента к повторяемой процедуре
Один успешный технологический эксперимент не является достаточным основанием для признания воспроизводимой технологии.
Необходимо повторить соответствующую процедуру.
Желательно на нескольких новых задачах.
При сопоставимых ресурсах.
И с независимой проверкой результатов.
Особенно важно установить, какие компоненты метода являются обязательными.
Например, определённая модель может оказаться полезной только при наличии специализированных экспериментальных данных.
Или новый способ выбора задач — только в ограниченной предметной области.
Поэтому необходимо документировать границы применимости.
5.5.7. Переносимость между исследовательскими областями
Одним из важных перспективных свойств META может стать возможность использовать подтверждённые методы в различных научно-технологических направлениях.
Например, метод выбора информативных экспериментов первоначально проверяется в материаловедении.
Затем — в исследованиях электронных устройств.
После этого — в других инженерных задачах.
Однако переносимость не должна предполагаться автоматически.
Для каждой новой области необходима собственная проверка.
Особенно важно учитывать различия физических моделей и экспериментальных ограничений.
Следовательно, масштабирование должно основываться на доказанных результатах.
5.5.8. Взаимодействие PICO и NOO
Для генеральной технологии META особое значение сохраняет синхронное развитие двух базовых субтехнологий.
PICO создаёт новые физические знания и электронные устройства.
NOO разрабатывает интеллектуально-креативные методы исследования.
Но их взаимодействие не должно рассматриваться как обязательная зависимость одного направления от другого.
Первые системы NOO могут использовать существующие вычислительные средства.
А физическая программа PICO может развиваться самостоятельно.
Совместные контуры должны формироваться там, где возможно объективно измерить эффект.
Например, при поиске новых электронных материалов или совершенствовании экспериментальных процедур.
5.5.9. От взаимодействия к доказанной синергии
Для признания совместного преимущества необходимо сравнить несколько исследовательских режимов.
Например, физический процесс без специальной NOO.
Тот же процесс с современными ИИ-инструментами.
И совместную архитектуру PICO–NOO.
Но даже если третья система демонстрирует преимущество, необходимо определить его причину.
Возможно, оно связано с более высоким бюджетом.
Или использованием другого оборудования.
Поэтому эксперимент должен контролировать соответствующие факторы.
Только после этого можно исследовать дополнительный эффект именно интегрированной архитектуры.
5.5.10. Превращение результатов PICO и NOO в методы META
Самое существенное условие связано с последующим использованием исследовательского опыта.
Например, в ходе совместного исследования PICO и NOO удалось создать новый электронный материал.
Но для META необходимо установить, какие изменения исследовательской процедуры помогли получить результат.
Затем разработать воспроизводимую методику.
И проверить её на новой задаче.
Если преимущество сохраняется, метод может становиться компонентом генеральной технологии.
Однако первоначальная физическая новизна сама по себе не доказывает метатехнологического улучшения.
5.5.11. Контролируемое самосовершенствование
После признания определённого исследовательского метода эффективным возникает возможность его дальнейшего совершенствования.
Например, система анализирует, какие экспериментальные этапы являются наиболее затратными.
Формирует альтернативные процедуры.
Затем проверяет их эффективность.
Если новое решение обеспечивает преимущество, оно может включаться в последующую версию.
Однако необходимо сохранять предыдущую работоспособную методику.
И обеспечивать возможность отказа от неудачного изменения.
Следовательно, самосовершенствование должно иметь управляемый и обратимый характер.
5.5.12. Устойчивость и ограничения
В предыдущей главе были рассмотрены условия устойчивого саморазвивающегося технологического процесса.
Для практической META особенно важны физические, энергетические, информационные и экономические ограничения.
Например, ускорение компьютерного моделирования может не сопровождаться ускорением физического эксперимента.
А увеличение количества гипотез может приводить к перегрузке лабораторной инфраструктуры.
Поэтому необходимо регулярно оценивать узкие места.
При этом не следует предполагать, что все стадии будут совершенствоваться одинаково быстро.
Следовательно, архитектура META должна поддерживать адаптивное распределение исследовательских ресурсов.
5.5.13. Экономическая воспроизводимость
Техническая воспроизводимость не гарантирует экономической целесообразности.
Например, исследовательская процедура может успешно работать, но требовать чрезмерных вычислительных ресурсов.
Или дорогого экспериментального оборудования.
Поэтому необходимо оценивать полную стоимость жизненного цикла.
Особенно важно установить, сохраняется ли преимущество при увеличении числа задач и пользователей.
Массовое применение может изменить стоимость инфраструктуры.
Создать дополнительные требования к обслуживанию.
И увеличить потребность в экспертах.
Следовательно, экономическая воспроизводимость должна оцениваться отдельно.
5.5.14. Уровни экспериментальной доказательности
Для первоначальной исследовательской программы предлагается использовать следующую последовательность состояний.
Первое — сформулированная гипотеза.
Определены предполагаемые функции и способы проверки.
Второе — работающий исследовательский прототип.
Продемонстрированы отдельные функции.
Третье — подтверждённое преимущество.
Получен положительный результат сравнительного эксперимента.
Четвёртое — независимая воспроизводимость.
Преимущество подтверждено на новых задачах.
Пятое — методологическое совершенствование.
Новая версия исследовательского метода демонстрирует дополнительный эффект.
Шестое — воспроизводимое саморазвитие.
Подтверждена возможность последовательного совершенствования методов в установленной области применения.
Данная последовательность представляет авторскую исследовательскую классификацию.
Она не является международной системой технологической готовности.
Кроме того, её нельзя смешивать со шкалами P0–P5 и N0–N5, предложенными ранее для отдельных субтехнологий.
5.5.15. Первоначальная программа International NooMachines
Для практического начала предлагается использовать специализированную исследовательскую конфигурацию INM.
Её первоначальная задача должна быть достаточно узкой, чтобы обеспечивать объективную проверку.
Например, выбор перспективных материалов электронного контакта.
Или формирование и проверка расчётных гипотез об электронных свойствах определённого класса структур.
На первом этапе создаётся базовая цифровая платформа.
Затем определяются контрольные задачи.
После этого система использует специализированные научные инструменты.
Полученные результаты проверяются независимыми методами.
Затем анализируется эффективность исследовательского процесса.
И разрабатываются предложения по совершенствованию.
Особенно важно, чтобы новая версия метода проверялась на задачах, не использованных при её создании.
5.5.16. Документирование результатов и научная открытость
Для международного научного признания необходимо обеспечить возможность независимой оценки.
Однако это не обязательно предполагает раскрытие всех коммерческих или конфиденциальных данных.
Возможны различные модели.
Публикация экспериментальных протоколов.
Предоставление обезличенных исследовательских данных.
Независимые испытания в партнёрских лабораториях.
И проверка отдельных компонентов.
Главное условие заключается в том, чтобы утверждения о преимуществе META имели воспроизводимое экспериментальное основание.
5.5.17. Критерии признания Метаразвития воспроизводимой технологией
Для заключительной методологической постановки предлагается использовать следующие условия.
Первое — существует работающая исследовательская система.
Второе — она выполняет определённый класс научно-технологических задач.
Третье — её результаты проходят независимую проверку.
Четвёртое — установлено преимущество перед актуальными альтернативами.
Пятое — эффективность подтверждается на новых задачах.
Шестое — существуют проверенные способы совершенствования исследовательских методов.
Седьмое — изменения проходят отдельную оценку.
Восьмое — система сохраняет управляемость и безопасность.
Девятое — установлена полная стоимость результатов.
Десятое — определены границы применимости.
Однако выполнение этих условий в одной узкой области ещё не означает создания универсальной генеральной технологии для всей науки и промышленности.
Оно представляет подтверждение конкретной реализации META в определённом классе задач.
5.5.18. Различие между доказанной технологией и программой дальнейшего развития
Одним из наиболее важных требований научной строгости является разграничение достигнутых и предполагаемых результатов.
Например, можно создать систему, воспроизводимо улучшающую выбор экспериментов в определённой лаборатории.
Это представляет значимое методологическое достижение.
Но нельзя автоматически утверждать, что она способна ускорять развитие всех технологий.
Для более широкого вывода необходимы дополнительные исследования.
Следовательно, масштаб научного утверждения должен соответствовать масштабу экспериментального подтверждения.
5.5.19. Почему воспроизводимая META не означает бесконечного ускорения
Даже успешная саморазвивающаяся система будет сталкиваться с ограничениями.
Например, уменьшением доступности новых физических эффектов.
Увеличением сложности последующих задач.
Ростом стоимости проверки.
Или ограничениями вычислительной инфраструктуры.
Поэтому самоускорение не следует считать обязательным свойством Метаразвития на любом временном интервале.
Более строгое положение заключается в возможности воспроизводимого совершенствования методов.
В отдельных условиях это может сопровождаться увеличением темпа развития.
В других — обеспечивать сохранение эффективности при возрастающей сложности задач.
Оба результата могут обладать значительной научно-технологической ценностью.
5.5.20. Главный вывод раздела
Метаразвитие может стать воспроизводимой технологией только при условии доказанной работоспособности, независимой проверки и устойчивого совершенствования исследовательских методов.
Для этого необходимы цифровая инфраструктура, экспериментальные протоколы, система метрик и контролируемое управление изменениями.
При этом научная состоятельность генеральной технологии должна определяться достигнутыми результатами, а не масштабом стратегических обещаний.
Воспроизводимая META — это не декларация ускоренного прогресса, а проверенная способность совершенствовать методы создания последующих технологий.
Обобщённая методология проектирования META
На основании рассмотренных разделов можно выделить последовательную исследовательскую процедуру.
Стадия Основная операция Необходимое подтверждение
1. Постановка Определение задачи Проверяемая цель
2. Гипотеза Формирование предположения Возможность опровержения
3. Альтернативы Выбор траекторий Обоснованный перечень
4. Моделирование Расчётный отбор Проверенные модели
5. Эксперимент Получение данных Измерительная достоверность
6. Проверка Независимое подтверждение Воспроизводимость
7. Сравнение Оценка времени, затрат, качества Измеримое преимущество
8. Анализ метода Поиск причин успеха и ошибок Методологическая гипотеза
9. Улучшение Изменение процедуры Новая проверяемая версия
10. Повторный цикл Испытание на новых задачах Устойчивое совершенствование
Эта последовательность представляет авторскую проектную модель.
Её назначение заключается в создании общего методологического основания генеральной технологии Метаразвития.
При этом некоторые стадии могут осуществляться параллельно.
Другие требуют возврата к предыдущим исследованиям.
Поэтому схема не должна рассматриваться как жёсткий административный алгоритм.
Её главное значение состоит в разграничении создания технологического результата и проверки улучшения методов его получения.
Научно-техническое значение методологии META
Разработка методологии Метаразвития может обладать самостоятельной научной ценностью даже до появления полноценной генеральной технологической системы.
Например, создание более строгой процедуры сравнения научно-технологических методов позволяет улучшать организацию исследований.
Разработка исследовательской памяти способна уменьшать повторение уже известных ошибок.
Новые способы выбора экспериментов могут повышать результативность материаловедческих программ.
А интеграция цифровых платформ — улучшать воспроизводимость вычислительных исследований.
Однако каждое подобное достижение необходимо оценивать отдельно.
Не следует объявлять все результаты автоматически доказательством Метаразвития.
Для генеральной технологии особое значение имеет дополнительный системный эффект.
Он должен проявляться в возможности совершенствовать сам процесс получения последующих результатов.
Именно здесь возникает связь с авторской задачей опережения опережения.
Но для соответствующего вывода необходимы несколько последовательных исследовательских циклов.
Сопоставимые условия.
Независимая проверка.
И объективная оценка стоимости, качества и воспроизводимости.
Таким образом, методология META должна одновременно выполнять две функции.
Первая — обеспечивать практическую организацию научно-технологического поиска.
Вторая — создавать доказательную основу для проверки собственной эффективности.
Именно их соединение представляет наиболее существенное отличие предлагаемого подхода.
Заключение к главе 5
В настоящей главе рассмотрены методологические основания проектирования Метаразвития как генеральной технологии опережения опережения.
Показано, что переход от теоретической концепции к практической реализации требует создания конкретных научных и инженерных процедур.
Необходимо научиться формулировать проверяемые гипотезы.
Организовывать технологические эксперименты.
Использовать цифровые исследовательские платформы.
Сравнивать альтернативные технологические траектории.
И объективно оценивать результативность последующих научно-технических циклов.
Первое направление связано с научной гипотезой.
Показано, что для META особенно важно разграничивать физические, инженерные и метатехнологические предположения.
Физическая гипотеза исследует определённую закономерность.
Инженерная — возможность создания полезного технического решения.
Метатехнологическая — возможность совершенствования методов разработки последующих решений.
При этом каждая гипотеза должна обладать собственными условиями проверки.
Особое значение имеют предварительная регистрация критериев, критические эксперименты и документирование отрицательных результатов.
Второе направление связано с цифровыми исследовательскими платформами.
Современные системы научных вычислений уже предоставляют важные предпосылки.
Они позволяют автоматизировать расчёты, организовывать исследовательские процессы и сохранять происхождение научных данных.
Однако для META необходима более широкая интеграция.
Следует объединять интеллектуальный поиск, математическое моделирование, физические эксперименты, независимую проверку и исследовательскую память.
При этом цифровая платформа должна сохранять модульность, совместимость и возможность контролируемого обновления методов.
Третье направление связано с автоматизированным выбором технологий.
Показано, что новая технологическая траектория не должна выбираться исключительно по одному прогнозируемому параметру.
Необходимо учитывать физическую допустимость.
Инженерную реализуемость.
Технологическую зрелость.
Стоимость.
Надёжность.
И перспективы последующего совершенствования.
Особенно важно разграничивать оптимизацию существующей технологии и поиск альтернативного физического принципа.
Для META дополнительной задачей становится совершенствование самого метода выбора технологических решений.
Четвёртое направление связано с системой метрик и контрольными экспериментами.
Для научной оценки необходимо измерять время, затраты, качество и воспроизводимость.
Однако эти показатели должны относиться к одинаково определённым полезным результатам.
Особое значение имеет включение современных интеллектуальных инструментов в контрольную группу.
Преимущество перед традиционным исследовательским процессом ещё не доказывает наличия новой метатехнологической архитектуры.
Необходимо установить дополнительный эффект по сравнению с доступными методами искусственного интеллекта и автоматизации.
Кроме того, требуется учитывать неудачные проекты, сложность задач и полную стоимость экспериментов.
Пятое направление связано с превращением Метаразвития в воспроизводимую технологию.
Показано, что для этого недостаточно единственного успешного исследования.
Необходимо создать стандартизированные процедуры.
Обеспечить независимую проверку.
Установить границы применимости.
И подтвердить возможность совершенствования исследовательских методов в нескольких последовательных циклах.
При этом воспроизводимость не означает повторение одного и того же научного открытия.
Она предполагает устойчивую способность получать новые полезные результаты посредством проверенного метода.
Особенно важным является разграничение трёх уровней.
Первый — создание нового научно-технического результата.
Второй — улучшение метода его получения.
Третий — совершенствование механизма последующего улучшения методов.
Именно третий уровень представляет наиболее сильную гипотезу генеральной технологии Метаразвития.
Но её нельзя считать заранее доказанной.
Необходимы независимые экспериментальные результаты.
Для проекта International NooMachines соответствующая методология определяет возможную первоначальную программу.
Первоначально разрабатывается исследовательский ноокомпьютер для ограниченного класса задач.
Затем создаётся цифровая платформа.
После этого формируются контрольные эксперименты.
Результаты сопоставляются с современными доступными альтернативами.
Далее проводится анализ методов.
Разрабатываются улучшенные версии.
И они проверяются на новых исследовательских задачах.
При этом субтехнологии PICO и NOO должны развиваться одновременно.
PICO сохраняет самостоятельную программу создания новых физических электронных возможностей.
NOO исследует новые интеллектуально-креативные методы.
А META должна обеспечивать оценку и совершенствование способов их взаимодействия.
Но синхронность двух программ не означает их полной технологической зависимости.
Начальная NOO может развиваться на существующей вычислительной базе.
И физические исследования PICO могут осуществляться независимо от создания универсальной ноомашины.
Следовательно, генеральная технология должна проектироваться как открытая исследовательская система.
Её архитектура должна допускать изменение методов.
Пересмотр гипотез.
Использование новых научных результатов.
И отказ от неэффективных решений.
Однако каждое существенное изменение необходимо проверять.
Саморазвитие должно сочетаться с независимым контролем.
Положительная обратная связь — со стабилизирующими механизмами.
Интеллектуальная автономность — с ответственным управлением.
А научно-технологическое творчество — с метрологической и экспериментальной достоверностью.
В результате можно сформулировать центральное положение настоящей главы.
Методология проектирования Метаразвития представляет собой систему проверяемых научно-технологических процедур, посредством которых создаются новые результаты, оценивается эффективность их получения и разрабатываются воспроизводимые улучшения методов последующих исследований.
Именно такая методология способна превратить стратегический замысел опережения опережения в предмет практического научно-технического проектирования.
Однако соответствующий переход должен подтверждаться экспериментально.
Необходимо доказать не только возможность создавать новые технологии.
Но и возможность улучшать способы их создания.
А затем — исследовать, способны ли методы последующего совершенствования становиться более результативными.
Таким образом, генеральная программа META должна развиваться по последовательности.
От научной гипотезы — к проверяемому технологическому эксперименту.
От эксперимента — к подтверждённому техническому результату.
От результата — к анализу метода его получения.
От анализа — к созданию более эффективной исследовательской процедуры.
От новой процедуры — к независимой проверке на последующих задачах.
От подтверждённого улучшения — к совершенствованию механизма технологического развития.
И от последовательного совершенствования методов — к исследованию возможности устойчивого Метаразвития.
В этой последовательности заключается методологическая основа генеральной технологии опережения опережения.
Основные источники и научная литература к главе 5
Авторская концепция META, PICO и NOO
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. Lag.ru. 2026. Авторская постановка теории и методологии генеральной технологии опережения опережения.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. Lag.ru. 2026. Исходные положения концепции Метаразвития и перспективных технологий PICO.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. Lag.ru. 2026. Теоретические и экспериментальные предпосылки субтехнологии NOO.
Научная методология и эксперимент
Popper K. R. The Logic of Scientific Discovery. London: Hutchinson, 1959. Классическая работа по методологии научной проверки и опровержимости гипотез.
Fisher R. A. The Design of Experiments. Edinburgh: Oliver and Boyd, 1935. Фундаментальные принципы статистического планирования экспериментов.
Box G. E. P., Wilson K. B. On the Experimental Attainment of Optimum Conditions. Journal of the Royal Statistical Society. Series B. 1951. Vol. 13. No. 1. P. 1–45. Методы экспериментальной оптимизации и исследования поверхностей отклика.
DOI: https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1951.tb00067.x
Nosek B. A., Ebersole C. R., DeHaven A. C., Mellor D. T. The Preregistration Revolution. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018. Vol. 115. No. 11. P. 2600–2606. Предварительная регистрация научных гипотез и методов проверки.
DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1708274114
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Reproducibility and Replicability in Science. Washington, DC: National Academies Press, 2019. Международные методологические основания воспроизводимости научных результатов.
DOI: https://doi.org/10.17226/25303
Цифровые исследовательские платформы
Wilkinson M. D., Dumontier M., Aalbersberg I. J. J. et al. The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data. 2016. Vol. 3. Article 160018. Принципы научной совместимости, доступности и повторного использования данных.
DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
Huber S. P., Zoupanos S., Uhrin M. et al. AiiDA 1.0, a Scalable Computational Infrastructure for Automated Reproducible Workflows and Data Provenance. Scientific Data. 2020. Vol. 7. Article 300. Автоматизированные научные процессы и сохранение происхождения результатов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-020-00638-4
Andersen C. W., Armiento R., Blokhin E. et al. OPTIMADE, an API for Exchanging Materials Data. Scientific Data. 2021. Vol. 8. Article 217. Совместимость материаловедческих информационных ресурсов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-021-00974-z
Jain A., Ong S. P., Hautier G. et al. Commentary: The Materials Project: A Materials Genome Approach to Accelerating Materials Innovation. APL Materials. 2013. Vol. 1. Article 011002. Вычислительная инфраструктура материаловедческого поиска.
DOI: https://doi.org/10.1063/1.4812323
Ong S. P., Richards W. D., Jain A. et al. Python Materials Genomics (pymatgen): A Robust, Open-Source Python Library for Materials Analysis. Computational Materials Science. 2013. Vol. 68. P. 314–319. Специализированные программные инструменты анализа материалов.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2012.10.028
Автономные лаборатории и интеллектуальный эксперимент
H;se F., Roch L. M., Aspuru-Guzik A. Next-Generation Experimentation with Self-Driving Laboratories. Trends in Chemistry. 2019. Vol. 1. No. 3. P. 282–291. Принципы замкнутых автоматизированных исследовательских циклов.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.trechm.2019.02.007
Lookman T., Balachandran P. V., Xue D., Yuan R. Active Learning in Materials Science with Emphasis on Adaptive Sampling Using Uncertainties for Targeted Design. npj Computational Materials. 2019. Vol. 5. Article 21. Выбор информативных экспериментов и активное обучение.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-019-0153-8
Shields B. J., Stevens J., Li J. et al. Bayesian Reaction Optimization as a Tool for Chemical Synthesis. Nature. 2021. Vol. 590. P. 89–96. Байесовская оптимизация химических экспериментов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-021-03213-y
Volk A. A., Abolhasani M. Performance Metrics to Unleash the Power of Self-Driving Labs in Chemistry and Materials Science. Nature Communications. 2024. Vol. 15. Article 1378. Методы оценки эффективности автономных исследовательских лабораторий.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-45569-5
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2023. Vol. 624. P. 86–91. Автономная лаборатория A-Lab и интеграция вычислительного поиска с физическим экспериментом. Использовать с учётом исправления 2026 года.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. Author Correction: An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2026. Авторское исправление результатов A-Lab, опубликованное 19 января 2026 года.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
Zhao T., Zeng Y. Digital Twins for Self-Driving Chemistry Laboratories. Nature Computational Science. 2026. Vol. 6. P. 15–16. Перспективы использования цифровых двойников при проектировании автономных лабораторий.
DOI: https://doi.org/10.1038/s43588-025-00908-4
Автоматизированный выбор технологий и многокритериальная оценка
Cooper R. G. Stage-Gate Systems: A New Tool for Managing New Products. Business Horizons. 1990. Vol. 33. No. 3. P. 44–54. Поэтапное управление технологическими и продуктовыми проектами.
DOI: https://doi.org/10.1016/0007-6813(90)90040-I
Deb K., Pratap A., Agarwal S., Meyarivan T. A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2002. Vol. 6. No. 2. P. 182–197. Методы многокритериальной оптимизации и поиска Парето-оптимальных решений.
DOI: https://doi.org/10.1109/4235.996017
U.S. Government Accountability Office. Technology Readiness Assessment Guide: Best Practices for Evaluating the Readiness of Technology for Use in Acquisition Programs and Projects. GAO-20-48G. 2020. Методология оценки зрелости технологий и рисков интеграции.
https://www.gao.gov/products/gao-20-48g
Международные стандарты управления инновациями и жизненным циклом систем
ISO. ISO 56001:2024. Innovation Management System — Requirements. Международный стандарт требований к системам управления инновациями.
https://www.iso.org/standard/79278.html
ISO. ISO 56008:2024. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Operation Measurements — Guidance. Международные рекомендации по измерению инновационных процессов, проектов и портфелей.
https://www.iso.org/standard/78485.html
ISO/IEC/IEEE. ISO/IEC/IEEE 15288:2023. Systems and Software Engineering — System Life Cycle Processes. Международная методология описания процессов жизненного цикла сложных систем.
https://www.iso.org/standard/81702.html
OECD. Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development. Paris: OECD Publishing, 2015. Международная методология определения и измерения научно-исследовательской деятельности.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264239012-en
OECD, Eurostat. Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation. 4th ed. Paris: OECD Publishing, 2018. Международная методология исследования инновационной деятельности.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264304604-en
Метрология, причинная оценка и воспроизводимость
JCGM. Evaluation of Measurement Data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. JCGM 100:2008. Международные принципы оценки неопределённости измерений.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM100-2008E
Callaway B., Sant’Anna P. H. C. Difference-in-Differences with Multiple Time Periods. Journal of Econometrics. 2021. Vol. 225. No. 2. P. 200–230. Методы причинной оценки эффектов при наличии нескольких временных периодов.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001
Munaf; M. R., Nosek B. A., Bishop D. V. M. et al. A Manifesto for Reproducible Science. Nature Human Behaviour. 2017. Vol. 1. Article 0021. Принципы достоверного и воспроизводимого научного исследования.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41562-016-0021
Экономика технологического прогресса
Bloom N., Jones C. I., Van Reenen J., Webb M. Are Ideas Getting Harder to Find? American Economic Review. 2020. Vol. 110. No. 4. P. 1104–1144. Изменение результативности научно-исследовательских усилий и ограничения ускоренного технологического развития.
DOI: https://doi.org/10.1257/aer.20180338
Надёжность и безопасность интеллектуальных систем
Tabassi E. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. National Institute of Standards and Technology. 2023. Методология управления рисками интеллектуальных систем.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
ISO/IEC. ISO/IEC 42001:2023. Information Technology — Artificial Intelligence — Management System. Международный стандарт систем управления искусственным интеллектом.
https://www.iso.org/standard/42001
Отрицательные результаты и технологические траектории
Raccuglia P., Elbert K. C., Adler P. D. F. et al. Machine-Learning-Assisted Materials Discovery Using Failed Experiments. Nature. 2016. Vol. 533. P. 73–76. Использование данных неудачных экспериментов при поиске новых материалов.
DOI: https://doi.org/10.1038/nature17439
Dosi G. Technological Paradigms and Technological Trajectories: A Suggested Interpretation of the Determinants and Directions of Technical Change. Research Policy. 1982. Vol. 11. No. 3. P. 147–162. Теория технологических траекторий и направлений технического развития.
DOI: https://doi.org/10.1016/0048-7333(82)90016-6
Mazzucato M. Mission-Oriented Innovation Policies: Challenges and Opportunities. Industrial and Corporate Change. 2018. Vol. 27. No. 5. P. 803–815. Методы постановки крупных научно-технологических задач и организации направленных инновационных программ.
DOI: https://doi.org/10.1093/icc/dty034
March J. G. Exploration and Exploitation in Organizational Learning. Organization Science. 1991. Vol. 2. No. 1. P. 71–87. Соотношение поиска новых решений и совершенствования существующих методов.
DOI: https://doi.org/10.1287/orsc.2.1.71
*****
ЧАСТЬ VII. ПРОЕКТ INM — INTERNATIONAL NOOMACHINES
Глава 1. Миссия, цели и корпоративная концепция INM
От авторской научно-технологической концепции — к проектированию международной исследовательской организации, способной создавать, проверять и совершенствовать генеральную технологию Метаразвития.
В этой части книги INM рассматривается как проектируемая корпорация нового типа, а не как уже зарегистрированная организация с утверждённым составом участников. Её предполагаемое отличие от обычной научно-исследовательской компании заключается в двойной задаче: создавать новые технологии PICO и NOO и одновременно совершенствовать способы получения последующих научно-технических результатов.
Для организационной концепции особенно значимы три существующих опыта: международное научное управление CERN, кооперационная модель исследований микроэлектроники imec и технологический консорциум SEMATECH. Они подтверждают практическую ценность различных форм коллективного исследования, но не образуют готовой модели META.
CERN
+2
Поэтому корпоративная модель INM должна совместить автономность физических и интеллектуально-креативных исследований, общую стратегическую миссию, независимую научную экспертизу и распределённую международную кооперацию. Особое значение имеют заранее согласованные права на исследовательские результаты, прозрачное финансирование и ответственность за работу автономных интеллектуальных систем.
ЧАСТЬ VII. ПРОЕКТ INM — INTERNATIONAL NOOMACHINES
Глава 1. Миссия, цели и корпоративная концепция INM
От международной научной кооперации и новых форм технологического предпринимательства — к проектированию исследовательской корпорации, предназначенной для создания, проверки и совершенствования генеральной технологии Метаразвития.
Введение. Организационное воплощение генеральной технологии Метаразвития
В предыдущих частях настоящей книги были рассмотрены историческое развитие электронной техники, перспективные физические основания пикоэлектроники, концепция интеллектуально-креативных ноомашин и теоретические принципы генеральной технологии Метаразвития.
Особое значение имела постановка задачи опережения опережения.
Её содержание заключается не только в создании передовых материалов, электронных устройств или интеллектуальных вычислительных систем, но и в совершенствовании самих методов последующего научно-технологического развития.
В части VI были выделены три взаимосвязанных направления.
Первое — PICO, предназначенное для исследования новых физических оснований электронной элементной базы.
Второе — NOO, ориентированное на создание интеллектуально-креативных вычислительных систем, способных участвовать в формировании гипотез, разработке технических решений, организации экспериментов и совершенствовании исследовательских методов.
Третье — META, представляющее генеральную проектируемую технологию, в рамках которой предполагается исследовать воспроизводимое повышение эффективности создания новых технологий.
Однако теоретическая концепция, даже достаточно подробно разработанная, не обеспечивает своего практического осуществления.
Для этого необходимы научные коллективы.
Исследовательское оборудование.
Вычислительная инфраструктура.
Экспериментальные программы.
Финансовые ресурсы.
Процедуры технологического проектирования.
И организации, способные согласовывать деятельность различных специалистов и институтов.
Поэтому после разработки теоретических оснований Метаразвития возникает самостоятельная проблема.
Какую организационную форму должна иметь научно-технологическая система, специально предназначенная для создания и совершенствования генеральной технологии опережения опережения?
Обычная коммерческая компания ориентируется прежде всего на производство продуктов или оказание услуг, имеющих определённую экономическую ценность.
Академическая лаборатория преимущественно создаёт и проверяет научные знания.
Инженерный центр разрабатывает технические конструкции.
Промышленное предприятие обеспечивает изготовление и эксплуатацию изделий.
Научный консорциум объединяет возможности нескольких организаций для выполнения определённой исследовательской программы.
Все перечисленные формы могут участвовать в Метаразвитии.
Но каждая из них решает лишь определённую часть генеральной задачи.
Следовательно, возникает необходимость проектирования организации, способной объединять фундаментальные исследования, создание новых физических технологий, разработку интеллектуально-креативных машин, независимую проверку результатов и совершенствование методов последующих исследований.
В авторской концепции настоящей книги для обозначения подобной организации предлагается название INM — International NooMachines.
В буквальном переводе оно может быть передано как «Международные ноомашины».
Однако организационный смысл проекта значительно шире создания отдельного класса интеллектуальных устройств.
INM предлагается рассматривать как будущую международную научно-технологическую корпорацию, генеральная миссия которой заключается в исследовании и практическом создании технологии Метаразвития.
При этом необходимо сразу установить важное разграничение.
В настоящей главе INM рассматривается как авторский организационно-технологический проект.
Предлагаемые корпоративная структура, органы управления, исследовательские подразделения и формы международной кооперации имеют проектный характер.
Они не означают, что уже существует зарегистрированная международная корпорация с утверждёнными участниками, заключёнными партнёрскими соглашениями, обеспеченным финансированием и созданной генеральной технологией META.
Юридическая форма, юрисдикция, состав учредителей, действительные партнёры и финансовые обязательства должны определяться на отдельной стадии практической реализации.
Такое разграничение необходимо для научной и организационной строгости.
Международный характер названия не доказывает наличия международного статуса.
Корпоративная концепция не является готовым уставом.
А стратегическая миссия не гарантирует достижения соответствующего научно-технологического результата.
Именно поэтому в настоящей главе необходимо перейти от общей идеи INM к проектированию конкретных принципов организации.
Предполагается рассмотреть пять основных вопросов.
Первый — почему для реализации Метаразвития может потребоваться новый тип научно-технологической корпорации.
Второй — каким образом следует определить генеральную миссию и проверяемые цели INM.
Третий — как организовать PICO и NOO в общей корпоративной архитектуре.
Четвёртый — как должна строиться международная научная кооперация.
Пятый — какие принципы управления и технологической ответственности необходимы для устойчивой работы организации.
При этом за основу следует принимать не только авторские положения META–PICO–NOO, но и существующий мировой опыт.
Особое значение имеют международные научные организации, исследовательские консорциумы, институты технологической кооперации, миссионно ориентированные инновационные программы и современные стандарты управления исследованиями.
Однако подобный опыт следует использовать как методологическую основу.
INM не должна механически копировать какую-либо существующую организацию.
Её предполагаемое отличие определяется особым предметом деятельности.
INM должна быть предназначена не только для создания новых технологий, но и для разработки воспроизводимых методов повышения эффективности их последующего создания.
Именно это положение составляет исходный смысл её корпоративной концепции.
1.1. Почему необходим новый тип научно-технологической корпорации
1.1.1. Организационные ограничения традиционного научно-технологического развития
Современная мировая наука располагает множеством организаций, обеспечивающих получение новых знаний и создание технических систем.
Университеты проводят фундаментальные и прикладные исследования.
Научные институты развивают определённые дисциплины.
Промышленные корпорации создают технологии и продукты.
Инженерные компании занимаются проектированием.
Вычислительные центры предоставляют специализированные ресурсы.
Исследовательские консорциумы объединяют деятельность нескольких участников.
Подобное разделение труда обеспечивает высокую специализацию.
Однако одновременно создаёт необходимость сложной координации.
Например, физическая гипотеза может возникнуть в университетской лаборатории.
Расчётная модель — разрабатываться в другой организации.
Экспериментальное устройство — создаваться в специализированном технологическом центре.
А промышленное освоение — осуществляться коммерческим предприятием.
Между этими стадиями возникают информационные, организационные и экономические ограничения.
Результаты одного коллектива могут оказаться недостаточно документированными для другого.
Методы измерений — несовместимыми.
А условия доступа к данным — неопределёнными.
Следовательно, эффективность полного научно-технологического цикла зависит не только от качества отдельных исследований, но и от организации их взаимодействия.
1.1.2. Рост сложности современной науки
Одной из устойчивых тенденций научно-технического развития является увеличение специализации исследователей.
Многие современные технологические задачи требуют одновременного использования знаний из различных дисциплин.
Например, создание перспективного электронного устройства может потребовать физики твёрдого тела.
Квантовой механики.
Материаловедения.
Химии поверхностей.
Метрологии.
Микро- и нанотехнологий.
Вычислительного моделирования.
И системной инженерии.
В исследовании Wuchty, Jones и Uzzi, опубликованном в Science в 2007 году, было показано возрастающее значение коллективной научной деятельности [8].
На основании больших массивов научных публикаций и патентов авторы выявили усиление роли исследовательских команд в производстве знаний.
Однако соответствующая тенденция сама по себе не означает, что увеличение числа участников автоматически повышает результативность исследования.
Кооперация имеет собственную стоимость.
Поэтому для INM необходимо проектировать не просто многочисленную исследовательскую организацию, а эффективную систему взаимодействия различных компетенций.
1.1.3. Научно-технологическая сеть как механизм создания инноваций
В работе Powell, Koput и Smith-Doerr 1996 года исследовалась роль межорганизационных сетей в биотехнологической индустрии [9].
Авторы показали, что в условиях сложной и быстро развивающейся базы знаний значительная часть инновационной деятельности может осуществляться посредством взаимодействия специализированных организаций.
Для концепции INM это имеет непосредственное значение.
Создание будущей генеральной технологии не обязательно требует сосредоточения всех лабораторий, специалистов и производственных возможностей внутри одной компании.
Возможно формирование сети организаций, объединённых общей исследовательской программой.
Однако подобная сеть нуждается в управлении.
Необходимо устанавливать цели.
Распределять задачи.
Согласовывать стандарты данных.
И определять права на полученные результаты.
Следовательно, INM должна рассматриваться не только как возможный юридический субъект, но и как проектируемая система координации исследовательских возможностей.
1.1.4. Международный опыт CERN
Одним из важнейших примеров международной научной кооперации является CERN — Европейская организация по ядерным исследованиям.
Её организационная модель основывается на международном соглашении и участии государств-членов.
Согласно официальной документации CERN, ключевые решения принимает Совет организации.
Он определяет научную политику, утверждает программы и бюджеты и контролирует деятельность организации.
При этом существенную роль выполняют специальные научные и финансовые комитеты [10].
Этот опыт показывает возможность создания устойчивой международной исследовательской инфраструктуры, объединяющей научные компетенции и значительные материальные ресурсы.
Однако необходимо подчеркнуть принципиальное различие.
CERN представляет межправительственную организацию со специальным юридическим статусом.
Предлагаемая INM не обладает таким статусом на основании одного авторского замысла.
Поэтому непосредственное копирование модели CERN не представляется обязательным или автоматически осуществимым.
Для INM важны прежде всего принципы совместной исследовательской инфраструктуры, научной экспертизы и разграничения стратегического и оперативного управления.
1.1.5. Опыт imec
Особый интерес для PICO представляет международный исследовательский центр imec.
Он специализируется на наноэлектронике, цифровых технологиях и связанных научно-технических направлениях [11].
Его деятельность опирается на исследовательскую инфраструктуру и взаимодействие с промышленными и академическими партнёрами.
Подобная модель имеет непосредственное отношение к проблемам перспективной электронной элементной базы.
Она показывает, что создание сложных полупроводниковых технологий может требовать кооперации многочисленных участников, включая разработчиков оборудования, материалов и электронных архитектур.
Однако imec не следует рассматривать как уже существующую организацию по реализации авторской концепции Метаразвития.
Его предмет и цели определяются собственной исследовательской программой.
Для INM соответствующий опыт полезен как пример организации совместных технологических исследований и предоставления доступа к дорогостоящей инфраструктуре.
1.1.6. Опыт SEMATECH
Другим примером является исследовательский консорциум SEMATECH.
Он был создан в 1987 году для развития полупроводниковых производственных технологий.
В его деятельности участвовали промышленные компании, а на первоначальном этапе существенную роль играло федеральное финансирование США [12].
Этот опыт показывает возможность объединения ресурсов компаний для исследования проблем, решение которых выходит за пределы возможностей отдельных участников.
Однако SEMATECH имел конкретную историческую и промышленную задачу.
Для INM его значение заключается не в необходимости повторять такую же юридическую или финансовую структуру.
Важен принцип совместного исследования технологических ограничений и передачи полученных результатов участникам.
1.1.7. Чему международный опыт не даёт готового ответа
Примеры CERN, imec и SEMATECH показывают, что существуют различные способы организации крупномасштабной научно-технологической деятельности.
Однако ни одна из этих организаций не может рассматриваться как готовая универсальная модель Метаразвития.
CERN ориентирован на определённую фундаментальную научную миссию.
Imec — на развитие наноэлектроники и цифровых технологий.
SEMATECH исторически был связан с повышением возможностей полупроводниковой промышленности.
Проект INM предполагает иную генеральную постановку.
Его цель должна заключаться не только в создании определённого физического устройства или исследовательской инфраструктуры.
Необходимо исследовать возможность воспроизводимого совершенствования методов создания последующих технологий.
Следовательно, особым элементом INM должен стать самостоятельный контур метатехнологической оценки и улучшения исследовательской деятельности.
1.1.8. Недостаточность обычной продуктовой организации
Коммерческая технологическая компания может успешно разрабатывать новые продукты.
Однако её система оценки обычно включает стоимость, сроки разработки, рыночные показатели и финансовые результаты.
Подобные критерии необходимы и для INM.
Но их недостаточно.
Например, разработка коммерчески успешного программного продукта не обязательно означает совершенствование методов научно-технологического развития.
А фундаментально значимый физический эксперимент может не иметь немедленной коммерческой отдачи.
Следовательно, генеральная миссия INM требует сочетания нескольких горизонтов.
Фундаментальных исследований.
Разработки экспериментальных технологий.
Создания прикладных продуктов.
И оценки улучшения самих методов исследований.
При этом необходимо сохранять экономическую дисциплину.
Однако краткосрочная прибыль не должна быть единственным критерием всех научных программ.
1.1.9. Недостаточность исключительно академической организации
С другой стороны, традиционная академическая модель также не полностью соответствует предполагаемой задаче.
Она может обеспечивать высокое качество фундаментальной науки.
Однако переход к инженерному устройству или промышленной технологии часто требует специальных ресурсов.
Например, изготовления образцов.
Производственной метрологии.
Испытания надёжности.
И экономического анализа.
Поэтому для INM необходимо проектировать механизм передачи результатов между фундаментальными и прикладными исследованиями.
Однако такая интеграция не должна снижать научную независимость.
Отрицательный результат физического эксперимента должен сохранять научную ценность, даже если он не соответствует первоначальным коммерческим ожиданиям.
1.1.10. Миссионно ориентированная организация
В современной экономике инноваций развивается подход, основанный на постановке крупных научно-технологических миссий.
В работе Марианы Маццукато 2018 года исследовались проблемы организации миссионно ориентированной инновационной политики [5].
В докладе OECD 2026 года Forging New Frontiers in Mission-Oriented Innovation Policies особое внимание уделено формированию ясных целей, координации участников, адаптивному управлению и оценке результатов [4].
Для INM соответствующий подход имеет важное значение.
Генеральная миссия должна быть достаточно масштабной, чтобы объединять различные научные направления.
Но конкретные исследовательские задачи должны оставаться измеримыми и ограниченными.
Следовательно, необходимо различать стратегическую миссию и операционные цели отдельных проектов.
1.1.11. Новый организационный тип как исследовательская гипотеза
Необходимо подчеркнуть, что выражение «корпорация нового типа» не должно использоваться как утверждение о существовании неизвестной ранее юридической формы.
Научно-технологические корпорации, консорциумы и междисциплинарные исследовательские организации уже существуют.
Предлагаемая новизна INM заключается в её функциональной миссии.
Она должна объединять создание технологий с экспериментальным совершенствованием способов их последующего создания.
Однако необходимо исследовать, действительно ли подобная организация обеспечивает преимущество перед существующими моделями.
Например, сокращает ли она время передачи результатов между лабораториями.
Повышает ли воспроизводимость.
Уменьшает ли полную стоимость исследований.
И улучшает ли эффективность последующих проектов.
Следовательно, сама корпоративная модель INM также должна рассматриваться как проверяемая организационно-технологическая гипотеза.
1.1.12. Рабочее определение INM
Для дальнейшего изложения предлагается следующее определение.
International NooMachines — проектируемая международная научно-технологическая корпорация или корпоративно организованный исследовательский консорциум, предназначенный для создания, интеграции, независимой проверки и совершенствования субтехнологий PICO и NOO в целях разработки генеральной технологии Метаразвития META.
Важнейшим свойством такой организации должна стать способность сохранять самостоятельные исследовательские программы и одновременно обеспечивать их совместную оценку.
При этом корпоративная форма должна выбираться на основании юридической и экономической реализуемости.
Наличие слова International в названии не устанавливает автоматически правовой статус или международные полномочия.
1.1.13. Главный вывод раздела
Для реализации Метаразвития может потребоваться организация, объединяющая свойства научного института, технологической корпорации и исследовательского консорциума.
Однако её специфическая задача заключается не в простом объединении ресурсов.
Корпоративная новизна INM должна определяться наличием воспроизводимого механизма совершенствования самих научно-технологических процессов.
Именно этот принцип отличает предполагаемую миссию INM от обычной программы разработки перспективных устройств или интеллектуальных продуктов.
1.2. Генеральная цель INM — создание технологии Метаразвития
1.2.1. Различие между миссией и научным результатом
Генеральная цель крупной исследовательской организации должна определять долгосрочное направление её деятельности.
Однако миссия и достигнутый результат не являются тождественными понятиями.
Организация может поставить задачу создания принципиально нового вычислительного устройства.
Но это не означает, что соответствующее устройство уже существует.
Аналогично INM может поставить генеральную цель разработки технологии Метаразвития.
Но научное подтверждение её осуществимости должно быть получено в ходе последующих исследований.
Следовательно, необходимо различать стратегическое намерение, исследовательскую гипотезу, экспериментальный результат и практически освоенную технологию.
1.2.2. Генеральная миссия INM
В рамках авторской концепции предлагается следующая формулировка.
Генеральная миссия International NooMachines заключается в исследовании, проектировании, экспериментальном создании и последовательном совершенствовании технологии Метаразвития — воспроизводимой системы повышения эффективности создания новых знаний, изобретений и технологий на основе синхронного развития физической субтехнологии PICO и интеллектуально-креативной субтехнологии NOO.
В этой формулировке необходимо выделить несколько принципиальных компонентов.
Первый — научное исследование возможности Метаразвития.
Второй — создание экспериментальных технологических инструментов.
Третий — объединение физического и интеллектуально-креативного направлений.
Четвёртый — независимая проверка полученных результатов.
Пятый — контролируемое совершенствование методов последующих исследований.
Шестой — исследование экономической и практической реализуемости.
Следовательно, миссия INM должна одновременно включать научную неопределённость и инженерную направленность.
1.2.3. Три уровня корпоративных целей
Для практической программы предлагается выделить три уровня целей.
Первый — предметный.
Получение новых физических и интеллектуально-креативных результатов.
Второй — технологический.
Создание воспроизводимых методов и исследовательских платформ.
Третий — метатехнологический.
Доказательство возможности совершенствования способов получения последующих научно-технических результатов.
При этом достижение первого уровня не должно автоматически объявляться доказательством третьего.
Например, создание атомарно-точного электронного компонента представляет значимый результат PICO.
Но для META необходимо установить, каким образом соответствующее исследование способствовало совершенствованию методов дальнейшей разработки.
1.2.4. Первая генеральная задача — создание физических предпосылок PICO
В рамках PICO необходимо исследовать перспективные электронные материалы и архитектуры.
Особое значение имеют атомарно-точные функциональные структуры.
Новые способы управления электронными состояниями.
Физические интерфейсы.
Альтернативные механизмы переключения.
И методы интеграции электронных устройств.
Однако программа не должна заранее предполагать гарантированное промышленное превосходство таких структур.
Например, экспериментальный одноатомный транзистор, представленный Fuechsle и соавторами в 2012 году [37], подтверждает возможность определённого атомарно-точного устройства.
Но не доказывает существования массовой промышленной платформы пикоэлектроники.
Следовательно, цели PICO должны устанавливаться последовательно — от проверки физических принципов до оценки инженерной и экономической пригодности.
1.2.5. Вторая генеральная задача — создание NOO
В рамках NOO предполагается разрабатывать интеллектуально-креативные системы, способные участвовать в научном поиске и инженерном проектировании.
В частности, исследовать автоматизированное формирование гипотез.
Использование научных инструментов.
Проверку результатов.
Планирование экспериментов.
И контролируемое совершенствование методов решения задач.
Однако наличие современных языковых моделей не должно автоматически рассматриваться как создание полноценной ноомашины.
Для NOO требуется независимая проверка определённых функциональных возможностей.
Особенно важен полный исследовательский цикл.
От постановки задачи — до подтверждённого полезного результата.
1.2.6. Третья генеральная задача — интеграция PICO и NOO
Следующая задача связана с организацией совместных исследований.
Например, NOO может участвовать в поиске перспективных материалов PICO.
Формировании расчётных гипотез.
Разработке планов экспериментальной проверки.
И анализе результатов.
PICO, в свою очередь, может предоставлять NOO физические задачи с независимыми критериями достоверности.
В долгосрочной перспективе определённые аппаратные результаты PICO потенциально могут использоваться в вычислительной инфраструктуре NOO.
Но подобный эффект должен подтверждаться на уровне законченных вычислительных функций.
Следовательно, интеграция должна осуществляться по мере возникновения научно обоснованных и проверяемых возможностей.
1.2.7. Четвёртая генеральная задача — создание методов META
Наиболее существенным направлением становится исследование самого процесса создания технологий.
Например, в ходе совместного проекта PICO и NOO разработан новый экспериментальный метод.
Необходимо определить, повышает ли он эффективность следующей серии исследований.
Если преимущество подтверждается, соответствующий метод может включаться в генеральную исследовательскую платформу.
Но далее возникает новая задача.
Можно ли совершенствовать саму процедуру разработки подобных методов?
И обеспечивает ли это дополнительные преимущества?
Следовательно, генеральная миссия INM должна включать экспериментальное исследование методологических улучшений второго уровня.
1.2.8. Миссия и проверяемые результаты
Для научной состоятельности стратегическая миссия должна преобразовываться в конкретные исследовательские цели.
Направление Проектная цель Критерий подтверждения
PICO Новый физический элемент Независимый эксперимент
NOO Интеллектуально-креативная функция Проверенная результативность
PICO–NOO Совместный исследовательский цикл Дополнительный эффект
META Улучшение метода разработки Новые контрольные задачи
INM Устойчивая организация исследований Воспроизводимые результаты и отчётность
Представленная таблица является авторской проектной схемой.
Она не свидетельствует о фактическом достижении перечисленных результатов.
1.2.9. Принцип поэтапного достижения миссии
При проектировании INM целесообразно использовать последовательную систему исследовательских стадий.
Первоначально формулируются гипотезы и критерии.
Затем создаются экспериментальные прототипы.
После этого выполняются независимые испытания.
Следующим этапом становится воспроизводимость.
Затем — ограниченное практическое применение.
И только после этого рассматривается масштабирование.
Однако данные стадии не должны пониматься как заранее гарантированная последовательность успехов.
На каждом этапе возможен отрицательный результат.
Следовательно, необходимо предусматривать условия изменения или прекращения отдельных исследовательских направлений.
1.2.10. Критерии принятия исследовательских проектов
Для практического управления полезен опыт DARPA.
Так называемый Heilmeier Catechism включает вопросы о цели проекта, существующих ограничениях, новизне, значимости, рисках, стоимости, сроках и промежуточных способах проверки [13].
Для INM данный подход представляет методологический ориентир.
Каждая исследовательская программа должна объяснять, что именно предполагается создать.
Почему существующие методы недостаточны.
Какое новое предположение проверяется.
Какие ресурсы необходимы.
И по каким признакам будет установлен результат.
Однако разработка INM требует дополнительного вопроса.
Может ли результат проекта совершенствовать методы последующих исследований, и каким образом это будет проверяться?
Именно этот вопрос должен отличать общую программу META от обычного технологического проекта.
1.2.11. Экономическая цель INM
Генеральная технология должна оцениваться не только по научной новизне.
Особое значение имеет полная стоимость полезного результата.
Например, можно создать чрезвычайно сложную исследовательскую систему, способную формировать новые гипотезы.
Но если их проверка требует чрезмерных затрат, экономическая эффективность может оказаться ограниченной.
Поэтому необходимо учитывать вычисления.
Эксперименты.
Труд исследователей.
Оборудование.
Материалы.
И стоимость независимой проверки.
Следовательно, важнейшим экономическим ориентиром INM должно стать снижение полной стоимости создания подтверждённых полезных научно-технических результатов.
Но такое снижение необходимо измерять, а не предполагать заранее.
1.2.12. Общественная миссия
Создание новых технологий способно обладать значительной общественной ценностью.
Однако она не возникает автоматически.
Например, снижение стоимости вычислений может расширять доступ к интеллектуальным инструментам.
Но одновременно усиливать энергетические потребности.
Новая электронная технология может создавать перспективные производственные возможности.
Но требовать дорогостоящих материалов или оборудования.
Поэтому INM должна оценивать не только техническую результативность, но и возможные общественные последствия.
Особенно важны доступность научных знаний, условия использования интеллектуальных систем, экологическая ответственность и развитие профессиональных компетенций.
1.2.13. Границы стратегической миссии
Одна из основных опасностей масштабных научно-технологических программ заключается в чрезмерном расширении целей.
Если организация одновременно пытается решать все фундаментальные научные проблемы и создавать технологии во всех отраслях, возникает риск распыления ресурсов.
Поэтому первоначальная миссия INM должна иметь ограниченные экспериментальные направления.
Например, исследование нескольких классов перспективных электронных структур.
И создание специализированных систем NOO для соответствующих задач.
По мере накопления подтверждённых результатов возможно расширение программы.
Однако каждый новый этап должен обосновываться.
1.2.14. Миссия и условия её пересмотра
Научная миссия должна обладать устойчивостью.
Но она не должна превращаться в догму.
Если определённое направление PICO систематически не подтверждает первоначальные гипотезы, программа должна пересматриваться.
Если специальная архитектура NOO не демонстрирует преимущества перед доступными ИИ-инструментами, необходимо изменять её методы.
Если совместная система не обеспечивает дополнительного эффекта, требуется уточнять модель взаимодействия.
Следовательно, верность генеральной миссии не должна отождествляться с обязательным сохранением каждой первоначальной технической идеи.
1.2.15. Главный вывод раздела
Генеральная цель INM заключается в исследовании и создании технологии Метаразвития.
Однако её достижение требует последовательных предметных, технологических и метатехнологических результатов.
Миссия должна оставаться долгосрочной, а каждый этап её реализации — конкретным, измеримым и допускающим независимое отрицательное заключение.
1.3. PICO и NOO в организационной архитектуре
1.3.1. Необходимость разделения исследовательских функций
PICO и NOO имеют различную научную природу.
Первая преимущественно связана с физикой, электроникой и материаловедением.
Вторая — с интеллектуальными вычислениями, математическим моделированием, научной информацией и автоматизированным исследовательским поиском.
Поэтому их нельзя эффективно объединять только посредством общего административного подразделения.
Необходимо определить самостоятельные исследовательские программы.
Собственные методы проверки.
И специфические требования к инфраструктуре.
Однако генеральная корпорация должна обеспечивать возможность их совместной работы.
Следовательно, организационная архитектура должна сочетать автономность и интеграцию.
1.3.2. Функциональная модель корпорации
Для первоначального проектирования предлагается следующая структура.
Первый уровень — стратегическое управление INM.
Он определяет общую миссию, основные направления деятельности, ресурсы и ответственность.
Второй уровень — автономные научно-технологические программы.
На нём развиваются PICO и NOO.
Третий уровень — интеграционная платформа META.
Она предназначена для организации и проверки совместных исследований.
Четвёртый уровень — независимая научная экспертиза.
Он обеспечивает оценку качества и воспроизводимости результатов.
Пятый уровень — инфраструктурные и корпоративные службы.
Они отвечают за вычисления, оборудование, договоры, финансы, данные и технологическую безопасность.
Данная структура является проектным предложением.
Она не означает существования уже созданных органов INM.
1.3.3. Исследовательская программа PICO
Для PICO целесообразно предусмотреть несколько функциональных направлений.
Физика перспективных электронных систем.
Атомарно-точные структуры.
Новые материалы и интерфейсы.
Математическое моделирование электронных состояний.
Экспериментальная метрология.
И инженерная интеграция.
Однако на первоначальном этапе необязательно создавать отдельный департамент для каждого направления.
Часть исследований может осуществляться через специализированные партнёрские лаборатории.
Главное заключается в наличии единой физической исследовательской программы с проверяемыми результатами.
1.3.4. Исследовательская программа NOO
Для NOO предлагается выделить функциональные направления, связанные с созданием интеллектуально-креативных систем.
Научно-информационный поиск.
Формирование гипотез.
Алгоритмическое проектирование.
Работа со специализированными научными инструментами.
Исследовательская память.
Независимая проверка.
И контролируемое совершенствование методов.
При этом NOO не следует ограничивать исключительно применением больших языковых моделей.
Для определённых задач могут использоваться специализированные математические алгоритмы и системы моделирования.
Главным объектом исследования должна оставаться эффективность полноценной когнитивно-креативной функции.
1.3.5. Контур META как самостоятельная корпоративная функция
Особое значение имеет создание функциональной группы, предназначенной не для разработки отдельной физической или интеллектуальной технологии, а для оценки методов их создания.
Предлагается обозначить её как контур META.
Его основные задачи включают разработку экспериментальных протоколов.
Сравнение исследовательских процессов.
Оценку времени и стоимости результатов.
Исследование воспроизводимости.
И проверку методологических улучшений.
Однако необходимо учитывать возможный конфликт интересов.
Если группа, разрабатывающая определённую архитектуру, самостоятельно признаёт её преимущества, оценка может оказаться необъективной.
Поэтому часть проверочных функций должна осуществляться независимо от разработчиков.
1.3.6. Независимый научный совет
Для обеспечения научной состоятельности предлагается предусмотреть независимый научный совет.
Он может включать специалистов по физике.
Материаловедению.
Искусственному интеллекту.
Метрологии.
Системной инженерии.
Статистике.
И научной методологии.
Однако наличие авторитетных специалистов не заменяет экспериментального доказательства.
Основная функция совета должна заключаться в проверке научной постановки и качества представленных результатов.
Необходимо также устанавливать правила раскрытия конфликтов интересов.
Особенно при оценке проектов, в которых члены совета участвуют непосредственно.
1.3.7. Различие научного совета и исполнительного управления
Научный совет и исполнительное руководство должны выполнять разные функции.
Научный совет оценивает обоснованность гипотез и достоверность результатов.
Исполнительное руководство организует ресурсы, договоры, оборудование и выполнение утверждённых программ.
При этом научные рекомендации не должны автоматически превращаться в административные распоряжения.
И наоборот, финансовые интересы не должны определять научную истинность.
Следовательно, корпоративная архитектура должна разграничивать компетенции и ответственность.
1.3.8. Единая исследовательская память
Для взаимодействия PICO и NOO необходимо создать совместимую исследовательскую память.
Она должна сохранять происхождение данных.
Исходные гипотезы.
Результаты расчётов.
Условия физических измерений.
Обнаруженные ошибки.
И историю изменения исследовательских методов.
Принципы FAIR, сформулированные Wilkinson и соавторами в 2016 году [28], представляют важную методологическую основу.
Однако открытость научных данных должна сочетаться с правовыми и техническими ограничениями.
Например, некоторые сведения могут относиться к охраняемой интеллектуальной собственности или содержать чувствительную техническую информацию.
Следовательно, совместимость данных не должна означать безусловно неограниченный доступ.
1.3.9. Цифровая платформа INM
Цифровая инфраструктура должна поддерживать работу различных научных коллективов.
Для этого необходимы средства постановки задач.
Научно-информационного поиска.
Выполнения расчётов.
Управления экспериментами.
Хранения данных.
И документирования результатов.
В качестве технических ориентиров могут использоваться AiiDA и OPTIMADE [29, 30].
Однако эти платформы не представляют готовую генеральную архитектуру META.
Их значение состоит в существующих методах воспроизводимых вычислений и совместимого обмена материаловедческими данными.
Для INM потребуется самостоятельная интеграция соответствующих функций.
1.3.10. Совместные проектные группы
Для решения конкретных задач целесообразно формировать временные междисциплинарные группы.
Например, при исследовании перспективного электронного контакта в проект могут входить физики PICO.
Специалисты по моделированию.
Разработчики NOO.
Экспериментаторы.
И специалисты по независимой проверке.
После завершения исследования группа подготавливает не только технический отчёт.
Необходимо также оценить эффективность использованных методов.
Например, какие стадии оказались наиболее затратными.
Какие гипотезы были проверены.
Какие решения привели к ошибкам.
И какие процедуры целесообразно изменить.
Именно такой анализ создаёт возможность преобразования предметного исследования в метатехнологический результат.
1.3.11. Разделение проектного и функционального управления
Для INM возможно использование матричной организационной структуры.
Специалист относится к определённому научному направлению.
Но участвует в конкретном междисциплинарном проекте.
Подобный подход позволяет совместно использовать ограниченные экспертные ресурсы.
Однако необходимо разграничивать ответственность.
Например, руководитель проекта отвечает за согласование задач и сроков.
А руководитель научного направления — за качество специализированных методов.
При возникновении противоречий требуется заранее установленная процедура решения.
Следовательно, матричная структура должна сопровождаться ясными полномочиями.
1.3.12. Корпоративная инфраструктура
Помимо основных научных подразделений необходимы общие службы.
В частности, финансовое управление.
Договорная работа.
Управление интеллектуальной собственностью.
Информационная безопасность.
Поддержка вычислительных систем.
Обслуживание физических лабораторий.
И подготовка специалистов.
Однако создание чрезмерно сложной административной системы способно увеличивать стоимость исследований.
Поэтому организационная структура должна развиваться поэтапно.
На первоначальной стадии часть функций может выполняться внешними партнёрами.
По мере роста программы возможно формирование собственных служб.
1.3.13. Система исследовательских стадий
Для INM необходимо использовать отдельные критерии зрелости PICO, NOO и META.
В предыдущих частях книги были предложены авторские шкалы P0–P5 и N0–N5.
Однако они не являются международными стандартами и не должны автоматически отождествляться.
Кроме того, доказанность метатехнологического преимущества требует самостоятельной оценки.
Например, успешная физическая демонстрация устройства не доказывает эффективность NOO.
А успешное выполнение интеллектуальной задачи не означает возникновения генеральной технологии META.
Следовательно, корпоративная система отчётности должна сохранять раздельные статусы.
1.3.14. Пример организационного исследования PICO–NOO–META
Рассмотрим условный проект разработки новой электронной структуры.
Физическая группа PICO формирует задачу и определяет измеряемые характеристики.
NOO выполняет поиск литературы, расчётное моделирование и подготовку экспериментальных альтернатив.
Затем физическая лаборатория проводит независимые измерения.
После этого совместная группа анализирует результаты.
Однако заключительный этап относится к META.
Необходимо исследовать, обеспечило ли использование NOO дополнительное преимущество по сравнению с современными доступными исследовательскими методами.
Если преимущество подтверждается, формируется предложение по стандартизации соответствующей процедуры.
Затем метод испытывается на новой задаче.
Только после такого испытания возникает основание говорить о подтверждённом методологическом улучшении.
1.3.15. Основная организационная матрица
Подразделение или функция Основная задача Критерий результативности
Стратегическое руководство Миссия и ресурсы Обоснованное управление
PICO Физические технологии Проверенные устройства
NOO Интеллектуальные методы Подтверждённые функции
META Улучшение методов исследований Эффект последующих циклов
Независимая экспертиза Научная достоверность Воспроизводимость
Инфраструктура Вычисления и оборудование Надёжность и стоимость
Международная кооперация Партнёрские исследования Измеримый совместный результат
Корпоративное обеспечение Договоры, финансы, безопасность Управляемость и соответствие требованиям
Таблица представляет проектную модель.
Конкретное число подразделений, их юридическая форма и административная подчинённость должны определяться при практической реализации.
1.3.16. Главный вывод раздела
Организационная архитектура INM должна обеспечивать самостоятельное развитие PICO и NOO при наличии общего исследовательского контура META.
При этом принципиально важно разделять разработку технологии, её независимую проверку и оценку методологического преимущества.
Именно наличие самостоятельного механизма проверки и совершенствования исследовательских методов должно стать главным организационным отличием INM.
1.4. Международная структура научной кооперации
1.4.1. Почему Метаразвитие требует международного взаимодействия
Современная научно-технологическая деятельность характеризуется высокой специализацией.
Различные организации обладают уникальными компетенциями.
Одни разрабатывают новые материалы.
Другие создают экспериментальные приборы.
Третьи совершенствуют вычислительные алгоритмы.
Четвёртые обладают промышленными возможностями.
Поэтому создание сложной системы PICO–NOO–META может потребовать международной кооперации.
Однако международность не должна рассматриваться как самоцель.
Она должна обеспечивать доступ к реально необходимым знаниям, инфраструктуре и методам.
Следовательно, каждое международное партнёрство необходимо обосновывать с точки зрения научного результата.
1.4.2. Формы международной организации
Для практической реализации INM возможны различные организационные формы.
Первая — исследовательская сеть, основанная на соглашениях между самостоятельными организациями.
Вторая — договорный научно-технологический консорциум.
Третья — единая юридически зарегистрированная организация с международными участниками.
Четвёртая — сочетание центральной исследовательской структуры и независимых партнёрских лабораторий.
Пятая — система специализированных совместных проектов, объединённых общей программой META.
Однако преимущества каждой формы зависят от выбранной юрисдикции, состава участников и источников финансирования.
Поэтому правовая форма не должна объявляться заранее установленной.
Её выбор требует отдельного юридического и экономического исследования.
1.4.3. Принцип распределённой научной инфраструктуры
Создание всех необходимых лабораторий внутри одной организации может потребовать чрезвычайно больших затрат.
Поэтому для первоначальной INM перспективной представляется распределённая модель.
Например, исследования материалов могут выполняться в одной специализированной лаборатории.
Атомарная метрология — в другой.
Вычислительное моделирование — в отдельном центре.
Разработка NOO — в распределённой программной группе.
При этом результаты объединяются в общей цифровой исследовательской системе.
Однако необходимо обеспечить совместимость данных и измерительных процедур.
Следовательно, распределённая инфраструктура должна сопровождаться общими требованиями к документированию и проверке.
1.4.4. Научные партнёры
Первую категорию потенциальных участников составляют университеты и исследовательские институты.
Их вклад может заключаться в фундаментальных знаниях.
Специализированных лабораториях.
Подготовке молодых исследователей.
И независимой научной экспертизе.
Однако нельзя предполагать, что участие академической организации автоматически обеспечивает высокую результативность проекта.
Необходимо устанавливать конкретную исследовательскую задачу.
Ответственность.
Ресурсы.
И правила публикации результатов.
При этом академическая независимость должна сохраняться в пределах договорных обязательств и применимого законодательства.
1.4.5. Промышленные партнёры
Вторую категорию составляют технологические предприятия.
Особенно значимыми могут быть разработчики полупроводникового оборудования.
Производители электронных компонентов.
Компании материаловедения.
Разработчики вычислительных платформ.
И специализированные инженерные организации.
Их участие способно обеспечивать переход от лабораторного результата к промышленной технологии.
Однако коммерческие участники могут обладать различными интересами.
Например, стремиться к эксклюзивному использованию определённого технического решения.
Поэтому необходимо заранее согласовывать условия доступа к результатам.
И избегать ситуаций, когда интересы одного участника необоснованно блокируют всю генеральную программу.
1.4.6. Партнёры в области вычислений и искусственного интеллекта
Для NOO существенное значение имеют организации, разрабатывающие интеллектуальные модели, вычислительные ускорители и научное программное обеспечение.
Однако необходимо учитывать динамику современного рынка искусственного интеллекта.
Используемая модель может обновляться.
Изменять условия лицензирования.
Или прекращать поддержку определённого программного интерфейса.
Поэтому INM должна стремиться к технологической переносимости.
Особенно важно сохранять возможность перехода между различными совместимыми вычислительными платформами.
Следовательно, корпоративная программа не должна без достаточного основания зависеть от единственного поставщика.
1.4.7. Международная научная кооперация и модель тройной спирали
В работе Etzkowitz и Leydesdorff 2000 года рассматривалось взаимодействие университетов, промышленности и государства в развитии инновационных систем [7].
Соответствующая модель получила название Triple Helix — «тройная спираль».
Для INM она представляет важный теоретический ориентир.
Университеты создают знания.
Предприятия обеспечивают промышленную реализацию.
Государственные и общественные институты формируют часть инфраструктурных и нормативных условий.
Однако INM не должна рассматриваться исключительно как государственная программа.
Возможны различные сочетания частных, академических, общественных и иных участников.
Главным условием становится согласованность исследовательской миссии и правомерность сотрудничества.
1.4.8. Конвергентные исследования
Национальный научный фонд США использует понятие convergence research для обозначения исследований, основанных на глубокой интеграции различных дисциплин при решении существенных научных задач [14].
Для PICO–NOO–META этот подход имеет непосредственное значение.
Например, исследование атомарного электронного устройства может требовать физики, материаловедения, вычислительной науки и системной инженерии.
Но объединение компетенций должно происходить вокруг общей проверяемой задачи.
Следовательно, международная программа INM должна формировать междисциплинарные проекты на основании научной необходимости, а не исключительно формального представительства разных организаций.
1.4.9. Договорная основа сотрудничества
Для каждого совместного проекта необходимо определять правовой режим взаимодействия.
Согласно материалам Всемирной организации интеллектуальной собственности, соглашения о совместных исследованиях обычно устанавливают цели сторон, используемые ресурсы, распределение рисков, права на результаты и условия их коммерциализации [23, 24].
Для INM это имеет принципиальное значение.
Необходимо заранее определять, какие знания и технологии были созданы до начала проекта.
Какие результаты возникают непосредственно в ходе совместного исследования.
Какие права сохраняются за участниками.
И какие лицензии необходимы для дальнейшего использования.
Однако юридические решения должны соответствовать применимому национальному и международному праву.
Универсальную договорную модель для всех стран заранее установить невозможно.
1.4.10. Исходная и создаваемая интеллектуальная собственность
Особое значение имеет разграничение background intellectual property и foreground intellectual property.
Первое понятие относится к правам на знания, технологии и другие объекты, существовавшие до соответствующего совместного исследования.
Второе — к результатам, созданным в ходе проекта.
Например, университет может предоставить разработанную ранее расчётную методику.
Промышленный партнёр — определённые технологические знания.
А совместный коллектив — создать новый способ исследования электронных материалов.
Правовой режим каждого компонента должен определяться договором.
При этом необходимо учитывать, что научный результат не всегда автоматически становится объектом патентного права.
Вопросы патентоспособности, авторства и изобретательства требуют самостоятельной правовой оценки.
1.4.11. Открытая наука и интеллектуальная собственность
Международная кооперация должна поддерживать распространение достоверных научных знаний.
В Рекомендации UNESCO об открытой науке 2021 года подчёркивается значение доступности научных результатов, сотрудничества и справедливого участия [20].
Однако открытая наука не означает отсутствие правовой защиты.
Некоторые результаты могут содержать охраноспособные технические решения.
Другие — информацию с ограниченным доступом.
Поэтому INM необходимо определить несколько режимов распространения данных.
Например, открытые научные публикации.
Публикации после ограниченной проверки прав.
Совместное использование данных в рамках договора.
И защищённые исследовательские сведения.
При этом ограничения должны быть обоснованными и заранее установленными.
1.4.12. Совместные стандарты исследовательских данных
Для международной организации особое значение имеет согласование форматов данных.
Например, результаты атомарной метрологии могут сохраняться в различных системах.
Компьютерные модели — использовать разные единицы измерения.
А экспериментальные лаборатории — применять различные методы обработки.
Если эти различия не учитываются, объединение результатов способно приводить к ошибкам.
Поэтому необходимо устанавливать совместимые форматы и требования к метаданным.
В качестве существующих методологических ориентиров могут использоваться FAIR, AiiDA и OPTIMADE [28–30].
Однако сама техническая совместимость не доказывает научную сопоставимость.
Необходим также контроль измерительных методик.
1.4.13. Независимое международное воспроизведение
Одним из наиболее значимых преимуществ международной кооперации может стать возможность независимой проверки результатов.
Например, определённая лаборатория создаёт новую электронную структуру.
Другая получает описание методики.
После этого выполняется самостоятельное исследование.
Если результаты согласуются в пределах установленных условий и неопределённости, повышается степень доказательности.
Однако необходимо учитывать, что повторение эксперимента может потребовать уникального оборудования.
Следовательно, международная программа должна заранее определять, какие данные и ресурсы необходимы для воспроизведения.
1.4.14. Международная подготовка специалистов
Одной из существенных задач INM может стать подготовка исследователей, способных работать на пересечении физических и интеллектуальных технологий.
Например, физик должен понимать возможности и ограничения компьютерного моделирования.
Разработчик NOO — учитывать особенности физических измерений.
А инженер — разбираться в проблемах воспроизводимости и технологической зрелости.
Однако междисциплинарная подготовка не должна заменять глубокую предметную квалификацию.
Необходимо сочетать специализацию с навыками взаимодействия.
Следовательно, корпоративная система образования может включать совместные исследовательские программы, обмен специалистами и подготовку проектных команд.
1.4.15. Международные ограничения сотрудничества
При организации международных проектов необходимо учитывать правовые ограничения.
Например, режимы передачи определённых технологий.
Требования защиты данных.
Экспортный контроль.
Договорные обязательства.
И применимые ограничения международной торговли.
Однако содержание этих требований зависит от конкретных государств, участников, технологий и видов деятельности.
Поэтому невозможно заранее установить универсальное разрешение на любые научно-технические передачи.
Следовательно, будущая корпорация должна предусматривать специальную юридическую и комплаенс-проверку международных проектов.
1.4.16. Справедливое распределение результатов
Для устойчивого международного сотрудничества необходимо учитывать вклад участников.
Например, одна лаборатория предоставляет уникальное оборудование.
Другая — научную модель.
Третья — вычислительную инфраструктуру.
А совместная группа — выполняет эксперимент.
В результате возникает вопрос распределения прав и преимуществ.
Однако нельзя автоматически выводить права только из количества вложенных средств.
Необходимо учитывать договорные обязательства и применимое право.
Особенно важно обеспечить прозрачность первоначальных соглашений.
Следовательно, справедливость международной кооперации должна обеспечиваться заранее согласованными правилами.
1.4.17. Варианты участия организаций
Для проектирования можно рассмотреть несколько форм взаимодействия.
Форма Содержание Типичный результат
Научный партнёр Совместные исследования Новые знания
Технологический партнёр Разработка и испытания Прототипы
Инфраструктурный партнёр Предоставление ресурсов Экспериментальные данные
Экспертный партнёр Независимая оценка Проверка результатов
Образовательный партнёр Подготовка специалистов Компетенции
Коммерческий партнёр Освоение результатов Практические продукты
Данная классификация является проектной.
Она не означает существования уже заключённых партнёрских соглашений INM.
1.4.18. Главный вывод раздела
Международная кооперация может стать одним из основных способов объединения необходимых компетенций для создания META.
Однако её результативность зависит не от числа стран и организаций.
Главный критерий заключается в способности совместных исследований создавать новые достоверные результаты и воспроизводимо совершенствовать методы их последующего получения.
1.5. Принципы управления и технологической ответственности
1.5.1. Ответственность как необходимое условие новой корпорации
Создание перспективных физических технологий и интеллектуально-креативных машин сопровождается значительной научной неопределённостью.
Ошибочные гипотезы могут приводить к неэффективным расходам.
Некорректные физические эксперименты — к повреждению оборудования.
Ошибочные интеллектуальные рекомендации — к недостоверным техническим решениям.
А непрозрачное распределение прав — к конфликтам между участниками.
Поэтому генеральная корпорация должна обладать системой технологической ответственности.
Она должна охватывать научную достоверность.
Экспериментальную безопасность.
Финансовую дисциплину.
Защиту данных.
И корректное использование исследовательских результатов.
1.5.2. Принцип научной проверяемости
Первым и главным принципом предлагается считать приоритет проверяемого результата.
Корпорация не должна объявлять научную гипотезу доказанной только на основании внутреннего согласия.
Необходимо использовать соответствующие методы проверки.
Например, физический результат должен подтверждаться экспериментально.
Алгоритмический — корректными вычислительными испытаниями.
А организационно-методологическое преимущество — сравнительными исследованиями.
Следовательно, уровень публичного утверждения должен соответствовать уровню полученных доказательств.
1.5.3. Независимость научной экспертизы
Одним из важнейших требований является отделение разработки технологии от окончательной оценки её результативности.
Например, группа NOO может создавать новую исследовательскую архитектуру.
Однако она не должна обладать исключительным правом самостоятельно признавать её превосходство.
Для этого необходимо предусмотреть независимые контрольные процедуры.
В докладе Национальных академий США Fostering Integrity in Research 2017 года подчёркнуто значение объективности, честности, открытости, справедливости, подотчётности и ответственного управления научными ресурсами [26].
Эти принципы могут использоваться как основа научной политики INM.
1.5.4. Принцип разделения полномочий
В корпоративной системе необходимо разграничивать стратегические, научные, исполнительные и проверочные функции.
Например, стратегическое руководство определяет общую миссию и утверждает ресурсы.
Научные коллективы разрабатывают и исследуют гипотезы.
Исполнительное управление организует проекты.
А независимые эксперты оценивают достоверность.
Однако разделение функций не должно приводить к полной организационной изоляции.
Необходимы процедуры взаимодействия.
Именно они должны быть закреплены во внутренних корпоративных документах.
1.5.5. Научная честность и отрицательные результаты
Одной из существенных проблем исследовательской деятельности является возможность избирательного представления положительных результатов.
Например, несколько экспериментов могут не подтвердить гипотезу.
Но исследовательская группа сообщает только об одном удачном случае.
В результате создаётся завышенное представление об эффективности.
Для INM необходимо установить обязательность документирования существенных отрицательных и неоднозначных результатов.
Особенно важно сохранять сведения о затратах на неуспешные исследования.
Иначе невозможна корректная оценка полной стоимости научно-технологического результата.
1.5.6. Принцип ответственного использования искусственного интеллекта
Вторая базовая субтехнология NOO предполагает расширение интеллектуальной автономности.
Однако автономность должна сопровождаться ответственностью.
В Рекомендации UNESCO по этике искусственного интеллекта 2021 года подчёркивается значение человеческого контроля, оценки риска, прозрачности и защиты прав [22].
Для INM соответствующие принципы могут использоваться при проектировании ноомашин.
Например, интеллектуальная система может самостоятельно анализировать научные данные.
Но изменение параметров опасного оборудования должно осуществляться только в пределах установленных полномочий.
Особенно важно обеспечивать возможность остановки и отмены неуспешных операций.
1.5.7. Управление рисками интеллектуальных систем
Методологическим ориентиром служит NIST AI Risk Management Framework 1.0 [31].
Он предназначен для оценки и управления рисками искусственного интеллекта.
Кроме того, ISO/IEC 42001:2023 определяет требования к системам управления ИИ [33].
Эти документы могут использоваться при формировании корпоративных правил.
Однако они не устанавливают автоматически безопасность конкретного ноокомпьютера.
Для каждой научной функции необходима отдельная проверка.
Например, интеллектуальная система, предназначенная для анализа публикаций, имеет один профиль риска.
Система управления физической лабораторией — другой.
Следовательно, требования безопасности должны зависеть от выполняемой функции.
1.5.8. Технологическая ответственность PICO
Физические исследования PICO также требуют специальных правил.
Например, при работе с экспериментальным оборудованием необходимо соблюдать технические условия его эксплуатации.
Учитывать риски используемых материалов.
Обеспечивать метрологическую достоверность.
И документировать параметры существенных операций.
Однако нельзя считать, что любое атомарно-точное исследование автоматически является опасным.
Риски зависят от конкретной установки и технологического процесса.
Следовательно, для каждого проекта должна выполняться самостоятельная оценка безопасности.
1.5.9. Принцип предотвращения двойного счёта результатов
Особенно важной проблемой корпоративной отчётности является возможное многократное представление одного результата.
Например, исследование PICO приводит к созданию нового электронного устройства.
NOO использовалась для анализа данных.
А META оценила эффективность совместного процесса.
В корпоративной отчётности нельзя автоматически считать это тремя независимыми научными открытиями.
Необходимо разграничивать предметный результат, вклад интеллектуальной системы и возможное методологическое улучшение.
Только после этого можно корректно оценивать результативность каждого направления.
1.5.10. Финансовая прозрачность
Научно-технологическая корпорация должна обладать системой учёта ресурсов.
Особенно важно разграничивать затраты PICO, NOO и интеграционного контура META.
Если физический эксперимент использует дорогостоящую инфраструктуру, соответствующие затраты необходимо учитывать.
А если интеллектуальная система требует значительных вычислений, нельзя рассматривать их как бесплатные.
Для методологии измерения НИОКР полезно использовать Frascati Manual 2015 [18].
Однако финансовый учёт INM должен также учитывать специфику совместных исследовательских процессов.
Следовательно, прозрачная экономика представляет необходимое условие оценки Метаразвития.
1.5.11. Принцип предотвращения конфликта интересов
В международной корпорации могут взаимодействовать научные организации, инвесторы и коммерческие партнёры.
Их цели не всегда полностью совпадают.
Например, инвестор может быть заинтересован в ускоренном выводе продукта на рынок.
Исследователь — в дополнительной проверке.
Промышленный партнёр — в ограничении доступа к определённым результатам.
Поэтому необходимо заранее устанавливать правила выявления и урегулирования конфликтов интересов.
Особенно важно обеспечить независимость научных заключений.
1.5.12. Права на интеллектуальную собственность
Результаты PICO и NOO могут включать научные публикации, программы, базы данных, конструкции устройств и потенциально патентоспособные решения.
Поэтому INM должна разработать политику интеллектуальной собственности.
В качестве методологического ориентира может использоваться ISO 56005:2020 [25].
Однако конкретный режим прав должен определяться договорами и применимым законодательством.
Особенно важно заранее разграничивать результаты, созданные до сотрудничества, и результаты совместного проекта.
Необходимо также устанавливать порядок публикации и коммерческого использования.
1.5.13. Принцип обоснованной открытости
Научная открытость способствует независимой проверке.
Но чрезмерное раскрытие определённых сведений может противоречить правам участников или требованиям безопасности.
Поэтому необходимо устанавливать несколько режимов доступа.
Открытые научные результаты.
Ограниченно доступные исследовательские данные.
Коммерчески охраняемые технические сведения.
И информация, распространение которой ограничено применимым правом.
При этом ограничения должны быть конкретными и обоснованными.
Не следует автоматически объявлять всю научную деятельность конфиденциальной.
Иначе снижается возможность независимой проверки.
1.5.14. Ответственность за публичные заявления
Особое значение приобретает внешняя научная коммуникация.
Например, сообщение о создании нового атомарно-точного устройства должно сопровождаться сведениями о его реальных характеристиках.
Заявление о научном открытии — соответствующими доказательствами.
А утверждение о создании саморазвивающейся технологии — результатами независимых последовательных экспериментов.
Необходимо также различать лабораторный прототип и промышленное устройство.
Гипотезу и подтверждённое знание.
Проектную организационную схему и реально действующую корпорацию.
Следовательно, публичная отчётность должна использовать строго определённые статусы результатов.
1.5.15. Независимый технологический аудит
Для крупной научно-технологической программы целесообразно предусмотреть периодический независимый аудит.
Однако его предмет не должен ограничиваться финансами.
Необходимо оценивать научную достоверность.
Воспроизводимость.
Технологическую зрелость.
Управление рисками.
И результативность исследовательских методов.
Для этого могут привлекаться внешние эксперты.
Но их независимость и квалификация должны проверяться.
Особенно важно предусматривать возможность отрицательного заключения.
Таким образом, технологический аудит становится необходимым компонентом управления META.
1.5.16. Принцип поэтапного финансирования
Исследовательские программы обладают существенной неопределённостью.
Поэтому нецелесообразно рассматривать весь объём будущих затрат как заранее гарантированный.
Для INM предлагается использовать поэтапное финансирование.
Первоначально выделяются ресурсы на проверку физических или интеллектуальных гипотез.
После получения результатов принимается решение о следующей стадии.
При положительных данных возможно расширение программы.
При отрицательных — её изменение или прекращение.
Однако необходимо учитывать, что фундаментальная наука не всегда способна демонстрировать быстрый коммерческий результат.
Следовательно, критерии финансирования должны соответствовать характеру конкретного исследования.
1.5.17. Ответственность за выбор технологических траекторий
Одним из наиболее серьёзных решений является выбор между различными физическими или интеллектуальными архитектурами.
Например, организация может направить значительные ресурсы на определённый материал.
Однако последующие эксперименты способны обнаружить его ограничения.
Поэтому необходимо сохранять возможность пересмотра траектории.
Для этого следует документировать первоначальные основания выбора.
Альтернативы.
Риски.
И результаты последующих проверок.
Следовательно, управление должно включать способность корректировать стратегию, а не только обеспечивать выполнение ранее утверждённых планов.
1.5.18. Корпоративная культура научного сомнения
Для INM особое значение должна иметь культура критической проверки.
В такой организации исследовательская гипотеза не должна становиться неприкосновенной вследствие её авторства или стратегического значения.
Необходимо сохранять возможность научного возражения.
Исправления ошибок.
И изменения первоначальных представлений.
Однако критичность не должна превращаться в отказ от смелых исследовательских программ.
Напротив, она позволяет организовывать их более рационально.
Следовательно, корпоративная культура должна сочетать технологическую инициативу и научную строгость.
1.5.19. Ответственность за последствия технологий
Перспективные физические и интеллектуальные системы могут оказывать влияние на различные области общественной деятельности.
Поэтому необходимо учитывать возможные последствия их применения.
Например, изменение доступности вычислительных ресурсов.
Новые производственные потребности.
Использование автономных интеллектуальных систем.
И возникновение новых рисков информационной безопасности.
Однако нельзя заранее определить все последствия ещё не созданных технологий.
Следовательно, оценка воздействия должна проводиться по мере уточнения конкретных функций и способов применения.
1.5.20. Проект основных корпоративных принципов INM
Для первоначальной разработки устава предлагается следующая система.
Принцип Практическое содержание
Научная достоверность Независимая проверка результатов
Функциональная автономность Самостоятельность PICO и NOO
Генеральная миссия Создание и проверка META
Международная кооперация Договорная совместимость участников
Технологическая ответственность Управление рисками
Финансовая прозрачность Полный учёт затрат
Научная открытость Обоснованные режимы публикации
Защита интеллектуальных прав Согласованные правила собственности
Адаптивность Возможность изменения методов
Воспроизводимость Проверка на независимых задачах
Данная система представляет авторское проектное предложение.
Она должна уточняться при разработке действительных корпоративных документов.
1.5.21. Главный вывод раздела
Управление INM должно основываться на разграничении стратегической миссии, научной проверки, исполнительной деятельности и технологической ответственности.
Однако наиболее важным условием является подчинение всех заявлений о преимуществах META требованиям независимого экспериментального подтверждения.
Ответственность INM должна определяться не только достижением новых результатов, но и достоверностью, безопасностью и воспроизводимостью методов их получения.
Генеральная корпоративная архитектура INM
На основании рассмотренного материала предлагается следующая обобщённая модель.
Уровень Основная функция Результат
Генеральная миссия Создание технологии Метаразвития Стратегические цели
Научное управление Постановка и экспертиза программ Проверяемые гипотезы
PICO Физические исследования Электронные устройства и методы
NOO Интеллектуально-креативные исследования Ноокомпьютеры и ноометоды
META Проверка совершенствования методов Метатехнологическое преимущество
Международная кооперация Объединение компетенций Совместные исследования
Корпоративное обеспечение Финансы, договоры, безопасность Устойчивость организации
Независимый контроль Проверка достоверности Подтверждённые результаты
Данная архитектура не является описанием уже существующей корпорации.
Она предназначена для последующего организационного проектирования.
Первоначальная программа создания INM
Для практической реализации генеральной концепции предлагается последовательная исследовательско-организационная программа.
Первый этап — концептуальное проектирование.
Определяются миссия, научные направления, основные принципы управления и критерии результативности.
Второй этап — юридическая и экономическая проработка.
Исследуются возможные корпоративные формы, условия международного участия, источники финансирования и правовые ограничения.
Третий этап — формирование первоначальных научных программ.
Разрабатываются автономные планы PICO и NOO.
Четвёртый этап — создание исследовательской инфраструктуры.
Определяются необходимые вычислительные ресурсы, физические лаборатории, системы данных и методы независимой проверки.
Пятый этап — выполнение первых экспериментальных проектов.
Выбираются ограниченные задачи, допускающие объективное подтверждение результатов.
Шестой этап — сравнительная оценка.
Исследования сопоставляются с актуальными научно-технологическими альтернативами.
Седьмой этап — разработка первых методов META.
На основании завершённых проектов формируются и проверяются предложения по совершенствованию исследовательских процедур.
Восьмой этап — расширение международной кооперации.
При наличии подтверждённых результатов и необходимых ресурсов формируются новые партнёрские направления.
Девятый этап — создание воспроизводимой исследовательской платформы.
Подтверждённые методы объединяются в совместимую технологическую инфраструктуру.
Десятый этап — исследование устойчивого Метаразвития.
Проверяется возможность последовательного совершенствования методов на новых научно-технологических задачах.
При этом указанная программа не предполагает заранее установленных сроков.
Не означает она и гарантированного успешного завершения каждого этапа.
Переход между стадиями должен зависеть от подтверждённых научных, технологических и экономических результатов.
Значение проекта INM для генеральной технологии Метаразвития
Проект International NooMachines представляет попытку перейти от теоретической постановки Метаразвития к разработке организационной инфраструктуры её практической проверки.
Однако значение подобного перехода не следует недооценивать.
Даже правильная физическая гипотеза может не получить развития при отсутствии необходимой лаборатории.
Перспективный интеллектуальный алгоритм может не использоваться в реальных исследованиях вследствие несовместимости инструментов.
А отдельный успешный эксперимент может не приводить к дальнейшему прогрессу из-за недостаточной организации передачи знаний.
Поэтому организационная структура становится частью научно-технологической системы.
Однако сама организация также должна оцениваться по результатам.
Необходимо установить, обеспечивает ли новая корпоративная модель дополнительную эффективность.
Например, сокращает ли продолжительность согласования исследовательских задач.
Повышает ли качество взаимодействия физических и интеллектуальных коллективов.
Улучшает ли воспроизводимость.
И позволяет ли создавать новые методы последующих исследований.
Следовательно, INM должна стать не только оператором генеральной технологии META.
Её собственная организационная архитектура также может становиться объектом Метаразвития.
Например, после завершения определённого исследовательского цикла можно анализировать не только физические и интеллектуальные методы, но и организационные процедуры.
Выявлять избыточные согласования.
Сравнивать модели распределения ресурсов.
И исследовать эффективность различных способов международной кооперации.
Однако соответствующие изменения также должны проверяться.
Таким образом, Метаразвитие может охватывать не только физические и интеллектуальные технологии, но и методы организации их создания.
При этом нельзя смешивать совершенствование корпоративного управления с доказательством генеральной технологии.
Организационное улучшение представляет один из возможных компонентов META.
Но её научная состоятельность требует более широкого подтверждения на уровне реальных научно-технических результатов.
Заключение к главе 1
В настоящей главе рассмотрены миссия, основные цели и корпоративная концепция проекта International NooMachines.
Показано, что практическая реализация генеральной технологии Метаразвития требует не только научной теории, но и специальной организации исследовательской деятельности.
Необходимы физические лаборатории.
Интеллектуально-креативные вычислительные системы.
Междисциплинарные коллективы.
Цифровые платформы.
Механизмы независимой проверки.
И устойчивые способы распределения ресурсов.
Первое основное положение связано с необходимостью особой организационной формы.
Современная наука располагает университетами, исследовательскими институтами, технологическими корпорациями и международными консорциумами.
Все они могут участвовать в создании перспективных технологий.
Однако генеральная задача Метаразвития предполагает дополнительную функцию.
Необходимо не только создавать новые технологии, но и совершенствовать методы их последующего создания.
Следовательно, корпоративная новизна INM должна определяться не неизвестной ранее юридической формой, а специфическим научно-технологическим назначением.
Второе положение связано с генеральной миссией.
Предлагается рассматривать INM как организационную основу исследовательской программы PICO–NOO–META.
Её долгосрочная цель заключается в создании воспроизводимой технологии Метаразвития.
Однако стратегическая миссия должна преобразовываться в конкретные проверяемые задачи.
Первоначально необходимо получать предметные научно-технические результаты.
Затем разрабатывать методы их создания.
И только после этого исследовать возможность совершенствования самих методов.
Третье положение связано с организационной архитектурой.
PICO и NOO должны сохранять функциональную самостоятельность.
Физические исследования не должны зависеть от предварительного создания универсальной ноомашины.
А первоначальная NOO может использовать существующие вычислительные платформы.
При этом необходимо создавать совместные исследовательские контуры.
Их задача заключается в проверке возможного дополнительного эффекта взаимодействия.
Особенно важно предусмотреть самостоятельную функцию META.
Она должна оценивать, совершенствуются ли методы последующих научно-технологических исследований.
Однако проверка соответствующего преимущества не должна полностью зависеть от разработчиков оцениваемой системы.
Четвёртое положение связано с международной научной кооперацией.
Развитие сложных технологий требует объединения различных компетенций.
Опыт CERN, imec и SEMATECH показывает возможность использования различных организационных моделей.
Но INM не должна механически копировать существующие структуры.
Необходимо учитывать её собственную генеральную миссию.
Особенно важно создавать совместимые исследовательские интерфейсы.
Согласовывать права на результаты.
Обеспечивать доступ к специализированной инфраструктуре.
И сохранять возможность независимого научного воспроизведения.
При этом международное название проекта не означает автоматического существования зарегистрированной международной организации.
Юридическая форма, партнёрские соглашения и финансовые обязательства должны определяться на отдельной стадии практической реализации.
Пятое положение связано с технологической ответственностью.
По мере развития интеллектуально-креативных систем возрастает значение независимой проверки, управления рисками и разграничения полномочий.
Особенно важно сохранять научную достоверность.
Отрицательные результаты не должны исключаться из исследовательской памяти.
А технологические достижения не должны представляться более зрелыми, чем это подтверждено экспериментами.
Для INM необходимы прозрачные правила управления интеллектуальной собственностью, публикациями, финансированием и международными партнёрствами.
Однако такие правила должны разрабатываться с учётом применимого законодательства и реальных условий организации.
Особое значение приобретает возможность оценивать саму корпоративную архитектуру.
Если международная кооперация повышает стоимость исследований без соответствующего преимущества, её формы необходимо пересматривать.
Если исследовательская платформа не обеспечивает воспроизводимости, следует совершенствовать методы документирования и проверки.
Если взаимодействие PICO и NOO не создаёт дополнительного эффекта, необходимо уточнять соответствующую экспериментальную программу.
Следовательно, организация INM должна обладать способностью к контролируемому совершенствованию собственной деятельности.
Но и такое совершенствование должно оцениваться по реальным результатам.
На основании рассмотренного материала можно сформулировать генеральное положение настоящей главы.
International NooMachines предлагается рассматривать как проектируемую международную научно-технологическую корпорацию, предназначенную для создания, интеграции и независимой проверки субтехнологий PICO и NOO, а также для разработки воспроизводимых методов совершенствования научно-технологического развития в рамках генеральной технологии META.
В этом определении заключены три основные функции.
Первая — научно-техническое творчество.
Вторая — организация международной исследовательской кооперации.
Третья — совершенствование методов последующего создания технологий.
Однако ни одна из них не должна считаться автоматически подтверждённой.
Необходимо создавать реальные исследовательские программы.
Разрабатывать экспериментальные системы.
Проверять результаты.
Оценивать затраты.
И исследовать возможность дальнейшего совершенствования.
Таким образом, проект INM должен развиваться по последовательности.
От стратегической идеи — к научно-технологической миссии.
От миссии — к автономным программам PICO и NOO.
От программ — к исследовательским коллективам и цифровой инфраструктуре.
От инфраструктуры — к совместным экспериментам.
От экспериментов — к подтверждённым результатам.
От результатов — к совершенствованию методов их получения.
От совершенствования методов — к воспроизводимым научно-технологическим процессам.
И от таких процессов — к исследованию возможности создания генеральной технологии Метаразвития.
Главное назначение INM заключается не только в производстве новых интеллектуальных и физических технологий, а в организации и экспериментальной проверке системы, способной совершенствовать саму способность человечества создавать последующие технологии.
Именно в этом состоит исходный смысл проекта International NooMachines как предполагаемой корпоративной основы генеральной технологии опережения опережения.
Основные источники и научная литература к главе 1
Авторская концепция INM, PICO, NOO и META
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. Lag.ru. 2026. Авторская концепция генеральной технологии META и проекта International NooMachines.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. Lag.ru. 2026. Исходные положения PICO, NOO и генеральной технологии Метаразвития.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. Lag.ru. 2026. Перспективные физические технологии и интеллектуально-креативные ноомашины.
Миссионно ориентированные научно-технологические организации
OECD. Forging New Frontiers in Mission-Oriented Innovation Policies. OECD Publishing, Paris, 2026. Международный анализ формирования, управления, финансирования и оценки крупных научно-технологических миссий.
DOI: https://doi.org/10.1787/d13d0142-en
Mazzucato M. Mission-Oriented Innovation Policies: Challenges and Opportunities. Industrial and Corporate Change. 2018. Vol. 27. No. 5. P. 803–815.
DOI: https://doi.org/10.1093/icc/dty034
Kattel R., Mazzucato M. Mission-Oriented Innovation Policy and Dynamic Capabilities in the Public Sector. Industrial and Corporate Change. 2018. Vol. 27. No. 5. P. 787–801. Организационные способности и управление крупными инновационными программами.
DOI: https://doi.org/10.1093/icc/dty032
Etzkowitz H., Leydesdorff L. The Dynamics of Innovation: From National Systems and “Mode 2” to a Triple Helix of University–Industry–Government Relations. Research Policy. 2000. Vol. 29. No. 2. P. 109–123.
DOI: https://doi.org/10.1016/S0048-7333(99)00055-4
Wuchty S., Jones B. F., Uzzi B. The Increasing Dominance of Teams in Production of Knowledge. Science. 2007. Vol. 316. No. 5827. P. 1036–1039.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.1136099
Powell W. W., Koput K. W., Smith-Doerr L. Interorganizational Collaboration and the Locus of Innovation: Networks of Learning in Biotechnology. Administrative Science Quarterly. 1996. Vol. 41. No. 1. P. 116–145.
DOI: https://doi.org/10.2307/2393988
Международные научные организации и исследовательские консорциумы
CERN. Our Governance. Официальное описание структуры управления Европейской организации по ядерным исследованиям.
https://home.web.cern.ch/about/who-we-are/our-governance/
imec. About imec. Официальные сведения о модели международного исследовательского сотрудничества в наноэлектронике и цифровых технологиях.
https://www.imec-int.com/en/about-us
DARPA. SEMATECH. Исторический обзор создания и развития американского исследовательского консорциума в области полупроводниковых технологий.
https://www.darpa.mil/about/innovation-timeline/sematech
DARPA. The Heilmeier Catechism. Методология предварительной оценки исследовательских программ по целям, новизне, рискам, затратам и критериям успеха.
https://www.darpa.mil/about/heilmeier-catechism
U.S. National Science Foundation. Growing Convergence Research at NSF. 2017. Организация исследований на основе глубокой интеграции различных научных дисциплин.
Управление инновациями и оценка результатов
ISO. ISO 56001:2024. Innovation Management System — Requirements. Международные требования к системам управления инновациями.
https://www.iso.org/standard/79278.html
ISO. ISO 56003:2019. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Partnership — Guidance. Рекомендации по организации инновационных партнёрств.
https://www.iso.org/standard/68929.html
ISO. ISO 56008:2024. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Operation Measurements — Guidance. Методы измерения результативности инновационных процессов и портфелей.
https://www.iso.org/standard/78485.html
OECD. Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development. OECD Publishing, Paris, 2015.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264239012-en
OECD, Eurostat. Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation. 4th ed. OECD Publishing, Paris, 2018.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264304604-en
Международная научная кооперация и этика исследований
UNESCO. Recommendation on Open Science. Принята 23 ноября 2021 года. Международные принципы открытой науки, доступности знаний и научного сотрудничества.
UNESCO. Recommendation on Science and Scientific Researchers. 2017. Международные рекомендации по условиям научного труда, научной ответственности и распространению результатов исследований.
UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Принята 23 ноября 2021 года. Принципы ответственного использования ИИ, человеческого контроля и международного взаимодействия.
Международные исследования и интеллектуальная собственность
World Intellectual Property Organization. Technology Transfer Agreements. Методология договоров совместных исследований, лицензирования и передачи технологий.
https://www.wipo.int/en/web/technology-transfer/agreements
World Intellectual Property Organization. Frequently Asked Questions: Technology Transfer. Вопросы распределения прав на предшествующие и создаваемые в ходе сотрудничества результаты.
https://www.wipo.int/web/technology-transfer/faq
ISO. ISO 56005:2020. Innovation Management — Tools and Methods for Intellectual Property Management — Guidance. Рекомендации по управлению интеллектуальной собственностью в инновационных процессах.
https://www.iso.org/standard/72761.html
Научная добросовестность и воспроизводимость
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Fostering Integrity in Research. Washington, DC: The National Academies Press, 2017. Научная честность, объективность, ответственность исследовательских организаций и предотвращение недобросовестных практик.
DOI: https://doi.org/10.17226/21896
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Reproducibility and Replicability in Science. Washington, DC: The National Academies Press, 2019. Методологические основания независимой проверки научных результатов.
DOI: https://doi.org/10.17226/25303
Wilkinson M. D., Dumontier M., Aalbersberg I. J. J. et al. The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data. 2016. Vol. 3. Article 160018.
DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
Цифровая исследовательская инфраструктура
Huber S. P., Zoupanos S., Uhrin M. et al. AiiDA 1.0, a Scalable Computational Infrastructure for Automated Reproducible Workflows and Data Provenance. Scientific Data. 2020. Vol. 7. Article 300.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-020-00638-4
Andersen C. W., Armiento R., Blokhin E. et al. OPTIMADE, an API for Exchanging Materials Data. Scientific Data. 2021. Vol. 8. Article 217.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-021-00974-z
Управление рисками интеллектуальных систем
Tabassi E. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. National Institute of Standards and Technology, 2023.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
NIST. Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile. NIST AI 600-1. 2024.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1
ISO/IEC. ISO/IEC 42001:2023. Information Technology — Artificial Intelligence — Management System. Международный стандарт систем управления искусственным интеллектом.
https://www.iso.org/standard/42001
Системная инженерия и технологическая зрелость
ISO/IEC/IEEE. ISO/IEC/IEEE 15288:2023. Systems and Software Engineering — System Life Cycle Processes. Международная система процессов жизненного цикла технических систем.
https://www.iso.org/standard/81702.html
U.S. Government Accountability Office. Technology Readiness Assessment Guide: Best Practices for Evaluating the Readiness of Technology for Use in Acquisition Programs and Projects. GAO-20-48G. 2020.
https://www.gao.gov/products/gao-20-48g
Научные предпосылки PICO и NOO
King R. D., Rowland J., Oliver S. G. et al. The Automation of Science. Science. 2009. Vol. 324. No. 5923. P. 85–89. Автоматизированная система научных гипотез Adam.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.1165620
Fuechsle M., Miwa J. A., Mahapatra S. et al. A Single-Atom Transistor. Nature Nanotechnology. 2012. Vol. 7. P. 242–246. Экспериментальные основания атомарно-точных электронных устройств.
DOI: https://doi.org/10.1038/nnano.2012.21
Zeni C., Pinsler R., Z;gner D. et al. A Generative Model for Inorganic Materials Design. Nature. 2025. Vol. 639. P. 624–632. Генеративная модель MatterGen для поиска перспективных материалов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-08628-5
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2023. Vol. 624. P. 86–91. Автономная исследовательская лаборатория A-Lab. Использовать с учётом опубликованного в 2026 году исправления.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. Author Correction: An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2026. Исправление результатов исходного исследования A-Lab.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
March J. G. Exploration and Exploitation in Organizational Learning. Organization Science. 1991. Vol. 2. No. 1. P. 71–87. Баланс между исследованием новых возможностей и совершенствованием освоенных методов.
DOI: https://doi.org/10.1287/orsc.2.1.71
**********
Глава 2. Генеральная организационно-технологическая архитектура INM
От стратегической миссии и корпоративной концепции — к проектированию единой научно-технологической системы, обеспечивающей автономное развитие PICO и NOO, их согласованное взаимодействие и воспроизводимое совершенствование методов создания новых технологий.
Введение. Архитектура INM как инструмент проектирования Метаразвития
В предыдущей главе части VII были рассмотрены миссия, генеральные цели и корпоративная концепция International NooMachines.
INM предлагается рассматривать как проектируемую международную научно-технологическую корпорацию, предназначенную для разработки генеральной технологии Метаразвития.
При этом генеральная цель INM существенно отличается от обычной программы создания определённого научно-технического продукта.
Её задача заключается не только в разработке новых физических электронных устройств или интеллектуально-креативных машин.
Необходимо также исследовать возможность совершенствования самих методов создания последующих технологий.
Для решения этой задачи в авторской концепции настоящей книги выделяются две синхронные субтехнологии.
Первая — PICO — направлена на поиск новых физических оснований электронной техники, включая атомарно-точные функциональные структуры, управляемые электронные состояния и перспективные электронные архитектуры.
Вторая — NOO — ориентирована на разработку интеллектуально-креативных вычислительных систем, предназначенных для формирования научных гипотез, поиска технических решений, организации исследовательских процессов и контролируемого совершенствования методов последующей деятельности.
Обе программы должны развиваться в рамках генеральной технологии META.
Однако необходимо решить принципиальный организационно-технологический вопрос.
Как должна быть построена INM, чтобы обеспечить самостоятельное развитие PICO и NOO и одновременно создать воспроизводимый механизм их научно-технологического взаимодействия?
Достаточно ли сформировать два исследовательских подразделения?
Необходима ли единая цифровая платформа?
Какие результаты должны передаваться между физическими и интеллектуальными исследовательскими системами?
Как организовать независимую проверку?
Каким образом распределять доступ к вычислительным мощностям и экспериментальному оборудованию?
Кто должен принимать решения о продолжении или прекращении исследовательских программ?
И наконец, как следует управлять правами на новые устройства, программы, научные данные и изобретения, возникающие в ходе международной кооперации?
Ответы на эти вопросы определяют предмет настоящей главы.
Генеральная организационно-технологическая архитектура INM — это проектируемая система распределения научных функций, инфраструктурных ресурсов, исследовательских процессов, управленческих полномочий и прав на результаты, предназначенная для создания и независимой проверки технологии Метаразвития.
Такое определение подчёркивает, что архитектура INM должна включать два взаимосвязанных уровня.
Первый представляет организационную структуру.
Он определяет исследовательские направления, ответственность, финансирование и порядок принятия решений.
Второй представляет технологическую архитектуру.
Он определяет вычислительные средства, физические лаборатории, информационные интерфейсы, методы проверки и процессы передачи результатов.
Однако организационная и технологическая архитектуры не должны механически совпадать.
Например, общая вычислительная платформа может использоваться несколькими самостоятельными исследовательскими программами.
А международная лаборатория способна участвовать в проекте PICO, сохраняя собственную юридическую и научную независимость.
Поэтому наиболее перспективным представляется модульное организационно-технологическое построение, при котором самостоятельные исследовательские контуры объединяются общей методологией, совместимой инфраструктурой и проверяемыми процедурами взаимодействия.
При этом необходимо избежать двух противоположных ошибок.
Первая заключается в чрезмерной централизации.
Если все научные решения принимает единый генеральный центр, существует риск подавления альтернативных гипотез и замедления исследовательского процесса.
Вторая заключается в полной организационной изоляции.
Если PICO и NOO развиваются без согласованных интерфейсов и общей экспериментальной программы, их объединение не создаёт дополнительного системного качества.
Следовательно, архитектура INM должна обеспечивать баланс между самостоятельностью и интеграцией.
Особое значение имеет роль META.
Она не должна рассматриваться только как административное руководство двумя субтехнологиями.
Системообразующая функция META связана прежде всего с разработкой методов научно-технологического развития, их сравнительной проверкой и контролируемым совершенствованием.
Поэтому генеральная архитектура должна включать самостоятельный контур метатехнологической оценки.
Его задача заключается в установлении, действительно ли совместная система обеспечивает преимущества перед доступными альтернативами.
Необходимо учитывать время получения результата.
Полную стоимость.
Качество.
Воспроизводимость.
И возможность последующего улучшения исследовательского метода.
Именно соответствующая функция определяет отличие проектируемой INM от обычного объединения научных лабораторий.
Вместе с тем следует подчеркнуть, что настоящая глава описывает проектную архитектуру будущей INM.
Она не является свидетельством регистрации корпорации, фактического создания всех перечисленных подразделений, заключения международных договоров либо наличия действующей экспериментальной инфраструктуры.
Юридическая форма, состав участников, источники финансирования и конкретные технические решения должны устанавливаться при практической реализации проекта.
Для проектирования предлагается использовать существующие методы системной инженерии, управления инновациями, организации исследовательских партнёрств и контроля интеллектуальных систем.
Однако международные стандарты ISO и методические документы WIPO не следует считать стандартами Метаразвития.
Они предоставляют отдельные необходимые инструменты.
Генеральная архитектура META–PICO–NOO представляет самостоятельное авторское проектное предложение.
В настоящей главе последовательно рассматриваются шесть направлений.
Первое — системообразующая роль META.
Второе — устройство физико-технологического контура PICO.
Третье — архитектура интеллектуально-креативного контура NOO.
Четвёртое — общая экспериментальная инфраструктура.
Пятое — механизмы обмена результатами и организации совместных программ.
Шестое — управление интеллектуальной собственностью.
Их объединение должно сформировать исходную архитектурную основу дальнейшего практического проектирования International NooMachines.
2.1. META — системообразующий центр
2.1.1. Системообразующая функция генеральной технологии
В основе проекта INM находится генеральная технология Метаразвития.
В предыдущих частях книги она определялась как проектируемая научно-технологическая система, предназначенная для воспроизводимого совершенствования методов создания новых знаний, изобретений и технологий.
Для корпоративной архитектуры это определение приобретает организационный смысл.
META должна обеспечивать согласование исследовательских целей, разработку общих методологических процедур, оценку технологических преимуществ и накопление проверенного опыта.
Однако системообразующий характер META не следует отождествлять с административным контролем над каждым научным решением.
Научные коллективы должны сохранять самостоятельность в пределах утверждённых программ.
Генеральный центр определяет правила взаимодействия и проверки, но не подменяет предметную физическую или интеллектуальную экспертизу.
Следовательно, META представляет прежде всего методологический и интеграционный центр INM.
2.1.2. META как функциональная подсистема, а не отдельная юридическая организация
Необходимо разграничивать три понятия.
Первое — технология META как предмет исследований.
Второе — организационный контур META внутри будущей корпорации.
Третье — юридическое лицо INM, если оно будет создано.
Эти понятия не тождественны.
META как технология представляет систему методов.
Контур META обеспечивает исследование и проверку соответствующих методов.
А INM как юридическая организация может заключать договоры, приобретать имущество и нести установленные законом обязательства.
Следовательно, нельзя автоматически считать, что результаты, полученные в рамках функционального контура META, должны юридически принадлежать этому контуру.
Права возникают у конкретных физических или юридических лиц в соответствии с применимым законодательством и договорами.
Данное разграничение имеет особое значение для международной кооперации.
2.1.3. Основные задачи центра META
Для первоначальной архитектуры предлагается выделить следующие функции:
Формирование генеральной научно-технологической программы.
Разработку критериев оценки исследовательских проектов.
Согласование взаимодействия PICO и NOO.
Организацию сравнительных экспериментов.
Анализ результативности исследовательских методов.
Документирование методологических улучшений.
Проверку переносимости полученных методов.
Разработку правил последовательного совершенствования исследовательской системы.
Однако эти функции не обязательно должны выполняться одним административным подразделением.
Например, стратегическое планирование может относиться к корпоративному руководству.
Научная экспертиза — к независимому совету.
А обработка экспериментальных результатов — к специализированной аналитической группе.
Следовательно, система META должна проектироваться как набор согласованных функций с ясным распределением ответственности.
2.1.4. Генеральная программа и портфель исследований
Одной из основных задач META становится управление научно-технологическим портфелем.
В него могут входить различные категории проектов.
Фундаментальные исследования направлены на проверку новых научных предположений.
Технологические исследования — на создание функциональных материалов, устройств и интеллектуальных методов.
Интеграционные исследования — на проверку взаимодействия PICO и NOO.
Метатехнологические исследования — на совершенствование методов последующего научно-технического развития.
При этом проекты могут относиться одновременно к нескольким категориям.
Но их результаты необходимо учитывать раздельно.
Например, новая электронная структура представляет физический результат.
А доказанное улучшение процедуры её проектирования — самостоятельный методологический результат.
2.1.5. Принцип разнообразия технологических траекторий
META не должна преждевременно закреплять единственную физическую или интеллектуальную архитектуру.
В исследованиях PICO могут существовать альтернативные материалы, устройства и способы интеграции.
В NOO — различные вычислительные модели, методы проверки и архитектуры исследовательских процессов.
Полное исключение альтернатив способно повысить краткосрочную управляемость, но создать риск стратегической ошибки.
Однако поддержание всех возможных направлений также требует неоправданных ресурсов.
Поэтому генеральный центр должен применять портфельный подход.
Часть ресурсов направляется на совершенствование подтверждённых решений.
Другая — на исследование новых возможностей.
Распределение должно пересматриваться по мере получения данных.
2.1.6. Система постановки исследовательских задач
Для всех проектов INM предлагается использовать единые требования к первоначальной постановке.
Каждая задача должна содержать:
конкретную научно-техническую цель;
известное состояние соответствующей области;
предполагаемую новизну;
перечень основных ограничений;
способы экспериментальной проверки;
оценку необходимых ресурсов;
критерии успешного завершения;
условия прекращения или пересмотра исследования.
В качестве методологического ориентира могут использоваться вопросы Heilmeier Catechism, применяемые DARPA при оценке исследовательских программ [31].
Однако для META необходимо дополнительное требование.
Следует заранее указать, предполагается ли получение только предметного результата или также проверка нового метода создания последующих технологий.
Это позволяет избежать смешения двух различных целей.
2.1.7. Системная инженерия и архитектурная дисциплина
Создание сложной исследовательской системы требует согласования технических процессов на протяжении всего жизненного цикла.
Международный стандарт ISO/IEC/IEEE 15288:2023 определяет общую структуру процессов создания и эксплуатации сложных технических систем [8].
Он допускает итеративное и параллельное применение соответствующих процедур.
Для INM этот подход особенно важен.
Например, разработка физической электронной структуры должна учитывать не только первоначальный эксперимент, но и последующие стадии интеграции.
Разработка NOO — не только успешное выполнение отдельных интеллектуальных задач, но и эксплуатационную надёжность исследовательской системы.
Однако ISO/IEC/IEEE 15288 не устанавливает архитектуру META–PICO–NOO.
Он может использоваться как инженерный ориентир при её проектировании.
2.1.8. Генеральный контур экспериментальной проверки
Для META необходимо предусмотреть самостоятельную систему оценки результатов.
Она должна отличать:
предложенную гипотезу;
расчётное предсказание;
предварительно подтверждённый результат;
независимо воспроизведённый результат;
технологически интегрированное решение;
воспроизводимое методологическое улучшение.
Каждый переход должен иметь определённую доказательную процедуру.
Особенно важно, чтобы новая интеллектуальная архитектура не получала статус подтверждённой только потому, что её разработчики представили убедительный технический отчёт.
Аналогичным образом физическое устройство не должно считаться промышленно готовым на основании единичного лабораторного измерения.
Следовательно, генеральный контур проверки должен сохранять научную независимость.
2.1.9. Контрольные точки исследовательских проектов
Для первоначального проектирования предлагается использовать систему контрольных точек.
G0 — принятие исследовательской задачи.
Проверяются цель, новизна, ресурсы и допустимость эксперимента.
G1 — подтверждение принципиальной работоспособности.
Получены первые результаты, соответствующие заранее установленным требованиям.
G2 — независимая проверка.
Существенные выводы подтверждены отдельно от их первоначальных разработчиков.
G3 — сравнительная оценка.
Установлено возможное преимущество перед актуальными альтернативами.
G4 — методологическое совершенствование.
Проверено влияние нового метода на последующие исследовательские задачи.
Эта последовательность представляет авторскую проектную систему контрольных решений.
Она не является международной шкалой технологической готовности и не должна смешиваться с P0–P5 и N0–N5.
2.1.10. META и независимая научная экспертиза
Генеральный центр должен взаимодействовать с независимым научным советом.
Однако важно разграничить функции.
META разрабатывает исследовательскую программу и обеспечивает её методологическую согласованность.
Научный совет оценивает обоснованность гипотез и качество существенных результатов.
Экспериментальные лаборатории выполняют необходимые измерения.
А независимые проверочные группы воспроизводят результаты или анализируют их доказательную основу.
Следовательно, признание технологического преимущества не должно зависеть исключительно от одного центра принятия решений.
Это необходимо для предотвращения институционального завышения результатов.
2.1.11. META и распределение ресурсов
Генеральный центр может участвовать в определении исследовательских приоритетов.
Но необходимо избегать чрезмерной централизации оперативных расходов.
Например, физический проект PICO может требовать срочной повторной калибровки оборудования.
В таком случае ожидание длительного стратегического согласования способно привести к потере экспериментального времени.
Поэтому целесообразно разграничивать стратегические бюджеты, проектные ресурсы и оперативные полномочия.
При этом все затраты должны документироваться.
Особенно важно отдельно учитывать стоимость совместных проектов PICO–NOO.
Иначе невозможно установить экономический эффект интеграции.
2.1.12. META как система организационного обучения
Завершённый исследовательский проект должен предоставлять не только научный результат.
Необходимо также анализировать процесс его выполнения.
Например, какие операции занимали наибольшее время.
Какие ошибки возникали.
Какие решения оказались избыточными.
И какие методы можно изменить.
Однако предложения по совершенствованию не должны автоматически включаться в основную систему.
Необходимо создавать экспериментальные версии.
Сравнивать их с исходными методами.
И проверять на новых задачах.
Таким образом, организационное обучение может становиться частью Метаразвития только при наличии объективной проверки.
2.1.13. META как объект собственной проверки
Особое значение имеет возможность исследовать эффективность самого генерального центра.
Например, можно сравнивать проекты, использующие определённую процедуру распределения ресурсов, с проектами, применяющими альтернативный подход.
Или оценивать влияние новой системы научного документирования на воспроизводимость.
Но необходимо учитывать различия проектов.
Их сложность.
Бюджеты.
И доступность оборудования.
Следовательно, улучшение корпоративных процедур также требует корректного экспериментального сравнения.
INM не должна предполагать, что её организационная архитектура автоматически является оптимальной.
2.1.14. Разграничение ответственности
Для практической реализации предлагается использовать матрицу ответственности.
Решение или функция Ведущий исполнитель Независимый контроль
Генеральная стратегия Руководство INM Научный и корпоративный надзор
Физическая гипотеза PICO Предметная экспертиза
Архитектура NOO NOO Независимая оценка
Совместный эксперимент Руководитель проекта Научная проверка
Методологическое улучшение META Контрольные исследования
Использование оборудования Ответственная лаборатория Служба безопасности
Управление правами Правовая функция INM и партнёры Договорная и юридическая экспертиза
Таблица описывает функциональные роли, а не уже назначенных должностных лиц.
Конкретные полномочия должны закрепляться в корпоративных и проектных документах.
2.1.15. Главный вывод раздела
META должна выполнять системообразующую функцию, обеспечивая общую исследовательскую методологию, согласование программ и проверку улучшения научно-технологических процессов.
Однако она не должна становиться источником чрезмерной административной централизации.
Основное назначение центра META — превращать результаты исследований PICO и NOO в проверенные методы совершенствования последующих научно-технических разработок.
2.2. PICO — физико-технологический контур
2.2.1. Предмет физико-технологического контура
PICO представляет первую базовую субтехнологию Метаразвития.
Её предметом является исследование перспективных физических оснований электронной техники.
Особое значение имеют атомарно-точные функциональные структуры, электронные состояния, новые материалы, квантовые эффекты и альтернативные способы формирования электронных устройств.
Однако необходимо сохранять принципиальное научное разграничение.
PICO не должна пониматься как проект обязательного создания традиционного транзистора с линейным размером один пикометр.
Обычная полупроводниковая геометрия не может механически масштабироваться ниже характерных атомных размеров.
Поэтому физический смысл программы связан прежде всего с повышением точности управления атомарными структурами и электронными функциями.
Следовательно, её развитие должно основываться на экспериментально подтверждённых физических принципах.
2.2.2. Самостоятельная исследовательская программа
Для PICO предлагается сохранять собственную научную структуру.
Она должна включать фундаментальные физические исследования.
Материаловедение.
Математическое моделирование.
Технологическое изготовление.
Экспериментальную метрологию.
И инженерную интеграцию.
Однако на первоначальном этапе эти направления не обязательно должны соответствовать отдельным корпоративным подразделениям.
Часть исследований может выполняться через партнёрские лаборатории.
Главное требование заключается в наличии самостоятельных критериев результативности.
Положительный результат PICO должен обладать научной ценностью независимо от того, использовались ли средства NOO.
2.2.3. Физические предпосылки атомарно-точной электроники
Современная наука располагает экспериментальными примерами управления электронными устройствами на атомарном уровне.
В 2012 году Fuechsle и соавторы продемонстрировали одноатомный транзистор на основе атомарно-точного размещения фосфора в кремнии [27].
Это исследование подтверждает возможность определённой физической архитектуры.
Однако устройство работало при криогенных условиях.
Поэтому его нельзя рассматривать как доказательство появления массовой пикоэлектронной вычислительной платформы.
Для INM соответствующие результаты представляют физическую предпосылку дальнейших исследований.
Необходимо отдельно проверять управляемость, воспроизводимость, надёжность и экономическую пригодность новых структур.
2.2.4. Внутренняя архитектура PICO
Для первого этапа предлагается выделить пять функциональных направлений.
Физическая теория. Исследование механизмов электронного транспорта и управления состояниями.
Материалы и интерфейсы. Поиск структур с перспективными характеристиками.
Технологическое формирование. Разработка способов изготовления экспериментальных образцов.
Метрология и испытания. Проверка физических свойств и воспроизводимости.
Системная интеграция. Исследование возможности создания полезных электронных функций.
Однако последовательность не всегда должна быть линейной.
Например, результаты измерений могут потребовать возвращения к исходной физической модели.
Следовательно, программа PICO должна обеспечивать повторяющиеся исследовательские циклы.
2.2.5. От физической структуры к электронному устройству
Необходимо строго различать несколько результатов.
Первый — существование перспективного материала.
Второй — подтверждение определённого физического эффекта.
Третий — создание функционального электронного элемента.
Четвёртый — воспроизводимое изготовление нескольких элементов.
Пятый — интеграция в техническую систему.
Шестой — доказанная практическая или экономическая пригодность.
Переход между этими состояниями требует различных исследований.
Например, обнаружение перспективного электронного состояния не гарантирует возможность создать надёжный контакт.
А лабораторный прототип не обязательно совместим с существующими производственными процессами.
Поэтому PICO должна использовать поэтапную систему проверки.
2.2.6. Метрологическая подсистема
Одной из центральных функций PICO должна стать экспериментальная метрология.
Необходимо обеспечивать измерение электрических характеристик.
Контроль геометрии.
Определение состава материалов.
Оценку структурных дефектов.
И исследование изменения свойств во времени.
При этом каждое измерение обладает определённой неопределённостью.
Международное руководство JCGM 100:2008 определяет общие принципы её оценивания [35].
Для INM соответствующее требование должно становиться частью исследовательской архитектуры.
Необходимо документировать не только измеренное значение, но и условия получения результата.
Иначе последующие системы NOO могут использовать физически несопоставимые данные.
2.2.7. Идентификация физических образцов
Для совместной инфраструктуры предлагается использовать уникальную идентификацию экспериментальных образцов.
Каждый образец должен быть связан с:
исходным материалом;
технологическими операциями;
условиями изготовления;
используемым оборудованием;
измерительными процедурами;
результатами испытаний;
обнаруженными дефектами;
ответственным исследовательским проектом.
Особенно важно сохранять историю изменений.
Например, образец может проходить несколько стадий обработки.
И его свойства после каждой стадии могут изменяться.
Следовательно, научная память должна учитывать реальное физическое состояние образца, а не только первоначальное описание конструкции.
2.2.8. Вычислительное моделирование PICO
Физические исследования требуют использования специализированных вычислительных методов.
Например, расчётов электронных структур.
Моделирования межатомных взаимодействий.
И исследования транспортных характеристик.
Однако нельзя автоматически считать результаты расчёта физически подтверждёнными.
Необходимо учитывать приближения модели.
Границы применимости.
Численную погрешность.
И используемые параметры.
Поэтому каждый расчётный результат должен сопровождаться соответствующей документацией.
Особенно важно фиксировать версию программного обеспечения.
Это позволяет повторно анализировать физические выводы.
2.2.9. Интерфейс PICO ; NOO
Для совместной работы необходимо определить сведения, передаваемые интеллектуально-креативной системе.
Например, PICO может предоставлять:
описание физической задачи;
допустимые материалы;
известные экспериментальные ограничения;
результаты предыдущих измерений;
расчётные модели;
требования к качеству;
критерии допустимости новых гипотез.
При этом необходимо отделять исходные научные данные от их интерпретации.
Например, измеренная зависимость тока от напряжения является экспериментальным результатом.
А объяснение её определённым квантовым механизмом может оставаться гипотезой.
Следовательно, интерфейс должен сохранять доказательный статус информации.
2.2.10. Интерфейс NOO ; PICO
Обратный поток может включать новые исследовательские гипотезы.
Предложения материалов.
Расчётные прогнозы.
Программы экспериментов.
И анализ предыдущих ошибок.
Однако все такие материалы должны обладать определённым статусом.
Например, «непроверенная гипотеза».
«Расчётно обоснованное предположение».
«Предложение экспериментальной проверки».
Нельзя автоматически переводить интеллектуальный прогноз в категорию подтверждённого физического знания.
Следовательно, окончательная физическая проверка сохраняется за соответствующими предметными методами.
2.2.11. Ограничения автоматического управления экспериментом
NOO может использоваться для интеллектуального планирования и управления определёнными лабораторными операциями.
Однако допустимая автономность должна зависеть от уровня риска.
Например, автоматическая обработка уже полученных данных не эквивалентна изменению напряжений, температур или параметров технологической установки.
Поэтому необходимо устанавливать безопасные диапазоны и механизмы остановки.
Особенно важно обеспечивать регистрацию управляющих воздействий.
Следовательно, PICO должна сохранять самостоятельную ответственность за физическое оборудование.
2.2.12. Независимая программа зрелости PICO
В предыдущих частях книги была предложена авторская шкала P0–P5.
Её назначение заключается в разграничении концептуальной постановки, первоначальной демонстрации, воспроизводимости и последующей технологической зрелости.
Однако данная шкала не является международным стандартом.
Для практического планирования могут дополнительно использоваться методы оценки технологической готовности, рассмотренные в руководстве GAO [28].
При этом важно различать физическую новизну и инженерную зрелость.
Принципиально новое устройство может обладать значительной научной ценностью даже на ранней стадии.
Но его нельзя автоматически объявлять готовым к промышленному применению.
2.2.13. Экономическая оценка PICO
Для оценки перспектив физической технологии необходимо учитывать не только характеристики отдельного элемента.
Следует исследовать полную систему.
Например, новый переключатель может обладать низкой энергией определённой операции.
Но требовать сложного управления.
Дополнительных межсоединений.
Специализированного охлаждения.
Или дорогостоящего изготовления.
Поэтому экономическая эффективность должна определяться на уровне законченной полезной функции.
Для INM это особенно важно, поскольку перспективная физическая технология должна оцениваться относительно современных альтернатив.
2.2.14. Пример исследовательского проекта PICO
Рассмотрим условную задачу.
Необходимо исследовать способ уменьшения контактного сопротивления определённой перспективной электронной структуры.
Первоначально специалисты PICO устанавливают существующие ограничения.
Затем выбирают несколько физически обоснованных материалов и конструкций.
После этого выполняют расчётное моделирование.
Создают экспериментальные образцы.
И измеряют характеристики.
Однако результаты могут оказаться отрицательными.
Например, новый материал может демонстрировать низкую стабильность.
В таком случае необходимо сохранить соответствующие сведения.
Они могут оказаться полезными для последующего интеллектуального поиска NOO.
2.2.15. Предметный результат и результат META
Предположим, эксперимент позволил создать электронный контакт с улучшенными характеристиками.
Это представляет результат PICO.
Но для признания результата META необходимо доказать дополнительное положение.
Например, что новый метод выбора материалов позволил уменьшить полное число экспериментов на независимых задачах.
Или что совместная интеллектуальная система повысила воспроизводимость исследовательского процесса.
Следовательно, предметный физический результат и метатехнологическое преимущество должны учитываться отдельно.
2.2.16. Главный вывод раздела
PICO должна развиваться как самостоятельный физико-технологический контур с собственными гипотезами, лабораториями, методами проверки и критериями зрелости.
При этом совместимость с NOO должна обеспечиваться посредством стандартизированных исследовательских интерфейсов.
Главная функция PICO в архитектуре INM — получение физически подтверждённых научных и технических результатов, которые могут использоваться как самостоятельные достижения и как основа для проверки новых методов META.
2.3. NOO — интеллектуально-креативный контур
2.3.1. Предмет NOO
NOO представляет вторую базовую субтехнологию Метаразвития.
Она направлена на создание интеллектуально-креативных вычислительных систем, предназначенных для организации и выполнения сложных научно-технических процессов.
В предыдущих частях книги было предложено различать обычные интеллектуальные инструменты, ноокомпьютеры и перспективные ноомашины.
Главная особенность NOO заключается не в использовании определённой нейросетевой модели.
Её предметом становится воспроизводимое выполнение когнитивно-креативных функций.
Например, формирование проверяемых гипотез.
Создание технических решений.
Планирование экспериментов.
И совершенствование методов последующего научного поиска.
2.3.2. Независимость NOO от новой физической элементной базы
Первоначальная разработка NOO не должна ожидать промышленного освоения PICO.
Современные вычислительные платформы позволяют исследовать многие функции будущих ноокомпьютеров.
Например, анализ научных источников.
Математическое моделирование.
Программирование.
И работу со специализированными научными инструментами.
Поэтому первоначальная INM может начинать развитие NOO на существующей аппаратной инфраструктуре.
Однако необходимо учитывать вычислительные затраты.
Доступность оборудования.
И условия использования моделей.
Следовательно, автономность NOO должна обеспечиваться не декларативно, а посредством реально доступной исследовательской платформы.
2.3.3. Многоуровневая архитектура NOO
Для первоначального ноокомпьютера предлагается выделить несколько функциональных уровней.
Первый — восприятие и структурирование исследовательской задачи.
Второй — работа с научными источниками и данными.
Третий — формирование гипотез и альтернативных решений.
Четвёртый — взаимодействие с математическими и инженерными инструментами.
Пятый — планирование экспериментальной проверки.
Шестой — анализ результатов.
Седьмой — исследовательская память.
Восьмой — контролируемое совершенствование методов.
Однако соответствующие функции не обязательно должны выполняться отдельными языковыми моделями.
Возможно использование специализированных алгоритмов и программных компонентов.
Главное заключается в достоверности полного результата.
2.3.4. Научно-информационная подсистема
Одним из первоначальных компонентов NOO должен стать механизм работы с научной информацией.
Он предназначен для поиска релевантных публикаций.
Сравнения результатов.
Выявления противоречий.
И формирования доказательной базы для исследовательских гипотез.
Однако научно-информационный поиск должен учитывать происхождение источников.
Например, необходимо различать рецензируемые публикации, препринты, патентные документы и неподтверждённые утверждения.
Кроме того, научные статьи могут содержать последующие исправления.
Поэтому NOO должна поддерживать обновление источников и документирование изменений их статуса.
2.3.5. Подсистема формирования гипотез
Следующая функция связана с созданием новых содержательных предположений.
Однако генерация большого количества гипотез не должна становиться самостоятельной целью.
Для каждого предложения необходимо определить научное основание.
Предполагаемый механизм.
Условия проверки.
И критерии возможного опровержения.
Например, NOO может предложить новый способ формирования электронного контакта.
Но соответствующее предложение должно сопровождаться физической аргументацией.
И перечнем данных, необходимых для проверки.
Следовательно, содержательная ценность гипотезы должна оцениваться независимо от её языковой убедительности.
2.3.6. Специализированные научные инструменты
NOO должна взаимодействовать с существующими программными средствами.
Например, системами физического моделирования.
Математическими библиотеками.
Средствами анализа материалов.
И программами обработки экспериментальных данных.
Подобный подход позволяет использовать проверенные вычислительные методы.
Однако необходимо контролировать параметры вызова инструментов.
Единицы измерения.
Версии программ.
И ограничения используемых моделей.
Следовательно, интеллектуальная система должна выступать организатором научного процесса, но не заменять специализированные методы произвольным текстовым выводом.
2.3.7. Подсистема планирования экспериментов
Одной из важнейших функций NOO может стать выбор наиболее информативных экспериментов.
Например, в материаловедении необходимо исследовать большое пространство возможных структур.
Но физическая проверка каждого варианта может быть слишком дорогостоящей.
Поэтому целесообразно использовать интеллектуальный предварительный отбор.
В работе Volk и Abolhasani 2024 года рассматриваются показатели эффективности автономных лабораторий [21].
Однако результаты определённого лабораторного метода не следует автоматически переносить на все физические задачи.
Для NOO необходимо устанавливать конкретную область применения и объективно измерять достигнутое преимущество.
2.3.8. Исторические предпосылки автономной науки
В 2009 году King и соавторы представили систему Adam, выполнявшую определённые этапы автоматизированного научного поиска [24].
В 2023 году Boiko и соавторы описали систему Coscientist, использовавшую языковые модели для организации некоторых химических исследований [25].
Эти разработки показывают возможность объединения интеллектуальных вычислений с научными инструментами.
Однако они не являются доказательством универсальной ноофункциональности.
Их результаты относятся к определённым предметным областям и исследовательским условиям.
Следовательно, для INM они представляют научные предпосылки разработки NOO.
Но не заменяют самостоятельной экспериментальной программы.
2.3.9. Подсистема проверки результатов
Для NOO принципиально важно отделять формирование новых решений от их подтверждения.
Например, система может предложить математический алгоритм.
Но необходимо проверить его корректность.
Может сформировать физическую гипотезу.
Но она требует физической проверки.
Или предложить инженерную конструкцию.
Но её работоспособность необходимо устанавливать посредством соответствующих испытаний.
Поэтому в архитектуре NOO должен существовать независимый проверочный контур.
При этом согласие нескольких интеллектуальных агентов не следует автоматически считать независимым научным подтверждением.
Настоящая независимость требует объективных критериев и, где необходимо, новых данных.
2.3.10. Исследовательская память NOO
Для выполнения последовательных научных задач необходима система накопления подтверждённого опыта.
Она должна сохранять исходные задачи.
Предложенные гипотезы.
Использованные инструменты.
Результаты проверок.
Выявленные ошибки.
И успешные исследовательские методы.
Однако следует разграничивать разные статусы информации.
Например, неподтверждённая гипотеза не должна автоматически включаться в базу установленных научных фактов.
Иначе возникает риск накопления систематических ошибок.
Следовательно, исследовательская память должна быть доказательно структурированной.
2.3.11. Контролируемая автономность
Для практической INM необходимо определять разрешённые действия интеллектуальных систем.
Предлагается различать несколько режимов.
Информационный режим. Система анализирует источники и формирует рекомендации.
Вычислительный режим. Она запускает разрешённые программы в контролируемой среде.
Экспериментально-подготовительный режим. Подготавливает планы физической проверки.
Ограниченный исполнительный режим. Выполняет разрешённые действия на оборудовании в пределах заранее установленных условий.
Режим изменения методов. Предлагает новые версии собственных исследовательских процедур, подлежащие независимой проверке.
Однако данные режимы не представляют международно стандартизированную шкалу автономности.
Они предлагаются как функциональная классификация для проектирования INM.
2.3.12. Контур самосовершенствования
Особое значение имеет возможность изменять исследовательские методы NOO.
Например, после завершения серии физических задач система может выявить недостатки своего алгоритма выбора экспериментов.
Затем сформировать новую версию процедуры.
Но такая версия должна проверяться на независимых задачах.
При этом необходимо учитывать вычислительные ресурсы и качество результатов.
Если преимущество не подтверждается, изменение не должно внедряться.
Следовательно, самосовершенствование должно осуществляться посредством контролируемой последовательности экспериментальных версий.
2.3.13. Технологическая зрелость NOO
В предыдущих частях книги была предложена авторская шкала N0–N5.
Она предназначена для оценки перехода от концептуальной постановки к функциональной исследовательской системе и последующему подтверждённому совершенствованию методов.
Однако её не следует отождествлять с международной шкалой TRL.
Кроме того, наличие нескольких успешно работающих интеллектуальных модулей ещё не доказывает существования полноценной ноомашины.
Необходимо исследовать интеграцию функций.
Качество результата.
Воспроизводимость.
И устойчивость на независимых задачах.
2.3.14. Экономическая эффективность NOO
Одним из важнейших критериев является полная стоимость выполнения интеллектуально-креативной функции.
Например, система может ускорять анализ публикаций.
Но требовать значительных вычислительных ресурсов.
Или создавать дополнительные затраты на проверку.
Поэтому необходимо учитывать не только скорость генерации текста.
Следует измерять стоимость получения подтверждённого полезного результата.
Особенно важно сравнивать NOO с современными доступными ИИ-инструментами.
Иначе обычный эффект цифровой автоматизации может быть ошибочно объявлен преимуществом новой нооархитектуры.
2.3.15. NOO как самостоятельная исследовательская программа
Для подтверждения функциональной состоятельности NOO её необходимо проверять не только на задачах PICO.
Например, могут использоваться задачи алгоритмического проектирования.
Математического анализа.
Или других научных областей, для которых существуют объективные проверочные процедуры.
Однако результаты отдельных областей не должны автоматически распространяться на все научные дисциплины.
Следовательно, необходимо устанавливать границы переносимости.
2.3.16. Главный вывод раздела
NOO должна развиваться как самостоятельный интеллектуально-креативный контур, способный использовать существующие вычислительные платформы и специализированные научные инструменты.
Её архитектура должна включать формирование гипотез, инструментальную работу, независимую проверку, исследовательскую память и контролируемое совершенствование методов.
Главная функция NOO в INM — воспроизводимо повышать качество и эффективность определённых научно-технологических процессов, не подменяя объективную научную проверку интеллектуальной генерацией.
2.4. Общая экспериментальная инфраструктура
2.4.1. Инфраструктура как объединяющая основа
Для совместной деятельности PICO и NOO необходима инфраструктура, обеспечивающая обмен результатами и доступ к исследовательским инструментам.
Однако общую инфраструктуру нельзя сводить к единому вычислительному серверу.
Она должна включать физические лаборатории.
Программные платформы.
Научные базы данных.
Средства метрологии.
Системы управления экспериментами.
Исследовательскую память.
И механизмы независимой проверки.
При этом инфраструктура может быть территориально распределённой.
Особенно если INM развивается на основе международной научной кооперации.
Следовательно, общность должна обеспечиваться прежде всего совместимостью процедур и интерфейсов.
2.4.2. Физический и цифровой уровни
Для первоначальной архитектуры предлагается выделить два основных уровня.
Физический уровень включает экспериментальное оборудование, материалы, образцы и измерительные установки.
Цифровой уровень включает вычислительные системы, модели, научные данные и программные процедуры.
Между ними необходимо создать управляемые интерфейсы.
Например, цифровая система формирует план эксперимента.
Физическая лаборатория проверяет его допустимость.
После этого выполняются измерения.
Результаты возвращаются в цифровую платформу.
Но каждый переход должен сопровождаться необходимыми проверками.
2.4.3. Вычислительная инфраструктура
Для NOO и расчётных задач PICO необходимы различные вычислительные ресурсы.
Центральные процессоры.
Графические ускорители.
Специализированные серверы.
Средства хранения данных.
И программные инструменты.
Однако не все задачи требуют одинаковой инфраструктуры.
Например, поиск научной информации может иметь одни вычислительные требования.
А квантово-механическое моделирование — другие.
Поэтому необходимо организовать распределение ресурсов.
Особенно важно учитывать стоимость использования оборудования.
Это позволяет объективно сравнивать исследовательские методы.
2.4.4. Физическая лабораторная инфраструктура
Для PICO могут потребоваться специализированные физические установки.
Например, системы атомарной и электронной метрологии.
Оборудование формирования тонких плёнок.
Средства подготовки образцов.
И устройства электрических испытаний.
Однако не следует предполагать, что INM должна немедленно приобретать весь возможный комплекс оборудования.
На первоначальном этапе целесообразно использовать договорный доступ к специализированным лабораториям.
При этом необходимо обеспечивать научную совместимость измерений.
И согласовывать права на результаты.
2.4.5. Общая система управления исследованиями
Для организации совместной работы необходима цифровая система, фиксирующая состояние каждого проекта.
Например, цель исследования.
Используемые гипотезы.
Ответственных исполнителей.
Разрешённые эксперименты.
Выделенные ресурсы.
Полученные результаты.
И статус проверки.
Однако такая система не должна становиться дополнительным источником чрезмерной бюрократии.
Её назначение заключается в обеспечении прослеживаемости.
Особенно важно автоматизировать регистрацию технических событий там, где это допустимо.
2.4.6. Происхождение вычислительных результатов
Важным примером существующей инфраструктуры является AiiDA.
В работе Huber и соавторов 2020 года описаны средства автоматизированного выполнения расчётов и сохранения происхождения данных [18].
Для META принцип прослеживаемости имеет особое значение.
Если интеллектуальная система получила определённое значение физической характеристики, необходимо установить, каким образом оно было вычислено.
Какая модель использовалась.
Какие исходные данные были предоставлены.
И какой программный код выполнялся.
Без этого невозможно независимое воспроизведение результата.
2.4.7. Совместимость материаловедческих данных
Для обмена между лабораториями необходимы согласованные структуры данных.
Примером существующего подхода является OPTIMADE, описанный Andersen и соавторами в 2021 году [19].
Он предоставляет спецификацию интерфейса для обращения к различным материаловедческим базам.
Однако INM должна учитывать, что наличие общего интерфейса не гарантирует одинаковой достоверности данных.
Различные источники могут использовать разные вычислительные приближения.
Или экспериментальные условия.
Поэтому информационная совместимость должна сочетаться с научной проверкой.
2.4.8. Единая система исследовательских идентификаторов
Для проектирования META предлагается использовать постоянные идентификаторы основных объектов.
Например:
Объект Назначение идентификатора
Проект Связь с исследовательской программой
Гипотеза Фиксация утверждения и его версии
Физический образец Прослеживаемость изготовления
Модель Указание расчётной архитектуры
Эксперимент Фиксация процедуры и условий
Результат Связь с доказательными данными
Метод Идентификация исследовательской процедуры
Версия метода Проверка последовательных изменений
Правовой статус Условия использования и распространения
Соответствующая система должна сохранять связи между объектами.
При этом идентификатор не является доказательством достоверности.
Он только обеспечивает возможность установить происхождение информации.
2.4.9. Исследовательский граф доказательств
Для META особенно важен переход от обычного хранения файлов к сохранению доказательных связей.
Например, научная гипотеза связана с определённой публикацией.
Затем — с расчётной моделью.
После этого — с экспериментальным образцом.
Далее — с измерением.
И наконец — с независимым заключением.
Подобную структуру можно представить в виде графа происхождения и проверки.
Особенно важно сохранять статус каждого элемента.
Например, расчётный прогноз не должен автоматически превращаться в экспериментальный факт.
Следовательно, исследовательская память должна быть доказательно структурированной.
2.4.10. Принципы FAIR
В 2016 году Wilkinson и соавторы сформулировали принципы FAIR [17].
Они относятся к обнаружимости, доступности, совместимости и повторному использованию научных данных.
Для INM эти положения имеют непосредственное значение.
Особенно при международном взаимодействии.
Однако необходимо учитывать, что FAIR не означает обязательной публичной доступности всех данных.
Некоторые сведения могут использоваться только определёнными участниками.
Например, в соответствии с договорными или правовыми ограничениями.
Следовательно, цифровая платформа должна поддерживать контролируемый доступ.
2.4.11. Инфраструктура независимого воспроизведения
Для подтверждения научных результатов необходимо предусмотреть возможность повторных исследований.
Например, определённая физическая лаборатория создаёт перспективный электронный образец.
Затем другая лаборатория получает необходимые данные и выполняет самостоятельную проверку.
В вычислительной области аналогичная процедура может включать повторное выполнение программы с сохранёнными исходными данными.
Однако необходимо разграничивать вычислительную воспроизводимость и независимое экспериментальное подтверждение.
Методологические основания представлены в докладе Национальных академий США 2019 года [34].
2.4.12. Управление доступом к физическим установкам
Одним из наиболее важных вопросов является организация доступа к экспериментальному оборудованию.
Необходимо определять:
кто имеет право подготавливать программу эксперимента;
кто утверждает параметры;
кто выполняет физические операции;
кто контролирует безопасность;
кто отвечает за сохранение измерений;
кто вправе изменять экспериментальную процедуру.
Особенно важно разграничивать рекомендации NOO и реальные управляющие воздействия.
Автоматический интеллектуальный агент не должен получать неограниченные полномочия только потому, что успешно выполнил несколько предварительных задач.
Следовательно, права доступа должны зависеть от функциональной квалификации и риска.
2.4.13. Цифровые модели и физическая реальность
Для первоначальной проверки новых экспериментальных процедур целесообразно использовать цифровые модели оборудования.
Например, можно исследовать допустимость определённой последовательности операций до её выполнения на реальной установке.
Однако цифровая модель не является полным эквивалентом физической системы.
Она может не учитывать неизвестные дефекты.
Дрейф параметров.
И нестабильность отдельных компонентов.
Поэтому использование цифровой модели должно дополнять, а не заменять необходимую физическую проверку.
2.4.14. Информационная безопасность
Международная исследовательская инфраструктура должна учитывать риски несанкционированного доступа и изменения данных.
Особенно если системы NOO используют внешние модели или программные сервисы.
В качестве методологического ориентира может применяться ISO/IEC 27001:2022 [10].
Но соответствие определённому стандарту управления не гарантирует отсутствия всех угроз.
Для INM необходимо отдельно анализировать конкретную архитектуру.
Особенно важно ограничивать доступ интеллектуальных агентов к конфиденциальным исследовательским сведениям и физическим управляющим системам.
2.4.15. Отказоустойчивость и сохранность результатов
Для научно-технологической системы важно сохранять исследовательские результаты при технических отказах.
Например, вычислительный процесс может быть прерван.
Экспериментальная установка — выйти из строя.
Или определённая программная версия — оказаться недоступной.
Поэтому необходимо предусматривать резервное копирование, регистрацию состояния задач и возможность восстановления.
Однако отказоустойчивость не означает автоматического продолжения любого физического эксперимента.
После существенного сбоя может требоваться повторная проверка безопасности.
2.4.16. Учёт стоимости инфраструктуры
Для оценки эффективности META необходимо учитывать реальную стоимость исследовательских ресурсов.
Например, использование специализированного физического оборудования должно иметь установленный порядок распределения затрат.
А вычислительные ресурсы NOO — фиксироваться по фактическому потреблению.
Особенно важно учитывать общие расходы.
Например, обслуживание инфраструктуры и работу специалистов.
Без этого сравнительные эксперименты могут искусственно завышать эффективность определённых методов.
2.4.17. Минимальная начальная инфраструктура INM
Для первой стадии нет необходимости создавать сразу полноценный международный научно-технологический комплекс.
Возможно формирование ограниченной исследовательской платформы.
Она может включать:
Вычислительные ресурсы для NOO.
Доступ к специализированным программам моделирования.
Систему научных данных.
Договорный доступ к физической лаборатории.
Независимый проверочный контур.
Систему регистрации стоимости и результатов.
Механизм управления правами на исследования.
Подобная инфраструктура может стать основой для первых пилотных программ.
Однако её пригодность должна определяться конкретными научными задачами.
2.4.18. Главный вывод раздела
Общая экспериментальная инфраструктура должна обеспечивать совместимость физических и интеллектуально-креативных исследований, сохраняя независимость предметной проверки.
Её главное назначение — превращать разрозненные научные операции в прослеживаемый, управляемый и воспроизводимый исследовательский процесс.
2.5. Обмен результатами и совместные программы
2.5.1. Обмен результатами как технологический процесс
Для синхронного развития PICO и NOO недостаточно предусмотреть возможность передачи файлов.
Необходимо определить, какие именно научные объекты передаются.
Каким образом устанавливается их достоверность.
Какие ограничения сопровождают использование.
И какую роль они выполняют в последующем исследовании.
Например, результаты физического измерения могут использоваться для обучения вычислительной модели.
Но для этого необходимо учитывать условия эксперимента.
Неопределённость измерения.
И право использовать соответствующие данные.
Следовательно, обмен результатами должен рассматриваться как самостоятельный технологический процесс.
2.5.2. Основные категории передаваемых результатов
Для первоначальной INM предлагается разграничивать несколько типов исследовательских объектов.
Первый — научные гипотезы.
Второй — расчётные модели.
Третий — программные алгоритмы.
Четвёртый — экспериментальные данные.
Пятый — физические образцы.
Шестой — технологические процедуры.
Седьмой — подтверждённые знания.
Восьмой — методы совершенствования исследований.
Однако различные объекты требуют разных способов передачи.
Например, физический образец нельзя передать тем же способом, что и вычислительную модель.
А право читать научный отчёт не обязательно включает право коммерчески использовать описанное техническое решение.
2.5.3. Паспорт передаваемого исследовательского результата
Для обеспечения совместимости предлагается использовать единый паспорт результата.
Он должен содержать:
идентификатор проекта;
описание полученного результата;
дату и версию;
источник;
ответственную организацию;
научный статус;
использованные данные;
метод проверки;
сведения о неопределённости;
ограничения применимости;
правовой режим;
предполагаемого получателя;
разрешённые способы дальнейшего использования.
Такой паспорт представляет авторское проектное предложение.
Его назначение заключается в уменьшении числа ошибок при передаче результатов между PICO и NOO.
2.5.4. Разграничение научного статуса
Особое значение имеет классификация достоверности.
Предлагается различать:
Гипотезу — проверяемое предположение.
Расчётное предсказание — результат определённой математической модели.
Первичное наблюдение — результат эксперимента, ещё не прошедший необходимую независимую проверку.
Подтверждённый результат — вывод, соответствующий установленной процедуре проверки.
Воспроизведённый результат — вывод, согласующийся с независимой повторной проверкой.
Однако данная классификация не должна заменять предметную научную оценку.
Она предназначена для организации исследовательских данных.
2.5.5. Обмен PICO ; NOO
Физическая субтехнология может предоставлять интеллектуальной системе новые экспериментальные данные.
Например, зависимости электронных характеристик от технологических параметров.
Результаты исследования атомарных структур.
И сведения об отрицательных экспериментах.
NOO может использовать соответствующие данные для уточнения моделей.
Но необходимо сохранять разделение между обучающими данными и независимыми контрольными результатами.
Иначе система может показывать высокую точность только на уже известных наблюдениях.
Следовательно, обмен PICO ; NOO должен включать правила формирования проверочных выборок.
2.5.6. Обмен NOO ; PICO
NOO может предоставлять физическим исследователям предложения по новым материалам, расчётным моделям и экспериментальным процедурам.
Однако важно определять, какие из них готовы к непосредственной проверке.
Например, интеллектуальный агент предлагает изменить технологический параметр.
Но физическая лаборатория должна предварительно проверить допустимость изменения.
При необходимости выполнить моделирование.
И только после этого принять решение об эксперименте.
Следовательно, передача результата NOO не должна автоматически создавать обязанность физического исполнения.
2.5.7. Совместная исследовательская задача
Для организации взаимодействия необходимо формировать общую постановку.
Например, исследование электронного контакта.
PICO определяет физическую цель и экспериментальные ограничения.
NOO предлагает альтернативные методы поиска.
После этого совместная группа разрабатывает экспериментальную программу.
При этом необходимо заранее установить:
критерии результата;
бюджеты;
исследовательские сроки;
порядок проверки;
права на полученные сведения;
ответственность за физические операции;
правила публикации;
процедуру завершения проекта.
Таким образом, совместная программа должна начинаться с научно-технического и договорного согласования.
2.5.8. Непрерывный цикл взаимодействия
Для первоначальной архитектуры предлагается следующая последовательность.
Первоначально PICO формирует физическую задачу.
Затем NOO анализирует существующие знания.
После этого предлагаются альтернативные гипотезы.
Выполняются расчёты.
Выбирается программа экспериментов.
Физическая лаборатория проводит испытания.
Результаты проходят научную проверку.
И включаются в исследовательскую память.
Однако соответствующий цикл ещё не доказывает Метаразвития.
Для этого необходимо дополнительно исследовать возможность улучшения самой процедуры взаимодействия.
2.5.9. Контрольные режимы совместных исследований
Для оценки дополнительного преимущества необходимо предусмотреть сравнительные режимы.
Режим A — традиционный исследовательский процесс.
Режим B — использование современных ИИ-инструментов.
Режим C — специальная архитектура NOO.
Режим D — интегрированная программа PICO–NOO с контролируемым совершенствованием методов META.
Однако результаты должны быть сопоставимыми.
Нельзя сравнивать исследование сложного физического эффекта с простой оптимизационной задачей.
Кроме того, необходимо учитывать полные затраты.
Иначе дополнительное финансирование может ошибочно интерпретироваться как методологическое преимущество.
2.5.10. Проверка эффекта взаимодействия
Особое значение имеет различие между обычным суммированием преимуществ и дополнительным эффектом интеграции.
Например, новый экспериментальный метод PICO сокращает время физической проверки.
А новый алгоритм NOO уменьшает стоимость предварительного моделирования.
При совместном использовании оба преимущества могут сохраняться.
Но это ещё не доказывает дополнительной синергии.
Для её выявления необходимо сравнивать результаты самостоятельного и совместного применения.
В определённых задачах может использоваться факторная экспериментальная схема, позволяющая раздельно оценивать вклад двух изменений и их взаимодействие.
Однако соответствующий вывод должен учитывать статистическую неопределённость.
2.5.11. Методологическая обратная связь
Наиболее существенная функция совместной программы возникает после получения предметного результата.
Необходимо проанализировать, какие исследовательские решения оказались эффективными.
Какие стадии требовали избыточных ресурсов.
Какие гипотезы не подтвердились.
И какие процедуры целесообразно изменить.
Затем создаётся новая версия метода.
Она проверяется на независимой задаче.
Если преимущество подтверждается, возникает результат, относящийся к META.
Следовательно, методологическая обратная связь представляет главное дополнительное условие генеральной программы.
2.5.12. Значение отрицательных результатов
При международной кооперации особенно важно не ограничивать обмен только успешными исследованиями.
Отрицательный результат может существенно уменьшать стоимость последующего поиска.
Например, если определённая электронная структура систематически демонстрирует нестабильность, эти сведения могут предотвращать повторение бесперспективных экспериментов.
В работе Raccuglia и соавторов 2016 года была показана возможность использования неудачных экспериментов для машинного обучения в материаловедении [39].
Для INM это представляет важное методологическое основание.
Однако необходимо учитывать качество соответствующих данных.
Неудача, связанная с неисправностью оборудования, не обязательно доказывает несостоятельность исследуемой физической гипотезы.
2.5.13. Международная совместимость результатов
При участии нескольких организаций необходимо согласовывать научные процедуры.
Например, различные лаборатории могут использовать разные методы измерения.
Разные правила подготовки образцов.
И разные критерии признания результата.
Поэтому необходимо определять минимальные требования совместимости.
Особенно важно устанавливать единицы измерения, условия калибровки и неопределённость.
Следовательно, международная кооперация должна основываться не только на договорённостях, но и на совместимых научных протоколах.
2.5.14. Управление совместными проектами
Для каждой программы целесообразно назначать ответственного руководителя.
Но необходимо разграничивать научную и административную ответственность.
Руководитель проекта обеспечивает выполнение согласованной программы.
Физическая лаборатория отвечает за соответствующие эксперименты.
NOO — за функциональную работоспособность своих инструментов.
META — за методологическую оценку.
Независимая экспертиза — за проверку существенных выводов.
Однако конкретные полномочия должны закрепляться договором и внутренними документами.
2.5.15. Обмен результатами и ограничения интеллектуальной собственности
Передача научного результата не означает автоматической передачи всех прав на его использование.
Например, партнёр может предоставить экспериментальные данные для выполнения определённого проекта.
Но соответствующее разрешение не обязательно включает право публиковать их.
Использовать для обучения общедоступной модели.
Или передавать третьим лицам.
Поэтому система обмена должна учитывать правовой статус каждого объекта.
Особенно важно проверять разрешённые способы дальнейшего использования.
2.5.16. Пример совместной программы
Рассмотрим условный проект разработки материала электронного контакта.
PICO определяет физические параметры.
NOO выполняет поиск известных решений и предлагает альтернативные структуры.
После расчётного отбора выбираются кандидаты.
Затем физическая лаборатория изготавливает образцы.
Проводит измерения.
И формирует отчёт.
После этого проверочный контур устанавливает достоверность результатов.
Но генеральная задача META начинается на следующем этапе.
Необходимо определить, обеспечил ли новый метод выбора кандидатов преимущество по сравнению с существующими подходами.
Затем проверить соответствующую процедуру на новом классе задач.
Только после этого можно оценивать метатехнологический результат.
2.5.17. Прекращение и пересмотр совместных проектов
Для устойчивости INM необходимо заранее определять условия остановки исследования.
Например, отсутствует подтверждение физического эффекта.
Стоимость проекта существенно превышает обоснованные пределы.
Возникли новые ограничения безопасности.
Или предлагаемая интеллектуальная система не демонстрирует дополнительного преимущества.
Однако прекращение отдельной программы не должно автоматически означать научную неудачу.
Если получены достоверные отрицательные результаты, они могут использоваться в последующих исследованиях.
Следовательно, закрытие проекта должно сопровождаться полноценным итоговым анализом.
2.5.18. Главный вывод раздела
Обмен результатами PICO и NOO должен осуществляться посредством согласованных научно-технических и правовых интерфейсов.
При этом совместная программа должна включать не только получение предметного результата, но и проверку эффективности самого метода взаимодействия.
Главная функция совместных программ INM — создание воспроизводимой связи между результатами PICO и NOO и последующим совершенствованием исследовательских методов META.
2.6. Управление интеллектуальной собственностью
2.6.1. Интеллектуальная собственность как часть технологической архитектуры
В международной научно-технологической корпорации управление интеллектуальной собственностью не должно рассматриваться исключительно как заключительный юридический этап.
Соответствующие вопросы возникают уже при постановке исследовательской задачи.
Например, один участник предоставляет программный алгоритм.
Другой — физическую технологию.
Третий — специализированные данные.
А совместная программа создаёт новое техническое решение.
В результате возникает необходимость разграничивать права на исходные и новые результаты.
Если такие вопросы остаются нерешёнными до завершения проекта, могут возникать конфликты.
Поэтому интеллектуальная собственность должна рассматриваться как самостоятельный контур архитектуры INM.
2.6.2. Принцип предварительного согласования
Всемирная организация интеллектуальной собственности подчёркивает необходимость определения прав и обязательств участников совместных исследований на договорной основе [11, 12].
Соответствующие соглашения должны учитывать цели сотрудничества.
Используемые ресурсы.
Права на ранее существовавшие разработки.
Права на результаты проекта.
И условия коммерческого использования.
Для INM это имеет принципиальное значение.
Нельзя считать, что все результаты автоматически принадлежат будущей корпорации только на основании участия в программе META.
Необходимо заранее определить правовой режим.
2.6.3. Основные категории интеллектуальных результатов
Для проектирования предлагается различать несколько видов объектов.
Научные знания и фактические данные.
Потенциально патентоспособные технические решения.
Программный код.
Документация и иные произведения.
Базы данных.
Технологические ноу-хау.
Модели искусственного интеллекта и связанные с ними программные компоненты.
Однако правовая охрана этих объектов существенно различается.
Например, научный факт сам по себе не обязательно охраняется как объект авторского права.
А программа может обладать определённой авторско-правовой охраной.
Патентоспособность технического решения требует выполнения специальных условий.
Поэтому для каждого результата необходимо устанавливать его правовую природу.
2.6.4. Исходная интеллектуальная собственность
В международной договорной практике используется понятие background IP.
Оно относится к определённым интеллектуальным правам и технологиям, имевшимся у участников до начала соответствующего проекта [11, 12].
Например, партнёр может обладать собственной программой моделирования.
Другой — экспериментальной методикой.
Третий — запатентованным техническим устройством.
Для INM необходимо заранее определить, какие исходные ресурсы предоставляются.
На каких условиях.
И допускается ли их использование в последующих проектах.
Следовательно, участие в совместной программе не должно автоматически приводить к утрате прав на ранее созданные разработки.
2.6.5. Результаты совместного исследования
Другую категорию представляет foreground IP.
Она связана с результатами, возникающими в ходе совместного проекта.
Однако правовой режим не должен определяться исключительно моментом создания результата.
Необходимо учитывать характер вклада участников.
Договорные условия.
Трудовые отношения.
И применимое законодательство.
Например, новое электронное устройство может разрабатываться совместной исследовательской группой.
А используемый программный алгоритм — принадлежать отдельному партнёру.
Следовательно, права на устройство и программный компонент могут распределяться различным образом.
2.6.6. Совместное правообладание
Один из возможных вариантов заключается в совместном владении определёнными правами.
Однако подобное решение не всегда является оптимальным.
В различных юрисдикциях условия использования совместно принадлежащих прав могут существенно различаться.
Например, право одного участника самостоятельно предоставлять лицензии может зависеть от национального законодательства и договора.
Поэтому перед выбором совместного владения необходимо определить правила.
Особенно важно согласовать порядок лицензирования, распределения расходов и разрешения конфликтов.
Следовательно, совместное правообладание не должно применяться автоматически.
2.6.7. Права на разработки сотрудников и партнёров
Для INM необходимо учитывать трудовые и исследовательские отношения.
Например, определённое изобретение может быть создано сотрудником в рамках служебных обязанностей.
Другой результат — независимым исследователем по отдельному договору.
Третий — совместной университетской группой.
Правовой режим соответствующих результатов может различаться.
Поэтому необходимо заключать надлежащие соглашения до начала работы.
Однако универсальное правило распределения всех прав для разных государств установить невозможно.
Конкретные решения требуют правовой экспертизы.
2.6.8. Искусственный интеллект и изобретательство
Для NOO особенно важен вопрос правового статуса результатов, созданных при участии интеллектуальных систем.
Например, ноокомпьютер может предложить новую техническую конструкцию.
Но это не означает, что система автоматически признаётся изобретателем в правовом смысле.
По состоянию на август 2026 года Европейское патентное ведомство указывает, что в соответствии с Европейской патентной конвенцией изобретателем может быть названо только физическое лицо [15].
Однако правовые подходы различных государств могут отличаться.
Поэтому необходимо учитывать конкретную юрисдикцию.
Для INM важно сохранять документацию о фактическом вкладе людей и интеллектуальных инструментов.
Особенно при подготовке патентных заявок.
2.6.9. Учёт вклада NOO
Предлагается регистрировать участие интеллектуальной системы в создании технического результата.
Например, NOO могла выполнить поиск научных источников.
Предложить альтернативные гипотезы.
Сформировать расчётную модель.
Или подготовить программу экспериментов.
Однако эти функции не следует автоматически считать самостоятельным изобретательством.
Необходимо устанавливать, какие содержательные действия выполнялись людьми.
Какие технические признаки были созданы.
И соответствуют ли они юридическим критериям изобретательства.
Следовательно, исследовательские журналы NOO могут становиться важным доказательным материалом.
Но они не заменяют правовой экспертизы.
2.6.10. Патентоспособность и научная новизна
Необходимо строго разграничивать научную новизну и патентоспособность.
Согласно общим положениям WIPO, для патентной охраны обычно существенны новизна, изобретательский уровень и промышленная применимость либо соответствующий национальный критерий полезности [13].
Однако конкретные требования зависят от юрисдикции.
Следовательно, научно интересное решение не обязательно может быть запатентовано.
А потенциально патентоспособная конструкция не обязательно представляет фундаментальное научное открытие.
Поэтому INM должна проводить отдельную патентную оценку.
2.6.11. Поиск предшествующих решений
Перед подачей патентной заявки необходимо исследовать известный уровень техники.
Для этого могут использоваться патентные базы и научные источники.
Однако автоматический поиск NOO не должен рассматриваться как окончательное юридическое заключение.
Система может пропустить релевантный документ.
Неправильно интерпретировать формулу изобретения.
Или не учитывать особенности национального права.
Следовательно, интеллектуальная система может помогать специалистам.
Но итоговое решение о патентной стратегии требует квалифицированной правовой оценки.
2.6.12. Свобода коммерческого использования
Особенно важно различать патентоспособность и свободу использования технологии.
Даже если новое устройство может получить патентную охрану, его коммерческая реализация может затрагивать действующие права третьих лиц.
WIPO специально подчёркивает различие между наличием патента и freedom to operate — свободой осуществления определённой коммерческой деятельности [16].
Для INM это имеет принципиальное значение.
Например, новый электронный компонент может использовать известную технологию изготовления.
Или определённый защищённый программный алгоритм.
Поэтому перед коммерческим освоением необходимо отдельно оценивать соответствующие правовые риски.
2.6.13. Международное патентование
При разработке международной стратегии необходимо учитывать территориальный характер патентных прав.
Система PCT позволяет подать международную заявку и организовать последующее рассмотрение в различных странах.
Однако сама международная заявка не означает автоматического получения единого патента, действующего во всём мире.
WIPO подчёркивает, что предоставление патентов остаётся в компетенции национальных или региональных ведомств [14].
Следовательно, INM должна выбирать страны патентной охраны с учётом рынков, затрат и технологической стратегии.
При этом конкретные сроки и требования необходимо проверять по действующим правилам.
2.6.14. Публикация и патентная заявка
Научная кооперация предполагает распространение результатов.
Однако преждевременное публичное раскрытие технического решения может повлиять на возможность последующего патентования.
Соответствующие последствия зависят от юрисдикции.
Поэтому необходимо предусмотреть предварительную правовую проверку материалов, содержащих потенциально охраноспособные технические сведения.
Однако такой контроль не должен превращаться в необоснованную бессрочную задержку научных публикаций.
Целесообразно устанавливать договорные сроки рассмотрения и условия принятия решения.
2.6.15. Патенты, ноу-хау и открытые разработки
Для различных результатов могут быть целесообразны разные режимы.
Например, определённая электронная конструкция может охраняться патентом.
Технологический процесс — сохраняться в качестве ноу-хау при выполнении соответствующих правовых условий.
Программная библиотека — распространяться по открытой лицензии.
А научные данные — предоставляться для ограниченного исследовательского использования.
Однако нельзя заранее считать один режим универсально оптимальным.
Выбор должен учитывать технологическую ценность, условия охраны и потребности международной кооперации.
2.6.16. Права на программное обеспечение NOO
Для NOO особое значение имеет программная архитектура.
Она может включать собственный код.
Открытые библиотеки.
Сторонние модели.
Платные программные интерфейсы.
И специализированные научные инструменты.
Однако соответствующие компоненты могут иметь разные условия лицензирования.
Поэтому необходимо вести учёт используемых программных зависимостей.
Особенно важно проверять допустимость модификации, перераспространения и коммерческого использования.
Нельзя автоматически считать, что право использовать программу для внутреннего исследования включает право включать её в любой коммерческий продукт.
2.6.17. Права на исследовательские данные
Научные данные также могут иметь различный правовой режим.
Например, определённые экспериментальные измерения могут быть получены в рамках государственного гранта.
Другие — коммерческого договора.
Третьи — совместного международного проекта.
При этом права на доступ и использование могут определяться не только авторским правом, но и договорными, конфиденциальными и другими применимыми нормами.
Поэтому NOO должна получать данные только на разрешённых условиях.
Особенно важно документировать возможность последующего использования при обучении или настройке моделей.
2.6.18. Модели искусственного интеллекта и производные результаты
Для INM необходимо разграничивать несколько объектов.
Программный код модели.
Её параметры.
Обучающие данные.
Исследовательские журналы.
И результаты работы модели.
Однако права на эти объекты не обязательно совпадают.
Например, использование сторонней модели может разрешаться по договору, но не включать право распространять её параметры.
А возможность коммерческого использования результатов может зависеть от условий конкретного сервиса и действующего права.
В материалах WIPO по искусственному интеллекту и интеллектуальной собственности подчёркивается наличие продолжающейся международной правовой дискуссии [37].
Следовательно, правовая архитектура NOO должна учитывать неопределённость отдельных вопросов.
2.6.19. Совместные лицензии PICO–NOO
При создании интегрированного результата могут использоваться несколько различных технологий.
Например, PICO предоставляет физическое устройство.
NOO — алгоритм управления.
А META — подтверждённую исследовательскую процедуру.
Однако права на каждый компонент могут принадлежать разным субъектам.
Поэтому необходимо заранее определить условия комплексного использования.
Например, исследовательскую лицензию.
Коммерческую лицензию.
И разрешённые способы интеграции.
Особенно важно предотвращать ситуацию, когда один участник получает фактическую возможность блокировать использование всего совместного результата вопреки ранее согласованной программе.
2.6.20. Договорная матрица прав
Для первоначальных совместных программ предлагается использовать следующую схему.
Объект Первоначальный правовой вопрос Проектное решение
Исходный алгоритм Кому принадлежат права? Реестр background IP
Физическая технология Кто вправе использовать? Лицензионные условия
Новое изобретение Кто является изобретателем и правообладателем? Правовая экспертиза
Совместный программный код Как распределены права? Договор о foreground IP
Экспериментальные данные Кто вправе получать и повторно использовать? Политика доступа
Исследовательская методика Кто вправе применять и распространять? Согласованные права
Коммерческий продукт Какие лицензии необходимы? Проверка свободы использования
Эта матрица представляет авторский проектный инструмент.
Она не заменяет конкретного юридического соглашения.
2.6.21. Стандартизация управления интеллектуальной собственностью
В 2020 году был опубликован стандарт ISO 56005, посвящённый инструментам и методам управления интеллектуальной собственностью в инновационных процессах [6].
По состоянию на октябрь 2026 года действует издание ISO 56005:2020, при этом начата работа над его пересмотром.
Для INM соответствующий документ может использоваться как методологический ориентир.
Однако он не устанавливает готовую корпоративную политику для всех международных проектов.
Конкретные правила должны учитывать состав участников, применимое право и характер исследовательских результатов.
2.6.22. Права на метатехнологические методы
Особое значение для INM имеет правовой режим результатов META.
Например, совместная программа создала новый способ выбора научных экспериментов.
Или новую программную архитектуру исследовательского процесса.
Подобный результат может использоваться в нескольких предметных областях.
Поэтому необходимо заранее определить, кто обладает правом применять метод в последующих проектах.
Однако нельзя автоматически считать, что каждый исследовательский метод является патентоспособным объектом.
Возможны различные способы охраны и распространения.
Следовательно, правовой режим должен определяться применительно к конкретному результату.
2.6.23. Сохранение научной воспроизводимости
Управление интеллектуальной собственностью не должно разрушать возможность научной проверки.
Например, если метод объявляется эффективным, желательно обеспечить независимую оценку.
Однако раскрытие полного технического содержания может затрагивать коммерческие интересы.
В таких случаях возможны специальные проверочные соглашения.
Например, независимая лаборатория получает ограниченный доступ к необходимым сведениям.
Выполняет испытания.
И подготавливает заключение без раскрытия охраняемых деталей третьим лицам.
Следовательно, необходимо проектировать совместимость научной проверки и правовой защиты.
2.6.24. Международные ограничения передачи технологий
При международной кооперации необходимо учитывать применимые требования экспортного контроля, защиты данных и передачи определённых технических сведений.
Однако соответствующие ограничения зависят от конкретной технологии, государства и участников.
Поэтому невозможно заранее установить единый универсальный режим.
Для будущей INM необходимо предусмотреть юридическую проверку международных проектов.
Особенно при передаче специализированного оборудования, технических данных и отдельных программных средств.
2.6.25. Принцип распределения экономических результатов
При коммерциализации совместных технологий возникает вопрос распределения доходов.
Например, одна организация предоставила физическую инфраструктуру.
Другая — интеллектуальный алгоритм.
Третья — научную модель.
А совместная группа получила новый технический результат.
В такой ситуации нельзя автоматически определять доли только по количеству участников или времени работы.
Необходимо учитывать договорные условия, характер вклада и применимое право.
Особенно важно согласовывать соответствующие принципы до начала сотрудничества.
2.6.26. Принцип разрешения споров
Для международной корпорации необходимо заранее определить способы урегулирования конфликтов.
Например, при споре об авторстве технического решения.
Распределении прав.
Публикации результатов.
Или допустимости коммерческого использования.
Первоначально может предусматриваться внутреннее согласование.
Затем — независимая экспертиза.
После этого — предусмотренные договором юридические процедуры.
Однако конкретный порядок должен соответствовать применимому праву.
Следовательно, корпоративная политика интеллектуальной собственности должна включать не только правила владения, но и способы разрешения разногласий.
2.6.27. Главный вывод раздела
Управление интеллектуальной собственностью представляет неотъемлемую часть организационно-технологической архитектуры INM.
Оно должно начинаться до проведения совместных исследований.
Особенно важно разграничивать исходные разработки, новые результаты, права сотрудников и партнёров, программные лицензии и условия международного использования.
Главный принцип заключается в том, что научная кооперация, технологическая воспроизводимость и правомерное использование результатов должны проектироваться совместно, а не последовательно после завершения исследований.
Сводная генеральная архитектура INM
На основании рассмотренного материала предлагается следующая функциональная модель.
Компонент Основной объект Результат Независимый критерий
META Методы технологического развития Улучшение исследовательских процедур Проверка на новых задачах
PICO Физические электронные системы Устройства, материалы, физические знания Эксперимент и метрология
NOO Интеллектуально-креативные процессы Гипотезы, алгоритмы, исследовательские методы Объективная функциональная оценка
Общая инфраструктура Лаборатории, данные, вычисления Воспроизводимые процессы Прослеживаемость и надёжность
Совместные программы Взаимодействие PICO–NOO Интегрированные результаты Дополнительный системный эффект
Правовой контур Интеллектуальные права и договоры Правомерное использование результатов Соответствие применимому праву
Независимая экспертиза Достоверность заявлений Подтверждённые результаты Независимое воспроизведение
Корпоративное управление Ресурсы и ответственность Устойчивая деятельность Прозрачность и результативность
Данная схема представляет авторскую проектную архитектуру.
Она не является описанием уже действующей международной корпорации.
Её конкретная реализация должна определяться исходя из научных задач, доступных ресурсов и условий международной кооперации.
Единый жизненный цикл исследовательского проекта INM
Для практического использования предлагается следующая последовательность.
Первый этап — регистрация исследовательской задачи.
Формулируются цель, гипотеза, предполагаемая новизна, ресурсы и критерии результата.
Второй этап — правовая и научная предварительная проверка.
Устанавливаются ограничения, исходные права участников и допустимость эксперимента.
Третий этап — формирование исследовательской программы.
Определяются ответственные исполнители, контрольные методы и необходимая инфраструктура.
Четвёртый этап — выполнение предметного исследования.
PICO или NOO выполняет соответствующие научно-технологические операции.
Пятый этап — передача результатов.
Данные и предложения передаются между участниками с сохранением происхождения и правового статуса.
Шестой этап — независимая проверка.
Результаты оцениваются по заранее установленным критериям.
Седьмой этап — сравнительная оценка.
Измеряются время, стоимость, качество и воспроизводимость.
Восьмой этап — анализ исследовательского метода.
Выявляются причины успехов, ошибок и избыточных затрат.
Девятый этап — предложение методологического улучшения.
Создаётся новая версия исследовательской процедуры.
Десятый этап — испытание улучшенного метода.
Проводится независимая проверка на новых задачах.
Одиннадцатый этап — решение о внедрении.
Подтверждённый метод может включаться в последующие проекты.
Двенадцатый этап — документирование и правовая регистрация.
Сохраняются технические результаты, условия использования и история исследовательских изменений.
Таким образом, INM должна обеспечивать не только жизненный цикл отдельного научно-технического результата.
Она должна дополнительно исследовать жизненный цикл метода его создания.
Именно это формирует исходную организационно-технологическую основу Метаразвития.
Проект первоначальной реализации архитектуры
Для создания первых функциональных компонентов INM целесообразно использовать ограниченную пилотную программу.
Она должна включать одну физическую исследовательскую задачу PICO.
Одну экспериментальную конфигурацию NOO.
Совместимую цифровую платформу.
И независимую процедуру оценки.
Например, можно выбрать задачу исследования материалов или электронных контактов.
PICO предоставляет физическую постановку и методы измерения.
NOO организует поиск гипотез и предварительное моделирование.
Затем выполняются эксперименты.
Результаты проходят независимую проверку.
После этого META оценивает полную эффективность исследовательского процесса.
Однако наиболее существенное значение имеет следующий цикл.
На основании полученных данных предлагается улучшение исследовательской методики.
Новая версия проверяется на другой физической задаче.
Если преимущество подтверждается, возникает первый ограниченный метатехнологический результат.
При этом он не должен автоматически объявляться доказательством универсальной генеральной технологии.
Необходимо продолжать исследование переносимости, воспроизводимости и экономической пригодности.
Заключение к главе 2
В настоящей главе разработана генеральная организационно-технологическая архитектура проекта International NooMachines.
Показано, что для реализации авторской концепции Метаразвития необходимо объединить несколько самостоятельных функциональных систем.
Генеральный центр META.
Физико-технологический контур PICO.
Интеллектуально-креативный контур NOO.
Общую экспериментальную инфраструктуру.
Механизмы обмена результатами.
И самостоятельную систему управления интеллектуальной собственностью.
Однако соответствующее объединение не должно рассматриваться как простая административная централизация.
Каждая субтехнология обладает собственным предметом исследования.
PICO направлена на создание новых физических электронных возможностей.
NOO — на разработку интеллектуально-креативных методов научного поиска.
META должна обеспечивать проектирование, проверку и совершенствование способов их взаимодействия.
Первое основное положение связано с системообразующей ролью META.
Показано, что генеральный центр должен отвечать прежде всего за методологическую согласованность научно-технологической деятельности.
Его задачами становятся постановка целей, организация сравнительных исследований, анализ результативности и разработка процедур последовательного совершенствования.
Однако META не должна заменять самостоятельные физические и интеллектуальные исследования.
И не должна подменять независимую научную проверку административным решением.
Второе положение связано с PICO.
Физико-технологический контур должен сохранять собственную научную программу.
Её результаты необходимо подтверждать экспериментально.
Особое значение имеют воспроизводимость, метрологическая достоверность и инженерная реализуемость.
При этом PICO не должна зависеть от предварительного создания универсальной ноомашины.
Она может использовать существующие методы физики, материаловедения и экспериментальной техники.
Третье положение связано с NOO.
Интеллектуально-креативный контур должен развиваться на доступной вычислительной базе.
Его первоначальная задача заключается в создании воспроизводимых функций научного поиска.
Формировании гипотез.
Использовании специализированных инструментов.
Проверке результатов.
И совершенствовании исследовательских методов.
Однако наличие языковой модели или многоагентной системы не является достаточным основанием для признания соответствующей архитектуры полноценной ноомашиной.
Необходимы независимые функциональные испытания.
Четвёртое положение связано с общей экспериментальной инфраструктурой.
Для международного взаимодействия необходимо обеспечить совместимость физических и цифровых исследований.
Особенно важны единые идентификаторы.
Прослеживаемость происхождения данных.
Документирование экспериментальных условий.
Управление версиями.
И независимое воспроизведение.
Однако инфраструктура не обязательно должна быть сосредоточена в одном географическом месте.
На первоначальном этапе INM может использовать распределённую сеть партнёрских лабораторий и вычислительных ресурсов.
Пятое положение связано с механизмами обмена результатами.
Показано, что передача научной информации должна включать не только содержательные данные, но и их доказательный статус.
Особое значение имеет разграничение гипотез, расчётных предсказаний и экспериментально подтверждённых результатов.
При этом совместные исследования PICO и NOO необходимо оценивать относительно актуальных альтернатив.
Сама кооперация ещё не доказывает дополнительного преимущества.
Именно поэтому необходимы контрольные эксперименты.
Шестое положение связано с интеллектуальной собственностью.
Для будущей международной корпорации необходимо заранее разграничивать права на исходные разработки и новые результаты совместных исследований.
Особенно важны условия использования программного обеспечения, научных данных, физических устройств и интеллектуально-креативных методов.
При этом следует учитывать территориальный характер патентных прав.
Различия между патентоспособностью и свободой коммерческого использования.
И особенности результатов, создаваемых при участии искусственного интеллекта.
Однако правовая политика должна формироваться на основании конкретных договоров и применимого законодательства.
Нельзя заранее считать, что все интеллектуальные результаты участников автоматически принадлежат INM.
Особое значение имеет различие между предметными и метатехнологическими результатами.
Например, создание нового электронного устройства представляет результат PICO.
Разработка нового интеллектуального алгоритма — результат NOO.
А подтверждённое улучшение метода, позволяющего эффективнее создавать последующие устройства, может представлять результат META.
Однако подобный переход не является автоматическим.
Необходимо установить причинную связь между изменением метода и улучшением результатов.
При этом следует учитывать время, полную стоимость, качество и воспроизводимость.
Именно поэтому генеральная архитектура INM должна включать независимый контур методологической оценки.
Для него главным объектом становятся не только отдельные научные достижения, но и способы их получения.
На основании завершённых проектов можно предлагать новые исследовательские методы.
Затем проверять их.
И при подтверждении преимущества использовать в последующих программах.
Так возникает возможность исследовать последовательное совершенствование научно-технологического процесса.
Но соответствующий механизм должен рассматриваться как проверяемая гипотеза.
Не следует заранее утверждать, что он гарантирует бесконечное ускорение.
Физические, экономические, информационные и организационные ограничения продолжают действовать.
Следовательно, генеральная технология META должна проектироваться как управляемая и открытая исследовательская система.
Она должна допускать изменение методов.
Пересмотр первоначальных гипотез.
Использование альтернативных технологических траекторий.
И отказ от неподтверждённых решений.
Особенно важно сохранять баланс между автономностью и интеграцией.
Если PICO и NOO полностью изолированы, возникает риск отсутствия полезного взаимодействия.
Если они административно объединены без сохранения самостоятельной экспертизы, возникает опасность подавления альтернативных исследований.
Поэтому наиболее перспективна архитектура, в которой обе субтехнологии развиваются автономно, но используют общие интерфейсы и экспериментальные механизмы.
Для практического проекта International NooMachines это означает необходимость поэтапного создания инфраструктуры.
Первоначально формируется ограниченная исследовательская платформа.
Затем выполняются пилотные физические и интеллектуально-креативные проекты.
После этого оценивается эффективность их взаимодействия.
Далее разрабатываются и проверяются улучшенные методы.
И только при наличии подтверждённых результатов рассматривается расширение генеральной программы.
На основании изложенного можно сформулировать центральное положение настоящей главы.
Генеральная организационно-технологическая архитектура INM должна представлять систему самостоятельных физических и интеллектуально-креативных исследовательских контуров, объединённых центром META, общей экспериментальной инфраструктурой, проверяемыми механизмами обмена результатами и согласованной системой интеллектуальных прав. Её специальным назначением является создание воспроизводимых условий для совершенствования самих методов научно-технологического развития.
В этом определении заключены основные функции проектируемой корпорации.
Научный поиск.
Физическое и интеллектуальное творчество.
Международная исследовательская кооперация.
Независимая проверка.
Инженерная реализация.
И последовательное методологическое совершенствование.
Однако их объединение должно подтверждаться на практике.
Необходимо доказать, что новая архитектура действительно повышает эффективность исследовательской деятельности.
Что её результаты воспроизводимы.
Что права на них определены корректно.
И что система сохраняет возможность дальнейшего совершенствования.
Таким образом, проект INM должен развиваться по последовательности.
От генеральной научно-технологической миссии — к функциональной архитектуре.
От функциональной архитектуры — к автономным программам PICO и NOO.
От программ — к общей экспериментальной инфраструктуре.
От инфраструктуры — к совместным проверяемым исследованиям.
От исследований — к подтверждённым научно-техническим результатам.
От результатов — к разработке новых методов.
От методов — к их независимому испытанию.
От подтверждённых улучшений — к совершенствованию последующих научно-технологических циклов.
И от последовательного совершенствования — к исследованию возможности создания генеральной технологии Метаразвития.
Главный результат организационно-технологического проектирования INM должен заключаться не в масштабе создаваемой корпорации и не в количестве объединённых лабораторий, а в появлении проверяемого механизма повышения способности создавать последующие технологии.
Именно этот принцип определяет предлагаемую архитектуру International NooMachines как организационную основу генеральной технологии опережения опережения.
Основные источники и научная литература к главе 2
Авторская концепция INM, PICO, NOO и META
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. Lag.ru. 2026. Авторская постановка генеральной технологии META и корпоративного проекта International NooMachines.
https://lag.ru/2026/10/23/------3/
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. Lag.ru. 2026. Исходные положения концепции Метаразвития и физических направлений PICO.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. Lag.ru. 2026. Теоретические и технологические основания NOO.
Управление инновациями и системная архитектура
ISO. ISO 56001:2024. Innovation Management System — Requirements. Международные требования к системам управления инновациями.
https://www.iso.org/standard/79278.html
ISO. ISO 56003:2019. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Partnership — Guidance. Методология организации инновационных партнёрств.
https://www.iso.org/standard/68929.html
ISO. ISO 56005:2020. Innovation Management — Tools and Methods for Intellectual Property Management — Guidance. Международные рекомендации по управлению интеллектуальной собственностью в инновационных процессах. Издание действует по состоянию на октябрь 2026 года; пересмотр начат.
https://www.iso.org/standard/72761.html
ISO. ISO 56008:2024. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Operation Measurements — Guidance. Методы оценки инновационных процессов, инициатив и портфелей.
https://www.iso.org/standard/78485.html
ISO/IEC/IEEE. ISO/IEC/IEEE 15288:2023. Systems and Software Engineering — System Life Cycle Processes. Международная архитектура процессов жизненного цикла сложных систем.
https://www.iso.org/standard/81702.html
ISO/IEC. ISO/IEC 42001:2023. Information Technology — Artificial Intelligence — Management System. Требования к системам управления искусственным интеллектом.
https://www.iso.org/standard/42001
ISO/IEC. ISO/IEC 27001:2022. Information Security, Cybersecurity and Privacy Protection — Information Security Management Systems — Requirements. Требования к системам управления информационной безопасностью.
https://www.iso.org/standard/82875.html
Международные исследования и управление интеллектуальной собственностью
World Intellectual Property Organization. Technology Transfer Agreements. Виды договоров передачи технологий и совместных исследований.
https://www.wipo.int/en/web/technology-transfer/agreements
World Intellectual Property Organization. Frequently Asked Questions: Technology Transfer. Принципы разграничения background IP, foreground IP и доступа к результатам совместных исследований.
https://www.wipo.int/web/technology-transfer/faq
World Intellectual Property Organization. How to Protect Inventions through Patents. Общие критерии патентоспособности и способы получения патентной охраны.
https://www.wipo.int/en/web/patents/protection
World Intellectual Property Organization. Protecting Your Inventions Abroad: Frequently Asked Questions about the Patent Cooperation Treaty. Актуализировано в августе 2026 года.
https://www.wipo.int/en/web/pct-system/faqs/faqs
European Patent Office. Inventorship. Официальное изложение подхода к установлению изобретательства при участии искусственного интеллекта. Обновлено 14 августа 2026 года.
World Intellectual Property Organization. IP and Business: Launching a New Product — Freedom to Operate. Различие между патентной охраной и свободой коммерческого использования технологии.
Научные данные и цифровая исследовательская инфраструктура
Wilkinson M. D., Dumontier M., Aalbersberg I. J. J. et al. The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data. 2016. Vol. 3. Article 160018. Принципы обнаружимости, доступности, совместимости и повторного использования научных данных.
DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
Huber S. P., Zoupanos S., Uhrin M. et al. AiiDA 1.0, a Scalable Computational Infrastructure for Automated Reproducible Workflows and Data Provenance. Scientific Data. 2020. Vol. 7. Article 300. Воспроизводимые вычислительные процессы и происхождение результатов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-020-00638-4
Andersen C. W., Armiento R., Blokhin E. et al. OPTIMADE, an API for Exchanging Materials Data. Scientific Data. 2021. Vol. 8. Article 217. Стандартизированный интерфейс обмена материаловедческими данными.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-021-00974-z
Jain A., Ong S. P., Hautier G. et al. Commentary: The Materials Project: A Materials Genome Approach to Accelerating Materials Innovation. APL Materials. 2013. Vol. 1. Article 011002.
DOI: https://doi.org/10.1063/1.4812323
Автономные лаборатории и интеллектуально-креативные системы
Volk A. A., Abolhasani M. Performance Metrics to Unleash the Power of Self-Driving Labs in Chemistry and Materials Science. Nature Communications. 2024. Vol. 15. Article 1378. Метрики эффективности автоматизированных научных лабораторий.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-45569-5
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2023. Vol. 624. P. 86–91. Автономная лаборатория A-Lab. Использовать совместно с опубликованным исправлением 2026 года.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. Author Correction: An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2026. Vol. 650. P. E1.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
King R. D., Rowland J., Oliver S. G. et al. The Automation of Science. Science. 2009. Vol. 324. No. 5923. P. 85–89. Автоматизированная система научных гипотез Adam.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.1165620
Boiko D. A., MacKnight R., Kline B., Gomes G. Autonomous Chemical Research with Large Language Models. Nature. 2023. Vol. 624. P. 570–578. Система Coscientist.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06792-0
Zeni C., Pinsler R., Z;gner D. et al. A Generative Model for Inorganic Materials Design. Nature. 2025. Vol. 639. P. 624–632. Генеративная модель MatterGen.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-08628-5
Физические основания PICO и технологическая зрелость
Fuechsle M., Miwa J. A., Mahapatra S. et al. A Single-Atom Transistor. Nature Nanotechnology. 2012. Vol. 7. P. 242–246. Экспериментальное атомарно-точное электронное устройство на основе фосфора в кремнии.
DOI: https://doi.org/10.1038/nnano.2012.21
U.S. Government Accountability Office. Technology Readiness Assessment Guide: Best Practices for Evaluating the Readiness of Technology for Use in Acquisition Programs and Projects. GAO-20-48G. 2020. Методы оценки технологической зрелости и рисков интеграции.
https://www.gao.gov/products/gao-20-48g
Управление рисками и проектирование исследовательских программ
Tabassi E. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. National Institute of Standards and Technology. 2023.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
Autio C., Schwartz R., Dunietz J. et al. Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile. NIST AI 600-1. 2024. Особенности управления рисками генеративных систем искусственного интеллекта.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1
DARPA. The Heilmeier Catechism. Методология оценки исследовательских программ по целям, новизне, рискам, затратам и критериям результата.
https://www.darpa.mil/about/heilmeier-catechism
Измерение научных исследований и инноваций
OECD. Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development. Paris: OECD Publishing, 2015.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264239012-en
OECD, Eurostat. Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation. 4th ed. Paris: OECD Publishing, 2018.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264304604-en
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Reproducibility and Replicability in Science. Washington, DC: The National Academies Press, 2019.
DOI: https://doi.org/10.17226/25303
JCGM. Evaluation of Measurement Data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. JCGM 100:2008. Международная методология оценивания неопределённости измерений.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM100-2008E
Управление исследовательскими идеями и результатами искусственного интеллекта
ISO. ISO 56007:2023. Innovation Management — Tools and Methods for Managing Opportunities and Ideas — Guidance. Международные рекомендации по работе с возможностями и инновационными идеями.
https://www.iso.org/standard/75068.html
World Intellectual Property Organization. Frequently Asked Questions: AI and IP Policy. Обзор вопросов интеллектуальной собственности, возникающих в связи с результатами искусственного интеллекта.
Открытая наука и отрицательные результаты
UNESCO. Recommendation on Open Science. 2021. Международные принципы открытой науки, совместного использования знаний и исследовательского сотрудничества.
Raccuglia P., Elbert K. C., Adler P. D. F. et al. Machine-Learning-Assisted Materials Discovery Using Failed Experiments. Nature. 2016. Vol. 533. P. 73–76. Использование данных отрицательных экспериментов в материаловедческом поиске.
DOI: https://doi.org/10.1038/nature17439
UNESCO. Recommendation on Science and Scientific Researchers. 2017. Международные рекомендации по условиям научной деятельности и ответственности исследователей.
******
Глава 3. Синхронный старт трёх исследовательских программ
От генеральной организационно-технологической архитектуры INM — к одновременному запуску программ META, PICO и NOO, созданию первого исследовательского ноокомпьютера и экспериментальной проверке технологии опережения опережения.
Введение. От организационной архитектуры к началу практической реализации
В предыдущих главах части VII были рассмотрены миссия, корпоративная концепция и генеральная организационно-технологическая архитектура проекта International NooMachines.
Предложено рассматривать INM как будущую международную научно-технологическую корпорацию, предназначенную для создания, интеграции и независимой проверки генеральной технологии Метаразвития.
Её предполагаемое отличие от традиционных научно-исследовательских организаций заключается не только в разработке новых физических устройств или интеллектуальных вычислительных систем.
Специальным объектом деятельности INM должно стать совершенствование самих методов получения последующих научных знаний, изобретений и технологий.
В авторской концепции настоящей книги такая генеральная технология обозначается как META.
Для её создания предлагается развивать две базовые субтехнологии.
PICO — перспективную физическую элементную базу, ориентированную на новые возможности управления атомарными структурами, электронными состояниями и функциональными устройствами.
NOO — интеллектуально-креативную технологию, предназначенную для создания ноокомпьютеров, ноомашин и воспроизводимых методов научно-технологического поиска.
В предыдущей главе было показано, что для практической реализации такой программы необходимы самостоятельные исследовательские контуры, общая экспериментальная инфраструктура, совместимые информационные интерфейсы и независимая система оценки результатов.
Однако разработанная архитектура ещё не означает начала действительного научно-технологического процесса.
Для перехода от концепции к реализации необходимо определить порядок запуска исследований.
Именно здесь возникает принципиальная проблема.
Следует ли первоначально создать физическую элементную базу PICO, затем построить на её основе ноокомпьютер и только после этого приступить к исследованиям Метаразвития?
Или сначала необходимо разработать NOO, которая будет участвовать в создании PICO?
Возможно ли начать практическую программу META ещё до появления зрелых субтехнологий?
Какие исследовательские задачи следует выбрать первыми?
Как разграничить автономные и совместные эксперименты?
И каким образом установить, действительно ли соответствующая программа обеспечивает технологическое преимущество?
В настоящей главе предлагается исходить из принципа синхронного старта трёх исследовательских программ.
Первая программа — META.
Она должна начинать разработку методов измерения, проверки и совершенствования научно-технологического развития.
Вторая программа — PICO.
Она должна осуществлять самостоятельные исследования перспективной физической элементной базы.
Третья программа — NOO.
Она должна приступить к созданию первого специализированного исследовательского ноокомпьютера.
При этом необходимо сохранить важнейшее различие между технологической и организационной иерархиями.
META, PICO и NOO представляют три одновременно запускаемые исследовательские программы, но не три равнозначные по назначению субтехнологии.
META сохраняет генеральную системообразующую функцию.
PICO и NOO представляют две базовые субтехнологии Метаразвития.
Такое разграничение позволяет объединить организационную синхронность с функциональной самостоятельностью.
Кроме того, синхронность не означает одинаковую скорость выполнения исследований.
Она не предполагает равных бюджетов.
Не требует одновременного достижения одинаковых уровней зрелости.
И не означает обязательной зависимости успеха одной программы от завершения другой.
Её смысл состоит в том, что все три направления получают самостоятельную научную постановку и возможность развития с начала общей программы INM.
Особенно важно избежать последовательной зависимости, способной остановить весь проект.
Например, создание первого исследовательского ноокомпьютера не должно ожидать появления промышленной пикоэлектронной элементной базы.
Современные вычислительные системы уже позволяют исследовать многие функции будущей NOO.
А физическая программа PICO может развиваться посредством существующих методов материаловедения, атомарной метрологии, экспериментальной электроники и математического моделирования.
В свою очередь, META может начинать разработку процедур оценки ещё до появления совместных результатов PICO и NOO.
Например, уже на первоначальном этапе можно определить критерии результативности.
Создать протокол регистрации гипотез.
Разработать контрольные эксперименты.
И сформировать независимый механизм проверки методологических улучшений.
Следовательно, генеральная технология не должна ожидать завершения отдельных субтехнологий для начала собственной исследовательской программы.
Однако возникает дополнительное условие.
Синхронный запуск не должен превращаться в формальное одновременное объявление трёх направлений.
Каждая программа должна получить собственный исследовательский паспорт.
Определённую первоначальную задачу.
Критерии промежуточного результата.
Доступные ресурсы.
И условия независимой проверки.
Только после этого можно говорить о содержательно организованном старте.
Для научной строгости следует также разграничивать достигнутые и предполагаемые результаты.
Современная наука уже располагает экспериментальными атомарно-точными электронными устройствами.
Существуют автономные лаборатории, системы интеллектуального проектирования материалов и научные ИИ-агенты.
Однако эти результаты не доказывают появления зрелой универсальной пикоэлектроники или полноценной саморазвивающейся ноомашины.
Они предоставляют физические и методологические основания для соответствующих исследовательских программ.
Именно поэтому старт INM должен быть ориентирован не на декларацию заранее гарантированного технологического скачка, а на создание системы последовательной проверки.
В настоящей главе предлагается рассмотреть пять взаимосвязанных направлений.
Первое — стартовую программу META.
Второе — первоначальную программу физической элементной базы PICO.
Третье — создание первого исследовательского ноокомпьютера NOO.
Четвёртое — совместные стартовые эксперименты.
Пятое — единую систему оценки результатов.
Их объединение должно создать исходный практический механизм исследовательского Метаразвития.
3.1. Программа META: создание технологии опережения
3.1.1. META как первая стартовая программа
На первый взгляд может показаться, что генеральная технология META должна возникнуть только после получения значительных результатов PICO и NOO.
Однако подобный подход создаёт методологическую проблему.
Если заранее не разработаны способы оценки научно-технологического преимущества, последующие результаты могут оказаться несопоставимыми.
Например, программа PICO создаёт новое электронное устройство.
NOO предлагает новый интеллектуальный алгоритм.
Но без заранее определённых критериев невозможно установить, привело ли их взаимодействие к совершенствованию методов последующих исследований.
Поэтому программа META должна начинаться одновременно с двумя субтехнологиями.
Однако первоначальная META не обязана представлять уже работающую генеральную технологию.
Её первым результатом должна стать методология экспериментальной проверки технологического опережения и опережения опережения.
3.1.2. Исходная исследовательская гипотеза META
Для начала предлагается сформулировать следующую генеральную гипотезу.
Специально организованная научно-технологическая система, объединяющая проверяемые методы интеллектуального поиска, физического эксперимента, исследовательской памяти и контролируемого совершенствования процедур, может обеспечивать воспроизводимое преимущество в эффективности создания последующих технологий по сравнению с доступными альтернативами.
Однако данная формулировка является исследовательским предположением.
Она не должна рассматриваться как установленная закономерность.
Для её проверки необходимо определить конкретный класс задач.
Например, разработку материалов с заданными электронными характеристиками.
Или поиск эффективных расчётно-экспериментальных методов исследования электронных интерфейсов.
После этого необходимо сравнить несколько способов выполнения соответствующих задач.
3.1.3. Разграничение обычного ускорения и Метаразвития
В предыдущих главах была рассмотрена принципиальная разница между технологическим опережением и метатехнологическим опережением.
Для практической программы INM это различие должно стать основой экспериментального плана.
Обычное технологическое ускорение может заключаться в уменьшении времени определённого исследования.
Например, расчёт электронной структуры выполняется быстрее.
Однако подобный результат может возникнуть вследствие использования более мощного компьютера.
Метатехнологическое улучшение предполагает изменение самого метода.
Например, новая процедура выбора расчётных задач позволяет уменьшить количество дорогостоящих вычислений при сохранении требуемого качества.
Более сильная гипотеза Метаразвития состоит в возможности совершенствовать уже сам механизм разработки подобных процедур.
Следовательно, необходимо различать три объекта оценки:
скорость выполнения исследовательских операций;
эффективность метода получения полезных результатов;
эффективность совершенствования методов последующих исследований.
3.1.4. Первая задача META — система научно-технологических определений
На первоначальном этапе необходимо сформировать единый понятийный аппарат.
Он должен разграничивать научную гипотезу.
Экспериментальное подтверждение.
Функциональный прототип.
Технологическую зрелость.
Интеллектуально-креативный результат.
И метатехнологическое улучшение.
Особенно важно определить критерии завершённого исследовательского результата.
Например, для материаловедения вычислительно предсказанная структура и экспериментально полученное соединение представляют различные достижения.
Для NOO сформированная гипотеза и подтверждённое научное открытие также не являются равнозначными.
Поэтому единая терминология должна обеспечивать сопоставимость результатов, не стирая различий между предметными областями.
3.1.5. Вторая задача — создание экспериментального протокола META
Для первоначальной проверки предлагается разработать универсальную структуру исследовательского протокола.
Она должна включать постановку задачи.
Формирование гипотезы.
Предварительную оценку научных оснований.
Выбор методов.
Проведение исследования.
Регистрацию ресурсов.
Независимую проверку.
И анализ результатов.
Но для Метаразвития необходим дополнительный этап.
После завершения исследования следует определить, какие изменения методики могли бы повысить эффективность последующего проекта.
Затем эти изменения необходимо проверять независимо.
Таким образом, протокол META должен включать не только полный цикл получения результата, но и цикл совершенствования исследовательского метода.
3.1.6. Третья задача — создание базовой системы метрик
Важнейшей первоначальной функцией META должна стать разработка единых критериев оценки.
Для этого могут использоваться международные методологические документы.
Руководство OECD Frascati Manual 2015 рассматривает измерение научно-исследовательской деятельности и связанных затрат [9].
Стандарт ISO 56008:2024 предоставляет рекомендации по оценке инновационных процессов, инициатив и портфелей [7].
Однако эти документы не устанавливают специальных критериев Метаразвития.
Поэтому INM необходимо разработать дополнительные измерительные процедуры, ориентированные на последовательное совершенствование исследовательских методов.
3.1.7. Четвёртая задача — создание контрольных режимов
Для проверки преимущества необходимо заранее определить доступные альтернативы.
Первой может стать традиционная организация научно-технической деятельности.
Второй — аналогичный процесс с использованием современных интеллектуальных инструментов.
Третьей — специальная исследовательская архитектура NOO.
Четвёртой — система с контролируемым совершенствованием методов META.
Однако соответствующие режимы должны применяться к сопоставимым задачам.
Необходимо учитывать условия эксперимента.
Бюджет.
Доступность оборудования.
И квалификацию специалистов.
В противном случае результат не позволит установить действительную причину преимущества.
3.1.8. Пятая задача — регистрация исходных методов
Для проверки совершенствования необходимо сохранять первоначальное состояние исследовательской системы.
Например, фиксировать версию алгоритма выбора экспериментов.
Используемые модели.
Источники данных.
И основные требования к качеству.
После этого можно создавать экспериментальные модификации.
Однако исходная версия должна оставаться доступной для повторного сравнения.
Без подобной регистрации невозможно установить, какие изменения действительно повлияли на результат.
Следовательно, управление версиями становится необходимым компонентом META уже на стартовом этапе.
3.1.9. Шестая задача — исследовательская память
Генеральная программа должна обеспечивать накопление не только успешных результатов.
Необходимо сохранять ошибочные гипотезы.
Неудачные эксперименты.
Причины остановки проектов.
И сведения о фактических затратах.
Особенно важно документировать происхождение научных данных.
Принципы FAIR, предложенные Wilkinson и соавторами в 2016 году, могут служить методологическим основанием [16].
Однако для META необходимо дополнительно хранить историю изменения исследовательских методов.
Именно она позволяет исследовать, каким образом один научно-технологический цикл влияет на следующий.
3.1.10. Седьмая задача — контроль методологических изменений
Первоначальная система META должна содержать процедуру управления улучшениями.
Предлагается следующая последовательность.
Сначала выявляется недостаток исследовательского процесса.
Затем формируется новая методологическая гипотеза.
После этого разрабатывается изменённая процедура.
Она проверяется на новых задачах.
Результаты сравниваются с исходным методом.
И только при подтверждении преимущества принимается решение о дальнейшем использовании.
Однако даже успешное изменение не гарантирует последующего самоускорения.
Необходимо отдельно исследовать, повышается ли эффективность поиска следующих улучшений.
3.1.11. Принцип независимой проверки
Одной из основных опасностей является ситуация, когда система самостоятельно оценивает результаты собственных изменений.
Например, интеллектуальный агент формирует новую исследовательскую процедуру.
Затем сам выбирает удобные задания для проверки.
И на основании собственных заключений объявляет метод более совершенным.
Подобный процесс не обеспечивает достаточной научной независимости.
Поэтому контрольные задания должны определяться отдельно от процедуры улучшения.
Особенно важно исключать использование контрольных результатов при последующей настройке проверяемого метода.
В исследовании Kapoor и Narayanan 2023 года подробно рассмотрена проблема утечки данных и завышения результатов машинного обучения [36].
Для META эти ограничения имеют фундаментальное значение.
3.1.12. Отрицательный результат как достижение программы META
Необходимо специально подчеркнуть, что первоначальная программа META не должна оцениваться исключительно по количеству положительных экспериментов.
Возможно, определённая методика не продемонстрирует преимущества.
Или новый алгоритм окажется эффективным только в небольшой области.
Подобные результаты также обладают научной ценностью.
Они позволяют установить пределы применимости.
И отказаться от неэффективных исследовательских направлений.
Следовательно, программа META должна обеспечивать право на обоснованное отрицательное заключение.
Но оно должно сопровождаться полноценным анализом причин.
3.1.13. Первоначальные результаты программы META
Для завершения первой экспериментальной стадии предлагается получить несколько конкретных результатов.
Результат Содержание Критерий готовности
Паспорт программы Цели и гипотезы Утверждённая научная постановка
Методика эксперимента Структура полного цикла Возможность повторного применения
Система метрик Время, стоимость, качество Согласованные определения
Контрольные задачи Независимые исследования Сопоставимость условий
Исследовательская память Данные, версии, ошибки Прослеживаемость
Методика улучшений Порядок создания новых версий Проверяемость изменений
Отчёт о результативности Сравнение исходных методов Независимое заключение
Данная таблица представляет проектную систему результатов, а не отчёт о уже выполненной программе.
3.1.14. Когда можно признать первый результат META
Первоначальный успех программы META не следует определять по факту создания методологических документов.
Они необходимы, но недостаточны.
Более содержательный результат возникает тогда, когда новая исследовательская процедура проходит сравнительную проверку.
Например, после первого исследования создан улучшенный метод выбора экспериментов.
Затем он применяется на независимой задаче.
И демонстрирует преимущество при сопоставимом качестве и полной стоимости.
Такой результат может служить первым ограниченным экспериментальным подтверждением метатехнологического улучшения.
Однако для вывода об устойчивом Метаразвитии потребуется несколько последовательных циклов.
3.1.15. Главный вывод раздела
Программа META должна начинаться одновременно с PICO и NOO.
На первоначальном этапе её задача заключается в создании системы научно-технологической проверки, исследовательской памяти и контролируемого совершенствования методов.
Первым результатом META должна стать не декларация существования технологии опережения опережения, а работающая методология, позволяющая независимо устанавливать, действительно ли совершенствуются способы получения последующих научно-технических результатов.
3.2. Программа PICO: перспективная физическая элементная база
3.2.1. PICO как автономная стартовая программа
Вторая исследовательская программа INM должна быть направлена на физическую электронную элементную базу.
Её главная задача заключается в исследовании перспективных возможностей управления веществом и электронными состояниями на атомарном и близких масштабах.
Однако PICO не должна рассматриваться как уже существующая промышленная технология.
Современные научные результаты подтверждают работоспособность отдельных атомарно-точных электронных и квантовых структур.
Но различные направления находятся на разных стадиях зрелости.
Поэтому необходимо начать с ограниченной программы физических экспериментов.
При этом она должна сохранять научную самостоятельность относительно NOO.
3.2.2. Физическая постановка первоначальной программы
Для PICO предлагается выделить несколько исследовательских направлений.
Первое — атомарно-точные структуры в полупроводниках.
Второе — перспективные электронные контакты и интерфейсы.
Третье — двумерные и другие низкоразмерные материалы.
Четвёртое — управляемые локализованные электронные состояния.
Пятое — методы воспроизводимого изготовления и метрологии.
Однако нецелесообразно пытаться немедленно развивать все перечисленные направления в полном масштабе.
Для первого этапа необходимо выбрать ограниченный набор задач.
Предпочтение следует отдавать тем исследованиям, для которых существуют физические предпосылки, доступная инфраструктура и объективные способы проверки.
3.2.3. Научные основания атомарно-точной электроники
В 2003 году Schofield и соавторы продемонстрировали контролируемое размещение отдельных атомов фосфора в кремнии [20].
В 2012 году Fuechsle и соавторы представили одноатомный транзистор [21].
В декабре 2025 года Edlbauer и соавторы опубликовали результаты экспериментального одиннадцатикубитного атомарно-точного процессора в кремнии [22].
Эти исследования показывают возможность создания определённых электронных и квантовых устройств с высоким уровнем контроля над атомарной структурой.
Однако необходимо учитывать их особенности.
Одноатомный транзистор исследовался при криогенных температурах.
А квантовый процессор решает специальные вычислительные задачи.
Следовательно, эти результаты нельзя автоматически объединять в утверждение о существовании массовой пикоэлектронной элементной базы.
Для PICO они представляют научные основания и перспективные исследовательские траектории.
3.2.4. Почему PICO должна начинаться без ожидания NOO
Физические исследования не требуют обязательного создания полноценного ноокомпьютера.
Они могут использовать существующие экспериментальные установки.
Научные базы данных.
Традиционные математические методы.
И современные программные средства моделирования.
Поэтому задержка запуска PICO до завершения NOO была бы методологически необоснованной.
При этом отдельные интеллектуальные инструменты могут применяться уже на начальном этапе.
Но их использование должно оцениваться относительно доступных альтернатив.
Следовательно, автономность PICO означает самостоятельную физическую программу, способную использовать NOO как дополнительный исследовательский инструмент, а не как обязательное условие существования.
3.2.5. Выбор первого физического направления
Для стартового проекта особенно важно определить ограниченную задачу.
Например, можно исследовать воспроизводимость электронных характеристик определённого класса низкоразмерных структур.
Или изучать влияние известных технологических параметров на свойства электронного контакта.
Подобные исследования позволяют формировать сравнительные экспериментальные серии.
Однако выбор должен учитывать реальную доступность лаборатории.
Необходимые измерительные возможности.
Стоимость изготовления образцов.
И научную значимость предполагаемого результата.
Следовательно, конкретная тема пилотного проекта должна утверждаться после технической экспертизы.
3.2.6. Критерии выбора пилотной задачи PICO
Для начального эксперимента предлагается использовать следующие требования.
Во-первых, физическая гипотеза должна иметь достаточные научные основания.
Во-вторых, эксперимент должен допускать объективную проверку.
В-третьих, необходимая инфраструктура должна быть доступна.
В-четвёртых, должно существовать несколько содержательных альтернативных решений.
В-пятых, необходимо заранее установить критерии успешного и отрицательного результата.
В-шестых, результаты должны допускать использование в последующих исследованиях NOO и META.
Однако последнее условие не должно снижать самостоятельной научной ценности физической задачи.
3.2.7. Первый пакет работ PICO
Для стартовой программы предлагается следующая последовательность.
Сначала выполняется анализ научного состояния выбранной области.
Затем формулируются физические гипотезы.
После этого выбираются экспериментальные методы.
Проводятся предварительные расчёты.
Изготавливаются либо используются соответствующие физические образцы.
Выполняются измерения.
Результаты анализируются.
И формируется заключение об их достоверности.
Однако при необходимости отдельные стадии должны повторяться.
Например, отрицательное измерение может потребовать уточнения первоначальной физической модели.
3.2.8. Паспорт физического эксперимента
Для PICO необходимо разработать стандартизированный паспорт.
Он должен включать описание образца.
Сведения о материале.
Технологическую историю.
Условия измерений.
Используемое оборудование.
Результаты калибровки.
Метрологическую неопределённость.
И статус экспериментальной проверки.
Особенно важно сохранять данные об отрицательных опытах.
Они позволяют не повторять ранее выявленные ошибки.
Следовательно, паспорт физического эксперимента должен становиться не только лабораторным документом, но и частью общей исследовательской памяти INM.
3.2.9. Вычислительная поддержка физических исследований
В PICO целесообразно использовать современные цифровые ресурсы.
Например, Materials Project, представленный Jain и соавторами [19].
Он предоставляет значительный массив вычислительных материаловедческих данных.
Однако необходимо учитывать, что расчётный прогноз не заменяет физический эксперимент.
Результат зависит от используемой модели и предположений.
Поэтому вычислительный отбор должен сопровождаться документированием методов.
Особенно важно сохранять возможность повторного расчёта.
3.2.10. PICO и современные интеллектуальные методы материаловедения
В 2023 году Merchant и соавторы представили исследование масштабного применения глубокого обучения для поиска неорганических кристаллических структур [23].
В 2025 году Zeni и соавторы опубликовали результаты MatterGen — генеративной модели проектирования материалов [24].
Эти работы показывают возможность расширения расчётного пространства материаловедческого поиска.
Однако следует различать вычислительную генерацию и экспериментальное получение материала.
Кроме того, предсказанная устойчивость не гарантирует технологической пригодности.
Поэтому PICO должна самостоятельно проверять физические характеристики перспективных кандидатов.
3.2.11. Метрологическая воспроизводимость
Для первого этапа особенно важно определить повторяемость физических измерений.
Например, исследование электронных характеристик может зависеть от температуры.
Геометрии образца.
Контактных сопротивлений.
И состояния измерительной системы.
Поэтому необходимо проводить соответствующие контрольные проверки.
Международное руководство JCGM 100:2008 определяет общие методы оценки неопределённости измерений [37].
Для PICO соответствующие принципы должны использоваться уже в первоначальных исследованиях.
Без метрологической достоверности нельзя корректно оценивать даже небольшие технологические улучшения.
3.2.12. Независимость PICO от аппаратного успеха NOO
Возможна ситуация, когда первая версия ноокомпьютера окажется недостаточно результативной для сложных задач физического проектирования.
Это не должно останавливать PICO.
Физическая программа продолжает использовать существующие научные методы.
Но результаты взаимодействия с NOO документируются.
При этом отрицательное заключение о конкретном интеллектуальном методе может быть полезным.
Оно позволяет уточнить требования к следующей версии NOO.
Следовательно, PICO должна служить самостоятельной физической программой и одновременно источником объективных проверочных задач.
3.2.13. Научная память PICO
Для последующей совместной работы необходимо сохранять не только итоговые характеристики устройств.
Особенно важны условия их получения.
Например, различные технологические процедуры могут приводить к похожим электрическим характеристикам.
Но обладать различной воспроизводимостью.
Или существенно различаться по стоимости.
Поэтому научная память должна включать полную историю экспериментальных операций.
При этом необходимо учитывать договорные ограничения доступа к данным.
Особенно если исследования выполняются несколькими организациями.
3.2.14. Стартовые критерии успешности
Для начального этапа PICO необходимо использовать ограниченные показатели.
Например, физическая работоспособность.
Повторяемость измерений.
Воспроизводимость изготовления.
Согласованность результатов с теоретической моделью.
И возможность дальнейшей инженерной разработки.
Однако показатели должны определяться для конкретной задачи.
Нельзя установить один универсальный уровень характеристик для всех будущих пикоэлектронных устройств.
Следовательно, успех PICO должен подтверждаться предметно.
3.2.15. Технологическая зрелость
В предыдущих частях книги была предложена авторская шкала P0–P5.
Она предназначена для разграничения этапов от постановки физической идеи до практически зрелой технологии.
Однако данная шкала не является международным стандартом.
Для дополнительной оценки могут использоваться методы Technology Readiness Assessment, изложенные в руководстве GAO [10].
Особенно важно учитывать, что успешный лабораторный образец ещё не является промышленной технологией.
Поэтому стартовая PICO должна ориентироваться прежде всего на научно достоверные экспериментальные результаты.
3.2.16. Первоначальные результаты программы PICO
Результат Содержание Проверка
Физическая задача Установленная проблема Предметная экспертиза
Набор гипотез Альтернативные объяснения Научные основания
Расчётные модели Прогнозы характеристик Повторный расчёт
Экспериментальные данные Измеренные свойства Метрология
Образцы Физические структуры Испытания
Отрицательные результаты Выявленные ограничения Документирование
Научный отчёт Проверенные выводы Независимая оценка
Соответствующие результаты могут использоваться как самостоятельные достижения PICO.
А также как исходные данные для последующей программы NOO.
3.2.17. Главный вывод раздела
Программа PICO должна начинаться одновременно с META и NOO.
Её первоначальная задача заключается в создании самостоятельной физической исследовательской программы, ориентированной на перспективные атомарно-точные и другие электронные структуры.
Успех PICO на стартовом этапе должен определяться не декларацией будущей массовой пикоэлектроники, а получением достоверных, воспроизводимых и содержательно новых физических результатов.
3.3. Программа NOO: первый ноокомпьютер
3.3.1. Первый ноокомпьютер как центральный проект NOO
Третья стартовая программа INM должна быть направлена на создание первого исследовательского ноокомпьютера.
Однако необходимо определить его первоначальное назначение.
Не следует сразу требовать универсальной интеллектуальной машины, способной самостоятельно решать любые научные задачи.
Подобная постановка слишком неопределённа.
Для начала необходимо выбрать ограниченный класс когнитивно-креативных функций.
Например, формирование физических гипотез.
Поиск альтернативных материалов.
Работу с научными вычислительными инструментами.
И разработку программ экспериментальной проверки.
Следовательно, первый ноокомпьютер должен проектироваться как специализированная исследовательская система.
3.3.2. Рабочее определение первого ноокомпьютера INM
Для первоначальной программы предлагается следующее определение.
Первый исследовательский ноокомпьютер INM — это экспериментальная вычислительная система, предназначенная для воспроизводимого выполнения ограниченного научно-технического цикла, включающего постановку задачи, формирование содержательных гипотез, использование специализированных инструментов, подготовку проверки, анализ подтверждённых результатов и накопление исследовательского опыта.
Однако необходимо учитывать, что отдельные функции могут первоначально выполняться с участием человека.
Это не должно автоматически считаться недостатком.
Степень автономности должна расширяться на основании экспериментально подтверждённой надёжности.
3.3.3. Почему первый ноокомпьютер может создаваться немедленно
Первоначальная NOO может использовать современные вычислительные платформы.
Процессоры.
Графические ускорители.
Серверные системы.
Языковые модели.
Специализированные научные программы.
И базы данных.
Следовательно, она не зависит от промышленного завершения PICO.
Однако необходимо учитывать, что наличие доступных интеллектуальных моделей не доказывает готовности ноокомпьютера.
Главная исследовательская задача связана с архитектурой полного научного процесса.
3.3.4. Научные предпосылки
В 2009 году King и соавторы представили систему Adam, выполнявшую определённые функции автоматизированного научного поиска [28].
В 2023 году Boiko и соавторы описали систему Coscientist [29].
В мае 2026 года Gottweis и соавторы опубликовали исследование Co-Scientist — многоагентной системы формирования и критического анализа научных гипотез [30].
В том же году Ghareeb и соавторы представили систему Robin, объединяющую несколько этапов исследовательской работы в экспериментальной биологии [31].
Эти результаты показывают развитие отдельных функций автономной науки.
Однако они не доказывают универсальную ноофункциональность в авторском смысле настоящей книги.
Для INM они представляют научные и технические предпосылки.
3.3.5. Научные ИИ-агенты и физические инструменты
В 2026 году появились также исследования, непосредственно связанные с взаимодействием интеллектуальных агентов и физических научных установок.
В работе Vriza и соавторов рассмотрены ИИ-агенты для поддержки работы сложных научных приборов, включая рентгеновские и роботизированные экспериментальные системы [33].
В исследовании Chen и соавторов продемонстрирован агент для определённых операций на синхротронной рентгеновской установке [32].
Эти работы особенно значимы для будущих совместных программ PICO–NOO.
Однако они подтверждают специальные экспериментальные функции, а не универсальную автономию.
Кроме того, применение интеллектуальных агентов в физической лаборатории требует дополнительных механизмов безопасности.
Следовательно, соответствующие результаты необходимо использовать как ограниченные демонстрации.
3.3.6. Минимальная архитектура первого ноокомпьютера
Для первоначальной INM предлагается следующая функциональная конфигурация.
Первый модуль — постановка задачи.
Он преобразует научную цель в систему проверяемых подзадач.
Второй — исследовательская память.
Он обеспечивает поиск научных данных и сохранение их происхождения.
Третий — генерация гипотез.
Он предлагает содержательные научно-технические решения.
Четвёртый — инструментальные вычисления.
Он взаимодействует со специализированными моделями и программами.
Пятый — планирование проверки.
Он определяет, какие данные или эксперименты необходимы.
Шестой — анализ результатов.
Он сопоставляет прогнозы с полученными данными.
Седьмой — контроль достоверности.
Он обеспечивает применение независимых проверочных процедур.
Восьмой — методологическое обучение.
Он сохраняет сведения об ошибках и формирует предложения по совершенствованию методов.
При этом перечисленные функции не обязательно должны реализовываться восемью отдельными нейросетями.
Возможны различные программные архитектуры.
3.3.7. Принцип модульности
Для первого ноокомпьютера необходимо предусмотреть возможность замены отдельных компонентов.
Например, интеллектуальная модель может обновляться.
Научная база данных — изменять структуру.
А расчётный инструмент — получать новую версию.
Поэтому нельзя создавать архитектуру, полностью зависимую от одного программного поставщика.
Вместе с тем чрезмерная модульность способна увеличивать стоимость интеграции.
Следовательно, необходимо устанавливать рациональный баланс.
Главным критерием должна оставаться проверенная эффективность полного исследовательского цикла.
3.3.8. Работа с научной информацией
Одной из первых функций ноокомпьютера должен стать анализ научных источников.
Однако система должна не только извлекать сведения.
Необходимо устанавливать их происхождение.
Разграничивать экспериментальные факты и интерпретации.
Учитывать последующие исправления публикаций.
И обнаруживать противоречия.
Особенно важно избегать ситуации, когда неподтверждённый текст автоматически превращается в научное основание.
Следовательно, исследовательская память должна сохранять статус каждого существенного утверждения.
3.3.9. Создание научных гипотез
Ноокомпьютер должен обладать возможностью формировать альтернативные исследовательские предложения.
Но количество гипотез не должно становиться основным критерием качества.
Необходимо устанавливать содержательную новизну.
Физическую или математическую допустимость.
Проверяемость.
И ожидаемую информационную ценность эксперимента.
Например, система может предложить новый электронный контакт.
Но необходимо определить, какие физические свойства он должен обеспечить.
И какими методами можно проверить соответствующий прогноз.
3.3.10. Использование специализированных инструментов
Первый ноокомпьютер должен взаимодействовать с существующими научными программами.
Например, средствами обработки материаловедческих данных.
Математического моделирования.
Построения графиков.
И проверки программного кода.
Особенно важно использовать инструменты, результаты которых допускают объективную оценку.
Однако неправильная передача параметров может приводить к серьёзным ошибкам.
Поэтому необходимо контролировать единицы измерения.
Версии программ.
И входные данные.
Следовательно, инструментальное взаимодействие должно рассматриваться как отдельный объект испытаний.
3.3.11. Исследовательский цикл NOO
Для первоначальной программы предлагается следующая последовательность.
Сначала регистрируется научная задача.
Затем определяется исходное состояние знаний.
После этого формируются несколько альтернативных гипотез.
Выполняются расчётные проверки.
Отбираются перспективные решения.
Разрабатывается план эксперимента.
Физические или вычислительные результаты передаются обратно в систему.
Затем выполняется содержательный анализ.
И сведения сохраняются в исследовательской памяти.
Однако первоначальный цикл может включать участие специалистов.
Важнейшим условием является объективная проверка результата.
3.3.12. Разграничение NOO и современной ИИ-системы
Для научной строгости необходимо специально сравнивать первый ноокомпьютер с современными доступными интеллектуальными инструментами.
Например, языковая модель может помогать в анализе публикаций.
Или генерировать программный код.
Поэтому простое наличие таких функций не подтверждает технологическую новизну NOO.
Необходимо установить дополнительный системный результат.
Например, более надёжное выполнение полного исследовательского цикла.
Улучшенную проверку гипотез.
Снижение полной стоимости научного результата.
Или подтверждённое совершенствование последующих методов.
Следовательно, функциональная новизна ноокомпьютера должна определяться экспериментально.
3.3.13. Первая система независимых тестов
Для NOO предлагается разработать несколько классов задач.
Первый — научно-информационный анализ.
Второй — проверяемые вычислительные задания.
Третий — поиск инженерных решений.
Четвёртый — планирование физического эксперимента.
Пятый — интерпретация новых экспериментальных данных.
При этом необходимо использовать задачи, не применявшиеся при создании системы.
Особенно важно предотвращать утечку контрольных ответов.
Существующие программные тесты, например SWE-bench, представленный Jimenez и соавторами в 2024 году [39], демонстрируют один из подходов к оценке реальных многокомпонентных задач.
Однако программный бенчмарк не заменяет научную проверку физической гипотезы.
3.3.14. Стартовая исследовательская память
Для первого ноокомпьютера необходимо предусмотреть систему документирования каждого завершённого задания.
Она должна сохранять:
исходную цель;
использованные данные;
созданные гипотезы;
выполненные расчёты;
результаты проверок;
обнаруженные ошибки;
итоговое решение;
фактические затраты;
предложения по совершенствованию метода.
Особенно важно различать успешные и неуспешные исследовательские попытки.
Без этого невозможно объективно оценивать результативность.
3.3.15. Ограниченная автономность
Первоначальный ноокомпьютер не должен получать неограниченный доступ к физическому оборудованию.
Целесообразно начать с информационных и вычислительных функций.
Затем исследовать планирование экспериментов.
И только при подтверждении надёжности рассматривать ограниченное инструментальное управление.
Методологическим ориентиром может служить NIST AI Risk Management Framework [11].
Однако данный документ не является стандартом ноофункциональности.
Для конкретной архитектуры INM необходимо проводить собственную оценку рисков.
3.3.16. Первый цикл совершенствования NOO
После завершения первоначальных тестов необходимо исследовать ошибки.
Например, система могла предлагать недостаточно обоснованные гипотезы.
Или использовать неэффективный алгоритм выбора расчётов.
На основании этих результатов можно предложить изменение.
Но новая версия должна проходить независимую проверку.
Особенно важно сохранять исходный метод.
Если улучшение не подтверждается, необходимо отказаться от соответствующего изменения.
Следовательно, самосовершенствование NOO должно быть контролируемым.
3.3.17. Уровень зрелости первого ноокомпьютера
В предыдущих частях книги была предложена авторская шкала N0–N5.
На стартовом этапе следует ориентироваться прежде всего на демонстрацию ограниченных когнитивно-креативных функций.
Далее — на интеграцию определённого исследовательского цикла.
Но нельзя заранее объявлять достижение следующего уровня зрелости.
Например, наличие автоматизированного научного поиска ещё не доказывает способности независимо совершенствовать методы.
Следовательно, степень зрелости должна определяться только по фактическим результатам испытаний.
3.3.18. Первый пакет результатов NOO
Результат Содержание Проверка
Архитектура INM-NOO Модули ноокомпьютера Техническая экспертиза
Исследовательская память Источники и история задач Прослеживаемость
Модуль гипотез Научные предложения Предметная оценка
Инструментальный модуль Работа с программами Корректность вычислений
Планировщик Исследовательские процедуры Сопоставимые задачи
Проверочный контур Контроль результатов Независимые тесты
Отчёт о стоимости Ресурсы полного цикла Финансовая проверка
Эксперимент улучшения Новая версия метода Испытание на новых задачах
Данная таблица представляет проектную программу первоначальной разработки.
Она не является описанием уже созданной системы.
3.3.19. Главный вывод раздела
Первый ноокомпьютер INM должен начинать разработку одновременно с физической программой PICO и генеральной программой META.
Его первоначальная цель заключается не в создании универсального искусственного интеллекта, а в воспроизводимом выполнении определённого исследовательского цикла.
Научная состоятельность первого ноокомпьютера должна определяться не убедительностью генерируемых текстов, а качеством подтверждённых научно-технических результатов, эффективностью используемых методов и возможностью их контролируемого совершенствования.
3.4. Совместные стартовые эксперименты
3.4.1. Необходимость интеграционного контура
Одновременная инициация трёх программ представляет важное организационное условие.
Однако сама по себе она ещё не создаёт Метаразвитие.
Для этого необходимо исследовать взаимодействие PICO и NOO.
И установить, каким образом полученные результаты могут использоваться для совершенствования методов META.
Поэтому уже на первоначальном этапе необходимо предусмотреть совместные экспериментальные проекты.
Однако они должны быть ограниченными.
Предметно определёнными.
И допускающими независимую проверку.
Следовательно, стартовая интеграция должна начинаться с небольшого числа содержательных научно-технологических задач.
3.4.2. Принцип автономных и совместных исследований
Для первоначальной INM предлагается сохранять три категории проектов.
Автономные проекты PICO.
Они направлены на получение физических результатов.
Автономные проекты NOO.
Они предназначены для проверки интеллектуально-креативных функций.
Совместные проекты PICO–NOO–META.
Они исследуют дополнительный эффект взаимодействия и возможность совершенствования методов.
При этом необходимо учитывать, что не все проекты обязаны быть совместными.
Научная ценность самостоятельных исследований должна сохраняться.
Иначе возникает риск искусственной интеграции направлений, не обладающих достаточной содержательной совместимостью.
3.4.3. Нулевой эксперимент: проверка взаимодействия без физических рисков
Прежде чем передавать интеллектуальной системе возможность взаимодействовать с реальным оборудованием, целесообразно выполнить испытания на уже существующих данных.
Например, выбрать известную материаловедческую задачу.
Предоставить системе часть ранее опубликованных сведений.
И предложить восстановить или обосновать исследовательские решения.
Однако необходимо предотвратить утечку окончательных ответов.
Иначе NOO может просто воспроизвести известный результат из обучающих данных.
Поэтому необходимо заранее установить, какие сведения доступны системе.
И какие используются только для независимой проверки.
3.4.4. Первый совместный эксперимент: научно-информационный поиск
На первоначальном этапе можно исследовать эффективность анализа научной литературы.
Например, специалисты PICO формируют физическую задачу.
Затем традиционная исследовательская группа выполняет поиск релевантных работ.
Современная ИИ-система решает аналогичную задачу.
И специальная архитектура NOO выполняет собственный поиск.
После этого результаты сравниваются независимыми экспертами.
Необходимо оценивать полноту.
Корректность источников.
Выявление противоречий.
И затраты на проверку.
Однако скорость получения списка публикаций не должна становиться единственным критерием.
Главным результатом является достоверная научная информационная основа.
3.4.5. Второй совместный эксперимент: формирование физических гипотез
Следующий проект может быть направлен на создание альтернативных технических решений.
Например, поиск материалов электронного контакта.
Или разработку вариантов атомарной структуры.
При этом PICO предоставляет физические ограничения.
NOO формирует гипотезы.
Затем выполняется независимый отбор.
Особенно важно учитывать научную новизну.
Предложение, уже подробно описанное в существующей литературе, не должно автоматически считаться новым открытием.
Следовательно, необходимо разделять оригинальность для исследовательской системы и новизну для мировой науки.
3.4.6. Третий совместный эксперимент: выбор физических измерений
Одним из наиболее перспективных направлений является интеллектуальное планирование эксперимента.
Например, существует несколько конкурирующих моделей электронного транспорта.
Необходимо определить, какие измерения позволят наиболее информативно различить соответствующие гипотезы.
NOO может предлагать последовательность проверок.
Однако физическая лаборатория должна оценивать допустимость каждого эксперимента.
После этого проводится сравнительный анализ.
Измеряется число реально выполненных исследований.
Полная стоимость.
И достоверность полученного вывода.
В работе H;se и соавторов 2019 года рассмотрены основные принципы самоуправляемых лабораторий [25].
А MacLeod и соавторы в 2020 году продемонстрировали их применение при исследовании тонкоплёночных материалов [26].
Однако соответствующие результаты относятся к определённым экспериментальным задачам.
Поэтому для PICO потребуется самостоятельная проверка.
3.4.7. Четвёртый эксперимент: замкнутый научно-технологический цикл
После подтверждения отдельных функций можно исследовать более полный процесс.
Он должен включать постановку физической задачи.
Формирование гипотез.
Математическое моделирование.
Разработку экспериментального плана.
Получение физических результатов.
И их последующий анализ.
Однако степень автономности необходимо определять заранее.
В некоторых случаях человек сохраняет право утверждать все физические действия.
В других возможна ограниченная автоматизация.
Следовательно, функциональная интеграция должна развиваться постепенно.
3.4.8. Научные предпосылки замкнутых лабораторий
В 2023 году была представлена автономная лаборатория A-Lab [34].
В январе 2026 года авторы опубликовали исправление результатов [35].
Согласно исправленной публикации, за 17 дней было получено подтверждение синтеза 36 соединений из 57 целевых.
При этом было уточнено, что исходные заявления о новизне материалов могли неверно интерпретироваться как новизна для мировой науки, тогда как часть результатов относилась к новизне для определённой вычислительной платформы.
Этот пример особенно важен для INM.
Он демонстрирует потенциал автоматизированного научного цикла.
Но одновременно показывает необходимость независимой проверки и корректного определения научной новизны.
Следовательно, совместные эксперименты должны учитывать возможность последующего пересмотра результатов.
3.4.9. Пятый эксперимент: улучшение исследовательского метода
Наиболее значимый для META проект должен начинаться после получения результатов первоначальных циклов.
Например, установлено, что определённая процедура выбора экспериментов обладает недостаточной эффективностью.
Затем NOO предлагает изменение.
Но новая процедура должна проверяться на независимой физической задаче.
При этом необходимо сохранить исходный метод для сравнения.
Если преимущество подтверждается, возникает ограниченное методологическое улучшение.
Однако для более сильного вывода необходимо исследовать возможность дальнейшего совершенствования.
Следовательно, именно данный эксперимент представляет первоначальную проверку Метаразвития.
3.4.10. Факторная схема оценки взаимодействия
Для исследовательских задач, допускающих сопоставимое повторение, можно использовать специальную сравнительную схему.
Например, существуют два варианта физического метода.
Исходный и усовершенствованный.
А также два режима интеллектуальной поддержки.
Без специальной NOO и с её использованием.
В результате можно исследовать четыре сочетания.
Физический метод Без NOO С NOO
Исходный PICO Контроль A Режим B
Изменённый PICO Режим C Совместный режим D
Такая схема позволяет отдельно оценивать эффект физического изменения и интеллектуальной поддержки.
Кроме того, можно исследовать их взаимодействие.
Однако необходимо учитывать, что не всякая физическая задача допускает такую организацию.
Например, изготовление уникального устройства может быть слишком дорогостоящим.
Следовательно, соответствующий эксперимент следует применять только при методологической и экономической обоснованности.
3.4.11. От синергии к метатехнологическому эффекту
Даже при наличии дополнительного эффекта взаимодействия необходимо проводить ещё одну проверку.
Следует установить, может ли опыт первого исследования улучшать последующие методы.
Например, совместная система позволила быстрее получить физический результат.
После этого анализируются причины.
Создаётся новая процедура.
И проверяется на другой задаче.
Если преимущество сохраняется, возникает результат META.
Следовательно, необходимо различать совместную результативность и метатехнологическое совершенствование.
Они относятся к разным уровням доказательства.
3.4.12. Единая регистрация пилотных экспериментов
Для каждой совместной программы необходимо заранее определять паспорт.
Он должен включать:
научную задачу;
исходные методы;
используемые версии NOO;
физическую инфраструктуру;
контрольные условия;
основные показатели;
порядок регистрации данных;
критерии прекращения;
ответственных исполнителей;
условия использования результатов.
Особенно важно предусматривать возможные конфликты интересов.
Например, разработчики NOO не должны самостоятельно выбирать все критерии собственной оценки.
3.4.13. Разграничение экспериментального и промышленного результата
Для первоначальной INM необходимо соблюдать научную умеренность.
Совместный эксперимент может подтвердить новую функцию.
Но это не означает готовности промышленной технологии.
Например, лабораторная структура может обладать перспективными электронными характеристиками.
Однако её воспроизводимое массовое изготовление требует дополнительных исследований.
Поэтому необходимо сохранять отдельные статусы.
Научное подтверждение.
Функциональная демонстрация.
Инженерный прототип.
И практическая технологическая готовность.
3.4.14. Отрицательные результаты совместных проектов
Возможна ситуация, когда NOO не обеспечивает преимущества по сравнению с обычными ИИ-инструментами.
Или предлагает физические гипотезы, которые не подтверждаются.
Подобный результат должен быть зафиксирован.
Необходимо определить, связано ли отсутствие преимущества с качеством интеллектуального метода.
С недостаточностью данных.
Или с особенностями физической задачи.
Однако нельзя автоматически объяснять неудачу исключительно внешними ограничениями.
Гипотеза о преимуществе конкретной архитектуры должна допускать отрицательное заключение.
3.4.15. Права на совместные результаты
Уже на первоначальном этапе необходимо определить условия использования данных и технических разработок.
Например, физическая лаборатория может предоставить данные по договору.
NOO — использовать определённое программное обеспечение.
А совместная группа — создать новый исследовательский метод.
Однако соответствующие права не обязательно принадлежат одной организации.
Поэтому необходимо заранее согласовывать режим исходных и создаваемых интеллектуальных результатов.
Методологические рекомендации ISO 56005:2020 могут использоваться для организации соответствующей политики [40].
3.4.16. Портфель совместных стартовых экспериментов
Эксперимент Основная задача Проверяемый результат
E0. Данные Проверка информационного обмена Достоверность и совместимость
E1. Поиск Анализ научных источников Качество и стоимость
E2. Гипотезы Генерация физических решений Научная содержательность
E3. Планирование Выбор экспериментов Информативность и затраты
E4. Цикл Интеграция PICO–NOO Полный подтверждённый результат
E5. Улучшение Изменение исследовательского метода Преимущество на новых задачах
Эта таблица представляет авторскую проектную программу.
Эксперименты не обязательно должны выполняться строго последовательно.
Однако переход к более высокой автономности должен зависеть от результатов предварительных испытаний.
3.4.17. Главный вывод раздела
Совместные стартовые эксперименты должны начинаться с ограниченных и объективно проверяемых задач.
Необходимо последовательно исследовать информационный обмен, формирование гипотез, планирование экспериментов и интеграцию полного научно-технологического цикла.
Но центральным экспериментом META должно стать не совместное создание отдельного результата, а независимая проверка усовершенствованного метода на последующих задачах.
3.5. Единая система оценки результатов
3.5.1. Почему необходима единая оценка
Одновременное развитие трёх программ создаёт сложную задачу измерения.
META, PICO и NOO имеют различные предметы исследования.
Например, PICO может создавать экспериментальные электронные устройства.
NOO — новые алгоритмы научного поиска.
А META — методы совершенствования исследовательского процесса.
Поэтому нельзя оценивать все три программы только одним универсальным численным показателем.
Однако необходима общая система, обеспечивающая сопоставимость основных характеристик.
В частности, времени.
Стоимостью.
Качества.
Воспроизводимости.
И технологической зрелости.
Следовательно, единая оценка должна объединять общие измерительные принципы с предметными критериями каждой программы.
3.5.2. Три уровня результата
Для INM предлагается использовать три уровня оценки.
Первый — предметная результативность.
Получено новое физическое или интеллектуально-креативное решение.
Второй — методологическая результативность.
Подтверждено преимущество определённого метода создания таких решений.
Третий — метатехнологическая результативность.
Подтверждено совершенствование механизма разработки последующих исследовательских методов.
Эти уровни должны учитываться отдельно.
Например, физический эксперимент может быть успешным.
Но не демонстрировать улучшения метода.
И наоборот, исследовательская методика может обеспечивать полезное сокращение затрат без создания фундаментально нового физического эффекта.
Следовательно, система оценки должна избегать двойного счёта.
3.5.3. Время получения подтверждённого результата
Одним из основных показателей является полное время исследовательского цикла.
Однако необходимо определить начальную и конечную точки измерения.
Для META предлагается фиксировать начало с момента регистрации утверждённой задачи.
А завершение — после получения результата, соответствующего заранее установленному критерию.
При этом необходимо разграничивать календарное время и трудозатраты.
Например, исследование может завершаться быстрее благодаря параллельному использованию нескольких специалистов.
Но суммарные трудозатраты при этом увеличиваются.
Следовательно, оба показателя обладают самостоятельным значением.
3.5.4. Полная стоимость результата
Для экономической оценки необходимо учитывать все существенные затраты.
Вычислительные ресурсы.
Физические материалы.
Изготовление образцов.
Использование оборудования.
Труд специалистов.
Проверку результатов.
И общие инфраструктурные расходы.
Особенно важно включать неудачные исследования.
Иначе стоимость успешного результата может быть существенно занижена.
Следовательно, необходимо вести учёт на уровне полного исследовательского проекта.
3.5.5. Качество результата
Качество должно определяться предметно.
Например, для PICO могут использоваться электронные характеристики, стабильность и воспроизводимость.
Для NOO — корректность решений, содержательная новизна и качество подтверждения.
Для META — эффективность последующих исследовательских методов.
Однако нельзя автоматически сводить все характеристики к одному интегральному баллу.
Некоторые требования являются обязательными.
Например, недостоверный результат не должен считаться успешным только вследствие низкой стоимости.
Поэтому необходимо сочетать основные показатели с минимально допустимыми требованиями качества.
3.5.6. Воспроизводимость
Одним из центральных показателей должна стать независимая воспроизводимость.
В докладе Национальных академий США 2019 года специально рассмотрено различие между воспроизводимостью вычислительных результатов и независимым повторным подтверждением научных выводов [15].
Для INM необходимо учитывать оба вида.
Программный результат должен допускать повторное выполнение при соответствующих условиях.
Физический результат — независимую экспериментальную проверку.
Однако повторение не обязательно должно давать численно идентичное значение.
Необходимо учитывать измерительную неопределённость.
3.5.7. Научная новизна
Особое значение имеет разграничение разных видов новизны.
Например, определённая структура может быть новой для используемой вычислительной базы.
Но уже известной в опубликованной литературе.
Следовательно, необходимо отдельно устанавливать новизну для конкретной системы и новизну для мировой науки.
Случай A-Lab, первоначальные результаты которой были уточнены в авторском исправлении 2026 года, показывает значимость такого разграничения [34, 35].
Поэтому критерии новизны должны включать независимый научно-информационный поиск.
При необходимости — патентный анализ.
3.5.8. Технологическая зрелость
Для оценки PICO и NOO необходимо использовать самостоятельные шкалы.
Авторская P0–P5 предназначена для анализа физико-технологической зрелости.
N0–N5 — для оценки ноофункциональности.
Однако совпадение численных обозначений не означает эквивалентности результатов.
Кроме того, программа META требует собственного подтверждения методологического преимущества.
Следовательно, единая система не должна механически объединять три шкалы в один показатель.
3.5.9. Сравнение с актуальными альтернативами
Одна из главных задач заключается в установлении действительного преимущества INM.
Необходимо сравнивать новые методы с современными доступными решениями.
Например, первый ноокомпьютер должен оцениваться не только относительно ручного исследовательского процесса.
Необходимо учитывать возможности актуальных интеллектуальных инструментов.
А физическая технология PICO должна сравниваться с реально существующими электронными альтернативами.
При этом задачи должны быть сопоставимыми.
Следовательно, преимущество необходимо доказывать, а не выводить из нового названия системы.
3.5.10. Контроль ресурсоёмкости
Особенно важно исключать ложное ускорение вследствие увеличения ресурсов.
Например, новая исследовательская система может выполнять больше вычислений.
Но использовать значительно более мощную аппаратную инфраструктуру.
В таком случае необходимо определить, какая часть улучшения связана с алгоритмом.
А какая — с дополнительными вычислительными затратами.
Поэтому целесообразно проводить сравнение при сопоставимых ресурсах.
И отдельно исследовать результаты при различном объёме вычислений.
3.5.11. Предварительная регистрация критериев
Для научной строгости необходимо фиксировать основные показатели до проведения эксперимента.
Например, определить, что главным критерием является полная стоимость получения подтверждённого результата установленного качества.
Дополнительно могут оцениваться время и частота ошибок.
Однако после получения данных не следует произвольно менять главный показатель.
В работе Nosek и соавторов 2018 года рассмотрены преимущества предварительной регистрации исследовательских гипотез и планов анализа [13].
Для INM данный принцип особенно важен, поскольку интеллектуальная система способна генерировать большое количество альтернатив.
3.5.12. Статистическая надёжность
Результаты сравнительных экспериментов могут зависеть от случайных факторов.
Например, определённая задача могла оказаться необычно простой.
Или экспериментальный образец обладал нетипичными характеристиками.
Поэтому необходимо использовать соответствующие методы статистического анализа.
Особенно важно учитывать число выполненных исследований.
И интервал неопределённости.
Однако нельзя заранее установить единое необходимое количество экспериментов для всех задач.
Оно зависит от предполагаемой величины эффекта, вариабельности и стоимости исследования.
Следовательно, статистический план должен определяться до начала соответствующего сравнения.
3.5.13. Независимая оценка NOO
Для интеллектуально-креативных систем необходимо предусмотреть контрольные задачи, не использованные при разработке.
Например, новые научные данные.
Незнакомые программные проекты.
И независимые инженерные проблемы.
При этом необходимо исключать утечку ответов.
Особенно важно оценивать не только финальный вывод.
Но и качество его проверки.
В некоторых случаях система может получить правильный результат по ошибочным основаниям.
Следовательно, необходима содержательная экспертиза.
3.5.14. Независимая оценка PICO
Для физических исследований необходимы метрологические процедуры.
Повторные измерения.
Проверка оборудования.
И при возможности независимое воспроизведение.
Особенно важно различать характеристику одного образца и воспроизводимость изготовления.
Например, рекордное значение отдельного физического параметра не обязательно означает существование надёжной технологии.
Поэтому необходимо учитывать распределение характеристик между образцами.
И стабильность результатов.
3.5.15. Независимая оценка META
Для генеральной программы необходимо использовать наиболее строгую постановку.
Предположим, система разработала новый способ научного поиска.
Для подтверждения необходимо сравнить его с исходным методом.
Затем использовать новые задачи.
И установить, сохраняется ли преимущество.
Но более сильное утверждение о Метаразвитии требует проверки следующего цикла.
Необходимо определить, способна ли система более эффективно разрабатывать последующие улучшения.
При этом нельзя заранее предполагать устойчивое самоускорение.
Соответствующий результат должен подтверждаться независимо.
3.5.16. Единая метрическая матрица
Показатель PICO NOO META
Время Создание и проверка устройства Выполнение исследовательской функции Изменение полного цикла
Стоимость Материалы, оборудование, измерения Вычисления, инструменты, проверка Полная стоимость метода
Качество Физические характеристики Корректность и полезность решений Качество следующих результатов
Воспроизводимость Повторение физических испытаний Независимые новые задачи Повторяемость преимущества
Новизна Физическая или инженерная Когнитивно-креативная Методологическая
Зрелость Авторская P0–P5 Авторская N0–N5 Степень доказанности эффекта
Риск Физический и производственный Информационный и функциональный Системный и организационный
Результат Устройство, материал, метод Гипотеза, алгоритм, ноофункция Улучшение методов развития
Таблица представляет авторскую проектную систему оценки.
Она не является международным стандартом.
3.5.17. Стартовые контрольные решения
Для всех трёх программ необходимо предусмотреть общую систему переходов.
S0 — зарегистрирована научная программа.
Определены цели, гипотезы, ресурсы и критерии.
S1 — подготовлена экспериментальная инфраструктура.
Проверены инструменты, доступы и процедуры.
S2 — получен первоначальный результат.
Выполнена определённая научно-техническая функция.
S3 — проведена независимая проверка.
Результат соответствует установленным требованиям.
S4 — выполнено сравнение с альтернативами.
Определены преимущества и ограничения.
S5 — исследовано методологическое улучшение.
Новая процедура проверена на последующих задачах.
Однако данная классификация относится к организационному прохождению контрольных точек.
Она не должна смешиваться с авторскими шкалами зрелости PICO и NOO.
3.5.18. Условия прекращения или пересмотра проекта
Для научной устойчивости необходимо заранее определить основания изменения исследовательской программы.
Например, физическая гипотеза не подтверждается.
NOO не демонстрирует необходимого качества.
META не выявляет преимущества нового метода.
Или стоимость исследования становится несоразмерной ожидаемой научной ценности.
Однако прекращение проекта не всегда означает отсутствие полезного результата.
Необходимо сохранять полученные знания и информацию об ограничениях.
Следовательно, решение должно сопровождаться научно-техническим отчётом.
3.5.19. Управление интеллектуальной собственностью
Общая система оценки должна учитывать не только научные результаты.
Необходимо также фиксировать условия их дальнейшего использования.
Например, физическая лаборатория может обладать правами на определённую исходную технологию.
NOO — использовать сторонние программные компоненты.
А совместная группа — создавать новые результаты.
Поэтому необходимо документировать соответствующий правовой режим.
Однако наличие патентной заявки или программной лицензии не должно считаться доказательством научной эффективности.
Правовой статус и технологическая результативность должны оцениваться раздельно.
3.5.20. Публичная отчётность INM
Для международного научного признания необходимо предусмотреть прозрачное представление результатов.
Например, ежегодные научно-технические отчёты.
Описание завершённых экспериментов.
Сведения о проверке.
И анализ достигнутых ограничений.
Однако открытость должна учитывать права участников и требования безопасности.
Особенно важно разграничивать:
подтверждённые результаты;
предварительные демонстрации;
расчётные прогнозы;
исследовательские гипотезы;
стратегические предположения.
Следовательно, публичная коммуникация должна соответствовать фактическому уровню доказательности.
3.5.21. Условия признания успешного синхронного старта
Для признания первоначальной стадии INM научно содержательно успешной предлагается использовать следующие условия.
Во-первых, все три программы получили самостоятельные исследовательские паспорта.
Во-вторых, PICO выполняет физические исследования с установленными критериями.
В-третьих, NOO создала экспериментальную систему для ограниченного класса когнитивно-креативных задач.
В-четвёртых, META сформировала независимую систему оценки.
В-пятых, проведены совместные пилотные эксперименты.
В-шестых, результаты документированы.
В-седьмых, определены ограничения и последующие исследовательские задачи.
Однако выполнение этих условий не означает автоматического подтверждения генеральной технологии Метаразвития.
Оно означает создание первоначальной научно-технологической основы её практического исследования.
3.5.22. Главный вывод раздела
Единая система оценки должна сочетать общие критерии времени, стоимости, качества и воспроизводимости с предметными показателями META, PICO и NOO.
При этом необходимо разграничивать успешность отдельных исследований, преимущество используемых методов и подтверждение метатехнологического совершенствования.
Главным критерием INM должно стать не количество одновременно запущенных проектов, а качество независимо подтверждённых результатов и способность превращать накопленный исследовательский опыт в более эффективные методы последующего научно-технологического развития.
Сводная программа синхронного старта META–PICO–NOO
Для обобщения предлагается следующая организационно-технологическая модель.
Направление META PICO NOO
Генеральный объект Методы создания технологий Физическая элементная база Интеллектуально-креативные системы
Стартовая задача Методика опережения Проверяемая физическая гипотеза Первый исследовательский ноокомпьютер
Начальная инфраструктура Данные, протоколы, оценка Лаборатория и метрология Современная вычислительная платформа
Первый результат Экспериментальный метод сравнения Физически проверенные данные Подтверждённая ноофункция
Самостоятельность От успехов отдельных устройств От готовности ноомашины От зрелости PICO
Совместная функция Проверка методологических изменений Физические задачи и измерения Гипотезы, расчёты, планирование
Основной риск Ложное заключение о преимуществе Неосуществимость физического решения Недостоверность интеллектуального результата
Независимая проверка Новые исследовательские циклы Физический эксперимент Объективные контрольные задачи
Данная таблица представляет проектную программу INM.
Она не описывает уже существующие результаты.
Проект первых контрольных рубежей
Для практического управления предлагается выделить пять рубежей, не связывая их с заранее гарантированными календарными сроками.
Рубеж I. Три утверждённые исследовательские программы.
Подготовлены паспорта META, PICO и NOO.
Определены научные цели.
Согласованы ресурсы.
Создана первоначальная система независимой оценки.
Рубеж II. Три самостоятельные экспериментальные функции.
META располагает работающим протоколом оценки.
PICO выполняет физические исследования.
NOO демонстрирует определённые интеллектуально-креативные функции.
Рубеж III. Первый совместный цикл PICO–NOO.
Интеллектуальная система участвует в определённом физическом исследовании.
Результат проходит предметную проверку.
Рубеж IV. Первое подтверждённое сравнительное преимущество.
Совместный либо самостоятельный метод демонстрирует измеримое преимущество по сравнению с актуальными альтернативами.
При этом учитывается полная стоимость.
Рубеж V. Первое независимое методологическое улучшение.
На основании предыдущих исследований создана новая процедура.
Она проверена на независимых задачах.
И демонстрирует преимущество в установленной области применения.
Однако даже достижение пятого рубежа не означает автоматического подтверждения устойчивого самоускорения.
Для этого необходимо исследовать дальнейшие последовательные циклы.
Научное значение синхронного запуска
Синхронный старт трёх программ имеет не только организационное, но и теоретическое значение.
Он позволяет отказаться от предположения, что создание Метаразвития должно проходить в виде одной жёсткой последовательности.
Например, сначала PICO.
Затем NOO.
И только после этого META.
В предлагаемой концепции соответствующие направления начинают развиваться одновременно.
Но при этом сохраняют различные функциональные роли.
META создаёт методы оценки и совершенствования научно-технологического развития.
PICO исследует перспективную физическую элементную базу.
NOO разрабатывает интеллектуально-креативные средства научного поиска.
Однако общая система должна оставаться открытой.
Если определённая физическая гипотеза не подтверждается, программа PICO изменяет исследовательские приоритеты.
Если NOO не демонстрирует преимущества, совершенствуется её архитектура.
Если методология META оказывается недостаточно информативной, пересматриваются критерии и процедуры.
Следовательно, устойчивость INM должна основываться не на обязательном успехе каждой первоначальной идеи.
А на способности получать достоверные результаты и корректировать дальнейшую программу.
Именно здесь возникает непосредственная связь с Метаразвитием.
Организация должна не только выполнять исследования.
Она должна учиться на их результатах.
Однако подобное обучение необходимо подтверждать.
Без независимой проверки оно может превращаться в простое накопление отчётов.
Поэтому синхронный старт должен одновременно создавать исследовательскую деятельность и механизм её оценки.
Заключение к главе 3
В настоящей главе рассмотрена программа синхронного старта трёх основных исследовательских направлений International NooMachines.
Предложено одновременно начинать программу META, физико-технологическую программу PICO и интеллектуально-креативную программу NOO.
При этом необходимо сохранять принципиальное различие между функциональной и организационной иерархиями.
META представляет генеральную технологию Метаразвития.
PICO и NOO — две базовые субтехнологии.
Но для практической реализации они должны функционировать как три самостоятельно организованные исследовательские программы.
Первое основное положение связано с необходимостью одновременной инициации.
Показано, что последовательная зависимость способна существенно ограничивать развитие проекта.
Если первоначальная NOO должна ожидать создания промышленной пикоэлектроники, её развитие неоправданно откладывается.
Если PICO зависит от предварительного появления универсального ноокомпьютера, физическая программа также оказывается ограниченной.
А если META создаётся только после завершения двух субтехнологий, необходимые методы оценки появляются слишком поздно.
Следовательно, все три направления должны начинать работу одновременно.
Однако синхронность не означает одинаковые ресурсы, темпы и уровни зрелости.
Второе положение связано с первоначальной программой META.
Её первая задача заключается в создании методов научно-технологической проверки.
Необходимо определить критерии времени, стоимости, качества и воспроизводимости.
Разработать контрольные эксперименты.
Создать исследовательскую память.
И организовать процедуру совершенствования методов.
Но первоначальная методология не должна автоматически объявляться уже существующей генеральной технологией.
Для соответствующего вывода требуется независимое экспериментальное подтверждение.
Третье положение связано с программой PICO.
Её развитие должно основываться на проверяемых физических гипотезах.
Особое значение имеют атомарно-точные структуры, новые материалы, электронные интерфейсы и методы воспроизводимой метрологии.
Современные научные результаты подтверждают возможность отдельных экспериментальных устройств.
Однако их нельзя отождествлять со зрелой массовой пикоэлектроникой.
Следовательно, стартовая PICO должна ориентироваться на самостоятельные физические результаты и последовательную оценку технологической зрелости.
Четвёртое положение связано с программой NOO.
Предлагается начать создание первого специализированного исследовательского ноокомпьютера.
Его первоначальная задача должна заключаться в выполнении ограниченного научно-технологического цикла.
Постановке задачи.
Формировании гипотез.
Работе со специализированными инструментами.
Планировании проверки.
И анализе полученных результатов.
При этом система может первоначально функционировать на современной вычислительной элементной базе.
Следовательно, NOO не должна зависеть от промышленного завершения PICO.
Но необходимо отдельно проверять её когнитивно-креативную результативность.
Наличие современной языковой модели ещё не доказывает создание полноценной ноомашины.
Пятое положение связано с совместными стартовыми экспериментами.
Показано, что для их организации целесообразно использовать ограниченный портфель.
Первоначально — информационные задачи.
Затем — формирование физических гипотез.
После этого — интеллектуальное планирование экспериментов.
Далее — интеграцию отдельных функций полного научно-технологического цикла.
И наконец — проверку улучшения исследовательского метода.
Однако совместная работа PICO и NOO не должна рассматриваться как автоматическое доказательство синергии.
Необходимо устанавливать дополнительный эффект взаимодействия.
И отдельно проверять метатехнологическое улучшение.
Шестое положение связано с единой системой оценки.
Для INM необходимо использовать общие принципы измерения.
Но нельзя отождествлять различные по природе результаты.
Физический эксперимент PICO.
Интеллектуальная функция NOO.
И методологическое улучшение META требуют самостоятельных критериев.
Особенно важно исключать двойной счёт достижений.
А также ложное ускорение, возникающее вследствие увеличения ресурсов или изменения сложности задач.
Следовательно, необходимо проводить сравнительные исследования при сопоставимых условиях.
При этом международные стандарты и научные методики могут использоваться как необходимые инструменты.
Но они не представляют готовую систему измерения Метаразвития.
Для авторской концепции INM требуется разработка самостоятельных экспериментальных критериев.
Особое значение приобретает возможность отрицательного заключения.
Например, первая версия NOO может не превзойти современные интеллектуальные инструменты.
Или физическая гипотеза PICO не подтвердится.
Или новый метод META не обеспечит ожидаемого преимущества.
Подобные результаты не должны автоматически означать прекращение всей генеральной программы.
Они могут становиться основанием для изменения исследовательской архитектуры.
Однако соответствующие изменения также должны проверяться.
Следовательно, устойчивость INM определяется не гарантированным успехом каждого проекта, а способностью организованно получать достоверные знания и совершенствовать методы последующих исследований.
На основании изложенного можно сформулировать центральное положение главы.
Синхронный старт META, PICO и NOO должен представлять одновременное начало трёх функционально различных исследовательских программ, объединённых общей миссией Метаразвития, совместимой экспериментальной инфраструктурой и независимой системой оценки. При этом PICO и NOO сохраняют самостоятельное развитие, а META обеспечивает проверяемое совершенствование методов их последующей научно-технологической деятельности.
В этом положении заключён основной принцип практической реализации INM.
Необходимо начинать не с ожидания завершения одной великой технологии.
А с одновременного создания нескольких взаимодополняющих исследовательских возможностей.
Однако их интеграция должна происходить постепенно.
По мере получения подтверждённых результатов.
И в пределах реально доступных научных ресурсов.
Таким образом, первоначальная программа INM должна развиваться по последовательности.
От трёх самостоятельных исследовательских гипотез — к трём действующим программам.
От программ — к экспериментальным физическим и интеллектуальным функциям.
От функций — к совместным исследованиям.
От совместных исследований — к независимо подтверждённым результатам.
От результатов — к сравнительной оценке использованных методов.
От оценки — к разработке новых исследовательских процедур.
От процедур — к их проверке на последующих задачах.
И от подтверждённого совершенствования методов — к исследованию возможности создания генеральной технологии Метаразвития.
При этом наиболее важный результат первоначального этапа заключается не в формальном факте одновременного запуска.
И не в количестве созданных научных подразделений.
И не в объёме вычислительной инфраструктуры.
Главное — наличие трёх реально работающих исследовательских направлений, способных создавать достоверные результаты и проверять эффективность их совместного использования.
Только после этого появляется научное основание переходить к более масштабным программам.
Синхронный старт трёх исследовательских программ должен стать первым практическим шагом INM от концепции Метаразвития к экспериментальному исследованию технологии опережения опережения.
Основные источники и научная литература к главе 3
Авторская концепция INM, META, PICO и NOO
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. Lag.ru. 2026. Авторская концепция генеральной технологии META и проекта International NooMachines.
https://lag.ru/2026/10/23/-------3/
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. Lag.ru. 2026. Теоретические основы и научно-технологические направления PICO и NOO.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. Lag.ru. 2026. Исторические и физические предпосылки перспективной электронной элементной базы.
Теория технологических траекторий и управление исследованиями
Dosi G. Technological Paradigms and Technological Trajectories: A Suggested Interpretation of the Determinants and Directions of Technical Change. Research Policy. 1982. Vol. 11. No. 3. P. 147–162.
DOI: https://doi.org/10.1016/0048-7333(82)90016-6
March J. G. Exploration and Exploitation in Organizational Learning. Organization Science. 1991. Vol. 2. No. 1. P. 71–87.
DOI: https://doi.org/10.1287/orsc.2.1.71
ISO. ISO 56001:2024. Innovation Management System — Requirements. Международные требования к системам управления инновациями.
https://www.iso.org/standard/79278.html
ISO. ISO 56008:2024. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Operation Measurements — Guidance. Международные рекомендации по измерению инновационных процессов и портфелей.
https://www.iso.org/standard/78485.html
ISO/IEC/IEEE. ISO/IEC/IEEE 15288:2023. Systems and Software Engineering — System Life Cycle Processes. Международная система процессов жизненного цикла сложных технических систем.
https://www.iso.org/standard/81702.html
OECD. Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development. Paris: OECD Publishing, 2015.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264239012-en
U.S. Government Accountability Office. Technology Readiness Assessment Guide: Best Practices for Evaluating the Readiness of Technology for Use in Acquisition Programs and Projects. GAO-20-48G. 2020.
https://www.gao.gov/products/gao-20-48g
Управление рисками интеллектуальных систем
Tabassi E. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. National Institute of Standards and Technology. 2023.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
ISO/IEC. ISO/IEC 42001:2023. Information Technology — Artificial Intelligence — Management System. Международные требования к управлению искусственным интеллектом.
https://www.iso.org/standard/42001
Воспроизводимость и независимая проверка
Nosek B. A., Ebersole C. R., DeHaven A. C., Mellor D. T. The Preregistration Revolution. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018. Vol. 115. No. 11. P. 2600–2606.
DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1708274114
Munaf; M. R., Nosek B. A., Bishop D. V. M. et al. A Manifesto for Reproducible Science. Nature Human Behaviour. 2017. Vol. 1. Article 0021.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41562-016-0021
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Reproducibility and Replicability in Science. Washington, DC: The National Academies Press, 2019.
DOI: https://doi.org/10.17226/25303
Wilkinson M. D., Dumontier M., Aalbersberg I. J. J. et al. The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data. 2016. Vol. 3. Article 160018.
DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
Цифровые научно-исследовательские платформы
Huber S. P., Zoupanos S., Uhrin M. et al. AiiDA 1.0, a Scalable Computational Infrastructure for Automated Reproducible Workflows and Data Provenance. Scientific Data. 2020. Vol. 7. Article 300.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-020-00638-4
Andersen C. W., Armiento R., Blokhin E. et al. OPTIMADE, an API for Exchanging Materials Data. Scientific Data. 2021. Vol. 8. Article 217.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-021-00974-z
Jain A., Ong S. P., Hautier G. et al. Commentary: The Materials Project: A Materials Genome Approach to Accelerating Materials Innovation. APL Materials. 2013. Vol. 1. Article 011002.
DOI: https://doi.org/10.1063/1.4812323
Физические предпосылки PICO
Schofield S. R., Curson N. J., Simmons M. Y. et al. Atomically Precise Placement of Single Dopants in Si. Physical Review Letters. 2003. Vol. 91. Article 136104.
DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.91.136104
Fuechsle M., Miwa J. A., Mahapatra S. et al. A Single-Atom Transistor. Nature Nanotechnology. 2012. Vol. 7. P. 242–246.
DOI: https://doi.org/10.1038/nnano.2012.21
Edlbauer H., Wang J., Huq A. M. S.-E. et al. An 11-Qubit Atom Processor in Silicon. Nature. 2025. Vol. 648. P. 569–575.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09827-w
Merchant A., Batzner S., Schoenholz S. S. et al. Scaling Deep Learning for Materials Discovery. Nature. 2023. Vol. 624. P. 80–85.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06735-9
Zeni C., Pinsler R., Z;gner D. et al. A Generative Model for Inorganic Materials Design. Nature. 2025. Vol. 639. P. 624–632.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-08628-5
Автономные лаборатории и научный поиск
H;se F., Roch L. M., Aspuru-Guzik A. Next-Generation Experimentation with Self-Driving Laboratories. Trends in Chemistry. 2019. Vol. 1. No. 3. P. 282–291.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.trechm.2019.02.007
MacLeod B. P., Parlane F. G. L., Morrissey T. D. et al. Self-Driving Laboratory for Accelerated Discovery of Thin-Film Materials. Science Advances. 2020. Vol. 6. Article eaaz8867.
DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.aaz8867
Volk A. A., Abolhasani M. Performance Metrics to Unleash the Power of Self-Driving Labs in Chemistry and Materials Science. Nature Communications. 2024. Vol. 15. Article 1378.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-45569-5
King R. D., Rowland J., Oliver S. G. et al. The Automation of Science. Science. 2009. Vol. 324. No. 5923. P. 85–89.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.1165620
Boiko D. A., MacKnight R., Kline B., Gomes G. Autonomous Chemical Research with Large Language Models. Nature. 2023. Vol. 624. P. 570–578.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06792-0
Научные ИИ-системы 2026 года
Gottweis J., Weng W.-H., Daryin A. et al. Accelerating Scientific Discovery with Co-Scientist. Nature. 2026. Vol. 655. P. 487–496.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y
Ghareeb A. E., Chang B. et al. A Multi-Agent System for Automating Scientific Discovery. Nature. 2026. Vol. 655. P. 497–505. Исследовательская система Robin.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10652-y
Chen Z., Petsch A. N., Israelski A. J. et al. An Agentic Artificially Intelligent X-Ray Scientist. Nature Machine Intelligence. 2026. Vol. 8. P. 1075–1086.
DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-026-01261-5
Vriza A., Prince M. H., Zhou T. et al. Operating Advanced Scientific Instruments with AI Agents That Learn on the Job. npj Computational Materials. 2026. Vol. 12. Article 160.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-026-02005-0
Автономный синтез материалов и научные исправления
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2023. Vol. 624. P. 86–91. Исходное исследование A-Lab; необходимо учитывать последующее исправление.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. Author Correction: An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2026. Vol. 650. P. E1. Исправление от 19 января 2026 года.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
Методология оценки интеллектуальных систем
Kapoor S., Narayanan A. Leakage and the Reproducibility Crisis in Machine-Learning-Based Science. Patterns. 2023. Vol. 4. Article 100804.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100804
JCGM. Evaluation of Measurement Data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. JCGM 100:2008.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM100-2008E
Raccuglia P., Elbert K. C., Adler P. D. F. et al. Machine-Learning-Assisted Materials Discovery Using Failed Experiments. Nature. 2016. Vol. 533. P. 73–76.
DOI: https://doi.org/10.1038/nature17439
Jimenez C. E., Yang J., Wettig A. et al. SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? International Conference on Learning Representations. 2024.
Управление интеллектуальной собственностью
ISO. ISO 56005:2020. Innovation Management — Tools and Methods for Intellectual Property Management — Guidance. Международные рекомендации по управлению интеллектуальной собственностью в инновационных процессах.
https://www.iso.org/standard/72761.html
**********
Глава 4. Пятилетняя программа создания INM
От организационного учреждения и первых исследовательских коллективов — к экспериментальным технологиям PICO и NOO, проверке Метаразвития и созданию оснований для международного масштабирования.
Пятилетняя программа рассматривается как предлагаемый план создания INM, а не как уже утверждённый бюджет или гарантия технологического успеха. Отсчёт пяти лет начинается после выполнения необходимых подготовительных условий: определения юридической формы, получения первоначального финансирования и обеспечения доступа к исследовательской инфраструктуре.
План строится на принципах поэтапного финансирования, оценки технологической зрелости и независимых контрольных решений. Такие подходы имеют практические основания в руководствах NASA и GAO, а также в модели Convergence Accelerator Национального научного фонда США. При этом их сроки и показатели финансирования не переносятся на INM автоматически.
NASA
+3
Главное разграничение главы: за пять лет можно планировать создание и проверку ограниченных демонстраторов META, PICO и NOO, но нельзя заранее гарантировать появление массовой пикоэлектроники, универсальной ноомашины или устойчиво самоускоряющейся генеральной технологии. Последние утверждения требуют собственных последовательных экспериментов и независимого подтверждения.
ЧАСТЬ VII. ПРОЕКТ INM — INTERNATIONAL NOOMACHINES
Глава 4. Пятилетняя программа создания INM
От подготовительного организационного этапа — к формированию международной научно-технологической корпорации, созданию первого исследовательского ноокомпьютера, развитию PICO, проверке методов META и подготовке технологического масштабирования.
Введение. Пятилетний горизонт как инструмент практического проектирования
В предыдущих главах части VII настоящей книги были рассмотрены миссия, генеральная организационно-технологическая архитектура и принцип синхронного старта трёх исследовательских программ International NooMachines.
Предложено рассматривать INM как будущую международную научно-технологическую корпорацию, предназначенную для исследования и создания генеральной технологии Метаразвития.
В рамках этой концепции выделены три функционально различных, но организационно связанных направления.
META — генеральная технология, ориентированная на экспериментальную проверку и воспроизводимое совершенствование методов создания новых знаний, изобретений и технологий.
PICO — физическая субтехнология, предназначенная для исследования перспективной электронной элементной базы, атомарно-точных структур и новых электронных функций.
NOO — интеллектуально-креативная субтехнология, направленная на создание ноокомпьютеров и ноомашин, способных участвовать в научном поиске, проектировании, проверке результатов и контролируемом совершенствовании исследовательских методов.
В предыдущей главе было обосновано, что все три программы должны начинаться одновременно.
Однако синхронный старт ещё не определяет последовательности практических действий.
Для реализации необходима программа организационного учреждения, формирования коллективов, обеспечения инфраструктуры, выполнения экспериментов и проверки результатов.
Соответственно возникает задача разработки среднесрочного плана.
Почему предлагается именно пятилетний горизонт?
Он достаточно продолжителен для организации нескольких последовательных исследовательских циклов, создания первоначальных технологических прототипов и выполнения независимых сравнительных экспериментов.
В то же время он позволяет установить конкретные контрольные рубежи, не подменяя исследовательскую неопределённость прогнозом на неопределённо далёкое будущее.
Однако пять лет не должны рассматриваться как физически обоснованный срок обязательного создания полноценной технологии Метаразвития.
Некоторые результаты могут быть получены раньше.
Другие потребуют значительно большего времени.
А часть первоначальных гипотез может не подтвердиться вообще.
Следовательно, пятилетняя программа должна выполнять прежде всего функцию управляемого экспериментального плана, а не безусловного обязательства достичь всех стратегических целей.
Важное методологическое основание для подобного подхода содержится в существующих системах управления сложными научно-технологическими проектами.
Руководство NASA по системной инженерии рассматривает последовательное уточнение требований, проектирование, реализацию и проверку сложных систем [9].
Руководства GAO по оценке технологической готовности, стоимости и графиков работ позволяют исследовать риски преждевременной интеграции и некорректного планирования [10–12].
А модель Convergence Accelerator Национального научного фонда США показывает один из способов перехода от первоначальной междисциплинарной идеи к проверяемому прототипу и плану дальнейшего применения [13].
Однако ни один из этих подходов не следует механически переносить на INM.
Они предоставляют методологические инструменты, а не готовую программу Метаразвития.
Особое значение имеет отчёт OECD 2026 года Forging New Frontiers in Mission-Oriented Innovation Policies [4].
В нём подчёркивается необходимость связывать масштабные технологические миссии с конкретными стратегическими программами, ресурсами, системой управления и оценкой дополнительных результатов.
Для INM соответствующие принципы особенно важны.
Генеральная миссия должна оставаться долгосрочной.
Но каждая годовая программа должна иметь определённые проверяемые результаты.
Поэтому настоящая глава предлагает поэтапную пятилетнюю организационно-технологическую программу.
Её исходный принцип заключается в следующем.
За пять лет необходимо стремиться создать не завершённую универсальную систему Метаразвития, а институционально и экспериментально работоспособную основу INM, способную воспроизводимо исследовать PICO, NOO и методологические преимущества META.
Исходные условия программы
При разработке необходимо разграничивать календарный и относительный сроки.
Подготовительный этап, обозначаемый далее как этап 0, предшествует формальному началу пятилетнего исследовательского горизонта.
Он может включать юридическую проработку, переговоры с партнёрами, предварительное финансирование и формирование организационного ядра.
Первый год начинается после выполнения минимальных стартовых условий.
К ним относятся подтверждение правомерной организационной формы, доступность первоначальных ресурсов и утверждение базовых исследовательских программ.
Далее отсчитываются пять последовательных исследовательских лет.
Такая структура позволяет не включать неопределённую длительность организационного учреждения в срок выполнения научной программы.
Если в будущем будет принята определённая дата начала, соответствующие этапы можно преобразовать в календарный план.
Однако в настоящей главе такая дата не считается установленной.
Стратегические критерии пятилетней программы
Пятилетняя программа должна обеспечивать достижение нескольких различных результатов.
Первый — формирование действующей организационной и договорной структуры INM.
Второй — создание исследовательской инфраструктуры.
Третий — получение самостоятельно проверенных результатов PICO.
Четвёртый — разработка первого функционального исследовательского ноокомпьютера NOO.
Пятый — выполнение совместных физических и интеллектуально-креативных исследований.
Шестой — разработка и независимая проверка хотя бы ограниченных методов совершенствования последующих исследований.
Седьмой — определение научных, технических, экономических и правовых условий дальнейшего развития.
Однако необходимо разделять планируемые результаты, обязательные процедуры проверки и фактически достигнутые показатели.
Например, в плане может предусматриваться создание определённого функционального демонстратора.
Но утверждать его работоспособность допустимо только после испытаний.
Такой подход должен сохраняться на протяжении всех пяти лет.
4.1. Подготовительный этап: организация и ресурсы
4.1.1. Назначение подготовительного этапа
Подготовительный этап предназначен для превращения авторской концепции International NooMachines в программу, обладающую организационной, юридической и ресурсной определённостью.
Его главная задача заключается не в достижении технологического прорыва.
Необходимо установить, существуют ли минимальные условия для начала научно-технологической деятельности.
Например, доступные исследовательские коллективы, вычислительные мощности, физические лаборатории и первоначальные финансовые ресурсы.
Особенно важно сформировать реалистичные ограничения.
Нельзя утверждать пятилетний план создания международной исследовательской организации, не определив хотя бы предварительную структуру затрат и способы финансирования.
Следовательно, подготовительный этап должен завершаться обоснованным решением о возможности запуска.
4.1.2. Организационно-правовая форма INM
На первоначальном этапе необходимо рассмотреть возможные юридические структуры.
Например, научно-технологическую компанию.
Некоммерческую исследовательскую организацию.
Договорный международный консорциум.
Или сочетание нескольких специализированных юридических субъектов.
Однако выбор зависит от национального права, состава учредителей, источников финансирования и предполагаемых способов коммерциализации результатов.
Поэтому международное название INM само по себе не должно трактоваться как наличие особого межправительственного статуса.
На подготовительном этапе необходимо разработать юридическую модель.
Определить юрисдикцию.
Правомочия организации.
Ответственность участников.
И порядок заключения договоров.
Только после этого целесообразно принимать окончательное решение о корпоративной форме.
4.1.3. Генеральная научно-технологическая миссия
Одним из первых документов должен стать паспорт миссии INM.
Он должен определять генеральную цель.
Объект исследования.
Основные программы.
Критерии промежуточного результата.
И ограничения.
При этом миссия не должна включать заранее недоказанные утверждения.
Например, нельзя объявлять универсальную технологию самоускоряющегося развития уже существующей.
Корректная постановка состоит в исследовании её практической осуществимости.
Содержательное различие между миссией и достигнутым результатом должно отражаться во всех корпоративных документах.
4.1.4. Формирование первоначального научного руководства
Для старта необходимо сформировать компетентную группу научного и технологического управления.
В её состав должны входить специалисты по физической электронной технике.
Материаловедению.
Искусственному интеллекту.
Вычислительным исследованиям.
Системной инженерии.
И научной методологии.
Однако на первоначальном этапе нет необходимости создавать чрезмерно многочисленную административную структуру.
Часть экспертизы может предоставляться независимыми специалистами на договорной основе.
Главное требование заключается в достаточности компетенций для оценки и запуска первых программ.
4.1.5. Разграничение стратегического управления и научной проверки
На подготовительном этапе необходимо закрепить основные управленческие полномочия.
Стратегическое руководство определяет миссию и утверждает ресурсы.
Руководители PICO и NOO отвечают за предметные исследовательские программы.
Контур META разрабатывает методы оценки.
Независимые эксперты проверяют научную достоверность существенных результатов.
При этом окончательная оценка преимуществ новой исследовательской системы не должна полностью зависеть от её разработчиков.
Следовательно, независимость научного контроля необходимо предусматривать с самого начала.
4.1.6. Формирование минимального исследовательского ядра
На первоначальном этапе целесообразно создать не максимально крупную организацию, а минимально достаточную команду.
Она должна обеспечивать несколько функций.
Руководство генеральной программой.
Физическую постановку PICO.
Разработку цифровой системы NOO.
Методологию экспериментального сравнения.
Управление исследовательскими данными.
И правовое сопровождение.
Однако численность команды нельзя корректно установить только на основании общей концепции.
Она зависит от выбранных пилотных задач и условий использования партнёрской инфраструктуры.
Поэтому штатное расписание должно разрабатываться после определения конкретного состава работ.
4.1.7. Международные научные партнёры
Одним из наиболее важных решений является определение возможных научных партнёров.
Например, физических лабораторий, вычислительных центров и университетских исследовательских групп.
Однако необходимо разграничивать потенциального партнёра и организацию, уже принявшую договорные обязательства.
На подготовительном этапе могут проводиться переговоры.
Формироваться предварительные соглашения.
И исследоваться возможности совместной работы.
Но только заключённые договоры и подтверждённые обязательства должны включаться в обеспеченную ресурсную основу.
4.1.8. Первоначальная оценка ресурсов
Необходимо определить ресурсы, без которых запуск невозможен.
К ним относятся вычислительная инфраструктура.
Доступ к экспериментальному оборудованию.
Научное программное обеспечение.
Специалисты.
Средства хранения данных.
И финансирование независимых испытаний.
Однако требования следует формировать исходя из конкретных первых исследований.
Например, если пилотная PICO ориентирована на анализ определённых материалов, первоначально может быть достаточно договорного доступа к существующей лаборатории.
Создание собственной дорогостоящей производственной площадки может оказаться преждевременным.
4.1.9. Три ресурсных сценария
Для первоначального проектирования предлагается использовать три альтернативных сценария.
Сценарий A — минимальная исследовательская конфигурация.
Предполагается использование существующих вычислительных платформ и партнёрских физических лабораторий.
Основные расходы направляются на квалифицированный персонал, научные инструменты и независимую проверку.
Сценарий B — расширенная экспериментальная конфигурация.
Предусматривается собственная цифровая исследовательская платформа и ограниченный комплекс экспериментального оборудования.
Сценарий C — развитая лабораторная инфраструктура.
Предполагается создание значительной части собственных физических, вычислительных и инженерных возможностей.
Однако выбор сценария нельзя осуществлять исключительно по его привлекательности.
Необходимо оценивать стоимость, риски, доступность финансирования и конкретную научную программу.
4.1.10. Методика расчёта бюджета
Для INM необходимо использовать полную смету.
Она должна включать расходы на специалистов.
Физические лаборатории.
Вычисления.
Программное обеспечение.
Материалы.
Измерения.
Международное сотрудничество.
Юридическое сопровождение.
Информационную безопасность.
И независимую научную проверку.
Особенно важно отдельно учитывать капитальные и текущие расходы.
Руководство GAO Cost Estimating and Assessment Guide содержит методологию разработки достоверных оценок стоимости, основанных на структуре работ, явных допущениях и анализе рисков [11].
Для INM это особенно важно.
Нельзя представлять произвольно выбранную денежную сумму как научно обоснованный пятилетний бюджет.
Конкретные значения должны определяться на основании коммерческих предложений, кадровых планов и стоимости согласованных исследований.
4.1.11. Финансирование по контрольным результатам
Для уменьшения финансовых рисков предлагается использовать поэтапное финансирование.
Первоначально обеспечиваются минимальные ресурсы.
После завершения первого контрольного этапа оцениваются результаты.
Затем принимается решение о расширении.
При этом финансирование фундаментальных исследований не следует связывать исключительно с немедленной коммерческой отдачей.
Но каждая программа должна демонстрировать научную дисциплину, корректный учёт затрат и качество исследований.
Таким образом, финансирование должно зависеть от обоснованности следующего этапа, а не от формального обещания технологического прорыва.
4.1.12. Правовой режим исходных разработок
До начала совместных исследований необходимо определить права на первоначальные технологии.
Например, партнёры могут предоставлять программные алгоритмы, экспериментальные методики или материалы.
Однако участие в INM не должно автоматически означать передачу всех прав будущей корпорации.
Согласно рекомендациям WIPO, условия использования исходной интеллектуальной собственности и результатов совместной деятельности целесообразно согласовывать в договорах [18].
Особенно важно определить допустимость использования данных для обучения или настройки интеллектуальных систем.
4.1.13. Информационная безопасность и риски NOO
Уже на подготовительном этапе необходимо устанавливать допустимые способы использования интеллектуальных систем.
Например, разрешённые вычислительные инструменты.
Правила доступа к научным данным.
Ограничения выполнения программного кода.
И механизмы контроля операций с физическим оборудованием.
Методологическими ориентирами могут служить NIST AI RMF [15] и ISO/IEC 42001:2023 [16].
Однако они не заменяют конкретного анализа рисков INM.
Для каждой функции NOO потребуется отдельная оценка.
4.1.14. Планирование времени и критического пути
Пятилетний график должен учитывать реальные зависимости между проектами.
Например, физические эксперименты могут требовать предварительного заключения договора на использование лаборатории.
А совместные испытания — наличия определённой версии NOO.
Однако не все направления должны выполняться последовательно.
Разработка цифровой платформы может идти одновременно с подготовкой физической программы.
Руководство GAO по оценке графиков проектов подчёркивает необходимость связывать сроки с технологическими зависимостями и учитывать влияние задержек на стоимость [12].
Следовательно, для INM необходимо разработать интегрированный график, содержащий параллельные и критические работы.
4.1.15. Критерий завершения подготовительного этапа
Подготовительный этап может считаться завершённым, если подготовлены и утверждены:
проект организационно-правовой структуры;
паспорта программ META, PICO и NOO;
первоначальная система научной экспертизы;
ресурсная и финансовая модель;
подтверждённые условия доступа к необходимой инфраструктуре;
правила интеллектуальной собственности и работы с данными;
система управления рисками;
критерии первого исследовательского года.
Однако наличие указанных документов ещё не означает фактического создания технологии Метаразвития.
Оно подтверждает организационную готовность приступить к её исследованию.
4.1.16. Главный вывод раздела
Подготовительный этап должен обеспечить правомерное, научно обоснованное и ресурсно обеспеченное начало деятельности INM.
Главный результат этапа 0 — не формальная регистрация крупной корпорации, а создание минимально достаточных условий для синхронного запуска трёх проверяемых исследовательских программ.
4.2. Первый год: запуск и формирование технологической базы
4.2.1. Генеральная задача первого года
Первый исследовательский год должен быть посвящён созданию минимально работоспособной научно-технологической инфраструктуры.
Необходимо начать реальные исследования META, PICO и NOO.
Однако на данном этапе нецелесообразно требовать полноценной интеграции всех возможных функций.
Главная задача заключается в подтверждении работоспособности первоначальных научных процессов.
Следовательно, первый год должен стать периодом создания и проверки основных исследовательских инструментов.
4.2.2. Организационное развёртывание
В начале первого года необходимо перейти от подготовительной структуры к действующей организации исследований.
Утверждаются руководители программ.
Формируются проектные команды.
Закрепляются финансовые и научные полномочия.
И устанавливается порядок отчётности.
Однако организационная структура не должна становиться чрезмерно сложной.
Для начального периода особенно важно сохранять оперативную гибкость.
При этом необходимо документировать существенные научные и ресурсные решения.
4.2.3. Первоначальная программа META
В течение первого года программа META должна разработать рабочие экспериментальные протоколы.
В частности, определить способы регистрации исследовательских гипотез.
Критерии завершённого результата.
Методы оценки времени и затрат.
Правила независимой проверки.
И процедуры сравнительных экспериментов.
Особенно важно заранее установить актуальные альтернативные методы.
Без этого невозможно оценивать преимущество будущей NOO.
Поэтому одна из главных задач META первого года — создание достоверной исходной базы сравнения.
4.2.4. Программа PICO первого года
PICO должна выбрать ограниченный физический исследовательский объект.
Например, электронный интерфейс или определённый класс функциональных материалов.
После этого выполняется анализ существующих научных результатов.
Формируются альтернативные гипотезы.
И разрабатывается программа измерений.
При наличии ресурсов создаются или исследуются экспериментальные образцы.
Однако важнейшим критерием является качество физической постановки.
Необходимо определить, что именно измеряется и с какой неопределённостью.
Следовательно, первый год PICO должен обеспечить воспроизводимую экспериментальную методику, даже если принципиально новое устройство ещё не получено.
4.2.5. Программа NOO первого года
NOO должна приступить к созданию первого исследовательского ноокомпьютера.
Его первоначальная архитектура может использовать современные процессоры, графические ускорители и специализированные научные программы.
Необходимо реализовать основные функции.
Регистрацию задачи.
Работу с источниками.
Формирование гипотез.
Использование вычислительных инструментов.
И сохранение результатов.
Однако на первом этапе допустимо участие исследователей в проверке и принятии решений.
Главная цель — создать функциональный прототип с измеряемыми возможностями.
4.2.6. Исследовательская память
Одним из обязательных результатов первого года должна стать цифровая система хранения научного опыта.
Она должна сохранять исходные данные.
Версии программных инструментов.
Историю экспериментов.
Результаты расчётов.
И причины принятия исследовательских решений.
Для этого можно использовать подходы, уже реализованные в существующих научных платформах.
Например, AiiDA обеспечивает управление вычислительными процессами и регистрацию происхождения данных [23].
Однако её наличие само по себе не создаёт ноокомпьютер.
INM потребуется собственная исследовательская архитектура.
4.2.7. Первоначальная совместимость данных
Для интеграции PICO и NOO необходимо согласовать форматы научных данных.
Например, физические измерения должны сохранять единицы измерения и экспериментальные условия.
Расчётные прогнозы — указывать используемую модель.
А гипотезы — содержать сведения о происхождении.
В материаловедении существующим примером совместимого обмена данными является OPTIMADE [24].
Для INM соответствующий подход должен применяться как техническая предпосылка.
Но научная достоверность каждого результата должна оцениваться отдельно.
4.2.8. Первые контрольные задачи NOO
Для первоначального ноокомпьютера необходимо подготовить независимый набор испытаний.
Например, задачи анализа научных публикаций.
Проверяемые вычислительные проблемы.
И задания по формированию экспериментальных предложений.
Однако часть контрольных задач не должна использоваться при разработке системы.
Особенно важно исключать утечку ответов.
При этом необходимо сравнивать результаты с современными доступными ИИ-инструментами.
Иначе обычная автоматизация может быть ошибочно объявлена преимуществом NOO.
4.2.9. Первые физические контрольные задачи PICO
Аналогичным образом PICO должна сформировать исходную экспериментальную базу.
Например, выполнить повторные измерения определённых электронных характеристик.
Оценить разброс результатов.
И установить основные источники неопределённости.
Однако не следует выбирать только наиболее удачные образцы.
Необходимо учитывать полную экспериментальную серию.
И фиксировать неудачные результаты.
Это позволит сформировать объективную базу для последующего интеллектуального выбора экспериментов.
4.2.10. Первая техническая интеграция
К завершению первого года целесообразно провести первоначальную проверку обмена данными.
Например, система PICO передаёт результаты измерений в общую исследовательскую память.
NOO анализирует данные.
И формирует предложения по следующему исследованию.
Однако это ещё не является доказательством технологической синергии.
Цель эксперимента заключается в проверке совместимости и корректности передачи информации.
При этом физическое исполнение предложений должно сохраняться под соответствующим научным контролем.
4.2.11. Управление вычислительными затратами
Первый год должен сформировать основу экономического измерения NOO.
Необходимо фиксировать использование вычислительных ресурсов.
Количество выполненных программных операций.
Время работы специалистов.
И затраты на проверку результатов.
Особенно важно учитывать, что более сложная система не обязательно экономически эффективнее.
Поэтому уже на первом этапе необходимо исследовать ресурсную стоимость полного результата.
4.2.12. Первоначальная научная отчётность
По итогам первого года необходимо подготовить раздельные отчёты.
По программе META — о созданных протоколах и исходной системе оценки.
По PICO — о физической постановке, экспериментальных методах и полученных данных.
По NOO — о реализованных функциях и результатах контрольных испытаний.
Дополнительно необходим общий отчёт о совместимости.
Но нельзя объединять все результаты в единственное утверждение об успешном создании Метаразвития.
Каждое направление должно иметь собственный доказательный статус.
4.2.13. Контрольный рубеж первого года
Первый год может считаться успешно завершённым, если:
Работает первоначальная исследовательская инфраструктура.
Разработана методика META.
PICO выполняет физически определённые исследования.
NOO демонстрирует ограниченные интеллектуально-креативные функции.
Создана исследовательская память.
Проведена проверка обмена данными.
Подготовлены контрольные наборы для второго года.
Сформирован обоснованный план продолжения.
Однако достижение указанных условий представляет организационно-технологический результат.
Оно не означает обязательного наличия принципиально нового физического устройства или автономной ноомашины.
4.2.14. Главный вывод раздела
Первый год должен превратить концепцию INM в работающую экспериментальную систему.
Его главным результатом становится создание минимальной технологической базы и исходных контрольных методов, необходимых для последующего независимого измерения научно-технического прогресса.
4.3. Второй год: первые экспериментальные результаты
4.3.1. Переход от инфраструктуры к результатам
Если первый год предназначен преимущественно для формирования технологической базы, второй должен обеспечить получение содержательных экспериментальных результатов.
Однако необходимо различать результат исследования и подтверждение генеральной гипотезы Метаразвития.
Например, NOO может успешно выполнить определённую научную функцию.
А PICO — получить новые физические данные.
Но это ещё не означает, что совместная система способна совершенствовать методы научно-технологического развития.
Следовательно, второй год должен быть ориентирован на предметную научную результативность и сравнительную проверку.
4.3.2. PICO: экспериментальная серия
Для PICO необходимо выполнить заранее определённую серию физических исследований.
Например, сравнить несколько материалов электронного интерфейса.
Исследовать зависимость характеристик от технологических параметров.
И установить воспроизводимость полученных результатов.
Однако выбор конкретного объекта должен определяться итогами первого года.
Если первоначальная физическая гипотеза не подтверждена, необходимо пересмотреть исследовательскую программу.
Следовательно, второй год не должен быть связан с обязательным созданием определённого заранее устройства независимо от экспериментальных данных.
4.3.3. PICO: подтверждение физических характеристик
Для каждого перспективного результата необходимо выполнить соответствующие измерения.
Особенно важно устанавливать неопределённость.
Повторяемость.
И устойчивость характеристик.
Например, единичный образец может демонстрировать перспективный электронный эффект.
Но его воспроизводимое изготовление может оказаться сложным.
Поэтому необходимо разграничивать физическое подтверждение принципа и инженерную пригодность.
На втором году достаточно получить качественно проверенный результат установленной стадии зрелости.
4.3.4. NOO: первая функциональная исследовательская система
Вторая версия NOO должна включать более целостный исследовательский цикл.
Например, поиск научной информации.
Формирование гипотез.
Использование специализированных расчётных инструментов.
И подготовку экспериментальных предложений.
Однако нельзя считать систему функционально успешной только на основании автономности её программных операций.
Необходимо проверять корректность.
Научную содержательность.
И реальную стоимость результатов.
Следовательно, главной задачей становится независимая функциональная оценка.
4.3.5. Сопоставление с существующими научными ИИ-системами
При разработке NOO необходимо учитывать достигнутый мировой уровень.
В 2009 году была представлена система Adam [28].
В 2026 году опубликованы исследования Co-Scientist и Robin [31, 32].
Они демонстрируют возможности автоматизированного формирования гипотез, анализа данных и выполнения отдельных научных процедур.
Однако соответствующие системы обладают определёнными предметными и экспериментальными ограничениями.
Поэтому INM должна сравнивать свой ноокомпьютер с актуальными функциональными альтернативами.
Особенно важно не объявлять известные возможности языковых моделей новой самостоятельной технологией без дополнительного доказательства.
4.3.6. Первые совместные задачи PICO–NOO
На втором году целесообразно начать несколько совместных экспериментов.
Например, NOO получает физическую задачу.
Анализирует существующие научные результаты.
Предлагает ограниченное число содержательных гипотез.
И формирует план их проверки.
После этого PICO оценивает физическую допустимость предложений.
При наличии оснований выполняются соответствующие эксперименты.
Однако результаты должны анализироваться независимо.
Особенно важно учитывать все предложения, а не только наиболее успешные.
4.3.7. Эксперимент по выбору исследовательских альтернатив
Одной из перспективных задач является проверка методов отбора.
Например, существуют несколько возможных материалов.
Но физический эксперимент для каждого из них требует ресурсов.
NOO может выполнять предварительную оценку.
Однако необходимо установить, действительно ли её рекомендации уменьшают число затратных проверок.
Для этого требуется сравнение с традиционным исследовательским процессом и актуальными ИИ-инструментами.
Следовательно, необходимо измерять полную стоимость достижения установленного качества.
4.3.8. Автономные лаборатории как научная предпосылка
Работа MacLeod и соавторов 2020 года показала возможности автоматизации исследования тонкоплёночных материалов [26].
А Volk и Abolhasani в 2024 году предложили подходы к количественной оценке эффективности самоуправляемых лабораторий [27].
Эти результаты имеют прямое методологическое значение для INM.
Однако их нельзя механически переносить на любые исследования PICO.
Необходимо учитывать физическую сложность задачи, стоимость изготовления образцов и особенности измерительного оборудования.
Следовательно, каждый совместный эксперимент должен иметь собственную систему оценки.
4.3.9. Значение отрицательных результатов
Вторая годовая программа неизбежно может включать неудачные исследования.
Но они должны сохраняться в научной памяти.
Например, определённый материал не обладает прогнозируемой устойчивостью.
Или интеллектуальная система неправильно оценила физический механизм.
Такие данные могут использоваться для последующего улучшения методов.
В исследовании Raccuglia и соавторов 2016 года была продемонстрирована возможность использовать отрицательные эксперименты при машинном обучении для материаловедческого поиска [41].
Однако необходимо учитывать причины неудачи.
Ошибка оборудования и несостоятельность физической гипотезы представляют разные результаты.
4.3.10. Первое независимое воспроизведение
По итогам второго года целесообразно провести независимую проверку хотя бы части полученных результатов.
В PICO она может включать повторное измерение или изготовление нового образца.
В NOO — испытания на задачах, не использованных при разработке.
Для META — независимую проверку сравнительной методики.
Однако необходимо учитывать стоимость воспроизведения.
Не каждое исследование допускает немедленное повторение в другой лаборатории.
В таком случае следует использовать адекватную предметную экспертизу и сохранять соответствующее ограничение в заключении.
4.3.11. Первая оценка экономической результативности
Второй год должен обеспечить данные о реальных затратах.
Например, сколько стоило получение одного подтверждённого экспериментального результата.
Какую часть составляли вычисления.
Сколько времени занимала проверка.
И какая доля предложенных интеллектуальной системой гипотез оказалась полезной.
Однако не следует автоматически сравнивать проекты разной сложности.
Необходимо использовать сопоставимые классы задач.
Следовательно, экономическая оценка должна опираться на заранее установленные условия.
4.3.12. Контрольный рубеж второго года
Второй год может считаться содержательно успешным, если получены:
проверенные результаты хотя бы одной физической экспериментальной серии PICO;
функционально испытанная версия NOO;
первые результаты совместных исследований;
документированные неудачные проекты;
независимые заключения;
данные о стоимости полного исследовательского цикла;
обоснованная программа интеграции третьего года.
Однако положительный научный результат не обязательно должен означать фундаментальный прорыв.
Достаточно получения достоверных данных, расширяющих исследовательские возможности.
4.3.13. Главный вывод раздела
Второй год должен стать периодом получения первых предметных экспериментальных результатов PICO и NOO.
Его главное значение заключается в переходе от первоначальных прототипов к независимо оцениваемым научно-техническим функциям, создающим объективную основу для последующей интеграции.
4.4. Третий год: интеграция PICO и NOO
4.4.1. Основная задача интеграционного этапа
Третий год должен быть направлен на переход от отдельных физических и интеллектуальных исследований к совместным экспериментальным циклам.
Однако интеграция не должна рассматриваться как простое подключение одной цифровой системы к другой.
Необходимо обеспечить содержательное взаимодействие.
PICO формирует физические задачи.
NOO предлагает исследовательские решения.
Физическая лаборатория проводит соответствующие испытания.
А META оценивает эффективность использованных методов.
Таким образом, возникает возможность экспериментально исследовать совместную результативность.
4.4.2. Разграничение интеграции и технологической зависимости
Одним из центральных принципов третьего года остаётся автономность субтехнологий.
Необходимо избежать ситуации, когда все ресурсы PICO направляются исключительно на обеспечение NOO.
Или когда NOO прекращает самостоятельные исследования ради одной физической программы.
Следовательно, интеграция должна осуществляться через специально выбранные проекты.
При этом самостоятельные исследовательские программы продолжаются.
И сохраняют собственные критерии результативности.
4.4.3. Единый экспериментальный интерфейс
Для практического взаимодействия необходимо разработать структуру передачи научных задач и результатов.
Например, физическая задача должна содержать описание объекта.
Известные ограничения.
Допустимые экспериментальные параметры.
И критерии проверки.
NOO должна передавать собственные предложения с указанием научного основания.
Расчётных предпосылок.
И степени неопределённости.
После получения физического результата соответствующие данные возвращаются в исследовательскую память.
Особенно важно фиксировать происхождение каждого существенного решения.
4.4.4. Первый замкнутый цикл PICO–NOO
Наиболее важным экспериментом третьего года может стать ограниченный замкнутый цикл научного поиска.
Он включает постановку физической задачи.
Формирование альтернативных гипотез.
Моделирование.
Выбор эксперимента.
Получение физических данных.
И последующий анализ.
Однако первоначально допустимо участие исследователя в утверждении физических операций.
Полная автономность не должна становиться обязательным условием.
Главное заключается в подтверждении функциональной работоспособности полного исследовательского процесса.
4.4.5. Физический контроль интеллектуальных предложений
Одним из важнейших элементов является проверка физической допустимости гипотез NOO.
Например, интеллектуальная система может предложить материал с определёнными свойствами.
Но расчётный прогноз должен быть проверен соответствующей научной моделью.
И при возможности — физическим экспериментом.
Нельзя считать гипотезу подтверждённой только потому, что несколько интеллектуальных агентов согласились между собой.
Следовательно, независимая физическая проверка должна оставаться обязательной.
4.4.6. Роль специализированных научных инструментов
Для третьего года особенно важно интегрировать NOO с проверенными вычислительными инструментами.
Например, программами моделирования материалов.
Базами данных.
И средствами обработки измерений.
Однако необходимо учитывать корректность вызова программных функций.
Особенно важны единицы измерения.
Версии моделей.
И допустимые диапазоны параметров.
Следовательно, инструментальная интеграция должна проходить самостоятельные технические испытания.
4.4.7. Интеллектуальное управление научным оборудованием
В 2026 году Chen и соавторы представили исследование интеллектуального агента, выполняющего определённые задачи выравнивания образцов на синхротронной рентгеновской установке [42].
Подобные работы показывают возможность ограниченной автоматизации некоторых лабораторных операций.
Однако они не доказывают, что интеллектуальный агент может безопасно управлять любым научным оборудованием.
Поэтому INM должна создавать собственные правила автономности.
Первоначально — работа с цифровыми моделями.
Затем — ограниченные операции.
И только после подтверждения надёжности — расширение полномочий.
4.4.8. Первая оценка совместной результативности
После выполнения интегрированного цикла необходимо оценить его эффективность.
Например, сравнить количество полезных гипотез.
Время выполнения расчётов.
Продолжительность физических экспериментов.
И полную стоимость.
Однако недостаточно сравнивать результат с традиционной исследовательской группой.
Необходимо использовать также современные ИИ-инструменты в качестве сильной альтернативы.
Только такое сравнение позволяет исследовать дополнительную ценность специальной архитектуры INM.
4.4.9. Проверка эффекта взаимодействия
Для научной оценки необходимо разграничивать два явления.
Первое — самостоятельное преимущество NOO.
Второе — дополнительный эффект взаимодействия с PICO.
Например, NOO могла ускорять расчётные задачи независимо от физического эксперимента.
Это представляет полезный результат.
Но для доказательства совместного эффекта необходимо установить, что интеграция улучшает полный научно-технологический цикл.
Следовательно, необходимо сравнивать завершённые результаты, а не только скорость отдельных операций.
4.4.10. Стоимость интеграции
Необходимо учитывать дополнительные расходы совместной архитектуры.
Например, разработку интерфейсов.
Поддержку программной инфраструктуры.
Контроль доступа.
И работу специалистов по интеграции.
Возможно, новая система уменьшает число физических экспериментов.
Но одновременно увеличивает вычислительную стоимость.
Поэтому необходимо оценивать полный баланс.
Следовательно, технологическая синергия должна подтверждаться не только функционально, но и экономически.
4.4.11. Общая исследовательская память
К третьему году необходимо обеспечить накопление результатов интегрированных исследований.
Особенно важно сохранять историю изменения гипотез.
Какие из них были предложены NOO.
Какие прошли расчётную проверку.
Какие были отвергнуты физическими экспериментами.
И какие оказались полезными.
Но при этом необходимо сохранять правовой статус данных.
Партнёрские лаборатории могут устанавливать ограничения использования.
Следовательно, исследовательская память должна сочетать научную прослеживаемость и управление доступом.
4.4.12. Выявление узких мест
Интегрированная система может обнаружить ограничения полного исследовательского цикла.
Например, интеллектуальная система генерирует гипотезы быстрее, чем лаборатория способна их проверять.
Или физические эксперименты создают больше данных, чем NOO способна корректно обработать.
В таких условиях увеличение вычислительных мощностей не обязательно повышает результативность.
Необходимо исследовать узкие места.
И корректировать распределение ресурсов.
Следовательно, третья годовая программа должна включать системную оценку ограничений.
4.4.13. Первые предложения по улучшению методов
На основании совместных исследований необходимо сформировать пакет методологических предложений.
Например, новую процедуру отбора гипотез.
Способ обработки физических измерений.
Или метод распределения вычислительных ресурсов.
Однако предложения пока не следует считать доказанными улучшениями.
Для этого необходимо провести независимую проверку.
Именно она становится центральной задачей четвёртого года.
4.4.14. Контрольный рубеж третьего года
Третий год может считаться успешно завершённым, если:
Работает хотя бы один полный исследовательский цикл PICO–NOO.
Его физические результаты проходят независимую проверку.
Существуют актуальные контрольные методы.
Измерена полная стоимость.
Установлены основные ограничения интеграции.
Разработаны предложения по улучшению методов.
Подготовлены новые задачи для независимой проверки META.
Однако даже такой результат не доказывает устойчивое Метаразвитие.
Он представляет необходимую экспериментальную основу следующей стадии.
4.4.15. Главный вывод раздела
Третий год должен стать периодом функциональной интеграции PICO и NOO.
Его главным результатом должно стать создание хотя бы одного воспроизводимого полного исследовательского цикла и получение данных, необходимых для проверки метатехнологических преимуществ.
4.5. Четвёртый год: проверка и совершенствование META
4.5.1. Переход к центральной гипотезе Метаразвития
Четвёртый год должен быть посвящён наиболее существенной научной задаче всей пятилетней программы.
Необходимо исследовать, может ли INM совершенствовать методы последующего научно-технологического развития.
Однако соответствующий результат не должен выводиться из самого факта создания физического устройства или интеллектуальной системы.
Для Метаразвития требуется доказательство изменения исследовательского метода и его преимуществ.
Следовательно, четвёртый год должен включать специально организованную экспериментальную проверку.
4.5.2. Исходные методы как контрольная база
Для проверки необходимо сохранить исследовательские процедуры предыдущих лет.
Например, первоначальный алгоритм выбора физических экспериментов.
Исходную архитектуру NOO.
И прежние правила взаимодействия PICO–NOO.
При этом важно иметь возможность повторно выполнять соответствующие методы.
Или объективно восстанавливать результаты на сохранённых контрольных задачах.
Если исходное состояние не документировано, последующее сравнение может оказаться недостоверным.
Следовательно, четвёртый год зависит от качества исследовательской памяти, созданной ранее.
4.5.3. Формирование гипотез улучшения
На основании данных третьего года необходимо выявить ограниченное число существенных недостатков.
Например, чрезмерную стоимость расчётного отбора.
Высокую частоту физически несостоятельных гипотез.
Или избыточное число экспериментальных операций.
Для каждого недостатка формируется отдельная проверяемая гипотеза.
Например, изменение процедуры отбора должно уменьшить полную стоимость достижения установленного качества.
Однако необходимо заранее определить минимально значимое преимущество.
И условия, при которых гипотеза будет отвергнута.
4.5.4. Создание экспериментальных версий методов
Для каждой методологической гипотезы необходимо разработать новую версию исследовательской процедуры.
Например, NOO может использовать другой алгоритм ранжирования гипотез.
Или PICO — изменённый план измерений.
Однако новая версия не должна автоматически заменять исходную.
Необходимо сохранять возможность параллельного сравнения.
Особенно важно обеспечить одинаковые основные ресурсы.
Или документировать различия.
Следовательно, управление версиями становится центральной частью экспериментальной программы META.
4.5.5. Независимые контрольные задачи
Для проверки необходимо использовать новые задачи, не применявшиеся при разработке соответствующего улучшения.
Это требование особенно важно для интеллектуальных систем.
В противном случае новая версия может оказаться оптимизированной исключительно под известный тест.
Поэтому контрольные задачи должны формироваться заранее.
И сохраняться отдельно от исследовательского процесса настройки.
Если они используются повторно, необходимо учитывать возможность постепенной адаптации системы к проверочной информации.
Следовательно, необходимо обновлять контрольные наборы.
4.5.6. Сравнительная экспериментальная схема
Для программы META предлагается использовать четыре основных режима.
A — традиционный исследовательский метод.
B — актуальный метод с современными ИИ-инструментами.
C — исходная архитектура NOO или PICO–NOO.
D — новая архитектура с методологическим улучшением META.
При этом задачи и требования к результату должны быть сопоставимыми.
Особенно важно учитывать ресурсы.
Например, увеличение вычислительной мощности не должно автоматически приписываться эффективности метода.
Следовательно, необходимо проводить отдельный анализ ресурсного влияния.
4.5.7. Показатели методологического улучшения
Для каждого эксперимента необходимо измерять несколько характеристик.
Время получения результата.
Полную стоимость.
Качество.
Воспроизводимость.
Частоту ошибок.
И возможность дальнейшего использования метода.
Однако нельзя произвольно сводить все показатели к одной величине.
Например, сокращение стоимости может сопровождаться ухудшением качества.
Поэтому необходимо заранее установить обязательные требования.
И критерии допустимого компромисса.
4.5.8. Независимость проверки
Особое значение имеет разделение разработки и оценки.
Например, исследовательская группа NOO формирует новую процедуру.
Но контрольные задачи и окончательные критерии определяются отдельно.
При необходимости привлекаются независимые эксперты.
Особенно важно различать согласие нескольких интеллектуальных агентов и независимую проверку научного результата.
В физической области необходим эксперимент.
В математической — корректный метод доказательства или проверки.
В алгоритмической — объективные тесты.
Следовательно, способ подтверждения зависит от предметной области.
4.5.9. Статистическая и практическая значимость
При оценке необходимо учитывать случайную изменчивость результатов.
Например, новая методика может демонстрировать преимущество на нескольких задачах.
Но соответствующее отличие может быть связано с их индивидуальными особенностями.
Поэтому необходимо планировать достаточное число сравнений.
Однако статистическая значимость не заменяет практическую.
Например, небольшое сокращение времени может оказаться недостаточным для оправдания дорогостоящей инфраструктуры.
Следовательно, необходимо оценивать величину полезного эффекта и его экономическую ценность.
4.5.10. Первый подтверждённый методологический результат
Если новая процедура успешно проходит независимое сравнение, можно говорить о подтверждённом улучшении определённого метода.
Однако необходимо ограничивать соответствующее утверждение.
Например, система повысила эффективность выбора экспериментов в конкретном классе материаловедческих задач.
Это значимый результат.
Но он не доказывает универсальное совершенствование всех технологических направлений.
Следовательно, масштаб вывода должен соответствовать области экспериментальной проверки.
4.5.11. Второй цикл улучшения
Для исследования более сильной гипотезы необходимо выполнить следующий цикл.
На основании результатов первого улучшения система предлагает дальнейшее изменение метода.
Затем выполняется новая независимая проверка.
Однако важно установить, действительно ли совершенствуется механизм поиска улучшений.
Если новая версия лишь получает больше вычислительных ресурсов, этого недостаточно.
Если она решает более простые задачи, это также не доказывает метатехнологического ускорения.
Следовательно, необходимо отдельно исследовать результативность самой процедуры последующего совершенствования.
4.5.12. Критерий опережения опережения
В авторской концепции Метаразвития центральное значение имеет не только технологическое преимущество.
Необходимо исследовать возможность совершенствования методов получения последующих преимуществ.
Поэтому предлагается использовать следующий операциональный критерий.
Опережение опережения получает ограниченное экспериментальное подтверждение, если новая организация научно-технологического поиска воспроизводимо повышает эффективность разработки и проверки последующих улучшенных методов по сравнению с исходной организацией при сопоставимых условиях.
Однако такой результат необходимо ограничивать конкретным классом задач и интервалом наблюдения.
Он не означает неограниченного ускорения науки.
4.5.13. Возможность отрицательного заключения
Четвёртый год может завершиться без подтверждения сильной гипотезы.
Например, новая архитектура демонстрирует преимущество только на известных задачах.
Или её стоимость оказывается чрезмерной.
Возможно также отсутствие улучшения на следующем исследовательском цикле.
В таком случае необходимо признать соответствующее ограничение.
Но это не означает, что результаты PICO или NOO теряют собственную ценность.
Следовательно, отрицательное заключение о META должно быть совместимо с продолжением самостоятельных субтехнологических программ.
4.5.14. Безопасность самосовершенствования
Контролируемое совершенствование интеллектуальных методов может затрагивать программный код, научные данные и процедуры взаимодействия с оборудованием.
Поэтому необходимо ограничивать права системы.
Например, новая версия NOO не должна самостоятельно получать более широкие полномочия физического управления.
Такие изменения должны проходить отдельную проверку.
Особенно важно сохранять возможность возврата к прежней работоспособной версии.
Рекомендации NIST по управлению рисками генеративных систем могут использоваться как один из методологических ориентиров [43].
4.5.15. Итоговый отчёт META четвёртого года
По завершении четвёртого года необходимо подготовить специальный доказательный отчёт.
Он должен включать:
исходные методы и их версии;
описание предложенных изменений;
независимые контрольные задачи;
ресурсные условия;
результаты сравнения;
оценку статистической и практической значимости;
отрицательные результаты;
пределы применимости;
решения о дальнейшем использовании;
обоснование следующей стадии.
Особенно важно разграничить подтверждённые результаты и перспективные гипотезы.
4.5.16. Контрольный рубеж четвёртого года
Возможны три основных исхода.
Первый — подтверждённое методологическое преимущество.
Получены независимые доказательства улучшения определённого исследовательского метода.
Второй — частичное подтверждение.
Преимущество установлено только в ограниченных условиях.
Третий — отсутствие подтверждения.
Предложенная методика не показала убедительного преимущества.
Во всех случаях необходимо формировать научно-технологическое заключение.
Однако только первый исход может служить основанием для дальнейших утверждений о подтверждённом улучшении соответствующего метода.
И даже он не доказывает устойчивое самоускорение без дополнительных исследований.
4.5.17. Главный вывод раздела
Четвёртый год должен стать центральным экспериментальным этапом пятилетней программы.
Главная задача заключается в независимой проверке того, способна ли INM не только получать новые результаты, но и воспроизводимо совершенствовать способы их последующего получения.
4.6. Пятый год: технологические демонстраторы и стратегия масштабирования
4.6.1. Назначение заключительного этапа
Пятый год должен быть посвящён интеграции подтверждённых результатов в технологические демонстраторы и разработке обоснованной стратегии дальнейшего развития INM.
Однако необходимо различать демонстрацию определённой функции и промышленную готовность.
Например, лабораторное электронное устройство может выполнять полезную функцию.
Но не обладать необходимой надёжностью для массового производства.
А исследовательский ноокомпьютер может успешно работать в ограниченной научной области.
Но не быть универсальной интеллектуально-креативной машиной.
Следовательно, пятый год должен завершаться реалистичной оценкой зрелости достигнутых результатов.
4.6.2. Технологический демонстратор PICO
Для PICO необходимо сформировать демонстратор, соответствующий реально подтверждённому физическому направлению.
Например, функциональный электронный элемент.
Специализированный измерительный узел.
Или воспроизводимую технологическую процедуру.
Однако заранее нельзя гарантировать создание конкретного атомарно-точного вычислительного процессора.
Объект демонстрации должен определяться по результатам предыдущих четырёх лет.
Главное требование заключается в измеримой функции и достоверном экспериментальном подтверждении.
4.6.3. Демонстратор NOO
Для NOO необходимо подготовить исследовательский ноокомпьютер, способный выполнять определённый класс научно-технологических задач.
Он должен включать работу с источниками.
Формирование гипотез.
Использование специализированных инструментов.
Проверку результатов.
И исследовательскую память.
Однако демонстратор должен иметь документированные ограничения.
Например, поддерживаемые классы задач.
Доступные инструменты.
И разрешённую степень автономности.
Следовательно, его представление должно сопровождаться независимыми функциональными испытаниями.
4.6.4. Демонстратор META
Для генеральной технологии необходимо создать отдельный демонстратор методологического совершенствования.
Например, система выполняет исследовательскую задачу исходным методом.
Затем использует изменённую процедуру.
И демонстрирует её преимущество на независимых заданиях.
Однако необходимо учитывать, что данный демонстратор может представлять только определённую область.
Следовательно, он должен сопровождаться точным описанием условий и границ применения.
Нельзя автоматически объявлять его доказательством универсального Метаразвития.
4.6.5. Комплексный демонстратор PICO–NOO–META
Наиболее значимым итогом пятого года может стать ограниченная комплексная система.
Она должна объединять физическую задачу PICO.
Интеллектуальный исследовательский цикл NOO.
И независимую методологическую оценку META.
Однако комплексный демонстратор не обязательно должен использовать новую физическую аппаратуру PICO в качестве вычислительной основы NOO.
На первоначальном этапе достаточно содержательного научно-технологического взаимодействия.
Например, NOO помогает исследовать физический материал.
А META проверяет эффективность используемого метода.
Следовательно, системная интеграция должна оцениваться по действительной полезной функции.
4.6.6. Независимая демонстрационная проверка
Перед публичным представлением необходимо провести соответствующие испытания.
Для PICO — физические измерения и оценку воспроизводимости.
Для NOO — контрольные задачи.
Для META — независимое сравнение исследовательских методов.
Особенно важно заранее определить критерии.
И учитывать все неудачные попытки.
Например, не следует представлять единичную удачную демонстрацию как устойчивую статистическую результативность.
Следовательно, публичная демонстрация должна сопровождаться корректной научной документацией.
4.6.7. Технологическая готовность
После создания демонстраторов необходимо определить их фактическую зрелость.
Для этого могут использоваться общие методики TRL [10, 40].
Однако необходимо учитывать специфику PICO и NOO.
Например, физическая электронная структура и программный исследовательский агент имеют разные критерии надёжности и интеграции.
Поэтому авторские шкалы P0–P5 и N0–N5 должны сохранять самостоятельное значение.
При этом их нельзя объявлять международными стандартами.
4.6.8. Экономическая оценка демонстраторов
Необходимо определить полную стоимость создания и эксплуатации каждого демонстратора.
Например, для PICO учитываются материалы.
Оборудование.
Изготовление.
Метрология.
И последующая интеграция.
Для NOO — вычислительная инфраструктура.
Программные лицензии.
Данные.
И проверка результатов.
Для META — стоимость сравнительных испытаний и улучшения методов.
Особенно важно оценить, сохраняется ли преимущество с учётом всех соответствующих расходов.
4.6.9. Масштабирование NOO
Одним из возможных направлений дальнейшего развития является расширение применения специализированных ноокомпьютеров.
Например, первоначально система выполняет определённые материаловедческие задачи.
После подтверждения результативности можно исследовать смежные области.
Однако переносимость не следует считать автоматической.
Для новых задач необходимо проводить дополнительные испытания.
Особенно важно установить, сохраняется ли качество при увеличении числа пользователей и исследовательских процессов.
Следовательно, стратегия масштабирования должна включать проверку функциональной надёжности.
4.6.10. Масштабирование PICO
Для физической субтехнологии масштабирование представляет особенно сложную задачу.
Необходимо переходить от лабораторных образцов к воспроизводимым технологиям изготовления.
Но этот переход может требовать значительных инвестиций.
Например, новой технологической оснастки.
Контроля дефектов.
Интеграции межсоединений.
И испытаний долговременной надёжности.
Поэтому пятилетняя программа не должна заранее гарантировать массовое производство.
Целесообразно определить дальнейший технологический маршрут.
И оценить его физическую и экономическую осуществимость.
4.6.11. Масштабирование META
Для генеральной технологии ключевым становится исследование переносимости методологических улучшений.
Например, новый метод выбора экспериментов оказался эффективным в одном классе материаловедческих задач.
Необходимо определить, сохраняется ли преимущество в другом.
Однако успех переноса должен подтверждаться независимо.
При этом возможно, что метод окажется полезным только в ограниченной области.
Такой результат также обладает практической ценностью.
Следовательно, масштабирование META должно осуществляться по мере накопления доказательств.
4.6.12. Международная научная кооперация
К пятому году необходимо оценить существующие партнёрские взаимодействия.
Например, какие лаборатории обеспечивали необходимую инфраструктуру.
Какие программы обладали высокой научной результативностью.
И где возникали организационные ограничения.
На основании этих данных можно определить направления расширения.
Однако нельзя рассматривать число международных партнёров как самостоятельный критерий технологического успеха.
Главное значение имеет качество совместных результатов.
Их воспроизводимость.
И экономическая целесообразность взаимодействия.
4.6.13. Стратегия интеллектуальной собственности
К пятому году необходимо сформировать консолидированный реестр интеллектуальных результатов.
Например, физические устройства.
Программные алгоритмы.
Технологические методы.
И базы научных данных.
Для каждого объекта необходимо определить правовой статус.
Возможность публикации.
Условия лицензирования.
И перспективы коммерциализации.
Однако необходимо учитывать, что наличие патента не означает автоматической свободы коммерческого использования.
Поэтому при выводе технологий на рынок требуется отдельная правовая оценка.
Методологическими ориентирами могут служить ISO 56005:2020 [17] и рекомендации WIPO [18].
4.6.14. Рыночная и общественная применимость
Пятилетняя программа должна завершаться исследованием возможных направлений практического применения.
Например, специализированные ноокомпьютеры могут быть полезны научным лабораториям.
Определённые физические технологии PICO — промышленным разработчикам электронных устройств.
А методы META — исследовательским организациям, стремящимся повысить эффективность разработки.
Однако наличие потенциального пользователя не доказывает существования устойчивого рынка.
Необходимо исследовать реальные потребности.
Экономику внедрения.
И альтернативные решения.
Следовательно, рыночная стратегия должна основываться на проверенных функциональных преимуществах.
4.6.15. Стратегия последующего финансирования
На основании результатов пятого года необходимо подготовить следующую программу.
Она может включать различные сценарии.
Первый — продолжение ограниченных фундаментальных исследований.
Второй — расширение проверенных ноотехнологических функций.
Третий — дополнительное финансирование физических разработок PICO.
Четвёртый — развитие специализированных методов META.
Пятый — прекращение или пересмотр направлений, не подтвердивших первоначальные гипотезы.
Однако решение должно зависеть от фактических результатов.
Нельзя автоматически считать, что масштабирование всех направлений является наилучшей стратегией.
4.6.16. Возможные итоговые состояния INM
По завершении пяти лет могут возникнуть разные сценарии.
Сценарий I — подтверждённая ограниченная META.
Получены независимые результаты совершенствования определённых исследовательских методов.
Сценарий II — успешные PICO и NOO без доказанной META.
Созданы полезные физические и интеллектуальные технологии, но генеральная гипотеза пока не подтверждена.
Сценарий III — успешна преимущественно одна субтехнология.
Необходимо пересмотреть структуру дальнейшего развития.
Сценарий IV — ограниченные предметные результаты и существенные методологические данные.
Программа требует дополнительного исследования.
Сценарий V — отсутствие достаточной научно-технологической результативности.
Необходимо рассмотреть реорганизацию, изменение миссии или прекращение отдельных направлений.
Данная классификация является авторской проектной схемой.
Она специально предусматривает возможность отрицательного результата.
4.6.17. Финальный научно-технологический аудит
Перед утверждением следующей программы необходимо провести независимый аудит.
Он должен оценивать:
научную достоверность результатов;
зрелость PICO;
функциональность NOO;
доказанность методологических улучшений META;
экономическую эффективность;
безопасность;
состояние интеллектуальных прав;
международную кооперацию;
ресурсные ограничения;
перспективы дальнейшего развития.
Особенно важно отделить фактические результаты от стратегических предположений.
Следовательно, пятилетний аудит должен формировать не рекламное заключение, а доказательную основу последующего решения.
4.6.18. Главный вывод раздела
Пятый год должен завершить первоначальный цикл создания INM посредством подготовки технологических демонстраторов, независимой проверки и стратегии дальнейшего развития.
Его главным результатом должна стать не декларация завершённого Метаразвития, а объективно установленная степень научной, технической, организационной и экономической состоятельности созданной системы.
Сводный пятилетний план INM
Этап META PICO NOO Главный контрольный результат
Подготовительный Методология и миссия Выбор физических задач Архитектурная постановка Организационная готовность
Первый год Протоколы и метрики Физическая экспериментальная база Начальный ноокомпьютер Работающая инфраструктура
Второй год Сравнение методов Первые проверенные данные и образцы Испытанная научная функциональность Независимые предметные результаты
Третий год Оценка интеграции Совместные физические исследования Полный исследовательский цикл Проверенное взаимодействие PICO–NOO
Четвёртый год Независимое испытание улучшений Новые контрольные задачи Совершенствование методов Проверка метатехнологического преимущества
Пятый год Демонстратор и аудит Физический демонстратор Исследовательский ноокомпьютер Доказательная основа масштабирования
Все результаты таблицы являются целевыми.
Они не означают, что соответствующие технологии уже созданы или что их создание гарантировано.
Ресурсная архитектура пятилетней программы
Для практического финансирования INM предлагается использовать не единую нерасчленённую сумму, а систему самостоятельных ресурсных направлений.
Ресурсная категория Первоначальное назначение Основание изменения бюджета
Научные специалисты META, PICO, NOO Реальные программы и квалификация
Вычисления Моделирование и NOO Фактическая нагрузка
Физическое оборудование PICO и совместные эксперименты Проверенная необходимость
Материалы и образцы Физические испытания Экспериментальный план
Научные данные Исследовательская память Объём и условия доступа
Независимая проверка Контроль достоверности Число и сложность испытаний
Международная кооперация Совместные программы Договорные обязательства
Юридическое обеспечение Корпоративное право и ИС Конкретные правоотношения
Безопасность Контроль ИИ и лабораторий Анализ рисков
Резерв Неопределённость исследований Оценка проектных рисков
Данная таблица представляет структуру финансового планирования.
Она не устанавливает денежных сумм или обязательных процентных долей.
Для подготовки реального бюджета необходимо использовать актуальные предложения поставщиков, договорные ставки и техническую структуру работ.
Принцип финансовой устойчивости
Для INM необходимо предусмотреть несколько видов финансовых решений.
Первое — обеспечение минимальной работоспособности действующих исследований.
Второе — финансирование новых научных гипотез.
Третье — расширение проверенных технологических направлений.
Четвёртое — резервирование средств для независимой проверки.
Пятое — ограничение затрат на проекты, не подтверждающие основные предположения.
Однако сокращение финансирования не должно автоматически зависеть от отсутствия немедленного коммерческого результата.
Фундаментальные исследования обладают иными временными характеристиками.
Поэтому необходимо использовать предметные критерии.
Контрольные рубежи пятилетней программы
Для управления предлагается использовать шесть основных решений.
Рубеж G0 — разрешение на начало исследований.
Подтверждены организационные и ресурсные условия.
Рубеж G1 — работоспособность исходной инфраструктуры.
META, PICO и NOO способны выполнять первоначальные функции.
Рубеж G2 — предметные результаты.
Получены независимо оцениваемые физические и интеллектуальные результаты.
Рубеж G3 — интеграционная состоятельность.
Выполнен полный совместный исследовательский цикл.
Рубеж G4 — метатехнологическое подтверждение.
Проведено независимое сравнение усовершенствованных исследовательских методов.
Рубеж G5 — решение о масштабировании.
Подготовлены демонстраторы и обоснована дальнейшая стратегия.
Данная система представляет авторское проектное предложение.
Она не является нормативной классификацией NASA, GAO или ISO.
Принцип решения на контрольном рубеже
По итогам каждого этапа должно приниматься одно из следующих решений.
Продолжить.
Результаты достаточны для следующей стадии.
Продолжить с изменениями.
Выявлены ограничения, но сохраняются научные основания.
Повторить проверку.
Достоверность недостаточна.
Ограничить масштаб.
Преимущество существует только в определённой области.
Прекратить направление.
Дальнейшее использование ресурсов не имеет достаточного обоснования.
При этом необходимо сохранять полученные научные данные.
Особенно если проект завершён отрицательным результатом.
Основные риски пятилетней программы
Риск Возможное последствие Предлагаемый механизм управления
Недостаток финансирования Остановка экспериментов Поэтапный бюджет и резерв
Недоступность оборудования Задержка PICO Партнёрские лаборатории
Ошибки NOO Недостоверные гипотезы Независимые контрольные задачи
Отсутствие синергии Рост затрат интеграции Сравнительные эксперименты
Ложное улучшение META Ошибочная стратегия Проверка на новых задачах
Утечка контрольных данных Завышенная результативность Разделение разработки и оценки
Невоспроизводимость PICO Низкая технологическая зрелость Метрология и повторные испытания
Правовые конфликты Ограничение использования результатов Предварительные договоры
Задержки партнёров Нарушение графика Альтернативные ресурсные сценарии
Преждевременное масштабирование Финансовые потери Контрольные рубежи и аудит
Представленные риски являются типовыми для проектируемой научно-технологической системы.
Их фактическая значимость должна уточняться после определения конкретных исследований.
Научная и организационная логика пятилетней программы
Пятилетняя программа INM должна обеспечивать согласованное движение трёх направлений.
Однако она не должна превращаться в единую последовательную технологическую цепочку.
Например, физические исследования PICO способны продолжаться независимо от успехов NOO.
Интеллектуальная система может совершенствоваться на существующей вычислительной базе.
А методы META — разрабатываться и проверяться на доступных научно-технологических задачах.
Следовательно, в программе необходимо использовать сочетание параллельных и интеграционных процессов.
Первая линия — автономное физическое развитие
Она обеспечивает изучение перспективных электронных структур.
Создание образцов.
И физическую проверку.
При этом программа PICO может корректировать направления по мере получения новых данных.
Вторая линия — автономное интеллектуально-креативное развитие
Она обеспечивает создание первого ноокомпьютера.
Разработку научных инструментов.
И оценку когнитивно-креативных функций.
При этом программа NOO должна сохранять возможность использования новых вычислительных моделей.
Третья линия — генеральное методологическое развитие
Она обеспечивает разработку способов измерения и совершенствования исследовательских процессов.
Именно в рамках этой линии необходимо исследовать возможность опережения опережения.
Однако соответствующее преимущество должно подтверждаться экспериментально.
Четвёртая линия — интеграция
Она объединяет самостоятельные результаты PICO и NOO.
Но только там, где существуют обоснованные научные задачи.
И возможность объективного сравнения.
Пятая линия — организационная устойчивость
Она обеспечивает финансирование, международную кооперацию, права на результаты и технологическую безопасность.
Однако организационная эффективность также должна подлежать периодической проверке.
В результате возникает сложная исследовательская система.
Её развитие не обязательно будет линейным.
Некоторые результаты могут приводить к ускорению последующих исследований.
Другие — выявлять новые ограничения.
Поэтому необходимо сохранять адаптивность.
Заключение к главе 4
В настоящей главе предложена пятилетняя программа создания International NooMachines как проектируемой международной научно-технологической корпорации.
Основная задача программы заключается в переходе от теоретической концепции Метаразвития к практически организованной исследовательской системе, способной выполнять самостоятельные физические и интеллектуально-креативные исследования, объединять их результаты и экспериментально проверять совершенствование методов последующего научно-технологического развития.
Показано, что пятилетний горизонт целесообразно рассматривать как управляемую программу последовательного формирования научных и технических возможностей.
Однако он не должен считаться гарантированным сроком создания универсальной генеральной технологии.
В соответствии с предложенной архитектурой выделяются подготовительный этап и пять последовательных исследовательских лет.
Подготовительный этап предназначен для организационно-правовой и ресурсной проработки.
Необходимо определить возможную юридическую форму INM.
Сформировать первоначальные исследовательские программы.
Обеспечить доступ к физическим и вычислительным ресурсам.
Разработать правила научной экспертизы.
И определить условия финансирования.
При этом подготовительный этап не должен считаться завершённым только на основании декларации о создании корпорации.
Необходима реальная готовность к выполнению исследований.
Первый год должен обеспечить создание технологической базы.
META разрабатывает экспериментальные протоколы и систему оценки.
PICO начинает физическую исследовательскую программу.
NOO создаёт первоначальный исследовательский ноокомпьютер.
При этом обе субтехнологии должны сохранять автономность.
Особенно важно сформировать общую научную память и обеспечить совместимость результатов.
Но первый год не должен завершаться необоснованным объявлением технологического прорыва.
Его главная задача — работоспособная экспериментальная инфраструктура.
Второй год должен стать периодом получения первых предметных результатов.
PICO проводит физические эксперименты.
NOO демонстрирует проверяемые интеллектуально-креативные функции.
META обеспечивает независимое сравнение.
При этом необходимо учитывать неудачные исследования.
И полную стоимость.
Особое значение имеет подтверждение научной достоверности.
Без такого подтверждения нельзя корректно оценивать последующую технологическую эффективность.
Третий год ориентирован на интеграцию PICO и NOO.
Необходимо создать хотя бы один совместный исследовательский цикл.
В нём физическая задача должна проходить через интеллектуальный поиск, моделирование, планирование эксперимента, получение данных и независимую проверку.
Однако совместная работа не должна автоматически объявляться доказательством синергии.
Необходимо установить дополнительный эффект относительно доступных альтернатив.
И определить стоимость интеграции.
Четвёртый год посвящён центральной гипотезе Метаразвития.
На основании результатов предыдущих исследований предлагается разработать новые исследовательские методы.
Затем проверить их на независимых задачах.
Особенно важно исключить влияние дополнительных ресурсов, утечки контрольных данных и различий сложности задач.
Если преимущество подтверждается, возникает ограниченный метатехнологический результат.
Но даже он не означает автоматического доказательства устойчивого самоускорения.
Для более сильного вывода требуется исследование последующих циклов совершенствования.
Пятый год должен завершить первоначальную программу созданием технологических демонстраторов и подготовкой обоснованной стратегии дальнейшего развития.
В частности, необходимо оценить результаты PICO.
Функциональную зрелость NOO.
И степень экспериментальной подтверждённости META.
При этом комплексный демонстратор не обязательно должен включать новую физическую элементную базу PICO в аппаратную основу ноокомпьютера.
Первоначально достаточно научно обоснованного взаимодействия двух субтехнологий.
Главное — достоверность и полезность полученных результатов.
Особое значение имеет экономическая составляющая программы.
Необходимо учитывать не только непосредственные расходы на научные эксперименты.
Но и стоимость оборудования.
Вычислений.
Поддержки инфраструктуры.
Подготовки специалистов.
И независимой проверки.
Поэтому пятилетний бюджет не должен определяться произвольной заранее объявленной суммой.
Его необходимо разрабатывать на основании конкретных работ, доступных ресурсов и условий международной кооперации.
При этом целесообразно сохранять несколько ресурсных сценариев.
Минимальный.
Расширенный.
И развитый инфраструктурный.
Однако выбор должен зависеть от фактической научно-технологической программы.
Важное значение имеет система контрольных решений.
На каждом этапе необходимо определять, достаточно ли полученных результатов для дальнейшего финансирования.
При этом решение может заключаться не только в продолжении.
Возможны изменение метода.
Повторное испытание.
Ограничение масштаба.
И прекращение отдельного проекта.
Подобная организация необходима для предотвращения накопления неэффективных расходов.
Особенно важно сохранить возможность отрицательного научного заключения.
Например, новый физический принцип может не подтвердиться.
Или первая архитектура NOO может оказаться недостаточно результативной.
Или новый метод META не обеспечит преимущества.
Подобные результаты не должны скрываться.
Они должны использоваться для совершенствования последующей программы.
Однако необходимо учитывать, что само использование отрицательных результатов ещё не доказывает Метаразвитие.
Для этого требуется независимо подтверждённое улучшение методов последующих исследований.
Таким образом, пятилетняя программа должна сочетать технологическую инициативу и научную строгость.
С одной стороны, она предполагает амбициозную генеральную цель.
С другой — требует последовательной проверки каждого значимого результата.
Особенно важно разграничивать три состояния.
Первое — организация создала новые научно-технические результаты.
Второе — она доказала преимущество определённых методов их создания.
Третье — она продемонстрировала способность совершенствовать механизм разработки последующих методов.
Именно третье состояние представляет наиболее сильную исследовательскую гипотезу Метаразвития.
Однако его подтверждение не должно объявляться заранее гарантированным.
На основании рассмотренного материала можно сформулировать главное положение настоящей главы.
Пятилетняя программа создания International NooMachines должна представлять поэтапный, ресурсно обоснованный и экспериментально проверяемый план синхронного развития META, PICO и NOO, направленный на создание первых технологических демонстраторов и установление возможности воспроизводимого совершенствования методов научно-технологического развития.
В этом определении содержатся основные условия практической реализации.
Синхронность трёх программ.
Самостоятельность двух субтехнологий.
Методологическая роль META.
Независимая оценка.
Финансовая дисциплина.
Международная кооперация.
И возможность пересмотра первоначальных гипотез.
При этом генеральный результат нельзя определять только количеством созданных лабораторий.
Числом сотрудников.
Объёмом вычислительных мощностей.
Или количеством опубликованных исследований.
Главный вопрос состоит в том, способна ли созданная система получать достоверные полезные результаты и подтверждённо повышать эффективность методов последующего научно-технологического поиска.
Следовательно, практическое развитие INM должно осуществляться по последовательности.
От авторской концепции — к обеспеченной исследовательской организации.
От организации — к трём самостоятельным программам.
От программ — к физическим и интеллектуально-креативным экспериментам.
От экспериментов — к подтверждённым результатам.
От результатов — к интеграции PICO и NOO.
От интеграции — к сравнению исследовательских методов.
От сравнения — к разработке улучшенных процедур.
От новых процедур — к их независимой проверке.
От проверки — к воспроизводимым методологическим преимуществам.
И от таких преимуществ — к обоснованной стратегии дальнейшего создания генеральной технологии Метаразвития.
При этом пятилетняя программа должна сохранять открытый характер.
Полученные результаты могут потребовать изменения физических направлений PICO.
Пересмотра архитектуры NOO.
Или уточнения критериев META.
Однако такие изменения не должны рассматриваться как отказ от научного подхода.
Напротив, способность корректировать исследовательскую программу на основании проверенных данных представляет одно из важнейших условий её эффективности.
Главный итог пятилетней программы INM должен заключаться не в заранее провозглашённом создании универсальной саморазвивающейся технологии, а в появлении научно и организационно состоятельной системы, способной экспериментально исследовать и последовательно совершенствовать методы получения новых технологий.
Именно такой результат может стать основанием перехода от первого пятилетнего этапа к дальнейшему практическому созданию генеральной технологии опережения опережения.
Основные источники и научная литература к главе 4
I. Авторская концепция INM, META, PICO и NOO
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. Lag.ru. 2026. Авторская концепция генеральной технологии META и проекта International NooMachines.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. Lag.ru. 2026. Физические и исторические предпосылки перспективной электронной элементной базы.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. Lag.ru. 2026. Теоретические и технологические основания развития NOO.
II. Научно-технологические миссии и управление инновациями
OECD. Forging New Frontiers in Mission-Oriented Innovation Policies. Paris: OECD Publishing, 2026. Международный анализ проектирования, координации и оценки крупных научно-технологических миссий.
DOI: https://doi.org/10.1787/d13d0142-en
Mazzucato M. Mission-Oriented Innovation Policies: Challenges and Opportunities. Industrial and Corporate Change. 2018. Vol. 27. No. 5. P. 803–815.
DOI: https://doi.org/10.1093/icc/dty034
ISO. ISO 56001:2024. Innovation Management System — Requirements. Международный стандарт систем управления инновациями.
https://www.iso.org/standard/79278.html
ISO. ISO 56008:2024. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Operation Measurements — Guidance. Международные рекомендации по измерению инновационных процессов и портфелей.
https://www.iso.org/standard/78485.html
III. Системная инженерия и технологическая готовность
ISO/IEC/IEEE. ISO/IEC/IEEE 15288:2023. Systems and Software Engineering — System Life Cycle Processes. Международные процессы жизненного цикла сложных систем.
https://www.iso.org/standard/81702.html
NASA. NASA Systems Engineering Handbook. NASA/SP-2016-6105 Rev. 2. Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 2016. Руководство по системной инженерии, проектированию и проверке сложных технических систем.
U.S. Government Accountability Office. Technology Readiness Assessment Guide: Best Practices for Evaluating the Readiness of Technology for Use in Acquisition Programs and Projects. GAO-20-48G. 2020.
https://www.gao.gov/products/gao-20-48g
U.S. Government Accountability Office. Cost Estimating and Assessment Guide: Best Practices for Developing and Managing Program Costs. GAO-20-195G. 2020.
https://www.gao.gov/products/gao-20-195g
U.S. Government Accountability Office. Schedule Assessment Guide: Best Practices for Project Schedules. GAO-16-89G. 2015.
https://www.gao.gov/products/gao-16-89g
U.S. National Science Foundation. Convergence Accelerator Program Model. Официальное описание поэтапного развития междисциплинарных научно-технологических проектов.
DARPA. The Heilmeier Catechism. Вопросы предварительной оценки целей, новизны, рисков, ресурсов и критериев результатов исследовательских программ.
https://www.darpa.mil/about/heilmeier-catechism
IV. Управление интеллектуальными системами, правами и рисками
Tabassi E. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. National Institute of Standards and Technology, 2023.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
ISO/IEC. ISO/IEC 42001:2023. Information Technology — Artificial Intelligence — Management System. Международные требования к системам управления искусственным интеллектом.
https://www.iso.org/standard/42001
ISO. ISO 56005:2020. Innovation Management — Tools and Methods for Intellectual Property Management — Guidance. Методология управления интеллектуальной собственностью в инновационных процессах.
https://www.iso.org/standard/72761.html
World Intellectual Property Organization. Technology Transfer Agreements. Договорные формы международного научно-технологического сотрудничества и разграничение прав на результаты.
https://www.wipo.int/en/web/technology-transfer/agreements
V. Измерение научных исследований и инноваций
OECD. Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development. Paris: OECD Publishing, 2015.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264239012-en
OECD, Eurostat. Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation. 4th ed. Paris: OECD Publishing, 2018.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264304604-en
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Reproducibility and Replicability in Science. Washington, DC: National Academies Press, 2019.
DOI: https://doi.org/10.17226/25303
VI. Цифровые научные платформы и исследовательские данные
Wilkinson M. D., Dumontier M., Aalbersberg I. J. J. et al. The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data. 2016. Vol. 3. Article 160018.
DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
Huber S. P., Zoupanos S., Uhrin M. et al. AiiDA 1.0, a Scalable Computational Infrastructure for Automated Reproducible Workflows and Data Provenance. Scientific Data. 2020. Vol. 7. Article 300.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-020-00638-4
Andersen C. W., Armiento R., Blokhin E. et al. OPTIMADE, an API for Exchanging Materials Data. Scientific Data. 2021. Vol. 8. Article 217.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-021-00974-z
Jain A., Ong S. P., Hautier G. et al. Commentary: The Materials Project: A Materials Genome Approach to Accelerating Materials Innovation. APL Materials. 2013. Vol. 1. Article 011002.
DOI: https://doi.org/10.1063/1.4812323
VII. Автономные научные лаборатории и их оценка
MacLeod B. P., Parlane F. G. L., Morrissey T. D. et al. Self-Driving Laboratory for Accelerated Discovery of Thin-Film Materials. Science Advances. 2020. Vol. 6. No. 20. Article eaaz8867.
DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.aaz8867
Volk A. A., Abolhasani M. Performance Metrics to Unleash the Power of Self-Driving Labs in Chemistry and Materials Science. Nature Communications. 2024. Vol. 15. Article 1378.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-45569-5
King R. D., Rowland J., Oliver S. G. et al. The Automation of Science. Science. 2009. Vol. 324. No. 5923. P. 85–89.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.1165620
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2023. Vol. 624. P. 86–91. Исходное исследование A-Lab; необходимо учитывать авторское исправление 2026 года.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. Author Correction: An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2026. Vol. 650. P. E1. Исправление опубликовано 19 января 2026 года.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
VIII. Интеллектуально-креативные научные системы
Gottweis J., Weng W.-H., Daryin A. et al. Accelerating Scientific Discovery with Co-Scientist. Nature. 2026. Vol. 655. P. 487–496.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y
Ghareeb A. E. et al. A Multi-Agent System for Automating Scientific Discovery. Nature. 2026. Vol. 655. P. 497–505. Исследовательская система Robin.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10652-y
IX. Физические и материаловедческие основания PICO
Fuechsle M., Miwa J. A., Mahapatra S. et al. A Single-Atom Transistor. Nature Nanotechnology. 2012. Vol. 7. P. 242–246.
DOI: https://doi.org/10.1038/nnano.2012.21
Merchant A., Batzner S., Schoenholz S. S. et al. Scaling Deep Learning for Materials Discovery. Nature. 2023. Vol. 624. P. 80–85.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06735-9
Zeni C., Pinsler R., Z;gner D. et al. A Generative Model for Inorganic Materials Design. Nature. 2025. Vol. 639. P. 624–632. Генеративная модель MatterGen.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-08628-5
X. Статистическая проверка, воспроизводимость и ограничения развития
Nosek B. A., Ebersole C. R., DeHaven A. C., Mellor D. T. The Preregistration Revolution. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018. Vol. 115. No. 11. P. 2600–2606.
DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1708274114
Kapoor S., Narayanan A. Leakage and the Reproducibility Crisis in Machine-Learning-Based Science. Patterns. 2023. Vol. 4. No. 9. Article 100804.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100804
JCGM. Evaluation of Measurement Data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. JCGM 100:2008.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM100-2008E
Bloom N., Jones C. I., Van Reenen J., Webb M. Are Ideas Getting Harder to Find? American Economic Review. 2020. Vol. 110. No. 4. P. 1104–1144.
DOI: https://doi.org/10.1257/aer.20180338
XI. Технологическая готовность, отрицательные эксперименты и автономные инструменты
NASA Earth Science Technology Office. Technology Readiness Levels. Официальное описание уровней технологической готовности аппаратных и программных систем.
https://esto.nasa.gov/trl/
Raccuglia P., Elbert K. C., Adler P. D. F. et al. Machine-Learning-Assisted Materials Discovery Using Failed Experiments. Nature. 2016. Vol. 533. P. 73–76.
DOI: https://doi.org/10.1038/nature17439
Chen Z. et al. An Agentic Artificially Intelligent X-Ray Scientist. Nature Machine Intelligence. 2026. Vol. 8. P. 1075–1086.
DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-026-01261-5
NIST. Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile. NIST AI 600-1. 2024.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1
ISO. ISO 56003:2019. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Partnership — Guidance. Международные рекомендации по организации инновационных партнёрств.
https://www.iso.org/standard/68929.html
*******
Глава 5. Финансы, инвестиции и промышленное развитие INM
От финансирования первоначальных исследований META, PICO и NOO — к международной научно-производственной кооперации, коммерциализации ноотехнологий, экономической модели Метаразвития и проверяемому переходу от лабораторных результатов к промышленному производству.
Введение. Экономические основания генеральной технологии Метаразвития
В предыдущих главах части VII настоящей книги были рассмотрены миссия, корпоративная концепция, организационно-технологическая архитектура и пятилетняя программа создания International NooMachines.
INM предлагается рассматривать как проектируемую международную научно-технологическую корпорацию, предназначенную для исследования и создания генеральной технологии Метаразвития.
В основе её научно-технологической программы находятся два взаимосвязанных, но функционально самостоятельных направления.
PICO ориентирована на перспективную физическую электронную элементную базу, включая атомарно-точные структуры, новые функциональные материалы и способы управления электронными состояниями.
NOO предназначена для разработки интеллектуально-креативных исследовательских систем, включая первые ноокомпьютеры, способные формировать содержательные гипотезы, использовать научные инструменты, участвовать в проверке результатов и контролируемо совершенствовать методы последующего поиска.
META представляет генеральное направление, в рамках которого предполагается исследовать возможность воспроизводимого совершенствования самих методов создания новых технологий.
Однако создание такой системы требует не только научных идей, исследовательских коллективов и экспериментальной инфраструктуры.
Необходимы финансовые ресурсы.
Инвестиционные решения.
Международные договоры.
Производственная кооперация.
Права на использование полученных результатов.
И экономические механизмы, позволяющие продолжать исследования на протяжении нескольких технологических циклов.
Поэтому после разработки пятилетней программы возникает самостоятельная проблема.
Каким образом должна финансироваться и экономически развиваться организация, генеральная цель которой заключается не только в создании новых продуктов, но и в совершенствовании методов последующего научно-технологического развития?
Для обычного коммерческого предприятия главным объектом финансовой оценки может быть определённый продукт или услуга.
Например, программная платформа, электронный компонент или производственное оборудование.
Но для INM требуется более сложная система.
Физическая программа PICO может иметь значительный научный потенциал, однако требовать дорогостоящих экспериментов и длительного перехода к изготовлению коммерческих устройств.
Интеллектуально-креативная программа NOO потенциально способна раньше получить ограниченные прикладные результаты, используя уже существующие вычислительные ресурсы.
Генеральная программа META должна оцениваться не только по числу созданных технологий, но и по способности проверяемо повышать эффективность последующих исследований.
Следовательно, три направления имеют различные инвестиционные профили, горизонты окупаемости и источники экономической ценности.
При этом нельзя заранее считать, что их объединение автоматически обеспечит финансовую синергию.
Совместные исследования могут увеличивать стоимость координации.
Дополнительная цифровая инфраструктура требует затрат.
Независимая проверка научных результатов также не является бесплатной.
Поэтому экономические преимущества Метаразвития необходимо устанавливать экспериментально.
Мировой технологический контекст
Согласно данным Semiconductor Industry Association, мировой объём продаж полупроводников в 2025 году составил приблизительно 791,7 млрд долларов США [25].
Этот показатель характеризует масштаб существующей отрасли, но не представляет доступный рынок будущих устройств PICO.
Доля, которую потенциально могла бы занять INM, не может быть рассчитана только на основании общей стоимости мировой полупроводниковой продукции.
Для этого необходимо определить конкретный продукт, его технические характеристики, покупателей, конкурентов, производственную себестоимость и условия внедрения.
Аналогичным образом рост рынка искусственного интеллекта не доказывает существования спроса на ноокомпьютеры в авторском понимании настоящей книги.
НооПК и исследовательские ноокомпьютеры являются перспективными техническими категориями.
Их нельзя автоматически отождествлять с уже выпускаемыми персональными компьютерами, оснащёнными нейронными ускорителями.
Поэтому коммерческая программа NOO требует самостоятельной проверки потребительской и производственной ценности.
Особое значение имеет энергетический контекст.
В докладе Международного энергетического агентства Key Questions on Energy and AI, опубликованном в апреле 2026 года, мировое потребление электроэнергии центрами обработки данных за 2025 год оценено приблизительно в 485 ТВт·ч. В базовом прогнозе агентства на 2030 год оно достигает примерно 950 ТВт·ч [46].
Эти показатели не относятся непосредственно к INM.
Однако они подчёркивают необходимость учитывать энергетические затраты при разработке вычислительных систем NOO.
Следовательно, экономическая состоятельность ноотехнологии должна оцениваться на уровне полной стоимости выполнения полезной интеллектуально-креативной функции.
Принцип финансовой доказательности
В настоящей главе INM рассматривается как проектируемая организация, а не как уже действующая корпорация с утверждёнными инвестициями, зарегистрированными предприятиями и подписанными производственными контрактами.
Поэтому необходимо различать четыре состояния финансовых ресурсов.
Предполагаемое финансирование — средства, которые могут быть привлечены в будущем.
Заявленное финансирование — средства, на получение которых направлена заявка или инвестиционное предложение.
Договорно подтверждённое финансирование — средства, предоставление которых предусмотрено действующим соглашением при соблюдении его условий.
Доступное финансирование — денежные ресурсы, которые организация фактически может использовать для соответствующих расходов.
Данные состояния нельзя считать равнозначными.
Например, потенциальная возможность участия в европейской исследовательской программе не означает получения гранта.
Письмо о заинтересованности промышленного партнёра не обязательно представляет договор о закупке.
А высокая экспертная оценка интеллектуальной собственности не создаёт автоматически ликвидных денежных средств.
Поэтому инвестиционная программа INM должна строиться на подтверждённых источниках и реалистичных сценариях.
В настоящей главе рассматриваются шесть основных направлений.
Первое — организация исходных инвестиций.
Второе — международные исследовательские партнёрства.
Третье — производственная кооперация.
Четвёртое — коммерциализация ноокомпьютеров и перспективных электронных устройств.
Пятое — экономическая модель Метаразвития.
Шестое — критерии перехода к промышленному производству.
Их объединение должно сформировать экономическую основу дальнейшего практического проектирования International NooMachines.
5.1. Исходные инвестиции
5.1.1. Инвестиционная специфика INM
Исходные инвестиции в INM должны обеспечивать создание научно-технологических возможностей, необходимых для первых исследований META, PICO и NOO.
Однако эти средства нельзя рассматривать исключительно как финансирование одного продукта.
На первоначальном этапе корпорация должна создавать организационную и научную инфраструктуру.
Формировать исследовательские коллективы.
Получать доступ к физическим лабораториям.
Разрабатывать цифровую платформу.
И организовывать независимую проверку.
Следовательно, первоначальные расходы обладают смешанной природой.
Они включают научные исследования, инженерные разработки, инфраструктуру и корпоративное обеспечение.
При этом не все расходы должны немедленно приводить к коммерческой выручке.
5.1.2. Разграничение трёх инвестиционных направлений
Для первоначальной финансовой архитектуры предлагается выделить самостоятельные инвестиционные программы.
Инвестиции META.
Предназначены для создания исследовательской методологии, цифровых протоколов, систем сравнения и независимой оценки.
Инвестиции PICO.
Предназначены для физических исследований, математического моделирования, изготовления образцов, метрологии и технологических испытаний.
Инвестиции NOO.
Предназначены для разработки первого ноокомпьютера, вычислительной инфраструктуры, исследовательской памяти и проверки интеллектуально-креативных функций.
Дополнительно необходим общий корпоративный бюджет.
Он должен включать юридическое обеспечение, информационную безопасность, международную кооперацию и управление ресурсами.
Однако общие расходы нельзя произвольно относить только к одному направлению.
Необходим обоснованный метод их распределения.
5.1.3. Различие научных расходов и капитальных вложений
Одной из фундаментальных задач является разграничение текущих исследовательских затрат и капитальных инвестиций.
Например, оплата труда исследователей представляет один тип расходов.
Приобретение экспериментального оборудования — другой.
Использование внешней лаборатории по договору — третий.
А создание собственного вычислительного центра — четвёртый.
Для финансового планирования необходимо учитывать не только сумму первоначальной оплаты.
Следует оценивать дальнейшие эксплуатационные расходы.
Обслуживание оборудования.
Энергопотребление.
Амортизацию.
Обновление программных средств.
И возможные расходы на вывод оборудования из эксплуатации.
При этом бухгалтерское признание конкретных затрат должно соответствовать применимым правилам финансовой отчётности.
Операционная классификация расходов и бухгалтерский порядок их отражения не всегда совпадают.
5.1.4. Принцип минимально достаточной инфраструктуры
Для первоначальной INM нецелесообразно автоматически выбирать наиболее капиталоёмкую организационную модель.
Например, создание собственной современной полупроводниковой фабрики потребовало бы ресурсов, несопоставимых со стоимостью небольшой исследовательской программы.
Согласно отраслевым материалам SIA, производство современных полупроводников представляет высококапиталоёмкую деятельность, а отрасль использует различные модели разделения проектирования и изготовления [24–27].
Поэтому на первоначальном этапе целесообразно рассматривать доступ к существующим лабораториям и пилотным линиям.
А развитие NOO может начинаться на доступной вычислительной базе.
Такой подход уменьшает объём необратимых первоначальных инвестиций.
Однако он увеличивает зависимость от внешних поставщиков и партнёров.
Следовательно, минимизация собственных капитальных затрат должна сопровождаться анализом договорных и технологических рисков.
5.1.5. Подготовительный инвестиционный пакет
Первый финансовый пакет должен обеспечивать переход от авторской концепции к организационно подготовленной исследовательской программе.
В него предлагается включить:
юридическую проработку структуры INM;
разработку паспортов META, PICO и NOO;
формирование первоначального научного коллектива;
оценку необходимых лабораторных и вычислительных ресурсов;
подготовку договоров о сотрудничестве;
создание системы финансового учёта;
разработку процедур независимой научной проверки;
подготовку пятилетней финансовой модели.
Однако этот пакет не должен автоматически включать строительство полномасштабной лабораторной инфраструктуры.
Его назначение заключается в снижении неопределённости дальнейших решений.
5.1.6. Инвестиции первого исследовательского года
После завершения подготовительного этапа необходимо финансировать практический запуск трёх программ.
Для META — создание методологии и системы измерения.
Для PICO — физический исследовательский пилот.
Для NOO — первую функциональную программно-вычислительную платформу.
Особенно важно обеспечить средства на независимую проверку.
Если весь бюджет будет направлен только на разработку, корпорация может получить прототипы без достаточного доказательства их результативности.
Поэтому контрольные эксперименты должны рассматриваться как обязательная инвестиционная статья.
5.1.7. Основные источники капитала
Для первоначальной INM потенциально могут использоваться несколько источников.
Капитал учредителей — для организационного начала и наиболее ранних исследований.
Частные инвестиции — для программ с обоснованной перспективой создания экономической ценности.
Исследовательские гранты — для конкретных научно-технологических проектов при соблюдении условий программ.
Корпоративное софинансирование — для совместных исследований с промышленными партнёрами.
Договорные НИОКР — для выполнения оплачиваемых исследовательских задач.
Лицензионные поступления — при наличии охраняемых и востребованных результатов.
Выручка от продуктов и услуг — после подтверждения их практической ценности.
Однако источники имеют различный правовой и экономический характер.
Например, грант может быть ограничен целевыми расходами.
Инвестиция в капитал предполагает изменение структуры владения.
А договорная выручка связана с обязанностью предоставить определённый результат.
Следовательно, их нельзя автоматически считать взаимозаменяемыми.
5.1.8. Частный инвестиционный капитал
Частный инвестор может участвовать в финансировании INM при наличии обоснованной инвестиционной гипотезы.
Однако необходимо учитывать высокую неопределённость проекта.
Потенциальная коммерческая ценность PICO и NOO ещё не означает её фактического подтверждения.
Поэтому инвесторам необходимо предоставлять не только перспективную стратегическую концепцию.
Следует раскрывать технические риски.
Финансовые потребности.
Стадии проверки.
И возможные отрицательные сценарии.
Особенно важно разграничивать инвестиции в исследовательскую организацию и инвестиции в отдельные коммерческие продукты.
5.1.9. Поэтапность инвестиционных решений
В работе Dixit и Pindyck Investment under Uncertainty рассмотрена экономическая ценность гибкого принятия капитальных решений в условиях неопределённости и частичной необратимости вложений [6].
Для INM этот подход имеет особое значение.
Например, можно сначала профинансировать физический эксперимент.
Затем получить данные о работоспособности.
И только после этого рассматривать более дорогостоящее оборудование.
Альтернативой было бы немедленное вложение значительных средств в производственную инфраструктуру без доказанного технического результата.
Следовательно, поэтапное финансирование способно снижать риск преждевременных необратимых расходов.
Однако ожидание также имеет стоимость.
Поэтому решение должно учитывать научные сроки и возможную потерю технологических возможностей.
5.1.10. Инвестиционные контрольные рубежи
Для финансирования предлагается использовать последовательную систему решений.
I0 — организационная готовность.
Подтверждены юридическая структура, научная постановка и минимальные ресурсы.
I1 — исследовательская работоспособность.
Действуют первоначальные программы META, PICO и NOO.
I2 — независимые предметные результаты.
Получены проверенные научно-технические данные.
I3 — функциональная интеграция.
Продемонстрирован совместный исследовательский процесс.
I4 — подтверждённое методологическое преимущество.
Новый исследовательский метод прошёл независимую проверку.
I5 — промышленная и рыночная подготовленность.
Обоснован следующий этап коммерциализации или производства.
Данная классификация является авторским проектным предложением.
Она не является международной шкалой технологической готовности.
5.1.11. Финансирование отрицательных результатов
Особое значение имеет необходимость финансировать исследования, исход которых заранее неизвестен.
Например, физическая гипотеза PICO может не подтвердиться.
Или NOO может не продемонстрировать необходимого преимущества.
Однако отрицательный результат может уменьшить неопределённость последующей программы.
Поэтому необходимо учитывать информационную ценность исследования.
Вместе с тем нельзя объявлять любые затраты полезными только потому, что они были произведены в научном проекте.
Для этого необходимо доказать, что исследование действительно позволило получить содержательную информацию.
Следовательно, инвестиционная программа должна отличать информативный отрицательный эксперимент от плохо организованных расходов.
5.1.12. Денежный поток и финансовая устойчивость
Для практической деятельности INM необходимо формировать прогноз движения денежных средств.
Особенно важно учитывать различие между обязательствами и фактически доступными деньгами.
Например, грантовое соглашение может предусматривать финансирование определённых расходов.
Но перечисление средств может происходить по этапам или после отчётной проверки.
В результате возникает временная потребность в оборотном капитале.
Аналогичным образом договор с заказчиком не обязательно предусматривает полную предварительную оплату.
Следовательно, необходимо планировать календарный денежный поток отдельно от общей сметной стоимости исследований.
5.1.13. Финансовый резерв
Для исследовательской корпорации принципиально важно предусматривать резерв.
Возможны задержки оборудования.
Изменение стоимости вычислений.
Необходимость повторных испытаний.
И увеличение расходов на международную кооперацию.
Однако размер резерва нельзя научно обосновать произвольным универсальным процентом.
Он должен определяться на основании анализа конкретных рисков.
Особенно важно разграничивать резерв на известные проектные неопределённости и ресурсы, необходимые при существенном изменении самой программы.
5.1.14. Три стартовых финансовых сценария
Для практического проектирования предлагается использовать три сценария.
Сценарий Основная модель Преимущество Ограничение
Минимальный Небольшая исследовательская команда и внешняя инфраструктура Низкие первоначальные капитальные обязательства Зависимость от партнёров
Базовый Собственная цифровая платформа и партнёрские физические лаборатории Сочетание управляемости и гибкости Стоимость интеграции
Расширенный Значительная собственная экспериментальная инфраструктура Более высокий контроль над процессами Капиталоёмкость и риск недозагрузки
Конкретные денежные суммы должны рассчитываться отдельно.
Представленная таблица не является утверждённым бюджетом INM.
5.1.15. Принцип раздельного финансового учёта
Для INM необходимо вести раздельный учёт основных исследовательских программ.
Например, расходы PICO на изготовление экспериментальных образцов.
Расходы NOO на вычисления.
И расходы META на независимую проверку.
Однако общая инфраструктура может использоваться несколькими программами.
В таком случае необходим прозрачный метод распределения затрат.
Особенно важно избегать двойного счёта.
Если один вычислительный ресурс используется в совместном проекте, его стоимость не должна одновременно полностью относиться на PICO, NOO и META.
5.1.16. Главный вывод раздела
Исходные инвестиции INM должны обеспечивать последовательное создание научно-технологических возможностей, а не немедленное строительство максимально крупной корпорации.
Главный принцип инвестиционной политики заключается в финансировании проверяемых этапов развития с сохранением возможности изменять, расширять или прекращать отдельные направления на основании полученных научных и экономических результатов.
5.2. Международные исследовательские партнёрства
5.2.1. Партнёрство как способ уменьшения инвестиционных ограничений
Создание сложной исследовательской инфраструктуры может требовать ресурсов, недоступных одной первоначальной организации.
Поэтому для INM особое значение имеет международная научно-технологическая кооперация.
Однако международное партнёрство не должно рассматриваться только как способ получения дополнительного финансирования.
Оно может обеспечивать доступ к специализированным компетенциям.
Лабораторному оборудованию.
Научным данным.
И производственным возможностям.
Следовательно, экономическая ценность партнёрства должна оцениваться по полному исследовательскому результату.
5.2.2. Основные формы международного взаимодействия
Для первоначальной INM предлагается различать несколько типов сотрудничества.
Научное партнёрство — совместное исследование определённой проблемы.
Инфраструктурное партнёрство — предоставление доступа к оборудованию или вычислительным ресурсам.
Технологическое партнёрство — разработка и испытание технических решений.
Инвестиционное партнёрство — участие в финансировании.
Производственное партнёрство — создание образцов и изделий.
Коммерческое партнёрство — дальнейшее применение и продажа результатов.
Однако соответствующие функции могут объединяться.
Например, промышленное предприятие может одновременно финансировать исследование и предоставлять производственные возможности.
Поэтому для каждого сотрудничества необходимо определять конкретный предмет договора.
5.2.3. Критерии выбора партнёров
Для INM необходимо использовать научно-технологические и экономические критерии.
Например, соответствие компетенций исследовательской задаче.
Доступность оборудования.
Воспроизводимость экспериментальных методов.
Финансовая устойчивость партнёра.
И правомерность международного сотрудничества.
Особое значение имеет совместимость информационных систем.
Однако формальный международный статус или известность организации не должны заменять предметную оценку.
Следовательно, выбор партнёра должен быть связан с конкретным вкладом в программу.
5.2.4. Стандартизированная процедура партнёрства
ISO 56003:2019 содержит рекомендации по формированию инновационных партнёрств [12].
Они включают анализ потребностей, выбор участников, согласование интересов и управление взаимодействием.
Для INM этот подход может служить полезной методологической основой.
Однако стандарт не определяет автоматически содержание конкретного соглашения.
Необходимо учитывать научные задачи и применимое право.
Особенно важно заранее устанавливать ответственность за оборудование, данные и полученные результаты.
5.2.5. Европейская исследовательская инфраструктура
Одним из возможных направлений международной кооперации является взаимодействие с европейскими исследовательскими организациями.
Европейский Chips Act предусматривает меры поддержки полупроводниковых исследований, проектирования и пилотных производственных линий [23].
Однако он не предоставляет автоматического права на финансирование или использование всех объектов инфраструктуры.
Конкретные возможности зависят от правил соответствующих программ и операторов.
Следовательно, INM должна проводить самостоятельную оценку доступности каждого ресурса.
5.2.6. Европейские пилотные линии
Особое значение для физической программы PICO могут иметь пилотные линии, предназначенные для перехода от лабораторного исследования к технологической разработке.
Например, в феврале 2026 года Европейская комиссия сообщила об открытии NanoIC в imec, Лёвен, с общим заявленным объёмом инвестиций около 2,5 млрд евро [24].
Эта инфраструктура предназначена для исследований перспективных полупроводниковых технологий.
Однако указанный масштаб финансирования относится к NanoIC, а не к предполагаемому бюджету INM.
Кроме того, не каждый эксперимент PICO будет технологически совместим с возможностями NanoIC.
Поэтому доступ к подобным линиям должен рассматриваться как потенциальная исследовательская возможность, требующая отдельного технического и договорного согласования.
5.2.7. Европейский инновационный совет
В рабочей программе European Innovation Council на 2026 год представлены несколько механизмов поддержки инновационных проектов [19].
В частности, EIC Pathfinder ориентирован на ранние высокорисковые исследования.
EIC Transition — на развитие соответствующих научных результатов в направлении прикладных технологий.
EIC Accelerator — на компании, создающие и масштабирующие инновационные продукты и бизнес-модели.
Однако эти механизмы имеют разные требования к участникам и стадиям технологической зрелости.
Следовательно, нельзя рассматривать их как единый универсальный инвестиционный фонд для INM.
5.2.8. EIC Pathfinder
Согласно действующей информации EIC, Pathfinder может поддерживать перспективные научно-технологические исследования ранних стадий, в том числе посредством грантов до 4 млн евро при соблюдении правил конкретного конкурса [20].
Для PICO и отдельных фундаментальных направлений NOO подобная программа теоретически может представлять интерес.
Однако необходимо учитывать условия международного консорциума, территориальную допустимость участников и соответствие предмета исследования конкретному конкурсу.
Следовательно, возможность подачи заявки не означает её одобрения.
5.2.9. EIC Transition
EIC Transition предусматривает поддержку развития результатов определённых ранее финансировавшихся исследований.
В 2026 году программа устанавливает специальные требования к происхождению исходных научных результатов и технологической зрелости [21].
Поэтому INM не сможет автоматически претендовать на соответствующую поддержку только потому, что обладает перспективной идеей.
Необходимо установить, соответствует ли конкретный проект установленным условиям.
Особенно важно проверять правовой статус исходных результатов.
5.2.10. EIC Accelerator
EIC Accelerator ориентирован преимущественно на инновационные компании, находящиеся на более поздней стадии технологического развития.
Согласно официальным условиям программы, грантовый компонент обычно относится к деятельности на уровнях TRL 6–8, а финансирование может сочетаться с инвестиционным участием [22].
Для INM подобный механизм потенциально более применим к отдельным будущим коммерческим продуктам, чем ко всей первоначальной фундаментальной программе.
Например, специализированный ноокомпьютер должен предварительно подтвердить техническую и рыночную состоятельность.
Следовательно, нельзя включать предполагаемую поддержку EIC Accelerator в гарантированные доходы первого исследовательского года.
5.2.11. Другие национальные и международные программы
Помимо европейских инструментов существуют различные государственные и частные механизмы финансирования научных исследований.
Однако их применимость зависит от страны регистрации, состава участников, направления исследований и правовых ограничений.
Поэтому INM должна создать специальную функцию анализа источников финансирования.
Её задача заключается в сопоставлении конкретных исследований с действительными условиями поддержки.
При этом необходимо исключать двойное финансирование одних и тех же расходов, если оно запрещено правилами соответствующих программ.
5.2.12. Совместные исследовательские бюджеты
При международной кооперации необходимо разграничивать собственные расходы INM и ресурсы партнёров.
Например, лаборатория может предоставить оборудование в рамках договора.
Но подобный вклад не обязательно представляет денежное поступление на счёт INM.
А исследовательский грант может покрывать только определённые допустимые затраты.
Следовательно, финансовая модель должна отдельно учитывать денежные и неденежные вклады.
Особенно важно не представлять стоимость партнёрского оборудования как собственный финансовый капитал корпорации.
5.2.13. Права на результаты совместных исследований
Одним из наиболее существенных вопросов являются интеллектуальные права.
WIPO рекомендует определять условия использования ранее существовавшей интеллектуальной собственности и результатов совместных исследований на договорной основе [28, 29].
Для INM это особенно важно, поскольку PICO и NOO могут использовать различные исходные технологии.
Например, партнёрская лаборатория предоставляет производственный метод.
NOO использует определённый программный компонент.
А совместная группа создаёт новое техническое решение.
Следовательно, права на каждый результат должны быть определены заранее.
5.2.14. Партнёрские ограничения и зависимость от поставщиков
Международное взаимодействие может создавать новые риски.
Например, определённая лаборатория прекращает предоставление услуг.
Или поставщик интеллектуальной модели изменяет условия лицензирования.
Или возникает ограничение на передачу технологической информации.
Поэтому необходимо предусматривать альтернативные решения.
Однако полное дублирование всех ресурсов может оказаться экономически нецелесообразным.
Следовательно, устойчивость партнёрской сети должна обеспечиваться посредством рационального распределения критических зависимостей.
5.2.15. Исследовательская независимость
При привлечении коммерческих партнёров необходимо сохранять научную достоверность.
Например, финансирующая организация может быть заинтересована в положительном результате.
Но научный эксперимент должен допускать отрицательное заключение.
Поэтому соответствующее условие необходимо учитывать в договорной архитектуре.
Особенно важно согласовывать права на публикацию, независимую проверку и корректное представление научных результатов.
5.2.16. Экономическая оценка партнёрств
Для каждой формы сотрудничества необходимо оценивать не только прямые расходы.
Следует учитывать время согласования.
Стоимость интеграции.
Условия доступа к данным.
И возможные ограничения дальнейшей коммерциализации.
Например, дешёвый исследовательский контракт может предусматривать исключительные права партнёра на перспективную технологию.
Это способно существенно уменьшить будущую экономическую ценность для INM.
Следовательно, необходимо оценивать полный договорный и технологический результат.
5.2.17. Сводная партнёрская модель
Тип партнёра Возможный вклад Основной риск Необходимое условие
Университет Научные знания Несовпадение исследовательских приоритетов Согласованная программа
Физическая лаборатория Оборудование и измерения Ограниченный доступ Договор и протокол
Вычислительный центр Расчётные ресурсы Стоимость и зависимость Условия использования
Полупроводниковый производитель Изготовление образцов Технологическая несовместимость Производственная экспертиза
Разработчик ИИ Модели и инструменты Лицензионные ограничения Правовой режим
Инвестор Денежный капитал Несовпадение горизонтов Инвестиционное соглашение
Промышленный заказчик Прикладная задача и оплата Завышенные ожидания Проверяемые требования
5.2.18. Главный вывод раздела
Международные исследовательские партнёрства могут уменьшать потребность INM в собственной капиталоёмкой инфраструктуре и расширять доступ к специализированным компетенциям.
Однако их экономическая ценность должна подтверждаться результатами конкретных проектов.
Главный принцип состоит в том, что международное сотрудничество должно создавать дополнительную научно-технологическую ценность, а не только увеличивать число участников и объём формально заявленных ресурсов.
5.3. Производственная кооперация
5.3.1. От лабораторного исследования к производственной технологии
Физические исследования PICO и разработка систем NOO должны иметь возможность последующего практического применения.
Однако путь от научной демонстрации к промышленному продукту является самостоятельным технологическим процессом.
Например, создание одного работоспособного электронного устройства не означает возможности воспроизводимо изготовить тысячи аналогичных элементов.
Необходимо исследовать технологическую стабильность.
Допустимые отклонения.
Надёжность.
И полную себестоимость.
Поэтому INM должна заранее предусматривать производственную кооперацию.
Однако она не должна начинаться с обязательного создания собственного крупного завода.
5.3.2. Разделение проектирования и производства в электронике
Современная полупроводниковая отрасль использует различные организационные модели.
Например, fabless-компании специализируются на проектировании микросхем, используя внешние производственные мощности.
Foundry-предприятия предоставляют услуги полупроводникового изготовления.
А интегрированные производители объединяют проектирование и выпуск изделий.
Эти модели подробно рассматриваются в отраслевых материалах SIA [26].
Для PICO такое разделение может представлять экономический интерес.
Однако необходимо учитывать, что принципиально новая физическая архитектура может оказаться несовместимой с существующим производственным процессом.
Следовательно, модель fabless не является универсальным решением для всей программы PICO.
5.3.3. Почему собственная фабрика может быть преждевременной
Создание современного полупроводникового производства связано с высокой капиталоёмкостью.
Необходимо приобретать сложное оборудование.
Поддерживать чистые помещения.
Обеспечивать технологические материалы.
И организовывать систему контроля качества.
При этом завод требует определённой загрузки.
Если производственный спрос отсутствует, капитальные расходы могут оказаться экономически неоправданными.
Поэтому на первоначальном этапе INM целесообразно рассматривать партнёрские производственные возможности.
А собственную инфраструктуру создавать только при наличии специального обоснования.
5.3.4. Лабораторное производство PICO
Для ранних исследований необходимо использовать оборудование, позволяющее проверять физические гипотезы.
Например, системы подготовки образцов.
Тонкоплёночные технологии.
Атомарную метрологию.
И электрические испытания.
Однако лабораторное изготовление должно иметь отдельный статус.
Оно предназначено для проверки физической работоспособности.
Воспроизводимость серийного процесса требует дополнительных исследований.
Следовательно, производственная программа PICO должна развиваться по стадиям.
5.3.5. Пилотная технологическая линия
Следующая стадия может включать пилотное изготовление.
Его назначение заключается в исследовании устойчивости технологического процесса при увеличении объёма производства.
Например, необходимо определить, как изменяются характеристики нескольких партий.
Какие дефекты возникают.
И насколько воспроизводимы основные операции.
При этом пилотная линия не обязательно должна принадлежать INM.
Возможно использование партнёрской инфраструктуры.
Однако необходимо заранее установить доступность соответствующего процесса.
Особенно если речь идёт об атомарно-точных структурах.
5.3.6. Совместимость PICO с существующими производственными процессами
Одним из главных рисков является невозможность интеграции перспективной физической структуры в действующую производственную технологию.
Например, определённое устройство может требовать специальных температур.
Уникального размещения атомов.
Или несовместимых материалов.
Поэтому необходимо исследовать технологические ограничения до принятия решения о масштабировании.
Особенно важно учитывать загрязнение, межсоединения, контактные структуры и упаковку.
Следовательно, наличие успешного физического эффекта ещё не доказывает производственную пригодность.
5.3.7. Производственная архитектура электронного устройства
Для создания коммерческого устройства необходимо учитывать полный цикл.
Первоначально выполняется проектирование.
Затем изготавливаются структуры.
Проводится электрическое тестирование.
После этого могут потребоваться корпусирование и интеграция.
Затем — дополнительные испытания надёжности.
И только после этого изделие может передаваться потребителю.
Однако конкретная последовательность зависит от типа устройства.
Следовательно, производственная кооперация PICO должна проектироваться применительно к реальной электронной функции.
5.3.8. Производственный выход годных изделий
Для экономической оценки особенно важно учитывать выход годных изделий.
Например, экспериментальная технология может создавать определённое количество структур.
Но только часть из них соответствует установленным характеристикам.
В таком случае стоимость годного устройства может существенно превышать стоимость одной технологической операции.
Поэтому необходимо учитывать не только расход материалов.
Следует учитывать брак.
Повторные операции.
Контроль качества.
И испытания.
Следовательно, технологическая воспроизводимость должна иметь количественное производственное выражение.
5.3.9. Производственная зрелость
Необходимо разграничивать научно-технологическую готовность и готовность производственного процесса.
Для этого существуют различные методологические системы.
Например, Technology Readiness Levels применяются для оценки технологической зрелости [15].
А Manufacturing Readiness Levels предназначены для характеристики готовности производства.
В материалах iNEMI рассматриваются основные определения MRL и их соотношение с TRL [34].
Однако обе системы требуют квалифицированной предметной оценки.
Высокая технологическая зрелость не означает автоматического достижения необходимой производственной готовности.
5.3.10. Контроль производственных процессов
Для промышленного развития необходима система управления технологической стабильностью.
Она должна включать регистрацию параметров.
Контроль оборудования.
Оценку дефектов.
И анализ отклонений.
При этом методы статистического контроля следует выбирать в соответствии с природой процесса.
Например, для некоторых характеристик могут использоваться показатели пригодности процесса.
Но их применение требует соответствующих статистических условий.
Следовательно, нельзя автоматически приписывать экспериментальной технологии высокую производственную стабильность на основании нескольких удачных образцов.
5.3.11. Надёжность и долговечность
Для промышленного устройства необходимо исследовать сохранение характеристик во времени.
Например, электронный компонент может успешно работать при первоначальных измерениях.
Но деградировать после определённого периода эксплуатации.
Поэтому необходимо проводить испытания надёжности, соответствующие предполагаемой области применения.
При этом нельзя использовать один универсальный набор испытаний для всех перспективных электронных устройств.
Например, требования к лабораторному сенсору и автомобильной электронике различаются.
Следовательно, программа квалификации должна определяться на основании реального назначения изделия.
5.3.12. Производственная кооперация NOO
Для NOO производственная модель отличается от PICO.
Первоначальная ноотехнология может распространяться как программная система.
Или как программно-аппаратный комплекс на существующей вычислительной базе.
Поэтому физическое изготовление специализированного вычислительного оборудования не обязательно требуется на первом этапе.
Однако необходимо учитывать затраты на развёртывание, сопровождение и безопасность.
Особенно важно обеспечить воспроизводимость функциональных возможностей у разных пользователей.
Следовательно, тиражирование программного обеспечения не означает автоматической готовности коммерческого ноокомпьютера.
5.3.13. Аппаратная база первых ноокомпьютеров
Для первых продуктов NOO может использоваться существующее вычислительное оборудование.
Например, серверы.
Рабочие станции.
И специализированные вычислительные ускорители.
Однако необходимо исследовать экономическую эффективность каждой конфигурации.
Например, более производительная аппаратная система может уменьшать время выполнения задачи.
Но увеличивать стоимость вычислений.
Поэтому необходимо оценивать полную стоимость получения подтверждённого результата.
Следовательно, аппаратная архитектура NOO должна выбираться на основании реального функционального преимущества.
5.3.14. Возможное использование результатов PICO в NOO
В долгосрочной перспективе новые электронные устройства PICO потенциально могут использоваться в вычислительной инфраструктуре NOO.
Однако такой переход требует самостоятельного исследования.
Например, перспективный физический компонент должен обеспечивать улучшение законченной вычислительной функции.
При этом необходимо учитывать межсоединения.
Память.
Управление.
Энергопотребление.
И стоимость интеграции.
Следовательно, нельзя автоматически считать уменьшение размера отдельного электронного элемента доказательством преимущества полного ноокомпьютера.
5.3.15. Производственные партнёры
Для INM необходимо формировать сеть специализированных производителей.
Например, для изготовления экспериментальных электронных структур.
Корпусирования и тестирования.
Сборки вычислительных систем.
И поставки исследовательского оборудования.
Однако выбор партнёров должен учитывать возможности каждого производственного процесса.
Особенно важно проверять качество и договорные обязательства.
Следовательно, производственная кооперация должна основываться на технической квалификации поставщиков.
5.3.16. Контрактное производство и контроль интеллектуальных прав
При передаче изготовления внешнему предприятию необходимо определить права на используемые технические сведения.
Например, производитель может получить доступ к конструкции устройства.
Технологическому описанию.
И параметрам испытаний.
Однако такой доступ не обязательно должен включать право самостоятельно распространять соответствующую технологию.
Поэтому договоры должны устанавливать разрешённые способы использования и требования конфиденциальности.
При этом необходимо учитывать применимое законодательство.
5.3.17. Производственная устойчивость
Международные цепочки поставок могут обладать определёнными рисками.
Например, задержками оборудования.
Ограниченной доступностью материалов.
Или зависимостью от уникального производственного процесса.
Поэтому необходимо исследовать критические компоненты.
Определять возможные альтернативы.
И учитывать стоимость резервирования.
Однако полное дублирование всех производственных ресурсов может быть экономически нецелесообразным.
Следовательно, стратегия устойчивости должна зависеть от характера риска.
5.3.18. Главный вывод раздела
Производственная кооперация INM должна развиваться последовательно — от лабораторных экспериментов к пилотному изготовлению, квалификации технологических процессов и последующему промышленному выпуску.
Главное условие заключается в том, что промышленный масштаб должен определяться подтверждённой производственной готовностью и экономической целесообразностью, а не только научной новизной разработанного устройства.
5.4. Коммерциализация ноокомпьютеров и перспективных электронных устройств
5.4.1. Различие научного результата и коммерческого продукта
Для INM необходимо сохранять принципиальное разграничение между исследовательской демонстрацией и рыночным предложением.
Например, первый ноокомпьютер может выполнять определённые научные задачи.
Но это не означает, что он уже представляет готовый продукт.
Необходимо исследовать надёжность.
Удобство использования.
Безопасность.
Стоимость.
И условия сопровождения.
Аналогичным образом новое физическое устройство PICO может обладать значимой научной новизной, но не иметь экономически осуществимой производственной технологии.
Следовательно, коммерциализация требует отдельной программы.
5.4.2. Два первоначальных коммерческих направления
В рамках INM предлагается выделить два основных направления.
Первое — коммерциализация NOO.
Она может включать специализированные исследовательские программные системы, интеллектуально-креативные сервисы и программно-аппаратные комплексы.
Второе — коммерциализация PICO.
Она может включать физические электронные компоненты, технологические методы, материалы и лицензирование определённых технических решений.
Однако нельзя заранее предполагать одинаковые темпы развития.
NOO потенциально может раньше получить ограниченные коммерческие применения.
А PICO может потребовать более длительной физической и производственной проверки.
5.4.3. Первоначальный рынок NOO
Для первых ноокомпьютеров наиболее реалистичной может оказаться специализированная исследовательская область.
Например, научные лаборатории.
Инженерные подразделения.
Материаловедческие центры.
И организации, разрабатывающие сложные технологические решения.
Однако наличие потенциального применения не означает доказанного спроса.
Необходимо проводить интервью с пользователями.
Пилотные внедрения.
И независимую оценку практической полезности.
Следовательно, рыночная стратегия должна строиться от конкретного класса задач, а не от предполагаемого универсального рынка ноомашин.
5.4.4. Первый коммерческий продукт NOO
Для первоначальной коммерциализации целесообразно рассматривать узко специализированную исследовательскую систему.
Например, программную платформу для поиска и предварительной проверки материаловедческих гипотез.
Или систему интеллектуального планирования определённых экспериментов.
Однако необходимо заранее определить её функциональные границы.
Какие задачи поддерживаются.
Какие данные необходимы.
Какие результаты могут считаться подтверждёнными.
И какая роль сохраняется за исследователем.
Следовательно, первое коммерческое предложение должно быть ограниченным и проверяемым.
5.4.5. Формы коммерциализации NOO
Возможны различные модели.
Модель Содержание Основное ограничение
Локальное ПО Развёртывание у заказчика Сложность поддержки
Облачный сервис Доступ к исследовательским функциям Вычислительные и информационные затраты
Корпоративная лицензия Использование платформы организацией Контрактные обязательства
Программно-аппаратный комплекс Система на определённой аппаратной базе Интеграция и обслуживание
Исследовательская услуга Выполнение конкретных научных работ Зависимость от специалистов
Лицензирование методов Предоставление прав на алгоритмы Доказательство практической ценности
Выбор модели должен зависеть от потребностей пользователя и стоимости полного результата.
5.4.6. Коммерциализация не должна опережать научную проверку
Особенно важно избегать преждевременного использования термина «ноокомпьютер» как рекламного обозначения обычной интеллектуальной системы.
Если продукт выполняет только функции текстового поиска или генерации, необходимо описывать его действительные возможности.
Согласно авторской концепции настоящей книги, ноофункциональность предполагает воспроизводимое выполнение определённых когнитивно-креативных функций, включая содержательную проверку результатов.
Поэтому коммерческая терминология должна соответствовать независимой функциональной оценке.
Следовательно, название продукта не должно подменять доказательство его характеристик.
5.4.7. НооПК как перспективный продукт
Особое место в долгосрочной программе занимает персональный ноокомпьютер — НооПК.
Однако его нельзя автоматически отождествлять с обычным персональным компьютером, оснащённым нейронным процессором.
НооПК в авторской концепции предполагает более развитую организацию интеллектуально-креативной деятельности.
Например, самостоятельную исследовательскую память.
Работу со специализированными инструментами.
Формирование проверяемых гипотез.
И контролируемое совершенствование методов.
Следовательно, его коммерциализация должна начинаться только после проверки соответствующих функций.
5.4.8. Ценообразование NOO
Для установления коммерческой цены необходимо учитывать несколько факторов.
Стоимость вычислений.
Лицензии на используемые модели.
Хранение данных.
Поддержку.
Безопасность.
И независимую проверку результатов.
Однако себестоимость не является единственным основанием цены.
Необходимо исследовать экономическую ценность для пользователя.
Например, насколько уменьшается стоимость определённого исследовательского процесса.
Или повышается качество принимаемых технических решений.
Следовательно, ценовая модель должна учитывать реальную полезность и существующие альтернативы.
5.4.9. Экономика подтверждённой исследовательской функции
Особенно важно избегать ценообразования исключительно по количеству генерируемых ответов.
Например, система может создавать тысячи научных гипотез.
Но только небольшая часть окажется пригодной для содержательной проверки.
Поэтому целесообразно исследовать стоимость подтверждённого полезного результата.
Однако его определение должно быть предметным.
Для программирования — корректность работающего решения.
Для материаловедения — установленные характеристики.
Для физической инженерии — результат эксперимента или соответствующей научной проверки.
Следовательно, экономика NOO должна ориентироваться на доказанную полезность.
5.4.10. Сервисная модель и повторяющиеся доходы
Определённые функции NOO потенциально могут предоставляться по подписке или договору обслуживания.
Однако повторяющийся характер платежей не гарантирует высокой прибыльности.
Необходимо учитывать фактическую стоимость выполнения задач.
Стабильность пользователей.
Расходы на поддержку.
И стоимость привлечения новых клиентов.
Особенно важно исследовать, сохраняется ли положительная экономическая маржа при увеличении объёма использования.
Следовательно, коммерческая модель должна опираться на реальные данные пилотных внедрений.
5.4.11. Корпоративные пилотные внедрения
Для первых коммерческих проектов целесообразно использовать ограниченные внедрения.
Например, предоставить исследовательской лаборатории систему NOO для выполнения определённой задачи.
Заранее установить функциональные критерии.
Измерить затраты.
И сравнить результат с существующим методом.
Однако необходимо различать бесплатную экспериментальную апробацию и коммерчески подтверждённый спрос.
Положительный отзыв пользователя не обязательно означает готовность заключить платный договор.
Следовательно, необходимо отдельно оценивать техническую и рыночную результативность.
5.4.12. Коммерциализация PICO через технологические услуги
Для физических исследований одним из первоначальных источников экономической ценности могут стать специализированные технологические услуги.
Например, разработка определённого электронного интерфейса.
Измерение свойств материала.
Или выполнение заказного экспериментального исследования.
Однако такая деятельность должна соответствовать имеющейся лабораторной компетенции.
И не должна автоматически объявляться промышленным выпуском пикоэлектронных устройств.
Следовательно, коммерциализация может начинаться раньше массового производства.
5.4.13. Коммерциализация PICO через интеллектуальную собственность
Другой вариант связан с лицензированием определённых технических решений.
Например, нового способа формирования электронного контакта.
Или защищённой технологической процедуры.
Однако для получения лицензионных доходов необходимы не только юридические права.
Следует доказать практическую ценность решения.
И возможность его использования лицензиатом.
В работе Teece 1986 года показано значение дополнительных производственных и коммерческих активов для получения экономической выгоды от технологических инноваций [5].
Для INM соответствующее положение особенно важно.
Научное открытие само по себе не гарантирует присвоения его коммерческой ценности.
5.4.14. Оценка интеллектуальных активов
Для лицензирования необходимо устанавливать обоснованную стоимость прав.
WIPO рассматривает основные подходы к оценке интеллектуальной собственности, включая доходный, рыночный и затратный методы [30].
Однако полученная оценка зависит от предполагаемых условий использования.
Например, права на экспериментальную технологию могут иметь высокую потенциальную ценность.
Но не создавать немедленного денежного потока.
Следовательно, инвестиционная модель должна разграничивать оценочную стоимость интеллектуальных активов и реальные поступления.
5.4.15. Коммерциализация физического устройства
Если PICO создаёт функциональный электронный компонент, необходимо исследовать его рыночное применение.
Например, в специализированной измерительной аппаратуре.
Квантовых устройствах.
Или определённой вычислительной системе.
Однако возможность использования зависит от реальных характеристик.
Например, необходимости охлаждения.
Стабильности.
Производственного выхода.
И цены.
Поэтому нельзя считать любое атомарно-точное устройство потенциальной заменой массовой CMOS-электроники.
Следовательно, коммерческая стратегия должна быть предметно ограниченной.
5.4.16. Рыночное исследование
Для каждого перспективного продукта необходимо определить конкретного покупателя.
Какая проблема решается.
Какие существующие альтернативы доступны.
Каковы полные затраты внедрения.
И какой полезный результат ожидается.
Особенно важно учитывать стоимость перехода пользователя на новую технологию.
Например, новый электронный компонент может требовать изменения конструкции всей системы.
А интеллектуальная платформа — интеграции с существующими исследовательскими данными.
Следовательно, рыночная ценность определяется не только характеристиками самого продукта.
5.4.17. Совместные коммерческие решения PICO–NOO
В долгосрочной перспективе возможны продукты, объединяющие физические и интеллектуально-креативные технологии.
Например, исследовательская система, в которой NOO использует специализированные физические устройства PICO.
Однако подобная интеграция должна обладать проверенной функциональной ценностью.
Необходимо сравнивать её с доступными вычислительными и экспериментальными решениями.
При этом важно учитывать полную стоимость.
Следовательно, совместный продукт должен возникать из технической необходимости, а не исключительно из корпоративной структуры INM.
5.4.18. Условия коммерческого распространения
Перед продажей необходимо определить условия использования продукта.
Например, эксплуатационные ограничения.
Ответственность сторон.
Правовой режим данных.
Порядок обновления.
И допустимую степень автономности.
Особенно важно для NOO разграничивать исследовательскую рекомендацию и гарантированный научный результат.
Коммерческое соглашение не должно создавать ложное представление о достоверности автоматически сформированных гипотез.
Следовательно, научная добросовестность должна сохраняться в продуктовой документации.
5.4.19. Главный вывод раздела
Коммерциализация NOO и PICO должна развиваться по различным, но согласованным направлениям.
Для NOO первоначально перспективны специализированные исследовательские функции, программные платформы и услуги.
Для PICO — экспериментальные разработки, лицензирование и отдельные электронные компоненты при наличии подтверждённой производственной готовности.
Главный критерий коммерциализации заключается в наличии проверенного полезного результата, за который определённый пользователь действительно готов платить на экономически устойчивых условиях.
5.5. Экономическая модель Метаразвития
5.5.1. Особенность экономического объекта META
Экономическая модель Метаразвития существенно отличается от модели продажи отдельного устройства.
Её главным объектом становится результативность процесса создания последующих технологий.
Например, система может уменьшать стоимость поиска нового материала.
Повышать вероятность успешного эксперимента.
Или сокращать продолжительность инженерной разработки.
Однако такие преимущества должны быть проверяемыми.
Нельзя автоматически считать любое увеличение количества научных гипотез экономическим результатом.
Следовательно, необходимо определить, какие изменения научно-технологического процесса создают измеримую ценность.
5.5.2. Три источника возможной экономической ценности
Для первоначальной модели предлагается выделить три источника.
Первый — прямое улучшение исследовательского процесса.
Например, сокращение полного времени или стоимости получения результата.
Второй — создание нового технологического результата.
Например, нового электронного устройства или интеллектуально-креативной системы.
Третий — воспроизводимое совершенствование методов последующих исследований.
Именно третий источник соответствует наиболее сильной гипотезе META.
Однако необходимо учитывать, что перечисленные эффекты могут частично пересекаться.
Поэтому требуется предотвращать двойной экономический счёт.
5.5.3. Экономическая единица измерения
Для оценки необходимо установить единицу полезного результата.
Например, экспериментально подтверждённый материал с определёнными характеристиками.
Работоспособный инженерный прототип.
Или корректно решённую научно-техническую задачу.
При этом критерий должен быть одинаковым для сравниваемых методов.
Например, нельзя сопоставлять стоимость генерации расчётной гипотезы со стоимостью физически подтверждённого устройства.
Это различные стадии исследовательского процесса.
Следовательно, необходимо фиксировать одинаковый уровень завершённости результата.
5.5.4. Полная стоимость научно-технологического результата
Для экономической модели предлагается учитывать все существенные категории затрат.
Труд специалистов.
Вычисления.
Эксперименты.
Материалы.
Оборудование.
Проверку результатов.
Управление данными.
И инфраструктурные расходы.
Особенно важно включать затраты на неудачные исследования.
Иначе стоимость полезного результата может быть искусственно занижена.
Следовательно, полная стоимость должна определяться на уровне всего исследовательского портфеля.
5.5.5. Условный пример расчёта полной стоимости
Рассмотрим исключительно иллюстративный пример.
Предположим, традиционный метод позволяет получить определённый подтверждённый результат при полной стоимости 100 условных денежных единиц.
Новая система NOO уменьшает непосредственные исследовательские расходы до 60 единиц.
Однако дополнительно требуются затраты на независимую проверку — 18 единиц.
Специализированные вычисления — 14 единиц.
И относимая часть инфраструктуры — 16 единиц.
В результате полная стоимость новой процедуры составляет 108 условных единиц.
Компонент Условная стоимость
Традиционный полный метод 100
NOO: непосредственные исследования 60
NOO: дополнительная проверка 18
NOO: специализированные вычисления 14
NOO: инфраструктура 16
NOO: полная стоимость 108
Следовательно, в данном условном примере новая система уменьшила отдельные исследовательские расходы, но не обеспечила экономического преимущества полного процесса.
Эти числа являются исключительно методологической иллюстрацией.
Они не представляют результаты деятельности INM и не должны использоваться как её фактический финансовый прогноз.
5.5.6. Время и стоимость как самостоятельные характеристики
Необходимо учитывать, что уменьшение времени не обязательно приводит к уменьшению расходов.
Например, организация может ускорить исследование посредством параллельной работы нескольких дорогих экспериментальных установок.
В результате календарный цикл сократится.
Но финансовые затраты возрастут.
В некоторых случаях подобный компромисс экономически оправдан.
Например, если скорость выхода на рынок обладает высокой ценностью.
Однако для научной оценки необходимо явно указывать соответствующие условия.
Следовательно, время и стоимость должны измеряться отдельно.
5.5.7. Качество результата
Экономическая модель должна учитывать качество.
Например, новая методика позволяет создать электронное устройство дешевле.
Но его надёжность оказывается ниже.
В таком случае сравнительная оценка должна учитывать дополнительные эксплуатационные расходы и риски.
Аналогично интеллектуальная система может ускорять формирование технических решений.
Но увеличивать стоимость проверки ошибок.
Следовательно, необходимо оценивать не только непосредственную цену разработки, но и полезные характеристики результата.
5.5.8. Экономика последовательных исследовательских циклов
Для Метаразвития особенно важен анализ нескольких последовательных исследований.
Например, первая версия метода используется в одной серии задач.
После её завершения создаётся новая версия.
Затем она проверяется на другой серии.
И далее возможно следующее изменение.
Однако необходимо учитывать сложность задач.
Если последующие исследования становятся проще, уменьшение стоимости не доказывает совершенствования метода.
Поэтому необходимо использовать сопоставимые контрольные условия.
5.5.9. Методологическое улучшение и увеличение ресурсов
Одной из основных проблем является разграничение интеллектуального улучшения и ресурсного расширения.
Например, новая NOO может использовать значительно более мощные вычислительные средства.
В результате она выполняет определённые задачи быстрее.
Однако соответствующее ускорение не обязательно связано с совершенствованием исследовательского метода.
Поэтому необходимо оценивать эффективность при сопоставимых ресурсах.
И отдельно исследовать преимущества от увеличения вычислительных мощностей.
Следовательно, экономическая модель META должна учитывать причинную структуру технологического результата.
5.5.10. Потенциальный накопительный эффект
В теоретической концепции Метаразвития предполагается возможность последовательного накопления методологических улучшений.
Например, новая система исследования материалов позволяет эффективнее разрабатывать следующую версию.
Однако подобный процесс не должен автоматически считаться экспоненциальным.
Физические ограничения продолжают действовать.
Сложность задач может возрастать.
А стоимость проверки — увеличиваться.
Поэтому экономическая модель должна использовать сценарии.
Например, устойчивого ограниченного улучшения.
Замедления эффективности.
И отсутствия дополнительного эффекта.
Следовательно, самоускорение должно рассматриваться как проверяемая гипотеза, а не как исходное финансовое допущение.
5.5.11. Экономическая ценность организационного обучения
В рамках INM могут совершенствоваться не только физические и интеллектуальные методы.
Например, процедуры выбора проектов.
Распределения ресурсов.
И международной кооперации.
Однако соответствующие улучшения также должны оцениваться.
Например, сокращение времени административного согласования имеет ценность, если не ухудшает качество научной проверки.
Следовательно, организационное обучение может представлять компонент экономической модели META.
Но его нельзя автоматически приравнивать к фундаментальному технологическому ускорению.
5.5.12. Частная и общественная экономическая ценность
Особое значение имеет различие между результатами, получаемыми корпорацией, и более широкими общественными последствиями.
Например, опубликованная научная методика может приносить пользу многим независимым исследовательским организациям.
Но INM не обязательно получает прямой денежный доход от каждого её применения.
В теории технологий общего назначения Bresnahan и Trajtenberg рассматривали экономическое значение технологических взаимодополнений и широкого распространения инноваций [8].
Для META это представляет важное теоретическое основание.
Однако подобная аналогия не доказывает, что проектируемая технология уже является технологией общего назначения.
Следовательно, необходимо отдельно оценивать частную коммерческую выгоду и общественную научно-технологическую ценность.
5.5.13. Присвоение экономической ценности
В работе Teece [5] было показано, что создатель технологической инновации не всегда получает основную часть возникающей экономической выгоды.
Значение имеют дополнительные производственные, организационные и коммерческие возможности.
Для INM этот принцип особенно важен.
Например, PICO может создать новый физический материал.
Но его промышленное освоение потребует технологической инфраструктуры.
А NOO может разработать новый исследовательский метод.
Но его распространение потребует программной платформы, поддержки и доверия пользователей.
Следовательно, экономическая модель должна включать механизм передачи результата от исследования к практическому применению.
5.5.14. Дополнительные активы
Для реализации ценности новых технологий могут потребоваться дополнительные ресурсы.
Например, производственные мощности.
Сервисная инфраструктура.
Интеллектуальные права.
И доступ к рынку.
В работе Adner и Kapoor 2010 года исследовалось влияние технологических взаимозависимостей внутри инновационных экосистем [7].
Для INM соответствующие положения имеют непосредственное значение.
Например, успех перспективного электронного устройства может зависеть от развития совместимых систем упаковки и измерения.
Следовательно, необходимо анализировать не только собственные технологические компоненты, но и готовность окружающей производственной экосистемы.
5.5.15. Экономическая модель NOO
Для NOO потенциально возможны различные источники доходов.
Продажа программно-аппаратных комплексов.
Лицензирование программного обеспечения.
Подписка на специализированные исследовательские функции.
Договорные научно-технические работы.
И лицензирование определённых алгоритмов.
Однако каждый источник требует самостоятельной оценки.
Например, сервисная модель должна учитывать стоимость вычислений при реальном использовании.
А лицензионная модель — наличие необходимых прав.
Следовательно, NOO не должна строить прогноз выручки исключительно на потенциальном размере рынка искусственного интеллекта.
5.5.16. Экономическая модель PICO
Для PICO могут рассматриваться различные модели.
Лицензирование технологического процесса.
Продажа специализированных электронных компонентов.
Предоставление исследовательских услуг.
И совместное промышленное освоение.
Однако первоначальные физические результаты могут иметь ограниченную коммерческую применимость.
Поэтому нецелесообразно заранее рассчитывать значительную выручку от массовой пикоэлектроники.
Следовательно, экономическая модель должна включать вероятностные и условные сценарии.
5.5.17. Экономическая модель META
Для генеральной технологии можно рассматривать несколько направлений получения экономической ценности.
Например, лицензирование подтверждённых исследовательских методов.
Предоставление платформы автоматизированного научно-технологического поиска.
Участие в совместных программах разработки новых технологий.
И использование META для повышения эффективности собственных проектов.
Однако необходимо избегать двойного счёта.
Если внутреннее применение META уменьшило стоимость исследования PICO, соответствующее преимущество нельзя одновременно считать полностью независимой выручкой META и экономией PICO на уровне консолидированной корпорации.
Следовательно, управленческий учёт должен различать внутренний трансферт и денежные поступления от внешних пользователей.
5.5.18. Инвестиционная оценка
Для долгосрочных проектов необходимо исследовать ожидаемые денежные потоки.
Возможную стоимость последующего финансирования.
И инвестиционные риски.
Одним из традиционных инструментов является чистая приведённая стоимость — NPV.
Она учитывает временную стоимость будущих денежных потоков.
Однако при фундаментальной научной неопределённости исходные прогнозы могут обладать низкой достоверностью.
Поэтому целесообразно дополнять подобную оценку анализом сценариев.
И возможностью прекращения или изменения проекта.
Следовательно, использование стандартных финансовых моделей должно сопровождаться критической оценкой их предпосылок.
5.5.19. Реальные опционы
Для INM особенно важна возможность сохранять право на будущие инвестиционные решения.
Например, первоначальное финансирование физического эксперимента предоставляет возможность получить информацию.
После этого организация может решить, следует ли инвестировать в пилотное производство.
Подобный подход соответствует логике реальных опционов, рассмотренной Dixit и Pindyck [6].
Однако он не означает, что любое ожидание является выгодным.
Задержка может приводить к утрате специалистов, рынков или исследовательских возможностей.
Следовательно, инвестиционная гибкость должна оцениваться в конкретных условиях.
5.5.20. Риск потери ликвидности
Даже перспективная технологическая программа может прекратить деятельность вследствие недостатка доступных денежных средств.
Поэтому необходимо регулярно оценивать финансовую устойчивость.
Например, текущие платежи.
Подтверждённые будущие поступления.
Расходы на завершение действующих экспериментов.
И стоимость безопасного прекращения отдельных проектов.
Особенно важно учитывать, что будущая продажа интеллектуальных прав не является гарантированным источником ликвидности.
Следовательно, финансовая устойчивость должна иметь приоритет перед неоправданным расширением.
5.5.21. Энергетическая составляющая NOO
Для интеллектуально-креативных вычислений необходимо учитывать энергию.
Особенно если система использует значительные вычислительные мощности.
В докладе IEA 2026 года рассмотрены растущие энергетические потребности мировой инфраструктуры искусственного интеллекта [46].
Однако соответствующие глобальные показатели не определяют автоматически стоимость отдельной системы NOO.
Она зависит от аппаратной конфигурации.
Режима работы.
И цены электроэнергии.
Поэтому экономическая модель должна учитывать реальные условия эксплуатации.
5.5.22. Сценарная оценка Метаразвития
Для первоначального финансового планирования предлагается использовать несколько сценариев.
Сценарий Научно-технологическое состояние Экономическое следствие
A. Предметные результаты PICO и NOO создают отдельные полезные решения Возможна ограниченная коммерциализация
B. Методологическое преимущество Подтверждено улучшение определённого исследовательского метода Возможна экономия и лицензирование
C. Устойчивая переносимость Преимущество подтверждается в нескольких областях Возможность расширения применения
D. Отсутствие преимущества META Метатехнологическая гипотеза не подтверждена Пересмотр или ограничение генеральной программы
E. Производственное ограничение Технология физически работает, но экономически неготова Продолжение НИОКР без массового выпуска
Таблица представляет проектную систему сценариев.
Ни один из них не должен рассматриваться как гарантированный прогноз.
5.5.23. Главный вывод раздела
Экономическая модель Метаразвития должна учитывать три различных источника ценности: создание новых технологий, повышение эффективности их разработки и проверяемое совершенствование методов последующих исследований.
Однако соответствующие преимущества должны оцениваться по полному результату, включая стоимость проверки, вычислений, неудачных проектов и инфраструктуры.
Главная экономическая гипотеза META заключается в возможности воспроизводимо повышать эффективность создания последующих технологий, но такая возможность должна подтверждаться последовательными сравнительными исследованиями, а не выводиться из стратегической концепции.
5.6. Критерии перехода к промышленному производству
5.6.1. Необходимость специального решения
Одним из наиболее значимых этапов развития INM должен стать переход от лабораторных результатов к промышленному производству.
Однако такое решение нельзя принимать исключительно на основании научной новизны.
Необходимо учитывать техническую зрелость.
Воспроизводимость.
Надёжность.
Экономическую эффективность.
Рыночную применимость.
И юридическую допустимость.
Следовательно, для INM необходима самостоятельная система критериев промышленного перехода.
5.6.2. Научное подтверждение физического принципа
Первым условием для PICO является достоверность физического результата.
Например, необходимо подтвердить работоспособность нового электронного устройства.
Измерить его характеристики.
И установить границы применимости.
Однако единичный успешный эксперимент не является достаточным основанием для серийного производства.
Следовательно, необходима дальнейшая инженерная и производственная проверка.
5.6.3. Технологическая готовность
В международной практике используются методы оценки Technology Readiness Levels.
Руководство GAO рассматривает процедуры оценки зрелости технологий и связанных рисков [15].
Для INM соответствующий подход может применяться при планировании перехода от лабораторной системы к интегрированному продукту.
Однако необходимо учитывать различие физических и интеллектуальных технологий.
Устройство PICO и исследовательская платформа NOO требуют разных функциональных испытаний.
Следовательно, одна численная шкала не должна заменять предметную проверку.
5.6.4. Производственная готовность
Следующим условием является способность воспроизводимо изготавливать изделие.
Для этого могут использоваться подходы Manufacturing Readiness Levels [34].
Они ориентированы на оценку зрелости производственных процессов.
Однако необходимо учитывать, что MRL не является показателем финансовой прибыльности.
Производственно готовая технология может оставаться экономически нецелесообразной.
Поэтому требуется отдельная коммерческая оценка.
5.6.5. Воспроизводимость изделий
Перед промышленным переходом необходимо исследовать характеристики нескольких производственных партий.
Например, физическая электронная структура должна сохранять установленную функцию.
При допустимом распределении параметров.
И приемлемой доле брака.
Особенно важно учитывать различия между лабораторными и производственными условиями.
Следовательно, необходимо подтверждать стабильность технологического процесса.
5.6.6. Метрологическая достоверность
Для физических устройств требуется соответствующая система измерений.
Необходимо обеспечить калибровку оборудования.
Документирование методик.
И оценку неопределённости.
Общие принципы представлены в JCGM 100:2008 [35].
Однако конкретные методы должны соответствовать техническому объекту.
Следовательно, переход к промышленному выпуску требует воспроизводимой измерительной инфраструктуры.
5.6.7. Надёжность и ресурс
Одним из обязательных условий является проверка работы изделия на протяжении предполагаемого срока эксплуатации.
Например, необходимо исследовать деградацию характеристик.
Влияние окружающей среды.
И возможные механизмы отказа.
Однако испытания должны соответствовать области применения.
Для специализированного лабораторного компонента и массовой потребительской электроники требования могут различаться.
Следовательно, нельзя использовать единый универсальный набор испытаний для всех изделий PICO.
5.6.8. Производственная себестоимость
Необходимо определять стоимость годного изделия.
Она должна учитывать материалы.
Оборудование.
Труд.
Энергию.
Брак.
Испытания.
И соответствующую долю общих расходов.
Особенно важно учитывать зависимость себестоимости от фактического объёма производства.
Например, опытная партия может обладать высокой себестоимостью.
Но это не означает, что она обязательно снизится до конкурентоспособного уровня при масштабировании.
Следовательно, необходимо обосновывать прогноз производственного обучения.
5.6.9. Наличие спроса
Производственная готовность сама по себе не гарантирует коммерческого успеха.
Для перехода к выпуску необходимо установить возможный спрос.
Например, получить подтверждённые требования потенциальных заказчиков.
Выполнить пилотные поставки.
И исследовать условия закупки.
Однако письма о заинтересованности не обязательно равнозначны твёрдым заказам.
Следовательно, коммерческая оценка должна разграничивать потенциальный и договорно подтверждённый спрос.
5.6.10. Конкурентоспособность
Новая технология должна оцениваться относительно существующих альтернатив.
Например, атомарно-точное устройство может обладать определённой уникальной характеристикой.
Но его изготовление может быть дорогим.
Поэтому необходимо установить, в каких конкретных задачах соответствующее преимущество действительно полезно.
Особенно важно учитывать полную стоимость интеграции.
Следовательно, промышленный переход должен основываться на предметной конкурентоспособности.
5.6.11. Качество промышленной организации
К октябрю 2026 года действующей редакцией общего международного стандарта системы менеджмента качества является ISO 9001:2026, опубликованная 16 сентября 2026 года [33].
Она заменила ISO 9001:2015.
Для INM соответствующий документ может использоваться как основа управления качеством.
Однако наличие системы менеджмента качества не доказывает физическую работоспособность конкретного нового устройства.
Необходимо отдельно выполнять продуктовую и технологическую квалификацию.
Кроме того, сертификация по ISO 9001 не является универсально обязательной для всех видов продукции.
Применимые требования должны определяться конкретным рынком и договором.
5.6.12. Соответствие отраслевым требованиям
Для различных видов изделий могут существовать специальные нормы безопасности, электромагнитной совместимости и надёжности.
Однако они зависят от назначения продукта.
Например, медицинская электронная система может требовать дополнительных проверок.
А промышленный измерительный прибор — других.
Поэтому нельзя заранее объявлять определённый набор сертификатов обязательным для всей PICO.
Следовательно, нормативная программа должна разрабатываться для каждого конкретного изделия.
5.6.13. Критерии промышленного перехода NOO
Для ноокомпьютеров необходимо использовать самостоятельную систему.
Например, программная платформа может не требовать создания нового физического электронного производства.
Но должна обеспечивать функциональную надёжность.
Информационную безопасность.
Управление версиями.
И предсказуемую стоимость эксплуатации.
Особенно важно проверять, сохраняется ли качество при увеличении числа пользователей.
Следовательно, промышленный переход NOO не следует отождествлять с массовым изготовлением специализированных микросхем.
5.6.14. Безопасность интеллектуальной автономности
Если коммерческая система NOO получает доступ к внешним инструментам, необходимо определять допустимые полномочия.
Например, чтение научных данных.
Выполнение расчётов.
Или управление определёнными автоматизированными операциями.
При этом уровень риска может существенно различаться.
Для проектирования могут использоваться NIST AI RMF [47] и ISO/IEC 42001:2023 [48].
Однако они не заменяют самостоятельного испытания конкретной архитектуры.
Следовательно, автономность должна расширяться только при наличии соответствующих подтверждений.
5.6.15. Защита интеллектуальных прав
Перед промышленным выпуском необходимо установить правомерность использования всех существенных технологических компонентов.
Например, патентных решений.
Программных библиотек.
Исходных материалов.
И технологических процессов.
Особенно важно проводить анализ свободы коммерческого использования — freedom to operate.
WIPO рассматривает его как самостоятельный элемент стратегии коммерциализации [31].
Следовательно, собственный патент не означает автоматического права использовать все необходимые технологии третьих лиц.
5.6.16. Договорная готовность поставщиков
Для промышленного выпуска необходимо иметь подтверждённые условия поставок.
Например, производственного оборудования.
Материалов.
Электронных компонентов.
И услуг испытаний.
Однако предварительная договорённость не всегда гарантирует фактическую доступность ресурса.
Поэтому необходимо учитывать производственные сроки и альтернативные источники.
Особенно важно анализировать критически зависимые компоненты.
5.6.17. Финансовая готовность
Одним из обязательных условий является наличие ресурсов для перехода к производству.
Например, финансирование пилотной партии.
Оборотного капитала.
Контроля качества.
И возможных гарантийных обязательств.
Однако инвестиционная привлекательность не означает автоматического наличия денежных средств.
Поэтому промышленный проект должен иметь подтверждённую финансовую модель.
И реалистичный прогноз движения денежных средств.
5.6.18. Независимый промышленный аудит
Перед переходом к серийному производству целесообразно проводить независимую экспертизу.
Она должна включать оценку технической готовности.
Производственной воспроизводимости.
Надёжности.
Экономической модели.
И правового режима.
При этом необходимо предусматривать возможность отрицательного заключения.
Особенно важно не превращать производственный аудит в формальное подтверждение уже принятого инвестиционного решения.
5.6.19. Последовательность промышленного перехода
Для INM предлагается следующая система.
P0 — лабораторное физическое или функциональное подтверждение.
P1 — воспроизводимый экспериментальный прототип.
P2 — технологически подготовленный демонстратор.
P3 — пилотное производство или пилотное развёртывание.
P4 — независимая квалификация и экономическая проверка.
P5 — решение о промышленном выпуске.
Однако обозначения P0–P5 в данной производственной схеме могут создавать путаницу с ранее предложенной авторской шкалой PICO.
Поэтому для практической документации целесообразно использовать другое обозначение.
5.6.20. Авторские производственные рубежи INM
Во избежание смешения классификаций предлагается использовать обозначения MFG-0 — MFG-5.
Рубеж Содержание Основное доказательство
MFG-0 Функциональная научная демонстрация Проверенная работоспособность
MFG-1 Воспроизводимый прототип Повторные испытания
MFG-2 Подготовленный технологический процесс Документированная процедура
MFG-3 Пилотное изготовление или развёртывание Стабильные опытные партии
MFG-4 Квалификация продукта и экономики Надёжность, качество, себестоимость
MFG-5 Разрешение на промышленный выпуск Независимое инвестиционное решение
Данная шкала является авторской управленческой схемой.
Она не представляет международный стандарт MRL.
И не должна автоматически приравниваться к TRL либо к авторским шкалам P0–P5 и N0–N5.
5.6.21. Различие промышленного перехода PICO, NOO и META
Необходимо учитывать различную природу трёх направлений.
Направление Объект промышленного перехода Основное ограничение
PICO Электронные материалы, устройства, процессы Производственная воспроизводимость
NOO Исследовательские программные и аппаратные системы Функциональная надёжность и эксплуатационная экономика
META Проверенные методы исследовательской деятельности Воспроизводимость преимуществ на новых задачах
Например, физическая технология PICO может потребовать пилотной производственной линии.
NOO — программного развёртывания и функциональной квалификации.
А META — передачи подтверждённой методологии другому исследовательскому коллективу.
Следовательно, промышленное развитие должно учитывать специфику каждого объекта.
5.6.22. Решение о собственном производстве
Для PICO необходимо отдельно определять, целесообразно ли создавать собственную производственную инфраструктуру.
Возможны различные варианты.
Продолжение договорного изготовления.
Совместное предприятие.
Лицензирование технологии.
Или собственное специализированное производство.
Однако решение должно учитывать капитальные расходы.
Ожидаемый объём выпуска.
Степень технологической уникальности.
И риски зависимости от поставщиков.
Следовательно, собственный завод не должен рассматриваться как обязательная конечная форма каждой успешной физической разработки.
5.6.23. Решение о масштабировании NOO
Для NOO промышленный переход может осуществляться посредством расширения числа пользователей.
Однако необходимо контролировать изменение стоимости предоставления услуги.
Например, облачная система может испытывать увеличение вычислительных затрат.
А локальная установка — требовать значительного технического сопровождения.
Поэтому необходимо исследовать масштабируемость.
Особенно важно учитывать информационную безопасность и сохранение качества результатов.
5.6.24. Решение о распространении META
Для подтверждённого метода Метаразвития необходимо установить возможность применения вне исходной исследовательской группы.
Например, метод был создан в программе PICO.
Затем используется другой лабораторией.
И демонстрирует преимущество на новых задачах.
Подобный результат может представлять существенный шаг к практической воспроизводимости META.
Однако необходимо учитывать условия переноса.
Другую квалификацию исследователей.
Доступность оборудования.
И стоимость адаптации.
Следовательно, распространение метода должно сопровождаться независимой проверкой.
5.6.25. Возможность отказа от промышленного перехода
Одним из важнейших принципов является право не переходить к массовому производству.
Например, лабораторная технология может оказаться физически интересной, но экономически неконкурентоспособной.
Или интеллектуальная система — недостаточно надёжной.
В таких условиях преждевременное масштабирование способно создавать значительные финансовые потери.
Поэтому необходимо предусмотреть продолжение фундаментальных исследований без обязательного промышленного выпуска.
Следовательно, отрицательное решение может представлять экономически рациональный результат.
5.6.26. Главный вывод раздела
Переход INM к промышленному производству должен определяться совокупностью научных, технических, производственных, экономических и правовых критериев.
Главный принцип заключается в том, что промышленная готовность не возникает автоматически вследствие научного успеха: она требует отдельного доказательства воспроизводимости, качества, спроса, производственной экономики и устойчивости цепочки создания продукта.
Обобщённая финансово-промышленная модель INM
На основании рассмотренных разделов предлагается выделить шесть взаимосвязанных контуров.
Первый — инвестиционный.
Он обеспечивает финансирование научно-технологических программ и контроль капитальных решений.
Второй — исследовательский.
Он объединяет автономные программы PICO и NOO с генеральным контуром META.
Третий — партнёрский.
Он обеспечивает доступ к международным научным и производственным ресурсам.
Четвёртый — промышленный.
Он организует переход от лабораторного результата к воспроизводимой производственной технологии.
Пятый — коммерческий.
Он предназначен для создания экономической ценности на основе подтверждённых продуктов, услуг и интеллектуальных прав.
Шестой — метатехнологический.
Он исследует возможность повышать результативность последующих научно-технологических циклов.
Однако необходимо подчеркнуть, что экономическая эффективность всей системы не может определяться как простая сумма показателей отдельных контуров.
Между ними существуют ресурсные и организационные взаимозависимости.
Например, развитие NOO может повышать эффективность PICO.
Но может также увеличивать вычислительную стоимость.
Или усложнять исследовательскую инфраструктуру.
Поэтому интегральная оценка должна учитывать полный результат.
Система финансовых контрольных решений
Для практической реализации предлагается использовать следующую схему.
Этап Объект финансирования Критерий продолжения
F0 Организационная подготовка Юридическая и ресурсная готовность
F1 Первоначальные исследования Работоспособные научные процедуры
F2 Предметные эксперименты Независимые результаты PICO и NOO
F3 Совместная интеграция Подтверждённый полный цикл
F4 Методологическое улучшение Преимущество на новых задачах
F5 Пилотная коммерциализация Практическая ценность и спрос
F6 Промышленное масштабирование Производственная и финансовая готовность
Данная система представляет авторскую инвестиционно-управленческую модель.
Она не является международным стандартом.
При этом финансирование различных направлений может происходить параллельно.
Например, программа NOO может перейти к ограниченной коммерциализации раньше определённой физической технологии PICO.
А программа META может продолжать фундаментальное исследование методологического улучшения.
Следовательно, финансовая архитектура должна сохранять гибкость.
Финансовые результаты пяти лет: проектная система оценки
Поскольку в предыдущей главе была предложена пятилетняя программа создания INM, необходимо установить её финансовое продолжение.
Период Главная инвестиционная задача Экономический результат
Подготовительный этап Организация и ресурсная модель Подтверждённые условия запуска
Первый год Формирование инфраструктуры Работоспособная исследовательская база
Второй год Предметные испытания Данные о стоимости результатов
Третий год Интеграция PICO–NOO Оценка дополнительного эффекта
Четвёртый год Проверка META Данные о методологическом преимуществе
Пятый год Демонстраторы и подготовка масштабирования Инвестиционное решение о следующей стадии
При этом экономический результат не обязательно означает положительную бухгалтерскую прибыль.
Например, первый исследовательский год может завершиться расходами на создание инфраструктуры.
Но предоставить необходимые предпосылки для последующих исследований.
Однако подобные затраты должны соответствовать утверждённой программе.
И сопровождаться контролем их результативности.
Три сценария дальнейшего развития
Для завершения пятилетней программы необходимо рассматривать несколько альтернатив.
Сценарий A. Подтверждённая ограниченная META
Получены воспроизводимые методологические преимущества в определённой области.
Возможна разработка коммерческой исследовательской платформы.
Однако необходимо отдельно проверять переносимость соответствующего метода.
Сценарий B. Коммерчески полезные NOO и PICO без доказанной META
Первые субтехнологии создают полезные продукты и услуги.
Но сильная гипотеза опережения опережения пока не подтверждена.
В этом случае возможно самостоятельное развитие соответствующих направлений.
Однако нельзя объявлять всю генеральную технологию созданной.
Сценарий C. Высокая научная ценность при недостаточной производственной готовности
Получены важные физические или интеллектуально-креативные результаты.
Но промышленный выпуск остаётся экономически или технически преждевременным.
В таком случае целесообразно продолжать ограниченные исследования и партнёрские программы.
Сценарий D. Отрицательная технологическая проверка
Основные гипотезы не получили необходимого подтверждения.
Тогда следует пересмотреть программу.
Возможно изменение исследовательских направлений.
Или прекращение отдельных проектов.
Однако полученные данные должны сохраняться для научного анализа.
Заключение к главе 5
В настоящей главе рассмотрены финансовые, инвестиционные, кооперационные и производственные основания проекта International NooMachines.
Показано, что практическая реализация генеральной технологии Метаразвития требует самостоятельной экономической архитектуры.
Она должна обеспечивать финансирование первоначальных исследований.
Международную научно-технологическую кооперацию.
Переход к изготовлению экспериментальных и промышленных устройств.
Коммерциализацию подтверждённых результатов.
И воспроизводимую оценку эффективности последующих исследовательских процессов.
Первое основное положение связано с исходными инвестициями.
Для INM необходимо разграничивать расходы на META, PICO и NOO.
При этом их научные программы обладают различными инвестиционными профилями.
Физическая программа PICO потенциально требует дорогостоящего экспериментального оборудования и сложных технологических процессов.
Интеллектуально-креативная программа NOO может начинать развитие на существующей вычислительной инфраструктуре.
А генеральная программа META должна с самого начала обеспечивать независимую оценку научно-технологических преимуществ.
Следовательно, нельзя определять единую финансовую модель для всех трёх направлений без учёта их специфики.
Особое значение имеет принцип поэтапности.
Инвестиции должны увеличиваться по мере получения подтверждённых результатов.
При этом необходимо сохранять возможность пересмотра или прекращения отдельных исследований.
Но научно содержательный отрицательный результат также должен учитываться.
Именно такая организация позволяет уменьшать стоимость неопределённости.
Второе положение связано с международными исследовательскими партнёрствами.
Показано, что доступ к специализированной инфраструктуре может быть экономически целесообразнее немедленного создания собственных лабораторий и производственных комплексов.
Особенно важны партнёрства в области перспективной электроники, материаловедения и интеллектуальных вычислений.
Однако международная кооперация должна основываться на реальных научных задачах и договорных обязательствах.
Предполагаемое участие партнёра не является подтверждённым ресурсом.
А возможность подачи заявки на исследовательский грант не означает получения финансирования.
Следовательно, финансовая модель INM должна учитывать только надлежащим образом подтверждённые поступления.
Третье положение связано с производственной кооперацией.
Показано, что первоначальная PICO не должна автоматически ориентироваться на создание собственного крупного полупроводникового завода.
Возможны договорные лаборатории.
Пилотные технологические линии.
И специализированное изготовление отдельных устройств.
Однако производственный маршрут должен определяться технической совместимостью и экономической целесообразностью.
При этом необходимо различать научную демонстрацию и воспроизводимый производственный процесс.
Особое значение имеют технологическая стабильность, выход годных изделий, надёжность и стоимость интеграции.
Четвёртое положение связано с коммерциализацией.
Для NOO первоначально могут представлять интерес специализированные исследовательские программные системы.
Интеллектуально-креативные услуги.
И ограниченные программно-аппаратные комплексы.
Однако первые коммерческие ноокомпьютеры должны обладать независимо подтверждённой функциональностью.
Недостаточно использовать перспективное название.
Необходимо установить действительные когнитивно-креативные возможности.
И стоимость полезного результата.
Для PICO коммерциализация может включать технологические услуги, лицензирование и производство определённых электронных устройств.
Но её масштаб зависит от физической, инженерной и производственной зрелости.
Следовательно, нельзя заранее предполагать немедленную массовую замену современной электронной элементной базы.
Пятое положение связано с экономической моделью Метаразвития.
Показано, что её основным объектом становится не только создание определённого продукта.
Необходимо измерять эффективность самого научно-технологического процесса.
В частности, время.
Полную стоимость.
Качество.
И воспроизводимость.
При этом необходимо учитывать затраты на неудачные эксперименты и независимую проверку.
Особенно важно избегать двойного счёта.
Например, если применение META уменьшило стоимость внутреннего исследования PICO, соответствующая экономия не должна одновременно представляться как независимая внешняя выручка генерального центра.
Для корректной финансовой оценки необходимо использовать консолидированный подход.
Однако экономическая ценность не ограничивается только прямыми поступлениями корпорации.
Подтверждённые научные методы могут приносить более широкую общественную пользу.
Но подобная польза должна оцениваться отдельно от доходов INM.
Шестое положение связано с критериями промышленного перехода.
Показано, что создание лабораторного прототипа ещё не означает промышленной готовности.
Необходимо исследовать производство.
Надёжность.
Стоимость.
Спрос.
И правовые условия.
Особое значение имеют различия между технологической и производственной зрелостью.
Поэтому при проектировании INM предлагается использовать существующие методологические инструменты TRL и MRL.
Однако они не должны подменять физическую и экономическую проверку.
Для внутреннего управления предложена самостоятельная последовательность производственных рубежей MFG-0 — MFG-5.
Она предназначена для разграничения лабораторного результата, пилотного производства и обоснованного решения о промышленном выпуске.
Но эта система является авторской проектной классификацией.
Она не представляет международный стандарт.
Особое значение имеет право отказаться от преждевременного масштабирования.
Научно ценное устройство может не обладать достаточной экономической конкурентоспособностью.
Перспективный ноокомпьютер может требовать дополнительной проверки.
А методология META — не демонстрировать устойчивого преимущества на независимых задачах.
В таких условиях наиболее рациональным решением может стать продолжение ограниченных исследований.
Или изменение первоначальной технологической траектории.
Следовательно, промышленная стратегия INM должна основываться на доказанных результатах.
Необходимо также учитывать динамику мировой электронной промышленности и искусственного интеллекта.
Обе области обладают значительными возможностями.
Но одновременно сталкиваются с ограничениями.
Высокой капиталоёмкостью.
Ростом энергопотребления.
Сложностью производственной интеграции.
И необходимостью независимой проверки новых технических решений.
Поэтому экономическая модель Метаразвития не должна строиться на предположении о гарантированном неограниченном ускорении.
Наоборот, она должна учитывать физические и финансовые ограничения.
И исследовать возможность получать более высокую полезную результативность в пределах доступных ресурсов.
На основании рассмотренного материала предлагается сформулировать генеральное экономическое положение.
Финансово-промышленная модель International NooMachines должна представлять систему поэтапного финансирования, международной исследовательской и производственной кооперации, коммерциализации независимо подтверждённых результатов PICO и NOO и экспериментальной оценки экономических преимуществ совершенствования научно-технологических методов в рамках META.
В этом определении заключены три различных источника возможной ценности.
Первый — физические технологии PICO.
Второй — интеллектуально-креативные технологии NOO.
Третий — метатехнологические методы META.
Однако наиболее существенным стратегическим результатом становится их проверяемое взаимодействие.
Например, NOO помогает разрабатывать новые электронные структуры.
PICO создаёт физически подтверждённые результаты.
META исследует, какие методы обеспечили соответствующие достижения.
Затем предлагает их усовершенствование.
И проверяет его на новых задачах.
Если подобный процесс позволяет воспроизводимо повышать эффективность исследований, возникает ограниченный метатехнологический результат.
Однако для более сильного вывода необходимо подтвердить эффективность следующих циклов.
Именно такое требование должно определять экономическую состоятельность генеральной технологии.
Следовательно, коммерческая программа INM должна развиваться последовательно.
От первоначального инвестиционного капитала — к работающим исследовательским программам.
От программ — к подтверждённым физическим и интеллектуальным результатам.
От результатов — к совместным исследовательским технологиям.
От технологий — к коммерчески полезным приложениям.
От приложений — к обоснованной производственной кооперации.
От кооперации — к воспроизводимым продуктам и услугам.
От предметных результатов — к проверке улучшения исследовательских методов.
От методологических преимуществ — к их последующему распространению.
И от воспроизводимых улучшений — к экономическому исследованию возможности Метаразвития.
При этом все существенные переходы должны сопровождаться независимой оценкой.
Технологическая новизна не должна заменять экономическую состоятельность.
Высокая капитализация не должна считаться доказательством научного открытия.
Получение гранта не должно трактоваться как подтверждение генеральной гипотезы.
А продажа определённого интеллектуального продукта не должна автоматически объявляться созданием саморазвивающейся ноомашины.
Необходимо сохранять разграничение между научной, технологической, производственной и финансовой результативностью.
Именно такое разграничение должно обеспечивать устойчивость INM.
Главный экономический итог проекта International NooMachines должен заключаться не только в создании отдельных прибыльных технологий, но и в экспериментальном подтверждении возможности повышения эффективности самого процесса создания последующих научно-технических результатов.
В этом состоит предполагаемое принципиальное отличие экономической модели Метаразвития от обычной модели научно-технологического предприятия.
Однако такое отличие должно стать предметом реального экономического и научного доказательства.
Только при выполнении данного условия можно будет говорить о переходе от авторской концепции генеральной технологии опережения опережения к её практической финансово-промышленной реализации.
Основные источники и научная литература к главе 5
I. Авторская концепция INM, META, PICO и NOO
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. Lag.ru. 2026. Авторская концепция генеральной технологии META и проекта International NooMachines.
https://lag.ru/2026/10/23/------3/
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. Lag.ru. 2026. Исторические и физические предпосылки перспективной электронной техники.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. Lag.ru. 2026. Теоретические основания интеллектуально-креативных технологий NOO.
II. Экономика технологического развития и инвестиционная неопределённость
OECD. Forging New Frontiers in Mission-Oriented Innovation Policies. Paris: OECD Publishing, 2026. Международные подходы к проектированию и оценке крупных технологических миссий.
DOI: https://doi.org/10.1787/d13d0142-en
Teece D. J. Profiting from Technological Innovation: Implications for Integration, Collaboration, Licensing and Public Policy. Research Policy. 1986. Vol. 15. No. 6. P. 285–305.
DOI: https://doi.org/10.1016/0048-7333(86)90027-2
Dixit A. K., Pindyck R. S. Investment under Uncertainty. Princeton: Princeton University Press, 1994. Теория инвестиционных решений в условиях неопределённости и необратимости капитальных вложений.
https://www.jstor.org/stable/j.ctt7sncv
Adner R., Kapoor R. Value Creation in Innovation Ecosystems: How the Structure of Technological Interdependence Affects Firm Performance in New Technology Generations. Strategic Management Journal. 2010. Vol. 31. P. 306–333.
DOI: https://doi.org/10.1002/smj.821
Bresnahan T. F., Trajtenberg M. General Purpose Technologies: “Engines of Growth”? Journal of Econometrics. 1995. Vol. 65. No. 1. P. 83–108.
DOI: https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01598-T
III. Измерение научно-исследовательской деятельности и инноваций
OECD. Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development. Paris: OECD Publishing, 2015.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264239012-en
OECD, Eurostat. Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation. 4th ed. Paris: OECD Publishing, 2018.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264304604-en
ISO. ISO 56001:2024. Innovation Management System — Requirements. Международные требования к системам управления инновациями.
https://www.iso.org/standard/79278.html
ISO. ISO 56003:2019. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Partnership — Guidance. Рекомендации по организации инновационных партнёрств.
https://www.iso.org/standard/68929.html
ISO. ISO 56008:2024. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Operation Measurements — Guidance. Международные рекомендации по измерению инновационной деятельности.
https://www.iso.org/standard/78485.html
IV. Инвестиционное планирование и технологическая готовность
U.S. Government Accountability Office. Cost Estimating and Assessment Guide: Best Practices for Developing and Managing Program Costs. GAO-20-195G. 2020.
https://www.gao.gov/products/gao-20-195g
U.S. Government Accountability Office. Technology Readiness Assessment Guide: Best Practices for Evaluating the Readiness of Technology for Use in Acquisition Programs and Projects. GAO-20-48G. 2020.
https://www.gao.gov/products/gao-20-48g
U.S. Government Accountability Office. Schedule Assessment Guide: Best Practices for Project Schedules. GAO-16-89G. 2015.
https://www.gao.gov/products/gao-16-89g
NASA. NASA Systems Engineering Handbook. NASA/SP-2016-6105 Rev. 2. 2016.
U.S. National Science Foundation. Convergence Accelerator Program Model. Официальное описание поэтапного развития междисциплинарных научно-технологических программ.
V. Европейские инструменты финансирования исследований
European Innovation Council. EIC Work Programme 2026. Рабочая программа европейской поддержки перспективных исследований и технологических предприятий.
European Innovation Council. Programme Finder: EIC Pathfinder. Требования к ранним высокорисковым исследованиям и правила финансирования.
https://eic.ec.europa.eu/programme-finder-33_en
European Innovation Council. EIC Transition. Условия поддержки перехода от результатов определённых научных исследований к технологическим прототипам.
European Innovation Council. EIC Accelerator. Поддержка инновационных компаний и масштабирования перспективных технологий.
VI. Европейская и мировая полупроводниковая инфраструктура
European Commission. European Chips Act. Официальные положения о поддержке исследований, пилотных линий и полупроводниковой промышленности.
European Commission. EU Invests €700 Million in Newly Opened NanoIC, Europe’s Largest Chips Act Pilot Line. 9 February 2026. Официальные сведения об открытии пилотной линии NanoIC и её финансировании.
Semiconductor Industry Association. Global Annual Semiconductor Sales Increase 25.6% to $791.7 Billion in 2025. 6 February 2026.
Semiconductor Industry Association. Semiconductor Industry Primer: The Stages of Production and Business Models. Разделение проектирования, изготовления и тестирования полупроводниковых устройств.
Semiconductor Industry Association. Attracting Chips Investment: Industry Recommendations for Policymakers. Капиталоёмкость полупроводниковых технологий и условия промышленного инвестирования.
https://www.semiconductors.org/attracting-chips-investment/
VII. Международная кооперация и интеллектуальная собственность
World Intellectual Property Organization. Technology Transfer Agreements. Виды договоров передачи технологий, лицензирования и совместных исследований.
https://www.wipo.int/en/web/technology-transfer/agreements
World Intellectual Property Organization. Frequently Asked Questions: Technology Transfer. Разграничение прав на исходные и создаваемые результаты исследований.
https://www.wipo.int/web/technology-transfer/faq
World Intellectual Property Organization. Valuing Intellectual Property Assets. Подходы к оценке стоимости интеллектуальной собственности.
https://www.wipo.int/en/web/business/ip-valuation
World Intellectual Property Organization. A Step-by-Step IP Strategy Checklist for SMEs. Вопросы коммерциализации, свободы использования и стратегии охраны интеллектуальных прав.
https://www.wipo.int/en/web/business/checklist
ISO. ISO 56005:2020. Innovation Management — Tools and Methods for Intellectual Property Management — Guidance. Действующая опубликованная редакция рекомендаций по управлению интеллектуальной собственностью; пересмотр начат в 2026 году.
https://www.iso.org/standard/72761.html
VIII. Производственная готовность и качество
ISO. ISO 9001:2026. Quality Management Systems — Requirements. Шестое издание стандарта, опубликованное 16 сентября 2026 года, заменившее ISO 9001:2015.
https://www.iso.org/standard/9001
iNEMI. Manufacturing Readiness Levels (MRLs). Методология экспертной оценки готовности технологий к производственному освоению.
JCGM. Evaluation of Measurement Data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. JCGM 100:2008.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM100-2008E
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Reproducibility and Replicability in Science. Washington, DC: National Academies Press, 2019.
DOI: https://doi.org/10.17226/25303
IX. Цифровые исследовательские данные и платформы
Wilkinson M. D., Dumontier M., Aalbersberg I. J. J. et al. The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data. 2016. Vol. 3. Article 160018.
DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
Huber S. P., Zoupanos S., Uhrin M. et al. AiiDA 1.0, a Scalable Computational Infrastructure for Automated Reproducible Workflows and Data Provenance. Scientific Data. 2020. Vol. 7. Article 300.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-020-00638-4
Andersen C. W., Armiento R., Blokhin E. et al. OPTIMADE, an API for Exchanging Materials Data. Scientific Data. 2021. Vol. 8. Article 217.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-021-00974-z
X. Автономная наука и интеллектуально-креативные системы
Volk A. A., Abolhasani M. Performance Metrics to Unleash the Power of Self-Driving Labs in Chemistry and Materials Science. Nature Communications. 2024. Vol. 15. Article 1378.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-45569-5
King R. D., Rowland J., Oliver S. G. et al. The Automation of Science. Science. 2009. Vol. 324. No. 5923. P. 85–89.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.1165620
Boiko D. A., MacKnight R., Kline B., Gomes G. Autonomous Chemical Research with Large Language Models. Nature. 2023. Vol. 624. P. 570–578.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06792-0
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2023. Vol. 624. P. 86–91. Исходное исследование A-Lab; использовать с учётом исправления 2026 года.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. Author Correction: An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2026.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
XI. Физические технологии PICO и ресурсы вычислений
Fuechsle M., Miwa J. A., Mahapatra S. et al. A Single-Atom Transistor. Nature Nanotechnology. 2012. Vol. 7. P. 242–246. Экспериментальный пример атомарно-точной электронной структуры.
DOI: https://doi.org/10.1038/nnano.2012.21
International Energy Agency. Key Questions on Energy and AI. Paris: IEA, 16 April 2026. Актуализированный анализ энергетических потребностей вычислительной инфраструктуры искусственного интеллекта.
https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai
Tabassi E. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. National Institute of Standards and Technology, 2023.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
ISO/IEC. ISO/IEC 42001:2023. Information Technology — Artificial Intelligence — Management System. Международные требования к системам управления искусственным интеллектом.
https://www.iso.org/standard/42001
XII. Технологическое развитие, неудачные эксперименты и инновационная политика
Raccuglia P., Elbert K. C., Adler P. D. F. et al. Machine-Learning-Assisted Materials Discovery Using Failed Experiments. Nature. 2016. Vol. 533. P. 73–76.
DOI: https://doi.org/10.1038/nature17439
Mazzucato M. Mission-Oriented Innovation Policies: Challenges and Opportunities. Industrial and Corporate Change. 2018. Vol. 27. No. 5. P. 803–815.
DOI: https://doi.org/10.1093/icc/dty034
*************
Мировая пикоэлектроника. Метаразвитие. Т. 3
© Copyright: Вадимир Петросян, 2026
Свидетельство о публикации №226102400150
Свидетельство о публикации №226102400150
Рецензии