В.К. Петросян (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 5
Мировая пикоэлектроника. Метаразвитие. Том 5
*********
© 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 VIII. ДВЕ ТРАЕКТОРИИ ПИКОЭЛЕКТРОННОЙ РЕВОЛЮЦИИ: ГЛОБАЛЬНАЯ И РОССИЙСКАЯ
Глава 1. Глобальная траектория Метаразвития
От международного разделения научно-технологических компетенций — к формированию глобальной исследовательской системы, способной объединять развитие перспективной физической элементной базы PICO, интеллектуально-креативных технологий NOO и генеральной технологии опережения опережения META.
Введение. Глобальная траектория как особая форма научно-технологического развития
В предыдущих частях настоящей книги были исследованы историческая эволюция электронной техники, перспективные физические основания пикоэлектроники, концепция ноокомпьютеров и ноомашин, теоретические принципы Метаразвития и организационная модель проекта International NooMachines.
В части VII была рассмотрена возможность создания международной научно-технологической корпорации INM, предназначенной для практического исследования генеральной технологии опережения опережения.
При этом были выделены три взаимосвязанные программы.
META — генеральная технология, предназначенная для разработки, экспериментальной проверки и совершенствования методов последующего научно-технологического развития.
PICO — перспективная физико-технологическая субтехнология, ориентированная на атомарно-точные электронные структуры, новые электронные состояния и функциональные устройства.
NOO — интеллектуально-креативная субтехнология, предполагающая создание ноокомпьютеров и ноомашин, способных участвовать в научном поиске, инженерном проектировании, проверке результатов и контролируемом совершенствовании исследовательских методов.
Однако переход от корпоративной модели INM к практической организации Метаразвития требует рассмотрения более широкой проблемы.
Каким образом новая генеральная технология может возникнуть и развиваться в условиях существующей мировой научно-технологической системы?
Современная наука не представляет собой единую организацию.
Она включает национальные исследовательские системы, международные научные центры, университеты, государственные лаборатории, промышленные корпорации, технологические консорциумы и самостоятельные предпринимательские структуры.
Между ними существуют различные отношения.
Научная кооперация.
Технологическая конкуренция.
Обмен знаниями.
Производственная специализация.
Совместное финансирование.
И ограничения доступа к определённым технологиям.
Поэтому глобальное научно-технологическое развитие нельзя рассматривать исключительно как последовательное движение всех стран по одной общей траектории.
Различные государства и организации располагают неодинаковыми ресурсами.
Используют разные технологические платформы.
Обладают собственными стратегическими интересами.
И развиваются с различной скоростью в разных научно-технических областях.
В то же время значительная часть современных технологий создаётся посредством международного взаимодействия.
Например, проектирование электронного устройства может осуществляться в одной стране.
Разработка технологического оборудования — в другой.
Изготовление — в третьей.
А последующая интеграция и использование — в нескольких других государствах.
Следовательно, развитие перспективной электронной техники имеет одновременно национальную и международную природу.
В исследовании OECD Mapping the Semiconductor Value Chain, опубликованном в июне 2025 года, подчёркивается высокая сложность и международная взаимозависимость полупроводниковой производственной цепочки [2].
В другом докладе OECD, опубликованном в декабре 2025 года, показана значительная географическая концентрация мощностей по изготовлению полупроводниковых пластин [3].
Таким образом, мировая электронная промышленность сочетает два противоположных свойства.
Первое — глобальное разделение труда.
Второе — концентрацию критических возможностей у сравнительно ограниченного круга участников.
Именно это противоречивое сочетание необходимо учитывать при проектировании международной траектории Метаразвития.
Особенность глобального пути
В настоящей части книги предлагается рассматривать две потенциальные траектории развития перспективной электронной техники и Метаразвития.
Первая — глобальная.
Вторая — российская.
При этом они не должны заранее определяться как полностью независимые, взаимоисключающие или одинаковые по структуре.
Глобальная траектория представляет совокупность международных исследовательских, корпоративных, технологических и производственных процессов.
Российская траектория, рассматриваемая в последующих главах, должна анализироваться с учётом собственных научных, промышленных, организационных и экономических условий.
Однако в настоящей главе предметом является именно глобальная траектория.
Необходимо исследовать, какие международные организационные механизмы уже существуют.
Как концентрируются научные и технологические ресурсы.
Каким образом корпорации взаимодействуют с исследовательскими центрами.
И при каких условиях проект INM мог бы стать самостоятельным участником такой системы.
Важное методологическое разграничение заключается в следующем.
Существование международной научно-технологической инфраструктуры не означает существования глобальной технологии Метаразвития.
Современные центры могут создавать новые электронные материалы.
Разрабатывать интеллектуальные алгоритмы.
Организовывать автоматизированные лаборатории.
И выполнять сложные научные исследования.
Однако такие результаты сами по себе не доказывают существования генеральной технологии опережения опережения.
Для этого необходима дополнительная экспериментальная проверка.
Следует установить, могут ли новые методы воспроизводимо повышать эффективность последующих исследований.
И возможно ли совершенствовать сам механизм получения таких улучшений.
Поэтому глобальная траектория META рассматривается здесь не как уже завершённый мировой технологический процесс, а как проектируемое направление дальнейшего развития, опирающееся на реальные международные исследовательские возможности.
Особое место в нём может занять INM.
Однако она должна рассматриваться как предлагаемая международная научно-производственная система.
Её будущие участники, юридическая структура, партнёрства и источники финансирования не должны считаться заранее существующими.
Для научной строгости необходимо различать подтверждённые факты мировой научно-технологической деятельности и авторские проектные предложения.
В настоящей главе последовательно рассматриваются пять вопросов.
Первый — международные исследовательские центры.
Второй — корпоративная кооперация.
Третий — концентрация интеллектуальных и технологических ресурсов.
Четвёртый — возможная роль INM в международной научно-производственной системе.
Пятый — возможности и ограничения глобального пути.
Их исследование должно сформировать основу для последующего сопоставления глобальной и российской траекторий.
1.1. Международные исследовательские центры
1.1.1. Международная научная инфраструктура как основа глобального развития
Одной из определяющих особенностей современной науки является существование исследовательских центров, ресурсы которых превышают возможности обычной самостоятельной лаборатории.
Они располагают специализированным оборудованием.
Высококвалифицированными коллективами.
Вычислительными системами.
И организационными механизмами взаимодействия с внешними исследователями.
Например, создание перспективного электронного материала может требовать сложной физической метрологии.
Его теоретическое исследование — значительных вычислительных ресурсов.
А проверка технологической пригодности — доступа к специализированной производственной линии.
Поэтому глобальная программа PICO–NOO–META потенциально может использовать распределённую сеть существующих центров.
Однако наличие необходимого оборудования не означает автоматической доступности.
Каждый центр обладает собственными правилами использования ресурсов, научными приоритетами и договорными ограничениями.
Следовательно, международная исследовательская инфраструктура должна рассматриваться как совокупность возможностей, требующих отдельного организационного согласования.
1.1.2. Основные типы международных исследовательских центров
Для целей Метаразвития предлагается выделить несколько функциональных типов.
Фундаментальные научные центры обеспечивают исследование новых физических закономерностей.
Центры материаловедения и наноэлектроники разрабатывают перспективные материалы, структуры и устройства.
Полупроводниковые пилотные линии позволяют исследовать переход от лабораторной разработки к технологическому изготовлению.
Вычислительные центры обеспечивают моделирование, обработку данных и разработку интеллектуальных систем.
Автоматизированные научные лаборатории объединяют алгоритмы исследования с экспериментальным оборудованием.
Международные научные консорциумы обеспечивают координацию распределённых исследовательских коллективов.
Однако данные категории могут частично пересекаться.
Например, исследовательский центр микроэлектроники может одновременно выполнять фундаментальные исследования, технологические разработки и испытания промышленных прототипов.
Следовательно, для INM наиболее важна функциональная пригодность центра, а не его формальное название.
1.1.3. CERN как модель международной научной организации
Одним из наиболее известных примеров является Европейская организация по ядерным исследованиям — CERN.
Она создана на основании международного соглашения и управляется государствами-членами.
Согласно официальным данным организации, по состоянию на октябрь 2026 года CERN объединяет 25 государств-членов [6, 7].
Высшим органом управления является Совет, который утверждает программы, бюджеты и основные решения.
Научная деятельность организуется с участием большого числа исследовательских институтов и университетов.
Для концепции Метаразвития данный опыт особенно важен.
Он показывает возможность длительного международного объединения финансовых, инженерных и интеллектуальных ресурсов вокруг масштабной научной миссии.
Однако необходимо учитывать фундаментальное различие.
CERN является межправительственной научной организацией.
Проектируемая INM не обладает подобным статусом на основании одного авторского замысла.
Кроме того, главная научная программа CERN отличается от PICO–NOO–META.
Следовательно, его опыт может использоваться как организационный ориентир, но не как готовая корпоративная модель INM.
1.1.4. Imec как международный центр передовой микроэлектроники
Для физической субтехнологии PICO особое значение имеет бельгийский исследовательский центр imec.
Он объединяет исследования перспективной полупроводниковой техники, материалов, электронных архитектур и цифровых систем.
В феврале 2026 года на его базе была открыта европейская пилотная линия NanoIC [8].
Согласно официальному сообщению Европейской комиссии, общий объём инвестиций в соответствующую инфраструктуру составляет около 2,5 млрд евро.
Из них 700 млн евро предоставлены Европейским союзом, 700 млн — национальными и региональными органами власти, а остальная часть приходится на промышленных партнёров [8].
Этот пример показывает практическую возможность объединения государственного, исследовательского и корпоративного финансирования.
Однако необходимо подчеркнуть, что NanoIC занимается технологиями перспективных полупроводниковых узлов.
Обозначение «менее 2 нм» относится к технологическим поколениям и проектным характеристикам современных интегральных схем.
Оно не означает, что промышленность освоила изготовление традиционных транзисторов с физическими размерами в несколько пикометров.
Следовательно, NanoIC представляет важную инфраструктурную предпосылку исследований передовой электроники, но не доказательство завершённого перехода к пикоэлектронике в авторском смысле настоящей книги.
1.1.5. NanoIC как пример распределённого европейского консорциума
Особое значение имеет не только техническая оснащённость NanoIC, но и её организационная структура.
В проекте участвуют imec, CEA-Leti, Fraunhofer, VTT, Tyndall National Institute и другие специализированные организации [9].
Соответствующая модель объединяет центры нескольких государств.
При этом каждый участник обладает собственными компетенциями и инфраструктурой.
Для INM это представляет важный пример.
Не обязательно создавать единую физическую площадку, чтобы организовать совместную научно-технологическую программу.
Возможно объединение нескольких исследовательских центров посредством согласованных задач, технических интерфейсов и договорных обязательств.
Однако необходимо учитывать стоимость такой координации.
Следовательно, распределённая организация эффективна только тогда, когда преимущества специализации превышают дополнительные расходы взаимодействия.
1.1.6. CEA-Leti и программа FAMES
Другим важным примером является французский исследовательский центр CEA-Leti.
В январе 2026 года была официально открыта европейская пилотная линия FAMES в Гренобле [10].
Её программа ориентирована на развитие энергоэффективной микроэлектроники, включая FD-SOI, память, радиочастотные устройства и методы трёхмерной интеграции.
Согласно официальным материалам CEA, объём соответствующей программы составляет приблизительно 830 млн евро.
Однако эта сумма относится к FAMES, а не к INM.
Значение данного примера заключается в существовании организационной модели, связывающей фундаментальные и прикладные исследования с подготовкой промышленных технологий.
Для PICO подобная инфраструктура потенциально интересна в тех случаях, когда исследуемая физическая структура совместима с соответствующими производственными методами.
Но такая совместимость должна подтверждаться отдельно.
1.1.7. Fraunhofer и программа APECS
Особую роль в современной электронике приобретает интеграция различных компонентов.
Например, процессорные элементы могут производиться по одной технологии.
Память — по другой.
А специализированные сенсоры — по третьей.
Поэтому экономически значимым становится создание комплексной системы, объединяющей различные кристаллы и функциональные компоненты.
Европейская программа APECS, координируемая Fraunhofer, ориентирована на перспективное корпусирование, чиплеты и гетерогенную интеграцию [11].
Она объединяет исследовательские организации нескольких европейских государств.
Для PICO–NOO это имеет особое значение.
Даже если перспективный физический электронный компонент будет создан, его практическое применение потребует интеграции с другими системами.
Следовательно, разработка отдельной физической структуры должна сопровождаться исследованием полного технологического комплекса.
1.1.8. Американские открытые нанотехнологические лаборатории
В Соединённых Штатах действуют научные центры, предоставляющие внешним исследователям доступ к специализированной инфраструктуре.
Например, Molecular Foundry при Lawrence Berkeley National Laboratory работает как пользовательский исследовательский объект Министерства энергетики США [12].
Согласно официальным условиям, доступ предоставляется посредством конкурентного рассмотрения научных заявок.
Для исследований, результаты которых предполагается публиковать, стандартный доступ может предоставляться без оплаты соответствующего лабораторного времени.
Однако коммерческие и конфиденциальные исследования могут осуществляться на иных финансовых условиях.
Таким образом, научная инфраструктура способна объединять исследования внешних коллективов без необходимости создания каждым из них собственного уникального оборудования.
Для международной траектории PICO это представляет важный организационный механизм.
1.1.9. Center for Nanoscale Materials
Другим примером является Center for Nanoscale Materials при Argonne National Laboratory [13].
Центр предназначен для исследований перспективных материалов и нанотехнологических структур.
Он обеспечивает доступ к специализированным приборам и научной экспертизе.
При этом пользовательская модель предусматривает самостоятельные правила допуска к исследованиям.
Для INM соответствующий опыт важен в методологическом отношении.
Он показывает возможность организации научных исследований посредством сочетания собственной исследовательской команды и внешней инфраструктуры.
Однако необходимо учитывать, что участие в международной программе не обеспечивает автоматического допуска к любой лаборатории.
Следовательно, конкретные условия сотрудничества должны определяться на основании действующих процедур и договоров.
1.1.10. Американская программа NSTC и значение институциональной устойчивости
Дополнительный пример связан с американской программой National Semiconductor Technology Center — NSTC.
Её первоначальная концепция была ориентирована на объединение научных и производственных возможностей для развития полупроводниковых технологий.
Однако организационная структура программы существенно менялась.
Согласно докладу Government Accountability Office, опубликованному 6 августа 2026 года, Министерство торговли США отменило в 2025 году ранее принятое решение о финансировании оператора NSTC и изменило подход к организации ряда полупроводниковых исследовательских программ [17].
GAO указало на необходимость разработки более определённого плана выполнения установленных законодательством задач.
Этот пример особенно важен для INM.
Даже крупная программа с государственным финансированием может столкнуться с институциональными изменениями.
Поэтому нельзя рассматривать объявленные многолетние обязательства как гарантированную неизменную основу исследований.
Следовательно, международная программа Метаразвития должна учитывать не только технические, но и организационно-политические риски.
1.1.11. Сингапурский институт микроэлектроники A*STAR
В азиатской исследовательской системе значимое место занимает A*STAR Institute of Microelectronics в Сингапуре.
Согласно официальным сведениям, его исследования включают перспективное корпусирование, фотонику, электронные сенсоры, радиочастотную технику и другие направления микроэлектроники [14].
Особенностью соответствующей модели является тесная связь исследовательской инфраструктуры с промышленными партнёрами.
Для INM подобный опыт представляет интерес как пример сочетания научной специализации и технологического трансфера.
Однако нельзя считать данный институт участником проекта INM без отдельного соглашения.
Его значение для настоящей главы заключается в подтверждении существования развитых исследовательских моделей в различных мировых регионах.
1.1.12. Японская исследовательская система
В Японии существенную роль играет Национальный институт передовой промышленной науки и технологий — AIST.
В его структуре действует Semiconductor Frontier Research Center, занимающийся перспективными полупроводниковыми исследованиями [15].
Соответствующие направления включают физические устройства, технологические процессы, моделирование и специализированную электронную технику.
Для PICO этот опыт показывает значение устойчивой институциональной исследовательской базы.
Однако конкретные достижения различных подразделений должны оцениваться отдельно.
Нельзя автоматически объединять их в утверждение о существовании готовой пикоэлектронной платформы.
1.1.13. Китайская исследовательская инфраструктура
В Китае существует собственная система государственных и академических исследований перспективной микроэлектроники.
Одним из её элементов является Institute of Microelectronics of the Chinese Academy of Sciences [16].
Он объединяет специализированные направления, связанные с электронными устройствами, материалами, технологическими процессами и проектированием интегральных схем.
Для глобальной траектории важно учитывать наличие самостоятельных крупных исследовательских систем в разных государствах.
Однако научная и производственная кооперация между ними может ограничиваться правовыми и технологическими условиями.
Следовательно, глобальная научная система не должна описываться как пространство полностью свободного доступа ко всем ресурсам.
1.1.14. Различные организационные модели международных центров
Рассмотренные примеры позволяют выделить несколько моделей.
Модель Пример Основное преимущество Основное ограничение
Межправительственный центр CERN Долгосрочное объединение ресурсов Специальный правовой и финансовый режим
Международный исследовательский хаб imec Кооперация науки и промышленности Высокие требования к инфраструктуре
Технологическая пилотная линия FAMES, NanoIC Переход от лаборатории к производству Предметная технологическая специализация
Распределённая интеграционная сеть APECS Объединение нескольких компетенций Сложность координации
Открытая пользовательская лаборатория Molecular Foundry, CNM Доступ внешних исследователей Конкурсные и договорные условия
Национальный исследовательский институт A*STAR IME, AIST, IMECAS Устойчивая предметная компетенция Национальные и институциональные ограничения
Эта классификация представляет аналитическую схему настоящей книги.
Она не означает, что перечисленные организации участвуют в INM либо имеют одинаковые научные миссии.
1.1.15. Значение международных центров для PICO–NOO–META
Для PICO международные центры потенциально предоставляют физическую метрологию, технологические процессы и экспериментальные образцы.
Для NOO они могут предоставлять научные данные, специализированные задачи и объективные критерии проверки интеллектуальных гипотез.
Для META они способны создавать независимую среду испытания исследовательских методов.
Однако только последняя функция непосредственно связана с проверкой генеральной технологии опережения опережения.
Например, NOO может предложить новую методику исследования электронного материала.
Но необходимо проверить, повышает ли она эффективность работы другого научного коллектива.
Следовательно, существующие международные лаборатории могут стать важной внешней экспериментальной средой META при наличии правомерного и научно обоснованного сотрудничества.
1.1.16. Главный вывод раздела
Современная мировая наука располагает значительной инфраструктурой для исследования перспективной электроники, материалов и интеллектуальных вычислений.
Однако её организационные модели различаются.
Для глобальной траектории Метаразвития наиболее важно не механическое объединение исследовательских центров, а создание совместимых научных интерфейсов, позволяющих использовать их специализированные возможности для получения и независимой проверки новых результатов.
1.2. Корпоративная кооперация
1.2.1. Научно-технологическая корпорация как участник глобального развития
Современная электронная промышленность развивается посредством взаимодействия большого числа специализированных компаний.
Одни занимаются проектированием электронных устройств.
Другие — разработкой технологического оборудования.
Третьи — материалами.
Четвёртые — изготовлением полупроводников.
Пятые — тестированием и корпусированием.
В результате возникает сложная производственная система.
Ни одна отдельная организация не обязана обладать всеми компетенциями.
Для глобальной траектории PICO–NOO–META это обстоятельство имеет фундаментальное значение.
Создание перспективной электронной технологии может требовать объединения различных юридически самостоятельных участников.
Однако соответствующая кооперация должна быть экономически и технологически обоснованной.
1.2.2. Международное разделение технологических функций
Исследования OECD 2025 года показывают значительную фрагментацию полупроводниковой цепочки создания стоимости [2, 3].
Разные экономики и компании обладают сравнительными преимуществами в определённых сегментах.
Например, в проектировании.
Технологическом оборудовании.
Изготовлении кристаллов.
Материалах.
И корпусировании.
Однако такая специализация одновременно создаёт взаимные зависимости.
Сбой определённого критического поставщика может влиять на многие последующие стадии.
Следовательно, глобальная производственная эффективность должна оцениваться совместно с устойчивостью цепочки поставок.
1.2.3. Предконкурентная исследовательская кооперация
Одной из перспективных форм взаимодействия является совместное исследование технологических проблем, представляющих интерес для нескольких компаний.
Например, методов метрологии.
Совместимости материалов.
Стандартов обмена данными.
Или общих исследовательских инфраструктур.
Подобные результаты могут повышать возможности целой отрасли.
Однако необходимо разграничивать предконкурентные исследования и коммерчески значимые разработки.
Компании могут сотрудничать в создании общих методов.
Но конкурировать в разработке конечных продуктов.
Следовательно, необходимо заранее определять границы открытого и ограниченного сотрудничества.
1.2.4. Кооперация через исследовательские консорциумы
Международные пилотные линии предоставляют один из наиболее наглядных примеров.
В программе NanoIC участвуют государственные, исследовательские и промышленные структуры [8, 9].
В APECS объединены несколько специализированных центров, работающих над гетерогенной интеграцией [11].
Однако соответствующие программы обладают собственными правовыми и финансовыми условиями.
Для INM их опыт полезен прежде всего как пример распределения функций.
Например, один участник выполняет физические измерения.
Другой разрабатывает технологический процесс.
Третий обеспечивает интеграцию.
А четвёртый отвечает за промышленную проверку.
Следовательно, успешная кооперация требует конкретного распределения ответственности.
1.2.5. Корпоративные исследовательские экосистемы
В научной литературе рассматривается значение межорганизационных сетей для создания инноваций.
В работе Powell, Koput и Smith-Doerr 1996 года показана роль совместного обучения организаций в биотехнологической отрасли [19].
Хотя предмет исследования отличался от электроники, его теоретический вывод имеет более широкий организационный смысл.
В сложной научно-технологической системе знания могут быть распределены между несколькими участниками.
Поэтому создание нового результата зависит не только от внутреннего исследовательского потенциала компании.
Но и от способности взаимодействовать с внешними организациями.
Однако подобная способность не возникает автоматически.
Её необходимо целенаправленно развивать.
1.2.6. Способность усваивать внешние знания
В работе Cohen и Levinthal 1990 года была сформулирована концепция absorptive capacity — способности организации распознавать ценность внешних знаний, усваивать их и использовать [20].
Для INM соответствующий принцип имеет непосредственное значение.
Например, международная корпорация может получить доступ к многочисленным научным публикациям и экспериментальным данным.
Но без квалифицированных специалистов и соответствующей вычислительной инфраструктуры не сможет эффективно их применять.
Следовательно, глобальная кооперация требует собственной научной компетенции.
Необходимо обладать способностью содержательно оценивать внешние результаты.
И включать их в собственные исследовательские процессы.
1.2.7. Кооперация не заменяет самостоятельных исследований
Важно подчеркнуть, что использование внешних научных центров не должно превращать INM в исключительно административного посредника.
Если корпорация не обладает собственными исследовательскими компетенциями, она может оказаться неспособной оценивать качество полученных результатов.
Поэтому необходимо сохранять самостоятельное научное ядро.
Особенно важны физическая экспертиза PICO.
Интеллектуально-креативная архитектура NOO.
И методологическая проверка META.
Следовательно, внешняя кооперация должна усиливать внутренние возможности, а не полностью заменять их.
1.2.8. Совместное финансирование исследований
Корпоративная кооперация может уменьшать стоимость отдельных научно-технических проектов.
Например, несколько участников совместно используют дорогостоящую измерительную установку.
Или финансируют исследование общего технологического ограничения.
Однако необходимо учитывать расходы координации.
Например, договорную работу.
Согласование технических интерфейсов.
И распределение прав.
Поэтому финансовое преимущество должно определяться на основании полной стоимости.
Особенно важно учитывать не только первоначальные расходы, но и последующую эксплуатацию результатов.
1.2.9. Различие корпоративной кооперации и корпоративного слияния
Для INM необходимо разграничивать участие в совместной программе и вхождение в единую юридическую структуру.
Международная исследовательская организация может объединять самостоятельных участников.
При этом они сохраняют свои активы.
Сотрудников.
И права на ранее созданные разработки.
Такой подход может обеспечивать организационную гибкость.
Однако он требует чётких договорных условий.
Следовательно, международная сеть не обязательно должна преобразовываться в единую многонациональную корпорацию.
Конкретная форма должна выбираться на основании исследовательской миссии и правовой осуществимости.
1.2.10. Основные модели сотрудничества для INM
Для проектирования предлагается выделить несколько моделей.
Договорный научный проект.
Несколько участников выполняют заранее согласованное исследование.
Совместная исследовательская инфраструктура.
Организации объединяют оборудование и научные ресурсы.
Технологический консорциум.
Участники развивают определённый класс технологий.
Лицензионное сотрудничество.
Одна организация предоставляет другой права на использование технического решения.
Совместное промышленное предприятие.
Участники создают отдельную организацию для производства или коммерциализации.
Открытая научная кооперация.
Исследователи совместно создают знания в рамках согласованных условий публикации и использования.
Однако ни одна модель не является универсально оптимальной.
Для каждой задачи необходимо оценивать права, расходы и риски.
1.2.11. Управление интеллектуальной собственностью
Всемирная организация интеллектуальной собственности рекомендует заранее определять права на исходные разработки и новые результаты совместных исследований [24].
Для INM это имеет принципиальное значение.
Например, программа PICO может использовать запатентованную производственную технологию одного партнёра.
NOO — программную платформу другого.
А совместная группа — создавать новый исследовательский метод.
В результате возникает несколько различных правовых объектов.
Поэтому необходимо разграничивать доступ к знаниям, право их использовать и право коммерчески распространять соответствующие результаты.
1.2.12. Предметные и метатехнологические результаты
Особое значение имеет правовой режим результатов META.
Например, новая процедура экспериментального поиска была создана в рамках совместного исследования электронных материалов.
Она может оказаться полезной и для других научных направлений.
Поэтому необходимо заранее определять условия её последующего применения.
Однако нельзя автоматически считать каждый метод патентоспособным.
Возможны программные лицензии, договорные права, режимы конфиденциальности и открытое распространение.
Следовательно, правовая стратегия должна соответствовать природе конкретного результата.
1.2.13. Стандартизация партнёрских отношений
ISO 56003:2019 предоставляет рекомендации по организации инновационных партнёрств [23].
В частности, предусматривается предварительная оценка потребностей, выбор участников, согласование взаимных интересов и управление взаимодействием.
Для INM этот подход может стать методологическим ориентиром.
Однако стандарт не определяет готовую архитектуру META–PICO–NOO.
Следовательно, необходимо разработать собственную систему договорных интерфейсов.
Особенно важно обеспечить совместимость научных данных и процессов независимой проверки.
1.2.14. Научная кооперация и независимая проверка
Международные партнёрства могут использоваться не только для создания технологий.
Они способны обеспечивать независимое воспроизведение результатов.
Например, одна лаборатория разрабатывает электронный образец.
Другая выполняет измерения.
Третья проверяет вычислительную модель.
В результате повышается доказательная надёжность.
Однако независимость не означает обязательного участия большого числа организаций.
Она определяется прежде всего исключением существенных общих источников ошибок.
Поэтому необходимо проверять, действительно ли разные участники используют самостоятельные данные и методы.
1.2.15. Корпоративная конкуренция как источник технологического разнообразия
Глобальная научно-технологическая система включает не только сотрудничество, но и конкуренцию.
Различные компании могут исследовать альтернативные физические архитектуры.
Использовать разные производственные процессы.
И создавать несовместимые интеллектуальные системы.
С одной стороны, это увеличивает разнообразие технических решений.
С другой — может приводить к дублированию расходов и несовместимости.
Для META такое разнообразие представляет важный объект сравнения.
Однако нельзя заранее утверждать, что одна централизованная архитектура окажется эффективнее всех альтернатив.
Следовательно, международная система должна сохранять возможность независимого технологического поиска.
1.2.16. Главный вывод раздела
Корпоративная кооперация может стать одним из основных механизмов глобального развития PICO и NOO.
Однако её ценность определяется конкретными научно-технологическими результатами, а не формальным количеством партнёров.
Для INM наиболее перспективна модель, сочетающая собственное исследовательское ядро, договорное взаимодействие со специализированными организациями и независимую проверку результатов совместной деятельности.
1.3. Концентрация интеллектуальных и технологических ресурсов
1.3.1. Неравномерность мирового научно-технологического развития
Одной из важнейших особенностей современной науки является пространственная и организационная концентрация ресурсов.
Высококвалифицированные исследователи.
Вычислительные мощности.
Полупроводниковые производственные установки.
Венчурный капитал.
И специализированные инженерные компетенции распределены неравномерно.
Поэтому разные научно-технологические центры обладают неодинаковыми возможностями.
Для глобальной траектории Метаразвития это обстоятельство имеет принципиальное значение.
Она должна использовать преимущества международной концентрации знаний.
Но одновременно учитывать ограничения доступности ресурсов.
1.3.2. Научно-инновационные кластеры
В рейтинге инновационных кластеров WIPO за 2025 год лидирующие позиции занимали Шэньчжэнь — Гонконг — Гуанчжоу, Токио — Йокогама, Сан-Хосе — Сан-Франциско, Пекин и Сеул [5].
Рейтинг основан на анализе научных публикаций, патентной активности и венчурного финансирования.
Для настоящей главы эти данные имеют важное значение.
Они показывают, что мировая инновационная деятельность концентрируется в определённых территориальных системах.
Однако высокий рейтинг кластера не означает, что все его организации обладают передовыми возможностями во всех научно-технологических областях.
Следовательно, для INM необходимо анализировать конкретные компетенции.
1.3.3. Географическая концентрация полупроводникового производства
В докладе OECD The Chip Landscape 2025 года показано, что пять экономик обеспечивают почти 90% мировой мощности по изготовлению полупроводниковых пластин [3].
При этом их специализация различается по технологическим процессам и типам продукции.
Следовательно, мировой полупроводниковый сектор обладает значительной структурной концентрацией.
Однако этот показатель относится к совокупной мощности по изготовлению пластин.
Он не означает, что все пять экономик обладают одинаковыми возможностями в передовых технологических узлах.
И не характеризует непосредственно исследования PICO.
Для INM важно учитывать распределение именно необходимых физических возможностей.
1.3.4. Концентрация критического оборудования
Современное полупроводниковое производство зависит от сложного технологического оборудования.
Например, литографических систем.
Установок нанесения и травления материалов.
Измерительных комплексов.
И специализированных средств контроля качества.
Некоторые категории подобного оборудования производятся ограниченным числом компаний.
Поэтому глобальная технологическая кооперация может создавать значительные преимущества специализации.
Но одновременно формировать критические зависимости.
Следовательно, для PICO необходимо заранее определять, какое оборудование действительно требуется для выбранного физического исследования.
И существует ли доступная альтернатива.
1.3.5. Концентрация вычислительных ресурсов
Для NOO особое значение имеют вычислительные ресурсы.
Современные интеллектуальные системы могут требовать значительных мощностей для разработки, настройки и выполнения сложных задач.
Однако необходимо разграничивать обучение крупных универсальных моделей и использование уже существующих вычислительных инструментов.
Для первого специализированного исследовательского ноокомпьютера не обязательно самостоятельно обучать крупнейшую фундаментальную модель.
Возможно использование существующих моделей и специализированных алгоритмов.
Следовательно, архитектура NOO должна формироваться исходя из минимально достаточных вычислительных требований.
1.3.6. Энергетические ограничения вычислительной концентрации
Рост мировых вычислений сопровождается увеличением энергетических потребностей.
В докладе IEA Key Questions on Energy and AI 2026 года мировое потребление электроэнергии центрами обработки данных за 2025 год оценено приблизительно в 485 ТВт·ч [38].
В базовом прогнозе на 2030 год оно достигает около 950 ТВт·ч.
Однако данные значения характеризуют мировую инфраструктуру, а не отдельную систему INM.
Тем не менее они подчёркивают необходимость учитывать энергию при проектировании NOO.
Особенно важно определять не только количество выполненных вычислений, но и стоимость подтверждённой полезной исследовательской функции.
1.3.7. Концентрация интеллектуального капитала
Мировая научная деятельность всё в большей степени зависит от коллективной работы.
В исследовании Wuchty, Jones и Uzzi 2007 года было показано усиление роли исследовательских команд в создании знаний [18].
Однако увеличение размера коллектива не обязательно повышает его результативность.
Особенно если отсутствует эффективная координация.
Поэтому для INM важно формировать не максимально многочисленную организацию, а научно компетентную систему взаимодействия.
Следовательно, интеллектуальный капитал должен оцениваться не только по числу исследователей, но и по способности создавать проверенные результаты.
1.3.8. Проблема подготовки специалистов
Для PICO необходимы специалисты по физике, материалам, экспериментальной электронике и метрологии.
Для NOO — разработчики интеллектуальных систем, научного программного обеспечения и вычислительных методов.
Для META — исследователи научной методологии, системной инженерии, экономической оценки и экспериментального дизайна.
Однако специалист, глубоко работающий в одной области, не обязательно обладает необходимыми компетенциями в другой.
Поэтому необходимо сочетать предметную специализацию с междисциплинарной подготовкой.
Особенно важно формировать общие научные языки и стандарты документирования.
1.3.9. Глобальная мобильность исследователей
Международная научная кооперация может включать профессиональную мобильность.
Например, временное участие специалиста в исследовательской программе другой организации.
Или совместное руководство научным проектом.
Однако мобильность зависит от правовых, финансовых и организационных условий.
Следовательно, нельзя считать международное перемещение исследователей неограниченным ресурсом.
Для INM необходимо предусматривать разные формы взаимодействия.
Включая удалённую научную работу.
Совместные вычисления.
И договорный доступ к лабораториям.
1.3.10. Централизация и распределённость ресурсов
Научно-технологическая организация может использовать две противоположные стратегии.
Первая заключается в концентрации оборудования и специалистов в одном центре.
Вторая — в распределении задач между самостоятельными организациями.
Централизация может уменьшать расходы на координацию.
Но увеличивать капитальные вложения и зависимость от единственной площадки.
Распределённость может обеспечивать доступ к большему разнообразию компетенций.
Но повышать стоимость взаимодействия.
Следовательно, для INM целесообразно исследовать смешанную модель.
Например, собственное методологическое и цифровое ядро при использовании распределённой физической инфраструктуры.
1.3.11. Эффект масштаба
Объединение ресурсов может уменьшать удельную стоимость определённых исследований.
Например, дорогостоящая измерительная установка используется несколькими коллективами.
Или общий вычислительный комплекс обслуживает различные проекты.
Однако эффект масштаба возникает только при достаточной загрузке.
Если оборудование используется редко, его эксплуатационная стоимость на один результат может оставаться высокой.
Следовательно, инвестиции в общую инфраструктуру должны опираться на прогноз реального исследовательского использования.
1.3.12. Эффект разнообразия научных компетенций
В отличие от простого увеличения числа ресурсов, объединение различных компетенций может создавать новые исследовательские возможности.
Например, физик формулирует экспериментальную задачу.
Разработчик NOO предлагает алгоритм.
Специалист по метрологии определяет процедуру проверки.
А системный инженер обеспечивает интеграцию.
Однако данное взаимодействие должно иметь содержательную основу.
Формальное объединение специалистов из разных дисциплин не гарантирует научной новизны.
Следовательно, междисциплинарность должна быть ориентирована на конкретную проверяемую проблему.
1.3.13. Концентрация научных данных
Современная наука создаёт значительные массивы экспериментальных и вычислительных данных.
Однако их доступность ограничивается не только техническими условиями.
Существуют различия в форматах.
Методах измерения.
Правовых режимах.
И степени достоверности.
Поэтому для NOO необходимо создавать систему обработки данных, сохраняющую их происхождение.
Принципы FAIR, сформулированные Wilkinson и соавторами [26], могут служить методологической основой.
Однако FAIR не означает автоматической публичной доступности всех научных сведений.
Следовательно, требуется сочетание совместимости и управления правами.
1.3.14. Совместимые исследовательские платформы
Для глобальной системы важно использовать существующие методы вычислительной воспроизводимости.
Например, AiiDA предоставляет средства управления научными вычислениями и сохранения происхождения результатов [27].
OPTIMADE обеспечивает стандартизированный интерфейс обращения к различным материаловедческим базам [28].
Однако соответствующие платформы не представляют готовую генеральную технологию Метаразвития.
Они создают отдельные необходимые инфраструктурные возможности.
Для INM необходимо интегрировать их в собственную исследовательскую архитектуру, сохраняя независимую проверку.
1.3.15. Концентрация интеллектуальной собственности
В перспективных технологиях значительную роль играют патенты, лицензии и ноу-хау.
Они могут обеспечивать экономическое вознаграждение за исследовательские вложения.
Но одновременно ограничивать доступ к определённым методам и компонентам.
Для INM необходимо заранее устанавливать, какие технологии можно использовать свободно.
Какие требуют лицензии.
И какие находятся под дополнительными договорными ограничениями.
Особенно важно учитывать, что наличие собственной патентной заявки не гарантирует свободы коммерческого использования всех компонентов продукта.
Следовательно, правовая архитектура должна создаваться одновременно с технической.
1.3.16. Распределение преимуществ Метаразвития
Если будущая технология META действительно повысит эффективность определённых исследований, возникает вопрос распределения соответствующих преимуществ.
Например, метод может использоваться только крупными организациями, располагающими необходимыми вычислительными ресурсами.
В таком случае концентрация технологических возможностей может усилиться.
Однако возможно и другое развитие.
Например, доступные программные исследовательские инструменты способны расширять возможности небольших научных коллективов.
Следовательно, общественный результат зависит не только от эффективности метода, но и от условий его распространения.
1.3.17. Глобальный центр и периферия научно-технологического развития
Для исследования мировых траекторий необходимо учитывать различия между лидирующими инновационными кластерами и другими регионами.
Однако нельзя автоматически считать научно-технологическую периферию лишённой собственных исследовательских возможностей.
Специализированные компетенции могут существовать вне крупнейших инновационных центров.
В ряде случаев они обладают высокой научной значимостью.
Следовательно, глобальная кооперация должна учитывать не только концентрацию ресурсов, но и возможность выявления распределённых специализированных компетенций.
Для META это особенно важно, поскольку новые исследовательские методы могут возникать в различных организационных условиях.
1.3.18. Главный вывод раздела
Мировая научно-технологическая система характеризуется значительной концентрацией оборудования, вычислений, специалистов, капитала и интеллектуальных прав.
Однако такая концентрация одновременно создаёт преимущества и зависимости.
Для INM целесообразна модель ограниченной концентрации собственных ключевых компетенций при использовании распределённой международной инфраструктуры и сохранении возможности независимого воспроизведения результатов.
1.4. INM как международная научно-производственная система
1.4.1. От корпоративного проекта к международной системе
В части VII INM была рассмотрена как проектируемая научно-технологическая корпорация.
Однако глобальная траектория требует уточнения её возможной роли.
INM не обязательно должна стремиться к непосредственному объединению всех исследовательских центров мира.
Подобная задача была бы организационно нереалистичной.
Кроме того, мировая наука обладает различными национальными и корпоративными интересами.
Поэтому более обоснованной представляется модель самостоятельной международной исследовательской системы.
Она может включать собственное научное ядро.
Договорных партнёров.
Распределённые физические лаборатории.
И общую цифровую исследовательскую платформу.
При этом генеральная миссия сохраняется.
Исследование и создание воспроизводимой технологии Метаразвития.
1.4.2. Основная организационная гипотеза INM
Для глобальной траектории предлагается следующая организационная гипотеза.
Международная исследовательская система, объединяющая автономные программы PICO и NOO, независимую методологическую проверку META и доступ к распределённой научно-технологической инфраструктуре, может повысить результативность создания определённых новых технологий по сравнению с изолированными организационными моделями.
Однако соответствующее предположение не должно считаться доказанным.
Для проверки необходимо сравнивать реальные исследовательские проекты.
Например, автономный физический поиск.
Использование обычных цифровых инструментов.
Применение специальной NOO.
И интегрированную программу PICO–NOO–META.
При этом необходимо учитывать полные затраты.
1.4.3. Многоуровневая архитектура INM
Для первоначального проектирования предлагается выделить шесть функциональных уровней.
Первый — генеральная научная миссия META.
Она определяет методы исследования опережения опережения.
Второй — физическая субтехнология PICO.
Она отвечает за самостоятельные физические исследования.
Третий — интеллектуально-креативная субтехнология NOO.
Она создаёт ноокомпьютеры и научные интеллектуальные методы.
Четвёртый — общая экспериментальная инфраструктура.
Она обеспечивает вычисления, данные, лаборатории и средства измерения.
Пятый — международная кооперация.
Она объединяет внешние научные и производственные возможности.
Шестой — независимая научная и экономическая оценка.
Она устанавливает действительные результаты и ограничения.
При этом указанные уровни не обязательно должны соответствовать отдельным юридическим организациям.
1.4.4. Принцип самостоятельности PICO
Для глобальной INM необходимо сохранять автономность физических исследований.
Например, программа PICO может разрабатывать новые электронные материалы и устройства, используя существующие методы физики.
При этом результаты NOO могут применяться как дополнительный инструмент.
Однако физическая программа не должна полностью зависеть от успешности первого ноокомпьютера.
Если определённая интеллектуальная архитектура не подтверждает ожидаемого преимущества, PICO должна продолжать собственные исследования.
Следовательно, автономность представляет необходимое условие устойчивости.
1.4.5. Принцип самостоятельности NOO
Аналогичным образом NOO может развиваться на существующей вычислительной элементной базе.
Например, используя современные процессоры, ускорители и научное программное обеспечение.
При этом не требуется предварительного промышленного освоения PICO.
Однако NOO должна обладать собственной исследовательской программой.
Она должна проверять определённые когнитивно-креативные функции.
Например, формирование гипотез.
Использование вычислительных инструментов.
И контроль качества результатов.
Следовательно, её развитие должно сохранять независимую научную ценность.
1.4.6. META как генеральный исследовательский контур
В международной организации META должна выполнять системообразующую функцию.
Она включает разработку методов научно-технологического сравнения.
Регистрацию исследовательских задач.
Создание процедур независимой проверки.
И оценку последовательных улучшений.
Однако необходимо избегать чрезмерной административной централизации.
META не должна автоматически определять содержательные выводы физических и интеллектуальных исследований.
Её генеральная задача заключается в проверке эффективности используемых методов.
Следовательно, системообразующий характер должен быть преимущественно методологическим.
1.4.7. Международная исследовательская сеть
Для практической реализации предлагается использовать договорную сеть научных партнёров.
Например, одна организация предоставляет атомарную метрологию.
Другая — вычислительные ресурсы.
Третья — изготовление физических образцов.
Четвёртая — независимую проверку.
Однако соответствующие организации должны включаться в сеть только на основании действительных соглашений.
Нельзя заранее считать существующие международные лаборатории участниками INM.
Следовательно, проектная архитектура должна разграничивать потенциальные и договорно подтверждённые возможности.
1.4.8. Функциональная схема международной системы
Контур Основной объект деятельности Возможный результат
INM–META Методы создания технологий Подтверждённые методологические улучшения
INM–PICO Физические электронные структуры Материалы, устройства, экспериментальные методы
INM–NOO Интеллектуально-креативные процессы Ноокомпьютеры, исследовательские алгоритмы
Экспериментальная сеть Оборудование и измерения Проверенные физические данные
Вычислительная сеть Моделирование и интеллектуальные вычисления Проверяемые расчётные результаты
Производственная кооперация Прототипы и технологические процессы Демонстраторы и опытные изделия
Научная экспертиза Независимая проверка Достоверные заключения
Корпоративное обеспечение Финансы, договоры и права Устойчивое управление
Данная схема является авторской проектной моделью.
Она не свидетельствует о фактическом создании перечисленных подразделений и соглашений.
1.4.9. Общая цифровая исследовательская платформа
Для международной кооперации необходимо обеспечить совместимость данных.
Например, физическая лаборатория выполняет измерение.
Результаты передаются в цифровую систему.
NOO использует их для формирования новых гипотез.
Затем другая лаборатория может выполнить независимую проверку.
Однако каждая передача должна сохранять происхождение данных.
Условия эксперимента.
И правовой статус.
Следовательно, общая цифровая инфраструктура должна обеспечивать прослеживаемость научного результата.
1.4.10. Международная исследовательская память
Одной из потенциально наиболее ценных функций INM может стать единая исследовательская память.
Она должна сохранять научные гипотезы.
Результаты расчётов.
Условия физических экспериментов.
Неудачные исследования.
И историю изменения методологических процедур.
Однако такая память не должна превращаться в неконтролируемое объединение разнородных сведений.
Необходимо различать проверенные факты.
Предварительные результаты.
И исследовательские предположения.
Следовательно, информационная архитектура должна быть доказательно структурированной.
1.4.11. Первый международный проект PICO–NOO
Для начальной программы целесообразно выбрать ограниченную научно-техническую задачу.
Например, исследование перспективного электронного интерфейса.
PICO определяет физические ограничения.
NOO формирует расчётные гипотезы.
После этого выполняются доступные вычислительные проверки.
Затем физическая лаборатория проводит эксперимент.
Результаты анализируются.
Однако наиболее важным условием является независимое подтверждение.
Следовательно, первый международный проект должен быть ориентирован не на максимальную сложность, а на доказательную завершённость.
1.4.12. Второй международный проект: проверка NOO
Отдельная программа должна оценивать интеллектуально-креативную результативность первого ноокомпьютера.
Например, ему предоставляются новые исследовательские задачи.
При этом используются актуальные контрольные методы.
В том числе современные доступные системы искусственного интеллекта.
Необходимо измерять качество.
Время.
Полную стоимость.
И воспроизводимость.
Однако нельзя считать согласие нескольких интеллектуальных агентов доказательством научной новизны.
Поэтому существенные результаты должны проходить независимую проверку.
1.4.13. Третий международный проект: проверка META
Следующая программа должна быть посвящена методологическому совершенствованию.
Например, на основании предыдущего физического исследования разработана новая процедура выбора экспериментов.
Необходимо испытать её на другой задаче.
При этом сохраняется исходный метод для сравнения.
Особенно важно обеспечить сопоставимые ресурсы.
Если новая процедура демонстрирует преимущество, возникает ограниченный метатехнологический результат.
Однако для вывода об устойчивом Метаразвитии необходимо исследовать дополнительные последовательные циклы.
1.4.14. Роль современных систем научного искусственного интеллекта
В последние годы были представлены различные системы автоматизированного научного поиска.
Например, Adam [30].
Автоматизированные лаборатории тонкоплёночных материалов [31].
И Co-Scientist, опубликованная в Nature в 2026 году [35].
Они подтверждают возможность выполнения отдельных интеллектуальных и экспериментальных функций.
Однако соответствующие результаты не представляют доказательства универсальной ноомашины.
Для INM особенно важно сравнивать собственные решения с такими актуальными достижениями.
Следовательно, новизна NOO должна определяться относительно наиболее сильных доступных альтернатив.
1.4.15. Значение авторского исправления A-Lab
В 2023 году Szymanski и соавторы представили автономную лабораторию A-Lab [32].
В январе 2026 года было опубликовано авторское исправление [33].
В уточнённой публикации сообщается о синтезе 36 соединений из 57 целевых за 17 дней.
Однако особенно важно, что исходные утверждения о новизне были уточнены.
Для INM этот пример имеет методологическое значение.
Он показывает, что даже высокоавтоматизированная исследовательская система нуждается в независимой проверке.
Особенно при оценке мировой научной новизны.
Следовательно, интеллектуальная автоматизация не должна подменять научную экспертизу.
1.4.16. Международная производственная кооперация INM
После получения физически подтверждённых результатов PICO может возникать задача изготовления технологических демонстраторов.
Однако для этого не обязательно немедленно строить собственное производство.
Возможно использование партнёрских пилотных линий.
Специализированных лабораторий.
И контрактных производственных предприятий.
При этом необходимо учитывать технологическую совместимость.
Например, атомарно-точная структура может требовать оборудования, отсутствующего на конкретной полупроводниковой линии.
Следовательно, производственный маршрут должен определяться отдельно для каждого устройства.
1.4.17. Ноокомпьютеры как возможный коммерческий результат
Для NOO перспективным направлением может стать коммерциализация специализированных исследовательских систем.
Например, интеллектуально-креативных инструментов для материаловедения.
Или программ экспериментального планирования.
Однако необходимо учитывать стоимость вычислений и проверки результатов.
А также функциональную надёжность.
Следовательно, первый коммерческий ноокомпьютер должен иметь ограниченную и проверенную область применения.
Нельзя автоматически представлять его как универсальную замену научного исследователя.
1.4.18. Международная структура интеллектуальных прав
Для распределённой INM необходимо предусмотреть единую политику прав на результаты.
Например, ранее существовавшие программные разработки остаются в соответствующем правовом режиме.
Новые совместные результаты распределяются согласно договору.
А исследовательские данные передаются только на установленных условиях.
Особенно важно учитывать международные различия патентного и договорного права.
Следовательно, единая корпоративная стратегия не должна подменять юридическую экспертизу конкретных соглашений.
1.4.19. Управление международными научными программами
Для INM необходимо разграничивать стратегические, научные и исполнительные функции.
Например, генеральное руководство утверждает миссию.
Руководители PICO и NOO организуют предметные исследования.
META отвечает за методологическую оценку.
А независимые эксперты проверяют существенные результаты.
При этом международные партнёры сохраняют договорно определённую ответственность.
Следовательно, организационная система должна основываться на ясных полномочиях.
1.4.20. Финансовая модель международной кооперации
Для общей исследовательской системы возможны различные источники финансирования.
Например, капитал учредителей.
Гранты.
Договорные исследования.
Корпоративное софинансирование.
И последующая коммерческая выручка.
Однако необходимо учитывать различие между предполагаемыми и подтверждёнными ресурсами.
Кроме того, партнёрская лаборатория может предоставлять неденежный вклад.
Например, оборудование.
Но это не означает поступления соответствующей суммы на счёт INM.
Следовательно, финансовая отчётность должна разграничивать реальные денежные потоки и стоимость предоставленных ресурсов.
1.4.21. Международные контрольные рубежи
Для первоначальной реализации предлагается использовать несколько последовательных решений.
G0 — подтверждена организационная готовность.
G1 — сформированы самостоятельные программы META, PICO и NOO.
G2 — получены первые проверенные предметные результаты.
G3 — выполнен совместный исследовательский цикл.
G4 — подтверждено преимущество определённого метода.
G5 — проверена его переносимость на новую задачу.
G6 — принято решение о дальнейшем масштабировании.
Данная классификация является авторской проектной схемой.
Она не устанавливает обязательных сроков достижения результатов.
1.4.22. Глобальная INM как экспериментальная система организации науки
Особый смысл INM заключается в возможности сделать саму организацию научно-технологической деятельности предметом исследования.
Например, можно сравнивать эффективность централизованной лаборатории и распределённого международного консорциума.
Или исследовать влияние общей научной памяти на воспроизводимость.
Однако такие выводы должны учитывать различия проектов.
И стоимость координации.
Следовательно, международная архитектура INM также должна проходить экспериментальную проверку.
Именно в этом проявляется её связь с генеральной технологией META.
1.4.23. Главный вывод раздела
Проектируемая International NooMachines может рассматриваться как потенциальная международная научно-производственная система, объединяющая собственные исследовательские программы и распределённые внешние ресурсы.
Однако её состоятельность необходимо доказывать последовательно.
Главная задача INM в глобальной траектории заключается не в административном объединении мировой науки, а в создании проверяемой модели взаимодействия физических и интеллектуально-креативных исследований с возможностью совершенствования методов их последующего выполнения.
1.5. Возможности и ограничения глобального пути
1.5.1. Научные преимущества международного взаимодействия
Глобальная траектория может обеспечивать доступ к значительно более широкому набору научных компетенций, чем отдельная исследовательская организация.
Например, физическая лаборатория обладает специализированной измерительной системой.
Вычислительный центр — определёнными моделями.
А промышленное предприятие — уникальной технологической инфраструктурой.
При согласованном взаимодействии возникает возможность решать более сложные задачи.
Однако необходимо учитывать расходы координации.
Следовательно, международность представляет потенциальное преимущество, а не автоматическую гарантию результативности.
1.5.2. Возможность ускоренного обмена знаниями
Современные цифровые средства позволяют быстро распространять научные публикации и данные.
Однако скорость информационной передачи не равнозначна скорости научного понимания.
Необходимо проверять качество источников.
Корректно интерпретировать результаты.
И устанавливать границы их применимости.
Для NOO это представляет важную задачу.
Но необходимо учитывать, что автоматизированный анализ научной литературы может содержать ошибки.
Следовательно, международный обмен знаниями должен сопровождаться независимой содержательной проверкой.
1.5.3. Возможность совместного использования оборудования
Одним из главных преимуществ глобальной кооперации может стать уменьшение необходимости дублирования дорогостоящей инфраструктуры.
Например, несколько исследовательских коллективов получают доступ к одной специализированной измерительной системе.
Однако необходимо учитывать очередь доступа.
Условия эксплуатации.
И ограничения исследовательских программ.
Поэтому экономический эффект должен определяться с учётом фактической доступности оборудования.
Следовательно, совместная инфраструктура особенно эффективна при прозрачных правилах использования и достаточной загрузке.
1.5.4. Возможность формирования новых междисциплинарных направлений
Глобальная система способна объединять специалистов из различных областей.
Например, физики перспективной электроники могут взаимодействовать с разработчиками интеллектуальных систем.
Материаловеды — с экспертами вычислительного моделирования.
А инженеры — с исследователями научной методологии.
Однако подобная междисциплинарность должна иметь конкретный объект.
Для INM этим объектом становится разработка и независимая проверка методов создания новых технологий.
Следовательно, содержательная интеграция важнее формального числа дисциплин.
1.5.5. Возможность глобального распространения успешных методов
Если определённый метод META действительно повышает эффективность научных исследований, возникает возможность его передачи другим организациям.
Например, процедура выбора физических экспериментов может использоваться в нескольких лабораториях.
Однако необходимо установить, сохраняется ли преимущество при переносе.
Возможны различия оборудования.
Квалификации сотрудников.
И структуры научных задач.
Следовательно, глобальная переносимость должна подтверждаться независимыми испытаниями.
1.5.6. Ограничения физической реализуемости PICO
Одним из главных ограничений остаются законы физики.
Атомарно-точная электронная структура не обязательно обладает преимуществами перед современной полупроводниковой технологией.
Необходимо учитывать квантовые эффекты.
Контакты.
Межсоединения.
Тепловые условия.
И надёжность.
Например, экспериментальный одноатомный транзистор Fuechsle и соавторов [29] представляет значимое научное достижение.
Однако он не доказывает возможность немедленного массового производства универсальных вычислительных устройств атомарных размеров.
Следовательно, физическая новизна должна сопровождаться инженерной проверкой.
1.5.7. Ограничения интеллектуально-креативной автоматизации
NOO также сталкивается с существенными ограничениями.
Например, интеллектуальная система может формировать убедительные, но ошибочные гипотезы.
Использовать неполные научные данные.
Или неправильно интерпретировать расчётные результаты.
Поэтому необходимо сохранять независимую проверку.
Особенно важно учитывать, что увеличение количества интеллектуальных агентов не гарантирует увеличение качества.
Они могут использовать одинаковые ошибочные источники.
Следовательно, интеллектуальная автономность должна расширяться только на основании объективных результатов.
1.5.8. Ограничения экспериментальной проверки
Некоторые научные гипотезы могут требовать чрезвычайно дорогих или длительных экспериментов.
Например, определённая электронная структура может требовать редкого оборудования.
Или специальных условий измерения.
В таких случаях интеллектуальное ускорение предварительного поиска не обязательно ускоряет полный исследовательский цикл.
Если физическая проверка остаётся основным ограничением, необходимо совершенствовать именно соответствующую инфраструктуру.
Следовательно, META должна учитывать узкие места полного процесса.
1.5.9. Географическая концентрация и уязвимость цепочек поставок
Согласно исследованиям OECD 2025 года, мировая полупроводниковая инфраструктура обладает значительной территориальной концентрацией [2, 3].
Поэтому нарушение работы одного критического региона или поставщика может влиять на международную систему.
Для INM это означает необходимость исследования альтернативных источников.
Однако полное дублирование всех технологических ресурсов может быть экономически неоправданным.
Следовательно, необходимо выбирать рациональный уровень резервирования.
Особенно для оборудования, критически необходимого для физической программы PICO.
1.5.10. Геополитические ограничения
В докладе OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2025 рассматривается изменение международной научной кооперации под влиянием геополитической конкуренции и требований исследовательской безопасности [4].
Особенно важны ограничения передачи определённых технологий и научных данных.
Однако содержание соответствующих требований зависит от государств, участников, оборудования и вида деятельности.
Поэтому нельзя устанавливать универсальное правило доступа ко всем мировым исследовательским ресурсам.
Следовательно, INM должна осуществлять юридическую проверку каждого международного проекта.
1.5.11. Научная открытость и технологическая безопасность
Одним из главных противоречий является сочетание открытой науки и необходимости защищать определённые сведения.
В Рекомендации UNESCO об открытой науке 2021 года подчёркиваются значение доступности знаний, международного сотрудничества и научной проверяемости [25].
Однако открытая наука не означает автоматической отмены интеллектуальных прав и законных ограничений.
Для INM необходимо предусмотреть различные режимы.
Открытые научные результаты.
Договорный исследовательский обмен.
Защищённые данные.
И сведения, распространение которых ограничено применимым правом.
Следовательно, открытость должна быть обоснованной и совместимой с технологической ответственностью.
1.5.12. Ограничения международной интеллектуальной собственности
Научные результаты могут принадлежать различным организациям.
Например, физическая лаборатория предоставляет экспериментальную технологию.
Разработчик NOO — программный инструмент.
А совместная программа создаёт новый метод.
В результате возникает сложный правовой режим.
Если права не согласованы заранее, последующая коммерциализация может оказаться ограниченной.
Поэтому необходимо использовать договорные механизмы.
Особенно важно разграничивать исходные и новые интеллектуальные результаты.
1.5.13. Ограничения экономической эффективности
Международная исследовательская система может требовать значительных расходов.
На вычисления.
Физические эксперименты.
Юридическое сопровождение.
Информационную безопасность.
И координацию.
Поэтому нельзя считать увеличение числа участников доказательством экономии.
Необходимо измерять полную стоимость подтверждённого результата.
И сопоставлять её с альтернативными организационными моделями.
Следовательно, экономическое преимущество должно быть проверяемым.
1.5.14. Ограничения технологической совместимости
Различные исследовательские центры могут использовать несовместимые данные, оборудование и процессы.
Например, физический образец, созданный одной лабораторией, может требовать специальных условий измерения.
А программная модель — определённого формата данных.
В таких условиях международный обмен увеличивает расходы интеграции.
Поэтому необходимо разрабатывать совместимые интерфейсы.
Однако стандартизация не должна уничтожать возможность исследования новых альтернативных технологий.
Следовательно, необходимо сочетать общие информационные требования с самостоятельностью предметных методов.
1.5.15. Ограничения корпоративной централизации
Одна из возможных ошибок заключается в стремлении создать единую глобальную организацию, контролирующую все научные направления.
Подобная модель может приводить к чрезмерной административной сложности.
Снижению разнообразия исследовательских гипотез.
И зависимости от одного центра принятия решений.
Поэтому для INM целесообразно сохранять распределённую структуру.
При этом генеральная миссия META обеспечивает методологическое единство.
Но не требует административной подчинённости всех международных лабораторий.
1.5.16. Ограничения самоускоряющегося развития
Особенно важно учитывать пределы гипотезы опережения опережения.
Например, новая интеллектуальная система может ускорить создание определённого физического устройства.
Но последующие исследования могут сталкиваться с более сложными задачами.
Или с ростом стоимости экспериментов.
В результате первоначальное преимущество может уменьшаться.
Следовательно, нельзя заранее предполагать бесконечное или экспоненциальное ускорение.
META должна исследоваться как ограниченный и проверяемый научно-технологический процесс.
1.5.17. Риск ложного признания научной новизны
В глобальной системе существует значительный объём опубликованных знаний.
Поэтому определённая интеллектуальная система может повторно предложить уже известное решение.
Особенно если её научно-информационная база неполна.
В таком случае предложение может быть новым для конкретной программы.
Но не для мировой науки.
Следовательно, необходимо предусматривать независимую проверку глобальной новизны.
Особенно важно учитывать последующие исправления научных публикаций.
1.5.18. Риск концентрации преимуществ
Если перспективные методы NOO и META будут доступны только ограниченному кругу организаций, может возникнуть дополнительная концентрация научно-технологических возможностей.
Однако чрезмерное принудительное распространение некоторых разработок может снижать стимулы к инвестициям.
Поэтому необходимо исследовать различные модели.
Открытые научные методы.
Коммерческие лицензии.
Партнёрские программы.
И совместное использование инфраструктуры.
Следовательно, вопрос распределения преимуществ представляет самостоятельную экономическую и общественную проблему.
1.5.19. Возможность альтернативных региональных траекторий
Глобальная научная система не обязательно развивается посредством одной унифицированной программы.
Возможны различные региональные и национальные траектории.
Например, одна исследовательская система концентрируется на передовых технологических узлах.
Другая — на специализированных материалах.
Третья — на архитектурах искусственного интеллекта.
Четвёртая — на автоматизированных лабораториях.
Следовательно, Метаразвитие может исследоваться несколькими независимыми программами.
Именно такое разнообразие потенциально позволяет проводить содержательные сравнительные эксперименты.
1.5.20. Глобальная и российская траектории: исходное разграничение
Для последующего исследования российской траектории необходимо установить принципиальную методологическую основу.
Глобальный путь не должен считаться единственным возможным организационным сценарием.
Но и национальный путь не следует автоматически представлять полностью независимым от мировой науки.
Необходимо учитывать реальные компетенции.
Доступную физическую инфраструктуру.
Вычислительные ресурсы.
Правовые ограничения.
И возможности самостоятельных исследований.
Однако конкретный анализ российской научно-технологической системы должен выполняться отдельно.
В настоящей главе рассматриваются общие свойства глобальной траектории.
1.5.21. Условия устойчивости глобального Метаразвития
На основании рассмотренных ограничений можно выделить несколько необходимых условий.
Первое — научная независимость исследований.
Второе — доступ к соответствующей экспериментальной инфраструктуре.
Третье — совместимость научных данных.
Четвёртое — правомерность международного взаимодействия.
Пятое — прозрачный учёт ресурсов.
Шестое — независимая проверка результатов.
Седьмое — возможность изменения неэффективных методов.
Восьмое — сохранение альтернативных технологических траекторий.
Однако выполнение этих условий ещё не гарантирует создания META.
Они представляют необходимые организационные предпосылки её исследования.
1.5.22. Сценарии глобального развития
Для первоначального проектирования предлагается рассмотреть четыре сценария.
Сценарий A — расширяющаяся научная кооперация.
Международные исследовательские организации увеличивают совместимость и обмен результатами.
Сценарий B — ограниченная кооперация технологических блоков.
Исследования развиваются преимущественно внутри определённых международных объединений.
Сценарий C — распределённое конкурентное развитие.
Несколько самостоятельных систем создают альтернативные технологии.
Сценарий D — усиление глобальных ограничений.
Доступ к критическим ресурсам затрудняется, а стоимость кооперации увеличивается.
Однако данные сценарии не являются прогнозами с установленными вероятностями.
Они представляют аналитический инструмент для оценки устойчивости INM.
1.5.23. Сравнительная оценка сценариев
Сценарий Основная возможность Основной риск Требование к INM
Расширенная кооперация Широкий доступ к компетенциям Сложность управления Совместимые интерфейсы
Региональные блоки Устойчивая специализированная кооперация Ограничение внешнего доступа Несколько правомерных партнёрских моделей
Конкурентные системы Разнообразие технологий Дублирование затрат Сильная независимая экспертиза
Усиление ограничений Стимул к альтернативным решениям Недоступность критических ресурсов Резервные исследовательские маршруты
1.5.24. Научная проверка преимуществ глобального пути
Для содержательного сравнения необходимо исследовать не только технические результаты.
Следует оценивать организационный способ их получения.
Например, определённая физическая задача решается самостоятельной лабораторией.
Затем — международной исследовательской сетью.
При этом необходимо учитывать сопоставимость научной постановки.
Ресурсов.
И качества результата.
Если международная система демонстрирует преимущество, можно исследовать его причины.
Но соответствующее преимущество не должно автоматически объявляться универсальным.
Необходимо проверять переносимость на другие задачи.
1.5.25. Глобальная кооперация как объект META
Особенно важно, что сама международная организация исследований может становиться предметом Метаразвития.
Например, один способ распределения лабораторных задач оказывается эффективнее другого.
После этого предлагается новая процедура.
Она проверяется на следующем проекте.
Если улучшение подтверждается, возникает организационно-методологический результат.
Однако он должен оцениваться с учётом полной стоимости и научного качества.
Следовательно, глобальная траектория может предоставлять не только физические и интеллектуальные ресурсы.
Она способна создавать исследовательскую среду для проверки методов организации науки.
1.5.26. Главный вывод раздела
Глобальная траектория обладает значительными научными и технологическими возможностями.
Однако она сталкивается с физическими, экономическими, правовыми, организационными и геополитическими ограничениями.
Поэтому глобальный путь Метаразвития должен проектироваться не как автоматически самоускоряющаяся единая мировая система, а как открытая к проверке сеть самостоятельных исследовательских направлений, способных кооперироваться, конкурировать и совершенствовать методы получения последующих результатов.
Обобщённая модель глобальной траектории META–PICO–NOO
На основании рассмотренных положений предлагается следующая система.
Уровень Основное содержание Результат
Мировая научная система Университеты и фундаментальные центры Знания и гипотезы
Глобальная физическая инфраструктура Наноэлектроника, материалы и метрология Проверенные физические данные
Международная промышленная кооперация Оборудование, технологии, изготовление Прототипы и производственные процессы
Глобальная интеллектуальная инфраструктура Вычисления, научный ИИ и базы данных Интеллектуальные методы
PICO Перспективная элементная база Новые электронные возможности
NOO Ноокомпьютеры и ноомашины Проверяемые когнитивно-креативные функции
META Совершенствование методов исследований Метатехнологические преимущества
INM Проектируемая международная интеграция Совместные проверяемые программы
Независимая экспертиза Воспроизведение и сравнение Достоверные результаты
Экономическая система Финансирование и коммерциализация Устойчивость развития
Данная архитектура представляет авторскую аналитическую и проектную модель.
Она не означает существования уже созданной глобальной корпорации Метаразвития.
Первоначальная программа исследования глобальной траектории INM
Для перехода от теоретической постановки к практическим исследованиям предлагается последовательная программа.
Первый этап. Картирование международных возможностей
Необходимо определить существующие центры, способные выполнять конкретные научно-технические задачи.
Например, атомарную метрологию.
Вычислительное моделирование.
Изготовление экспериментальных устройств.
И независимую проверку.
Однако карта должна строиться на основании фактических компетенций.
Необходимо учитывать технические ограничения и условия доступа.
Второй этап. Формирование самостоятельного научного ядра
INM должна обеспечить собственные компетенции META, PICO и NOO.
Без этого организация не сможет эффективно оценивать внешние научные предложения.
Следовательно, международная кооперация должна дополнять, а не заменять внутреннюю исследовательскую способность.
Третий этап. Разработка общей цифровой платформы
Необходимо создать систему регистрации исследовательских задач.
Научных данных.
Версий методов.
И результатов проверки.
Особенно важно обеспечить доказательную прослеживаемость.
Четвёртый этап. Первый международный эксперимент PICO
Выбирается ограниченная физическая задача.
Определяются необходимые измерения.
И формируется программа независимой проверки.
Однако физический результат должен оцениваться самостоятельно.
Пятый этап. Первый международный эксперимент NOO
Создаётся специализированная интеллектуально-креативная система.
Она проверяется на новых научно-технических задачах.
Особенно важно сравнивать её с существующими альтернативами.
Шестой этап. Совместный эксперимент PICO–NOO
Физическая задача выполняется с использованием интеллектуальных инструментов.
При этом сохраняется исходный метод сравнения.
Необходимо установить дополнительную стоимость и полезный результат.
Седьмой этап. Проверка метода META
На основании предыдущих результатов разрабатывается улучшенная исследовательская процедура.
Она проверяется на новой задаче.
Только после этого можно говорить о подтверждённом методологическом преимуществе.
Восьмой этап. Независимое международное воспроизведение
При наличии соответствующих ресурсов метод применяется другой исследовательской организацией.
Это позволяет исследовать переносимость.
Однако необходимо учитывать различия оборудования, данных и квалификации.
Девятый этап. Оценка экономической эффективности
Определяется полная стоимость результата.
В том числе расходы на физические исследования, вычисления и независимую проверку.
При этом необходимо учитывать неуспешные эксперименты.
Десятый этап. Решение о дальнейшем развитии
На основании полученных данных принимается решение.
О расширении международной кооперации.
Развитии NOO.
Продолжении физических исследований PICO.
Или дополнительной проверке META.
Однако переход к масштабированию не должен считаться обязательным.
Он зависит от фактических результатов.
Значение глобальной траектории для мировой пикоэлектронной революции
Рассмотренные международные научные и промышленные процессы позволяют сформулировать несколько принципиальных положений.
Прежде всего, перспективная электронная техника развивается в условиях сложного международного разделения труда.
Её создание требует сочетания физической науки, материаловедения, вычислительных методов, технологического оборудования и промышленных компетенций.
Однако существующие мировые научно-технологические процессы нельзя считать уже состоявшейся пикоэлектронной революцией.
Современные атомарно-точные устройства представляют важные исследовательские достижения.
Но переход к новой промышленной элементной базе требует дополнительных доказательств.
Особенно важно учитывать физические ограничения и возможность практической интеграции.
Вторая особенность заключается в развитии интеллектуальных научных систем.
Современные методы искусственного интеллекта позволяют автоматизировать отдельные стадии научного поиска.
Однако даже успешная автономная лаборатория не доказывает существования универсальной ноомашины.
Для авторской концепции NOO необходимо исследовать полноценные когнитивно-креативные функции.
И их самостоятельное совершенствование.
Следовательно, развитие NOO должно осуществляться параллельно с PICO.
Третья особенность связана с возникновением новых возможностей их взаимодействия.
Например, интеллектуальная система может предлагать материалы для физической проверки.
А экспериментальные результаты могут использоваться для последующего улучшения исследовательской модели.
Однако соответствующий процесс ещё не означает Метаразвития.
Необходимо отдельно установить, совершенствуется ли способ получения последующих результатов.
И сохраняется ли преимущество на новых задачах.
Именно здесь возникает научный смысл глобальной программы META.
Четвёртая особенность связана с организацией мировой кооперации.
Различные исследовательские центры могут создавать общие научно-технологические программы.
Однако для этого необходимы согласованные методы.
Совместимые данные.
Договорные права.
И независимая экспертиза.
Поэтому проектируемая INM может рассматриваться как один из возможных способов организации подобного взаимодействия.
Но её создание и результативность должны подтверждаться практически.
Пятая особенность связана с множественностью мировых траекторий.
Глобальная система не является единым административным центром.
Она включает государства, корпорации, университеты и исследовательские организации с различными интересами и возможностями.
Поэтому Метаразвитие может исследоваться в нескольких организационных формах.
Их сравнительная оценка представляет самостоятельную научную задачу.
Заключение к главе 1
В настоящей главе рассмотрена глобальная траектория Метаразвития в контексте перспективной мировой пикоэлектронной революции.
Показано, что современное научно-технологическое развитие основывается на сложной системе международного взаимодействия исследовательских центров, университетов, промышленных корпораций и специализированных технологических организаций.
При этом мировая наука обладает значительными возможностями концентрации и совместного использования ресурсов.
Однако их распределение остаётся неравномерным.
Первое основное положение связано с международными исследовательскими центрами.
Показано, что современная мировая наука располагает различными моделями крупномасштабной исследовательской кооперации.
Например, межправительственной организацией CERN.
Международным исследовательским центром imec.
Европейскими пилотными линиями NanoIC, FAMES и APECS.
Американскими пользовательскими нанотехнологическими лабораториями.
И специализированными исследовательскими институтами Азии.
Однако ни одна из перечисленных организаций не представляет уже созданную генеральную технологию Метаразвития.
Их значение заключается в существующих физических, цифровых и организационных возможностях.
Для будущей INM соответствующие ресурсы могут представлять потенциальную исследовательскую среду.
Но только при наличии соответствующих договорных и научных условий.
Второе положение связано с корпоративной кооперацией.
Современная электронная промышленность обладает высокой специализацией.
Разработка, производство, измерение и интеграция электронных устройств осуществляются различными организациями.
Подобная система способна обеспечивать значительную технологическую эффективность.
Но одновременно создаёт зависимости.
Следовательно, глобальная программа PICO должна учитывать структуру международных производственных возможностей.
Для NOO особенно важны вычислительные и научно-информационные ресурсы.
А для META — возможность независимой проверки эффективности их взаимодействия.
Третье положение связано с концентрацией интеллектуальных и технологических ресурсов.
Показано, что научная и промышленная деятельность сосредоточена в определённых мировых кластерах.
Особенно заметна концентрация полупроводникового производства.
Однако увеличение концентрации не обязательно повышает устойчивость.
Напротив, определённые критические зависимости могут усиливаться.
Поэтому для INM представляется перспективной смешанная организационная модель.
Собственное исследовательское ядро.
Распределённая международная инфраструктура.
И независимые проверочные механизмы.
Четвёртое положение связано с корпоративной концепцией INM.
В настоящей главе предложено рассматривать её как потенциальную международную научно-производственную систему.
Однако необходимо сохранять различие между проектной моделью и уже существующей организацией.
INM не должна автоматически считаться объединением мировых исследовательских центров.
Её участники, правовой статус и финансовые ресурсы должны определяться на отдельной стадии практической реализации.
Предлагаемая международная архитектура должна обеспечивать самостоятельное развитие PICO и NOO.
При этом META выполняет методологическую системообразующую функцию.
Её задача заключается в разработке и независимой проверке методов совершенствования последующих исследований.
Однако физическая и интеллектуальная программы не должны терять собственную научную автономность.
Пятое положение связано с ограничениями глобальной траектории.
Мировая научно-технологическая система сталкивается с различными проблемами.
Физическими ограничениями перспективных устройств.
Высокой стоимостью оборудования.
Концентрацией вычислительных мощностей.
Энергетическими потребностями.
Дефицитом отдельных компетенций.
Правовыми ограничениями международной кооперации.
И сложностью распределения интеллектуальных прав.
Поэтому нельзя считать, что объединение максимального количества ресурсов автоматически приведёт к созданию Метаразвития.
Необходимо исследовать экономическую и научную эффективность соответствующей организации.
Особенно важно учитывать, что технологическая кооперация может повышать стоимость координации.
А интеллектуальная автоматизация — увеличивать затраты на проверку ошибочных гипотез.
Следовательно, генеральная технология должна оцениваться на уровне полного научно-технологического процесса.
Особое значение имеет разграничение трёх уровней результатов.
Первый уровень — создание нового физического или интеллектуального решения.
Второй уровень — подтверждённое преимущество метода его получения.
Третий уровень — воспроизводимое совершенствование механизма разработки последующих методов.
Именно третий уровень соответствует наиболее сильной исследовательской гипотезе Метаразвития.
Однако его нельзя автоматически выводить из успехов отдельных экспериментальных проектов.
Необходима независимая проверка.
Особенно важно использовать новые исследовательские задачи.
Сохранять исходные методы для сравнения.
И учитывать полные затраты.
Только при выполнении этих условий можно исследовать действительное метатехнологическое преимущество.
Следовательно, глобальная программа INM должна развиваться не как административно централизованная система обязательного технологического успеха.
Она должна представлять открытую к научной проверке исследовательскую архитектуру.
Допускающую альтернативные физические решения.
Различные интеллектуальные методы.
И независимые организационные модели.
При этом международное сотрудничество должно осуществляться правомерно.
С учётом договорных обязательств и технологической безопасности.
Особенно важно сохранять возможность пересмотра первоначальных гипотез.
Если определённая электронная структура не подтверждает ожидаемых характеристик, физическая программа должна изменять направление поиска.
Если ноокомпьютер не демонстрирует преимущества относительно современных интеллектуальных инструментов, необходимо совершенствовать его архитектуру.
Если предложенный метод META не улучшает последующие исследования, соответствующая гипотеза должна пересматриваться.
Таким образом, устойчивость глобальной траектории должна определяться способностью создавать достоверные результаты и рационально использовать полученный опыт.
На основании рассмотренного материала можно сформулировать генеральное положение настоящей главы.
Глобальная траектория Метаразвития представляет перспективную организационно-технологическую возможность объединения международных научных центров, физических исследований PICO, интеллектуально-креативных систем NOO, промышленной кооперации и независимой методологической проверки META с целью создания воспроизводимых методов совершенствования последующего научно-технологического развития.
Однако её практическая реализация не является гарантированной.
Она зависит от научной достоверности.
Доступности ресурсов.
Правомерности международного взаимодействия.
Финансовой устойчивости.
И способности получать подтверждённые методологические преимущества.
В этом контексте проект International NooMachines может рассматриваться как одно из возможных организационных воплощений глобального пути.
Но его задача должна состоять не в формальном объединении существующей мировой науки.
Не в механическом увеличении числа исследователей.
И не в декларативном создании генеральной технологии.
Главное назначение INM — проектирование и экспериментальная проверка международной исследовательской системы, способной не только создавать новые физические и интеллектуально-креативные технологии, но и совершенствовать методы их последующего создания.
Таким образом, глобальная траектория может развиваться по последовательности.
От существующей мировой научной инфраструктуры — к новым формам международного исследовательского взаимодействия.
От взаимодействия — к совместным физическим и интеллектуальным программам.
От программ — к подтверждённым результатам PICO и NOO.
От результатов — к разработке новых исследовательских методов.
От методов — к их независимой проверке.
От проверки — к воспроизводимым преимуществам.
От преимуществ — к исследованию возможностей последующего совершенствования.
И от подтверждённого методологического развития — к практическому исследованию генеральной технологии опережения опережения.
При этом необходимо учитывать, что глобальная траектория не исключает возникновения самостоятельных национальных научно-технологических программ.
Напротив, мировая система формируется посредством взаимодействия различных исследовательских и производственных возможностей.
Поэтому следующим этапом настоящей части книги должно стать исследование российской траектории.
Её необходимо рассматривать самостоятельно.
С учётом отечественных научных компетенций, физических исследований, вычислительных возможностей, производственной инфраструктуры, кадровых и финансовых ресурсов.
При этом нельзя автоматически переносить результаты глобальной траектории на российские условия.
И нельзя заранее считать национальную программу полностью независимой от мировой науки.
Необходима самостоятельная научно-технологическая оценка.
Главный итог настоящей главы заключается в том, что глобальный путь пикоэлектронной революции и Метаразвития должен рассматриваться как совокупность реальных мировых исследовательских возможностей и проектируемых методов их научно обоснованной интеграции, а не как уже состоявшаяся единая технологическая революция.
Именно такое разграничение позволяет перейти к содержательному сравнению глобальной и российской траекторий дальнейшего развития электронной и интеллектуально-креативной техники.
Основные источники и научная литература к главе 1
I. Авторская концепция Метаразвития
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. 2026. Авторская концепция META–PICO–NOO, организационной программы International NooMachines и двух траекторий перспективного развития.
II. Мировая полупроводниковая система и международная кооперация
OECD. Mapping the Semiconductor Value Chain: Working towards Identifying Dependencies and Vulnerabilities. OECD Science, Technology and Industry Policy Papers. No. 182. Paris: OECD Publishing, 2025.
DOI: https://doi.org/10.1787/4154cdbf-en
OECD. The Chip Landscape: Geographical Distribution of Wafer Fabrication Capacity. OECD Science, Technology and Industry Policy Papers. No. 188. Paris: OECD Publishing, 2025.
DOI: https://doi.org/10.1787/02dbd028-en
OECD. OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2025: Driving Change in a Shifting Landscape. Paris: OECD Publishing, 2025.
DOI: https://doi.org/10.1787/5fe57b90-en
World Intellectual Property Organization. Global Innovation Index 2025: Innovation Cluster Ranking. Географическая концентрация мировой научной, патентной и инвестиционной активности.
III. Международные исследовательские организации
CERN. Our Governance. Официальная структура управления международной научной организацией.
https://home.cern/about/who-we-are/our-governance/
CERN. Our Member States. Международное членство, условия участия государств и организация научной кооперации.
https://home.web.cern.ch/about/who-we-are/member-states/
European Commission. EU Invests €700 Million in Newly Opened NanoIC, Europe’s Largest Chips Act Pilot Line. 9 February 2026.
NanoIC Pilot Line. About the NanoIC Pilot Line. Официальное описание проекта, европейских участников и исследовательской инфраструктуры.
https://www.nanoic-project.eu/en
CEA. FAMES, a Strategic Pilot Line Serving Europe’s Technological Sovereignty. 30 January 2026.
Fraunhofer. APECS — Advanced Packaging and Heterogeneous Integration for Electronic Components and Systems. Европейская распределённая исследовательская и пилотная инфраструктура.
Lawrence Berkeley National Laboratory. Molecular Foundry — User Program Overview. Порядок доступа внешних исследователей к специализированной нанотехнологической инфраструктуре.
https://foundry.lbl.gov/user-program/user-program-overview/
Argonne National Laboratory. Center for Nanoscale Materials. Официальное описание научных возможностей и пользовательской исследовательской модели.
https://www.cnm.anl.gov/
A*STAR. Institute of Microelectronics. Сингапурский исследовательский институт микроэлектроники и промышленной кооперации.
https://www.a-star.edu.sg/ime
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Japan. Semiconductor Frontier Research Center. Официальные сведения о японской инфраструктуре перспективных полупроводниковых исследований.
https://unit.aist.go.jp/sfrc/researchtopics/
Chinese Academy of Sciences. Institute of Microelectronics. Официальные сведения о китайской исследовательской инфраструктуре микроэлектроники.
https://english.ime.cas.cn/
U.S. Government Accountability Office. Semiconductors: Commerce Needs Plan to Meet CHIPS for America R&D Requirements. GAO-26-109121. 6 August 2026. Анализ институциональных изменений в американских полупроводниковых исследовательских программах.
https://www.gao.gov/products/gao-26-109121
IV. Научные коллективы, технологические сети и корпоративное обучение
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
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.
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.
DOI: https://doi.org/10.1016/0048-7333(82)90016-6
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
V. Международные исследовательские партнёрства и открытая наука
ISO. ISO 56003:2019. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Partnership — Guidance. Рекомендации по выбору партнёров и управлению совместными инновационными программами.
https://www.iso.org/standard/68929.html
World Intellectual Property Organization. Technology Transfer Agreements. Договорные модели исследований, лицензирования и передачи технологий.
https://www.wipo.int/en/web/technology-transfer/agreements
UNESCO. Recommendation on Open Science. Принята 23 ноября 2021 года. Международные принципы научной открытости, кооперации и воспроизводимости.
VI. Научные данные и цифровые 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
VII. Физические основания перспективной электронной техники
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.
DOI: https://doi.org/10.1038/nnano.2012.21
VIII. Автономная наука и интеллектуально-креативные системы
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
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
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 лаборатории A-Lab; необходимо учитывать опубликованное 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.
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.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06735-9
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
IX. Научная воспроизводимость и метрологическая оценка
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.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM100-2008E
X. Энергетические и технологические ограничения
International Energy Agency. Key Questions on Energy and AI. Paris: IEA, 2026. Анализ энергетических потребностей мировой 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
XI. 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 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
ISO. ISO 56001:2024. Innovation Management System — Requirements. Международные требования к системам управления инновациями.
https://www.iso.org/standard/79278.html
**********
Глава 2. Российская траектория: поиск технологического триггера
От исторически сформированных научных компетенций и современных ограничений электронной промышленности России — к поиску альтернативных физических и организационных решений, способных стать отправной точкой ускоренного научно-технологического развития и экспериментального создания генеральной технологии Метаразвития.
Введение. Российская траектория и проблема выбора точки технологического опережения
В предыдущей главе части VIII была рассмотрена глобальная траектория перспективного развития электронной техники и Метаразвития.
Показано, что современная мировая научно-технологическая система характеризуется сложным международным разделением труда, концентрацией исследовательских ресурсов, специализацией производственных предприятий и одновременным развитием нескольких альтернативных физических и интеллектуальных технологий.
Вместе с тем глобальная научно-технологическая система не является единым организационным целым.
Она включает множество самостоятельных государств, научных центров, университетов, корпораций и технологических предприятий.
Поэтому каждая национальная исследовательская система обладает собственной историей, ресурсами, компетенциями и ограничениями.
В этом контексте возникает необходимость самостоятельного исследования российской траектории.
Россия располагает исторически сформированными школами физики твёрдого тела, полупроводниковой электроники, квантовой физики, оптики, материаловедения, математики и вычислительных наук.
Однако наличие научных компетенций не следует автоматически отождествлять с существованием полного современного промышленного комплекса.
В частности, необходимо различать:
фундаментальную научную способность исследовать новые физические явления;
инженерную способность создавать экспериментальные электронные устройства;
технологическую способность воспроизводимо изготавливать определённые изделия;
производственную способность выпускать их в необходимом количестве и качестве;
экономическую способность делать это на конкурентоспособных условиях;
способность совершенствовать методы последующих исследований и разработок.
Эти уровни взаимосвязаны, но не тождественны.
Именно их разграничение имеет принципиальное значение для настоящей главы.
В авторской концепции книги рассматриваются три основных научно-технологических направления.
PICO — перспективная физико-технологическая субтехнология, ориентированная на атомарно-точные электронные структуры, новые материалы, электронные состояния и функциональные устройства.
NOO — интеллектуально-креативная субтехнология, предназначенная для разработки ноокомпьютеров и перспективных ноомашин, выполняющих проверяемые научно-технологические функции.
META — генеральная технология Метаразвития, предполагающая воспроизводимое совершенствование методов создания последующих технологий.
Для российской траектории необходимо определить, каким образом можно начать движение в соответствующих направлениях, используя реальные национальные компетенции.
Однако последовательное воспроизведение всей мировой технологической истории может потребовать значительных ресурсов и времени.
Например, развитие современной массовой полупроводниковой промышленности связано с высокой стоимостью технологического оборудования, материалов, программных средств проектирования, экспериментальных производств и систем контроля качества.
Поэтому возникает необходимость искать не только способы постепенного сокращения технологического разрыва, но и альтернативные направления, способные изменить эффективность последующего научно-технологического развития.
В настоящей главе для обозначения такой возможности используется понятие технологического триггера.
Однако оно требует специального определения.
Триггер не следует понимать как заранее известное великое изобретение.
Или как отдельную технологию, гарантированно обеспечивающую национальное лидерство.
Тем более нельзя считать, что выбор перспективного физического направления автоматически создаёт пикоэлектронную революцию.
В научно-технологическом проектировании триггер целесообразно рассматривать как проверяемый кандидат на устранение определённого ограничения, препятствующего последующим исследованиям.
Например, таким ограничением может быть недостаточная точность измерений.
Высокая стоимость изготовления экспериментальных образцов.
Недоступность определённых материалов.
Низкая скорость проверки физических гипотез.
Или недостаточная эффективность организации исследовательской кооперации.
Следовательно, потенциальный триггер может иметь различную природу.
Физическую.
Материаловедческую.
Метрологическую.
Вычислительную.
Интеллектуально-креативную.
Организационную.
Но его значение определяется не названием научной области.
А подтверждённым влиянием на последующие результаты.
Исходная научная гипотеза
Для российской траектории предлагается сформулировать следующую исследовательскую гипотезу.
Среди существующих российских фундаментальных и прикладных научных компетенций могут быть выявлены определённые физические, интеллектуальные или организационные направления, целенаправленное развитие которых способно воспроизводимо повышать эффективность последующих научно-технологических исследований и создавать условия для ограниченного технологического опережения.
Однако данная гипотеза не является установленным фактом.
Её необходимо проверять посредством сравнительных экспериментов.
Особенно важно определить, существует ли конкретное ограничение, на которое воздействует предполагаемый триггер.
Каким образом измеряется его устранение.
И сохраняется ли полезный результат на последующих задачах.
Для этого российская программа должна использовать методологические принципы META.
Она должна начинаться с реального научно-технологического анализа.
Затем формировать портфель альтернативных кандидатов.
После этого выполнять экспериментальные проверки.
И только на основании подтверждённых результатов принимать решения о концентрации ресурсов.
Таким образом, предмет настоящей главы заключается не в выборе единственной заранее объявленной перспективной технологии.
Необходимо разработать методологию поиска, сравнения и экспериментального отбора технологических триггеров российской траектории Метаразвития.
2.1. Исторические предпосылки и современное состояние
2.1.1. Историческая школа полупроводниковой физики
Российская научно-технологическая траектория не возникает с нулевой исторической базы.
В советский период были созданы значительные научные школы физики полупроводников, оптики, квантовой электроники, материаловедения и электронного приборостроения.
Одним из наиболее известных достижений стали исследования полупроводниковых гетероструктур.
В 2000 году Жорес Алфёров и Герберт Крёмер получили Нобелевскую премию по физике за разработку полупроводниковых гетероструктур, используемых в быстродействующей и оптоэлектронной технике [2].
Работы Алфёрова и его научной школы были непосредственно связаны с Физико-техническим институтом имени А. Ф. Иоффе.
Их историческое значение состоит в развитии физических оснований современных полупроводниковых лазеров и гетероструктурных электронных приборов.
Однако необходимо разграничивать историческое научное достижение и современное состояние промышленности.
Наличие выдающейся научной школы не означает автоматического сохранения всех необходимых производственных технологий на уровне мирового промышленного фронтира.
Следовательно, историческое наследие должно рассматриваться как источник компетенций, требующий современной предметной оценки.
2.1.2. Формирование отечественной микроэлектроники
В 1960-е годы в СССР началось интенсивное развитие специализированных организаций электронной промышленности.
В 1964 году был основан Научно-исследовательский институт молекулярной электроники — НИИМЭ [3].
В том же году в Новосибирске был создан Институт физики полупроводников, впоследствии получивший имя академика А. В. Ржанова [4].
Развитие этих организаций было связано с различными, но взаимодополняющими направлениями.
Исследованием физических свойств полупроводников.
Созданием технологических процессов.
Разработкой электронных компонентов.
И подготовкой научно-инженерных кадров.
Однако необходимо учитывать особенности исторической системы.
Она обладала собственным разделением труда, специфическими экономическими условиями и механизмами организации исследований.
Следовательно, её достижения нельзя механически перенести в современную рыночную и международную технологическую среду.
2.1.3. Значение научных школ для перспективной электроники
В научных школах сохраняются не только отдельные технические знания.
Особое значение имеют методы исследования.
Например, методики выращивания полупроводниковых гетероструктур.
Приёмы диагностики поверхности.
Экспериментальные подходы к измерению электронных состояний.
И способы постановки физических задач.
Такие компетенции могут быть полезны при исследовании новых электронных архитектур.
Однако необходимо учитывать их современное состояние.
Например, наличие опыта молекулярно-пучковой эпитаксии не гарантирует возможность изготовления любой атомарно-точной структуры.
Для этого может потребоваться другое оборудование, более строгие требования к чистоте и дополнительные методы контроля.
Следовательно, необходимо оценивать конкретную воспроизводимую исследовательскую способность.
2.1.4. Развитие после 1991 года
После распада СССР российская научная и электронная промышленность столкнулась с существенными организационными и экономическими изменениями.
Изменились механизмы финансирования.
Производственная кооперация.
Доступность отдельных технологических ресурсов.
И структура спроса.
В Концепции технологического развития Российской Федерации до 2030 года, утверждённой распоряжением Правительства от 20 мая 2023 года № 1315-р, рассматриваются исторические проблемы дезинтеграции научно-технологической системы и формирования новых механизмов её развития [6].
Однако соответствующий государственный документ представляет стратегическую оценку.
Он не заменяет самостоятельного исследования эффективности отдельных организаций и технологий.
Для настоящей главы важно установить главное обстоятельство.
Историческое развитие сформировало неоднородную научно-производственную структуру.
В одних направлениях сохранились специализированные фундаментальные компетенции.
В других возникли значительные технологические ограничения.
Следовательно, российская траектория требует дифференцированного анализа.
2.1.5. Современная государственная научно-технологическая стратегия
28 февраля 2024 года Указом Президента Российской Федерации № 145 была утверждена новая Стратегия научно-технологического развития [5].
Она предусматривает развитие отечественных научных и технологических возможностей, взаимодействие науки с производством и формирование условий технологической независимости.
В качестве одного из приоритетов рассматриваются интеллектуальные производственные решения, роботизация, высокопроизводительные вычисления, новые материалы, машинное обучение и искусственный интеллект.
Для авторской концепции META–PICO–NOO соответствующие направления обладают очевидной тематической близостью.
Однако необходимо сохранить разграничение.
Государственная стратегия научно-технологического развития Российской Федерации не является программой INM и не утверждает существование генеральной технологии Метаразвития.
Она представляет действующую стратегическую среду, в рамках которой могут рассматриваться отдельные научно-технологические проекты.
2.1.6. Стратегия электронной промышленности
Другим важным документом является Стратегия развития электронной промышленности Российской Федерации на период до 2030 года.
Она утверждена распоряжением Правительства от 17 января 2020 года № 20-р и действует с последующими изменениями [7].
Документ охватывает научно-техническое развитие.
Производственные средства.
Кадры.
Кооперацию.
Отраслевую информационную среду.
И экономическую эффективность.
Однако заявленные стратегические показатели необходимо отличать от фактически достигнутых результатов.
Например, наличие цели освоить перспективный технологический процесс не означает, что соответствующий процесс уже используется в массовом выпуске.
Следовательно, для российской программы PICO необходимо применять независимую оценку технологической зрелости.
2.1.7. Национальные проекты 2025–2030 годов
С 2025 года в России действует новый цикл национальных проектов.
Для предмета настоящей главы могут иметь значение направления, связанные с новыми материалами, средствами производства, автоматизацией, вычислениями и искусственным интеллектом [8–10].
Например, национальный проект «Новые материалы и химия» ориентирован на развитие соответствующих отечественных технологий.
Национальный проект «Средства производства и автоматизации» включает задачи промышленной роботизации и технологического оборудования.
А проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства» предусматривает развитие цифровых технологий.
Однако наличие тематической близости не означает автоматической возможности финансирования любого исследования PICO или NOO.
Для этого необходимо соответствовать правилам конкретной программы.
2.1.8. Состояние серийного полупроводникового производства
Для объективного анализа необходимо рассмотреть действительный уровень электронной промышленности.
Согласно официальному сообщению компании «Микрон», опубликованному 4 мая 2026 года, предприятие располагает российским серийным производством микросхем с топологическими нормами до 90 нм [12].
В том же сообщении указано, что в течение 2025 года предприятие освоило серийный выпуск 61 нового изделия.
Это свидетельствует о наличии действующей производственной базы для определённых классов электронной продукции.
Однако 90-нм технологический уровень нельзя автоматически приравнивать к передовым мировым логическим процессам.
Кроме того, условное обозначение технологического узла не следует считать точным физическим размером всех элементов транзистора.
Следовательно, корректная оценка должна учитывать параметры конкретного изделия и реального производственного процесса.
2.1.9. Различие экспериментальной и серийной технологии
В российских исследовательских организациях ведутся разработки технологических процессов с меньшими топологическими нормами.
Например, НИИМЭ сообщает о работах над перспективными производственными маршрутами и новых физических принципах микроэлектроники [13].
Однако исследовательская разработка технологического процесса не равнозначна его устойчивому серийному применению.
Необходимо отдельно устанавливать:
доступность производственного оборудования;
реальную технологическую последовательность;
воспроизводимость изготовления;
выход годных кристаллов;
надёжность продукции;
себестоимость;
объём серийного выпуска.
Следовательно, при сравнении с мировым уровнем необходимо избегать смешения исследовательских достижений и промышленной готовности.
2.1.10. Дизайн-центры и физическое изготовление
Современная электронная промышленность допускает организационное разделение проектирования и производства.
Например, компания может разрабатывать микросхемы, но заказывать их изготовление внешнему предприятию.
Подобная модель обладает определёнными преимуществами.
Она позволяет концентрироваться на архитектуре устройств.
Однако создаёт зависимость от производственного партнёра.
Для российской траектории необходимо отдельно оценивать возможности проектирования и возможности физического изготовления.
Нельзя считать современный проект электронного устройства доказательством наличия национального серийного производства по соответствующему технологическому процессу.
2.1.11. Новые материалы и технологическая химия
Особое значение приобретает способность обеспечивать производство качественными материалами.
Например, для атомно-слоевого осаждения необходимы специальные химические соединения с контролируемой чистотой.
В марте 2025 года НИИМЭ сообщил о поддержанном Российским научным фондом проекте разработки высокочистых металлоорганических прекурсоров гафния и циркония для микроэлектроники [14].
Такие материалы потенциально могут использоваться для формирования тонких диэлектрических слоёв и перспективных устройств памяти.
Однако необходимо разграничивать начало исследовательской разработки и промышленное освоение материала.
Следовательно, проект может рассматриваться как кандидат на устранение определённого технологического ограничения.
Но его результативность должна подтверждаться измерениями и испытаниями.
2.1.12. Современные ограничения внешних поставок
Российская электронная промышленность действует в условиях ограничений международных технологических поставок.
В 2026 году Европейский союз продолжал применять экспортные ограничения в отношении отдельных технологий и оборудования, включая элементы полупроводниковой производственной цепочки [26, 27].
При этом необходимо учитывать конкретные правовые режимы.
Различные товары и технологии могут подпадать под разные ограничения.
Следовательно, нельзя считать весь международный научно-технологический обмен одинаково недоступным или одинаково разрешённым.
Для каждой программы необходимо проводить правовую проверку.
Особенно важно проектировать исследования без предположений об обходе действующих ограничений.
2.1.13. Производственный разрыв и научный потенциал
В современной российской траектории существует принципиальное различие между двумя задачами.
Первая — повышение уровня существующей промышленной электронной базы.
Вторая — поиск новых физических и организационных возможностей.
Обе задачи обладают значением.
Например, развитие действующих производственных процессов может обеспечивать надёжные компоненты для промышленности.
Однако фундаментальные исследования новых электронных состояний способны формировать более отдалённые технологические возможности.
Следовательно, нецелесообразно рассматривать их как взаимоисключающие.
Но необходимо разграничивать бюджеты, горизонты и критерии результативности.
2.1.14. Проблема последовательного догоняющего развития
Если российская программа будет ориентироваться исключительно на воспроизведение уже освоенных мировых технологий, она может столкнуться с постоянно перемещающимся технологическим фронтиром.
Например, пока осваивается определённое поколение производства, международные компании продолжают совершенствовать последующие.
Однако из этого не следует, что догоняющие исследования бесполезны.
Они могут обеспечивать необходимые производственные компетенции.
И снижать определённые зависимости.
Но для технологического опережения необходимо дополнительно искать направления, где возможно самостоятельное конкурентоспособное решение.
Следовательно, российская траектория должна сочетать развитие базовой промышленности и поиск альтернативных технологических возможностей.
2.1.15. Экономическое состояние научных исследований
Для оценки российской траектории необходимо учитывать не только физические возможности, но и финансирование исследований.
Росстат публикует сведения о внутренних затратах на исследования и разработки, включая показатели по организациям и направлениям [11].
Однако национальные агрегированные расходы не позволяют автоматически определить результативность конкретной научной программы.
Например, увеличение финансирования не обязательно приводит к пропорциональному увеличению подтверждённых новых технологий.
Поэтому для META необходимо использовать проектный учёт.
Особенно важно оценивать полную стоимость независимо проверенного результата.
2.1.16. Исходный вывод о современном состоянии
Российская научно-технологическая система располагает фундаментальными физическими компетенциями, исследовательскими организациями и действующими производственными возможностями.
Одновременно существуют существенные ограничения.
В оборудовании.
Технологических процессах.
Современных программных инструментах.
Производственной интеграции.
И ресурсной доступности отдельных направлений.
Следовательно, российская программа не должна строиться ни на предположении об отсутствии всякого научного потенциала, ни на представлении о уже достигнутой универсальной технологической самостоятельности.
Её первоначальная задача заключается в объективном сопоставлении существующих компетенций с конкретными ограничениями последующего развития.
2.2. Российские фундаментальные научные компетенции
2.2.1. Предмет оценки научных компетенций
Для поиска технологического триггера необходимо определить, какими реальными научными возможностями располагает российская исследовательская система.
Однако нельзя ограничиваться перечнем институтов и университетов.
Необходимо учитывать доказанные функции.
Например, способность воспроизводимо выращивать определённые материалы.
Измерять электронные состояния.
Создавать экспериментальные приборы.
Выполнять расчёты.
И проверять новые научные гипотезы.
Следовательно, основным объектом анализа должна становиться конкретная исследовательская компетенция.
2.2.2. Физико-технический институт имени А. Ф. Иоффе
ФТИ имени А. Ф. Иоффе обладает исторически сформированными научными направлениями полупроводниковой физики.
Согласно официальным сведениям института, исследования Центра физики наногетероструктур включают молекулярно-пучковую эпитаксию, полупроводниковые гетероструктуры, электронную диагностику, оптоэлектронику и спинтронику [15].
Эти направления потенциально значимы для PICO.
Например, изучение низкоразмерных электронных систем может предоставлять физические основания для новых функциональных элементов.
Однако необходимо учитывать, что соответствующие исследования не обязательно направлены на создание массовой вычислительной логики.
Следовательно, их пригодность для технологического триггера должна оцениваться по конкретной задаче.
2.2.3. Институт физики полупроводников имени А. В. Ржанова
Другим важным научным центром является Институт физики полупроводников Сибирского отделения РАН.
Согласно официальным сведениям, его исследования охватывают физику поверхности, низкоразмерные структуры, полупроводниковые гетеросистемы, оптоэлектронику, квантовые эффекты и различные направления приборной техники [16].
Особое значение имеют исследования атомных процессов на поверхности и границах раздела.
Для PICO это представляет потенциальную основу.
Однако необходимо различать возможность изучения атомарных явлений и создание масштабируемой промышленной технологии.
Поэтому программа должна начинаться с физических задач, допускающих независимую проверку.
2.2.4. Низкоразмерные электронные системы
Российские исследовательские школы обладают опытом работы с квантовыми ямами, точками, наноструктурами и электронными интерфейсами.
Подобные системы позволяют исследовать свойства электронов в условиях пространственного ограничения.
Однако наличие квантового эффекта ещё не означает существования практически полезного электронного устройства.
Для этого необходимо обеспечить управляемость.
Контакты.
Стабильность.
И интеграцию.
Следовательно, низкоразмерные системы следует рассматривать как физический исследовательский ресурс.
Их технологическое значение устанавливается отдельно.
2.2.5. Спинтроника и спиновые состояния
Перспективным направлением является исследование электронного спина.
Например, спиновые степени свободы могут использоваться для хранения и обработки информации.
Однако практическая пригодность зависит от времени сохранения состояния, способов управления и считывания.
А также от условий эксплуатации.
В ФТИ имени Иоффе ведутся исследования спиновых и оптических явлений в полупроводниках [15].
Кроме того, сотрудники института публикуют работы, связанные со спиновыми дефектами и квантовой сенсорикой [23].
Однако существование исследовательской компетенции не гарантирует создания промышленной спиновой логики.
Следовательно, данное направление должно проходить собственную систему отбора.
2.2.6. Квантовые вычисления
Россия располагает исследовательскими коллективами, разрабатывающими несколько физических платформ квантовых вычислений.
В декабре 2025 года Физический институт имени П. Н. Лебедева РАН сообщил о демонстрации 70-кубитного прототипа на ионах иттербия [22].
Исследовательская группа МГУ сообщила о 72-кубитном регистре на нейтральных атомах рубидия [21].
В июне 2026 года Научный совет РАН рассмотрел результаты дорожной карты квантовых вычислений, включая ионные, атомные и другие экспериментальные платформы [22].
Однако необходимо сохранять принципиальное различие.
Количество физических или эффективных кубитов не определяет автоматически полезную вычислительную производительность.
Для неё важны достоверность операций, связность, коррекция ошибок, структура алгоритмов и фактические результаты задач.
Следовательно, квантовые вычисления не следует заранее считать готовой аппаратной основой NOO.
2.2.7. Значение квантовых исследований для PICO
Квантовые лаборатории способны предоставлять знания о локализованных физических состояниях.
Точных методах управления.
Специализированной метрологии.
И экспериментальных способах проверки.
Однако квантовый вычислитель и пикоэлектронный элемент представляют разные технические объекты.
Необходимо учитывать, что квантовые процессоры могут требовать специфических температур, вакуумных систем и средств управления.
Поэтому перенос соответствующих технологий в массовую электронику не является автоматическим.
Следовательно, главным ресурсом квантовых исследований для PICO могут стать отдельные физические методы и измерительные возможности.
2.2.8. Интегральная фотоника
Одним из наиболее предметно определённых современных направлений является интегральная фотоника.
Она предполагает создание схем, управляющих оптическими сигналами на специализированных подложках.
В апреле 2025 года Сколтех сообщил об изготовлении и испытании фотонных интегральных схем для высокочастотных сигналов [18].
В мае 2026 года институт объявил о начале приёма заявок на контрактный мультипроектный запуск изготовления фотонных чипов на платформе «кремний-на-изоляторе» [17].
При этом необходимо отметить важное различие.
Объявление о приёме заявок не означает, что все заявленные производственные партии уже изготовлены и переданы заказчикам.
В опубликованных условиях первый выпуск был запланирован на I квартал 2027 года.
Следовательно, данный пример представляет развивающуюся исследовательско-технологическую платформу, а не завершённое массовое производство.
2.2.9. Значение фотоники для российской траектории
Интегральная фотоника может представлять самостоятельное перспективное направление.
Например, для передачи сигналов.
Сенсорики.
Спектральных измерений.
И определённых вычислительных функций.
Однако оптическая схема не обязательно заменяет электронную вычислительную систему.
Необходимо учитывать преобразование сигналов.
Управление.
Память.
И энергопотребление полного устройства.
Следовательно, фотоника может рассматриваться как потенциально важный технологический компонент, но не как гарантированная замена всей полупроводниковой логики.
2.2.10. Научные возможности атомарной метрологии
Для перспективной электроники особое значение имеют методы точного исследования физических структур.
Например, сканирующая зондовая микроскопия.
Электронная микроскопия.
Спектроскопия.
И измерение локальных электрических свойств.
В российских научных организациях существуют соответствующие исследовательские направления.
Однако необходимо учитывать разрешение и неопределённость конкретной установки.
Например, высокая чувствительность измерения определённого параметра не означает возможности изготовить устройство с таким же пространственным размером.
Следовательно, метрологические компетенции PICO должны оцениваться через реальные измерительные процедуры.
2.2.11. Материалы для атомно-слоевого осаждения
Одним из предметных технологических направлений может стать создание высокочистых материалов для ALD.
В 2025 году НИИМЭ сообщил о проекте разработки металлоорганических соединений гафния и циркония с целевой электронной чистотой 6N [14].
Такие вещества могут использоваться в технологиях формирования тонких диэлектриков и перспективных структур памяти.
Однако необходимо учитывать несколько последовательных условий.
Получение требуемого вещества.
Подтверждение чистоты.
Стабильность процесса осаждения.
Физическое качество полученной плёнки.
И воспроизводимость устройства.
Следовательно, наличие проекта разработки прекурсоров ещё не доказывает устранения всего технологического ограничения.
2.2.12. Резистивная и сегнетоэлектрическая память
Перспективные устройства памяти могут использовать физические механизмы, отличающиеся от традиционного хранения заряда.
Например, изменение сопротивления или электрической поляризации.
Соответствующие исследования могут быть связаны с новыми материалами, электронными интерфейсами и нейроморфными системами.
В НИИМЭ рассматриваются новые физические принципы энергонезависимой памяти [13].
Однако лабораторная демонстрация переключения состояния ещё не доказывает создание надёжного массового продукта.
Необходимо исследовать количество циклов.
Время хранения.
Разброс параметров.
И стоимость изготовления.
Следовательно, это направление представляет потенциального кандидата, но не автоматически признанный триггер.
2.2.13. Новые материалы и квантовые точки
В марте 2026 года РАН сообщила об исследованиях сотрудников Института физики полупроводников имени А. В. Ржанова, посвящённых возможностям использования квантовых точек в перспективных устройствах памяти [25].
Однако необходимо различать предполагаемые и подтверждённые характеристики.
Если исследование демонстрирует перспективный физический механизм, требуется отдельно установить технические возможности его использования.
Следовательно, для российской программы необходимо применять последовательную процедуру.
От физической гипотезы — к измерению.
От измерения — к устройству.
От устройства — к повторяемому изготовлению.
И только после этого — к экономической оценке.
2.2.14. Интеллектуальные методы физических исследований
Российская научная система располагает компетенциями математического моделирования, программирования, анализа данных и искусственного интеллекта.
Однако необходимо различать общие интеллектуальные алгоритмы и специализированные научные системы.
Например, языковая модель может помогать искать научные публикации.
Но это не означает, что она самостоятельно подтверждает физические гипотезы.
Для NOO необходимо формировать системы, взаимодействующие с реальными исследовательскими инструментами.
И объективно проверять результаты.
Следовательно, существующие компетенции искусственного интеллекта представляют предпосылку, но не готовую ноотехнологию.
2.2.15. Автоматизированная научная метрология
Особое значение могут иметь интеллектуальные системы, управляющие рутинными измерительными операциями.
В апреле 2026 года Сколтех сообщил о программно-аппаратном комплексе с использованием машинного зрения для поддержки работы зондовой станции при измерении фотонных интегральных схем [19].
Этот пример представляет ограниченную, но содержательную форму взаимодействия интеллектуальных методов и экспериментального оборудования.
Однако систему нельзя автоматически считать ноокомпьютером в авторском понимании настоящей книги.
Её функция связана с определённой измерительной процедурой.
Для признания метатехнологического результата необходимо дополнительно доказать, что улучшенная процедура переносится на новые задачи и повышает эффективность последующих исследований.
2.2.16. Научные данные и расчётные модели
Для российской программы NOO необходимо учитывать возможность использования существующих вычислительных платформ.
Например, программ моделирования материалов.
Математических библиотек.
И исследовательских баз данных.
Однако доступность конкретных инструментов может ограничиваться лицензиями, вычислительными ресурсами и условиями использования.
Поэтому целесообразно формировать архитектуру с возможностью замены программных компонентов.
Особенно важно использовать воспроизводимые вычислительные процедуры.
Следовательно, цифровая самостоятельность должна означать управляемость исследовательского процесса, а не обязательное самостоятельное создание каждого программного элемента.
2.2.17. Научные коллективы и преемственность
Важнейшим ресурсом является наличие действующих исследовательских школ.
Например, коллективов физики полупроводников.
Квантовой оптики.
Математического моделирования.
И электронной инженерии.
Однако преемственность не следует измерять только историей организации.
Необходимо учитывать современную квалификацию специалистов.
Действующее оборудование.
Публикации.
И воспроизводимость результатов.
Следовательно, кадровый потенциал должен анализироваться применительно к конкретному технологическому направлению.
2.2.18. Итоговая матрица научных компетенций
Направление Существующая научная основа Потенциальная роль Необходимая проверка
Полупроводниковые гетероструктуры ФТИ им. Иоффе, ИФП СО РАН Новые электронные функции Работоспособность устройства
Атомарные поверхности и интерфейсы Физические исследовательские школы Точность формирования структур Метрология и воспроизводимость
Квантовые системы ФИАН, МГУ и другие коллективы Специализированные физические методы Достоверность и полезная функция
Интегральная фотоника Сколтех и профильные организации Оптические устройства и интерфейсы Производственная совместимость
Высокочистые материалы НИИМЭ и партнёры Улучшение технологических процессов Чистота, стабильность, качество
Устройства памяти Микроэлектронные и физические лаборатории Новые способы хранения информации Ресурс и масштабируемость
Интеллектуальные системы Вычислительные и инженерные коллективы Научная автоматизация NOO Независимые контрольные задачи
Исследовательская метрология Научные и технологические центры Сокращение ошибок эксперимента Межлабораторная проверка
Таблица представляет аналитическую структуру потенциальных возможностей.
Она не является рейтингом готовности перечисленных организаций к участию в INM.
2.2.19. Главный вывод раздела
Российская научная система обладает содержательными фундаментальными компетенциями, потенциально значимыми для PICO и NOO.
Однако они находятся на разных стадиях технологической зрелости.
Поэтому поиск российского технологического триггера должен начинаться не с декларации о национальном научном преимуществе, а с независимой оценки конкретных воспроизводимых компетенций и их способности устранять значимые ограничения последующего развития.
2.3. Понятие технологического триггера
2.3.1. Необходимость специального определения
Термин «технологический триггер» широко может использоваться в различных контекстах.
Однако для настоящей книги необходимо придать ему строгий исследовательский смысл.
Недостаточно назвать триггером перспективное изобретение.
Или крупную инвестиционную программу.
Или новую научную дисциплину.
Необходимо определить его функцию в процессе Метаразвития.
В авторской концепции предлагается следующее определение.
Технологический триггер — это физическое, интеллектуальное, методологическое или организационное изменение, экспериментально подтверждённое применение которого устраняет либо существенно ослабляет определённое ограничение научно-технологического процесса и создаёт воспроизводимые условия для повышения эффективности последующих исследований и разработок.
При этом необходимо разграничивать установленный триггер и кандидата.
Кандидат на роль технологического триггера представляет проверяемую гипотезу о подобном изменении.
До завершения эксперимента его действие не должно считаться доказанным.
2.3.2. Триггер и научное открытие
Научное открытие может создавать новые знания о физических закономерностях.
Однако оно не обязательно немедленно изменяет технологическую деятельность.
Например, обнаружение необычного электронного состояния может обладать высокой фундаментальной ценностью.
Но для создания устройства потребуются дополнительные исследования.
Следовательно, открытие и триггер не тождественны.
Открытие может стать основой будущего триггера.
Однако его технологическое влияние должно подтверждаться отдельно.
2.3.3. Триггер и отдельный продукт
Новый электронный компонент также не обязательно представляет технологический триггер.
Например, создан специализированный сенсор с улучшенными характеристиками.
Это может быть значимым промышленным результатом.
Но если соответствующая разработка не изменяет методы создания последующих технологий, её следует рассматривать прежде всего как предметное достижение.
Для признания триггерного эффекта необходимо доказать дополнительное влияние.
Например, новая технология сенсора позволяет существенно повысить точность научных измерений в нескольких исследовательских процессах.
Или уменьшает стоимость последующего проектирования.
2.3.4. Триггер и ускорение отдельной операции
Необходимо различать ускорение и изменение полного исследовательского процесса.
Например, интеллектуальный алгоритм уменьшает время выполнения одного расчёта.
Однако физическая проверка остаётся главным ограничением.
Тогда общая продолжительность исследования может практически не измениться.
Следовательно, ускорение отдельной операции не обязательно создаёт системный триггер.
Необходимо оценивать влияние на конечный подтверждённый результат.
2.3.5. Ограничение как исходная категория
Для выявления потенциального триггера прежде всего необходимо определить существующее ограничение.
Например:
недостаточную доступность определённого материала;
низкую точность измерений;
длительное изготовление образцов;
высокую стоимость проверки;
ограниченную совместимость программных инструментов;
недостаток квалифицированной научной экспертизы;
организационные задержки;
ненадёжное воспроизведение результатов.
Однако соответствующие ограничения необходимо подтверждать фактическими данными.
Нельзя считать главной проблемой то, что лишь кажется наиболее заметным.
Следовательно, поиск триггера должен начинаться с измерения исследовательского процесса.
2.3.6. Технологические узкие места
Рассмотрим условный исследовательский цикл.
Формирование гипотезы.
Расчётное моделирование.
Изготовление образца.
Измерение.
Независимая проверка.
Каждая стадия обладает определённой пропускной способностью.
Например, система способна формировать множество гипотез.
Но лаборатория проверяет только небольшую часть.
В такой ситуации увеличение скорости генерации гипотез не обязательно повышает число подтверждённых результатов.
Следовательно, потенциальный триггер должен воздействовать на ограничение, существенное для полного цикла.
Однако после устранения одного ограничения главным может стать другое.
Поэтому необходима последовательная системная оценка.
2.3.7. Физический технологический триггер
Физическим кандидатом может стать новый материал.
Электронная структура.
Измерительный принцип.
Или способ управления состояниями.
Например, новый метод формирования определённой плёнки уменьшает технологический разброс.
В результате повышается воспроизводимость нескольких классов устройств.
Однако соответствующее преимущество должно быть измерено.
При этом необходимо учитывать стоимость материала и процесса.
Следовательно, физический триггер должен подтверждаться не только научной новизной, но и полезным системным воздействием.
2.3.8. Метрологический триггер
Особое значение для PICO может иметь совершенствование методов измерения.
Например, новый метрологический инструмент позволяет быстрее обнаруживать дефекты электронных структур.
Это может уменьшать число повторных экспериментов.
И повышать качество последующего проектирования.
Однако необходимо доказать, что измерительные улучшения действительно приводят к более эффективным научно-техническим результатам.
Следовательно, метрологический триггер представляет перспективный исследовательский кандидат.
Но его действие должно подтверждаться сравнительными испытаниями.
2.3.9. Материаловедческий триггер
Другим кандидатом может стать доступность определённых высокочистых материалов.
Например, перспективный прекурсор позволяет улучшить воспроизводимость тонких диэлектрических плёнок.
Но необходимо установить, в каких устройствах это действительно полезно.
И возможно ли масштабирование соответствующего производства.
Следовательно, материал должен рассматриваться не как самостоятельная гарантия технологической революции, а как потенциальный способ устранения определённого производственного ограничения.
2.3.10. Вычислительный триггер
Вычислительным кандидатом может стать специализированная программа, существенно повышающая эффективность физических исследований.
Например, новый метод выбора расчётных конфигураций.
Или инструмент автоматизированного анализа экспериментальных данных.
Однако необходимо сравнивать его с современными альтернативами.
Особенно важно учитывать полную стоимость вычислений.
Следовательно, вычислительный триггер должен обладать проверенной полезностью.
2.3.11. Интеллектуально-креативный триггер NOO
Особый класс кандидатов связан с развитием NOO.
Например, исследовательский ноокомпьютер формирует физические гипотезы, использует специализированные инструменты и организует их проверку.
Однако генерация гипотез сама по себе не доказывает триггерный эффект.
Необходимо установить, что система обеспечивает более высокую результативность полного научного процесса.
Или позволяет создавать более эффективные исследовательские методы.
Следовательно, NOO может стать потенциальным триггером только после независимой проверки соответствующих функций.
2.3.12. Организационный триггер
Необходимо учитывать возможность организационного изменения.
Например, несколько лабораторий начинают использовать общую исследовательскую память и согласованный протокол измерений.
В результате уменьшается число повторных неудачных экспериментов.
И повышается переносимость результатов.
Такое изменение не обязательно связано с новым физическим устройством.
Но может обладать значимой экономической и научной ценностью.
Следовательно, организационный триггер не должен заранее считаться менее важным, чем физический.
Однако его результативность также требует экспериментального подтверждения.
2.3.13. Различие триггера и Метаразвития
Важно разграничивать два понятия.
Технологический триггер способен изменять определённое ограничение.
Метаразвитие предполагает воспроизводимое совершенствование методов последующего развития.
Следовательно, триггер может стать компонентом META.
Но не обязательно представляет уже созданную генеральную технологию.
Например, новый измерительный прибор повышает эффективность одного класса физических исследований.
Это триггер определённого процесса.
Однако для более сильного результата необходимо проверить, улучшилась ли способность разрабатывать последующие методы измерения и проектирования.
2.3.14. Три уровня триггерного эффекта
Для авторской концепции предлагается различать три уровня.
T1 — предметный триггер.
Подтверждено существенное улучшение определённой физической или интеллектуальной функции.
T2 — системный триггер.
Подтверждено улучшение полного исследовательского процесса.
T3 — метатехнологический триггер.
Подтверждено воспроизводимое совершенствование метода разработки последующих улучшенных исследовательских процессов.
Данная классификация представляет авторскую проектную систему.
Она не является международным стандартом.
Особенно важно не объявлять T3 на основании одного успешного предметного эксперимента.
2.3.15. Условия проверки триггера
Для предварительного отбора предлагается использовать следующие вопросы.
Какое ограничение устраняется?
Каким измерением подтверждено его существование?
Каким механизмом действует предполагаемый триггер?
Какова стоимость его реализации?
На какие задачи может распространяться преимущество?
Существует ли независимая контрольная процедура?
Можно ли получить отрицательный результат?
И возможно ли последующее совершенствование используемого метода?
Ответы должны формировать экспериментальную программу.
2.3.16. Пример условного триггера
Предположим, определённая лаборатория тратит значительную часть времени на поиск дефектов электронных образцов.
Предлагается интеллектуальная система анализа измерений.
Она автоматически выделяет подозрительные участки и рекомендует дополнительные проверки.
Однако первоначально необходимо сравнить её с существующим методом.
Если система уменьшает полную стоимость достоверного обнаружения дефектов, возникает ограниченное преимущество.
Затем проверяется её использование на других образцах.
И только после этого можно обсуждать системный эффект.
Однако подобный результат ещё не доказывает возможность универсального опережения опережения.
2.3.17. Триггер и перемещающийся технологический фронтир
Для российской траектории особенно важно различать внутреннее улучшение и относительное положение в мировой системе.
Например, отечественный технологический процесс становится эффективнее.
Однако международные альтернативы также развиваются.
Следовательно, внутреннее улучшение не обязательно означает сокращение технологического разрыва.
Для подтверждения опережения необходимо сравнивать результат с актуальными мировыми альтернативами.
Однако необходимо учитывать доступность достоверной информации.
И сопоставимость задач.
Следовательно, относительное технологическое преимущество должно определяться по конкретной функции.
2.3.18. От догоняющего развития к альтернативному опережению
Предлагается разграничивать три исследовательских состояния.
Первое — сокращение отставания по известному показателю.
Второе — достижение преимущества в определённой технологической функции.
Третье — совершенствование метода создания последующих преимуществ.
Однако переход между состояниями не является обязательным.
Например, физическая технология может успешно сокращать отставание.
Но не обеспечивать самостоятельного опережения.
Следовательно, стратегия должна допускать различные результаты.
И не подменять научную оценку заранее установленной целью лидерства.
2.3.19. Главный вывод раздела
Понятие технологического триггера должно иметь экспериментальное, а не декларативное содержание.
Для российской траектории технологическим триггером может считаться только такое изменение, которое устраняет конкретное ограничение и создаёт независимо подтверждённое преимущество последующего научно-технологического процесса.
2.4. Поиск альтернативных физических и организационных решений
2.4.1. Почему необходим портфельный подход
На первоначальном этапе невозможно достоверно определить единственный будущий технологический триггер.
Разные научные направления обладают различными физическими основаниями.
Требуют неодинаковых ресурсов.
И сталкиваются с разными ограничениями.
Поэтому попытка сразу выбрать один главный путь может привести к преждевременному отказу от перспективных альтернатив.
С другой стороны, финансирование всех возможных направлений также нецелесообразно.
Следовательно, необходимо сформировать ограниченный портфель конкурирующих гипотез.
При этом каждая должна иметь собственную экспериментальную программу.
2.4.2. Первая группа: новые электронные материалы
Одним из направлений являются материалы, позволяющие изменять физические характеристики электронных устройств.
Например, диэлектрики с высокой проницаемостью.
Сегнетоэлектрические системы.
Материалы резистивной памяти.
И перспективные электронные интерфейсы.
Однако материал становится технологически полезным только при наличии соответствующего процесса изготовления.
Поэтому необходимо исследовать не только его физические свойства.
Но и воспроизводимость.
Чистоту.
Стабильность.
И стоимость.
Следовательно, материаловедческий поиск должен объединяться с технологическими испытаниями.
2.4.3. Вторая группа: атомарно-точные структуры
Другим направлением является исследование физических систем с высоким уровнем пространственного контроля.
Например, отдельных примесей.
Локализованных электронных состояний.
И атомарных поверхностей.
Однако необходимо различать атомарную точность отдельной операции и промышленную масштабируемость.
Например, создание одной функциональной структуры может требовать значительного времени и специализированного оборудования.
Поэтому необходимо исследовать вероятность воспроизводимого изготовления.
И возможность интеграции.
Следовательно, атомарно-точные технологии должны сохраняться в фундаментальном портфеле, но не получать автоматически приоритет промышленного масштабирования.
2.4.4. Третья группа: новые способы электронной памяти
Перспективным направлением являются физические механизмы хранения информации.
Например, резистивное переключение.
Сегнетоэлектрические состояния.
И спиновые конфигурации.
Такие технологии могут создавать новые возможности энергонезависимого хранения.
Однако их преимущества следует оценивать относительно доступных промышленных решений.
Особенно важно исследовать ресурс переключений.
Стабильность.
Энергопотребление.
И плотность интеграции.
Следовательно, необходимо использовать полный системный критерий.
2.4.5. Четвёртая группа: интегральная фотоника
Интегральная фотоника может стать самостоятельным направлением альтернативного технологического развития.
Особое значение имеет возможность использовать существующие производственные и метрологические компетенции.
Например, развивать мультипроектное изготовление фотонных схем.
Создавать библиотеки проектирования.
И автоматизировать измерения.
Однако оптическая система также обладает ограничениями.
Например, необходимостью интеграции с электронной логикой и памятью.
Поэтому её технологическая ценность должна определяться применительно к конкретной функции.
2.4.6. Пятая группа: квантовые и спиновые устройства
Квантовые физические системы представляют потенциально перспективное исследовательское направление.
Однако их коммерческая и вычислительная применимость должна подтверждаться независимо.
Например, существование квантового регистра не гарантирует преимущества при выполнении практически значимых задач.
Следовательно, квантовые исследования должны оцениваться по конкретным экспериментальным показателям.
Особенно важно учитывать полную аппаратную инфраструктуру.
2.4.7. Шестая группа: метрологическая инфраструктура
Для российской траектории особенно перспективным может оказаться развитие физической метрологии.
Например, создание воспроизводимых методов диагностики тонких слоёв.
Исследование дефектов.
Контроль электронных интерфейсов.
И автоматизированная обработка измерительных данных.
Однако необходимо учитывать, что новые приборы не обязательно требуют новых физических принципов.
Возможен эффект от повышения надёжности и эффективности существующих методов.
Следовательно, метрологическая программа может представлять сравнительно близкий по горизонту кандидат.
Но она также требует экономической и научной проверки.
2.4.8. Седьмая группа: исследовательское программное обеспечение
Одним из возможных ограничений является недостаточная совместимость вычислительных и экспериментальных инструментов.
Например, лаборатория использует несколько программных систем.
Но передача данных между ними требует ручной работы.
В результате увеличивается вероятность ошибок.
Поэтому перспективным направлением может стать единая исследовательская цифровая платформа.
Однако необходимо сравнивать её с существующими инструментами.
Например, AiiDA и OPTIMADE предоставляют отдельные механизмы воспроизводимых вычислений и обмена научными данными [33, 34].
Следовательно, новая платформа должна обеспечивать дополнительные доказанные функции.
2.4.9. Восьмая группа: специализированный ноокомпьютер
Особое значение имеет разработка NOO.
Для первоначальной российской программы целесообразно исследовать специализированный ноокомпьютер, предназначенный для определённого класса физических задач.
Например, поиска материалов.
Анализа экспериментальных данных.
И планирования измерений.
Однако необходимо сравнивать его с современными доступными системами искусственного интеллекта.
Простая автоматизация поиска публикаций не является достаточным доказательством нового технологического качества.
Следовательно, требуется независимая оценка полного исследовательского цикла.
2.4.10. Девятая группа: автономные научные лаборатории
В мировой науке существуют примеры автоматизированных лабораторий.
Работы King и соавторов [35], MacLeod и соавторов [36], Boiko и соавторов [37] показывают развитие отдельных функций автоматизированного научного поиска.
Однако применимость соответствующих систем зависит от конкретной области.
Для российской программы можно исследовать возможность создания ограниченного автоматизированного физического цикла.
Например, интеллектуального выбора измерений.
При этом автономность физических операций должна ограничиваться установленными требованиями безопасности.
2.4.11. Десятая группа: организационная интеграция исследований
Необходимо учитывать возможность, что значительный резерв эффективности существует в самой организации научных процессов.
Например, несколько лабораторий не используют единый формат экспериментальных данных.
Или повторяют одни и те же неудачные исследования.
Или длительно согласовывают доступ к оборудованию.
Поэтому создание общей исследовательской памяти может уменьшать потери.
Однако подобное предположение необходимо проверять.
Нельзя заранее считать, что цифровая координация автоматически повышает качество науки.
Следовательно, организационный триггер должен иметь самостоятельный контрольный эксперимент.
2.4.12. Одиннадцатая группа: подготовка междисциплинарных специалистов
Особым ограничением может быть недостаток специалистов, способных соединять физическую постановку задачи и интеллектуальные методы её решения.
Например, разработчик программного обеспечения может не обладать достаточной физической квалификацией.
А физический исследователь — необходимым опытом современных вычислительных архитектур.
Поэтому необходимо создавать совместные образовательные и исследовательские программы.
Однако результативность кадровой подготовки требует длительного наблюдения.
Следовательно, соответствующее направление имеет самостоятельную ценность, но не должно использоваться как единственный краткосрочный триггер.
2.4.13. Двенадцатая группа: совместное проектирование физики и вычислений
Одним из наиболее перспективных направлений может стать последовательное взаимодействие PICO и NOO.
Например, физическая программа формирует задачу.
NOO предлагает расчётные модели.
После этого выполняются эксперименты.
И результаты используются для совершенствования следующего метода.
Однако соответствующий цикл должен быть проверяемым.
Особенно важно учитывать полную стоимость.
Следовательно, интеграция сама по себе представляет кандидата на системный триггер.
Но не готовый результат META.
2.4.14. Необходимость альтернативных технических маршрутов
Для каждого направления следует предусматривать несколько вариантов реализации.
Например, новая электронная структура может формироваться различными физическими методами.
Интеллектуальная система — использовать разные программные модели.
А исследовательская память — различные архитектуры хранения.
Однако число альтернатив должно соответствовать ресурсам.
В противном случае портфель станет неуправляемым.
Следовательно, необходимо выбирать ограниченные, но содержательно отличающиеся маршруты.
2.4.15. Предварительная типология кандидатов
Кандидат Потенциальное ограничение Предлагаемый механизм Основной риск
Новые материалы ALD Качество и доступность тонких плёнок Улучшение технологической химии Недостаточная воспроизводимость
Резистивная память Ограничения определённых устройств хранения Новый физический механизм Ресурс и разброс параметров
Атомарные структуры Недостаточная управляемость электронных состояний Локальный атомарный контроль Сложность масштабирования
Интегральная фотоника Ограничения отдельных оптических и информационных функций Фотонные компоненты Стоимость интеграции
Спиновые системы Новые функции управления информацией Управление спиновыми состояниями Стабильность и считывание
Автоматизированная метрология Медленная и дорогая проверка Цифровой анализ измерений Ошибки автоматического контроля
Специализированная NOO Недостаточная эффективность научного поиска Интеллектуально-креативные методы Недостоверные гипотезы
Общая научная память Потери информации и повторение ошибок Прослеживаемость результатов Стоимость координации
Интеграция PICO–NOO Несогласованность физического и цифрового исследования Полный исследовательский цикл Отсутствие дополнительного эффекта
Таблица представляет первоначальный портфель исследовательских гипотез.
Она не является доказательством результативности перечисленных кандидатов.
2.4.16. Почему необходимы физические и организационные альтернативы одновременно
Для российской траектории нецелесообразно выбирать исключительно физический или исключительно интеллектуальный путь.
Новые физические структуры могут создавать перспективные функции.
Но их исследование может оставаться дорогостоящим.
Интеллектуальные методы могут повышать эффективность поиска.
Но без физической проверки они не создают достоверных новых устройств.
Следовательно, необходима организация параллельных исследований.
При этом совместные проекты должны использоваться для проверки дополнительного эффекта.
2.4.17. Главный вывод раздела
Поиск альтернативных решений должен охватывать физические материалы, электронные структуры, измерительные методы, интеллектуальные системы и организационные механизмы.
Однако ограниченные ресурсы требуют предварительного отбора.
Главным принципом поиска российского технологического триггера должен стать портфель конкурирующих проверяемых гипотез, а не преждевременное объявление одного направления гарантированной основой технологической революции.
2.5. Отбор кандидатов на роль триггера
2.5.1. От научного портфеля к системе решений
После формирования перечня кандидатов необходимо определить способ их сравнения.
Однако простое ранжирование по предполагаемой научной новизне недостаточно.
Некоторые направления могут обладать значительным фундаментальным потенциалом.
Но требовать ресурсов, отсутствующих на первоначальном этапе.
Другие могут быть менее радикальными физически.
Но быстрее устранять существенное ограничение исследовательского процесса.
Поэтому требуется многофакторная процедура отбора.
Особенно важно разграничивать необходимые условия и сравнительные преимущества.
2.5.2. Первый критерий — физическая состоятельность
Для физического кандидата необходимо установить, соответствует ли гипотеза известным научным данным.
Например, предполагаемый электронный эффект должен иметь определённые физические основания.
Или допускающую проверку теоретическую модель.
Однако отсутствие предварительного полного объяснения не обязательно означает невозможность фундаментального исследования.
Поэтому необходимо различать явно противоречивые предложения и содержательные высокорисковые гипотезы.
Следовательно, физическая экспертиза должна оценивать научную проверяемость.
2.5.3. Второй критерий — доступность проверки
Для первоначальной программы особенно важно определить, может ли гипотеза быть проверена доступными средствами.
Например, существует ли необходимая измерительная установка.
Можно ли изготовить экспериментальный образец.
И возможно ли получить независимое подтверждение.
Однако отсутствие оборудования у одной лаборатории не обязательно означает невозможность эксперимента.
Следует учитывать договорный доступ к другим организациям.
Но такая доступность должна быть реальной, а не предполагаемой.
2.5.4. Третий критерий — воздействие на ограничение
Для кандидата необходимо установить, какое именно узкое место он потенциально устраняет.
Например, уменьшает время измерений.
Повышает точность.
Или снижает стоимость проверки гипотез.
Однако необходимо учитывать полный исследовательский процесс.
Если улучшение отдельной стадии не влияет на конечный результат, его системная ценность может быть ограниченной.
Следовательно, главный критерий связан с полезным результатом.
2.5.5. Четвёртый критерий — воспроизводимость
Особенно важно учитывать возможность повторения.
Например, определённое физическое устройство может работать только в одном экспериментальном образце.
А интеллектуальный алгоритм — на небольшой специально выбранной группе задач.
Подобные результаты требуют дополнительного исследования.
Следовательно, приоритет должен учитывать наличие объективных методов повторной проверки.
2.5.6. Пятый критерий — полная стоимость
Для каждого кандидата необходимо рассчитывать полную стоимость исследования.
Включая оборудование.
Материалы.
Вычисления.
Персонал.
И независимую проверку.
Особенно важно учитывать стоимость неудачных экспериментов.
При этом более дорогая программа не обязательно является менее перспективной.
Но её ожидаемая информационная или технологическая ценность должна быть обоснована.
Следовательно, сравнение необходимо проводить с учётом ресурсных ограничений.
2.5.7. Шестой критерий — переносимость
Для Метаразвития особое значение имеет возможность использования результата в последующих задачах.
Например, новый измерительный метод применяется к нескольким типам материалов.
Или NOO улучшает исследовательские процессы в разных лабораториях.
Однако переносимость не должна предполагаться автоматически.
Её необходимо подтверждать.
Следовательно, первоначальная оценка может учитывать обоснованную потенциальную применимость.
Но окончательное решение требует независимых экспериментов.
2.5.8. Седьмой критерий — технологическая самостоятельность
Для российской траектории важно учитывать критические зависимости.
Например, перспективное устройство может требовать оборудования, доступ к которому существенно ограничен.
Однако полная автономность по всем производственным компонентам может быть экономически нецелесообразной.
Поэтому необходимо определять критические зависимости предметно.
И оценивать правомерные способы их снижения.
Следовательно, технологическая самостоятельность должна пониматься как управляемость необходимых возможностей.
А не как обязательное создание внутри страны абсолютно всех материалов и инструментов.
2.5.9. Восьмой критерий — безопасность и правомерность
Для потенциального триггера необходимо определить основные риски.
Например, физические эксперименты могут требовать специализированных мер безопасности.
Интеллектуальная система — контроля доступа и выполнения программного кода.
Международное сотрудничество — проверки применимых ограничений.
Следовательно, необходима предварительная оценка допустимости.
Однако безопасность не следует использовать как универсальный аргумент против фундаментальных исследований.
Необходимо определять конкретные риски и способы контроля.
2.5.10. Девятый критерий — влияние на последующие методы
Главным специфическим критерием META является возможность совершенствования последующих исследований.
Например, новая система метрологии уменьшает стоимость анализа нескольких физических процессов.
Или интеллектуальный алгоритм помогает разработать более эффективный метод экспериментального поиска.
Однако соответствующий эффект необходимо проверять отдельно.
Следовательно, технологический триггер должен оцениваться по двум уровням.
Предметной полезности.
И потенциальному метатехнологическому влиянию.
2.5.11. Система обязательных условий
Для первоначального отбора предлагается использовать несколько условий, которые нельзя компенсировать высоким баллом по другим показателям.
Например, кандидат не должен проходить в экспериментальную программу, если отсутствует проверяемая гипотеза.
Или необходимый эксперимент не может быть выполнен правомерно.
Или результат не имеет объективного критерия оценки.
Или физический риск не обеспечен допустимыми средствами контроля.
Следовательно, необходимо разделять предварительную допустимость и последующее ранжирование.
2.5.12. Сравнительная оценка допустимых кандидатов
После проверки обязательных условий можно использовать многофакторную систему.
Например, научная обоснованность.
Потенциальное влияние.
Стоимость.
Доступность ресурсов.
Воспроизводимость.
И переносимость.
Однако присвоение численных баллов не должно создавать ложное впечатление научной точности.
Если исходные данные обладают высокой неопределённостью, необходимо указывать её явно.
Следовательно, оценка должна сочетать количественные и качественные методы.
2.5.13. Матрица первоначального отбора
Критерий Содержание проверки Нежелательный результат
Научная обоснованность Существует содержательная гипотеза Непроверяемое утверждение
Экспериментальная доступность Имеются реальные средства проверки Отсутствие допустимого эксперимента
Воздействие на ограничение Определён конкретный механизм Неясная причинная связь
Воспроизводимость Возможна независимая проверка Только единичная демонстрация
Стоимость Рассчитан ресурсный сценарий Неограниченные обязательства
Переносимость Определены последующие задачи Уникальная несопоставимая ситуация
Правомерность Установлены условия доступа и безопасности Неустранимые ограничения
Метатехнологическая значимость Предусмотрена проверка следующего цикла Только предметный результат
2.5.14. Предварительные группы кандидатов
На основании рассмотренных российских компетенций можно выделить несколько предварительных групп.
Группа A — метрологические и информационные методы.
Например, автоматизация измерений и управление доказательной исследовательской памятью.
Группа B — технологические материалы и процессы.
Например, высокочистые прекурсоры и методы формирования тонких слоёв.
Группа C — интегральная фотоника и специализированные устройства.
Например, исследовательские фотонные компоненты и методы их воспроизводимого изготовления.
Группа D — новые физические электронные состояния.
Например, спиновые и атомарно-точные структуры.
Группа E — специализированная NOO.
Например, ноокомпьютер для научного проектирования и экспериментального поиска.
Однако эти группы находятся на разных стадиях зрелости.
И не должны оцениваться как полностью взаимозаменяемые.
2.5.15. Ближний и дальний исследовательские горизонты
Для первоначальной программы целесообразно разграничивать направления по характеру необходимой проверки.
Например, автоматизированный анализ уже доступных экспериментальных данных может быть исследован сравнительно быстро.
А создание принципиально нового электронного устройства может потребовать нескольких циклов физического исследования.
Поэтому следует формировать два портфеля.
Первый — задачи, допускающие раннюю объективную проверку.
Второй — фундаментальные высокорисковые исследования.
Однако второй портфель не следует автоматически сокращать только вследствие отсутствия немедленного коммерческого результата.
Следовательно, необходимо сохранять разумный баланс.
2.5.16. Приоритет технологического ограничения
Для российской траектории рекомендуется начинать не с поиска максимально экзотической физической структуры.
Целесообразнее определить ограничение, устранение которого может принести пользу нескольким исследовательским программам.
Например, улучшение контроля тонких плёнок может быть полезно для различных электронных устройств.
Создание общей исследовательской памяти — для нескольких физических лабораторий.
А специализированный ноокомпьютер — для выбора экспериментов в различных материалах.
Однако соответствующая широта применения должна проверяться.
Следовательно, приоритет получают не обязательно самые фундаментально необычные решения, а кандидаты с обоснованной системной полезностью.
2.5.17. Первоначальная рекомендуемая конфигурация
Для практического исследования предлагается начать с трёх взаимодополняющих кандидатов.
Первый — физико-технологический кандидат PICO.
Исследование материалов, электронных интерфейсов или воспроизводимых структур памяти.
Второй — интеллектуально-креативный кандидат NOO.
Создание специализированной системы выбора и проверки научных гипотез.
Третий — методологический кандидат META.
Разработка общей исследовательской памяти и процедуры сравнительной оценки последующих исследований.
Однако эти направления не следует объявлять уже подтверждёнными триггерами.
Они представляют рациональную первоначальную экспериментальную конфигурацию.
2.5.18. Контрольный эксперимент отбора
Для каждой выбранной гипотезы необходимо определить контрольную задачу.
Например, физическая программа исследует определённый материал.
NOO предлагает альтернативные экспериментальные планы.
META сравнивает стоимость и качество полного результата.
Однако необходимо использовать актуальные доступные альтернативы.
И учитывать полные затраты.
В случае отсутствия преимущества соответствующая гипотеза должна пересматриваться.
Следовательно, экспериментальный отбор должен допускать отказ от первоначального приоритета.
2.5.19. Проверка взаимодействия PICO и NOO
Особенно важно определить, возникают ли дополнительные преимущества при совместном использовании физических и интеллектуальных методов.
Для этого можно предусмотреть четыре экспериментальных режима.
Первый — исходный физический метод без специальной NOO.
Второй — тот же физический метод с NOO.
Третий — изменённый физический метод без NOO.
Четвёртый — изменённый физический метод с NOO.
Однако подобная схема применима только к задачам, допускающим сопоставимое повторение.
При этом необходимо учитывать полную стоимость и статистическую неопределённость.
Следовательно, наличие положительного взаимодействия должно подтверждаться, а не предполагаться.
2.5.20. Независимая экспертиза
Для отбора триггеров необходимо предусмотреть независимое экспертное заключение.
Например, физическая гипотеза оценивается специалистами соответствующей области.
Результат NOO — на новых объективных задачах.
А методологический эффект META — посредством независимого сравнения.
Особенно важно учитывать конфликты интересов.
Разработчики кандидата не должны самостоятельно определять все критерии его окончательной оценки.
Следовательно, отбор должен быть организационно отделён от первоначальной разработки.
2.5.21. Отрицательные результаты отбора
Необходимо учитывать возможность, что ни один из первоначальных кандидатов не продемонстрирует достаточного преимущества.
В таком случае не следует объявлять программу неудавшейся автоматически.
Она может предоставить содержательные данные о физических и организационных ограничениях.
Однако необходимо оценивать качество соответствующей информации.
Плохо организованный эксперимент не должен считаться полезным только на основании отрицательного исхода.
Следовательно, научная ценность отрицательного результата требует полноценной проверки.
2.5.22. Главный вывод раздела
Отбор технологических триггеров должен основываться на независимой оценке научной обоснованности, физической реализуемости, стоимости, воспроизводимости и системного влияния.
Главный принцип заключается в выборе не единственного заранее провозглашённого технологического спасения, а ограниченного портфеля наиболее проверяемых и потенциально системообразующих исследовательских направлений.
2.6. Проектирование российской программы Метаразвития
2.6.1. От отбора кандидатов к исследовательской программе
После формирования портфеля необходимо разработать самостоятельную организационно-технологическую программу.
Однако её нельзя сводить к обычной совокупности физических исследований.
Для Метаразвития необходима дополнительная методологическая задача.
Следует исследовать способность совершенствовать методы последующего научно-технологического поиска.
Поэтому российская программа должна включать три самостоятельных направления.
META.
PICO.
NOO.
При этом необходимо сохранять их функциональные различия.
2.6.2. Статус российской программы
В настоящей главе предлагается рассматривать российскую программу Метаразвития как самостоятельный проектный сценарий.
Он не является уже утверждённой государственной программой.
Не предполагает автоматического получения бюджетного финансирования.
И не означает, что перечисленные научные организации входят в заранее созданный консорциум.
Его практическая реализация требует отдельной организационной, правовой и финансовой проработки.
Следовательно, необходимо разграничивать авторскую концепцию и действующие государственные документы.
2.6.3. Генеральная научная цель
Для российской программы предлагается следующая цель.
Создание экспериментально проверяемой научно-технологической системы, предназначенной для выявления перспективных физических и интеллектуальных решений, их независимой проверки и воспроизводимого совершенствования методов последующих исследований в условиях российских научных, производственных и ресурсных возможностей.
Данная цель не предполагает обязательного достижения универсального технологического лидерства за определённый срок.
Она ориентирована на формирование объективных исследовательских возможностей.
2.6.4. Организационные принципы
Для первоначальной программы предлагается использовать несколько принципов.
Научная самостоятельность.
Проверяемость гипотез.
Открытость альтернативным решениям.
Разграничение разработки и экспертизы.
Прозрачный учёт ресурсов.
Правомерность международного сотрудничества.
И возможность прекращения неэффективных проектов.
Однако указанные принципы не должны оставаться декларациями.
Для каждого необходимо разработать конкретные управленческие процедуры.
2.6.5. Российский контур META
Первоначальная программа META должна обеспечивать разработку методов оценки научно-технологических результатов.
Например, единый паспорт исследования.
Правила регистрации гипотез.
Метрики времени и стоимости.
Независимую проверку.
И процедуры совершенствования исследовательских методов.
Особенно важно создавать исходную базу сравнения.
Без неё невозможно установить, действительно ли новая организация исследований обладает преимуществом.
Следовательно, META должна начинаться одновременно с двумя субтехнологиями.
2.6.6. Российский контур PICO
Программа PICO должна формировать самостоятельный портфель физических исследований.
Например, электронные интерфейсы.
Высокочистые материалы.
Новые структуры памяти.
Атомарно-точные системы.
И специализированные фотонные устройства.
Однако невозможно заранее утверждать, что все направления окажутся одинаково перспективными.
Поэтому необходимо определять критерии финансирования.
Особенно важно сохранять возможность перехода к альтернативной физической гипотезе.
2.6.7. Российский контур NOO
Для NOO целесообразно начинать создание первого специализированного исследовательского ноокомпьютера на существующей вычислительной базе.
Например, он может выполнять анализ научных источников.
Формирование гипотез.
Расчётную проверку.
И планирование физических экспериментов.
Однако необходимо сохранять независимую функциональную оценку.
Использование большой языковой модели само по себе не доказывает создание ноомашины.
Следовательно, результативность NOO должна определяться по подтверждённым научно-техническим функциям.
2.6.8. Общая исследовательская инфраструктура
Для объединения трёх программ необходимо создать цифровую систему регистрации научных результатов.
Она должна сохранять исходные данные.
Версии методов.
Результаты измерений.
И условия проверки.
При этом возможно использование существующих программных технологий.
Например, средств управления научными вычислениями и стандартизированного обмена материаловедческими данными.
Однако необходимо учитывать доступность конкретных инструментов и лицензий.
Следовательно, инфраструктура должна быть модульной и воспроизводимой.
2.6.9. Первый российский пилотный проект
Для начала целесообразно выбрать ограниченную физическую задачу.
Например, исследование характеристик определённой электронно-материаловедческой структуры.
PICO формирует физическую постановку.
NOO предлагает альтернативные способы исследования.
META устанавливает контрольные критерии.
После этого выполняются измерения.
Результаты анализируются.
Однако необходимо учитывать, что один успешно завершённый проект не доказывает существование Метаразвития.
Он создаёт исходную экспериментальную основу.
2.6.10. Первый самостоятельный эксперимент NOO
Для NOO необходимо проводить испытания не только на задачах PICO.
Например, можно использовать проверяемые вычислительные и алгоритмические исследования.
Однако необходимо сравнивать систему с актуальными ИИ-инструментами.
И исключать утечку контрольных задач.
Следовательно, предметная автономность NOO должна подтверждаться независимыми испытаниями.
2.6.11. Первый методологический эксперимент META
После завершения первоначального физического цикла необходимо исследовать возможность совершенствования используемой процедуры.
Например, изменить метод выбора экспериментов.
Затем проверить его на другой задаче.
При этом исходная версия сохраняется для сравнения.
Если преимущество подтверждается, возникает ограниченный результат META.
Однако для более сильной гипотезы необходимо выполнить последующие исследовательские циклы.
2.6.12. Доказательная система оценки
Для российской программы необходимо использовать несколько классов результатов.
Предметный физический результат.
Предметный интеллектуально-креативный результат.
Интеграционный результат PICO–NOO.
Методологическое улучшение.
Метатехнологическое улучшение последующих методов.
Особенно важно разграничивать эти категории.
Например, новая электронная структура не обязательно означает улучшение методов научного поиска.
А успешная NOO не обязательно доказывает опережение опережения.
Следовательно, необходимо сохранять самостоятельные критерии.
2.6.13. Финансовая модель
Для практической российской программы необходимо подготовить самостоятельную смету.
Она должна учитывать персонал.
Лабораторное оборудование.
Доступ к существующей инфраструктуре.
Вычислительные ресурсы.
Материалы.
И независимую проверку.
Однако конкретные денежные суммы нельзя выводить исключительно из общей стратегической концепции.
Необходима предметная структура работ.
Особенно важно разграничивать подтверждённые источники финансирования и предполагаемые возможности.
2.6.14. Возможные организационные формы
Российская программа может иметь несколько вариантов.
Например, исследовательский консорциум.
Самостоятельную научно-технологическую организацию.
Сеть университетских и академических лабораторий.
Или специализированную корпоративную структуру.
Однако выбор должен учитывать реальные договорные и финансовые возможности.
Особенно важно не создавать избыточную административную сложность на первоначальном этапе.
Следовательно, рациональной может оказаться ограниченная договорная сеть.
Но её эффективность необходимо оценивать практически.
2.6.15. Научно-производственная кооперация
Для PICO необходимо предусмотреть взаимодействие фундаментальных лабораторий и производственных организаций.
Например, физический институт исследует материал.
Специализированная лаборатория выполняет метрологию.
А технологический партнёр изготавливает образцы.
Однако соответствующая кооперация должна иметь конкретный предмет.
Нельзя автоматически считать, что все российские производственные предприятия способны выполнять экспериментальные процессы атомарно-точной электроники.
Следовательно, необходимо проверять технологическую совместимость.
2.6.16. Развитие кадров
Для российской программы особое значение имеет подготовка специалистов, способных работать на границе физики и интеллектуальных вычислений.
Например, необходимы исследователи, понимающие ограничения физических моделей.
Разработчики вычислительных инструментов.
И специалисты по экспериментальной метрологии.
Однако создание образовательной программы само по себе не гарантирует появление необходимых компетенций.
Необходимо предусматривать участие в реальных исследовательских проектах.
Следовательно, кадровая программа должна быть связана с практическими экспериментами.
2.6.17. Независимая научная экспертиза
Особое значение имеет организация проверки результатов.
Например, физические достижения PICO должны оцениваться соответствующими специалистами.
Результаты NOO — по независимым задачам.
А методы META — посредством сравнения последующих исследовательских циклов.
При этом необходимо учитывать возможность отрицательного заключения.
Особенно важно предотвратить ситуацию, когда разработчики самостоятельно утверждают собственную технологическую результативность.
Следовательно, научная экспертиза должна сохранять институциональную самостоятельность.
2.6.18. Правовая и информационная безопасность
Российская программа должна учитывать применимое законодательство.
В том числе требования обращения с исследовательскими данными.
Интеллектуальной собственностью.
И передачей определённых технологий.
При международной кооперации необходимо учитывать право соответствующих государств и договорные ограничения.
Однако нельзя заранее считать все международные взаимодействия одинаково допустимыми.
Следовательно, необходима предметная правовая экспертиза.
2.6.19. Первая стадия программы
Для первоначального этапа предлагается сформировать:
научное ядро;
физическую задачу PICO;
экспериментальную архитектуру NOO;
методику оценки META;
общую исследовательскую память;
доступ к необходимой лаборатории;
независимую систему проверки;
ресурсную модель.
Однако соответствующий этап не должен считаться доказательством созданной технологии.
Он обеспечивает организационную возможность дальнейших экспериментов.
2.6.20. Вторая стадия программы
Следующая стадия должна обеспечить получение самостоятельных результатов PICO и NOO.
Например, физическая лаборатория выполняет повторяемую экспериментальную серию.
NOO проходит функциональные испытания.
После этого результаты могут использоваться для первых совместных исследований.
Однако необходимо сохранять исходные контрольные методы.
Иначе невозможно оценить дополнительное преимущество.
2.6.21. Третья стадия программы
После подтверждения предметных функций необходимо исследовать их интеграцию.
Например, NOO формирует план физических экспериментов.
PICO выполняет измерения.
META анализирует эффективность полного процесса.
Однако необходимо учитывать стоимость дополнительной цифровой инфраструктуры.
Следовательно, интеграционная результативность должна определяться по полным затратам и качеству.
2.6.22. Четвёртая стадия программы
На основании результатов предыдущих исследований необходимо разработать улучшенный метод.
Например, процедуру выбора материалов.
Или последовательность измерений.
Затем выполнить независимую проверку.
Если преимущество подтверждается, возникает ограниченный метатехнологический результат.
Однако он не должен автоматически распространяться на все исследовательские области.
Следовательно, необходимо определять границы применимости.
2.6.23. Пятая стадия программы
После нескольких подтверждённых исследовательских циклов можно рассматривать дальнейшее масштабирование.
Однако необходимо учитывать реальные результаты.
Например, физический кандидат может оказаться научно перспективным, но производственно незрелым.
NOO — полезной только для ограниченных задач.
А META — подтверждённой в одной области.
Поэтому дальнейшая стратегия должна зависеть от фактических данных.
Следовательно, масштабирование не должно быть обязательным итогом каждой первоначальной программы.
2.6.24. Возможные результаты российской программы
Для научной строгости необходимо предусмотреть несколько сценариев.
Первый — подтверждённый ограниченный технологический триггер.
Определённое изменение улучшает исследовательский процесс.
Второй — успешные физические результаты без системного триггерного эффекта.
Программа PICO сохраняет самостоятельную научную ценность.
Третий — успешная специализированная NOO без подтверждённой META.
Интеллектуальные функции могут быть полезны в ограниченных областях.
Четвёртый — подтверждённое методологическое улучшение.
Новая исследовательская процедура демонстрирует преимущество на последующих задачах.
Пятый — отсутствие достаточного подтверждения.
Первоначальные гипотезы требуют пересмотра.
Однако ни один сценарий не должен считаться заранее гарантированным.
2.6.25. Российская и глобальная траектории
Особенно важно сохранить принципиальную связь с предыдущей главой.
Российская программа может использовать собственные физические и интеллектуальные компетенции.
Но должна учитывать мировой научно-технологический фронтир.
Например, новый отечественный метод должен сравниваться с актуальными доступными альтернативами.
При этом международное взаимодействие должно осуществляться правомерно.
Следовательно, национальная программа не должна подменять научное сравнение политической или организационной декларацией.
2.6.26. Российская траектория и международная INM
Для авторской концепции необходимо рассмотреть возможное взаимодействие российской программы и проекта International NooMachines.
Однако следует разграничивать два организационных состояния.
Первое — самостоятельная российская исследовательская система.
Второе — проектируемая международная корпорация INM.
Они могут иметь общую научную методологию.
Но не обязательно должны принадлежать одному юридическому лицу.
Возможны различные договорные модели.
Однако их правовая осуществимость должна определяться отдельно.
Следовательно, научное единство META–PICO–NOO не означает обязательного единства собственности и управления.
2.6.27. Главный вывод раздела
Российская программа Метаразвития должна создаваться как самостоятельная научно-технологическая система, ориентированная на поиск и независимую проверку конкретных технологических триггеров.
Её генеральная задача заключается не в декларативном сокращении мирового технологического разрыва, а в создании проверяемых условий для возникновения воспроизводимых научно-технологических преимуществ и совершенствования методов их последующего получения.
Сводная модель российской траектории
На основании проведённого анализа предлагается следующая структура.
Уровень Основное содержание Возможный результат
Историческая научная база Физика полупроводников, оптика, квантовые исследования Сохранённые и развиваемые компетенции
Современная промышленность Действующие микроэлектронные процессы Базовые производственные возможности
Перспективная PICO Новые материалы, электронные структуры, метрология Экспериментально подтверждённые физические функции
Перспективная NOO Специализированные ноокомпьютеры Проверяемые когнитивно-креативные функции
Методология META Оценка и совершенствование исследований Подтверждённые методологические преимущества
Технологический триггер Устранение определённого ограничения Повышение эффективности последующих исследований
Независимая экспертиза Контроль физических и интеллектуальных результатов Достоверные научные заключения
Производственная кооперация Переход от физической идеи к изделию Технологические демонстраторы
Экономическая система Финансирование и оценка затрат Устойчивость исследовательской программы
Данная схема является авторской аналитической и проектной моделью.
Она не свидетельствует о существовании уже созданной российской корпорации Метаразвития.
Предварительный выбор российских кандидатов на роль технологического триггера
На основании рассмотренного материала представляется целесообразным выделить три стартовых направления.
Кандидат 1. Автоматизированная физическая метрология и общая исследовательская память
Первый кандидат связан с уменьшением стоимости и повышением воспроизводимости экспериментальной проверки.
Его физический объект может включать определённые электронные материалы или структуры.
NOO выполняет обработку данных, выявление отклонений и подготовку предложений по дополнительным измерениям.
META оценивает полную эффективность процесса.
Однако необходимо предварительно установить исходную стоимость и качество измерений.
После этого новая система должна проверяться на независимых образцах.
Если преимущество подтверждается, возникает ограниченный технологический результат.
Для более сильного вывода необходимо исследовать переносимость метода между лабораториями.
Кандидат 2. Новые технологические материалы и электронные интерфейсы
Второй кандидат связан с развитием определённого физического технологического процесса.
Например, улучшения качества тонких диэлектрических слоёв.
Или воспроизводимости перспективных электронных структур.
Такой проект может использовать существующие российские компетенции полупроводниковой физики и материаловедения.
Однако необходимо учитывать, что научная новизна материала не обязательно означает промышленную пригодность.
Поэтому главный эксперимент должен включать проверку физического устройства и производственной воспроизводимости.
Дополнительно NOO может участвовать в выборе параметров.
А META — исследовать эффективность нового метода.
Кандидат 3. Специализированный ноокомпьютер для материаловедческого поиска
Третий кандидат связан с созданием NOO.
Первоначальная система должна использовать существующую вычислительную инфраструктуру.
Её задача — формирование и проверка научных гипотез в ограниченной физической области.
Однако необходимо сравнивать её с современными доступными ИИ-инструментами.
При этом главным критерием становится не количество сгенерированных гипотез.
А полная стоимость получения подтверждённого полезного результата.
Если система демонстрирует преимущество на новых задачах, возникает ограниченный интеллектуально-креативный результат.
Для признания метатехнологического эффекта необходимо отдельно проверить совершенствование последующих методов.
Проект генерального экспериментального цикла
Для объединения трёх кандидатов предлагается следующая последовательность.
Первый этап — регистрация физической задачи.
Определяются исследуемый материал, устройство или электронное состояние.
Второй этап — установление исходных ограничений.
Измеряются время, стоимость, ошибки и воспроизводимость существующего метода.
Третий этап — формирование физических и интеллектуальных альтернатив.
PICO определяет физические возможности.
NOO предлагает варианты исследования.
Четвёртый этап — предварительная проверка.
Выполняются расчёты и научная экспертиза.
Пятый этап — физический эксперимент.
Получаются измеренные характеристики.
Шестой этап — независимая проверка.
Результаты оцениваются вне первоначальной группы разработки.
Седьмой этап — сравнительная оценка.
Устанавливаются время, полная стоимость и качество.
Восьмой этап — анализ метода.
Выявляются ограничения исследовательского процесса.
Девятый этап — разработка улучшенной процедуры.
Создаётся новая версия метода.
Десятый этап — повторный эксперимент на новой задаче.
Проверяется, сохраняется ли преимущество.
Одиннадцатый этап — исследование переносимости.
Метод может испытываться другой группой или лабораторией.
Двенадцатый этап — решение о дальнейшей программе.
Принимается решение о развитии, изменении или прекращении соответствующего направления.
Однако выполнение двенадцати этапов само по себе не доказывает Метаразвития.
Главное значение имеет результат независимого сравнения.
Научное значение поиска технологического триггера
Предложенная методология позволяет изменить сам характер постановки российской научно-технологической задачи.
Вместо требования заранее определить единственную будущую революционную технологию возникает задача создания системы её обоснованного поиска.
Это различие имеет принципиальное значение.
Например, физическая гипотеза может оказаться перспективной.
Но для её проверки необходимы определённые измерительные возможности.
Следовательно, первоначально может потребоваться развитие метрологии.
Или интеллектуальный алгоритм может существенно ускорять расчётный поиск.
Но физическая проверка остаётся главным ограничением.
Тогда необходимо совершенствовать экспериментальную инфраструктуру.
Или несколько научных коллективов могут обладать необходимыми компетенциями.
Но не использовать общую систему исследовательской памяти.
В таком случае потенциальное преимущество может возникать из улучшения организации работы.
Следовательно, технологический триггер не обязательно должен представлять новый тип транзистора.
Он может заключаться в изменении наиболее существенного ограничения полного научно-технологического процесса.
Однако подобное изменение должно подтверждаться.
Особенно важно учитывать возможность отрицательного результата.
Если выбранный кандидат не демонстрирует преимущества, необходимо пересмотреть соответствующую гипотезу.
А если несколько кандидатов показывают ограниченные преимущества, можно исследовать их взаимодействие.
Но нельзя заранее предполагать, что совокупность отдельных улучшений автоматически приведёт к системному самоускорению.
Для этого требуется дополнительная экспериментальная программа META.
Таким образом, поиск технологического триггера должен рассматриваться как самостоятельное направление научно-технологического проектирования.
Он должен объединять фундаментальные знания.
Инженерную экспертизу.
Экономический анализ.
Интеллектуальные вычисления.
И независимую экспериментальную проверку.
Заключение к главе 2
В настоящей главе исследована российская траектория перспективного развития электронной техники и Метаразвития.
Показано, что её научно-технологические предпосылки связаны с исторически сформированными школами физики полупроводников, оптики, материаловедения, квантовых исследований и электронной инженерии.
Одновременно современная российская электронная промышленность характеризуется существенными ограничениями.
Особенно в области передовых производственных процессов, специализированного технологического оборудования и определённых компонентов международных производственных цепочек.
Следовательно, российскую траекторию необходимо рассматривать объективно.
Не преуменьшая существующие научные компетенции.
Но и не отождествляя их с уже освоенными промышленными технологиями мирового фронтира.
Первое основное положение связано с историческим развитием.
Российская полупроводниковая школа обладает значительным научным наследием.
В частности, исследования гетероструктур внесли существенный вклад в развитие мировой электроники.
Однако историческое научное достижение не является доказательством современного промышленного лидерства.
Поэтому необходимо оценивать реальные действующие компетенции.
Второе положение связано с современными фундаментальными научными возможностями.
В России существуют исследовательские коллективы, работающие в области низкоразмерных электронных систем, квантовых состояний, спинтроники, интегральной фотоники, новых материалов и электронных интерфейсов.
Эти направления могут создавать предпосылки для будущей PICO.
Однако необходимо учитывать различия технологической зрелости.
Например, лабораторный квантовый процессор не является готовой универсальной вычислительной системой.
А высокоточная атомарная метрология не означает автоматического освоения массового изготовления пикоэлектронных устройств.
Следовательно, каждый результат должен проходить самостоятельную предметную проверку.
Третье положение связано с понятием технологического триггера.
Предложено определять его как физическое, интеллектуальное, методологическое или организационное изменение, способное устранять определённое ограничение и повышать эффективность последующих исследований.
Однако необходимо сохранять различие между кандидатом и подтверждённым результатом.
Кандидат представляет научную гипотезу.
Триггерный эффект требует экспериментального подтверждения.
Особенно важно исследовать не только изменение отдельной операции.
Но и влияние на полный научно-технологический процесс.
Четвёртое положение связано с альтернативными технологическими направлениями.
Показано, что российская программа может исследовать несколько групп кандидатов.
Например, новые материалы.
Атомарно-точные электронные структуры.
Устройства памяти.
Интегральную фотонику.
Квантовые и спиновые системы.
Интеллектуально-креативные методы NOO.
И организационные механизмы исследовательской кооперации.
Однако ни одно направление не должно заранее объявляться универсальной основой будущей технологической революции.
Необходимо формировать ограниченный портфель конкурирующих гипотез.
Пятое положение связано с методологией отбора.
Предложено учитывать научную обоснованность.
Экспериментальную доступность.
Воздействие на существенное ограничение.
Воспроизводимость.
Полную стоимость.
И возможность использования результата на последующих задачах.
Особенно важно разграничивать необходимые условия и сравнительные преимущества.
Например, отсутствие объективной процедуры проверки не должно компенсироваться высокой предполагаемой экономической ценностью.
Следовательно, отбор должен иметь многоуровневую структуру.
Шестое положение связано с проектированием российской программы Метаразвития.
Предложено формировать три одновременно действующих исследовательских контура.
META.
PICO.
NOO.
Однако необходимо сохранять их функциональное различие.
PICO отвечает за физические исследования.
NOO — за интеллектуально-креативные методы.
А META — за экспериментальную проверку и совершенствование методов последующего научно-технологического развития.
При этом первоначальная NOO может создаваться на современной вычислительной базе.
Она не обязана ожидать промышленного освоения PICO.
А физическая программа должна сохранять самостоятельность от успехов интеллектуальных систем.
Особое значение приобретает интеграция.
Однако совместное использование двух субтехнологий не должно автоматически объявляться доказательством синергии.
Необходимо сравнивать результаты.
Учитывать полные затраты.
И проверять последующие исследовательские циклы.
На основании изложенного предлагается сформулировать главное положение настоящей главы.
Российская траектория Метаразвития должна строиться как научно обоснованная программа поиска и экспериментального отбора физических, интеллектуально-креативных и организационных технологических триггеров, способных на основе существующих отечественных компетенций создавать воспроизводимые преимущества последующего научно-технологического развития.
В этом определении заключены несколько принципиальных условий.
Первое — опора на реальные компетенции.
Второе — сохранение альтернативных исследовательских направлений.
Третье — независимая проверка.
Четвёртое — рациональное использование ограниченных ресурсов.
Пятое — разграничение предметных и метатехнологических результатов.
Шестое — возможность пересмотра первоначальных гипотез.
Особенно важно отказаться от представления, что научно-технологическое опережение может быть обеспечено только созданием одного принципиально нового устройства.
Для определённых исследовательских направлений решающую роль могут сыграть материалы.
Для других — метрология.
Для третьих — интеллектуальные методы.
Для четвёртых — организация научной кооперации.
Следовательно, эффективный технологический триггер должен определяться содержанием реального ограничения.
А не заранее заданной идеологией технического развития.
Однако необходимо учитывать и противоположную опасность.
Если программа будет направлена исключительно на улучшение существующих процессов, она может не создать новых физических оснований электроники.
Поэтому необходимо сохранять фундаментальный исследовательский портфель.
Особенно в области атомарно-точных электронных структур, новых материалов и перспективных физических состояний.
При этом их финансирование должно сопровождаться ясными научными задачами и допустимостью отрицательного результата.
Таким образом, наиболее рациональной представляется двухконтурная стратегия.
Первый контур — развитие относительно близких по горизонту проверяемых методов.
Например, метрологии, новых материалов и специализированной исследовательской автоматизации.
Второй контур — фундаментальные высокорисковые физические исследования.
Например, атомарно-точных и спиновых электронных систем.
Однако оба направления должны взаимодействовать с генеральной методологией META.
Именно она позволяет исследовать, какие изменения действительно повышают эффективность последующих разработок.
Особое значение имеет независимое воспроизведение.
Например, определённый физический метод может показать преимущество в одной лаборатории.
Но не воспроизводиться в другой.
В таком случае необходимо установить причины.
Особенно важно учитывать измерительные условия.
Квалификацию исследователей.
И доступность оборудования.
Следовательно, российская программа должна стремиться не только к созданию новых технических результатов.
Но и к формированию методов их передачи и повторного применения.
Таким образом, технологический триггер может возникать на разных уровнях.
На уровне физического материала.
На уровне электронного устройства.
На уровне экспериментального метода.
На уровне интеллектуально-креативной системы.
И на уровне организации последовательного научно-технологического развития.
Однако наиболее сильное значение для настоящей книги приобретает последний уровень.
Он предполагает не просто улучшение отдельных результатов.
Но и совершенствование методов создания последующих улучшений.
Именно здесь возникает переход от технологического опережения к исследованию опережения опережения.
Однако соответствующая возможность не является гарантированной.
Она должна проверяться на независимых последовательных циклах.
При этом необходимо сохранять различие между национальными и глобальными результатами.
Российская программа может получить полезное преимущество внутри собственной исследовательской системы.
Но для установления относительного технологического опережения необходимо сравнивать его с актуальным мировым уровнем.
Следовательно, национальная научно-технологическая оценка должна учитывать международные альтернативы.
Однако международная кооперация должна осуществляться с соблюдением применимого права и фактических условий доступа.
Особое значение имеет возможность организационного взаимодействия с проектом International NooMachines.
Российская программа и международная INM могут использовать общую методологию META–PICO–NOO.
Но их юридическая и финансовая структура не обязательно должна совпадать.
Следовательно, соответствующее взаимодействие должно становиться предметом отдельного организационного проектирования.
На основании изложенного можно определить исходную последовательность российского пути.
От анализа научных компетенций — к выявлению технологических ограничений.
От ограничений — к формированию портфеля кандидатов.
От кандидатов — к экспериментальным гипотезам.
От гипотез — к физической и интеллектуальной проверке.
От результатов — к сравнению их системной эффективности.
От сравнения — к отбору подтверждённых технологических триггеров.
От триггеров — к разработке новых исследовательских методов.
От методов — к их независимому испытанию.
От подтверждённых улучшений — к совершенствованию последующих исследовательских циклов.
И от такого совершенствования — к практическому исследованию генеральной технологии Метаразвития.
При этом необходимо подчеркнуть, что российская траектория не должна оцениваться исключительно по масштабам государственного финансирования, числу научных организаций или количеству объявленных технологических проектов.
Главное значение имеет качество подтверждённых результатов.
И способность превращать полученные знания в воспроизводимые научно-технологические преимущества.
Главный итог настоящей главы заключается в том, что поиск российского технологического триггера должен стать самостоятельной экспериментальной программой, соединяющей существующие фундаментальные научные компетенции с объективной оценкой способов дальнейшего технологического развития.
Именно такой подход позволяет перейти от общей постановки российской траектории к конкретному проектированию её физических, интеллектуально-креативных и организационных механизмов.
Основные источники и научная литература к главе 2
I. Авторская концепция Метаразвития
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. 2026. Авторская постановка концепций META, PICO, NOO и двух траекторий перспективного научно-технологического развития.
II. Исторические предпосылки российской электронной науки
The Nobel Prize. The Nobel Prize in Physics 2000. Работы Ж. И. Алфёрова и Г. Крёмера по полупроводниковым гетероструктурам.
https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2000/summary/
НИИМЭ. 60 лет НИИ молекулярной электроники. 11 марта 2024 года. История создания института и развития отечественной микроэлектроники.
https://www.niime.ru/press-center/news/2707-60-let-niime/
Институт физики полупроводников им. А. В. Ржанова СО РАН. История института. Основание в 1964 году и развитие научных школ физики полупроводников.
https://www.isp.nsc.ru/institut/istoriya-instituta
III. Государственная научно-технологическая политика
Президент Российской Федерации. Указ от 28 февраля 2024 года № 145 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации».
Правительство Российской Федерации. Распоряжение от 20 мая 2023 года № 1315-р «Об утверждении Концепции технологического развития на период до 2030 года» с последующими изменениями.
https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_447895/
Правительство Российской Федерации. Распоряжение от 17 января 2020 года № 20-р «Об утверждении Стратегии развития электронной промышленности Российской Федерации на период до 2030 года» с последующими изменениями.
https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_343384/
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации. Национальные проекты России. Структура приоритетных программ с 2025 года.
https://www.minobrnauki.gov.ru/nac_project/
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации. Национальный проект «Новые материалы и химия».
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации. Национальный проект «Средства производства и автоматизации».
Федеральная служба государственной статистики. Наука, инновации и технологии. Официальные показатели затрат на исследования и разработки, обновлённые в 2026 году.
https://rosstat.gov.ru/folder/154849
IV. Современная российская микроэлектроника
АО «Микрон». Сделано на Микроне: 61 новое изделие освоено в серийном производстве в 2025 году. 4 мая 2026 года. Официальные сведения предприятия о продукции и топологических нормах до 90 нм.
АО «НИИМЭ». Наука. Фундаментальные и прикладные исследования микроэлектроники, памяти, материалов и электронных технологий.
https://www.niime.ru/science/
АО «НИИМЭ». Российский научный фонд поддержал стратегический проект НИИМЭ. 6 марта 2025 года. Разработка высокочистых материалов для атомно-слоевого осаждения.
V. Российские физические исследовательские центры
Физико-технический институт им. А. Ф. Иоффе РАН. Центр физики наногетероструктур. Физика полупроводников, эпитаксия, низкоразмерные системы и электронная диагностика.
Институт физики полупроводников им. А. В. Ржанова СО РАН. Наука. Основные исследования физических свойств полупроводников, низкоразмерных структур и перспективных электронных устройств.
https://www.isp.nsc.ru/nauka
VI. Интегральная фотоника и экспериментальные технологии
Сколковский институт науки и технологий. Сколтех запускает первое в России контрактное производство фотонных чипов по технологии «кремний-на-изоляторе». 28 мая 2026 года. Объявление о мультипроектном запуске и условиях опытного изготовления.
Сколковский институт науки и технологий. Стартап Сколтеха «Фистех» впервые в России произвёл и протестировал фотонные чипы. 1 апреля 2025 года.
Сколковский институт науки и технологий. Центр исследовательской инфраструктуры Сколтеха представил инновационное ПО для фотоники на выставке «Фотоника-2026». 3 апреля 2026 года.
Сколковский институт науки и технологий. Micro- and Nanofabrication Cleanroom Shared Facility. Описание оборудования и возможностей прототипирования фотонных интегральных схем.
VII. Российские квантовые и физические исследования
Центр квантовых технологий МГУ им. М. В. Ломоносова. Размерность прототипа квантового вычислителя на одиночных нейтральных атомах повышена до 72 кубитов. 25 декабря 2025 года.
https://quantum.msu.ru/ru/press/news/2026-06/72-qbits
Российская академия наук. Научный совет РАН одобрил отчёт об итогах реализации дорожной карты развития высокотехнологичной области «Квантовые вычисления» в 2025 году. 4 июня 2026 года.
Физико-технический институт им. А. Ф. Иоффе РАН. Лаборатория микроволновой спектроскопии кристаллов. Публикации 2025–2026 годов по спиновым центрам, электронной спектроскопии и квантовой сенсорике.
https://www.ioffe.ru/labmsc/ru/publications.html
Российская академия наук. Расширенное заседание Научного совета по фотонике и оптике ОФН РАН: избранные направления и научные результаты 2025 года. 10 апреля 2026 года.
Российская академия наук. Квантовые точки способны улучшить свойства элементов памяти. 3 марта 2026 года. Исследования Института физики полупроводников им. А. В. Ржанова СО РАН.
VIII. Международные ограничения технологического взаимодействия
European Commission. 2026 Update of the EU Control List of Dual-Use Items. 14 September 2026. Обновление контрольного перечня технологий двойного назначения, включая определённое полупроводниковое оборудование.
Council of the European Union. 21st Package of Sanctions: EU Hits Russian Energy, Financial Services and Crypto Hard. 23 July 2026. Официальные сведения о дополнительных ограничениях, в том числе в технологических цепочках.
OECD. Mapping the Semiconductor Value Chain: Working towards Identifying Dependencies and Vulnerabilities. OECD Science, Technology and Industry Policy Papers. 2025.
DOI: https://doi.org/10.1787/4154cdbf-en
IX. Технологическая зрелость и научная проверка
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
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
Joint Committee for Guides in Metrology. Evaluation of Measurement Data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. JCGM 100:2008.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM100-2008E
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
X. Воспроизводимые цифровые 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
XI. Автоматизированная наука и интеллектуально-креативные системы
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
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
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
XII. Научная методология и риски ошибочных выводов
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. Article 100804.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100804
XIII. Теория технологических траекторий 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
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.
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.
DOI: https://doi.org/10.1016/0048-7333(82)90016-6
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
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
XIV. Управление инновациями
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
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
ISO. ISO 56001:2024. Innovation Management System — Requirements. Международные требования к системам управления инновациями.
https://www.iso.org/standard/79278.html
*********
Глава 3. Взаимодействие глобальной и российской траекторий
От общности фундаментальных научных задач — к проектированию конкурентных и кооперационных моделей развития, обеспечению технологической независимости, определению возможного участия России в International NooMachines и экспериментальной оценке альтернативных сценариев Метаразвития.
Введение. Две траектории — единая научная проблема и различные условия развития
В предыдущих главах части VIII настоящей книги были рассмотрены две перспективные траектории пикоэлектронной революции и Метаразвития.
Первая — глобальная.
Она характеризуется международным разделением научно-технологических компетенций, концентрацией исследовательских ресурсов, специализацией производителей и развитием распределённых научных и промышленных систем.
Вторая — российская.
Она предполагает использование существующих национальных фундаментальных компетенций, самостоятельное развитие перспективной электронной техники и поиск технологических триггеров, способных создавать воспроизводимые преимущества последующего научно-технологического развития.
Однако предложенное разделение является аналитическим.
Оно не означает существования двух полностью обособленных миров науки.
Физические закономерности не зависят от государственной принадлежности исследователя.
Научные методы обладают потенциальной переносимостью.
Экспериментальные результаты могут быть воспроизведены различными организациями.
А общие технологические задачи нередко требуют использования знаний, созданных в нескольких научных системах.
Поэтому взаимодействие глобальной и российской траекторий необходимо рассматривать как самостоятельную проблему.
При этом возникает несколько вопросов.
Какие научные задачи являются общими?
В каких случаях конкурентное развитие оказывается предпочтительнее кооперации?
Какие международные формы сотрудничества фактически доступны?
Как понимать технологическую независимость в условиях глобального разделения труда?
И каким образом российские исследовательские коллективы потенциально могли бы участвовать в проекте International NooMachines?
Для ответа необходимо сохранить методологические принципы, сформулированные в предыдущих частях настоящей книги.
META рассматривается как предлагаемая генеральная технология Метаразвития — система разработки, проверки и воспроизводимого совершенствования методов последующего научно-технологического развития.
PICO представляет перспективную физико-технологическую субтехнологию, ориентированную на атомарно-точные электронные структуры, новые функциональные материалы, способы управления электронными состояниями и создание экспериментальных устройств.
NOO представляет интеллектуально-креативную субтехнологию, предназначенную для создания ноокомпьютеров и ноомашин, способных участвовать в содержательном научном поиске, использовать специализированные инструменты, проверять результаты и контролируемо совершенствовать исследовательские методы.
При этом PICO и NOO должны сохранять самостоятельность.
Первый исследовательский ноокомпьютер может создаваться на существующей вычислительной базе.
Физические исследования PICO могут выполняться без предварительного появления зрелой ноомашины.
А META должна начинать методологическую проверку одновременно с обоими направлениями.
Таким образом, предполагаемая генеральная технология не должна зависеть от обязательного успеха единственной технической архитектуры.
Международная взаимозависимость и технологическая самостоятельность
Современная полупроводниковая промышленность представляет важный пример сочетания двух противоположных тенденций.
Первая связана с международной специализацией.
Согласно исследованию OECD Mapping the Semiconductor Value Chain 2025 года, полупроводниковая производственная цепочка включает сложные взаимозависимости между разработчиками, производителями, поставщиками оборудования и материалов [2].
Вторая связана с географической концентрацией.
В докладе OECD The Chip Landscape показано, что пять экономик — Китай, Тайвань, Южная Корея, Япония и США — обеспечивали приблизительно 87% мировой действующей мощности изготовления полупроводниковых пластин по состоянию на сентябрь 2025 года [3].
Однако подобные показатели не означают, что все производственные процессы взаимозаменяемы.
Напротив, специализированная фабрика может быть непригодной для выпуска другого класса микросхем.
Следовательно, глобальная взаимозависимость одновременно создаёт преимущества специализации и ограничения технологической устойчивости.
Для российской траектории это обстоятельство имеет принципиальное значение.
С одной стороны, международная научная кооперация потенциально расширяет доступ к знаниям и специализированным компетенциям.
С другой — критическая зависимость от недоступного оборудования или иностранной производственной платформы может сделать определённую исследовательскую программу практически неосуществимой.
Поэтому технологическую независимость необходимо рассматривать не как абсолютную изоляцию, а как способность сохранять управляемость критических научно-технологических функций.
Значение международных ограничений
Особое место занимает правовой и институциональный контекст.
После начала полномасштабного российского вторжения в Украину в феврале 2022 года Европейский союз, США и другие государства ввели существенные ограничения в отношении определённых форм сотрудничества, поставок технологий, финансирования и деятельности российских организаций [8–16].
В частности, ограничения затрагивают некоторые полупроводниковые технологии, исследовательские программы, программные продукты и передачу технической информации.
Однако их содержание неодинаково.
Различаются ограничения на участие организаций в грантах.
На экспорт оборудования.
На предоставление услуг.
На передачу интеллектуальных прав.
И на проведение финансовых операций.
Поэтому нельзя считать, что все научные контакты запрещены либо, напротив, что фундаментальный характер исследования автоматически освобождает его от любых требований.
Для проектируемой INM необходимо устанавливать правовую допустимость каждого конкретного взаимодействия.
Это означает, что научно обоснованная кооперация должна одновременно быть юридически осуществимой.
Центральная гипотеза главы
Для настоящей главы предлагается следующая исследовательская гипотеза.
Глобальная и российская траектории перспективной электронной техники и Метаразвития могут создавать дополнительные научно-технологические преимущества посредством сочетания самостоятельных исследований, конкурентного сравнения и правомерной предметной кооперации; однако величина и устойчивость этих преимуществ должны устанавливаться независимо, с учётом полной стоимости, доступности ресурсов и фактических ограничений сотрудничества.
Данная гипотеза не предполагает обязательного преимущества совместного развития.
Возможно, отдельная задача эффективнее решается самостоятельной лабораторией.
Другая — распределённой международной системой.
А третья — несколькими конкурирующими коллективами.
Следовательно, организационная модель должна выбираться не по заранее установленной политической или корпоративной предпочтительности, а на основании объективных результатов.
В настоящей главе последовательно исследуются пять направлений.
Первое — общие научные задачи.
Второе — конкурентные и кооперационные модели.
Третье — международные ограничения и технологическая независимость.
Четвёртое — варианты участия России в проектируемой INM.
Пятое — сценарии самостоятельного и совместного развития.
Их объединение должно сформировать методологию взаимодействия двух траекторий без утраты научной строгости и организационной реалистичности.
3.1. Общие научные задачи
3.1.1. Единство физических проблем
Несмотря на различие национальных научно-технологических систем, фундаментальные проблемы электронной техники обладают общим характером.
Например, при уменьшении пространственных размеров электронных структур необходимо учитывать квантовые эффекты.
Влияние контактов.
Электростатическое управление.
Рассеяние носителей заряда.
Дефекты.
Тепловые ограничения.
И технологический разброс параметров.
Эти проблемы возникают независимо от места расположения лаборатории.
Следовательно, глобальная и российская траектории имеют общую физическую исследовательскую основу.
Однако конкретная доступность методов решения может существенно различаться.
3.1.2. Общая задача атомарно-точного управления
Одной из перспективных задач PICO является контролируемое формирование электронных структур с высоким уровнем атомарной точности.
В 2003 году Schofield и соавторы опубликовали результаты контролируемого размещения отдельных примесных атомов в кремнии [30].
В 2012 году Fuechsle и соавторы продемонстрировали одноатомный транзистор [31].
Эти исследования подтверждают физическую возможность отдельных атомарно-точных электронных устройств.
Однако они не доказывают существования промышленной пикоэлектронной элементной базы.
Для перехода к практически полезной технологии необходимо дополнительно исследовать изготовление, межсоединения, управление, надёжность и системную стоимость.
Следовательно, соответствующая физическая задача остаётся открытой для различных научных коллективов.
3.1.3. Общее значение атомарной метрологии
Для перспективной электроники особую роль играет способность измерять физические характеристики малых структур.
Например, необходимо определять геометрию.
Распределение примесей.
Локальные электронные состояния.
И свойства границ раздела.
Однако разрешение измерительного прибора не обязательно равно точности изготовления электронного компонента.
Поэтому необходимо различать измерительную чувствительность, пространственную точность позиционирования и реальные размеры функционального устройства.
Для российской и глобальной программ PICO данное разграничение имеет одинаковое значение.
3.1.4. Новые материалы как общая исследовательская область
Другой общей задачей является поиск функциональных материалов.
Например, диэлектрических слоёв.
Двумерных электронных систем.
Материалов памяти.
И перспективных электронных интерфейсов.
Однако вычислительно предсказанная структура не обязательно обладает практической технологической пригодностью.
Необходимо учитывать стабильность.
Возможность синтеза.
Чистоту.
Контактные свойства.
И условия эксплуатации.
Следовательно, исследования материалов должны объединять расчётные и физические методы.
3.1.5. Проблема воспроизводимого изготовления
Для перехода от физического открытия к технологии необходимо обеспечить повторяемость экспериментальных результатов.
Например, единичный образец может обладать перспективной характеристикой.
Но другие образцы демонстрируют значительный разброс.
В таком случае необходимо исследовать причины.
Технологические операции.
Состав материалов.
Измерительные условия.
И возможные дефекты.
Следовательно, воспроизводимость изготовления представляет общую задачу, независимо от национальной принадлежности лаборатории.
3.1.6. Информационная проблема современной науки
Другая общая задача связана с увеличением объёма научной информации.
Исследователь должен анализировать публикации.
Сопоставлять расчёты.
Выявлять противоречия.
И определять, какие гипотезы требуют дальнейшей проверки.
Однако увеличение количества доступных данных не обязательно повышает качество решений.
Возникают проблемы информационного шума.
Недостоверных источников.
И несовместимых результатов.
Следовательно, обе траектории заинтересованы в развитии проверяемых методов научно-информационного поиска.
3.1.7. Общая задача NOO
Для глобальной и российской траекторий NOO может решать сходные функциональные задачи.
Например, формирование содержательных гипотез.
Работу с научными данными.
Использование расчётных инструментов.
Планирование экспериментов.
И анализ полученных результатов.
Однако соответствующие функции необходимо отличать от обычной генерации текста.
Ноо-компьютер в авторском понимании должен демонстрировать независимо подтверждённую интеллектуально-креативную результативность.
Следовательно, обе программы должны использовать сопоставимые объективные критерии.
3.1.8. Независимая проверка интеллектуальных гипотез
Одной из наиболее существенных общих проблем является недостоверность автоматически создаваемых научных утверждений.
Например, интеллектуальная система предлагает новый материал.
Но его предполагаемые свойства основаны на неправильной физической модели.
Или система ссылается на неподтверждённые результаты.
Следовательно, необходимо организовывать независимую проверку.
Особенно важно исключать ситуацию, когда система сама формирует гипотезу, выбирает удобные контрольные данные и объявляет результат успешным.
3.1.9. Общие цифровые стандарты научных данных
Для международного сопоставления необходима совместимость исследовательской информации.
Принципы FAIR предусматривают находимость, доступность в соответствии с условиями доступа, совместимость и возможность повторного использования данных [26].
Платформа AiiDA обеспечивает регистрацию вычислительных процессов и происхождения результатов [27].
А OPTIMADE предназначена для стандартизированного обмена материаловедческой информацией [28].
Однако использование данных инструментов не означает автоматического создания META.
Они обеспечивают отдельные необходимые элементы научной инфраструктуры.
3.1.10. Исследовательская память как общий ресурс
В предыдущих частях книги была рассмотрена роль исследовательской памяти.
Для обеих траекторий необходимо сохранять не только успешные результаты.
Особенно важны ошибочные гипотезы.
Неудачные эксперименты.
Причины прекращения проектов.
И изменения использованных методов.
Например, отрицательный результат одного физического исследования может предотвратить повторение неэффективного эксперимента.
Однако необходимо учитывать условия передачи соответствующих сведений.
Следовательно, исследовательская память может быть общей по методологии, но различаться по фактическому режиму доступа.
3.1.11. Общая задача автоматизированного эксперимента
Для PICO и NOO перспективным направлением является интеграция интеллектуального поиска с физическими измерениями.
Например, система предлагает эксперимент.
Лаборатория выполняет измерения.
Результаты используются для уточнения гипотез.
В 2020 году MacLeod и соавторы продемонстрировали определённые возможности самоуправляемой лаборатории при исследовании тонкоплёночных материалов [32].
Однако соответствующий результат относится к конкретному экспериментальному процессу.
Для другой физической задачи потребуется самостоятельная проверка.
Следовательно, автоматизация должна проектироваться предметно.
3.1.12. Научная новизна и её независимая оценка
Особенно важно разграничивать новое для отдельной исследовательской системы и новое для мировой науки.
В 2023 году была опубликована работа об автономной лаборатории A-Lab [36].
В январе 2026 года её авторы опубликовали исправление, уточнив ряд исходных результатов и их интерпретацию [37].
Этот пример показывает необходимость содержательной проверки научной новизны.
Для российской и глобальной траекторий данное требование одинаково.
Следовательно, международное сравнение должно опираться на независимую экспертизу, а не исключительно на внутренние оценки интеллектуальных систем.
3.1.13. Общая задача экономической эффективности исследований
Обе траектории сталкиваются с ограниченностью ресурсов.
Например, физические эксперименты могут требовать дорогих материалов и оборудования.
Интеллектуальные системы — значительных вычислений.
А независимая проверка — дополнительных специалистов и времени.
Поэтому необходимо оценивать полную стоимость получения подтверждённого результата.
Особенно важно учитывать неудачные проекты.
Следовательно, эффективность нельзя определять только по скорости отдельной операции.
3.1.14. Различие общей задачи и общего метода
При наличии общей научной проблемы не обязательно использовать один метод её решения.
Например, электронное состояние может исследоваться различными измерительными способами.
Материал может создаваться разными технологическими процедурами.
А NOO — использовать различные интеллектуальные архитектуры.
Следовательно, научная общность не требует технологической унификации.
Напротив, разнообразие методов может создавать возможности для независимого сравнения.
3.1.15. Общая задача META
Наиболее сильная общая проблема заключается в совершенствовании способов научно-технологического развития.
Например, необходимо определить, может ли новая система выбора экспериментов уменьшить полную стоимость получения подтверждённого результата.
После этого следует исследовать, можно ли на основании накопленного опыта создать более эффективную следующую версию.
Однако данный процесс не должен заранее считаться устойчиво самоускоряющимся.
Он требует последовательной независимой проверки.
Следовательно, META представляет общую исследовательскую гипотезу, которая может изучаться различными организационными системами.
3.1.16. Совместимая система исследовательских задач
Для сопоставления глобальной и российской траекторий предлагается создать общую типологию задач.
Класс задач Предмет исследования Возможный результат
Физика PICO Электронные состояния и структуры Подтверждённые физические свойства
Материаловедение Новые материалы и интерфейсы Проверенные функциональные характеристики
Метрология Измерение и диагностика Достоверные методы контроля
Вычислительный поиск Модели и алгоритмы Проверяемые расчётные решения
NOO Интеллектуально-креативный цикл Независимо подтверждённая ноофункция
Совместный PICO–NOO Планирование и проверка экспериментов Полный исследовательский результат
META Улучшение методов исследований Преимущество на последующих задачах
Данная система представляет авторское методологическое предложение.
Она не предполагает обязательного совместного выполнения всех перечисленных проектов.
3.1.17. Главный вывод раздела
Глобальная и российская траектории имеют общие фундаментальные научные задачи.
Однако их организационные, финансовые и производственные условия различаются.
Поэтому основой взаимодействия должно стать единство критериев научной проверки при сохранении возможности различных физических, интеллектуальных и организационных способов решения задач.
3.2. Конкурентные и кооперационные модели
3.2.1. Почему конкуренция и кооперация не исключают друг друга
Научно-технологическое развитие включает два различных механизма.
Первый — самостоятельный поиск.
Различные организации разрабатывают альтернативные решения.
Второй — кооперация.
Участники объединяют определённые ресурсы и знания.
Однако эти механизмы не обязательно являются противоположными.
Например, лаборатории могут независимо создавать материалы.
Но использовать общие метрологические стандарты.
Или компании могут конкурировать в выпуске электронных устройств.
Но совместно разрабатывать определённые исследовательские инструменты.
Следовательно, взаимодействие двух траекторий должно проектироваться на уровне конкретной научной задачи.
3.2.2. Самостоятельное конкурентное развитие
В первой модели глобальная и российская программы выполняют исследования независимо.
Каждая определяет собственные технологические приоритеты.
Использует доступные ресурсы.
И формирует собственные результаты.
Однако научное сравнение должно учитывать актуальные достижения другой стороны.
Например, новый российский метод нельзя объявлять мировым преимуществом только вследствие его превосходства над предыдущим отечественным решением.
Следовательно, самостоятельность не отменяет необходимость внешнего сравнения.
3.2.3. Преимущества независимого исследования
Конкурентная модель может сохранять разнообразие научных гипотез.
Например, две организации выбирают разные физические механизмы.
И используют различные экспериментальные методы.
В результате возможно выявление альтернативного решения.
Однако независимость также может приводить к дублированию расходов.
Поэтому её экономическая результативность должна оцениваться.
Следовательно, конкурентное развитие наиболее ценно там, где альтернативность действительно создаёт научную информацию.
3.2.4. Общая методология без общего проекта
Вторая модель заключается в использовании общих научных определений и процедур.
Например, несколько исследовательских систем могут самостоятельно применять принципы FAIR.
Методы метрологической оценки.
И независимое тестирование интеллектуальных алгоритмов.
При этом не требуется создание общего юридического лица.
Не обязательно передавать закрытые технологические данные.
И не возникает автоматического совместного владения интеллектуальной собственностью.
Следовательно, методологическая совместимость представляет наиболее слабую и потенциально устойчивую форму взаимодействия.
Однако даже она должна осуществляться с соблюдением условий использования конкретных инструментов и сведений.
3.2.5. Сопоставление опубликованных научных результатов
Другой формой взаимодействия является независимое сравнение результатов, законно находящихся в открытом доступе.
Например, одна исследовательская группа публикует результаты физического эксперимента.
Другая воспроизводит соответствующий метод.
И оценивает его применимость.
Однако публичная доступность публикации не означает автоматического права использовать связанные патенты или закрытое программное обеспечение.
Следовательно, необходимо различать изучение научного результата и коммерческое применение технологии.
3.2.6. Договорная научная кооперация
Следующая модель предполагает конкретное соглашение между организациями.
Например, совместное исследование материала.
Или независимую проверку вычислительного метода.
Всемирная организация интеллектуальной собственности рассматривает договорные формы совместных исследований, лицензирования, передачи материалов и выполнения заказных НИОКР [19].
Однако каждый договор должен соответствовать применимым правовым требованиям.
Следовательно, потенциальная научная полезность не является достаточным основанием для заключения соглашения.
3.2.7. Распределённый исследовательский консорциум
Более сложная модель предполагает объединение нескольких самостоятельных организаций.
Например, физическая лаборатория разрабатывает образцы.
Вычислительный центр выполняет моделирование.
А независимая группа оценивает результаты.
При этом участники сохраняют юридическую самостоятельность.
Однако возникает необходимость управления информационными интерфейсами.
Финансированием.
И интеллектуальными правами.
Следовательно, экономическая эффективность подобного консорциума должна включать стоимость координации.
3.2.8. Международная корпорация
Наиболее интегрированная модель предполагает участие различных исследовательских направлений в общей корпоративной структуре.
Для проектируемой INM это может представлять один из возможных организационных вариантов.
Однако соответствующая форма требует юридической, финансовой и управленческой проработки.
Особенно важно учитывать ограничения участия конкретных организаций и собственников.
Следовательно, единая корпорация не должна рассматриваться как обязательное условие научной кооперации.
3.2.9. Организационное обучение
В работе Cohen и Levinthal 1990 года была сформулирована концепция способности организации усваивать и использовать внешние знания [39].
Для взаимодействия двух траекторий это имеет фундаментальное значение.
Например, научная организация может получать доступ к зарубежным публикациям.
Но не обладать необходимыми компетенциями для самостоятельного воспроизведения соответствующих результатов.
Поэтому научная кооперация должна сопровождаться развитием собственной исследовательской способности.
Следовательно, нельзя подменять создание компетенций накоплением формальных партнёрских соглашений.
3.2.10. Сетевые формы инноваций
В исследовании Powell, Koput и Smith-Doerr 1996 года рассмотрена роль межорганизационных сетей в создании новых знаний [42].
В рамках таких систем значимые компетенции распределены между различными участниками.
Однако научная сеть эффективна только при наличии способности координировать обмен знаниями.
Для INM соответствующий подход может стать организационным ориентиром.
Но необходимо учитывать правовые и технологические ограничения конкретного взаимодействия.
3.2.11. Кооперация в измерениях и стандартах
Одной из наиболее предметно определённых форм взаимодействия является согласование измерительных процедур.
Например, две лаборатории используют сопоставимые способы определения электронных характеристик.
Это позволяет оценивать результаты, полученные независимо.
Однако необходимо учитывать различия оборудования.
Калибровки.
И измерительной неопределённости.
Следовательно, метрологическая совместимость должна подтверждаться экспериментально.
3.2.12. Кооперация в научной информации
Другим направлением может стать использование совместимых форматов открытых научных данных.
Однако необязательно создавать единую централизованную базу.
Возможна федеративная система.
Каждый участник сохраняет собственное хранилище.
Но использует согласованные интерфейсы.
Следовательно, исследовательская совместимость может развиваться без полной централизации.
При этом права доступа должны сохраняться.
3.2.13. Конкуренция интеллектуальных систем NOO
Особое значение имеет возможность независимого развития нескольких ноокомпьютеров.
Например, российская программа создаёт одну архитектуру.
Международная INM — другую.
Обе системы проходят контрольные испытания.
В результате можно сравнить функциональные возможности.
Однако необходимо учитывать вычислительные ресурсы, качество данных и труд специалистов.
Следовательно, сравнение должно осуществляться на сопоставимых задачах.
При этом ни одна система не должна самостоятельно определять все критерии своей успешности.
3.2.14. Совместные физические и интеллектуальные эксперименты
Более сложная модель предполагает интеграцию PICO и NOO из разных исследовательских систем.
Например, интеллектуальная система предлагает физическую гипотезу.
А другая лаборатория выполняет независимую проверку.
Однако передача данных и технологий должна быть правомерной.
Кроме того, физическая лаборатория должна сохранять научную самостоятельность.
Следовательно, совместный эксперимент требует одновременно технической, методологической и правовой архитектуры.
3.2.15. Конфликт интересов
В международной кооперации могут возникать конфликты интересов.
Например, одна организация заинтересована в подтверждении преимущества собственного интеллектуального продукта.
Другая — в коммерциализации определённого физического устройства.
В таких условиях необходимо разграничивать разработку и оценку.
Особенно важно фиксировать финансовые и коммерческие интересы.
Следовательно, независимая экспертиза должна становиться обязательным компонентом существенных сравнительных исследований.
3.2.16. Распределение прав на научные результаты
Для совместной программы необходимо заранее определять права на исходные и новые разработки.
WIPO разграничивает background IP — ранее существовавшую интеллектуальную собственность — и foreground IP, возникающую в результате совместного проекта [19, 20].
Для INM это особенно важно.
Например, одна организация предоставляет физическую методику.
Другая — программный алгоритм.
А совместный проект создаёт новый способ исследования.
Следовательно, права на соответствующие объекты не обязательно принадлежат одному участнику.
3.2.17. Сравнительная модель кооперации
Модель Научное взаимодействие Требования к ресурсам Основное ограничение
Независимые исследования Сопоставление результатов Самостоятельная инфраструктура Дублирование затрат
Общие научные методы Совместимые определения и протоколы Умеренные Ограниченная интеграция
Открытые результаты Воспроизведение опубликованных исследований Доступ к данным и компетенциям Неполнота информации
Договорный проект Предметное сотрудничество Согласованный бюджет Правовая допустимость
Распределённый консорциум Разделение исследовательских функций Координационная инфраструктура Сложность управления
Общая корпорация Интеграция программ и ресурсов Высокие организационные требования Правовые, финансовые и управленческие риски
Данная таблица представляет аналитическую схему.
Ни одна модель не должна заранее считаться предпочтительной для всех задач.
3.2.18. Проверка организационного преимущества
Для выбора модели необходимо сравнивать полные результаты.
Например, две лаборатории самостоятельно выполняют определённые исследования.
Затем аналогичный класс задач решается распределённой исследовательской системой.
При этом необходимо учитывать квалификацию специалистов.
Стоимость оборудования.
Время координации.
И качество научного результата.
Только после этого можно установить, действительно ли кооперация обеспечивает преимущество.
3.2.19. Главный вывод раздела
Конкурентные и кооперационные модели могут дополнять друг друга.
Для взаимодействия глобальной и российской траекторий наиболее обоснованным представляется выбор организационной формы отдельно для каждого научно-технологического класса задач, с сохранением независимой экспертизы и обязательной правовой проверки.
3.3. Международные ограничения и технологическая независимость
3.3.1. Две различные проблемы
В современной международной научно-технологической системе необходимо разграничивать два вопроса.
Первый — какие формы сотрудничества юридически допустимы?
Второй — какие технологические функции определённая исследовательская система способна выполнять самостоятельно?
Эти вопросы взаимосвязаны.
Но не тождественны.
Например, организация может обладать развитой физической компетенцией.
Но не иметь права получить определённое оборудование.
Или международное сотрудничество может быть допустимым.
Но экономически нецелесообразным.
Следовательно, правовая допустимость и технологическая независимость должны оцениваться отдельно.
3.3.2. Исторический контекст ограничений
После российского вторжения в Украину в феврале 2022 года международные ограничения в отношении российских организаций существенно расширились.
Европейская комиссия приостановила определённые формы исследовательской кооперации.
Были введены дополнительные финансовые и экспортные ограничения.
А отдельные международные научные организации изменили собственные правила участия российских институтов.
Однако необходимо учитывать, что ограничения устанавливались различными правовыми субъектами.
Следовательно, нельзя рассматривать их как единый универсальный запрет на всю научную деятельность российских исследователей.
3.3.3. Европейские исследовательские программы
Европейская комиссия сообщила о приостановлении сотрудничества с российскими организациями в рамках Horizon Europe и связанных программ после марта 2022 года [8].
В дальнейшем соответствующие ограничения уточнялись.
Например, статья 5l Регламента ЕС № 833/2014 устанавливает запрет определённых форм прямой и косвенной поддержки юридических лиц, учреждённых в России, и некоторых контролируемых ими организаций [12].
Однако необходимо учитывать предусмотренные правом исключения и конкретную сферу применения нормы.
Следовательно, решение о допустимости участия должно приниматься на основании действующего правового режима и правил конкретного конкурса.
3.3.4. Ограничения MSCA 2026
Особенно определённый пример содержится в условиях Marie Sk;odowska-Curie Actions.
Согласно официальному ответу портала EU Funding & Tenders, опубликованному 22 мая 2026 года, юридические и физические лица, учреждённые или находящиеся в России и Беларуси, не имеют права участвовать в проектах MSCA Work Programme 2026 в перечисленных программой качествах [10].
Ограничения относятся не только к получателям грантов.
Они также охватывают определённые формы участия партнёров, субподрядчиков и иных участников.
Однако необходимо подчеркнуть, что речь идёт о конкретной программе.
Соответствующее правило нельзя автоматически переносить на все международные научные публикации и все формы индивидуальной научной деятельности.
3.3.5. Место регистрации и фактический контроль
Для INM особенно важно учитывать, что правовой режим может зависеть не только от государства регистрации организации.
Например, в европейских ограничениях учитываются определённые случаи контроля над юридическим лицом, учреждённым за пределами России [9, 12].
Следовательно, иностранная регистрация сама по себе не гарантирует доступ к соответствующему финансированию.
Особенно важно исключить организационные схемы, предназначенные для обхода применимых ограничений.
Для научно-технологической корпорации подобные действия создавали бы правовые, финансовые и репутационные риски.
3.3.6. Международные научные организации
Отдельные исследовательские организации принимают собственные решения.
Например, Совет CERN принял решение о прекращении действия соглашения о сотрудничестве с Российской Федерацией с 30 ноября 2024 года [11].
При этом в официальном сообщении было разграничено институциональное сотрудничество с российскими организациями и положение исследователей российского гражданства, имеющих другую организационную аффилиацию.
Этот пример показывает, что юридическая принадлежность научного института и гражданство исследователя могут иметь различное правовое значение.
Однако конкретные права участия необходимо устанавливать по действующим правилам соответствующей организации.
3.3.7. Экспортный контроль ЕС
Для физических исследований PICO важны ограничения передачи оборудования, программ и технологий двойного назначения.
Регламент ЕС 2021/821 устанавливает общие правила контроля экспорта, брокерских операций, технической помощи, транзита и передачи соответствующих товаров и технологий [13].
При этом отдельные ограничения в отношении России предусмотрены санкционными регламентами.
Следовательно, для оценки необходимо учитывать оба правовых слоя.
Общий экспортный контроль.
И специальные ограничения по стране, получателю, технологии и предполагаемому использованию.
3.3.8. Изменения контрольных перечней 2026 года
14 сентября 2026 года Европейская комиссия приняла делегированный акт об обновлении европейского перечня товаров и технологий двойного назначения [14].
В числе затрагиваемых направлений указаны отдельные виды полупроводникового производственного и измерительного оборудования, а также перспективные вычислительные компоненты.
Однако принятие делегированного акта и его вступление в силу представляют различные юридические события.
Применимость конкретной редакции необходимо проверять по официальному опубликованию и действующему консолидированному тексту.
Следовательно, нельзя считать каждое объявленное изменение уже вступившей в силу нормой без соответствующей проверки.
3.3.9. Американский экспортный контроль
В США существенное значение имеют Export Administration Regulations.
В частности, § 746.8 устанавливает специальные требования к экспорту, реэкспорту и передаче ряда товаров и технологий в Россию и Беларусь [15, 16].
При этом действие американских правил при определённых условиях может распространяться и на продукцию, изготовленную вне США.
Однако применимость зависит от характеристик товара, его происхождения, технического состава и иных юридических условий.
Следовательно, нельзя считать оборудование доступным только потому, что непосредственный поставщик находится в третьей стране.
3.3.10. Третьи страны и ограничения сотрудничества
Особенно важно исключать предположение, что международные ограничения автоматически перестают действовать при участии посредника.
Например, научное оборудование может содержать контролируемые компоненты.
Программное обеспечение — иметь специальные лицензионные условия.
А определённая технология — подпадать под ограничения реэкспорта.
Следовательно, создание промежуточного юридического лица не заменяет правовую проверку.
Для INM необходимо использовать только допустимые договорные и технологические маршруты.
3.3.11. Фундаментальная наука и технологическая информация
Научная публикация, экспериментальное оборудование и закрытая производственная технология представляют разные объекты.
Некоторая информация может находиться в свободном научном доступе.
Другие сведения охраняются интеллектуальными правами.
Третьи подпадают под специальные ограничения.
При этом фундаментальный характер исследования не обязательно освобождает все его материальные компоненты от экспортного контроля.
Следовательно, необходимо анализировать конкретный объект передачи.
Например, открытую научную статью.
Программный код.
Физический образец.
Или специализированное оборудование.
3.3.12. Открытая наука как научный принцип
В Рекомендации UNESCO об открытой науке 2021 года рассматривается значение доступности знаний, воспроизводимости и международного научного взаимодействия [5].
Для META соответствующие принципы имеют фундаментальное значение.
Однако открытость не должна смешиваться с неограниченным распространением любых технологий.
Необходимо учитывать интеллектуальные права, безопасность и применимые ограничения.
Следовательно, научная открытость должна проектироваться совместно с правовой и технологической ответственностью.
3.3.13. Соразмерность исследовательской безопасности
В мае 2024 года Совет Европейского союза принял рекомендации по укреплению исследовательской безопасности [17].
В документе подчёркивается необходимость сочетать научную открытость и защиту чувствительных знаний.
При этом предлагается соблюдать соразмерность ограничительных мер и учитывать академическую свободу.
Однако данные рекомендации сами по себе не отменяют юридически обязательные запреты.
Для INM это означает необходимость разделять общее управление рисками и соблюдение конкретных правовых требований.
3.3.14. Технологическая независимость как функциональная способность
Для российской траектории необходимо определить технологическую независимость.
В настоящей книге предлагается использовать следующее рабочее определение.
Технологическая независимость — это подтверждённая способность научно-технологической системы самостоятельно либо через устойчивые и правомерно доступные связи выполнять критически необходимые функции, сохранять управляемость соответствующих процессов и продолжать развитие при реалистичных внешних ограничениях.
Однако данное определение является авторским аналитическим предложением.
Оно не подменяет официальные государственные формулировки.
3.3.15. Независимость не равнозначна полной изоляции
Полное самостоятельное производство всех материалов, инструментов и электронных компонентов может оказаться экономически нецелесообразным.
Современная электронная промышленность обладает высокой международной специализацией [2, 3].
Следовательно, технологическая независимость не обязательно означает отсутствие внешних поставщиков.
Более содержательным критерием является устойчивость критических функций.
Например, существуют ли правомерно доступные альтернативы.
И возможно ли продолжать исследования при прекращении определённой поставки.
Однако соответствующая оценка должна проводиться предметно.
3.3.16. Критические уровни технологической независимости
Для PICO и NOO предлагается оценивать несколько уровней.
Научный.
Возможность самостоятельно формулировать и проверять содержательные гипотезы.
Инструментальный.
Доступность необходимых измерительных и вычислительных средств.
Материаловедческий.
Доступность материалов установленного качества.
Производственный.
Возможность воспроизводимо изготавливать определённые изделия.
Информационный.
Контроль научных данных, программных версий и происхождения результатов.
Правовой.
Наличие необходимых прав и разрешений.
Экономический.
Способность поддерживать процесс при приемлемой полной стоимости.
Однако высокая самостоятельность по одному уровню не компенсирует автоматически критическое ограничение по другому.
3.3.17. Технологическая независимость PICO
Для физической программы необходимо установить зависимость от оборудования.
Материалов.
Программ проектирования.
Метрологических систем.
И производственных услуг.
Например, физическая лаборатория может успешно разрабатывать электронную структуру.
Но не обладать доступом к её воспроизводимому изготовлению.
В таком случае научная компетенция существует.
Однако промышленная самостоятельность остаётся ограниченной.
Следовательно, необходимо сохранять разные уровни оценки.
3.3.18. Технологическая независимость NOO
Для интеллектуальной программы необходимо учитывать вычислительную инфраструктуру.
Программные компоненты.
Научные данные.
И возможности проверки.
Например, NOO может использовать внешнюю интеллектуальную модель.
Но это создаёт зависимость от условий доступа и лицензирования.
Возможно применение более открытых программных архитектур.
Однако открытость исходного кода не гарантирует низкой стоимости вычислений или высокого качества научных решений.
Следовательно, независимость NOO должна измеряться на уровне полной функциональной системы.
3.3.19. Независимость META
Для генеральной программы особенно важно сохранять возможность самостоятельной научной оценки.
Например, система должна уметь сравнивать методы при сопоставимых условиях.
И сохранять исходные версии.
Но если все контрольные задачи и результаты принадлежат одному внешнему поставщику, независимая проверка может оказаться ограниченной.
Следовательно, методологическая автономность представляет самостоятельную характеристику META.
3.3.20. Карта правовых и технологических зависимостей
Для каждой программы необходимо создавать специальный паспорт.
Объект зависимости Необходимая проверка Возможное решение
Лабораторное оборудование Страна происхождения и условия доступа Допустимое партнёрство либо альтернативный метод
Научные материалы Качество, поставка, ограничения Самостоятельная разработка или правомерный поставщик
Вычислительные ресурсы Доступность и стоимость Несколько допустимых конфигураций
Программные инструменты Лицензии и экспортные условия Управляемая модульная архитектура
Экспериментальные данные Происхождение и права Разделение режимов доступа
Международный грант Правила программы и участники Только допустимое участие
Интеллектуальные права Использование и коммерциализация Предварительное соглашение
Производственный партнёр Возможность выполнения процесса Квалификация и договор
Данная таблица представляет проектный инструмент проверки, а не юридическое заключение по конкретному проекту.
3.3.21. Правовой контрольный рубеж
Для каждого международного проекта предлагается устанавливать обязательную процедуру.
Сначала определяется научная задача.
Затем — участники.
После этого — предполагаемые данные, оборудование, услуги и финансовые потоки.
Далее выполняется правовая экспертиза.
И только после её положительного заключения рассматривается практическое соглашение.
Если законный маршрут отсутствует, проект должен быть изменён либо не реализован.
Следовательно, нельзя считать правовую проверку формальностью, выполняемой после начала сотрудничества.
3.3.22. Главный вывод раздела
Международные ограничения существенно влияют на фактические возможности взаимодействия глобальной и российской траекторий.
Однако они не отменяют общности фундаментальных научных проблем.
Технологическая независимость должна пониматься как управляемость критических функций, а правомерное международное сотрудничество — как одна из возможных, но не обязательных организационных форм их развития.
3.4. Варианты участия России в INM
3.4.1. INM как проектируемая организация
В предыдущих частях книги International NooMachines рассматривалась как перспективная международная научно-технологическая корпорация.
Однако необходимо специально подчеркнуть её статус.
В настоящей работе INM представляет авторскую проектную концепцию.
Она не должна автоматически считаться существующей международной организацией.
Не установлены все её будущие юридические лица.
Участники.
Источники финансирования.
И договорные отношения.
Следовательно, любые варианты российского участия должны рассматриваться как условные проектные сценарии.
3.4.2. Необходимость нескольких моделей
Для российской траектории нельзя заранее определять единственный формат участия в INM.
Причина заключается в различии научных задач и правовых условий.
Например, открытое сопоставление опубликованных методов требует одной организационной модели.
Совместное использование лабораторного оборудования — другой.
А участие в единой международной корпорации — третьей.
Следовательно, необходимо разрабатывать несколько вариантов.
3.4.3. Вариант R0 — полностью самостоятельное развитие
Первый вариант предполагает создание российской исследовательской программы без юридического участия в INM.
При этом сохраняется общая научная постановка META–PICO–NOO.
Российская система самостоятельно развивает физические и интеллектуальные технологии.
А её результаты сравниваются с международными достижениями на основании правомерно доступной информации.
Преимущество модели заключается в высокой организационной самостоятельности.
Однако она может сопровождаться дополнительными расходами и ограниченным доступом к внешней инфраструктуре.
3.4.4. Вариант R1 — методологическая совместимость
Второй вариант предполагает отсутствие формального корпоративного участия, но использование общих научных критериев.
Например, российская и международная программы могут независимо применять сопоставимые определения технологического результата.
Форматы регистрации экспериментальных данных.
И процедуры воспроизводимости.
Однако необходимо разграничивать свободно доступные стандарты и программные компоненты с ограниченными условиями использования.
Следовательно, данная модель не требует передачи закрытых технологий.
3.4.5. Вариант R2 — независимое научное сопоставление
Третий вариант предусматривает предметную проверку результатов, которые законно находятся в открытом научном доступе.
Например, опубликован определённый исследовательский алгоритм.
Другая организация выполняет независимое испытание.
После этого результаты сравниваются.
Однако подобное взаимодействие не обязательно представляет совместный проект.
И не создаёт автоматически договорных прав.
Следовательно, необходимо сохранять точность организационных формулировок.
3.4.6. Вариант R3 — ограниченный договорный проект
Четвёртый вариант может предусматривать совместное исследование, если оно разрешено применимым правом.
Например, предметно определённую работу с допустимыми научными данными.
Или независимую экспертизу, не предусматривающую запрещённых финансовых и технологических операций.
Однако такую возможность нельзя предполагать заранее.
Необходимо проверять правовой статус участников.
Предмет сотрудничества.
Финансирование.
И условия передачи результатов.
Следовательно, договорный проект возможен только после соответствующего юридического подтверждения.
3.4.7. Вариант R4 — самостоятельный российский исследовательский узел
Следующая модель предполагает создание отдельного российского научно-технологического центра.
Он может иметь собственные программы META, PICO и NOO.
Собственные ресурсы.
И независимые органы управления.
При этом потенциальное взаимодействие с международной INM определяется отдельными правомерными соглашениями.
Однако наличие общей научной концепции не означает юридической принадлежности к одной корпорации.
Следовательно, организационная самостоятельность может сочетаться с методологической совместимостью.
3.4.8. Вариант R5 — более глубокая международная интеграция
Наиболее интегрированный сценарий может предусматривать участие в общей международной корпоративной или договорной структуре.
Однако его реализуемость зависит от действующего права.
Структуры собственности.
Финансовых ограничений.
И правил конкретных исследовательских программ.
Следовательно, такой сценарий не может рассматриваться как исходная гарантированная модель.
Особенно важно исключать использование формальной иностранной регистрации для обхода действующих ограничений.
3.4.9. Сравнение вариантов участия
Вариант Организационная модель Научная связь Главный критерий
R0 Самостоятельная российская программа Международное научное сравнение Собственная результативность
R1 Методологическая совместимость Общие определения и протоколы Воспроизводимость сравнения
R2 Независимая проверка открытых результатов Опубликованные данные и методы Научная достоверность
R3 Допустимый договорный проект Ограниченная предметная кооперация Правовая и техническая осуществимость
R4 Самостоятельный российский исследовательский узел Потенциальные специальные соглашения Устойчивость самостоятельной программы
R5 Интегрированная международная структура Общая программа и управление Полная юридическая и экономическая допустимость
Представленная классификация является авторской.
Она не означает существования соответствующих соглашений.
3.4.10. Научные функции российского узла
Для условного российского исследовательского узла можно предусмотреть несколько направлений.
Физические исследования PICO.
Разработка специализированных ноокомпьютеров.
Создание общей исследовательской памяти.
И проверка методов META.
Однако необходимо учитывать фактические национальные компетенции.
Например, физическая программа может быть связана с электронными материалами и интерфейсами.
А NOO — с интеллектуальной обработкой экспериментальных данных.
Следовательно, содержание программы должно определяться доступными исследовательскими ресурсами.
3.4.11. Самостоятельное финансирование
Российский исследовательский узел должен иметь собственную финансовую модель.
Например, исследовательские договоры.
Гранты, доступные соответствующим организациям.
И разрешённые источники частного финансирования.
Однако нельзя автоматически включать в бюджет международные средства, получение которых юридически недопустимо.
Следовательно, самостоятельная финансовая устойчивость является обязательным условием.
3.4.12. Принцип независимой научной экспертизы
Особенно важно сохранить возможность независимой оценки.
Например, российская программа NOO должна проверяться на новых задачах.
Показатели PICO — посредством физической метрологии.
А META — через сравнительные исследовательские циклы.
При этом необходимо использовать актуальные мировые альтернативы.
Однако их применение должно соответствовать доступности соответствующих программ и данных.
3.4.13. Общие научные интерфейсы
Даже при отсутствии формального участия в INM может быть полезным развитие совместимых исследовательских форматов.
Например, стандартных единиц измерения.
Описаний экспериментальных образцов.
И правил регистрации вычислительных результатов.
Однако соответствующие интерфейсы должны быть документированы.
Особенно важно сохранять возможность использовать их без обязательной зависимости от одного коммерческого поставщика.
3.4.14. Права на исходные разработки
Для возможного сотрудничества необходимо определить права на ранее созданные технологии.
Например, российская организация предоставляет собственный экспериментальный метод.
Международная программа использует другую программную систему.
Однако само взаимодействие не должно автоматически изменять права сторон.
Соответствующие положения рассматриваются в рекомендациях WIPO [19, 20].
Следовательно, договорные права должны быть определены до передачи результатов.
3.4.15. Права на совместные методы META
Особое значение имеет возможное создание новых исследовательских методов.
Например, российская физическая программа совместно с интеллектуальной системой разрабатывает процедуру отбора экспериментов.
Она может иметь более широкое применение.
Поэтому необходимо установить права использования.
Возможность публикации.
И условия дальнейшей коммерциализации.
Однако не всякий научный метод может быть объектом исключительного права.
Следовательно, необходима предметная юридическая экспертиза.
3.4.16. Независимая проверка партнёрства
Для оценки возможного участия необходимо применять не только научные, но и организационные критерии.
Например, обеспечивает ли сотрудничество дополнительный исследовательский результат.
Сокращает ли полную стоимость.
Увеличивает ли воспроизводимость.
Или создаёт чрезмерную зависимость.
При этом необходимо учитывать расходы координации.
Следовательно, международное участие должно иметь измеримую научно-технологическую ценность.
3.4.17. Первоначальный допустимый предмет исследований
Для начального сравнительного проекта целесообразно выбирать задачи, не требующие заранее запрещённых передач оборудования, финансирования или закрытых технологий.
Например, независимые исследования опубликованных методов.
Или разработку сопоставимых протоколов оценки.
Однако правовая допустимость конкретной деятельности должна подтверждаться.
Следовательно, даже ограниченный проект необходимо рассматривать предметно.
3.4.18. Структура возможного управления
Для условной международной модели предлагается разграничить несколько функций.
Научное руководство определяет исследовательские задачи.
Контур META организует сравнительную проверку.
Руководители PICO и NOO обеспечивают самостоятельные программы.
Юридическая функция оценивает допустимость международного взаимодействия.
Независимый экспертный контур проверяет результаты.
Финансовое управление обеспечивает прозрачный учёт ресурсов.
Однако данная структура является проектной.
Она не означает существования соответствующих органов INM.
3.4.19. Принцип обратимости участия
Одним из важных организационных требований является возможность изменения формата сотрудничества.
Например, определённый совместный проект может оказаться неэффективным.
Или правовые условия изменятся.
В таком случае необходимо иметь возможность завершить взаимодействие без утраты научных данных и нарушения договорных обязательств.
Следовательно, договорная архитектура должна предусматривать условия прекращения, сохранения результатов и разрешения споров.
3.4.20. Главный вывод раздела
Возможное участие российских организаций в проектируемой INM должно рассматриваться через несколько альтернативных форм.
Наиболее устойчивой исходной моделью является самостоятельная российская исследовательская программа, способная развивать META, PICO и NOO независимо, сохраняя возможность научного сопоставления и только юридически допустимых форм сотрудничества.
3.5. Сценарии независимого и совместного развития
3.5.1. Почему необходимо сценарное проектирование
Взаимодействие глобальной и российской траекторий зависит от большого числа факторов.
Например, развития международных исследований.
Физических результатов PICO.
Возможностей NOO.
Финансирования.
И изменений правовых ограничений.
Поэтому невозможно достоверно определить единственную обязательную будущую траекторию.
Следовательно, необходимо использовать сценарный подход.
Однако сценарии не должны представляться как установленные прогнозы.
Они предназначены для проверки устойчивости исследовательских решений.
3.5.2. Сценарий A — самостоятельное развитие
Первый сценарий предполагает организационную независимость российской и международной программ.
Каждая развивает собственные физические и интеллектуальные исследования.
При этом научное сравнение осуществляется на основании доступных проверенных результатов.
Преимущество сценария заключается в сохранении управляемости.
Однако возможны дополнительные затраты вследствие дублирования инфраструктуры.
Следовательно, необходимо исследовать эффективность самостоятельных программ.
3.5.3. Сценарий B — методологическая совместимость
Второй сценарий предусматривает использование сопоставимых научных критериев.
Например, одинаковых определений подтверждённого результата.
Совместимых протоколов метрологии.
И принципов научной воспроизводимости.
При этом не требуется единая корпоративная структура.
Главное преимущество связано с возможностью объективного сравнения.
Однако подобная модель не обеспечивает автоматического доступа к внешнему оборудованию.
Следовательно, она представляет ограниченную, но потенциально важную форму взаимодействия.
3.5.4. Сценарий C — независимая конкуренция интеллектуальных систем
Третий сценарий предполагает самостоятельное создание нескольких систем NOO.
Они используют различные архитектуры.
Но проходят сопоставимые контрольные испытания.
Например, по научно-информационному поиску.
Физическому моделированию.
И планированию экспериментов.
Однако необходимо учитывать ресурсы.
Система, использующая значительно больше вычислений, может обладать преимуществом по времени.
Но не обязательно по экономической эффективности.
Следовательно, необходимо проводить многофакторное сравнение.
3.5.5. Сценарий D — ограниченное правомерное сотрудничество
Четвёртый сценарий предполагает конкретные совместные проекты там, где они разрешены.
Например, исследования, основанные на допустимой передаче данных и заранее согласованных интеллектуальных правах.
Однако необходимо учитывать фактические ограничения.
Особенно для организаций, подпадающих под специальные санкционные режимы.
Следовательно, данный сценарий нельзя использовать как универсальную основу пятилетнего плана.
Его реализуемость определяется по каждому проекту.
3.5.6. Сценарий E — интегрированная международная INM
Пятый сценарий предполагает создание развитой международной научно-производственной системы.
В её рамках PICO, NOO и META выполняют совместные проекты.
Однако необходимо обеспечить правомерность участников.
Согласованные источники финансирования.
И устойчивое управление.
Следовательно, данный сценарий представляет перспективную организационную возможность, но не гарантированный вариант развития.
3.5.7. Сценарий F — усиление международной фрагментации
Следующий сценарий предполагает увеличение ограничений научно-технологической кооперации.
Например, сокращение доступности оборудования.
Рост стоимости отдельных компонентов.
И ограничение исследовательских программ.
В таком случае возрастает значение самостоятельных возможностей.
Однако их создание также требует времени и ресурсов.
Следовательно, необходимо заранее определять критические зависимости.
Особенно для физических экспериментов PICO.
3.5.8. Сценарий G — альтернативное технологическое развитие
Другой вариант заключается в самостоятельном выборе определённых перспективных технологических направлений.
Например, специализированной метрологии.
Новых материалов.
Интегральной фотоники.
Или ограниченной NOO.
Однако подобная стратегия не обязательно требует воспроизведения всех мировых полупроводниковых процессов.
Она может быть ориентирована на конкретные физические функции.
Следовательно, технологическая независимость может развиваться через выбор обоснованной специализации.
3.5.9. Сопоставление сценариев
Сценарий Основная возможность Основной риск Требование к META
A. Самостоятельное развитие Управляемость исследований Дублирование затрат Объективное внешнее сравнение
B. Общая методология Сопоставимость результатов Ограниченная интеграция Единые протоколы
C. Конкурентная NOO Разнообразие интеллектуальных решений Несопоставимость ресурсов Независимые тесты
D. Допустимая кооперация Объединение компетенций Правовые и договорные ограничения Проверка дополнительного эффекта
E. Международная INM Интеграция исследовательских контуров Высокая организационная сложность Полная система оценки
F. Усиление ограничений Стимул к самостоятельным решениям Недоступность ресурсов Исследование устойчивости
G. Альтернативная специализация Предметные технологические преимущества Узкая переносимость Проверка последующих методов
3.5.10. От сценария к эксперименту
Каждый сценарий должен содержать проверяемые положения.
Например, предполагается, что совместная работа ускоряет исследовательский процесс.
В таком случае необходимо определить сравнимую задачу.
Исходную организационную модель.
Метрику результата.
И полную стоимость.
Если преимущество не подтверждается, соответствующее предположение должно быть пересмотрено.
Следовательно, сценарное проектирование должно связываться с экспериментальной программой.
3.5.11. Общая схема контрольного исследования
Для задач, допускающих сопоставимое повторение, предлагается использовать несколько режимов.
Режим A — традиционный научно-технологический процесс.
Режим B — процесс с современными интеллектуальными инструментами.
Режим C — специальная NOO.
Режим D — интегрированная система PICO–NOO.
Режим E — улучшенный исследовательский метод META.
Однако необходимо учитывать, что каждый режим может требовать различных ресурсов.
Поэтому необходимо либо выравнивать условия, либо отдельно оценивать ресурсное влияние.
3.5.12. Оценка кооперационного эффекта
Для определённых задач возможно использование факторной схемы.
Например, сравниваются два физических метода.
Исходный и изменённый.
А также два режима интеллектуальной поддержки.
Без NOO и с NOO.
В результате возникают четыре экспериментальных сочетания.
Это позволяет исследовать не только самостоятельное влияние интеллектуальной системы.
Но и дополнительный эффект взаимодействия.
Однако необходимо учитывать, что не всякий физический эксперимент допускает такое сравнение.
Следовательно, метод должен выбираться с учётом предметной осуществимости.
3.5.13. Экономическая оценка
Для каждого сценария необходимо учитывать полную стоимость.
Например, самостоятельная лаборатория может использовать собственное оборудование.
Совместная программа — внешнюю инфраструктуру.
Однако последняя требует дополнительной координации.
Поэтому необходимо включать все существенные расходы.
Особенно важно учитывать стоимость неудачных проектов.
И проверку научных результатов.
Следовательно, экономическое преимущество не должно определяться только по величине первоначальных инвестиций.
3.5.14. Метатехнологическое сравнение
Для META необходимо исследовать несколько последовательных циклов.
Например, в первом цикле создаётся исходный метод.
Во втором — его улучшенная версия.
В третьем — новая процедура разработки последующих улучшений.
Однако необходимо использовать новые контрольные задачи.
И сохранять исходные методы.
Следовательно, наиболее сильный результат связан с независимым подтверждением совершенствования самой процедуры технологического поиска.
3.5.15. Сценарии технологической неудачи
Необходимо специально рассмотреть отрицательные исходы.
Например, новая физическая структура не подтверждается.
Или NOO не превосходит существующие интеллектуальные инструменты.
Или международная кооперация увеличивает стоимость исследований.
Такие результаты должны приводить к корректировке программы.
При этом необходимо сохранять полученные знания.
Но нельзя объявлять неудачу доказательством Метаразвития только на основании последующего пересмотра планов.
Необходимо отдельно проверять эффективность нового метода.
3.5.16. Сценарии успешной самостоятельной программы
Возможна ситуация, когда российская исследовательская система получает содержательный результат без участия международной INM.
Например, создаёт специализированную систему интеллектуального планирования экспериментов.
И подтверждает её преимущество.
Подобный результат обладает самостоятельной научной ценностью.
Однако для заявления о мировом технологическом опережении необходимо сравнение с актуальными внешними альтернативами.
Следовательно, самостоятельное развитие не отменяет международных критериев качества.
3.5.17. Сценарии успешной кооперации
Возможно также, что правомерная международная кооперация обеспечивает дополнительное преимущество.
Например, доступ к специализированной метрологии уменьшает неопределённость физического эксперимента.
Или независимая лаборатория подтверждает новый результат NOO.
Однако необходимо отдельно установить стоимость взаимодействия.
И условия его воспроизводимости.
Следовательно, научная успешность кооперации не должна автоматически считаться доказательством её экономической оптимальности.
3.5.18. Адаптивное управление сценариями
Для практической программы необходимо предусмотреть регулярную оценку.
Например, ежегодно анализировать научные результаты.
Доступность инфраструктуры.
Правовые ограничения.
И состояние финансирования.
Однако изменение сценария не обязательно должно происходить по заранее установленному календарному сроку.
Оно может быть связано с достижением контрольного результата.
Или возникновением существенного ограничения.
Следовательно, программа должна сочетать долгосрочную миссию и гибкость текущих решений.
3.5.19. Предлагаемые контрольные рубежи
Для сопоставления глобальной и российской траекторий предлагаются следующие рубежи.
C0 — определены самостоятельные исследовательские программы.
C1 — разработаны совместимые критерии оценки.
C2 — получены предметные результаты PICO и NOO.
C3 — выполнены сравнительные эксперименты.
C4 — исследован дополнительный эффект взаимодействия.
C5 — проверено улучшение исследовательского метода.
C6 — исследована переносимость результата.
C7 — принято решение о дальнейшем организационном развитии.
Данная классификация представляет авторскую проектную систему.
Она не является международным стандартом.
3.5.20. Условия перехода к более тесному взаимодействию
Переход от самостоятельного развития к более тесной кооперации должен зависеть от нескольких условий.
Научная необходимость.
Дополнительная полезность.
Реальная доступность ресурсов.
Юридическая допустимость.
Согласованные интеллектуальные права.
И независимая оценка.
При этом отсутствие одного критического условия может исключать конкретный формат сотрудничества.
Следовательно, организационная интеграция должна быть результатом проверки, а не предварительным обязательством.
3.5.21. Условия сохранения самостоятельности
Даже при наличии международной кооперации целесообразно сохранять самостоятельные научные функции.
Например, возможность независимо выполнять определённый эксперимент.
Проверять интеллектуальный результат.
И анализировать исследовательские данные.
Однако не обязательно дублировать все виды оборудования.
Главное — не создавать критическую зависимость, делающую программу полностью неуправляемой.
Следовательно, самостоятельность должна проектироваться на уровне основных функций.
3.5.22. Главный вывод раздела
Глобальная и российская траектории могут развиваться по нескольким сценариям.
Однако их научная и экономическая результативность не предопределена организационной формой.
Основным критерием выбора сценария должно стать независимо подтверждённое преимущество определённого способа научно-технологического развития при соблюдении правовых, ресурсных и методологических ограничений.
Сводная модель взаимодействия глобальной и российской траекторий
На основании проведённого анализа предлагается следующая структура.
Уровень Глобальная траектория Российская траектория Возможное взаимодействие
Фундаментальная физика Международные научные центры Российские исследовательские школы Сопоставление научных результатов
PICO Атомарные структуры и перспективные материалы Отечественные физические направления Независимая проверка методов
NOO Интеллектуальные научные системы Специализированные исследовательские ноокомпьютеры Сравнительные испытания
META Методы совершенствования исследований Национальная методологическая программа Общие критерии и независимая оценка
Экспериментальная инфраструктура Распределённые научные центры Национальные лаборатории Допустимые предметные проекты
Производственная система Международные цепочки Национальная технологическая база Правомерная кооперация или самостоятельность
Научные данные Международные платформы Национальная исследовательская память Совместимые форматы
Финансы Международные источники Самостоятельная ресурсная программа Только допустимое финансирование
Интеллектуальная собственность Различные национальные режимы Российские правообладатели Предварительные соглашения
Независимая экспертиза Международные контрольные методы Национальные испытания Воспроизводимое научное сравнение
Данная таблица представляет авторскую аналитическую модель.
Она не означает существования уже заключённых соглашений между перечисленными системами.
Проект программы взаимодействия
Для дальнейшего исследования предлагается следующая последовательность.
Этап 1. Определение общих научных задач.
Необходимо выбрать ограниченные классы физических и интеллектуально-креативных исследований.
Этап 2. Независимая оценка ресурсов.
Определяются реальные возможности российской и международной программ.
Этап 3. Правовая экспертиза.
Устанавливаются допустимые формы доступа к оборудованию, данным и финансированию.
Этап 4. Разработка общей системы критериев.
Формируются согласованные определения времени, стоимости, качества и воспроизводимости.
Этап 5. Самостоятельные эксперименты PICO.
Проводятся физические исследования.
Этап 6. Самостоятельные испытания NOO.
Оцениваются специализированные интеллектуально-креативные функции.
Этап 7. Сравнение доступных методов.
Устанавливаются предметные преимущества и ограничения.
Этап 8. Проверка возможного взаимодействия.
При наличии юридических и технических условий выполняются соответствующие совместные исследования.
Этап 9. Разработка улучшенной методологии.
На основании полученных данных создаётся новая исследовательская процедура.
Этап 10. Независимая проверка META.
Метод испытывается на последующих задачах.
Этап 11. Анализ экономической эффективности.
Учитываются полные затраты, включая координацию и отрицательные результаты.
Этап 12. Решение о следующем организационном сценарии.
Принимается решение о самостоятельном развитии, ограниченной кооперации либо более глубокой интеграции при наличии соответствующих условий.
Однако выполнение предложенной последовательности само по себе не доказывает создания технологии Метаразвития.
Для соответствующего вывода необходимы независимо подтверждённые методологические преимущества.
Научное значение взаимодействия двух траекторий
Рассмотренное взаимодействие позволяет сформулировать несколько более общих положений.
Прежде всего, национальная и глобальная научно-технологические системы не должны противопоставляться на уровне фундаментальных законов природы.
Физические явления обладают общим характером.
Научные методы допускают содержательное сравнение.
А технологические результаты могут проверяться различными исследовательскими коллективами.
Однако организационные условия существенно различаются.
Поэтому одинаковая физическая задача может требовать разных исследовательских маршрутов.
Для глобальной системы возможно использование распределённой специализированной инфраструктуры.
Для российской — развитие определённых собственных компетенций и поиск альтернативных технологических триггеров.
Следовательно, различие траекторий не обязательно связано с различием конечной научной цели.
Оно может заключаться в способах её достижения.
Второе положение связано с организационной эффективностью.
Международная кооперация может уменьшать необходимость дублирования оборудования.
Но увеличивать расходы координации.
Самостоятельная национальная программа может обеспечивать большую управляемость.
Но требовать значительных собственных вложений.
Следовательно, необходимо сравнивать полные затраты.
Третье положение связано с научной конкуренцией.
Наличие нескольких самостоятельных исследовательских программ может повышать разнообразие технических гипотез.
Однако соответствующее разнообразие должно сопровождаться общими критериями проверки.
Иначе невозможно установить относительную эффективность различных решений.
Четвёртое положение связано с правовой допустимостью.
Научная ценность международного проекта не отменяет необходимости соблюдать применимые ограничения.
Поэтому проектирование сотрудничества должно включать самостоятельную юридическую экспертизу.
Пятое положение связано с технологической независимостью.
Она должна определяться не через обязательное отсутствие любых внешних ресурсов.
Более содержательным критерием становится способность самостоятельно управлять критическими функциями и сохранять возможность продолжения исследований при реалистичных внешних изменениях.
Шестое положение связано с генеральной технологией META.
Наиболее важная исследовательская задача заключается не в выборе между самостоятельностью и кооперацией как идеологическими альтернативами.
Необходимо установить, какая организационная модель действительно улучшает последующие научно-технологические процессы.
При этом необходимо учитывать не только отдельные результаты.
Но и способность создавать более эффективные исследовательские методы.
Именно здесь возникает связь взаимодействия двух траекторий с опережением опережения.
Заключение к главе 3
В настоящей главе рассмотрено взаимодействие глобальной и российской траекторий перспективного развития электронной техники и Метаразвития.
Показано, что обе траектории имеют общие фундаментальные научные задачи.
Однако отличаются организационными, финансовыми, технологическими и правовыми условиями.
Следовательно, их взаимодействие не должно определяться как обязательное объединение либо как полная независимость.
Для каждой научно-технологической задачи необходимо исследовать наиболее эффективную организационную форму.
Первое основное положение связано с общими научными проблемами.
Глобальная и российская программы сталкиваются со сходными задачами физики низкоразмерных электронных систем, материаловедения, атомарной метрологии, вычислительного моделирования и интеллектуально-креативного научного поиска.
Однако наличие общей проблемы не означает обязательного использования одинаковых методов.
Напротив, альтернативные физические и интеллектуальные решения могут обладать самостоятельной ценностью.
Поэтому необходимо сохранять возможность конкурентного развития.
Второе положение связано с кооперацией.
Международное сотрудничество может расширять доступ к специализированным компетенциям и инфраструктуре.
Но одновременно создавать дополнительные затраты.
И организационные зависимости.
Следовательно, преимущество кооперации должно подтверждаться экспериментально.
Особенно важно учитывать полную стоимость.
И независимую проверку результатов.
Третье положение связано с международными ограничениями.
Показано, что участие российских организаций в международных научно-технологических программах существенно зависит от действующих правовых режимов.
В частности, отдельные европейские исследовательские программы устанавливают специальные ограничения.
А экспорт физического оборудования и технологий регулируется отдельными нормами.
Поэтому невозможно заранее считать любое сотрудничество допустимым.
В то же время необходимо разграничивать ограничения конкретных организаций и программ.
Нельзя автоматически переносить их на все формы научной деятельности.
Следовательно, требуется предметная юридическая экспертиза.
Четвёртое положение связано с технологической независимостью.
Предложено рассматривать её как подтверждённую способность сохранять управляемость критических научно-технологических функций.
При этом не обязательно самостоятельно производить каждый вспомогательный компонент.
Но необходимо понимать структуру зависимостей.
И оценивать устойчивость соответствующих исследовательских процессов.
Особенно важно для PICO учитывать физические материалы, оборудование, метрологию и производственные возможности.
Для NOO — вычисления, научные данные и программные инструменты.
Для META — независимость оценки и воспроизводимость исследовательских методов.
Пятое положение связано с International NooMachines.
В настоящей главе предложено несколько условных вариантов участия России в проектируемой INM.
От самостоятельного национального развития.
До методологической совместимости.
Независимого сравнения.
Ограниченного договорного сотрудничества.
И более глубокой международной интеграции при наличии соответствующих условий.
Однако все перечисленные формы остаются проектными.
Они не означают существования уже подписанных соглашений.
Особенно важно сохранять возможность самостоятельной российской исследовательской программы.
Она может развивать PICO, NOO и META независимо от организационного состояния международной корпорации.
Шестое положение связано со сценарным развитием.
Рассмотрены различные варианты.
Самостоятельные исследования.
Методологическая совместимость.
Конкуренция интеллектуальных систем.
Ограниченное международное сотрудничество.
Более глубокая интеграция.
И усиление технологической фрагментации.
Однако ни один сценарий не должен заранее считаться гарантированным.
Необходимо оценивать реальные результаты.
При этом возможен переход между сценариями.
Если определённая кооперация оказывается недоступной, исследовательская программа должна сохранять самостоятельность.
Если новые правомерные возможности сотрудничества обеспечивают дополнительную пользу, соответствующие проекты могут рассматриваться отдельно.
Однако все существенные решения должны сопровождаться научной и экономической проверкой.
Особое значение имеет методология META.
Для неё взаимодействие глобальной и российской траекторий создаёт самостоятельный объект исследования.
Например, можно сравнивать эффективность независимых исследовательских коллективов.
Распределённых лабораторий.
И интеллектуально поддерживаемых научных систем.
Однако необходимо использовать сопоставимые задачи.
Фиксировать ресурсы.
И учитывать полную стоимость.
При этом результат одного успешного проекта не доказывает универсального преимущества соответствующей организационной модели.
Необходимо исследовать переносимость.
И влияние на последующие научно-технологические методы.
На основании изложенного предлагается сформулировать генеральное положение настоящей главы.
Взаимодействие глобальной и российской траекторий Метаразвития должно представлять научно и юридически обоснованную систему самостоятельных исследований, конкурентного сравнения и допустимой предметной кооперации, направленную на создание и независимую проверку физических, интеллектуально-креативных и методологических преимуществ последующего научно-технологического развития.
В этом определении заключены несколько принципиальных условий.
Первое — научная общность фундаментальных задач.
Второе — организационная самостоятельность исследовательских систем.
Третье — возможность конкурентного технологического поиска.
Четвёртое — правомерность международной кооперации.
Пятое — независимая проверка результатов.
Шестое — рациональное использование ресурсов.
Седьмое — возможность изменения организационного сценария.
И восьмое — специальная проверка метатехнологического улучшения.
Особенно важно разграничивать три уровня результатов.
Первый уровень — предметные достижения PICO и NOO.
Второй уровень — доказанные преимущества методов их создания.
Третий уровень — воспроизводимое совершенствование методов получения последующих преимуществ.
Именно третий уровень соответствует наиболее сильной гипотезе Метаразвития.
Однако её нельзя выводить только из наличия международного исследовательского соглашения.
Или нового физического образца.
Или функционального ноокомпьютера.
Для этого необходимы последовательные независимые эксперименты.
Таким образом, взаимодействие двух траекторий должно развиваться по логике.
От определения общих научных задач — к самостоятельным исследовательским программам.
От программ — к предметным результатам.
От результатов — к объективному сравнению.
От сравнения — к выявлению ограничений.
От ограничений — к выбору возможных форм кооперации.
От кооперации — к проверке дополнительной результативности.
От подтверждённых преимуществ — к совершенствованию исследовательских методов.
И от методологических улучшений — к исследованию возможностей опережения опережения.
Однако в этой последовательности необходимо сохранять возможность альтернативных маршрутов.
Если международная кооперация невозможна, самостоятельные исследования продолжаются.
Если национальная программа сталкивается с определённым физическим ограничением, рассматриваются другие допустимые технологии.
Если NOO не подтверждает ожидаемых возможностей, её архитектура пересматривается.
Если метод META не улучшает последующие результаты, соответствующая гипотеза отклоняется либо уточняется.
Следовательно, устойчивость генеральной программы должна основываться не на обязательном успехе единственного сценария.
А на способности научно обоснованно выбирать между альтернативами.
В этом контексте глобальная и российская траектории не обязательно должны сливаться в одну институциональную систему.
Они могут сохранять самостоятельность.
И одновременно использовать сопоставимые научные критерии.
Или участвовать в допустимых совместных проектах.
Однако наиболее важным остаётся не юридическое единство.
А качество научно-технологических результатов.
Главный итог настоящей главы заключается в том, что глобальная и российская траектории должны рассматриваться как две потенциально взаимодействующие, но организационно самостоятельные системы научно-технологического поиска, чьи реальные преимущества могут быть установлены только посредством независимой экспериментальной проверки.
Именно такое взаимодействие может создать научно обоснованные предпосылки для дальнейшего проектирования перспективной электронной техники, ноокомпьютеров и генеральной технологии Метаразвития.
Основные источники и научная литература к главе 3
I. Авторская концепция Метаразвития
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. 2026. Авторская постановка технологий META, PICO, NOO и проекта International NooMachines.
II. Международная структура электронной промышленности
OECD. Mapping the Semiconductor Value Chain: Working towards Identifying Dependencies and Vulnerabilities. OECD Science, Technology and Industry Policy Papers. No. 182. Paris: OECD Publishing, 2025.
DOI: https://doi.org/10.1787/4154cdbf-en
OECD. The Chip Landscape: Geographical Distribution of Wafer Fabrication Capacity. OECD Science, Technology and Industry Policy Papers. No. 188. Paris: OECD Publishing, 2025.
DOI: https://doi.org/10.1787/02dbd028-en
OECD. OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2025: Driving Change in a Shifting Landscape. Paris: OECD Publishing, 2025.
DOI: https://doi.org/10.1787/5fe57b90-en
III. Принципы открытой науки и технологической ответственности
UNESCO. Recommendation on Open Science. Принята 23 ноября 2021 года. Международные принципы научной открытости, сотрудничества и распространения знаний.
IV. Российская научно-технологическая стратегия
Президент Российской Федерации. Указ от 28 февраля 2024 года № 145 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации».
https://kremlin.ru/acts/bank/50358
Правительство Российской Федерации. Распоряжение от 20 мая 2023 года № 1315-р «Об утверждении Концепции технологического развития на период до 2030 года», с последующими изменениями.
https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_447895/
V. Ограничения европейского научного сотрудничества
European Commission. International Cooperation with Russia in Research and Innovation. Официальные решения о приостановлении сотрудничества с российскими организациями с 2022 года.
European Commission. EU Funding & Tenders Portal: Impact of the Restrictive Measures against Russia on Horizon 2020 and Horizon Europe Grants. Официальные разъяснения применимости ограничений к участникам грантовых программ.
European Commission. EU Funding & Tenders Portal: HORIZON-MSCA-2026-DN-01 — Eligibility of Legal and Natural Persons Established in Russia and Belarus. Разъяснение от 22 мая 2026 года.
CERN. CERN Council Decides to Conclude Cooperation with Russia and Belarus in 2024. 15 декабря 2023 года. Решение о прекращении соглашений, включая соглашение с Россией с 30 ноября 2024 года.
VI. Экспортный контроль и международные ограничения
European Union. Council Regulation (EU) No 833/2014 concerning Restrictive Measures in View of Russia’s Actions Destabilising the Situation in Ukraine. Консолидированный текст с изменениями, действовавшими в 2026 году.
https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2014/833/2026-04-24/eng
European Union. Regulation (EU) 2021/821 Setting up a Union Regime for the Control of Exports, Brokering, Technical Assistance, Transit and Transfer of Dual-Use Items.
European Commission. 2026 Update of the EU Control List of Dual-Use Items. 14 сентября 2026 года. Объявление о принятии делегированного акта обновления контрольного перечня.
U.S. Bureau of Industry and Security. Russia and Belarus: Export Controls Guidance. Официальное описание требований к определённым поставкам, реэкспорту и передаче технологий.
United States. 15 CFR § 746.8 — Sanctions against Russia and Belarus. Действующие правила экспортного контроля, включая специальные условия лицензирования.
https://www.ecfr.gov/current/title-15/section-746.8
Council of the European Union. Council Adopts a Recommendation to Enhance Research Security. 23 мая 2024 года. Принципы соразмерности, исследовательской открытости и управления рисками международной кооперации.
VII. Международные научные партнёрства и интеллектуальная собственность
ISO. ISO 56003:2019. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Partnership — Guidance.
https://www.iso.org/standard/68929.html
World Intellectual Property Organization. Technology Transfer Agreements. Договорные формы научной кооперации, лицензирования и передачи технологий.
https://www.wipo.int/en/web/technology-transfer/agreements
World Intellectual Property Organization. Frequently Asked Questions: Technology Transfer. Разграничение ранее существующих и совместно создаваемых интеллектуальных прав.
https://www.wipo.int/web/technology-transfer/faq
VIII. Измерение научно-технологической результативности
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
ISO. ISO 56008:2024. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Operation Measurements — Guidance.
https://www.iso.org/standard/78485.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
IX. Воспроизводимость и независимая научная проверка
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
X. Научные данные и 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.
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
XI. Физические основания перспективной электроники 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
XII. Автоматизированная наука и исследовательские лаборатории
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
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
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.
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 опубликовано 19 января 2026 года.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
XIII. Экономика технологических траекторий и кооперации
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
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.
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.
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
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
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
XIV. Управление интеллектуальными системами и жизненным циклом технологий
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/IEEE. ISO/IEC/IEEE 15288:2023. Systems and Software Engineering — System Life Cycle Processes.
https://www.iso.org/standard/81702.html
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.
https://www.iso.org/standard/79278.html
European Commission. Strategic Autonomy and European Economic and Research Security. Официальное описание европейской политики защиты исследовательской деятельности и ответственной международной кооперации.
**********
ЧАСТЬ IX. БУДУЩЕЕ. ЭКОНОМИКА И ЦИВИЛИЗАЦИОННЫЕ ГОРИЗОНТЫ МЕТАРАЗВИТИЯ
Глава 1. Компьютер по цене калькулятора. Суперкомпьютер по цене ноутбука
От исторического удешевления электронных вычислений — к исследованию физических, интеллектуально-креативных и экономических условий нового этапа их доступности. Возможности PICO, NOO и META в создании вычислительных систем принципиально иной стоимости и результативности.
Введение. Радикальное удешевление вычислений как цивилизационная задача
В предыдущих частях настоящей книги были исследованы физические основания перспективной пикоэлектроники, теория ноокомпьютеров и ноомашин, методология генеральной технологии Метаразвития и организационные условия её практического проектирования.
В части VII была предложена концепция International NooMachines — международной научно-технологической системы, ориентированной на разработку и независимую проверку методов опережения опережения.
В части VIII были рассмотрены глобальная и российская траектории соответствующего развития.
Теперь возникает задача исследования возможных экономических и цивилизационных последствий.
Одним из наиболее существенных направлений является радикальное изменение стоимости вычислений.
В течение исторически сравнительно короткого периода вычислительная техника прошла путь от сложных специализированных установок, доступных главным образом государственным и крупным научным организациям, до массовых персональных электронных устройств.
Многие функции, ранее требовавшие дорогостоящей аппаратуры, стали доступны на обычном настольном компьютере или смартфоне.
Однако этот исторический результат не означает, что аналогичное снижение стоимости любой будущей вычислительной функции гарантировано.
Напротив, развитие высокопроизводительных вычислений сталкивается с возрастающими физическими и экономическими ограничениями.
Энергопотреблением.
Стоимостью полупроводникового производства.
Сложностью памяти и межсоединений.
Тепловыми потоками.
И необходимостью обеспечения достоверности результатов.
Следовательно, возникает вопрос.
Возможно ли дальнейшее качественное изменение экономики вычислений, при котором полноценный компьютер будет стоить приблизительно столько же, сколько недорогой калькулятор, а вычислительная система, обладающая характеристиками определённого класса суперкомпьютеров, станет доступной по цене массового ноутбука?
В названии настоящей главы сформулированы две перспективные технологические задачи:
«Компьютер по цене калькулятора».
«Суперкомпьютер по цене ноутбука».
Однако для научного исследования необходимо уточнить их содержание.
Первая задача касается прежде всего экономической доступности законченного вычислительного устройства.
Вторая предполагает существенное повышение отношения полезной вычислительной производительности к стоимости оборудования и его эксплуатации.
При этом необходимо учитывать, что понятие «суперкомпьютер» исторически изменяется.
Вычислительная система, которая несколько десятилетий назад относилась к мировому высокопроизводительному классу, может уступать современным массовым устройствам по отдельным характеристикам.
Однако это не означает, что массовый ноутбук автоматически обладает возможностями современного крупнейшего суперкомпьютерного комплекса.
Для соответствующего сравнения необходимо учитывать тип вычислений.
Численную точность.
Объём памяти.
Пропускную способность обмена данными.
Энергопотребление.
И масштаб задач.
От вычислительной мощности к полезному результату
Для настоящей книги особое значение имеет различие между количеством операций и содержательной результативностью вычислений.
Например, компьютер может выполнять большое количество операций в секунду.
Но использовать неэффективный алгоритм.
В таком случае полезная задача может решаться медленно.
Другая система может обладать меньшей номинальной производительностью.
Однако благодаря лучшей алгоритмической организации достигать результата быстрее.
Следовательно, необходимо различать:
Физическую производительность вычислительной системы.
Энергетическую эффективность её работы.
Стоимость оборудования и эксплуатации.
Алгоритмическую эффективность.
Качество получаемого результата.
Полную стоимость достоверно выполненной задачи.
Именно последнее понятие имеет особое значение для Метаразвития.
Три потенциальных направления изменения экономики
В авторской концепции настоящей книги рассматриваются три функциональных уровня.
PICO — перспективная физико-технологическая субтехнология, предназначенная для исследования новых электронных материалов, атомарно-точных структур, способов управления электронными состояниями и вычислительных устройств.
NOO — интеллектуально-креативная субтехнология, ориентированная на создание ноокомпьютеров и ноомашин, способных формировать содержательные решения, использовать научные инструменты, проверять результаты и контролируемо совершенствовать методы последующего поиска.
META — генеральная технология Метаразвития, предполагающая воспроизводимое совершенствование методов разработки и проверки последующих научно-технологических решений.
При этом необходимо сохранять принципиальное разграничение.
PICO потенциально способна создавать новые физические возможности для вычислений.
NOO может совершенствовать использование уже существующей вычислительной инфраструктуры.
META должна исследовать, возможно ли систематически улучшать методы последующего создания физических и интеллектуальных технологий.
Однако ни одно из этих преимуществ нельзя считать заранее доказанным.
Для их подтверждения необходимы предметные и независимые эксперименты.
Исходный принцип главы
Главный методологический принцип заключается в следующем.
Радикальное удешевление вычислений следует исследовать как возможность уменьшения полной стоимости полезной вычислительной и интеллектуально-креативной функции, а не только как гипотезу дальнейшего уменьшения размеров транзисторов.
В настоящей главе рассматриваются шесть вопросов.
Историческая динамика стоимости вычислений.
Связь вычислительной мощности, энергии и цены.
Экономические возможности PICO.
Экономические возможности NOO.
Возможный совместный эффект Метаразвития.
И необходимые условия радикального удешевления вычислительных систем.
1.1. Историческая динамика стоимости вычислений
1.1.1. Вычисления до электронной техники
История вычислений начинается задолго до появления электронных компьютеров.
Первоначально значительная часть вычислительных операций выполнялась людьми с использованием арифметических таблиц, механических инструментов и специальных вычислительных устройств.
Однако стоимость вычисления включала не только стоимость инструмента.
Необходимо учитывать время специалиста.
Подготовку данных.
Проверку.
И вероятность ошибки.
Следовательно, экономическая история вычислений должна рассматриваться как история изменения полной стоимости получения достоверного результата.
1.1.2. Механические вычислительные устройства
Механические арифмометры позволяли ускорять определённые арифметические операции.
Однако обладали ограниченной функциональностью.
Они не являлись универсальными программируемыми вычислительными системами в современном понимании.
Тем не менее их историческое значение заключается в замещении некоторых операций человеческого вычислительного труда машинной обработкой.
Следовательно, уже на ранних этапах существовало экономическое взаимодействие между стоимостью оборудования и стоимостью человеческой работы.
1.1.3. Электромеханические вычисления
Следующим этапом стало использование электрических и электромеханических компонентов.
Например, реле.
Эти системы позволяли организовывать более сложные последовательности вычислений.
Однако их производительность ограничивалась механическими процессами.
Надёжностью компонентов.
И скоростью переключения.
Следовательно, переход к электронной элементной базе представлял фундаментальное изменение физических условий вычислительного процесса.
1.1.4. Электронные вычислительные машины
Появление электронных цифровых компьютеров существенно увеличило доступную скорость вычислений.
Однако первые машины требовали больших помещений, значительного энергопотребления и квалифицированного обслуживания.
При этом их стоимость определялась не только электронными компонентами.
Необходимы были помещения.
Питание.
Охлаждение.
Обслуживание.
И подготовка программ.
Следовательно, высокая производительность ранних электронных машин сопровождалась значительной капитальной и эксплуатационной стоимостью.
1.1.5. Экономическое исследование Нордхауса
Одним из наиболее содержательных историко-экономических исследований является работа William D. Nordhaus Two Centuries of Productivity Growth in Computing [2].
В ней рассматривается развитие производительности вычислений на протяжении длительного исторического периода.
Особое значение имеет использование показателей, учитывающих вычислительную функцию, а не только характеристики отдельных аппаратных компонентов.
Согласно выводам исследования, улучшение вычислительной производительности относительно ручных вычислений достигало чрезвычайно больших величин, однако точная оценка зависела от выбранного метода сравнения.
Важное методологическое следствие заключается в следующем.
Нельзя корректно исследовать стоимость вычислений, сопоставляя только исторические цены устройств без учёта их функций.
Необходимо использовать показатели постоянного качества.
1.1.6. Переход от отдельных компонентов к интегральным схемам
Одним из наиболее существенных изменений стало развитие интегральной электроники.
Она позволила размещать множество электронных элементов в единой полупроводниковой структуре.
В результате уменьшались размеры оборудования.
Повышалась надёжность.
И возникали возможности массового изготовления сложных электронных схем.
Однако экономический эффект возникал не только вследствие уменьшения размеров.
Большое значение имело одновременное изготовление множества компонентов посредством повторяемых технологических процессов.
Следовательно, интегральная электроника представляла одновременно физическую и производственную революцию.
1.1.7. Закон Мура: историческая закономерность и её границы
В 1965 году Gordon E. Moore опубликовал статью Cramming More Components onto Integrated Circuits [3].
Он рассмотрел тенденцию увеличения числа компонентов интегральной схемы при экономически целесообразном изготовлении.
Позднее соответствующая закономерность получила название закона Мура.
Однако необходимо учитывать, что закон Мура не представляет фундаментальный физический закон природы.
Он является исторически значимой технологической и экономической эмпирической закономерностью.
Особенно важно не смешивать три различных утверждения.
Увеличение числа транзисторов.
Увеличение производительности.
И снижение стоимости полезного вычисления.
Эти процессы могут быть взаимосвязаны.
Но не обязательно происходят с одинаковой скоростью.
1.1.8. Масштабирование Деннарда
В 1974 году Dennard и соавторы опубликовали работу о масштабировании полевых транзисторов малых размеров [4].
В ней были рассмотрены условия, при которых уменьшение размеров устройства может сопровождаться изменением электрических характеристик.
Такие исследования стали важной основой дальнейшей микроэлектроники.
Однако классические преимущества масштабирования зависят от определённых физических допущений.
Например, напряжения питания.
Геометрических параметров.
И допустимых электрических полей.
Следовательно, невозможно безусловно продолжать прежние зависимости в область атомарных размеров.
1.1.9. Удешевление персональных компьютеров
Важнейший этап связан с массовым распространением персональных вычислений.
12 августа 1981 года компания IBM представила IBM Personal Computer 5150.
Согласно официальной истории IBM, минимальная конфигурация стоила 1565 долларов США и имела 16 Кбайт оперативной памяти [5].
Однако необходимо учитывать состав базовой комплектации.
Для полноценной работы могли требоваться дополнительные устройства.
Например, монитор.
Накопители.
И периферийное оборудование.
Следовательно, цена минимального системного блока не равнозначна полной стоимости законченного рабочего места.
1.1.10. Массовое производство и открытая архитектура
Развитие персональных компьютеров было связано не только с улучшением полупроводниковых устройств.
Особое значение имели стандартизация.
Конкуренция производителей.
Массовое изготовление компонентов.
И совместимость программных средств.
В результате вычислительная техника становилась доступнее.
Однако такая доступность возникла благодаря сочетанию физических и организационных изменений.
Следовательно, исторический опыт показывает возможность экономического эффекта, не сводимого к одной физической технологии.
1.1.11. От персонального компьютера к мобильному устройству
Следующим этапом стало развитие мобильных вычислений.
Смартфоны и другие портативные устройства объединили процессор.
Память.
Дисплей.
Связь.
Источники питания.
И программную среду.
Однако цена устройства не обязательно пропорциональна его максимальной вычислительной производительности.
Значительная часть стоимости может приходиться на дисплей, аккумулятор, корпус, связь и программную экосистему.
Следовательно, при исследовании будущего компьютера по цене калькулятора необходимо учитывать полную структуру изделия.
1.1.12. Историческое развитие суперкомпьютеров
Вычислительные системы высшего класса создавались для решения задач, требующих значительной производительности.
Например, математического моделирования.
Физических расчётов.
Климатических исследований.
И задач инженерной науки.
Однако понятие суперкомпьютера является исторически относительным.
Система, обладавшая выдающимися характеристиками в определённый период, может уступать более поздним массовым устройствам по отдельным вычислительным показателям.
Но такое сравнение требует использования одинаковых тестов.
1.1.13. ASCI Red как исторический рубеж
В июне 1997 года американский суперкомпьютер ASCI Red впервые превысил один терафлопс при выполнении теста Linpack.
Согласно данным TOP500, его результат составлял приблизительно 1,068 терафлопс [6].
Для этого использовалась крупная многопроцессорная система.
Однако исторический рубеж одного терафлопса не следует непосредственно сопоставлять с номинальной производительностью современных графических ускорителей в низкой численной точности.
Необходимо использовать одинаковый класс вычислений.
И учитывать память.
Связь.
И масштаб задачи.
1.1.14. Экзафлопсные системы 2026 года
По состоянию на октябрь 2026 года актуальной опубликованной редакцией TOP500 является список за июнь 2026 года.
В нём первое место занимает система LineShine Национального суперкомпьютерного центра в Шэньчжэне.
Её результат составляет приблизительно 2,198 экзафлопс по тесту HPL [7].
Однако данная производительность достигается крупным вычислительным комплексом.
Согласно TOP500, заявленная мощность системы составляет приблизительно 42,2 МВт.
Следовательно, современный суперкомпьютер высшего класса невозможно корректно представить как обычный ноутбук только на основании общего слова «вычисления».
Для сравнения необходима численно определённая техническая задача.
1.1.15. Исторические уровни и современная доступность
Необходимо различать три понятия.
Историческая суперкомпьютерная производительность.
Например, определённый уровень, достигнутый в 1990-е годы.
Современная высокопроизводительная локальная система.
Например, рабочая станция или компактный вычислительный узел.
Современный мировой суперкомпьютерный фронтир.
Например, экзафлопсный комплекс, обладающий значительными памятью, сетью и энергетической инфраструктурой.
Эти категории не следует отождествлять.
Следовательно, выражение «суперкомпьютер по цене ноутбука» должно всегда сопровождаться указанием требуемой производительности и функций.
1.1.16. Историческая динамика энергетической эффективности
В 2011 году Koomey и соавторы опубликовали исследование исторических тенденций энергетической эффективности вычислений [8].
В работе показано, что на протяжении значительного исторического периода количество вычислений на единицу энергии увеличивалось приблизительно в два раза за полтора года.
Однако данная оценка относится к исследованному историческому периоду.
Она не означает, что соответствующий темп гарантированно сохранится в будущем.
Особенно важно учитывать изменение физической элементной базы и структуры вычислительных задач.
1.1.17. Различие исторического тренда и прогноза
Историческое снижение стоимости вычислений имеет фундаментальное экономическое значение.
Однако из него нельзя автоматически выводить будущую стоимость определённого устройства.
Например, некоторые физические и технологические ограничения становятся более существенными по мере уменьшения размеров электронных структур.
Кроме того, совершенствование передового производства может требовать увеличения капитальных затрат.
Следовательно, для прогноза необходимо учитывать изменение условий.
А не только экстраполировать историческую кривую.
1.1.18. Главный вывод раздела
История вычислительной техники подтверждает возможность многократного повышения производительности и радикального изменения стоимости отдельных вычислительных функций.
Однако соответствующий прогресс формировался посредством сочетания физических открытий, архитектурных решений, алгоритмов и массового производства.
Следовательно, новая экономическая революция вычислений должна исследоваться как системный процесс, а не как автоматическое продолжение закона Мура.
1.2. Вычислительная мощность, энергия и цена
1.2.1. Почему производительность нельзя определять одним числом
Для оценки вычислительной системы необходимо установить, какую именно задачу она выполняет.
Например, вычисления с числами двойной точности.
Обработку изображений.
Работу с текстовыми моделями.
Или управление экспериментальным оборудованием.
Различные задачи используют разные вычислительные ресурсы.
Поэтому один показатель производительности не позволяет определить универсальное превосходство.
Особенно важно учитывать численную точность.
Следовательно, необходимо использовать набор характеристик.
1.2.2. FLOPS и его ограничения
Одним из распространённых показателей является FLOPS — число операций с плавающей точкой в секунду.
Однако его значение зависит от условий измерения.
Например, FP64 и FP16 представляют разные численные форматы.
Некоторые специализированные ускорители демонстрируют очень высокую производительность на низкой точности.
Но не обеспечивают сопоставимую скорость высокоточных физических вычислений.
Следовательно, нельзя считать все заявленные FLOPS взаимозаменяемыми.
1.2.3. Пиковая и фактическая производительность
Производитель может указывать теоретическую максимальную производительность вычислительного устройства.
Однако реальные приложения не обязательно достигают её.
Причины могут включать ограниченную пропускную способность памяти.
Недостаточный параллелизм.
Задержки передачи данных.
И особенности алгоритма.
Поэтому необходимо различать пиковую и измеренную производительность.
Например, TOP500 использует HPL для сопоставления определённых высокопроизводительных систем.
Однако этот тест не представляет все возможные вычислительные нагрузки.
1.2.4. Память как ограничение производительности
Во многих современных задачах значительная часть времени и энергии расходуется на перемещение данных.
Например, процессор выполняет арифметическую операцию быстрее, чем соответствующие данные поступают из внешней памяти.
В таком случае увеличение числа вычислительных элементов не обязательно улучшает полный результат.
Следовательно, необходимо оценивать не только вычислительную производительность, но и архитектуру памяти.
В работе Horowitz [12] специально рассмотрена энергетическая стоимость перемещения данных.
Для перспективных устройств PICO это имеет особое значение.
1.2.5. Межсоединения и передача данных
Современная вычислительная система включает множество соединённых компонентов.
Процессорные ядра.
Память.
Накопители.
И сетевую инфраструктуру.
Однако передача данных требует энергии и времени.
При увеличении масштабов системы возникают дополнительные ограничения.
Следовательно, уменьшение физического размера отдельного транзистора не обязательно приводит к пропорциональному снижению стоимости всего вычислительного комплекса.
1.2.6. Энергия вычислительной операции
Для некоторых вычислительных задач можно использовать показатель количества полезных операций на единицу энергии.
Например, FLOPS/W.
Однако его необходимо связывать с определённым тестом.
В июньском рейтинге Green500 2026 года первое место занимала система KAIROS.
Она продемонстрировала приблизительно 73,28 гигафлопс на ватт при выполнении HPL [9].
Однако соответствующий показатель нельзя автоматически переносить на все приложения.
Тем более нельзя приравнивать его к энергетической эффективности отдельных операций низкой точности.
1.2.7. Физическая цена обработки информации
В 1961 году Rolf Landauer опубликовал работу об энергетических последствиях логической необратимости вычислений [10].
Согласно соответствующему принципу, стирание одного бита информации при температуре T связано с минимальным тепловым рассеянием порядка k_B T ln 2 для термодинамически идеализированного необратимого процесса.
При комнатной температуре эта величина составляет приблизительно 2,9 ; 10;;; Дж на один бит стираемой информации.
Однако необходимо подчеркнуть ограничения данного сравнения.
Речь не идёт об универсальной энергии любого арифметического действия.
Реальная вычислительная система включает дополнительные физические процессы.
Следовательно, принцип Ландауэра устанавливает фундаментальную термодинамическую границу для определённых операций, но не даёт непосредственного прогноза стоимости будущего процессора.
1.2.8. Энергетические потери реальных устройств
В практических вычислениях возникают различные источники потерь.
Например, зарядка и разрядка электрических ёмкостей.
Токи утечки.
Передача сигналов.
Работа памяти.
И охлаждение.
Поэтому необходимо учитывать полную энергетическую систему.
Особенно важно для перспективной PICO исследовать не только энергию переключения отдельной структуры.
Но и стоимость управления, считывания и межсоединений.
1.2.9. Энергия и экономическая стоимость
Энергопотребление непосредственно влияет на расходы эксплуатации.
Однако цена электрической энергии зависит от региона, времени и условий снабжения.
Кроме того, необходимо учитывать охлаждение.
Источники бесперебойного питания.
И инфраструктурные потери.
Поэтому энергетическая эффективность физического устройства и экономическая эффективность полного вычислительного комплекса представляют разные показатели.
Следовательно, необходима полная ресурсная модель.
1.2.10. Энергетический контекст искусственного интеллекта
В докладе IEA Key Questions on Energy and AI 2026 года мировое потребление электроэнергии центрами обработки данных в 2025 году оценено примерно в 485 ТВт·ч [11].
В центральном прогнозном сценарии агентства на 2030 год оно увеличивается приблизительно до 950 ТВт·ч.
Однако данный показатель относится к мировым центрам обработки данных.
Он не характеризует непосредственно NOO.
Кроме того, прогноз не является гарантией фактического будущего энергопотребления.
Тем не менее он показывает, что повышение энергетической эффективности становится важной экономической задачей.
1.2.11. Почему снижение энергии операции не гарантирует снижение общего энергопотребления
Необходимо учитывать рост объёма вычислений.
Например, новая вычислительная система снижает энергию одной операции.
Однако благодаря доступности её начинают использовать значительно чаще.
В результате совокупное энергопотребление может не уменьшиться.
Соответствующий эффект связан с более общей проблемой изменения спроса при снижении стоимости ресурсов.
Следовательно, необходимо разграничивать удельную эффективность и совокупное потребление.
1.2.12. Полная стоимость владения
Для экономической оценки вычислительной системы необходимо использовать полную стоимость владения — Total Cost of Ownership.
Она должна включать цену приобретения.
Энергопотребление.
Обслуживание.
Программное обеспечение.
Ремонт.
Сетевую инфраструктуру.
И затраты на вывод из эксплуатации.
Однако состав расходов зависит от системы.
Например, стоимость аккумулятора существенна для мобильного компьютера.
А стоимость охлаждения — для вычислительного центра.
Следовательно, универсальная оценка должна учитывать конкретную архитектуру.
1.2.13. Стоимость полезного вычисления
Для настоящей книги предлагается использовать следующий операциональный показатель.
Стоимость полезного вычисления — это полная стоимость получения определённого результата установленного качества и достоверности с учётом всех необходимых вычислительных, энергетических и проверочных ресурсов.
Например, если одна система выполняет задачу быстрее, но требует более дорогой проверки, её полное преимущество может отсутствовать.
Следовательно, необходимо оценивать завершённый процесс.
1.2.14. Условный пример оценки
Предположим, существуют две системы.
Система A выполняет определённую задачу за один час.
Система B — за двадцать минут.
Однако стоимость использования B в единицу времени существенно выше.
Кроме того, результаты B требуют дополнительных проверок.
Поэтому экономическое преимущество нельзя вывести только из скорости.
Необходимо учитывать стоимость каждого полного цикла.
При этом данные должны относиться к сопоставимым задачам.
1.2.15. Вычислительная система как многокомпонентный объект
Для анализа предлагается выделять несколько элементов полной стоимости.
Элемент Техническая функция Экономическое значение
Вычислительный процессор Выполнение операций Стоимость и производительность
Память Хранение данных Цена, энергия и задержки
Межсоединения Передача информации Пропускная способность
Накопители Долговременное хранение Надёжность и стоимость
Электропитание Обеспечение работы Энергетические расходы
Охлаждение Поддержание допустимых температур Инфраструктурные затраты
Программное обеспечение Организация вычислений Лицензии и сопровождение
Проверка результата Обеспечение достоверности Дополнительные расходы
Следовательно, радикальное удешевление компьютера требует изменения экономики полного устройства.
1.2.16. Главный вывод раздела
Производительность, энергия и цена представляют взаимосвязанные, но самостоятельные характеристики вычислительной техники.
Для будущей экономики Метаразвития главным показателем должна стать полная стоимость достоверно выполненной полезной задачи, а не максимальное количество операций в секунду.
1.3. Экономические возможности PICO
1.3.1. Физическая субтехнология и экономическая задача
В авторской концепции PICO рассматривается как перспективное направление физической электронной техники.
Её задача заключается в исследовании новых материалов, атомарно-точных электронных структур и способов управления электронными состояниями.
Однако необходимо подчеркнуть, что пикоэлектроника не является общепринятой промышленной технологией массового изготовления транзисторов размером один пикометр.
Один пикометр представляет 10;;; метра.
Это значительно меньше характерного масштаба межатомных расстояний.
Следовательно, пикометровая точность определённого измерения или изменения положения атомов не означает существования отдельного электронного компонента соответствующего размера.
1.3.2. Основная экономическая гипотеза PICO
Для настоящей главы предлагается следующая гипотеза.
Новые физические электронные структуры и методы их интеграции потенциально могут уменьшать энергию, размеры или стоимость определённых вычислительных функций по сравнению с существующими решениями.
Однако соответствующее преимущество необходимо доказывать.
Например, новый электронный элемент может обладать меньшей энергией переключения.
Но требовать дорогой измерительной и управляющей аппаратуры.
В таком случае экономический результат может оказаться отрицательным.
Следовательно, необходимо оценивать систему целиком.
1.3.3. Перспективные атомарно-точные устройства
Экспериментальный одноатомный транзистор, представленный Fuechsle и соавторами в 2012 году, показывает возможность высокоточного физического формирования определённой электронной структуры [15].
Однако подобная демонстрация не означает наличия промышленно пригодного вычислительного процессора.
Особенно важно учитывать производственную скорость.
Контроль дефектов.
Межсоединения.
И условия эксплуатации.
Следовательно, создание одного функционального устройства представляет физический результат, но не доказательство массовой экономической эффективности.
1.3.4. Возможность новых принципов памяти
Одним из потенциальных направлений PICO является развитие перспективных устройств памяти.
Например, резистивных и сегнетоэлектрических структур.
Однако новые принципы хранения информации должны оцениваться по нескольким параметрам.
Скорости записи.
Времени хранения.
Количество циклов.
Энергетической стоимости.
И воспроизводимости изготовления.
Следовательно, уменьшение размера ячейки не обязательно гарантирует преимущество полного вычислительного устройства.
1.3.5. Вычисления внутри памяти
Одной из перспективных архитектур является computation-in-memory — выполнение определённых операций вблизи или внутри массива памяти.
Соответствующие подходы предназначены для уменьшения расходов передачи данных.
Однако они сталкиваются с ограничениями точности.
Физической изменчивости устройств.
И программной совместимости.
В 2025 году Khwa и соавторы представили экспериментальный процессор, объединяющий мемристорные и SRAM-структуры для вычислений смешанной точности [16].
Однако его результаты относятся к определённым нейросетевым нагрузкам.
И не означают универсального преимущества для всех вычислительных задач.
1.3.6. Программно-аппаратная совместная разработка
В 2025 году Yu и соавторы представили исследование системы вычислений в памяти с совместным совершенствованием аппаратной и программной частей [17].
Работа показывает значение координации физических устройств и алгоритмов.
Однако необходимо учитывать, что соответствующий процесс может обладать дополнительными расходами разработки.
Следовательно, перспективная PICO не должна оцениваться исключительно по энергии отдельного вычислительного элемента.
Необходимо учитывать инструменты программирования и стоимость адаптации приложений.
1.3.7. Перспективные спиновые устройства
Другим направлением является спинтроника.
Она предполагает использование электронного спина для определённых информационных функций.
Однако переход к вычислительным системам требует устойчивого управления и считывания состояний.
А также интеграции с другими электронными компонентами.
Современные научные обзоры подчёркивают необходимость оценки системной энергетической эффективности спиновой логики [18].
Следовательно, соответствующие технологии представляют перспективные исследовательские направления.
Но не гарантированный источник немедленного радикального удешевления компьютеров.
1.3.8. Фотоника как возможная часть вычислительной системы
Для отдельных операций перспективно использование оптических сигналов.
Например, в передаче данных и специализированной обработке информации.
Однако оптическая система может требовать преобразования между электрическими и фотонными состояниями.
И дополнительных средств управления.
Поэтому необходимо учитывать всю цепочку.
Следовательно, фотоника не должна заранее рассматриваться как универсальная замена электронной логики.
Она может представлять полезный компонент определённых архитектур.
1.3.9. Системные ограничения новой элементной базы
Для PICO необходимо исследовать несколько физических ограничений.
Например, тепловую стабильность.
Надёжность электронного состояния.
Влияние окружающей среды.
Возможность соединения элементов.
И стоимость контроля дефектов.
Однако некоторые ограничения могут оказаться принципиальными для выбранной архитектуры.
Следовательно, необходимо предусматривать возможность отказа от определённого физического направления.
1.3.10. Экономика производства PICO
Даже если новая структура обладает полезной электронной функцией, необходимо обеспечить её изготовление.
Например, лабораторный образец может требовать сложной последовательности операций.
Но производство большого количества устройств может оказаться экономически неоправданным.
В материалах Semiconductor Industry Association подчёркивается высокая капиталоёмкость современных передовых полупроводниковых фабрик [19].
Следовательно, нельзя заранее считать, что новый физический принцип автоматически уменьшает производственные затраты.
1.3.11. Выход годных изделий
Для экономической оценки необходимо учитывать выход годных устройств.
Например, из определённого количества изготовленных структур только часть соответствует техническим требованиям.
В таком случае стоимость годного компонента зависит не только от стоимости технологической операции.
Необходимо учитывать дефекты.
Повторные испытания.
И брак.
Следовательно, снижение стоимости вычислений требует воспроизводимого производства.
1.3.12. Площадь и плотность интеграции
Уменьшение площади электронного элемента потенциально может создавать преимущества.
Однако необходимо учитывать контактные структуры.
Электропитание.
И межсоединения.
Например, физический элемент может быть чрезвычайно малым.
Но для управления им требуется сравнительно крупная периферийная система.
В таком случае плотность полезных вычислительных функций может оказаться существенно ниже ожидаемой.
Следовательно, необходимо исследовать полноценную архитектуру.
1.3.13. Надёжность как экономический фактор
Вычислительная система должна обеспечивать допустимую вероятность ошибок.
Например, новая физическая архитектура может работать быстрее.
Но требовать дополнительного исправления ошибок.
Это увеличивает потребление ресурсов.
Поэтому необходимо включать стоимость контроля достоверности.
Особенно важно для вычислительных устройств, предназначенных для научных и инженерных задач.
1.3.14. Возможность специализированных устройств PICO
Первоначальное экономическое применение PICO может возникнуть не в универсальных процессорах.
Например, перспективный физический элемент может быть полезен для определённой измерительной функции.
Или специализированного хранения информации.
Такая область может не требовать немедленного массового производства универсальных компьютеров.
Следовательно, необходимо рассматривать несколько различных коммерческих маршрутов.
Однако каждому требуется собственная проверка.
1.3.15. PICO как средство удешевления NOO
В долгосрочной перспективе результаты PICO потенциально могут использоваться в аппаратной базе NOO.
Например, уменьшать энергию определённой вычислительной операции.
Или повышать эффективность специализированной памяти.
Однако необходимо установить, влияет ли это на полную стоимость ноокомпьютера.
При этом следует учитывать программную совместимость.
И стоимость нового оборудования.
Следовательно, соответствующая интеграция представляет гипотезу.
Но не гарантированный результат.
1.3.16. Критерий экономического преимущества PICO
Для проверки предлагается использовать следующий критерий.
PICO обеспечивает экономическое преимущество определённой вычислительной функции, если новый физический или архитектурный метод позволяет достичь установленного качества при меньшей полной стоимости либо получить более высокий полезный результат в пределах заранее заданных ресурсов.
Однако соответствующее преимущество должно быть подтверждено независимым сравнением.
И сохраняться при реалистичных производственных условиях.
1.3.17. Главный вывод раздела
PICO потенциально может создавать новые физические основания для повышения вычислительной эффективности.
Однако её экономический результат зависит от полной аппаратной архитектуры, воспроизводимости производства и стоимости интеграции.
Поэтому перспективная пикоэлектроника должна исследоваться как возможный источник новых вычислительных преимуществ, а не как уже существующая технология гарантированного радикального снижения цены компьютеров.
1.4. Экономические возможности NOO
1.4.1. Новая постановка вычислительной экономической задачи
Для NOO основным объектом становится не только физическое выполнение операций.
Необходимо учитывать содержательную организацию интеллектуально-креативной деятельности.
Например, исследовательская система может использовать существующее оборудование.
Но выбирать более эффективный алгоритм.
Сокращать число ненужных вычислений.
И организовывать независимую проверку результатов.
Следовательно, экономическая ценность NOO потенциально может возникать без появления новой физической элементной базы.
1.4.2. Понятие экономической ноофункции
Для настоящей главы предлагается использовать следующее определение.
Экономическая ноофункция — это независимо проверенная когнитивно-креативная функция технической системы, выполнение которой создаёт измеримую полезную ценность относительно доступных альтернатив с учётом полной стоимости.
Например, подготовка корректной научной модели.
Или выбор полезного физического эксперимента.
Однако необходимо учитывать стоимость проверки.
В противном случае экономическая оценка может оказаться необоснованной.
1.4.3. Различие генерации текста и научного результата
Современные интеллектуальные системы способны создавать большие объёмы текста.
Однако текстовая производительность не равнозначна научной результативности.
Например, система может предложить множество гипотез.
Но большинство из них окажется известным, физически ошибочным или непроверяемым.
Поэтому экономическая модель NOO не должна основываться на числе созданных ответов.
Необходимо оценивать содержательную полезность и достоверность.
1.4.4. Снижение стоимости интеллектуальных вычислений
В Stanford AI Index 2025 отмечено существенное снижение цены использования языковых моделей сопоставимого уровня по отдельным контрольным показателям [20].
Например, стоимость обращения к модели, соответствующей определённому порогу MMLU, уменьшилась более чем в 280 раз между ноябрём 2022 года и октябрём 2024 года.
Однако данное сравнение относится к определённому классу моделей и выбранной метрике качества.
Оно не означает аналогичного удешевления всех научно-технических задач.
Тем не менее исторический факт показывает возможность быстрого экономического изменения интеллектуальных программных услуг.
1.4.5. Состояние искусственного интеллекта в 2026 году
Stanford AI Index 2026 рассматривает дальнейшее повышение возможностей интеллектуальных моделей [21].
Однако одновременно подчёркивает ограничения их оценки.
Например, в ряде стандартных тестов производительность быстро приближается к установленным верхним уровням.
Но это не гарантирует успешного выполнения более сложных реальных задач.
Следовательно, экономическая модель NOO должна использовать новые независимые контрольные задания.
Особенно важно исключать чрезмерную зависимость от известных тестов.
1.4.6. Ограничения научных интеллектуальных агентов
В научном разделе Stanford AI Index 2026 рассматривается выполнение сложных исследовательских задач интеллектуальными агентами [22].
Например, в определённых тестах полного научного исследования лучшие системы существенно уступали экспертным исследователям.
Это свидетельствует о различии между успехами на отдельных интеллектуальных вопросах и выполнением целостной научной работы.
Следовательно, NOO не должна заранее считаться универсальным заменителем научного коллектива.
Её возможности необходимо формировать и проверять по конкретным функциям.
1.4.7. Вычислительная стоимость интеллектуальной задачи
Современные интеллектуальные системы нередко используют несколько последовательных вычислительных операций.
Например, первоначальную генерацию.
Проверку.
Дополнительный поиск.
Исполнение программ.
И повторную оценку.
В результате стоимость полного процесса может существенно превышать стоимость одного ответа.
Поэтому необходимо учитывать весь цикл.
Следовательно, снижение цены одного токена не обязательно приводит к уменьшению стоимости завершённой задачи.
1.4.8. Алгоритмическое улучшение
Одним из потенциальных источников экономической ценности NOO является совершенствование алгоритмов.
Например, новая процедура требует меньше вычислений для достижения установленной точности.
Или использует более подходящую модель.
Однако необходимо учитывать качество.
Уменьшение числа операций не обязательно полезно, если возрастает вероятность ошибки.
Следовательно, алгоритмическая эффективность должна оцениваться совместно с достоверностью.
1.4.9. Выбор вычислительной модели
Для различных задач могут требоваться разные интеллектуальные инструменты.
Например, относительно простая классификация может выполняться небольшой специализированной моделью.
Сложная научная гипотеза — требовать более мощной системы и дополнительных расчётов.
Поэтому экономически рациональная NOO должна выбирать метод в соответствии с задачей.
Однако такой выбор необходимо проверять.
Следовательно, интеллектуальная маршрутизация представляет самостоятельную исследовательскую функцию.
1.4.10. Локальные и облачные вычисления
Для NOO возможны различные варианты инфраструктуры.
Например, локальное выполнение.
Облачная вычислительная платформа.
И гибридная система.
Однако необходимо учитывать стоимость оборудования.
Сетевых соединений.
Подписки.
Хранения данных.
И информационной безопасности.
Следовательно, нельзя считать использование внешнего вычислительного центра автоматическим удешевлением персонального ноокомпьютера.
Необходимо оценивать полную стоимость.
1.4.11. Распределение вычислительных функций
Одна из перспективных архитектур предполагает разделение задач.
Например, первоначальный анализ выполняется локально.
Более сложные расчёты передаются специализированному вычислительному узлу.
А физические результаты проверяются лабораторией.
Однако подобная распределённость создаёт дополнительные расходы передачи данных.
И ограничения доступности сети.
Поэтому необходимо исследовать фактическую экономическую эффективность.
1.4.12. Ноокомпьютер как специализированная система
Первоначальный ноокомпьютер целесообразно создавать для определённого класса задач.
Например, материаловедческого поиска.
Инженерного моделирования.
Или планирования физических экспериментов.
Однако его функциональная состоятельность должна подтверждаться.
Необходимо сравнивать систему с современными доступными ИИ-инструментами.
И учитывать полную стоимость.
Следовательно, NOO должна формировать собственную научно-технологическую новизну, а не только объединять известные программные компоненты.
1.4.13. Исследовательская память как экономический ресурс
Одним из важных компонентов NOO является накопление научного опыта.
Например, сохранение неудачных гипотез может уменьшить вероятность повторения известных ошибок.
В работе Raccuglia и соавторов 2016 года была показана возможность использования отрицательных экспериментальных данных в материаловедческом поиске [23].
Однако не всякая сохранённая информация обладает одинаковой ценностью.
Необходимо учитывать её достоверность.
Происхождение.
И применимость к новой задаче.
Следовательно, исследовательская память должна быть не только большой, но и структурированной.
1.4.14. Контролируемое самосовершенствование
Для NOO особенно перспективно исследование методов контролируемого изменения собственных алгоритмов.
Например, система предлагает новую процедуру выбора экспериментов.
Затем она проверяется на независимых задачах.
Если преимущество подтверждается, можно говорить об улучшении определённого метода.
Однако необходимо сохранять прежнюю версию.
И возможность возврата.
Следовательно, самосовершенствование должно включать независимую проверку, а не только автоматическое изменение программного кода.
1.4.15. Экономическая ценность независимой проверки
Проверка результатов требует затрат.
Однако эти затраты могут уменьшать вероятность более дорогих ошибок.
Например, неправильная физическая гипотеза может привести к изготовлению серии неработоспособных образцов.
Поэтому предварительная интеллектуальная проверка потенциально полезна.
Однако необходимо учитывать её достоверность.
Если система часто отвергает перспективные гипотезы, она может снижать исследовательскую результативность.
Следовательно, экономическая оценка должна учитывать ошибки обоих типов.
1.4.16. Возможность удешевления НооПК
В долгосрочной перспективе возможно развитие персонального ноокомпьютера.
Однако необходимо учитывать его предполагаемые функции.
Например, организация интеллектуально-креативной деятельности пользователя.
Работа с личной исследовательской памятью.
Использование специализированных инструментов.
И проверка определённых результатов.
Но его аппаратная основа первоначально может оставаться традиционной.
Следовательно, наиболее близкий экономический путь может заключаться в совершенствовании программной архитектуры.
А не в ожидании новой физической элементной базы.
1.4.17. Полезная функция и цена устройства
НооПК может стоить сравнительно недорого.
Но требовать дорогостоящих облачных вычислений.
В таком случае цена покупки не отражает полную стоимость использования.
И наоборот, более дорогая локальная система может оказаться экономически выгоднее при значительной регулярной нагрузке.
Следовательно, необходимо оценивать весь жизненный цикл.
1.4.18. Главный вывод раздела
NOO потенциально может изменять экономику вычислений посредством алгоритмической эффективности, специализированных интеллектуальных функций и контролируемого совершенствования методов решения задач.
Однако соответствующие преимущества должны подтверждаться на новых независимых заданиях.
Главный экономический результат NOO должен измеряться не количеством вычислений или текстовых ответов, а стоимостью достоверно полученного полезного интеллектуально-креативного результата.
1.5. Совместный эффект Метаразвития
1.5.1. От двух субтехнологий к генеральной системе
В авторской концепции PICO и NOO рассматриваются как две перспективные субтехнологии Метаразвития.
Однако они обладают различной природой.
PICO исследует физические электронные структуры.
NOO — интеллектуально-креативные процессы.
Их взаимодействие потенциально может создавать дополнительные возможности.
Например, NOO помогает выбирать физические эксперименты.
А PICO создаёт новые вычислительные компоненты.
Однако наличие взаимодействия не доказывает положительного экономического эффекта.
Необходимо сравнивать полные результаты.
1.5.2. Первый возможный эффект: NOO ускоряет исследование PICO
Например, физическая лаборатория исследует несколько материалов.
NOO помогает выбирать наиболее содержательные гипотезы.
И предлагает экспериментальные планы.
Возможно уменьшение числа неэффективных экспериментов.
Однако необходимо учитывать стоимость вычислений и экспертной проверки.
Следовательно, положительный результат возникает только при уменьшении полной стоимости либо повышении качества подтверждённых физических достижений.
1.5.3. Второй возможный эффект: PICO улучшает физическую основу NOO
В долгосрочной перспективе возможно создание новых электронных устройств.
Например, специализированной памяти.
Или более эффективных вычислительных структур.
Но необходимо установить, что они действительно повышают результативность NOO.
Особенно важно учитывать производственную стоимость.
И программную совместимость.
Следовательно, физическая интеграция должна проходить самостоятельную инженерную и экономическую проверку.
1.5.4. Третий возможный эффект: совместное совершенствование методов
Наиболее существенное значение имеет возможность изменения исследовательского метода.
Например, NOO помогает разработать новую процедуру создания физических образцов.
Эта процедура затем проверяется.
После этого накопленный опыт используется для разработки следующей версии.
Однако для Метаразвития недостаточно единичного улучшения.
Необходимо исследовать воспроизводимость последующих циклов.
Следовательно, META должна выполнять самостоятельную методологическую функцию.
1.5.5. От улучшения техники к улучшению способа её создания
Для настоящей книги принципиально важно различать три уровня.
Первый уровень — новое техническое решение.
Например, электронное устройство с улучшенной характеристикой.
Второй уровень — новый исследовательский метод.
Например, более эффективная процедура разработки электронных устройств.
Третий уровень — совершенствование механизма создания последующих улучшенных методов.
Именно третий уровень соответствует наиболее сильной гипотезе опережения опережения.
Однако он требует самостоятельной проверки.
1.5.6. Экономическая формула совместного эффекта
Для первоначальной оценки можно использовать следующую схему.
Пусть C_PICO представляет полную стоимость определённого исследования без специализированной NOO.
C_PICO+NOO — стоимость того же класса задач при использовании интеллектуальной системы.
Тогда экономическое преимущество может исследоваться как разница между соответствующими затратами при одинаковом установленном качестве результата.
Однако необходимо учитывать стоимость разработки и эксплуатации NOO.
И соответствующую долю общей инфраструктуры.
Следовательно, необходимо использовать консолидированный учёт.
1.5.7. Проблема двойного экономического счёта
Допустим, применение NOO уменьшило стоимость исследования PICO.
В таком случае экономия может рассматриваться как результат совместной программы.
Однако нельзя одновременно полностью считать её самостоятельной экономией PICO.
И дополнительной выручкой NOO.
И ещё одним независимым доходом META.
На уровне консолидированной организации это привело бы к завышению результата.
Следовательно, необходимо разграничивать внутренние трансферты и реальный внешний экономический эффект.
1.5.8. Технологическая синергия не обязательно положительна
Совместная архитектура может создавать дополнительные расходы.
Например, на разработку интерфейсов.
Хранение данных.
Программную интеграцию.
И контроль качества.
Возможно, эти расходы превышают достигнутую экономию.
Следовательно, необходимо предусматривать возможность отрицательной синергии.
И возможность отказа от определённого способа интеграции.
1.5.9. Факторная схема проверки
Для предметных задач, допускающих сопоставимые условия, можно использовать четыре экспериментальных режима.
Режим Физическая технология Интеллектуальный метод
A Исходная PICO Без специальной NOO
B Исходная PICO С NOO
C Изменённая PICO Без специальной NOO
D Изменённая PICO С NOO
Такая схема позволяет исследовать самостоятельные и совместные эффекты.
Однако необходимо учитывать различия экспериментальных условий.
И реальные затраты.
Следовательно, положительное взаимодействие должно подтверждаться объективными данными.
1.5.10. Методологический результат META
Для признания результата META необходимо доказать больше, чем преимущество одного режима.
Например, новая система разрабатывает улучшенный исследовательский метод.
Затем он проверяется на последующей задаче.
После этого исследуется возможность совершенствования самого механизма разработки методов.
Однако необходимо использовать новые контрольные задания.
И учитывать полные затраты.
Следовательно, метатехнологический результат требует нескольких последовательных циклов.
1.5.11. Возможность экономического накопления улучшений
Если последующие методы действительно становятся эффективнее, возможно накопление преимуществ.
Например, уменьшается стоимость разработки определённого класса устройств.
Это позволяет исследовать больше альтернатив.
После чего может появиться ещё более эффективная процедура.
Однако соответствующий процесс не должен заранее считаться экспоненциальным.
Физические ограничения сохраняются.
Сложность задач может возрастать.
А стоимость проверки — увеличиваться.
Следовательно, необходимо использовать ограниченные сценарии.
1.5.12. Историческое усложнение научного поиска
В работе Bloom и соавторов 2020 года Are Ideas Getting Harder to Find? рассмотрены эмпирические признаки снижения исследовательской продуктивности в ряде технологических областей [24].
Это обстоятельство имеет непосредственное значение для концепции Метаразвития.
Например, увеличение численности исследователей не обязательно приводит к пропорциональному ускорению технического прогресса.
Поэтому необходимо совершенствовать сами методы поиска.
Однако нельзя заранее утверждать, что META способна полностью устранить наблюдаемые ограничения.
Это является самостоятельной исследовательской гипотезой.
1.5.13. Полная стоимость улучшения методов
Для проверки META необходимо учитывать не только стоимость конечного технического результата.
Но и расходы на создание нового метода.
Например, разработку алгоритма.
Подготовку контрольных задач.
Независимую экспертизу.
И дополнительные вычисления.
Следовательно, методологическое улучшение экономически ценно только при соответствующем полном балансе.
1.5.14. Условный сценарий экономического эффекта
Рассмотрим исключительно иллюстративный пример.
Пусть исходная стоимость определённого подтверждённого исследования составляет 100 условных денежных единиц.
Применение новой интеллектуальной процедуры уменьшает непосредственные исследовательские расходы до 65 единиц.
Однако возникают дополнительные расходы на вычисления — 12 единиц.
И проверку — 15 единиц.
Общая стоимость составляет 92 единицы.
В данном условном примере полная экономия равна 8 единицам.
Однако необходимо учитывать капитальные и инфраструктурные расходы.
Если они не включены, соответствующая оценка неполна.
Эти числа не являются результатами INM.
Они предназначены исключительно для пояснения методологии.
1.5.15. Эффект роста доступности исследований
Если полная стоимость научно-технологического поиска уменьшается, появляется возможность исследовать больше задач.
Например, небольшой коллектив получает доступ к методам, ранее требовавшим значительно большего финансирования.
Однако необходимо учитывать качество.
Рост числа исследований не обязательно означает пропорциональный рост полезных открытий.
Следовательно, необходимо измерять стоимость подтверждённого результата.
1.5.16. Цивилизационная значимость
Радикальное снижение стоимости интеллектуально-креативных вычислений потенциально может расширять доступ к научным и инженерным возможностям.
Например, образование может использовать более развитые исследовательские инструменты.
Небольшие предприятия — выполнять сложные расчёты.
А научные коллективы — исследовать больше альтернатив.
Однако подобные эффекты зависят от доступности данных.
Квалификации пользователей.
Инфраструктуры.
И социальных условий.
Следовательно, снижение стоимости оборудования является необходимой, но не достаточной предпосылкой более широких изменений.
1.5.17. Главный вывод раздела
Совместный эффект PICO и NOO потенциально может создавать новые физические и интеллектуальные возможности.
Однако META предполагает более сильную задачу — независимое подтверждение совершенствования методов последующего научно-технологического развития.
Поэтому экономический эффект Метаразвития должен определяться по последовательным проверенным результатам, а не суммированием перспективных характеристик физических и интеллектуальных технологий.
1.6. Необходимые условия радикального удешевления вычислений
1.6.1. Необходимость формализовать цели
Для завершения главы необходимо определить, какие условия должны выполняться для достижения двух положений, вынесенных в название.
Однако невозможно корректно установить их без конкретизации.
Например, что означает полноценный компьютер?
Какой калькулятор используется для сравнения цены?
Какие суперкомпьютерные характеристики требуются?
И какая продолжительность эксплуатации рассматривается?
Следовательно, необходимо сформировать проверяемую систему целей.
1.6.2. «Компьютер по цене калькулятора»
Для первоначальной постановки предлагается рассматривать компьютер как программируемое устройство, способное выполнять определённый набор общих вычислительных функций.
Например, обработку данных.
Работу с документами.
Выполнение программ.
И использование информационных инструментов.
Однако необходимо отдельно определять состав комплектации.
Например, входит ли дисплей.
Клавиатура.
Накопитель.
И источник питания.
Следовательно, ценовая цель должна относиться к сопоставимой функциональной системе.
1.6.3. Ценовой ориентир калькулятора
В качестве предварительного экономического ориентира можно использовать сравнительно небольшую стоимость массового вычислительного устройства.
Однако абсолютная цена зависит от страны, налогов, валюты и класса изделия.
Поэтому для научного проектирования рекомендуется использовать относительный показатель.
Например, отношение полной стоимости законченного программируемого компьютера к стоимости выбранного массового калькулятора на одном рынке и в один период.
При этом обе цены должны включать сопоставимые налоги и условия приобретения.
Следовательно, необходимо избегать произвольного смешения цен различных стран и годов.
1.6.4. Ограничения минимальной стоимости устройства
Компьютер включает не только процессор.
Например, даже при чрезвычайно дешёвом вычислительном кристалле могут сохраняться расходы на память.
Плату.
Корпус.
Питание.
Дисплей.
И логистику.
Поэтому снижение стоимости процессора не обязательно приводит к соответствующему уменьшению розничной цены.
Следовательно, необходимо оценивать всю конструкцию.
1.6.5. Возможность минимальной аппаратной архитектуры
Одним из возможных путей является уменьшение аппаратной сложности.
Например, использование компактной вычислительной платы.
Небольшого процессора.
И доступных интерфейсов.
Однако подобная система может требовать внешнего дисплея и питания.
В таком случае цена вычислительной платы не равнозначна цене полноценного компьютера.
Следовательно, необходимо определять минимальную полезную конфигурацию.
1.6.6. Возможность облачной архитектуры
Другим вариантом является перенос сложных вычислений во внешний центр.
Например, локальное устройство выполняет функции ввода и отображения.
А основные расчёты осуществляются удалённо.
Однако возникает зависимость от сети.
Вычислительного сервиса.
И регулярной оплаты.
Следовательно, необходимо учитывать полную стоимость использования.
Нельзя считать дешёвый терминал полноценным дешёвым компьютером, если его вычислительные функции требуют значительных внешних расходов.
1.6.7. «Суперкомпьютер по цене ноутбука»
Для второй задачи необходимо установить конкретный уровень производительности.
Например, исторический терафлопсный класс.
Современную специализированную высокопроизводительную рабочую станцию.
Или современную экзафлопсную систему.
Однако эти цели радикально различаются по сложности.
Поэтому необходимо использовать точные технические определения.
1.6.8. Исторический суперкомпьютерный ориентир
Одним из возможных ориентиров может стать производительность определённого исторического суперкомпьютера.
Например, ASCI Red 1997 года.
Однако необходимо использовать сопоставимые вычислительные задачи.
И численную точность.
Следовательно, нельзя объявлять достижение исторического суперкомпьютерного уровня только на основании номинальных низкоточных операций современного ускорителя.
1.6.9. Современный суперкомпьютерный ориентир
Если предполагается достижение характеристик актуального мирового суперкомпьютерного фронтира, задача оказывается принципиально более сложной.
Например, LineShine в июне 2026 года демонстрировала около 2,198 экзафлопс на HPL [7].
При этом её энергопотребление составляло десятки мегаватт.
Следовательно, перенос сопоставимой высокоточной вычислительной способности в ноутбук требует чрезвычайно большого повышения системной эффективности.
На сегодняшний день такую возможность нельзя считать подтверждённой.
1.6.10. Иллюстративная энергетическая проверка
Рассмотрим условную цель.
Предположим, вычислительная система должна обеспечивать один экзафлопс устойчивой производительности FP64 по сопоставимому с HPL тесту.
А допустимая мощность составляет 100 Вт.
Для этого необходимо отношение приблизительно 10;; операций на джоуль.
Для сравнения, лидер Green500 июня 2026 года демонстрировал около 7,3 ; 10;; операций на джоуль на соответствующем тесте [9].
Таким образом, требуемая энергетическая эффективность превосходит указанный измеренный ориентир приблизительно в 140 тысяч раз.
Однако это только иллюстративное сопоставление энергетических показателей.
Оно не доказывает физическую невозможность будущей системы.
И не учитывает других необходимых характеристик.
Например, объёма памяти, охлаждения, устойчивой работы и стоимости производства.
Тем не менее оно показывает чрезвычайную сложность задачи.
1.6.11. Различие FP64 и низкоточной интеллектуальной производительности
Особенно важно не смешивать экзафлопсные расчёты двойной точности и большое количество специализированных операций нейросетевого ускорителя.
Например, определённая аппаратная система может выполнять очень много операций INT8 или FP16.
Однако это не означает, что она обладает аналогичной FP64-производительностью.
Следовательно, необходимо отдельно формулировать цель для каждого вычислительного класса.
Возможно, специализированное устройство обеспечит чрезвычайно высокую производительность определённой интеллектуальной функции.
Но не сможет выполнять широкий спектр высокоточных научных расчётов.
1.6.12. Необходимые условия физической архитектуры
Для радикального удешевления необходимо исследовать несколько направлений.
Снижение энергии вычисления.
Уменьшение стоимости передачи данных.
Повышение плотности полезных функций.
И создание новых способов интеграции.
Однако соответствующие преимущества не должны оцениваться отдельно от производственной пригодности.
Следовательно, необходима системная физическая программа.
1.6.13. Необходимые условия памяти
Для современного вычислительного комплекса важны не только процессорные операции.
Необходимы достаточный объём памяти.
Пропускная способность.
И приемлемая задержка доступа.
Например, устройство может выполнять определённые операции очень быстро.
Но не обладать памятью, необходимой для реальной задачи.
Следовательно, суперкомпьютерная результативность должна оцениваться как характеристика полного вычислительного комплекса.
1.6.14. Необходимые условия производства
Для удешевления необходимо обеспечить воспроизводимое изготовление электронных компонентов.
При этом требуется приемлемый выход годных изделий.
Стабильность характеристик.
И экономически обоснованный объём производства.
Однако принципиально новая физическая архитектура может требовать дорогих процессов.
Следовательно, промышленная готовность должна проходить самостоятельную проверку.
1.6.15. Необходимые условия алгоритмической эффективности
Особенно важно совершенствовать алгоритмы.
Например, определённая задача может решаться посредством разных математических методов.
Более эффективный алгоритм способен уменьшать число необходимых операций.
Однако он должен сохранять установленное качество.
Следовательно, алгоритмическое улучшение может представлять самостоятельный путь удешевления вычислений.
Для NOO это одно из наиболее перспективных направлений.
1.6.16. Необходимые условия интеллектуальной достоверности
Для ноокомпьютера необходимо обеспечивать проверяемость результатов.
Например, система формирует техническую гипотезу.
Но её корректность должна подтверждаться соответствующим методом.
Особенно важно учитывать ошибки.
И стоимость их обнаружения.
Следовательно, снижение вычислительных расходов не должно достигаться ценой недостоверности.
1.6.17. Необходимые условия энергетической устойчивости
При увеличении вычислительной доступности может возрастать общий спрос.
Поэтому необходимо учитывать энергопотребление на уровне системы и её эксплуатации.
Например, персональные интеллектуальные устройства могут быть недорогими.
Но использовать значительные удалённые ресурсы.
Следовательно, необходимо исследовать совокупную энергетическую стоимость соответствующих услуг.
1.6.18. Необходимые условия коммерческой доступности
Даже технологически успешная система не обязательно становится массовой.
Необходимо учитывать цену.
Производственный масштаб.
Логистику.
Сервис.
И программную совместимость.
Кроме того, массовому пользователю может быть важнее надёжность и удобство, чем максимальная производительность.
Следовательно, коммерческая доступность должна исследоваться отдельно от лабораторной.
1.6.19. Необходимые условия META
Для генеральной технологии требуется дополнительное условие.
Необходимо установить способность улучшать методы разработки последующих вычислительных систем.
Например, новая процедура проектирования позволяет уменьшить стоимость электронного устройства.
После этого создаётся ещё более эффективный метод проектирования.
И он проходит независимую проверку.
Однако необходимо учитывать полную стоимость подобных изменений.
Следовательно, META должна оцениваться на нескольких последовательных циклах.
1.6.20. Предлагаемая матрица технических целей
Перспективная цель Главный технический показатель Главный экономический показатель Необходимое подтверждение
Компьютер по цене калькулятора Полезная общая функциональность Полная цена и стоимость эксплуатации Проверенная работа законченного устройства
Исторический суперкомпьютер по цене ноутбука Сопоставимая производительность на установленном тесте Полная стоимость системы Независимое вычислительное испытание
Специализированный интеллектуальный суперкомпьютер Производительность определённой интеллектуальной задачи Стоимость полезного результата Независимая функциональная проверка
Современный экзафлопсный класс в компактной системе Устойчивая высокоточная производительность Полная цена, энергия и инфраструктура Системное испытание
Экономически эффективная NOO Проверенная интеллектуально-креативная функция Полная стоимость задачи Сравнение с актуальными альтернативами
Метатехнологическое улучшение META Улучшение последующих исследовательских методов Стоимость последовательных циклов Независимое воспроизведение
Данная таблица представляет авторскую проектную систему.
Она не свидетельствует о фактическом достижении перечисленных целей.
1.6.21. Необходимость выбора реалистичной последовательности
Для практической программы целесообразно различать несколько уровней.
Ближний уровень.
Удешевление определённых вычислительных функций посредством существующих архитектур и алгоритмов.
Средний уровень.
Создание специализированных интеллектуальных систем и новых устройств памяти.
Дальний уровень.
Разработка принципиально новых физических вычислительных архитектур.
Метатехнологический уровень.
Совершенствование методов последующего создания таких систем.
Однако нельзя заранее устанавливать универсальные сроки достижения каждого уровня.
Необходимо учитывать экспериментальные результаты.
1.6.22. Главный вывод раздела
Радикальное удешевление вычислений требует согласованного улучшения физической элементной базы, памяти, алгоритмов, энергопотребления, производства и достоверности результатов.
Следовательно, два положения, вынесенные в название настоящей главы, должны рассматриваться как раздельные проверяемые экономико-технологические цели с различными физическими и организационными условиями реализации.
Обобщённая модель стоимости вычислений
Для практического проектирования PICO–NOO–META предлагается использовать систему взаимосвязанных показателей.
1. Цена приобретения
Необходимо учитывать стоимость законченного вычислительного устройства.
Например, процессор.
Память.
Накопители.
Питание.
И необходимые интерфейсы.
Однако цена покупки не отражает всех последующих затрат.
2. Стоимость эксплуатации
Необходимо учитывать энергию.
Обслуживание.
Обновления.
И программные лицензии.
Для удалённых вычислений дополнительно учитываются тарифы и условия доступа.
3. Производительность
Необходимо определять класс задач.
Численную точность.
И измеренную фактическую производительность.
При этом следует избегать прямого сравнения несопоставимых показателей.
4. Качество вычислительного результата
Особенно важно учитывать точность.
Надёжность.
И воспроизводимость.
Для интеллектуально-креативных задач дополнительно необходима независимая содержательная проверка.
5. Алгоритмическая эффективность
Необходимо оценивать, сколько вычислительных ресурсов требуется для определённого полезного результата.
При этом алгоритмические изменения должны проверяться на новых задачах.
6. Метатехнологическая эффективность
Для META необходимо исследовать, насколько эффективно создаются и проверяются последующие улучшенные методы.
И сохраняется ли соответствующее преимущество на нескольких последовательных циклах.
Предлагаемая программа проверки двух перспективных экономических целей
На основании рассмотренных положений предлагается следующая экспериментальная последовательность.
Этап 1 — определить целевую вычислительную функцию.
Например, общие персональные вычисления.
Специализированный научный расчёт.
Или определённую интеллектуально-креативную задачу.
Этап 2 — установить исходные технические показатели.
Необходимо измерить производительность.
Память.
Энергопотребление.
И достоверность.
Этап 3 — определить полную стоимость.
Необходимо учитывать оборудование.
Программное обеспечение.
Энергию.
Обслуживание.
И проверку.
Этап 4 — сформировать альтернативные физические и программные решения.
Например, различные вычислительные архитектуры.
Алгоритмы.
И способы работы с памятью.
Этап 5 — выполнить независимые испытания.
При этом необходимо использовать одинаковые контрольные задачи.
Или документировать различия.
Этап 6 — оценить экономический результат.
Определить стоимость установленной полезной функции.
Этап 7 — исследовать производственную применимость.
Особенно важно для новых физических устройств PICO.
Этап 8 — разработать улучшенный метод.
На основании полученных результатов формируется новая процедура проектирования.
Этап 9 — проверить её на другой задаче.
Необходимо исключить настройку исключительно под известные контрольные условия.
Этап 10 — исследовать последующее совершенствование.
Проверяется способность системы создавать более эффективные новые методы.
Однако выполнение последовательности само по себе не доказывает существование Метаразвития.
Необходимы независимо подтверждённые преимущества.
Возможные экономические и цивилизационные последствия
Если определённые вычислительные функции станут существенно дешевле, это потенциально может изменить различные сферы деятельности.
Например, образование.
Инженерное проектирование.
Медицинские исследования.
Материаловедение.
И малое технологическое предпринимательство.
Однако необходимо учитывать, что вычислительная доступность не равнозначна научной компетенции.
Например, дешёвый компьютер не обязательно создаёт достоверное физическое открытие.
А доступный ноокомпьютер не должен автоматически считаться полноценным научным исследователем.
Следовательно, экономические изменения необходимо оценивать совместно с образовательными и организационными условиями.
Расширение доступа к вычислениям
Одним из возможных результатов является уменьшение барьеров входа в отдельные научно-технические области.
Например, небольшой исследовательский коллектив может использовать более эффективные вычислительные инструменты.
Однако сложные физические эксперименты могут продолжать требовать специализированного оборудования.
Следовательно, снижение стоимости вычислений не устраняет автоматически все ограничения науки.
Изменение структуры научной деятельности
NOO потенциально может автоматизировать некоторые подготовительные и аналитические операции.
Однако это не означает обязательного исчезновения роли исследователя.
Напротив, может увеличиваться значение физической постановки задачи.
Содержательной проверки.
И интерпретации результатов.
Следовательно, необходимо исследовать изменение квалификационных требований.
Изменение экономики инноваций
Если разработка определённых продуктов становится дешевле, организации могут исследовать больше альтернатив.
Однако увеличение количества проектов не гарантирует пропорционального роста успешных инноваций.
Поэтому необходимо учитывать качество отбора.
И стоимость последующей проверки.
Возможная общественная ценность META
Наиболее сильный потенциальный результат связан с совершенствованием методов создания новых технологий.
Если такие методы окажутся воспроизводимо эффективными, они могут иметь более широкую ценность, чем отдельное вычислительное устройство.
Однако необходимо исследовать условия переноса.
И экономическую доступность.
Следовательно, общественная ценность META также не должна объявляться заранее доказанной.
Заключение к главе 1
В настоящей главе рассмотрена историческая динамика стоимости вычислений и перспективные возможности её дальнейшего изменения в рамках авторской концепции PICO–NOO–META.
Показано, что развитие вычислительной техники сопровождалось радикальным увеличением производительности и снижением стоимости отдельных вычислительных функций.
Однако соответствующий процесс не был исключительно следствием уменьшения размеров электронных компонентов.
Существенную роль играли интегральные технологии.
Компьютерные архитектуры.
Алгоритмы.
Массовое производство.
И развитие программных систем.
Поэтому будущий экономический прорыв также должен рассматриваться как системное изменение.
Первое основное положение связано с историей.
Вычислительная техника прошла путь от специализированных дорогих установок до массовых устройств.
Однако история не устанавливает обязательной будущей скорости прогресса.
Закон Мура не представляет фундаментального закона природы.
А историческое улучшение энергетической эффективности не гарантирует неограниченного продолжения соответствующего тренда.
Следовательно, необходимо исследовать новые физические и экономические условия.
Второе положение связано с вычислительной производительностью.
Показано, что показатели FLOPS требуют предметной интерпретации.
Особенно важно различать высокоточные и низкоточные операции.
Пиковую и фактическую производительность.
И отдельную вычислительную операцию и полный научно-технический результат.
Следовательно, выражение «суперкомпьютер по цене ноутбука» не имеет строгого научного смысла без определения класса вычислений.
Третье положение связано с энергией.
Современные вычисления ограничиваются не только числом транзисторов.
Значительную роль играют передача данных.
Память.
Охлаждение.
И энергетические потери.
Поэтому необходимо учитывать полную стоимость.
Особенно важно различать удельную энергетическую эффективность и совокупное энергопотребление.
Четвёртое положение связано с PICO.
Показано, что новые электронные материалы, атомарно-точные структуры, перспективные устройства памяти и архитектуры вычислений внутри памяти потенциально могут создавать новые физические возможности.
Однако их преимущества должны подтверждаться на уровне полной вычислительной системы.
Научная демонстрация отдельного электронного устройства не является доказательством промышленной эффективности.
Следовательно, физическая программа PICO должна сочетать фундаментальные исследования и оценку производственной осуществимости.
Пятое положение связано с NOO.
Показано, что интеллектуально-креативные технологии потенциально способны повышать эффективность использования существующих вычислительных ресурсов.
Например, совершенствовать алгоритмы.
Выбирать исследовательские методы.
И уменьшать число неэффективных экспериментов.
Однако их экономическая результативность должна измеряться по полной стоимости достоверно выполненной задачи.
Генерация большого количества гипотез не означает автоматического получения нового научного знания.
Следовательно, необходимо независимое подтверждение ноофункциональности.
Шестое положение связано с META.
Наиболее сильная исследовательская гипотеза заключается в возможности совершенствования методов последующего создания физических и интеллектуальных технологий.
Однако необходимо различать отдельное улучшение и воспроизводимое совершенствование механизма получения последующих улучшений.
Для этого требуется несколько последовательных исследовательских циклов.
При этом необходимо учитывать полные затраты.
И исключать преимущества, возникающие исключительно вследствие увеличения вычислительных ресурсов или изменения сложности задач.
На основании рассмотренного материала предлагается сформулировать главное положение настоящей главы.
Радикальное удешевление вычислений в рамках перспективного Метаразвития должно исследоваться как возможность согласованного совершенствования физических электронных устройств PICO, интеллектуально-креативных методов NOO и процедур последующего научно-технологического проектирования META, направленного на уменьшение полной стоимости достоверно выполненных вычислительных и исследовательских задач.
В этом определении заключены несколько принципиальных условий.
Первое — физическая реализуемость.
Второе — экономическая воспроизводимость.
Третье — производственная пригодность.
Четвёртое — интеллектуальная достоверность.
Пятое — независимая проверка.
И шестое — возможность последующего методологического совершенствования.
Особенно важно сохранить разграничение двух перспективных целей.
Компьютер по цене калькулятора представляет задачу массового удешевления достаточно функциональной вычислительной системы.
Её решение может включать совершенствование существующей элементной базы.
Снижение стоимости памяти.
Массовое производство.
И упрощение аппаратно-программной архитектуры.
Однако цена должна учитывать полное устройство.
И необходимые эксплуатационные расходы.
Суперкомпьютер по цене ноутбука представляет более сложную задачу.
Для исторического класса высокопроизводительных систем такая цель может рассматриваться посредством сопоставления современных устройств с определёнными прошлым поколениями вычислительной техники.
Однако для современного экзафлопсного фронтира задача требует чрезвычайно большого повышения системной эффективности.
На основании известных данных за 2026 год нельзя утверждать, что массовые ноутбуки уже способны обеспечивать сопоставимую устойчивую FP64-производительность.
Следовательно, необходимо избегать смешения исторических вычислительных достижений с современными рекордными системами.
Особое значение имеет возможность специализированного интеллектуального суперкомпьютера.
Например, определённая NOO может выполнять конкретные научно-технические задачи быстрее или экономичнее традиционной вычислительной системы.
Но это не означает универсального превосходства по всем вычислительным характеристикам.
Следовательно, необходимо устанавливать предметные критерии.
Наиболее перспективным представляется одновременное развитие нескольких направлений.
Первое — совершенствование существующей физической элементной базы.
Второе — исследование новых физических электронных архитектур PICO.
Третье — развитие специализированных интеллектуально-креативных алгоритмов NOO.
Четвёртое — создание воспроизводимых методов их совместной проверки.
И пятое — исследование возможностей META.
Однако соответствующие направления не должны полностью зависеть друг от друга.
Первый ноокомпьютер может использовать существующую вычислительную технику.
Физические исследования PICO могут сохранять автономность.
А методология META должна применяться к обоим направлениям с самого начала.
Таким образом, возможное удешевление вычислений не должно связываться исключительно с одним новым транзистором.
Или одной интеллектуальной моделью.
Наиболее существенное значение может иметь сочетание физических, программных и организационных преимуществ.
Однако их совместное действие должно подтверждаться.
Особенно важно учитывать, что увеличение производительности не обязательно приводит к уменьшению стоимости.
Более сложная система может требовать значительных вычислений.
Дорогой проверки.
И дополнительной инфраструктуры.
Следовательно, необходимо оценивать полный результат.
В этом контексте можно сформулировать наиболее важный экономический критерий настоящей главы.
Будущая вычислительная система становится действительно экономически более совершенной не тогда, когда выполняет больше операций в секунду, а тогда, когда позволяет получать необходимый достоверный полезный результат с меньшими полными затратами либо достигать более высокой полезной результативности в пределах заданных ресурсов.
Именно такой критерий способен связать экономику вычислений с генеральной технологией Метаразвития.
Если новая система уменьшает стоимость определённого исследования, возникает предметное преимущество.
Если она позволяет создавать более эффективные исследовательские методы, возникает методологическое преимущество.
А если подтверждённо совершенствует механизм создания последующих улучшенных методов, появляется основание исследовать опережение опережения.
Однако последнее требует самостоятельного доказательства.
Таким образом, дальнейшее развитие вычислительной техники может осуществляться по последовательности.
От уменьшения стоимости отдельных операций — к повышению энергетической эффективности.
От энергетической эффективности — к совершенствованию полной вычислительной архитектуры.
От архитектуры — к улучшению алгоритмов.
От алгоритмов — к созданию специализированных ноокомпьютеров.
От ноокомпьютеров — к совместным физическим и интеллектуальным исследованиям.
От исследований — к новым физическим и программным технологиям.
От технологий — к совершенствованию методов последующего проектирования.
И от проверенных методологических улучшений — к исследованию генеральной технологии Метаразвития.
Однако эта последовательность не должна считаться обязательной или линейной.
Некоторые направления могут развиваться параллельно.
Другие — сталкиваться с ограничениями.
Третьи — требовать изменения первоначальных предположений.
Поэтому необходимо сохранять исследовательскую гибкость.
И научную строгость.
Главный итог настоящей главы заключается в том, что «компьютер по цене калькулятора» и «суперкомпьютер по цене ноутбука» следует рассматривать как две перспективные, но различающиеся по сложности экономико-технологические цели, достижимость которых должна определяться физическими экспериментами, инженерными испытаниями и независимой оценкой полной стоимости полезных вычислений.
В долгосрочной перспективе именно подтверждённое удешевление вычислительной и интеллектуально-креативной деятельности может стать одним из важных цивилизационных результатов Метаразвития.
Однако степень такого преобразования должна устанавливаться не по обещанным характеристикам будущих устройств, а по реальным, воспроизводимым и экономически доступным технологиям.
Основные источники и научная литература к главе 1
I. Авторская концепция Метаразвития
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. 2026. Авторская концепция META, PICO, NOO и проекта International NooMachines.
II. Историческая динамика вычислений
Nordhaus W. D. Two Centuries of Productivity Growth in Computing. The Journal of Economic History. 2007. Vol. 67. No. 1. P. 128–159.
DOI: https://doi.org/10.1017/S0022050707000058
Moore G. E. Cramming More Components onto Integrated Circuits. Electronics. 1965. Vol. 38. No. 8. P. 114–117.
Историческая публикация:
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
IBM. The IBM PC. Официальная история персонального компьютера IBM 5150, представленного в августе 1981 года.
https://www.ibm.com/history/personal-computer
TOP500. ASCI Red: Sandia National Laboratory. Исторические сведения о первом терафлопсном суперкомпьютере.
III. Современные суперкомпьютеры и энергетическая эффективность
TOP500. June 2026 TOP500 List. Шестьдесят седьмая редакция рейтинга высокопроизводительных вычислительных систем.
https://top500.org/lists/top500/list/2026/06/
Koomey J. G., Berard S., Sanchez M., Wong H. Implications of Historical Trends in the Electrical Efficiency of Computing. IEEE Annals of the History of Computing. 2011. Vol. 33. No. 3. P. 46–54.
DOI: https://doi.org/10.1109/MAHC.2010.28
TOP500. Green500 List — June 2026. Рейтинг энергетической эффективности вычислительных систем.
https://www.top500.org/lists/green500/list/2026/06/
Landauer R. Irreversibility and Heat Generation in the Computing Process. IBM Journal of Research and Development. 1961. Vol. 5. No. 3. P. 183–191.
DOI: https://doi.org/10.1147/rd.53.0183
International Energy Agency. Key Questions on Energy and AI. Paris: IEA, 16 April 2026.
https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai
IV. Физические ограничения вычислений
Horowitz M. Computing’s Energy Problem (and What We Can Do about It). IEEE International Solid-State Circuits Conference. 2014.
DOI: https://doi.org/10.1109/ISSCC.2014.6757323
Hennessy J. L., Patterson D. A. A New Golden Age for Computer Architecture. Communications of the ACM. 2019. Vol. 62. No. 2. P. 48–60.
DOI: https://doi.org/10.1145/3282307
IEEE. International Roadmap for Devices and Systems — 2024: More Moore. Физические и технологические ограничения масштабирования электронной техники.
https://irds.ieee.org/images/files/pdf/2024/2024IRDS_MM.pdf
V. Перспективные физические направления 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
Khwa W.-S., Wen T.-H., Hsu H.-H. et al. A Mixed-Precision Memristor and SRAM Compute-in-Memory AI Processor. Nature. 2025. Vol. 639. P. 617–623.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-08639-2
Yu R., Wang Z., Liu Q. et al. A Full-Stack Memristor-Based Computation-in-Memory System with Software–Hardware Co-Development. Nature Communications. 2025. Vol. 16. Article 2123.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-57183-0
Nature Reviews Electrical Engineering. Spintronics for Achieving System-Level Energy-Efficient Logic. 2024. Обзор возможностей и ограничений спиновых вычислительных устройств.
DOI: https://doi.org/10.1038/s44287-024-00103-z
Semiconductor Industry Association. Testimony on Semiconductor Manufacturing and Environmental Infrastructure. 4 March 2026. Оценки капиталоёмкости и технологической сложности современных фабрик.
VI. Экономика интеллектуальных вычислений NOO
Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. Artificial Intelligence Index Report 2025. Динамика стоимости интеллектуальных вычислений и развития аппаратных ускорителей.
Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. The 2026 AI Index Report: Technical Performance. Развитие возможностей интеллектуальных моделей и ограничения существующих методов оценки.
Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. The 2026 AI Index Report: Science. Анализ применения искусственного интеллекта в научных исследованиях.
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
VII. Экономика научно-технологического развития
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
OECD. Artificial Intelligence Markets. 2026. Анализ ценообразования и конкуренции на рынках интеллектуальных моделей.
VIII. Методология воспроизводимости и проверки
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
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
JCGM. Evaluation of Measurement Data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. JCGM 100:2008.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM100-2008E
IX. Инновационные процессы и системная инженерия
ISO. ISO 56008:2024. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Operation Measurements — Guidance.
https://www.iso.org/standard/78485.html
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/IEC/IEEE. ISO/IEC/IEEE 15288:2023. Systems and Software Engineering — System Life Cycle Processes.
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
X. Автоматизированные научные исследования
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
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
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. Исходная работа A-Lab, требующая учёта авторского 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.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
****
Глава 2. Пиконоокомпьютеры и новые поколения вычислительных систем
Введение. От вычислительной машины к машине создания новых знаний
История вычислительной техники представляет собой последовательность качественных преобразований не только технических средств, но и самого характера человеческой интеллектуальной деятельности.
Первые электронные вычислительные машины создавались преимущественно для автоматизации сложных математических расчётов. Последующее развитие компьютерной техники обеспечило массовое распространение средств обработки информации, а появление персональных компьютеров сделало вычислительные возможности доступными отдельному человеку.
Современный этап характеризуется переходом от автоматизации вычислений к автоматизации всё более сложных интеллектуальных операций.
Однако развитие искусственного интеллекта ещё не означает автоматического появления принципиально нового поколения вычислительных систем.
Для такого перехода необходимо изменить не только производительность компьютеров, но и их функциональное назначение, архитектуру, способы взаимодействия с человеком и роль в создании новых научных знаний и технологий.
В рамках концепции Метаразвития предлагается рассматривать перспективную эволюцию вычислительной техники как взаимодействие двух относительно самостоятельных, но потенциально взаимно усиливающих направлений.
Первое направление — NOO — связано с созданием интеллектуально-креативных вычислительных систем нового поколения, получающих название ноокомпьютеров.
Второе направление — PICO — предполагает исследование перспективной физической элементной базы, способной открыть новые возможности обработки, хранения и передачи информации.
Их возможное объединение формирует технологическую перспективу появления пиконоокомпьютеров.
При этом центральный тезис состоит в том, что разработка ноокомпьютеров не должна откладываться до создания промышленной пикоэлектроники.
Первые ноокомпьютеры могут создаваться уже на современной электронной элементной базе, используя существующие процессоры, ускорители искусственного интеллекта, системы памяти и вычислительные сети.
В дальнейшем развитие ноотехнологий способно сформировать новые требования к пикоэлектронике, а перспективные физические решения — предоставить дополнительные возможности для совершенствования ноомашин.
Таким образом, возникает принципиально новая задача: проектирование не отдельных поколений компьютеров, а потенциально саморазвивающейся системы вычислительных технологий, способной участвовать в совершенствовании собственных аппаратных и интеллектуальных оснований.
2.1. Первые ноокомпьютеры на традиционной элементной базе
2.1.1. Принцип независимости первых ноокомпьютеров от пикоэлектронной революции
Одним из принципиальных положений программы NOO является возможность создания первых ноокомпьютеров без предварительного появления новой физической элементной базы.
На первый взгляд такой подход может показаться недостаточно радикальным.
Если предполагается создание качественно нового поколения вычислительных машин, логично ожидать соответствующей революции в микроэлектронике.
Однако исторический опыт показывает, что фундаментальные изменения функций вычислительных систем далеко не всегда требуют одновременного возникновения новых физических принципов работы электронных компонентов.
Одна и та же элементная база способна поддерживать различные поколения вычислительных архитектур, программных систем и способов интеллектуального взаимодействия.
Персональный компьютер стал массовым продуктом не вследствие открытия принципиально нового физического эффекта, а благодаря сочетанию полупроводниковых технологий, микропроцессорной архитектуры, стандартизации, программного обеспечения и массового производства.
Аналогичная закономерность может проявиться при формировании первых ноокомпьютеров.
Их принципиальная новизна должна определяться прежде всего не размерами транзисторов, а качеством выполняемой когнитивно-креативной деятельности.
Это позволяет сформулировать важнейший организационный вывод:
NOO должна начинать разработку первых ноокомпьютеров параллельно с исследовательской программой PICO, а не после её завершения.
2.1.2. Что следует понимать под первым ноокомпьютером
В настоящей концепции ноокомпьютером предлагается называть техническую систему, специально предназначенную для выполнения проверяемых интеллектуально-креативных функций, включая производство новых знаний, создание и оценку гипотез, разработку технических решений, планирование исследований и совершенствование применяемых методов интеллектуальной деятельности.
Такое определение существенно отличается от представления о компьютере как устройстве, просто оснащённом интеллектуальным программным обеспечением.
Обычный компьютер может использовать искусственный интеллект для поиска информации, обработки текстов, распознавания изображений и генерации программ.
Ноокомпьютер должен проектироваться как целостная исследовательская система, в которой создание, проверка и практическое применение новых знаний являются основными функциональными задачами.
В его состав могут входить:
Подсистема постановки и формализации исследовательских задач.
Подсистема анализа научных знаний и экспериментальных данных.
Генератор гипотез и технических решений.
Средства математического и физического моделирования.
Подсистема проверки гипотез и обнаружения противоречий.
Средства проектирования и планирования экспериментов.
Механизмы накопления результатов и оценки их достоверности.
Подсистема анализа и совершенствования собственных методов работы.
Это не обязательно восемь самостоятельных аппаратных блоков. На первых этапах перечисленные функции могут реализовываться программными компонентами на общей вычислительной платформе.
Особенно важно не смешивать функциональную способность системы создавать новые проверяемые результаты с философским вопросом о наличии у неё сознания.
Для инженерного определения первого ноокомпьютера наличие субъективного опыта не является необходимым требованием.
Его эффективность должна оцениваться по объективным характеристикам результатов.
2.1.3. Исследовательский ноокомпьютер INM первого поколения
В рамках проекта International NooMachines целесообразно предусмотреть создание первого экспериментального ноокомпьютера INM-NC1 — условное проектное обозначение, используемое здесь для описания начального демонстратора.
Главная задача такой машины — не достижение максимальной универсальности, а экспериментальное подтверждение возможности воспроизводимой автоматизации отдельных циклов научно-технического творчества.
Первоначально система может специализироваться на ограниченных классах исследовательских задач.
Например, перспективным направлением станет поиск материалов и электронных структур с заданными характеристиками.
В этом случае ноокомпьютер должен не только обрабатывать исходную информацию, но и формировать последовательность исследовательских действий.
Система получает техническую цель, анализирует существующие научные публикации и данные, выдвигает альтернативные гипотезы, строит модели, оценивает ограничения и предлагает эксперименты.
После выполнения эксперимента результаты возвращаются в систему и используются для уточнения дальнейшей исследовательской стратегии.
Постепенно возникает замкнутый контур научно-технического поиска.
Однако сама автоматизация такого контура ещё не доказывает появления Метаразвития.
Для этого необходимо показать, что система способна совершенствовать не только исследуемое устройство, но и собственные методы проведения исследований.
2.1.4. Программно-аппаратная архитектура первой ноомашины
Первое поколение ноокомпьютеров может основываться на сочетании традиционных центральных процессоров, графических и специализированных ускорителей, оперативной и долговременной памяти, сетевых средств и систем хранения научной информации.
На программном уровне целесообразно использовать гибридную архитектуру.
Генеративные модели способны выполнять функции семантического анализа и порождения вариантов решений.
Символьные системы могут обеспечивать логические проверки и работу с формализованными знаниями.
Численные вычислительные комплексы необходимы для физического моделирования.
Специализированные алгоритмы оптимизации позволяют выбирать экспериментальные параметры.
Средства автоматизированной верификации обеспечивают проверку отдельных классов утверждений и программных решений.
Важнейшее место занимает система происхождения знаний, фиксирующая источники, предпосылки, методы, результаты проверок и основания принятия решений.
Именно соединение этих компонентов в единую воспроизводимую исследовательскую архитектуру представляет интерес для разработки первого ноокомпьютера.
2.1.5. Критерии появления первых ноокомпьютеров
Необходимо избежать ситуации, когда название «ноокомпьютер» используется исключительно как маркетинговое обозначение обычного компьютера с искусственным интеллектом.
Поэтому INM должна разработать систему проверяемых критериев.
К ним относятся:
способность формировать новые нетривиальные исследовательские гипотезы;
способность проектировать процедуры их проверки;
доля гипотез, получивших независимое экспериментальное подтверждение;
способность обнаруживать собственные ошибки и корректировать исследовательские решения;
повышение результативности исследований при сопоставимых ресурсных затратах;
переносимость интеллектуально-креативных методов между различными задачами;
измеримое совершенствование используемых исследовательских процедур.
Первый ноокомпьютер следует считать успешным не потому, что он имитирует научного исследователя, а потому, что его использование обеспечивает воспроизводимый прирост качества или эффективности научно-технической деятельности.
2.2. НооПК как массовый продукт
2.2.1. От персонального компьютера к персональному интеллектуально-креативному комплексу
Появление персонального компьютера стало одним из крупнейших событий электронной цивилизации.
Вычислительная техника постепенно превратилась из инструмента ограниченного круга государственных, промышленных и научных организаций в массовое средство интеллектуального труда.
Следующим возможным этапом становится персонализация не только вычислительной мощности, но и сложных интеллектуально-креативных функций.
Такую систему в рамках настоящей концепции предлагается называть НооПК — нооперсональным компьютером.
Главное отличие НооПК от традиционного персонального компьютера заключается в его назначении.
Обычный ПК предоставляет человеку программные средства решения задач.
НооПК должен предоставлять интегрированную интеллектуальную среду, способную активно участвовать в постановке, исследовании и решении новых задач.
Речь идёт о переходе от персонального инструмента обработки информации к персональному комплексу расширения познавательных, исследовательских и изобретательских возможностей.
2.2.2. НооПК как интеллектуальный партнёр человека
Будущий НооПК может функционировать в нескольких основных режимах.
В информационном режиме он осуществляет поиск, классификацию, анализ и сопоставление знаний.
В аналитическом режиме исследует сложные проблемы, выявляет противоречия и оценивает альтернативные объяснения.
В креативном режиме генерирует гипотезы, инженерные варианты, алгоритмы и концептуальные решения.
В исследовательском режиме формирует планы проверки гипотез, взаимодействует с моделирующими программами и экспериментальными устройствами.
В метакогнитивном режиме анализирует эффективность собственных методов решения задач и предлагает их усовершенствование.
Особую роль играет режим совместной интеллектуальной деятельности человека и машины.
Человек сохраняет возможности постановки целей, выбора критериев, интерпретации результатов и принятия ответственных решений.
НооПК расширяет пространство рассматриваемых альтернатив, ускоряет анализ и обеспечивает дополнительные средства проверки.
Таким образом, персональная ноомашина может стать инструментом повышения интеллектуальной самостоятельности человека, а не только механизмом передачи интеллектуальных функций внешней автоматизированной системе.
2.2.3. Основные категории массовых НооПК
Развитие массового рынка может привести к формированию нескольких специализированных семейств нооперсональных компьютеров.
Образовательные НооПК предназначаются для построения индивидуальных программ обучения, моделирования сложных предметных областей и развития исследовательских навыков.
Инженерные НооПК обеспечивают проектирование технических объектов, анализ вариантов конструкций, моделирование и проверку проектных решений.
Научные НооПК ориентируются на работу с исследовательскими гипотезами, публикациями, экспериментальными данными и научными моделями.
Предпринимательские НооПК могут использоваться для анализа технологических возможностей, подготовки бизнес-моделей, исследования производственных решений и оценки инновационных проектов.
Творческие НооПК предназначаются для поддержки интеллектуальной деятельности в архитектуре, дизайне, художественном производстве и других творческих областях.
Возможны также медицинские, юридические и управленческие разновидности, использование которых потребует специальных механизмов профессионального контроля, сертификации и защиты информации.
Такая специализация позволит формировать рынки не только аппаратных устройств, но и проверяемых интеллектуальных функций.
2.2.4. Экономика массового нооперсонального компьютера
Для массового распространения НооПК необходимо одновременное решение нескольких экономических задач.
Первая — снижение полной стоимости владения интеллектуальной системой.
В эту стоимость должны входить не только аппаратные компоненты, но и программное обеспечение, энергия, обслуживание, сетевые вычисления, обновления и средства информационной безопасности.
Вторая — повышение полезной интеллектуальной производительности.
Скорость выполнения арифметических операций сама по себе не определяет эффективность ноокомпьютера.
Более значимой экономической характеристикой становится стоимость получения проверенного полезного результата.
Третья — формирование открытых и совместимых технологических платформ.
Если пользователь полностью зависит от единственного поставщика интеллектуальных моделей или облачной инфраструктуры, массовая персонализация может сопровождаться новой технологической зависимостью.
Четвёртая — развитие локальных интеллектуальных вычислений.
Наличие автономных функций позволяет уменьшать затраты на передачу данных, повышать конфиденциальность и обеспечивать работоспособность при ограниченной сетевой доступности.
При этом локальное исполнение не должно рассматриваться как безусловно более дешёвое: для сложных задач распределённая вычислительная инфраструктура может сохранять значительные экономические преимущества.
2.2.5. Массовое ноомашиностроение
Появление НооПК как массового продукта способно сформировать новое направление компьютерной промышленности — массовое ноомашиностроение.
Его продукцией станут не только отдельные устройства, но и стандартизированные интеллектуально-креативные комплексы.
В структуру отрасли могут войти разработчики нооархитектур, производители аппаратных платформ, поставщики интеллектуальных моделей, создатели специализированных исследовательских компонентов и организации независимой проверки ноофункциональности.
В перспективе может возникнуть система сертификации, позволяющая сравнивать НооПК по объективным характеристикам.
Однако массовое распространение НооПК не должно оцениваться исключительно количеством проданных устройств.
Его цивилизационное значение определяется тем, насколько увеличивается доступность качественного образования, научного исследования, инженерного проектирования и самостоятельного технологического творчества.
2.3. Интеграция ноосистем с перспективной пикоэлектроникой
2.3.1. Две субтехнологии — единый контур Метаразвития
В системе META–PICO–NOO пикоэлектроника и ноотехнологии имеют различные непосредственные задачи.
PICO разрабатывает перспективные физические средства электронной техники.
NOO разрабатывает интеллектуально-креативные средства создания знаний и технологий.
Их интеграция должна рассматриваться как двусторонний процесс.
С одной стороны, NOO может ускорять поиск новых материалов, электронных структур, способов производства и вычислительных архитектур.
С другой стороны, PICO потенциально способна предоставить ноомашинам более эффективные аппаратные средства.
Именно эта взаимность создаёт предпосылки для возникновения исследовательского контура Метаразвития.
Однако механизм взаимного ускорения должен быть установлен экспериментально.
Простого объединения двух программ в организационную структуру недостаточно для возникновения синергетического эффекта.
2.3.2. Пикоэлектроника как исследовательская программа новых физических возможностей
Термин «пикоэлектроника» в настоящей книге не следует понимать как утверждение о существовании массовых транзисторов с характерным размером один пикометр.
Пикометр составляет одну триллионную долю метра, тогда как характерные размеры атомов измеряются десятками и сотнями пикометров.
Поэтому механическое уменьшение традиционных транзисторных структур до произвольного пикометрового размера не может рассматриваться как универсальный технологический путь.
В рамках PICO перспективный поиск должен охватывать атомарно-точные устройства, молекулярные структуры, одноэлектронные эффекты, новые способы управления электронными состояниями, альтернативные материалы и нетрадиционные принципы представления информации.
Некоторые из этих направлений могут привести к новым типам электронных элементов.
Другие — оказаться практически неприменимыми из-за ограничений устойчивости, энергопотребления, точности изготовления или стоимости.
Следовательно, задача PICO заключается прежде всего в расширении исследуемого пространства физических решений и в строгом сравнении их промышленного потенциала.
2.3.3. Как ноокомпьютеры могут ускорять разработку пикоэлектроники
В качестве важнейшего применения первых ноокомпьютеров предлагается создание интеллектуально-креативного контура проектирования перспективных электронных устройств.
Его работа может включать несколько последовательно связанных стадий.
На первой стадии система собирает и структурирует научные данные о материалах, физических эффектах и технологических процессах.
На второй стадии формирует исследовательские гипотезы относительно новых функциональных структур.
На третьей стадии осуществляет предварительное моделирование электронных, тепловых и механических характеристик.
На четвёртой стадии выбирает перспективные варианты для экспериментальной проверки.
На пятой стадии результаты измерений используются для коррекции моделей.
На шестой стадии система оценивает, какие исследовательские методы обеспечили максимальный прирост достоверного знания.
Последняя стадия особенно важна.
Именно она превращает обычную автоматизацию исследования в потенциальный механизм совершенствования самой исследовательской технологии.
Вместе с тем необходимо различать локальную оптимизацию экспериментов и доказанное устойчивое ускорение научно-технического прогресса.
Они представляют разные уровни результативности.
2.3.4. Что пикоэлектроника может дать ноосистемам
Если программа PICO приведёт к появлению практически применимых компонентов, результаты могут использоваться в нескольких подсистемах ноокомпьютеров.
Во-первых, перспективные устройства способны повысить плотность размещения функциональных элементов.
Во-вторых, новые принципы хранения информации могут уменьшить затраты на перемещение данных между памятью и вычислительными блоками.
В-третьих, специализированные физические вычислители могут ускорить отдельные операции интеллектуальных моделей.
В-четвёртых, новые способы организации межсоединений способны повысить эффективность обмена данными.
В-пятых, развитие интеграции различных физических компонентов может создать предпосылки для гибридных вычислительных архитектур.
Особое значение имеет возможность уменьшения энергетической стоимости полезных вычислений.
Но уменьшение размера элемента не гарантирует автоматического улучшения энергетической эффективности всей системы.
Необходимо учитывать потери на передачу информации, охлаждение, память, периферию, преобразование сигналов и управление вычислениями.
Поэтому оценка перспективных пикоэлектронных компонентов должна осуществляться на уровне законченной вычислительной системы, а не только отдельного лабораторного устройства.
2.3.5. Экспериментальная проверка совместного эффекта PICO и NOO
В программе INM целесообразно предусмотреть сравнительное исследование нескольких организационно-технологических моделей.
Первая модель предусматривает использование традиционных исследовательских методов.
Вторая дополняет их интеллектуально-креативными инструментами NOO.
Третья использует новые аппаратные средства PICO там, где они доступны и обладают подтверждёнными характеристиками.
Четвёртая объединяет NOO, PICO и метауровень совершенствования исследовательских процедур.
Сравнение должно проводиться при контролируемых затратах и сопоставимых исследовательских задачах.
Предметом измерения становятся длительность исследовательского цикла, стоимость подтверждённого результата, качество решений, воспроизводимость и переносимость методов.
Только доказанное преимущество интегрированной системы может служить основанием для утверждения о реальной эффективности соответствующего механизма Метаразвития.
2.4. Пиконоокомпьютеры
2.4.1. Понятие пиконоокомпьютера
Пиконоокомпьютером предлагается называть перспективную интеллектуально-креативную вычислительную систему, в которой функциональная архитектура ноокомпьютера интегрируется с новыми электронными компонентами и физическими принципами, разрабатываемыми в рамках программы PICO.
При этом определение предполагает два обязательных условия.
Первое — наличие проверяемой ноофункциональности, то есть способности системы выполнять существенные исследовательские и интеллектуально-креативные операции.
Второе — использование результатов пикоэлектронной исследовательской программы, обеспечивающих измеримые преимущества хотя бы по некоторым параметрам системы.
Обычный компьютер, содержащий перспективные атомарные компоненты, ещё не становится пиконоокомпьютером.
Аналогично интеллектуальная исследовательская система на традиционной элементной базе остаётся ноокомпьютером, но не обязательно пиконоокомпьютером.
Пиконоокомпьютер представляет собой результат содержательного соединения двух технологических направлений.
2.4.2. Возможные поколения пиконоокомпьютеров
В проектной перспективе можно выделить несколько условных поколений.
Первое поколение — гибридные пиконоокомпьютеры.
Такие системы используют традиционные процессоры и ускорители совместно с ограниченным количеством новых функциональных компонентов PICO.
Это наиболее реалистичный начальный путь, поскольку он допускает последовательную экспериментальную проверку отдельных аппаратных инноваций.
Второе поколение — интегрированные пиконоокомпьютеры.
В таких системах перспективные устройства применяются уже не как внешние ускорители, а как элементы единой вычислительной архитектуры.
Их практическая ценность будет зависеть от совместимости с памятью, межсоединениями, программной системой и технологиями производства.
Третье поколение — специализированные пико-нооархитектуры.
Здесь предполагается совместное проектирование интеллектуальных алгоритмов и физических вычислительных структур.
Вместо адаптации универсального процессора к задачам искусственного интеллекта исследуются аппаратные решения, непосредственно соответствующие наиболее значимым операциям ноомашины.
Четвёртое поколение — реконфигурируемые исследовательские пиконоокомпьютеры.
Долгосрочная гипотеза предусматривает возможность изменения отдельных аппаратных конфигураций в соответствии с решаемой исследовательской задачей.
Однако такая реконфигурация должна оставаться в пределах физически реализуемых механизмов и проверяемых ограничений безопасности.
Пятое поколение — метаориентированные вычислительные системы.
В наиболее отдалённой перспективе возможно создание вычислительных комплексов, специально предназначенных для совместного совершенствования интеллектуальных алгоритмов, аппаратных архитектур и исследовательских процедур.
Именно данное направление потенциально наиболее тесно связано с генеральной технологией Метаразвития.
Перечисленные поколения следует рассматривать как проектную типологию, а не как уже установленную хронологию будущего развития.
2.4.3. Архитектурные особенности пиконоокомпьютера
Принципиальное отличие перспективного пиконоокомпьютера от современной вычислительной системы может заключаться в высокой степени согласованности трёх уровней.
Первый уровень — физическая реализация.
Он определяет допустимые способы хранения, передачи и обработки информации.
Второй уровень — вычислительная архитектура.
Он задаёт структуру памяти, организацию параллельных вычислений, распределение вычислительных ресурсов и управление обменом данными.
Третий уровень — ноофункциональная архитектура.
Она определяет способы формирования гипотез, проверки результатов, организации исследовательских процессов и совершенствования методов работы.
В традиционных вычислительных системах эти уровни нередко развиваются относительно независимо.
В пиконоокомпьютере предполагается их целенаправленное совместное проектирование.
Например, если определённая исследовательская функция требует интенсивного сопоставления больших массивов структурированных знаний, аппаратная архитектура может оптимизироваться именно под такую операцию.
Если другая функция предполагает многократное моделирование физических систем, может оказаться целесообразным использование специализированных вычислительных блоков.
Таким образом, аппаратные инновации получают прямую связь с функциональными требованиями интеллектуально-креативной деятельности.
2.4.4. Экономический смысл пиконоокомпьютеров
Главным экономическим преимуществом будущего пиконоокомпьютера должна стать не рекордная миниатюризация как таковая, а снижение стоимости полезной интеллектуально-креативной деятельности.
Возможны три уровня экономического эффекта.
Первый — уменьшение затрат на выполнение определённых вычислительных операций.
Второй — сокращение стоимости полного исследовательского цикла.
Третий — уменьшение затрат на создание новых технологий посредством совершенствования исследовательских методов.
Именно третий уровень наиболее важен для Метаразвития.
Однако он одновременно является наиболее сложным для измерения.
Ускорение отдельных операций не всегда сокращает общую продолжительность исследования.
Более быстрый анализ данных может привести к формированию большего количества гипотез, проверка которых потребует дополнительных экспериментов.
А рост числа научных результатов не обязательно сопровождается аналогичным ростом числа практически применимых технологий.
Поэтому экономическая оценка пиконоокомпьютеров должна осуществляться на уровне всей цепочки создания и внедрения новых знаний.
2.4.5. Пиконоокомпьютер как средство разработки последующих поколений вычислительной техники
Особый интерес представляет гипотеза использования пиконоокомпьютеров для проектирования новых поколений самих вычислительных систем.
В такой модели машина участвует в анализе собственных архитектурных ограничений, предлагает варианты их преодоления, разрабатывает методы моделирования и помогает организовывать экспериментальную проверку.
Здесь возникает возможность перехода от использования компьютера как инструмента проектирования внешних объектов к использованию его как инструмента совершенствования вычислительных технологий.
Но необходимо принципиально различать способность системы генерировать предложения по модернизации и возможность их безопасной реализации.
Любое изменение аппаратной архитектуры должно проходить физическое моделирование, инженерную проверку, испытания и оценку экономической целесообразности.
Следовательно, речь идёт не о неограниченном автономном самопреобразовании машины, а о проектируемом процессе контролируемого совершенствования вычислительной техники.
2.5. Новые вычислительные архитектуры за пределами современных принципов
2.5.1. Почему развитие вычислительной техники не может сводиться к уменьшению транзисторов
На протяжении многих десятилетий одним из важнейших механизмов развития электроники являлось увеличение плотности транзисторов.
Однако вычислительная эффективность зависит не только от количества элементов.
Существенное значение имеют организация памяти, межсоединения, архитектура процессоров, параллелизм, алгоритмы и энергетические затраты.
Уже существующие вычислительные системы демонстрируют разнообразные подходы к организации вычислений.
Помимо универсальных центральных процессоров используются графические ускорители, специализированные матричные вычислители, программируемые логические структуры и распределённые вычислительные платформы.
Это показывает, что будущая эволюция вычислительной техники не обязана следовать единственной архитектурной траектории.
Программа Метаразвития должна рассматривать пространство альтернативных вычислительных принципов как самостоятельный объект исследований.
2.5.2. Архитектуры, ориентированные на память и перемещение данных
Одна из фундаментальных проблем современных вычислительных комплексов связана с затратами на перемещение информации.
В традиционных архитектурах вычислительные блоки и память во многих случаях физически и функционально разделены.
Передача больших массивов данных между ними может ограничивать производительность и увеличивать энергопотребление.
Поэтому перспективным направлением являются архитектуры, уменьшающие необходимость постоянного перемещения информации.
К ним относятся вычисления вблизи памяти, вычисления непосредственно в памяти и различные формы интеграции хранения и обработки данных.
Для ноокомпьютеров эти подходы особенно интересны, поскольку интеллектуальные задачи нередко требуют многократного обращения к большим массивам параметров, знаний и промежуточных результатов.
Однако преимущества таких решений должны определяться экспериментально для конкретных классов задач.
2.5.3. Нейроморфные вычислительные системы
Нейроморфные архитектуры представляют направление создания вычислительных систем, использующих отдельные организационные принципы, вдохновлённые биологическими нейронными сетями.
Их особенностями могут выступать событийный режим обработки информации, распределённость памяти и вычислений, локальные механизмы изменения параметров и специализированные способы передачи сигналов.
Для перспективных ноомашин нейроморфные решения представляют интерес как возможная аппаратная основа некоторых адаптивных и сенсорных функций.
Однако биологическое сходство само по себе не доказывает превосходства таких систем в научном творчестве, логических рассуждениях или универсальном проектировании.
Их ценность должна определяться измеримыми преимуществами в соответствующих вычислительных задачах.
2.5.4. Оптические, фотонные и гибридные архитектуры
Ещё одно перспективное направление связано с использованием света для передачи и обработки информации.
Фотонные технологии могут предоставлять преимущества в отдельных задачах высокоскоростной передачи данных и специализированной обработки сигналов.
Возможны архитектуры, объединяющие электронные процессоры, оптические вычислительные компоненты и новые устройства хранения информации.
Для интеллектуальных систем такие решения могут представлять интерес при выполнении определённых линейных операций и организации межсоединений.
Вместе с тем оптические вычисления требуют решения вопросов нелинейности, точности, преобразования сигналов и согласования с электронной периферией.
Поэтому фотонные вычислители следует рассматривать как возможные специализированные компоненты будущих гибридных систем, а не как гарантированную универсальную замену современной электронике.
2.5.5. Квантовые вычисления
Квантовые вычислительные системы используют особые свойства квантовых состояний для реализации алгоритмов, существенно отличающихся от классических вычислительных процедур.
В перспективе они способны предоставить преимущества для отдельных классов задач.
Особенно значимы исследования квантового моделирования, некоторых оптимизационных методов и алгоритмов, использующих специфические математические структуры.
Однако квантовые компьютеры не являются универсальными ускорителями любой интеллектуальной деятельности.
Необходимо различать теоретические преимущества отдельных квантовых алгоритмов, возможности экспериментальных устройств и практическую производительность масштабируемых отказоустойчивых систем.
В будущих ноокомпьютерах квантовые вычислители могут использоваться как специализированные исследовательские компоненты.
Такое включение будет целесообразным лишь в тех случаях, когда подтверждённые преимущества превышают дополнительные затраты и сложность интеграции.
2.5.6. Аналоговые и физически специализированные вычисления
Возможности вычислительной техники не ограничиваются цифровым выполнением последовательностей дискретных операций.
В отдельных задачах физическая система способна непосредственно реализовывать определённое математическое преобразование.
Подобный подход лежит в основе различных аналоговых и специализированных вычислительных устройств.
Перспективное развитие этой идеи предполагает создание физических вычислителей, структура которых соответствует решаемому классу задач.
Однако высокая скорость физического преобразования не обязательно означает высокую точность результата.
Потребуются специальные механизмы калибровки, коррекции ошибок, измерения и цифрового взаимодействия.
Для NOO подобные решения могут использоваться при моделировании физических процессов, оптимизации и обработке сигналов.
2.5.7. Реконфигурируемые и самоадаптирующиеся вычислительные архитектуры
Одно из наиболее интересных долгосрочных направлений связано с вычислительными системами, способными изменять конфигурацию доступных ресурсов в зависимости от характера задачи.
Уже существующие программируемые аппаратные средства демонстрируют отдельные возможности реконфигурации вычислительных структур.
В перспективе можно исследовать более развитые архитектуры, в которых интеллектуальная управляющая система анализирует вычислительную нагрузку и выбирает наиболее эффективную конфигурацию.
В рамках ноокомпьютера такая система может не только распределять задачи между процессорами, но и участвовать в проектировании специализированных вычислительных маршрутов.
При этом следует различать динамическое переключение заранее предусмотренных конфигураций и физическое создание принципиально новой аппаратной структуры.
Второй процесс существенно сложнее и не может предполагаться автоматическим следствием совершенствования программного управления.
2.5.8. Метавычислительные системы: проектный горизонт
Наиболее радикальная перспектива состоит в переходе от вычислительных архитектур, предназначенных для эффективного решения заданных задач, к системам, которые способны участвовать в разработке новых способов вычисления.
В качестве рабочего термина для этого направления предлагается использовать понятие метавычислительной системы.
Под такой системой следует понимать исследовательский комплекс, способный формировать, моделировать, сравнивать и проверять новые алгоритмические и аппаратные способы обработки информации.
Она может выполнять поиск новых вычислительных представлений, оценивать альтернативные архитектуры, проектировать специализированные ускорители и анализировать результаты экспериментальных реализаций.
Особенность этой концепции заключается в том, что объектом интеллектуально-креативной деятельности становится сама вычислительная технология.
В данном случае Метаразвитие получает наиболее непосредственное техническое воплощение.
Однако появление подобных систем не следует отождествлять с неограниченным рекурсивным самосовершенствованием.
Любая вычислительная архитектура существует в пределах физических закономерностей, ограничений энергии, времени, доступных материалов и инженерной реализуемости.
Метавычислительная система может расширять пространство найденных решений, но не отменяет этих ограничений.
2.5.9. От новой вычислительной архитектуры к новой цивилизационной инфраструктуре
Если развитие ноотехнологий, пикоэлектроники и альтернативных вычислительных архитектур окажется успешным, его последствия могут выйти далеко за пределы компьютерной промышленности.
Главное изменение будет заключаться в расширении доступности исследовательских возможностей.
Высокопроизводительные интеллектуально-креативные системы потенциально смогут использоваться не только крупнейшими научными центрами, но и университетами, небольшими инженерными коллективами, технологическими предприятиями и отдельными исследователями.
В результате может измениться структура производства знаний.
Часть исследовательских операций, ранее требовавших значительных организационных ресурсов, станет доступна более широкому кругу участников.
Одновременно возрастёт значение независимой проверки научных результатов, качества экспериментальных данных, открытости исследовательских методик и человеческой ответственности.
Возникновение массовых интеллектуально-креативных машин создаст и новые риски: концентрацию вычислительной инфраструктуры, технологическую зависимость, рост энергетического спроса, снижение прозрачности отдельных исследовательских процессов и возможность массового производства недостоверных результатов.
Поэтому цивилизационный эффект новых вычислительных систем не определяется одной лишь технической производительностью.
Он зависит от того, какие социальные, научные, правовые и экономические механизмы будут сопровождать развитие этих технологий.
Заключение к главе 2. От ноокомпьютера к метавычислительной цивилизации
Рассмотренная эволюция вычислительных систем позволяет сформулировать несколько принципиальных выводов.
Первый вывод. Разработка ноокомпьютеров не должна зависеть от предварительного успешного завершения пикоэлектронной исследовательской программы.
Первые экспериментальные ноомашины могут создаваться на существующей электронной элементной базе.
Второй вывод. Массовый НооПК представляет собой потенциально новое поколение персональных вычислительных систем, предназначенных для расширения интеллектуально-креативных возможностей человека.
Однако его массовость должна обеспечиваться не только технологическими характеристиками, но и приемлемой полной стоимостью владения, надёжностью и практической полезностью.
Третий вывод. Интеграция NOO и PICO может сформировать дополнительные возможности развития обеих субтехнологий.
Но величина и устойчивость такого взаимного ускорения должны стать предметом специальных экспериментов.
Четвёртый вывод. Пиконоокомпьютер следует рассматривать как перспективный результат совместного развития новых физических компонентов и интеллектуально-креативных вычислительных архитектур.
Его появление не является заранее гарантированным технологическим событием.
Пятый вывод. Наиболее отдалённый исследовательский горизонт связан с метавычислительными системами, способными участвовать в создании и совершенствовании новых способов вычисления.
В конечном счёте стратегическая задача заключается не просто в разработке более мощной вычислительной машины.
Она состоит в переходе к вычислительным технологиям, которые способны повышать результативность научного исследования, инженерного изобретательства и самого процесса создания новых технологий.
Именно здесь идея ноокомпьютера непосредственно соединяется с генеральной концепцией Метаразвития.
Если эта возможность будет подтверждена научно и реализована промышленно, человечество сможет получить не только новые поколения компьютеров, но и качественно новые инструменты управления собственным научно-техническим будущим.
Главный проектный тезис главы: будущее вычислительной техники определяется не одним лишь ростом вычислительной мощности, а возможностью превращения вычислительных систем в инструменты воспроизводимого создания и совершенствования новых технологий.
Библиография к главе 2. Пиконоокомпьютеры и новые поколения вычислительных систем
В. К. Петросян (Вадимир). «Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития». Том 5. Часть IX.
I. Авторские концептуальные источники. Метаразвитие, PICO, NOO и INM
1. Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. — Лаги сознания, 2026.
Первичный авторский источник концепции генеральной технологии Метаразвития, субтехнологий PICO и NOO и проекта International NooMachines.
2. Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. — Лаги сознания, 2026.
https://lag.ru/ — публикации В. К. Петросяна от 23 октября 2026 г.
Источник концептуального рассмотрения физических пределов электроники, перехода от наноэлектроники к перспективным атомарным и пикоэлектронным технологиям.
3. Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. — Лаги сознания, 2026.
https://lag.ru/ — публикации В. К. Петросяна от 23 октября 2026 г.
Источник авторской постановки задач проектирования Метаразвития, интеграции PICO и NOO, совершенствования исследовательских методов и формирования технологической системы INM.
II. Ноокомпьютеры, искусственный интеллект и автоматизация научного творчества
4. 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
Фундаментальная работа по автоматизации научных исследований, включая компьютерное формирование гипотез и экспериментальную проверку.
5. 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
Экспериментальная демонстрация автоматизированной исследовательской лаборатории для разработки новых материалов.
6. Jumper J., Evans R., Pritzel A. et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold // Nature. — 2021. — Vol. 596. — P. 583–589.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2
Пример применения интеллектуальных вычислительных систем для решения сложных научных задач.
7. 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.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Исследование автономной лаборатории A-Lab, объединяющей вычислительный поиск, машинное обучение, роботизированные эксперименты и анализ результатов. Работа иллюстрирует возможности интеграции NOO-подобных функций в экспериментальную инфраструктуру, но не доказывает существования ноокомпьютера в авторском смысле.
III. Компьютерные архитектуры, элементная база и физические пределы вычислений
8. Hennessy J. L., Patterson D. A. A New Golden Age for Computer Architecture // Communications of the ACM. — 2019. — Vol. 62, No. 2. — P. 48–60.
DOI: https://doi.org/10.1145/3282307
Ключевая публикация о перспективах архитектурной специализации, новых наборах команд и преобразовании компьютерной техники за пределами традиционного масштабирования транзисторов.
9. Shalf J. The Future of Computing Beyond Moore’s Law // Philosophical Transactions of the Royal Society A. — 2020. — Vol. 378, No. 2166. — Article 20190061.
DOI: https://doi.org/10.1098/rsta.2019.0061
Анализ перспектив вычислительных технологий после замедления традиционной миниатюризации, включая архитектурную специализацию, новые устройства и совместное проектирование аппаратных и программных систем.
10. Feynman R. P. There’s Plenty of Room at the Bottom // Engineering and Science. — 1960. — Vol. 23, No. 5. — P. 22–36.
Архив California Institute of Technology:
https://resolver.caltech.edu/CaltechES:23.5.1960Bottom
Классический исторический источник идеи управляемого преобразования вещества на чрезвычайно малых масштабах.
11. IEEE. International Roadmap for Devices and Systems (IRDS). 2024 Edition. — IEEE, 2024.
https://roadmaps.ieee.org/roadmaps/
Международная технологическая дорожная карта полупроводниковых устройств и систем, используемая для оценки перспектив физической элементной базы.
IV. Вычисления в памяти и нейроморфные архитектуры
12. Sebastian A., Le Gallo M., Khaddam-Aljameh R., Eleftheriou E. Memory Devices and Applications for In-Memory Computing // Nature Nanotechnology. — 2020. — Vol. 15. — P. 529–544.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41565-020-0655-z
Обзор вычислений непосредственно в памяти и возможностей преодоления части ограничений классической архитектуры с раздельными вычислительными и запоминающими устройствами.
13. Davies M., Srinivasa N., Lin T.-H. et al. Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor with On-Chip Learning // IEEE Micro. — 2018. — Vol. 38, No. 1. — P. 82–99.
DOI: https://doi.org/10.1109/MM.2018.112130359
Экспериментальная нейроморфная процессорная архитектура с аппаратной поддержкой обучения.
14. Markovi; D., Mizrahi A., Querlioz D., Grollier J. Physics for Neuromorphic Computing // Nature Reviews Physics. — 2020. — Vol. 2. — P. 499–510.
DOI: https://doi.org/10.1038/s42254-020-0208-2
Анализ физических принципов нейроморфных вычислений, новых материалов и механизмов обработки информации.
V. Фотонные и квантовые вычислительные системы
15. Sun C., Wade M. T., Lee Y. et al. Single-Chip Microprocessor That Communicates Directly Using Light // Nature. — 2015. — Vol. 528. — P. 534–538.
DOI: https://doi.org/10.1038/nature16454
Экспериментальная реализация микропроцессора с интегрированными электронными и фотонными компонентами.
16. Wetzstein G., Ozcan A., Gigan S. et al. Inference in Artificial Intelligence with Deep Optics and Photonics // Nature. — 2020. — Vol. 588. — P. 39–47.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-020-2973-6
Обзор перспектив оптических и фотонных вычислений для задач искусственного интеллекта.
17. Preskill J. Quantum Computing in the NISQ Era and Beyond // Quantum. — 2018. — Vol. 2. — Article 79.
DOI: https://doi.org/10.22331/Q-2018-08-06-79
********
Глава 3. Метаразвитие мировой науки, экономики и промышленности
Введение. От революции вычислительных средств к преобразованию механизмов цивилизационного развития
История мировой цивилизации свидетельствует, что крупнейшие технологические преобразования никогда не ограничивались появлением отдельных машин или материалов.
Паровая машина изменила промышленность, транспорт, организацию труда и международную торговлю.
Электрификация преобразовала энергетическую инфраструктуру, производство, городскую среду и повседневную жизнь.
Микроэлектроника и компьютерная техника создали материальную основу глобальной информационной экономики.
Однако все эти революции имели важную общую особенность.
Они изменяли средства производства и организации человеческой деятельности, но совершенствование самих механизмов научно-технологического развития преимущественно оставалось результатом деятельности научных коллективов, инженерных организаций, промышленных предприятий и государственных институтов.
Концепция Метаразвития ставит качественно иную задачу.
Предлагается сделать предметом технологического проектирования не только создаваемые машины, материалы и производственные системы, но и сам процесс возникновения новых научных знаний, инженерных решений и технологий.
Другими словами, речь идёт о переходе от технологий производства к технологиям совершенствования самого технологического развития.
В авторской концепции настоящей книги такой переход должен осуществляться посредством генеральной технологии META, использующей две взаимосвязанные субтехнологии:
PICO — перспективную пикоэлектронику, ориентированную на поиск новых физических оснований вычислительной и электронной техники.
NOO — интеллектуально-креативные технологии, предназначенные для автоматизации и совершенствования научного поиска, изобретательства и инженерного проектирования.
Их совместное развитие в рамках проекта INM — International NooMachines — рассматривается как возможная организационно-технологическая основа формирования системы Метаразвития.
При этом важно подчеркнуть: Метаразвитие пока представляет собой проектируемую исследовательскую программу, эффективность которой необходимо устанавливать экспериментально.
Современные системы искусственного интеллекта, автономные лаборатории и средства автоматизированного проектирования демонстрируют отдельные предпосылки такой трансформации, но не доказывают существования полноценной самосовершенствующейся технологии развития технологий.
Тем не менее уже сегодня можно исследовать возможные экономические и цивилизационные последствия успешной реализации этой программы.
В настоящей главе рассматриваются пять взаимосвязанных направлений:
Ускорение научного производства и изменение экономики исследований.
Возникновение новых форм технологического предпринимательства.
Развитие ноомашиностроения и автоматизированного проектирования.
Преобразование глобальной технологической конкуренции.
Общественные эффекты Метаразвития и сопровождающие их риски.
Центральный вопрос главы заключается в следующем:
Может ли человечество перейти от экономики, в которой научно-технический прогресс является важнейшим источником развития, к экономике, в которой сам научно-технический прогресс становится объектом целенаправленного технологического производства и совершенствования?
3.1. Ускорение научного производства
3.1.1. Научное знание как важнейший производительный ресурс современной цивилизации
На протяжении большей части человеческой истории непосредственными источниками экономического богатства выступали земля, природные ресурсы, физический труд и накопленный производственный капитал.
С развитием промышленности всё большее значение приобретали машины, энергетические системы, инфраструктура и технологии организации производства.
В современной экономике особое место занимает научное знание.
Оно определяет возможности создания новых материалов, лекарств, электронных устройств, источников энергии, производственных процессов и информационных систем.
Научное знание обладает принципиально важным свойством: после его открытия оно потенциально может использоваться многократно и в различных областях деятельности.
Однако производство нового знания требует затрат.
Необходимо содержать исследовательские организации, готовить специалистов, создавать экспериментальные установки, использовать вычислительную инфраструктуру и проводить многочисленные проверки.
При этом результаты научных исследований остаются неопределёнными.
Даже значительные инвестиции не гарантируют открытия новых физических эффектов или появления коммерчески применимых технологий.
Именно поэтому производительность научно-исследовательской деятельности становится одним из важнейших факторов долгосрочного развития мировой экономики.
3.1.2. Проблема снижения результативности исследовательских усилий
Распространённое представление о научно-техническом прогрессе предполагает, что рост числа учёных, вычислительных мощностей и исследовательских бюджетов должен автоматически обеспечивать ускорение появления новых технологий.
Реальная ситуация сложнее.
Увеличение объёма исследований далеко не всегда сопровождается сопоставимым увеличением числа значимых открытий.
Исследования Н. Блума, Ч. Джонса, Дж. ван Ринена и М. Уэбба показали снижение исследовательской производительности в ряде отраслей и технологических направлений при росте исследовательских усилий.
Это не означает, что человечество приближается к окончанию научного прогресса.
Скорее, возникает проблема увеличения затрат на получение новых результатов в отдельных областях знаний.
Современные научные задачи нередко требуют всё более сложного оборудования, междисциплинарной кооперации, дорогостоящих экспериментов и специализированной подготовки исследователей.
Для микроэлектроники эта проблема особенно значима.
Переход к новым поколениям электронных устройств сопровождается необходимостью решать взаимосвязанные физические, технологические и экономические задачи.
Следовательно, одним из центральных направлений будущего развития становится не только увеличение научных ресурсов, но и повышение эффективности способов их использования.
3.1.3. От автоматизации отдельных операций к автоматизации исследовательского цикла
Первые этапы компьютеризации науки были связаны с ускорением расчётов, накоплением данных и развитием математического моделирования.
Позднее появились интеллектуальные системы анализа информации, распознавания закономерностей и поиска решений.
Следующий этап — объединение отдельных интеллектуальных функций в комплексный исследовательский процесс.
Такой процесс включает постановку проблемы, анализ существующих знаний, формирование гипотез, проектирование эксперимента, получение результатов и их интерпретацию.
Современные экспериментальные системы уже демонстрируют возможность автоматизации отдельных последовательностей такого типа.
Однако полноценная автоматизация научного производства требует значительно большего.
Необходимо обеспечить воспроизводимость результатов, независимую проверку, выявление ошибок, контроль экспериментальных условий и корректное использование полученных знаний.
В рамках NOO предполагается создание ноокомпьютеров, которые будут проектироваться специально для выполнения подобных исследовательских функций.
Их задачей должно стать не простое увеличение числа генерируемых гипотез, а повышение эффективности полного цикла получения достоверного знания.
3.1.4. Переход к проектируемому научному производству
Традиционно научно-исследовательская деятельность организуется вокруг научных дисциплин, лабораторий, исследовательских проектов и отдельных коллективов.
Метаразвитие предполагает возможность дополнения этой организации новым уровнем управления — технологическим проектированием способов создания научных результатов.
В таком случае исследовательский процесс рассматривается как воспроизводимая система, отдельные компоненты которой могут анализироваться, сравниваться и совершенствоваться.
Например, система должна устанавливать, какие способы формирования гипотез дают наиболее качественные результаты, какие методы моделирования обеспечивают наименьшие ошибки, какие процедуры экспериментальной проверки наиболее экономичны и какие комбинации исследовательских методов обладают наибольшей результативностью.
При этом наукометрические показатели не должны подменять действительные результаты.
Количество публикаций, патентов и предложенных гипотез не является универсальным измерителем научной производительности.
Важнейшее значение имеют достоверность, новизна, воспроизводимость, практическая значимость и ресурсная стоимость получаемых результатов.
3.1.5. Ноокомпьютеры как средства научного производства
Возможное распространение исследовательских ноокомпьютеров может привести к возникновению новой структуры научного труда.
Часть операций будет выполняться исследователями непосредственно.
Часть — специализированными интеллектуальными системами.
Часть — совместными человеко-машинными коллективами.
На начальном этапе ноокомпьютеры целесообразно использовать для относительно ограниченных задач, допускающих объективную проверку результатов.
В дальнейшем, при подтверждении их эффективности, функциональный диапазон может расширяться.
Особое значение имеет создание многомашинных исследовательских комплексов, в которых различные системы выполняют специализированные функции.
Одна машина формирует гипотезы.
Другая моделирует предполагаемые физические процессы.
Третья проверяет математические условия.
Четвёртая предлагает экспериментальные процедуры.
Пятая анализирует полученные результаты и выявляет ошибки.
При этом подобное функциональное распределение не гарантирует научного успеха.
Необходимы общие стандарты описания знаний, процедуры согласования результатов и независимые средства проверки.
3.1.6. От ускорения отдельных исследований к Метаразвитию науки
Необходимо различать три принципиальных уровня преобразования научной деятельности.
Первый уровень — ускорение исследовательских операций.
Компьютерная система быстрее выполняет расчёты, анализирует публикации или обрабатывает экспериментальные данные.
Второй уровень — ускорение полного исследовательского цикла.
Интегрированная система сокращает время и стоимость перехода от научной проблемы к воспроизводимому результату.
Третий уровень — совершенствование способов проведения последующих исследований.
Система анализирует собственную деятельность, выявляет более эффективные исследовательские методы, экспериментально проверяет их и использует подтверждённые улучшения в следующих циклах.
Именно третий уровень представляет особый интерес для Метаразвития.
Однако его существование должно быть подтверждено не единичным успешным экспериментом, а устойчивым повышением исследовательской результативности на последовательности сопоставимых задач.
3.1.7. Возможные последствия ускорения научного производства
При успешной реализации NOO и META могут измениться основные параметры функционирования мировой науки.
Возрастёт количество научных задач, доступных относительно небольшим исследовательским коллективам.
Сократятся затраты на отдельные виды моделирования и анализа.
Расширятся возможности междисциплинарного исследования.
Ускорится предварительная проверка альтернативных технических решений.
Появятся дополнительные инструменты для систематического выявления перспективных направлений исследований.
Особенно важной станет возможность формирования научных коллективов нового типа, объединяющих специалистов различных дисциплин и специализированные ноомашины.
Однако ускорение научного производства может сопровождаться ростом общего объёма генерируемых результатов и увеличением нагрузки на системы их проверки.
Поэтому перспективная научная инфраструктура должна включать не только инструменты создания знаний, но и развитые механизмы обеспечения их достоверности.
Таким образом, Метаразвитие науки предполагает переход от простого накопления исследовательских ресурсов к систематическому совершенствованию самой способности человечества создавать новое знание.
3.2. Новые формы технологического предпринимательства
3.2.1. Технологическое предпринимательство в условиях растущей сложности инноваций
Создание современной высокотехнологичной компании часто требует сочетания нескольких компетенций.
Необходимо исследовать рынок, разработать научно-техническую концепцию, создать прототип, проверить его функциональность, определить производственные ограничения, организовать финансирование и обеспечить выход продукта на рынок.
Для сложных технологических направлений дополнительные трудности возникают вследствие необходимости дорогостоящих экспериментов, сертификации и организации специализированного производства.
Это ограничивает число участников технологического предпринимательства.
Даже перспективная инженерная идея может остаться нереализованной из-за недостатка исследовательских ресурсов.
Развитие ноокомпьютеров потенциально способно изменить эту ситуацию.
Если интеллектуально-креативные системы смогут выполнять значительную часть предварительной исследовательской и проектной работы, входные затраты для отдельных категорий технологических предприятий могут снизиться.
Однако снижение интеллектуальных затрат не означает автоматического устранения материальных, регуляторных и рыночных барьеров.
3.2.2. Возникновение ноотехнологических стартапов
Под ноотехнологическим стартапом в настоящей концепции предлагается понимать предприятие, которое использует специализированную интеллектуально-креативную вычислительную систему как существенный элемент процесса создания новых продуктов или технологий.
В отличие от обычного предприятия, применяющего искусственный интеллект для маркетинга, документооборота или автоматизации обслуживания, такое предприятие должно использовать ноомашины непосредственно в исследовательско-конструкторском контуре.
Возможная структура включает небольшой коллектив специалистов, ноокомпьютерную платформу, доступ к вычислительным и экспериментальным ресурсам, систему технической верификации и производственную кооперацию.
Основным экономическим эффектом может стать сокращение времени и затрат на получение проверяемого технического прототипа.
Особенно перспективными представляются сферы материаловедения, электроники, программно-аппаратных систем, промышленного проектирования, энергетического оборудования и автоматизированных производственных технологий.
3.2.3. Переход от стартапа продукта к стартапу создания технологий
Традиционный технологический стартап обычно разрабатывает конкретный продукт.
Ноотехнологическое предпринимательство может открыть более сложную модель.
В таком случае коммерческим продуктом становится не только отдельное устройство, материал или программный комплекс, но и воспроизводимая технология создания новых технических решений.
Например, предприятие может разработать специализированную ноосистему поиска новых электронных материалов.
Его результатом становится не один конкретный материал, а исследовательская платформа, позволяющая получать и проверять множество кандидатных материалов.
Другое предприятие может специализироваться на автоматизированном проектировании энергетических устройств.
Третье — на создании новых способов организации промышленного производства.
Таким образом, формируется возможность перехода от коммерциализации отдельных изобретений к коммерциализации проверенных методов изобретательства и технологического проектирования.
Именно такая модель наиболее близка экономической идее Метаразвития.
3.2.4. Экономическая модель технологического предприятия нового поколения
Возможные преимущества ноотехнологического предпринимательства следует оценивать через совокупность основных затрат.
К ним относятся стоимость оборудования, интеллектуального программного обеспечения, вычислений, экспериментальных ресурсов, персонала, испытаний, сертификации и коммерциализации.
Важнейшим показателем становится стоимость перехода от исходной технической гипотезы к проверенному результату с определённым уровнем технологической готовности.
Вторая характеристика — продолжительность этого перехода.
Третья — вероятность получения технически состоятельного результата.
Четвёртая — возможность повторного использования разработанных исследовательских методов.
Экономические преимущества возникают только в том случае, если сокращение одних затрат превышает дополнительные расходы на вычислительную инфраструктуру, верификацию и организацию интеллектуальных систем.
Особенно важна проверка экономической эффективности на нескольких последовательных проектах.
Единичный коммерческий успех не доказывает существования устойчиво более эффективной технологии создания технологий.
3.2.5. Ноотехнологические платформы и рынки исследовательских услуг
Массовое распространение ноокомпьютеров может способствовать возникновению специализированных рынков интеллектуально-креативных функций.
Предприятия смогут приобретать не только готовое программное обеспечение, но и доступ к системам проектирования экспериментов, поиска материалов, анализа физических моделей и оптимизации технологических процессов.
Могут развиваться специализированные исследовательские платформы, предлагающие различные функции в виде коммерческих услуг.
Отдельное направление — предоставление доступа к роботизированным лабораториям, связанным с интеллектуальными системами научного поиска.
Это создаёт предпосылки для распределённого научно-производственного предпринимательства.
Однако подобная инфраструктура потребует прозрачного определения прав на результаты интеллектуальной деятельности, правил доступа к данным и механизмов распределения ответственности.
3.2.6. Международное технологическое предпринимательство INM
Проект INM может рассматриваться не только как программа разработки ноокомпьютеров, но и как возможная организационная платформа для формирования новых предприятий.
Такая платформа способна объединять исследовательские коллективы, производителей оборудования, разработчиков вычислительных архитектур, экспериментальные лаборатории и инвестиционные организации.
При успешном развитии могут возникать предприятия нескольких категорий.
Одни будут создавать ноокомпьютеры.
Другие — разрабатывать специализированные программно-аппаратные модули.
Третьи — заниматься проектированием перспективных электронных структур PICO.
Четвёртые — предоставлять услуги автоматизированного научного и инженерного исследования.
Пятые — обеспечивать промышленное внедрение результатов.
Таким образом, INM потенциально может способствовать формированию сети взаимосвязанных компаний и исследовательских организаций.
Однако конкретная организационная модель должна определяться после проверки технологической состоятельности первоначальных демонстраторов и оценки экономического спроса.
3.2.7. Предпринимательство как механизм распространения Метаразвития
Если Метаразвитие будет реализовано как воспроизводимая технология, технологическое предпринимательство может стать одним из важнейших каналов его распространения.
В этом случае инновационные компании будут конкурировать не только качеством конечной продукции.
Они начнут конкурировать также эффективностью методов создания новых продуктов.
Преимущество получат организации, которые способны быстрее обнаруживать перспективные технические направления, надёжнее проверять гипотезы, рациональнее использовать исследовательские ресурсы и систематически совершенствовать собственные методы разработки.
Следовательно, Метаразвитие потенциально изменяет сам предмет технологической конкуренции.
Конкуренция переносится с уровня отдельных инноваций на уровень эффективности их воспроизводимого создания.
3.3. Ноомашиностроение и автоматизированное проектирование
3.3.1. Возникновение новой отрасли вычислительного машиностроения
Развитие электронно-вычислительной техники привело к формированию крупной мировой промышленности, производящей процессоры, память, серверы, персональные компьютеры, коммуникационное оборудование и специализированные вычислительные устройства.
Появление новых интеллектуально-креативных систем может создать предпосылки для следующего этапа промышленной специализации.
В настоящей книге предлагается рассматривать ноомашиностроение как проектируемую отрасль производства технических систем, специально предназначенных для выполнения и совершенствования интеллектуально-креативных функций.
Его продукцией могут стать исследовательские ноокомпьютеры, персональные НооПК, специализированные инженерные ноомашины, автоматизированные научные комплексы и перспективные пиконоокомпьютеры.
В отличие от традиционного компьютеростроения ноомашиностроение должно ориентироваться не только на производство вычислительных устройств, но и на обеспечение определённого уровня проверяемой интеллектуально-креативной функциональности.
При этом функциональная специфика не отменяет необходимости надёжной аппаратной платформы, стандартизированных интерфейсов, ремонтопригодности, информационной безопасности и экономически устойчивого производства.
3.3.2. Первоначальная промышленная база ноомашиностроения
Первая промышленная стадия не требует обязательного появления принципиально новых физических электронных компонентов.
Производство начальных ноокомпьютеров может опираться на существующие процессоры, графические ускорители, системы памяти, сетевые компоненты и промышленные вычислительные платформы.
Основные инновации первоначально будут сосредоточены в функциональной архитектуре, специализированных программных средствах, интеграции моделирования и экспериментов, а также методах контроля качества результатов.
Это позволяет рассматривать начальное ноомашиностроение как потенциально более доступную промышленную программу, чем немедленное строительство производства совершенно новой пикоэлектронной элементной базы.
В дальнейшем развитие PICO может обеспечить дополнительные аппаратные возможности.
Таким образом, промышленная стратегия должна предусматривать последовательное расширение технических оснований ноомашиностроения.
3.3.3. Автоматизированное проектирование как исходная технологическая база
Современная промышленность уже использует многочисленные средства автоматизированного проектирования.
Существуют системы компьютерного конструирования, инженерного анализа, моделирования, технологической подготовки производства, управления жизненным циклом изделий и организации цифровых производственных процессов.
Они позволяют значительно сократить объём ручных операций и повысить точность инженерной документации.
Однако большинство традиционных систем проектирования предполагает, что основные инженерные цели, критерии и существенные решения задаются человеком.
Интеллектуально-креативные средства создают возможность расширения этого подхода.
Перспективная ноосистема должна не только выполнять заданные расчёты, но и участвовать в формировании новых вариантов конструкций, поиске альтернативных физических решений, анализе противоречий и выборе исследовательских направлений.
Следовательно, возникает возможность перехода от автоматизации инженерных операций к частичной автоматизации инженерного изобретательства.
3.3.4. Интеллектуально-креативное проектирование новых технических систем
Рассмотрим возможный процесс проектирования перспективного электронного устройства.
На первом этапе формулируется функциональная задача.
На втором этапе определяются ограничения по производительности, энергопотреблению, размерам, стоимости и технологической реализуемости.
На третьем этапе ноосистема анализирует существующие решения и выявляет возможные альтернативные физические механизмы.
На четвёртом этапе формируются кандидатные архитектуры.
На пятом этапе выполняется математическое и физическое моделирование.
На шестом этапе проверяются технологические ограничения.
На седьмом этапе выбираются наиболее перспективные варианты для изготовления и испытаний.
На восьмом этапе экспериментальные результаты используются для корректировки моделей и совершенствования дальнейшего проектирования.
Особенность предлагаемой системы заключается в том, что последовательность проектных операций становится не только рабочим процессом, но и самостоятельным предметом оптимизации.
При этом формирование новых инженерных идей должно сопровождаться строгим контролем их физической состоятельности.
3.3.5. Цифровые двойники и автоматизированные экспериментальные системы
Одним из перспективных элементов ноомашиностроения могут стать интегрированные цифровые исследовательские среды.
В них объединяются модели технических объектов, экспериментальные данные, технологические ограничения и средства интеллектуального управления.
Возможна организация непрерывного обмена информацией между цифровой моделью и физическим экспериментом.
Ноосистема предлагает изменение параметров.
Моделирующий комплекс предварительно оценивает его последствия.
Экспериментальная установка проверяет выбранный вариант.
Полученные данные используются для уточнения цифровой модели.
Такая интеграция потенциально способна сократить количество неинформативных экспериментов.
Но эффективность зависит от достоверности моделей, точности измерений и корректности управляющих решений.
Особенно важно, чтобы автоматизированная система не подменяла экспериментальное подтверждение результатами собственного моделирования.
3.3.6. Ноомашины как средства проектирования новых ноомашин
Наиболее существенная перспектива возникает тогда, когда продукция ноомашиностроения начинает использоваться для совершенствования самой отрасли.
Первое поколение ноокомпьютеров может участвовать в разработке более эффективных программных компонентов.
Следующее — в проектировании специализированных аппаратных ускорителей.
Дальнейшие поколения могут использоваться для исследования новых способов интеграции вычислительных блоков, памяти и физической элементной базы.
При успешной реализации PICO появляется возможность создания совместных исследовательских контуров, в которых ноомашины участвуют в проектировании новых электронных элементов, а эти элементы используются в последующих поколениях вычислительных систем.
Однако такой процесс не является автоматически самоускоряющимся.
Он зависит от скорости экспериментов, длительности производства, качества проверки результатов и доступности ресурсов.
Следовательно, важнейшей задачей INM становится экспериментальное установление того, обеспечивает ли каждый следующий цикл разработки измеримое улучшение самой технологии проектирования.
3.3.7. Промышленная структура будущего ноомашиностроения
В случае формирования самостоятельной отрасли может возникнуть многоуровневая промышленная система.
На первом уровне располагаются производители электронной элементной базы.
На втором — разработчики вычислительных модулей и аппаратных архитектур.
На третьем — производители законченных ноокомпьютерных комплексов.
На четвёртом — разработчики специализированных интеллектуально-креативных функций.
На пятом — организации, выполняющие интеграцию ноомашин с научными лабораториями и промышленными предприятиями.
На шестом — системы независимых испытаний, стандартизации и сертификации.
Подобная специализация может снизить барьеры входа для отдельных производителей.
Но одновременно она создаёт риски несовместимости компонентов и зависимости от ограниченного количества поставщиков.
Поэтому открытые интерфейсы и проверяемые стандарты функциональной совместимости должны рассматриваться как важные элементы промышленной стратегии.
3.3.8. Переход к метапромышленности
В долгосрочной перспективе можно выдвинуть гипотезу формирования особого сектора экономики — метапромышленности.
Под этим термином предлагается понимать совокупность производственных и исследовательских организаций, специализирующихся на разработке и совершенствовании технологий создания других технологий.
Её продукцией становятся интеллектуально-креативные машины, автоматизированные исследовательские комплексы, системы проектирования экспериментов, генераторы технологических решений и проверяемые методы совершенствования инженерных процессов.
Таким образом, объектом промышленного производства становится не только конечная техника, но и средства повышения эффективности будущего научно-технологического производства.
Если подобный сектор получит экономически устойчивое развитие, он может стать новым компонентом мировой промышленной структуры.
3.4. Изменение глобальной технологической конкуренции
3.4.1. Технологическая конкуренция как фактор развития мировой экономики
Научно-технологическое превосходство давно стало важнейшим фактором международной экономической конкуренции.
Оно определяет производительность промышленности, возможности создания новых рынков, качество инфраструктуры, развитие информационных систем и потенциал национальных инновационных комплексов.
В современных условиях особое значение приобретают полупроводниковые технологии, искусственный интеллект, вычислительная инфраструктура, передовые материалы и автоматизированные производственные системы.
Однако технологическая конкурентоспособность не сводится к владению отдельными патентами или обладанию определённым количеством вычислительных устройств.
Она зависит от всей системы подготовки специалистов, финансирования исследований, организации производства, коммерциализации инноваций и распространения новых решений.
Концепция Метаразвития предлагает дополнить эту систему новым фактором — эффективностью механизмов воспроизводимого создания технологий.
3.4.2. От конкуренции технологий к конкуренции технологических скоростей
В традиционной модели технологического соперничества важным преимуществом является создание более эффективного продукта раньше конкурентов.
В условиях возможного Метаразвития особое значение может приобрести способность быстрее создавать сами методы разработки новых продуктов.
Возникают два взаимосвязанных уровня конкуренции.
На первом уровне сопоставляются характеристики конкретных устройств, материалов, производственных процессов и интеллектуальных систем.
На втором уровне сравниваются эффективность, скорость, надёжность и экономичность способов создания последующих поколений этих технологий.
Именно второй уровень непосредственно связан с генеральной задачей META.
Однако следует избегать чрезмерно упрощённого понимания технологического опережения.
Более высокая скорость разработки не гарантирует экономического превосходства.
Технология может оказаться слишком дорогой, ненадёжной, ограниченной по масштабу применения или не соответствующей реальному спросу.
Поэтому конкурентоспособность Метаразвития должна определяться совокупностью научных, технологических и экономических характеристик.
3.4.3. Возможность изменения международного распределения инновационных возможностей
Исторически ведущие технологические центры формировались там, где концентрировались капитал, исследовательские университеты, квалифицированные специалисты, производственные предприятия и развитые рынки.
Развитие доступных интеллектуально-креативных инструментов потенциально может изменить значение отдельных факторов.
Небольшие исследовательские группы смогут выполнять более сложный предварительный анализ и проектирование.
Предприятия, не располагающие крупными научными подразделениями, получат дополнительные возможности технического поиска.
Университеты смогут расширять исследовательские программы при ограниченных ресурсах.
Однако полная демократизация научно-технологического производства не является неизбежной.
Создание передовых электронных компонентов, высокоточных материалов и сложных промышленных изделий по-прежнему требует специализированного оборудования, производственных компетенций и значительных инвестиций.
Таким образом, распространение NOO может снизить отдельные интеллектуальные барьеры, но не устранит автоматически технологическое неравенство.
3.4.4. Новые конкурентные преимущества государств и корпораций
Если интеллектуально-креативные системы станут важным элементом научно-технического производства, конкурентоспособность будет всё сильнее зависеть от качества исследовательской инфраструктуры.
Особое значение приобретут доступ к достоверным научным данным, наличие квалифицированных инженерных кадров, возможность проведения экспериментальной проверки, уровень развития автоматизированных лабораторий и эффективность взаимодействия науки с промышленностью.
Может усилиться значение совместимости исследовательских платформ и способности интегрировать различные научные дисциплины.
В то же время крупные компании, контролирующие вычислительные ресурсы, специализированные данные и передовые аппаратные платформы, смогут получать дополнительные структурные преимущества.
Поэтому развитие Метаразвития потенциально создаёт одновременно две противоположные тенденции.
Первая — расширение круга участников научно-технологической деятельности.
Вторая — усиление концентрации критически важных технологических ресурсов.
Фактическое соотношение этих тенденций будет зависеть от конкретной промышленной, научной и конкурентной политики.
3.4.5. Международная кооперация как условие развития сложных технологий
Современные передовые технологии зачастую создаются в результате взаимодействия организаций разных стран.
Это особенно характерно для полупроводниковой промышленности, научного приборостроения, сложного программного обеспечения и исследовательской инфраструктуры.
Программа META–PICO–NOO также предполагает сочетание различных компетенций.
PICO требует фундаментальных физических исследований, материаловедения, электронного приборостроения и технологических испытаний.
NOO требует развития искусственного интеллекта, архитектуры вычислительных систем, математического моделирования и автоматизации экспериментов.
META объединяет эти направления с исследованиями эффективности инновационных процессов и методов технологического проектирования.
Поэтому международная организация INM потенциально может стать инструментом научно-промышленной кооперации.
Однако устойчивость подобных объединений зависит от правил использования результатов, защиты интеллектуальной собственности, распределения затрат и соблюдения национальных законодательств.
3.4.6. Технологический суверенитет и открытая научная кооперация
Одним из сложнейших вопросов будущего станет соотношение технологической самостоятельности и международного сотрудничества.
С одной стороны, государствам и предприятиям необходим надёжный доступ к критически важным технологиям.
С другой стороны, научные исследования развиваются благодаря обмену знаниями, проверке результатов и международной специализации.
Для проектов Метаразвития особенно опасна крайняя изоляция исследовательских систем.
Она может приводить к дублированию затрат, ограничению доступа к знаниям и снижению скорости научной проверки.
Вместе с тем полная зависимость от внешней вычислительной или экспериментальной инфраструктуры может создавать экономические и организационные риски.
Следовательно, перспективная стратегия должна сочетать развитие собственной исследовательской компетентности с открытой кооперацией там, где она технически, экономически и юридически возможна.
3.4.7. Новая структура глобальной технологической конкуренции
При успешной реализации Метаразвития могут сформироваться три уровня международного технологического соперничества.
Первый — конкуренция производителей конкретных технологий.
Второй — конкуренция разработчиков ноомашин, интеллектуально-креативных платформ и новых средств научно-технического проектирования.
Третий — конкуренция систем совершенствования самих исследовательских и технологических процессов.
Последний уровень представляет наиболее существенное стратегическое новшество.
Его эффективность должна измеряться не политическими декларациями о технологическом лидерстве, а воспроизводимыми результатами.
Главным конкурентным преимуществом становится способность создавать новые технические возможности при меньших затратах, высокой достоверности и сокращении полного исследовательско-производственного цикла.
Таким образом, в перспективе Метаразвитие способно изменить критерии глобального технологического лидерства.
3.5. Общественные эффекты и возникающие риски
3.5.1. Возможное расширение интеллектуальных возможностей человека
Одним из важнейших предполагаемых последствий развития ноокомпьютеров является расширение доступности сложных интеллектуальных инструментов.
Исторически многие исследовательские и инженерные возможности были доступны лишь крупным организациям.
Персональные компьютеры изменили ситуацию в области обработки информации.
Массовые НооПК могут создать условия для следующего этапа — персонализации некоторых функций научного анализа, технического проектирования и интеллектуального творчества.
Человек потенциально получит дополнительные инструменты для изучения сложных дисциплин, проверки гипотез, разработки проектов и самостоятельного проведения исследований.
Однако такое расширение возможностей не должно отождествляться с автоматическим ростом человеческой компетентности.
Использование интеллектуальной машины не заменяет необходимость понимать предметную область, оценивать результаты и принимать ответственные решения.
Поэтому общественная ценность НооПК будет зависеть от того, способствует ли его применение развитию самостоятельного мышления или формирует чрезмерную зависимость от автоматизированных ответов.
3.5.2. Преобразование образования и подготовки специалистов
Развитие интеллектуально-креативных вычислительных систем может существенно изменить образование.
Персональные ноокомпьютеры потенциально способны поддерживать индивидуальные исследовательские программы, моделировать сложные физические явления, проверять решения и помогать учащимся выполнять самостоятельные проекты.
Особое значение может приобрести проектно-исследовательская модель обучения.
Учащийся не только изучает готовые знания, но и участвует в постановке исследовательских задач, формировании гипотез и проверке результатов.
Одновременно должны совершенствоваться методы оценки самостоятельности интеллектуальной работы.
Если образовательная система будет измерять только качество готового ответа, она может перестать различать понимание обучающегося и результаты автоматизированного выполнения задания.
Следовательно, развитие НооПК требует изменения не только образовательных инструментов, но и принципов подготовки специалистов.
3.5.3. Трансформация научного и инженерного труда
Автоматизация интеллектуальных операций неизбежно ставит вопрос о будущем профессиональной занятости.
Возможны изменения структуры исследовательских, инженерных, аналитических и управленческих профессий.
Часть рутинных операций будет постепенно автоматизироваться.
Одновременно могут возрастать требования к постановке задач, оценке результатов, междисциплинарной координации и экспериментальной проверке.
Возникнут новые направления профессиональной деятельности, связанные с проектированием ноосистем, верификацией интеллектуально-креативных результатов, организацией автоматизированных лабораторий и управлением исследовательскими платформами.
Однако нельзя заранее утверждать, что создание новых профессий полностью компенсирует сокращение спроса на другие виды труда.
Реальные последствия будут зависеть от темпов внедрения технологий, структуры экономики, образовательной политики и способности работников переходить к новым видам деятельности.
3.5.4. Риск концентрации интеллектуально-технологической власти
Один из наиболее серьёзных рисков связан с концентрацией доступа к вычислительным ресурсам, научным данным и специализированным интеллектуальным системам.
Если наиболее эффективные ноокомпьютеры будут принадлежать ограниченному числу корпораций или государственных организаций, преимущества интеллектуальной автоматизации могут распределяться крайне неравномерно.
Это способно усиливать экономические различия между компаниями, регионами и странами.
Особое значение приобретёт вопрос о доступности научно-технического творчества для небольших организаций и отдельных исследователей.
Поэтому развитие открытых стандартов, совместимых исследовательских платформ и конкурентной среды может стать важным условием общественно полезного Метаразвития.
3.5.5. Риск производства недостоверных знаний
Ускорение генерации научных гипотез создаёт новую проблему.
Интеллектуальные системы способны производить большое количество правдоподобных, но ошибочных объяснений, моделей и технических предложений.
Если рост количества таких результатов будет опережать развитие механизмов проверки, общая эффективность науки может даже снизиться.
Поэтому необходима инфраструктура научной достоверности.
Она должна включать прозрачность исходных данных, документирование исследовательских процедур, независимую воспроизводимость, контроль вычислительных моделей и регистрацию отрицательных результатов.
Особенно важно отделять автоматически сформированные гипотезы от экспериментально подтверждённых научных положений.
Для NOO и META обеспечение достоверности должно стать не второстепенной функцией, а основополагающим принципом архитектуры.
3.5.6. Экологические и энергетические ограничения
Развитие интеллектуальных вычислительных систем может сопровождаться увеличением спроса на вычислительную инфраструктуру, электроэнергию, материалы и системы охлаждения.
Следовательно, технологическое ускорение не обязательно означает уменьшение общего ресурсного потребления.
Напротив, снижение стоимости отдельных вычислений может способствовать расширению масштабов их использования.
Перспективная программа Метаразвития должна учитывать полную энергетическую и экологическую стоимость научно-технической деятельности.
Необходимо оценивать потребление энергии при обучении и эксплуатации интеллектуальных моделей, изготовлении аппаратных компонентов, работе лабораторий и промышленном внедрении результатов.
При этом PICO потенциально может предложить новые способы повышения энергетической эффективности электронных систем.
Но такие преимущества должны подтверждаться измерениями на уровне законченных устройств и производственных процессов.
3.5.7. Риски неконтролируемой автономизации технологического проектирования
Особого внимания требуют системы, способные формировать технические решения и управлять экспериментальными процессами с высокой степенью автономности.
Такие системы могут допускать ошибки при оценке физических ограничений, неправильно интерпретировать результаты и предлагать технически опасные процедуры.
Поэтому развитие ноомашин должно сопровождаться разграничением исследовательских функций и полномочий на выполнение действий в физическом мире.
Автоматизированная генерация гипотез и расчётных предложений не должна автоматически означать разрешение на проведение потенциально опасных экспериментов.
Необходимы механизмы контроля, независимой проверки и прекращения выполнения действий при нарушении установленных условий.
Для высокорисковых применений требуется участие квалифицированных специалистов и соответствие применимым нормативным требованиям.
3.5.8. Неравномерность распределения преимуществ Метаразвития
Даже если Метаразвитие повысит совокупную эффективность мировой науки и промышленности, это не гарантирует равномерного распределения результатов.
Отдельные страны, корпорации и профессиональные группы могут получить преимущества раньше других.
Высокая стоимость первоначального оборудования и доступа к специализированным вычислительным ресурсам может ограничивать распространение технологии.
Поэтому цивилизационные последствия Метаразвития зависят не только от его научно-технической эффективности.
Важную роль будут играть доступность образования, конкуренция, международная кооперация, социальная политика и механизмы поддержки технологического предпринимательства.
3.5.9. Человек в системе Метаразвития
Важнейший философский и общественный вопрос заключается в определении роли человека в будущем научно-технологическом производстве.
Метаразвитие не должно пониматься как обязательное вытеснение человека из процессов научного творчества.
Напротив, перспективная модель может предполагать расширение человеческих возможностей посредством совместной работы с интеллектуально-креативными системами.
Человек определяет общественно значимые цели, формулирует ценностные ограничения, оценивает допустимые последствия и принимает ответственные решения.
Ноомашины предоставляют дополнительные исследовательские возможности, расширяют число рассматриваемых альтернатив и ускоряют проверку сложных технических гипотез.
Такое разделение не является единственно возможным и будет изменяться вместе с развитием вычислительных систем.
Однако сохранение прозрачности, ответственности и человеческого контроля в значимых областях должно оставаться важнейшим условием общественно приемлемого технологического развития.
3.5.10. Цивилизационный смысл Метаразвития
Наиболее глубокое значение проектируемой технологии состоит не только в возможном ускорении научных исследований или создании новых отраслей промышленности.
Метаразвитие ставит вопрос о преобразовании самой способности цивилизации создавать новые знания и технические возможности.
Если развитие подобной системы окажется успешным, человечество сможет получить новые инструменты исследования природных закономерностей, решения сложных инженерных задач, повышения эффективности производства и преодоления отдельных ресурсных ограничений.
Однако соответствующие возможности не должны рассматриваться как гарантированные.
Технологическое развитие не устраняет автоматически социальные конфликты, экономическое неравенство, экологические ограничения и институциональные проблемы.
Следовательно, необходима согласованность технических инноваций с развитием науки, образования, общественных институтов и механизмов ответственности.
Цивилизационная цель Метаразвития должна заключаться не в максимальном ускорении технологических изменений любой ценой, а в повышении способности человечества создавать научно достоверные, экономически эффективные и общественно полезные технологии.
Заключение к главе 3. Метаразвитие как возможная основа новой научно-промышленной цивилизации
Проведённый анализ позволяет сформулировать ряд стратегических выводов.
Первый вывод. Мировая наука потенциально приближается к этапу, на котором существенным фактором исследовательской результативности становится технологическое совершенствование самого процесса получения знаний.
Автоматизированные исследовательские системы и перспективные ноокомпьютеры могут стать инструментами такого преобразования.
Второй вывод. Метаразвитие способно создать предпосылки для новых форм технологического предпринимательства, в которых коммерческим продуктом становится не только отдельное техническое устройство, но и воспроизводимая технология разработки последующих технических решений.
Третий вывод. Ноомашиностроение может сформироваться как специализированное направление производства интеллектуально-креативных вычислительных комплексов, интегрированных с исследовательской и промышленной инфраструктурой.
Четвёртый вывод. Возможная интеграция NOO и PICO создаёт предпосылки для совместного совершенствования вычислительных архитектур, электронной элементной базы и методов научно-технического проектирования.
Пятый вывод. Глобальная технологическая конкуренция может постепенно расширяться от соперничества отдельных продуктов к соперничеству эффективности процессов создания новых технологий.
Шестой вывод. Общественные последствия Метаразвития будут зависеть от доступности новых инструментов, качества образования, надёжности исследовательских систем, распределения экономических преимуществ и эффективности общественного контроля.
Седьмой вывод. Переход от ускорения отдельных научных операций к воспроизводимому совершенствованию методов научно-технического развития представляет самостоятельную исследовательскую задачу.
Именно её решение должно служить главным критерием научно-технологической состоятельности генеральной программы META.
Таким образом, предлагается следующая долгосрочная последовательность преобразований.
На первом этапе развивается интеллектуальная автоматизация отдельных исследовательских и инженерных функций.
На втором этапе возникают интегрированные ноокомпьютеры, обеспечивающие выполнение значительной части научно-технического цикла.
На третьем этапе формируется промышленное производство специализированных ноомашин и исследовательских комплексов.
На четвёртом этапе расширяется интеграция NOO с перспективными физическими технологиями PICO.
На пятом этапе исследуется возможность создания устойчивых контуров совершенствования самих методов разработки новых технологий.
Именно последний этап определяет принципиальное отличие Метаразвития от обычной технологической модернизации.
Традиционная промышленность производит машины, материалы и устройства.
Научно-исследовательские организации создают знания и технические решения.
Ноомашиностроение предполагает производство интеллектуально-креативных систем, предназначенных для выполнения этих функций.
А Метаразвитие ставит задачу совершенствования самих методов, посредством которых возникают последующие поколения знаний и технологий.
В таком понимании генеральная технология META может стать новым исследовательским направлением на пересечении вычислительной техники, искусственного интеллекта, системной инженерии, экономики инноваций и организации научного производства.
Её реализация потребует не только новых вычислительных систем, но и новых методов экспериментальной проверки, экономического анализа и международной научно-промышленной кооперации.
Главная стратегическая перспектива состоит в возможности перехода от стихийного накопления технологических достижений к целенаправленному совершенствованию методов их создания.
От производства новых технологий — к производству средств создания технологий.
От технологического опережения — к проектированию механизмов опережения.
От совершенствования отдельных машин — к совершенствованию самой научно-технологической деятельности.
От ускорения развития — к исследованию возможности устойчивого Метаразвития.
В этой последовательности раскрывается потенциальный экономический и цивилизационный смысл генеральной технологии META как технологии опережения опережения.
*****
Библиография к главе 3. Метаразвитие мировой науки, экономики и промышленности
I. Авторские концептуальные источники: META, PICO, NOO и INM
1. Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. — Лаги сознания, 2026.
Авторская постановка проблемы Метаразвития как генеральной технологии совершенствования методов создания новых технологий. Рассматриваются история вычислительной техники, перспективы пикоэлектроники, ноотехнологий и проекта INM.
2. Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. — Лаги сознания, 2026.
Авторское исследование физических и инженерных предпосылок перехода к перспективной пикоэлектронике, а также возможностей развития PICO как одной из базовых субтехнологий Метаразвития.
3. Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. — Лаги сознания, 2026.
Изложение теоретических основ Метаразвития, его научного статуса, гипотезы опережения опережения, принципов совместного развития PICO и NOO и экспериментальных требований к созданию генеральной технологии META.
II. Научное производство, инновации и экономика технологического развития
4. 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
Фундаментальное эмпирическое исследование динамики производительности научно-исследовательской деятельности. Представляет особый интерес для обоснования необходимости совершенствования методов научного производства.
5. Cockburn I. M., Henderson R., Stern S. The Impact of Artificial Intelligence on Innovation: An Exploratory Analysis // The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda. — Chicago: University of Chicago Press, 2019.
Исследование потенциала искусственного интеллекта как нового универсального метода изобретательства и преобразования организации научно-исследовательской деятельности.
6. Brynjolfsson E., Hitt L. M., Yang S. Intangible Assets: Computers and Organizational Capital // Brookings Papers on Economic Activity. — 2002. — No. 1. — P. 137–199.
Исследование роли организационных изменений и нематериальных активов в реализации экономических преимуществ компьютерных технологий. Важно для анализа зависимости экономической эффективности NOO от организации предприятий.
7. Acemoglu D. The Simple Macroeconomics of AI // Economic Policy. — 2025. — Vol. 40, No. 121. — P. 13–58.
DOI: https://doi.org/10.1093/epolic/eiae042
Анализ возможного макроэкономического влияния искусственного интеллекта. Позволяет разграничивать ускорение отдельных рабочих операций и совокупный экономический эффект технологических изменений.
III. Автоматизация науки и новые формы исследовательского производства
8. 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
Одна из основополагающих работ по автоматизации научного исследования с использованием роботизированных интеллектуальных систем.
9. 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
Экспериментальная демонстрация автоматизированной лаборатории, предназначенной для ускоренного исследования материалов.
10. 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.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Исследование автоматизированной лабораторной системы, объединяющей вычислительное планирование, роботизированные эксперименты и обработку результатов.
IV. Мировая технологическая конкуренция, промышленность и искусственный интеллект
11. OECD. OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2025. — Paris: OECD Publishing, 2025.
************
Глава 4. Долгосрочные сценарии: 2035, 2050 и далее
Введение. Будущее как предмет научно-технологического проектирования
На протяжении всей истории цивилизации будущее техники рассматривалось преимущественно как результат последовательного накопления научных знаний, изобретений, производственных возможностей и организационного опыта.
Каждое новое поколение технологий возникало на основе достижений предшествующего периода, но конкретная траектория развития определялась множеством взаимодействующих факторов: фундаментальными открытиями, экономическими ресурсами, промышленной инфраструктурой, общественными потребностями и международной конкуренцией.
В XXI веке возникли предпосылки для изменения самой логики научно-технологического прогнозирования.
Развитие искусственного интеллекта, автоматизированных лабораторий, новых вычислительных архитектур и средств атомарно-точного управления веществом открывает возможность не только предсказывать отдельные направления технологической эволюции, но и целенаправленно совершенствовать методы создания последующих поколений технологий.
Именно в этом состоит центральная идея генеральной технологии Метаразвития, рассматриваемой в настоящем пятитомном исследовании.
В авторской концепции В. К. Петросяна генеральная технология META формируется посредством взаимосвязанного развития двух субтехнологий: PICO, исследующей новые физические основания электронной техники, и NOO, ориентированной на создание интеллектуально-креативных вычислительных систем.
При этом речь идёт не об автоматическом ускорении любых технологических процессов и не о неизбежном возникновении новых физических возможностей.
Метаразвитие представляет собой исследовательскую и проектную гипотезу: возможно ли создание воспроизводимых технологических механизмов, которые совершенствуют не только конкретные устройства и процессы, но и сами методы разработки новых технологий?
Для оценки этой гипотезы необходимо исследовать различные варианты будущего.
В настоящей главе выделяются три основных сценарных горизонта.
2035 год — горизонт первоначальной технологической проверки. На этом этапе можно оценивать результаты развития исследовательских ноокомпьютеров, автоматизированных лабораторий, гибридных вычислительных архитектур и отдельных экспериментальных направлений PICO.
2050 год — горизонт возможного промышленного преобразования. При благоприятных условиях к этому времени могут сформироваться новые отрасли производства интеллектуально-креативных машин, специализированных электронных компонентов и интегрированных научно-промышленных исследовательских комплексов.
Период после 2050 года — горизонт принципиальной неопределённости. Он включает возможное развитие постпикоэлектронных архитектур, физически специализированных вычислений, новых методов управления веществом и исследования масштабов, выходящих за пределы традиционной атомарной электроники.
Эти горизонты не являются предсказанными датами обязательного достижения определённых технологий.
Они представляют собой контрольные точки долгосрочного сценарного проектирования.
Главная методологическая задача заключается в разграничении трёх классов утверждений:
научно установленных закономерностей и продемонстрированных технических возможностей;
обоснованных технологических тенденций, продолжение которых представляется возможным, но не гарантированным;
долгосрочных исследовательских гипотез, для реализации которых необходимы принципиально новые результаты.
Такое разграничение особенно важно применительно к пикоэлектронике и фемтометровым исследованиям, где переход между пространственными масштабами может сопровождаться качественным изменением физических механизмов.
4.1. Эволюционный сценарий
4.1.1. Содержание эволюционного сценария
Эволюционный сценарий предполагает продолжение совершенствования существующих технологий без возникновения принципиально нового универсального механизма Метаразвития.
В рамках этого сценария мировая микроэлектроника развивается посредством усложнения транзисторных структур, трёхмерной интеграции, новых полупроводниковых материалов, специализированных вычислительных ускорителей и совершенствования технологических процессов.
Искусственный интеллект становится всё более распространённым инструментом научно-технической деятельности, но преимущественно выполняет ограниченные специализированные функции.
Научное производство ускоряется в отдельных областях, однако общий процесс создания технологий продолжает зависеть от человеческих исследовательских коллективов, экспериментальной инфраструктуры и традиционных промышленных институтов.
Эволюционный сценарий не является сценарием застоя.
Напротив, он допускает значительный рост вычислительных возможностей, появление новых материалов и развитие высокоавтоматизированных производственных систем.
Его главная особенность состоит в том, что совершенствование методов технологического развития остаётся преимущественно локальным и не превращается в устойчивую интегрированную генеральную технологию.
4.1.2. Микроэлектроника на горизонте 2035 года
К 2035 году наиболее вероятным направлением дальнейшего развития полупроводниковой промышленности остаётся сочетание усовершенствованных кремниевых технологий и различных форм гетерогенной интеграции.
Современные международные технологические дорожные карты рассматривают увеличение плотности функциональных элементов не только за счёт уменьшения отдельных размеров, но и посредством вертикального размещения устройств, интеграции нескольких кристаллов и специализации вычислительных структур.
Особое значение приобретает трёхмерная организация памяти и логических блоков.
Продолжается исследование двумерных полупроводников, новых диэлектриков, туннельных устройств и альтернативных механизмов переключения.
Однако промышленное внедрение принципиально новых элементов сталкивается с проблемами воспроизводимости изготовления, устойчивости параметров, управления дефектами и себестоимости.
В результате даже технологически перспективные лабораторные устройства могут длительное время сосуществовать с традиционной CMOS-электроникой.
К 2035 году можно ожидать дальнейшего усложнения архитектуры вычислительных систем, но нет достаточных оснований считать неизбежным полный отказ от современных полупроводниковых технологий.
4.1.3. Искусственный интеллект и научное производство к 2035 году
В эволюционном сценарии интеллектуальные вычислительные системы получают широкое применение в научных исследованиях.
Они используются для анализа публикаций, поиска закономерностей, моделирования, проектирования экспериментов и разработки программных средств.
Распространяются автоматизированные лаборатории, объединяющие вычислительное планирование и экспериментальные установки.
В инженерной практике совершенствуются интеллектуальные средства проектирования и проверки технических решений.
Однако основная организационная структура научной деятельности сохраняется.
Исследовательские коллективы формулируют цели, обеспечивают достоверность результатов, организуют эксперименты и принимают решения о практическом внедрении.
Автоматизация отдельных операций может значительно ускорять исследовательскую работу, но не обязательно формирует механизм устойчивого ускорения последующих технологических поколений.
Именно это обстоятельство отличает эволюционный сценарий от сценария успешного Метаразвития.
4.1.4. Эволюционный сценарий на горизонте 2050 года
К середине XXI века в рамках данного сценария возможно формирование высокоразвитой гибридной вычислительной инфраструктуры.
Она может включать традиционные электронные процессоры, специализированные ускорители искусственного интеллекта, фотонные межсоединения, отдельные нейроморфные системы и квантовые вычислительные комплексы для ограниченного круга задач.
Компьютерные системы будут всё теснее интегрироваться с промышленными процессами.
Расширится применение цифровых двойников, роботизированного производства и автономных систем управления.
Научные лаборатории могут стать значительно более автоматизированными.
Тем не менее принципиальная структура технологического прогресса сохранит зависимость от последовательного преодоления физических, инженерных и экономических ограничений.
Ускорение отдельных вычислений не устранит необходимость длительного создания производственного оборудования, проверки материалов, сертификации устройств и строительства промышленной инфраструктуры.
4.1.5. Экономические последствия эволюционного сценария
В этом варианте будущего рост производительности обеспечивается постепенным внедрением многочисленных специализированных инноваций.
Интеллектуальные системы уменьшают затраты на отдельные категории труда.
Автоматизированное проектирование повышает эффективность инженерных организаций.
Новые электронные компоненты позволяют совершенствовать оборудование и цифровую инфраструктуру.
Однако стоимость передовых технологических производств может оставаться высокой.
Увеличение сложности электронных устройств способно сопровождаться концентрацией промышленного капитала.
Высокотехнологичные отрасли продолжат зависеть от ограниченного круга производителей оборудования, материалов и специализированных компонентов.
Таким образом, эволюционный сценарий обеспечивает продолжение технического прогресса, но не гарантирует качественного изменения механизма его воспроизводства.
4.1.6. Значение эволюционного сценария для программы META
Эволюционный сценарий необходимо рассматривать как базовый сравнительный вариант.
Его задача — показать, каких результатов мировая наука и промышленность способны достигать посредством дальнейшего развития существующих методов.
Без такого сравнения невозможно объективно оценить эффективность предлагаемой технологии Метаразвития.
Если проект META не обеспечивает измеримого преимущества перед эволюционным развитием, утверждение о возникновении нового технологического уровня будет недостаточно обоснованным.
Следовательно, эволюционный сценарий выполняет важнейшую методологическую функцию — создаёт базу для проверки гипотезы опережения опережения.
4.2. Сценарий успешного Метаразвития
4.2.1. Основная гипотеза сценария
Сценарий успешного Метаразвития предполагает, что исследования NOO приводят к созданию интеллектуально-креативных систем, обеспечивающих воспроизводимое повышение эффективности полного научно-технического цикла.
Одновременно PICO формирует новые физические возможности электронной техники, которые могут использоваться для повышения эффективности этих систем.
Наиболее важный этап наступает тогда, когда совершенствование интеллектуально-креативных машин начинает ускорять разработку последующих поколений аппаратных технологий, а новые аппаратные технологии, в свою очередь, повышают возможности самих ноомашин.
Возникает замкнутый контур взаимного совершенствования.
Однако наличие такого контура ещё не означает бесконечного или экспоненциального ускорения.
Для реального Метаразвития необходимо доказать, что повторные циклы обеспечивают устойчивый положительный результат при учёте всех дополнительных затрат.
4.2.2. Горизонт 2035 года: исследовательские ноомашины первого поколения
В оптимистическом, но допускающем инженерную проверку варианте к 2035 году могут появиться экспериментальные ноокомпьютеры, предназначенные для относительно широкого круга научно-технических задач.
Первоначально их целесообразно создавать на традиционной элементной базе.
Такие системы должны объединять генерацию исследовательских гипотез, математическое моделирование, логическую проверку, планирование экспериментов и накопление воспроизводимых результатов.
Принципиально важным достижением станет доказательство способности системы улучшать собственные исследовательские методы.
Например, после серии экспериментов ноокомпьютер должен не только уточнять модель изучаемого материала, но и предлагать более эффективный способ проведения следующих исследований.
При этом предложенное улучшение должно проходить независимую экспериментальную проверку.
Для первоначального подтверждения Метаразвития требуется показать, что серия последовательных исследовательских циклов обеспечивает преимущество по сравнению с контрольной исследовательской системой.
Таким образом, главный критерий к 2035 году — не количество созданных ноомашин, а объективное подтверждение их метатехнологических возможностей.
4.2.3. Формирование исследовательско-промышленной платформы INM
При подтверждении эффективности первых ноокомпьютеров может начаться расширение проекта International NooMachines.
На первоначальном этапе INM способен объединять специализированные лаборатории, разработчиков программно-аппаратных систем, производителей электронных компонентов и научные организации.
Главная задача такого объединения — формирование воспроизводимой технологической инфраструктуры.
В её состав могут входить стандартизированные ноокомпьютерные архитектуры, библиотеки научных моделей, экспериментальные комплексы, специализированные базы знаний и системы независимой проверки результатов.
Особое значение имеет создание открытых протоколов взаимодействия между вычислительными и экспериментальными компонентами.
Без технической совместимости отдельных элементов промышленное масштабирование NOO окажется затруднительным.
Таким образом, проект INM должен развиваться не только как совокупность исследовательских разработок, но и как система технологической стандартизации, испытаний и промышленной кооперации.
4.2.4. Горизонт 2050 года: возможное становление ноомашиностроения
При благоприятном развитии к 2050 году может сформироваться специализированная промышленность производства интеллектуально-креативных машин.
Её продукцией станут исследовательские ноокомпьютеры, персональные НооПК, инженерные ноомашины, автоматизированные научные комплексы и специализированные системы технологического проектирования.
Вместо продажи исключительно вычислительной мощности производители смогут предлагать функционально проверяемые средства создания научных и инженерных результатов.
Например, специализированная ноомашина может предназначаться для поиска новых материалов, другая — для проектирования электронных устройств, третья — для автоматизированной подготовки исследовательских экспериментов.
Экономическая ценность таких устройств будет определяться не абстрактным уровнем их интеллектуальности, а измеримыми результатами.
Если ноомашина сокращает стоимость разработки конкретного класса технологий и обеспечивает необходимую достоверность результатов, возникает основа для промышленного спроса.
Именно такая воспроизводимая полезность может стать фундаментом будущего ноомашиностроения.
4.2.5. Интеграция PICO и NOO к середине XXI века
В сценарии успешного Метаразвития исследования перспективной пикоэлектроники постепенно переходят от отдельных физических демонстраций к созданию функциональных компонентов.
Первые результаты могут использоваться в гибридных вычислительных системах совместно с традиционными полупроводниковыми технологиями.
Наиболее вероятным способом внедрения новых устройств является последовательная специализация.
Новые компоненты сначала должны демонстрировать преимущества в ограниченных задачах: хранении информации, переключении электронных состояний, выполнении определённых вычислительных операций или передаче сигналов.
Лишь после подтверждения преимуществ на системном уровне возможно расширение их промышленного применения.
В этом случае ноокомпьютеры смогут участвовать в разработке перспективных электронных структур, а новые структуры — применяться для совершенствования последующих поколений ноомашин.
Такое взаимодействие является центральной технической гипотезой META–PICO–NOO.
4.2.6. Горизонт после 2050 года: переход к системам проектирования технологического развития
За пределами середины XXI века успешное Метаразвитие может приобрести более широкое значение.
Потенциально возникнут интеллектуально-креативные комплексы, предназначенные не только для разработки отдельных машин и материалов, но и для исследования способов создания новых технологий.
Объектом их деятельности станет сам научно-технический процесс.
Возможно развитие систем, анализирующих ограничения существующих исследовательских методов, предлагающих новые экспериментальные стратегии и оценивающих преимущества альтернативных технологических платформ.
Однако любые подобные системы сохранят зависимость от фундаментальных физических закономерностей и реальных ресурсных ограничений.
Они не смогут отменить требования экспериментальной проверки или произвольно изменять законы природы.
Поэтому даже успешное Метаразвитие следует понимать как расширение способности человечества находить и реализовывать новые технические возможности, а не как достижение неограниченного технического могущества.
4.2.7. Экономическая специфика успешного Метаразвития
В экономическом отношении наиболее существенным результатом станет возможное снижение полной стоимости создания новых технологий.
Преимущество должно проявляться не только в сокращении времени вычислений, но и в повышении эффективности научно-технических программ.
Если интеллектуально-креативная система позволяет проводить меньше неинформативных экспериментов, быстрее выявлять физически несостоятельные решения и лучше организовывать исследовательскую работу, это может уменьшать совокупные затраты.
Однако эффект необходимо оценивать с учётом стоимости самой системы.
При расчёте должны учитываться разработка и эксплуатация ноокомпьютеров, энергопотребление, экспериментальная инфраструктура, квалифицированный персонал и независимая проверка результатов.
Только положительный итоговый экономический эффект будет свидетельствовать о промышленной состоятельности Метаразвития.
4.2.8. Принцип опережения опережения
Особое место в авторской концепции занимает идея опережения опережения.
Под ней предлагается понимать не просто способность создавать технологии быстрее конкурентов, а способность совершенствовать методы достижения последующего технологического превосходства.
В результате появляется возможность нескольких последовательных уровней повышения эффективности.
На первом уровне создаётся более совершенная технология.
На втором совершенствуется метод её разработки.
На третьем совершенствуется способ разработки новых методов технологического проектирования.
Именно переход между этими уровнями составляет наиболее радикальную часть гипотезы Метаразвития.
Однако для научного признания подобного механизма необходимо показать, что улучшения являются реальными, воспроизводимыми и сохраняются при расширении круга исследовательских задач.
Без выполнения этого требования опережение опережения останется философско-технологической концепцией, а не установленной производственной закономерностью.
4.3. Ограничения и возможные технологические тупики
4.3.1. Необходимость анализа неблагоприятных сценариев
Научно-технологическое прогнозирование должно учитывать не только благоприятные варианты будущего, но и обстоятельства, способные ограничить или остановить развитие отдельных направлений.
История техники показывает, что многие перспективные концепции не превращались в массовые технологии.
Причинами становились физическая невозможность, высокая стоимость, недостаточная надёжность, отсутствие производственных методов или появление более эффективных альтернатив.
Программа Метаразвития также не освобождена от подобных рисков.
Более того, интеграция нескольких сложных технологических направлений может создавать дополнительные ограничения, связанные с их взаимной зависимостью.
4.3.2. Физические пределы электронной миниатюризации
Одним из наиболее очевидных ограничений является атомарная структура вещества.
Размеры атомов и межатомные расстояния задают характерные масштабы, на которых традиционное представление о непрерывно уменьшаемой транзисторной структуре перестаёт быть достаточным.
По мере уменьшения размеров электронных компонентов усиливается значение квантового туннелирования, атомарных дефектов, поверхностных эффектов, электрических флуктуаций и тепловой нестабильности.
Следовательно, переход к пикометровым исследованиям не может рассматриваться как простое продолжение уменьшения размеров обычных транзисторов.
Могут потребоваться новые физические принципы организации функциональных элементов.
Некоторые решения окажутся применимыми только при низких температурах.
Другие будут ограничены скоростью переключения или сложностью считывания информации.
Третьи могут быть пригодны для лабораторных демонстраций, но неприемлемы для массового производства.
4.3.3. Энергетические ограничения вычислений
Увеличение вычислительных возможностей сопровождается необходимостью обеспечивать электропитание, охлаждение и эффективный обмен данными.
Даже если отдельный вычислительный элемент становится более экономичным, общее энергопотребление системы может возрастать вследствие увеличения количества элементов и интенсивности использования.
Фундаментальные исследования связи информации и термодинамики показывают, что вычисления представляют собой физический процесс.
Однако термодинамические ограничения нельзя механически превращать в единый абсолютный предел энергопотребления всякой вычислительной операции.
Величина реальных потерь зависит от логической архитектуры, способа хранения информации, обратимости операций и конкретных физических механизмов.
Для перспективных ноокомпьютеров важно оценивать не только энергию отдельного переключения, но и полные затраты на получение проверенного исследовательского результата.
4.3.4. Ограничения искусственного интеллекта и ноокомпьютеров
Развитие интеллектуальных систем сопровождается принципиальными методологическими проблемами.
Система может генерировать правдоподобные, но недостоверные научные утверждения.
Она может использовать недостаточно обоснованные модели или неправильно оценивать неопределённость.
Успешное выполнение одного класса задач не гарантирует переноса способности на принципиально иную предметную область.
Кроме того, автоматическое совершенствование исследовательских процедур может столкнуться с ограничениями сложности проверки собственных улучшений.
Возникает возможность ситуации, в которой система генерирует новые методы быстрее, чем способна доказать их корректность.
Поэтому необходимы независимые процедуры экспериментальной и формальной проверки.
4.3.5. Возможный тупик программы PICO
Один из неблагоприятных сценариев предполагает, что отдельные перспективные пикоэлектронные эффекты будут продемонстрированы экспериментально, но не обеспечат достаточных преимуществ для промышленного использования.
Например, функциональный элемент может обладать чрезвычайно малыми размерами, но требовать слишком сложного оборудования для управления.
Другой элемент может демонстрировать необычные электронные свойства, но оказаться недостаточно устойчивым.
Третий — иметь преимущества при низких температурах, которые исчезают при обычных условиях эксплуатации.
В таком случае PICO сохранит научную ценность, но не сформирует самостоятельную массовую промышленную платформу.
Это не означает прекращения NOO.
Ноокомпьютеры могут продолжать развиваться на традиционной или альтернативной элементной базе.
Таким образом, организационная независимость PICO и NOO представляет важное условие устойчивости всей программы Метаразвития.
4.3.6. Возможный тупик программы NOO
Обратная ситуация возникает, если интеллектуальные системы продолжают совершенствоваться, но не демонстрируют способности к устойчивому улучшению собственных исследовательских методов.
Тогда возможно создание высокоэффективных средств автоматизации науки и инженерного проектирования без возникновения полноценной технологии Метаразвития.
Такие системы будут иметь значительную практическую ценность.
Однако их функциональность останется ограниченной уровнем специализированной автоматизации исследовательских процессов.
Поэтому необходимо заранее предусмотреть критерии, позволяющие признать как подтверждение, так и опровержение центральных гипотез NOO.
4.3.7. Экономические и институциональные технологические тупики
Даже физически реализуемая технология может не получить промышленного распространения.
Причинами становятся чрезмерная капиталоёмкость, отсутствие стандартизации, недостаточная надёжность, высокая стоимость обслуживания и ограниченный спрос.
Для ноомашиностроения особое значение имеет доступность вычислительных компонентов и экспериментальной инфраструктуры.
Для PICO — возможность воспроизводимого изготовления новых элементов.
Для META — наличие объективных критериев оценки экономической эффективности.
Таким образом, научное открытие, экспериментальный прототип и промышленная технология представляют три различных уровня достижения.
Переход между ними никогда не гарантирован автоматически.
4.4. Пикоэлектроника как новая промышленная платформа
4.4.1. Условия перехода от научной концепции к промышленной платформе
Пикоэлектроника сможет приобрести статус новой промышленной платформы только при выполнении определённых условий.
Прежде всего необходимо выявить физические эффекты, пригодные для воспроизводимого управления информационными состояниями или выполнения других полезных электронных функций.
Далее требуется разработать устойчивые функциональные элементы.
Следующий этап включает создание методов их интеграции, измерения и подключения к существующей электронной инфраструктуре.
Особое значение имеют технологическая воспроизводимость, надёжность, промышленный выход годных изделий и экономическая целесообразность.
Следовательно, новая промышленная платформа возникает не в момент демонстрации отдельного физического эффекта.
Она формируется тогда, когда появляется воспроизводимая система материалов, устройств, производственных процессов, методов испытаний и практически полезных применений.
4.4.2. От атомарно-точных структур к новым функциональным элементам
Одним из перспективных направлений остаётся использование атомарно-точного управления веществом.
Такие методы позволяют исследовать электронные состояния отдельных атомов, молекул и искусственно сформированных структур.
Однако точность позиционирования не равнозначна размеру функционального элемента.
Устройство, параметры которого управляются с субангстремной точностью, не обязательно имеет пикометровые размеры.
Это различие принципиально важно.
В рамках PICO могут исследоваться структуры, электронные свойства которых существенно зависят от пикометровых изменений геометрии.
При этом сами устройства могут сохранять атомарные, молекулярные или нанометровые размеры.
Таким образом, промышленно значимая пикоэлектроника может возникнуть как технология пикометровой точности управления определёнными физическими параметрами, а не обязательно как совокупность устройств с буквальными размерами в один пикометр.
4.4.3. Первоначальные промышленные применения
Наиболее реалистичный путь формирования промышленной платформы начинается со специализированных применений.
Перспективными объектами исследований могут стать высокочувствительные сенсоры, устройства хранения информации, новые типы переключающих элементов, квантово-инженерные структуры и функциональные компоненты специализированных вычислителей.
Особый интерес представляют устройства, в которых управляемые электронные состояния определяют полезные функции.
Однако конкретные преимущества должны устанавливаться относительно лучших существующих альтернатив.
Если новое устройство существенно сложнее в производстве и эксплуатации, его миниатюрность не является достаточным основанием для промышленного внедрения.
4.4.4. Гибридная интеграция как наиболее вероятный первоначальный путь
Создание полностью новой электронной промышленности потребовало бы огромных капитальных вложений.
Поэтому целесообразно рассматривать первоначальное внедрение PICO посредством гибридной интеграции.
Новые компоненты могут объединяться с традиционной CMOS-электроникой, используя существующие системы питания, управления и обработки информации.
Такой подход позволяет проверять отдельные преимущества без необходимости немедленной замены всей промышленной инфраструктуры.
Он также уменьшает зависимость успешности проекта от одновременного решения множества технологических задач.
Возможность гибридной интеграции имеет особое значение для первых пиконоокомпьютеров.
4.4.5. Промышленный горизонт 2050 года
К 2050 году при успешном развитии исследовательской программы PICO возможно появление коммерчески применимых семейств новых электронных компонентов.
В оптимистическом сценарии они могут использоваться в специализированных вычислительных системах, измерительной аппаратуре, научных установках и перспективных ноомашинах.
Однако переход к массовому использованию будет зависеть от нескольких факторов.
Необходимо обеспечить преимущества по производительности, энергопотреблению, надёжности или стоимости.
Потребуются стандарты проектирования и испытаний.
Должны сформироваться производственные цепочки поставок.
Необходимо также доказать совместимость новых элементов с промышленными архитектурами.
Поэтому даже к середине века новая пикоэлектроника может существовать преимущественно в виде специализированной отрасли, не заменяя традиционную полупроводниковую промышленность.
Такой результат также может представлять значительный научный и экономический успех.
4.4.6. Пикоэлектроника в структуре мировой промышленности
Если промышленная платформа PICO окажется жизнеспособной, вокруг неё может сформироваться новая система специализации.
Возникнут производители новых материалов, разработчики атомарно-точных технологических процессов, изготовители специализированных функциональных элементов, поставщики измерительного оборудования и организации проектирования гибридных вычислительных систем.
Важное место займут методы метрологии.
По мере усложнения электронных структур точность измерения становится критически значимым производственным фактором.
Особенно это относится к устройствам, функциональность которых зависит от малых изменений атомарной геометрии.
Таким образом, развитие PICO потенциально может стимулировать не только новые электронные устройства, но и соответствующую индустрию высокоточных измерений и технологического контроля.
4.5. Постпикоэлектронный и фемтометровый исследовательский горизонты
4.5.1. Почему необходимо исследовать горизонты за пределами пикоэлектроники
История науки показывает, что переход к новым пространственным масштабам часто сопровождается открытием принципиально иных физических закономерностей.
Микроскопическое исследование вещества привело к развитию атомной и квантовой физики.
Изучение атомных ядер сформировало ядерную физику.
Исследование структуры элементарных частиц открыло ещё более глубокие уровни описания материи.
Поэтому концепция долгосрочного Метаразвития не должна ограничиваться одним заранее выбранным классом электронных структур.
Однако переход к меньшим масштабам нельзя рассматривать как универсальный способ повышения вычислительной производительности.
Каждый физический масштаб характеризуется собственными механизмами взаимодействия, устойчивости и управления.
Следовательно, постпикоэлектронный горизонт требует самостоятельной научной постановки задачи.
4.5.2. Фемтометровый масштаб и его физическое содержание
Фемтометр представляет собой одну квадриллионную долю метра.
Это характерный масштаб ядерных размеров и ряда процессов физики элементарных частиц.
Он существенно меньше типичных атомных размеров.
Следовательно, переход от пикометровых исследований к фемтометровым связан не с обычной дальнейшей миниатюризацией электронных устройств, а с обращением к физическим явлениям ядерного и субъядерного уровня.
На этом масштабе существенную роль играют сильное ядерное взаимодействие, квантовые состояния нуклонов и другие процессы, не сводимые к традиционной электронной схемотехнике.
Поэтому термин «фемтоэлектроника» не должен автоматически обозначать транзисторы, уменьшенные до ядерных размеров.
Такая интерпретация не имеет достаточного физического обоснования.
Более корректно рассматривать фемтометровый горизонт как исследование возможности использования отдельных ядерных и субъядерных состояний либо соответствующих физических эффектов для новых способов хранения, преобразования или передачи информации.
4.5.3. Принципиальное различие атомарной и ядерной технологических платформ
Атомарные электронные устройства опираются прежде всего на управление электронными состояниями и электромагнитными взаимодействиями.
Ядерные процессы обладают существенно иной физической структурой.
Характерные энергетические масштабы многих ядерных возбуждений значительно превосходят масштабы, типичные для обычной полупроводниковой электроники.
Кроме того, управление ядерными состояниями может требовать специализированных источников излучения, высокоточных измерительных систем и особых условий экспериментальной работы.
Возникают проблемы безопасности, стабильности, считывания информации и энергетической эффективности.
Поэтому непосредственный перенос методов электронного приборостроения на фемтометровые масштабы нельзя считать технологически обоснованным.
4.5.4. Возможные направления исследований
Несмотря на фундаментальные трудности, исследования ядерных и субъядерных процессов могут иметь значение для будущей информационной техники.
Возможные направления включают высокоточную спектроскопию ядерных состояний, методы управления спинами, исследования ядерных переходов, развитие квантовых сенсоров и создание новых метрологических технологий.
Некоторые подобные направления уже развиваются в современной физике.
Однако их существование не означает появления полноценной фемтометровой вычислительной платформы.
Для этого потребовалось бы продемонстрировать воспроизводимые информационные операции, возможность управления состояниями, устойчивость результатов и практические преимущества по сравнению с альтернативными технологиями.
4.5.5. Может ли существовать фемтометровая вычислительная техника?
Вопрос о фемтометровых вычислениях следует разделить на несколько самостоятельных научных проблем.
Первая заключается в возможности кодирования информации в физических состояниях, связанных с ядерными процессами.
Вторая — в возможности управляемого преобразования таких состояний.
Третья — в возможности надёжного считывания информации.
Четвёртая — в построении масштабируемых вычислительных архитектур.
Пятая — в обеспечении приемлемой стоимости, скорости и энергетической эффективности.
Даже положительное решение первых трёх задач не гарантирует создания полноценного компьютера.
Для вычислительной платформы требуется системная интеграция элементов и наличие практически полезных алгоритмов или физических вычислительных процедур.
Поэтому фемтометровая вычислительная техника должна рассматриваться как крайне отдалённая исследовательская гипотеза.
4.5.6. Постпикоэлектронное развитие не обязательно означает дальнейшее уменьшение размеров
Одним из наиболее важных выводов является необходимость отказаться от представления о будущем вычислений как о бесконечной последовательности уменьшения пространственного масштаба.
Развитие может происходить посредством изменения принципов обработки информации.
Возможны фотонные, квантовые, нейроморфные, аналоговые, химические и другие специализированные архитектуры.
Некоторые из них могут использовать элементы, значительно превышающие размеры традиционных транзисторов.
При этом они потенциально способны обеспечивать преимущества для определённых задач.
Следовательно, постпикоэлектронная эволюция может иметь не столько пространственный, сколько функциональный характер.
Важнейшим направлением становится поиск новых физических способов реализации вычислительных операций.
4.5.7. Роль NOO в исследовании отдалённых физических горизонтов
Одним из возможных применений будущих ноокомпьютеров станет систематический анализ физических принципов, ранее не использовавшихся в вычислительной технике.
Такие системы могут объединять данные различных разделов физики, исследовать альтернативные способы представления информации, моделировать новые структуры и предлагать экспериментальные процедуры.
Особенно важна возможность выявлять физические противоречия и ограничения до проведения дорогостоящих экспериментов.
Однако никакой уровень интеллектуальной автоматизации не гарантирует существования неизвестных физических эффектов, пригодных для вычислений.
NOO способна расширять эффективность научного поиска, но не создавать по произвольному требованию новые законы природы.
Таким образом, значение Метаразвития на постпикоэлектронном горизонте заключается в совершенствовании методов фундаментального исследования, а не в обещании обязательного появления фемтометровых компьютеров.
4.5.8. Горизонт после 2050 года и пределы предсказуемости
После середины XXI века неопределённость технологических прогнозов существенно возрастает.
Даже при наличии подробных дорожных карт невозможно достоверно установить последовательность будущих фундаментальных открытий.
Поэтому долгосрочное проектирование должно ориентироваться не столько на заранее назначенные даты появления конкретных устройств, сколько на создание исследовательских условий.
К ним относятся развитие фундаментальной физики, экспериментальной метрологии, материаловедения, вычислительного моделирования и интеллектуально-креативных средств научного поиска.
При таком подходе постпикоэлектронный и фемтометровый горизонты становятся не обещанием конкретной технологии, а программой расширения пространства научно проверяемых возможностей.
4.6. Критические условия реализации проектируемого будущего
4.6.1. Необходимость перехода от концепции к проверяемой программе
Для превращения Метаразвития в научно-технологическую программу недостаточно сформулировать общую идею опережения опережения.
Необходимо разработать систему экспериментальных критериев, позволяющих установить, действительно ли новая организация исследований обеспечивает устойчивые преимущества.
Прежде всего следует определить функциональные требования к первым ноокомпьютерам.
Далее необходимо создать независимые методы проверки их исследовательских результатов.
Следующий этап предусматривает сравнительные эксперименты между традиционными и ноокомпьютерными методами исследования.
Только после этого возможно обоснованное расширение проекта INM.
4.6.2. Первое условие — доказательство научно-технологической результативности NOO
Главный критерий состоятельности NOO — способность обеспечивать воспроизводимое повышение эффективности интеллектуально-креативной деятельности.
Причём необходимо оценивать не только отдельные операции, но и полный исследовательский цикл.
Результаты должны проверяться на различных типах задач.
Особое значение приобретает исследование способности ноомашин совершенствовать собственные методы работы.
Если такие улучшения не подтверждаются, система может оставаться полезным инструментом научной автоматизации, но её нельзя считать доказанным механизмом Метаразвития.
4.6.3. Второе условие — физическая реализуемость новых компонентов PICO
Для PICO необходима самостоятельная программа экспериментальных исследований.
Она должна включать изучение перспективных физических эффектов, разработку функциональных элементов, анализ устойчивости состояний, измерение энергетических характеристик и оценку производственной реализуемости.
Особенно важно сравнение с существующими компонентами.
Новая физическая структура не становится технологически перспективной только потому, что имеет необычные свойства или чрезвычайно малые размеры.
Её преимущество должно подтверждаться в конкретных функциональных применениях.
4.6.4. Третье условие — интеграция PICO и NOO без взаимной технологической блокировки
Одним из важных организационных принципов должна стать относительная самостоятельность двух субтехнологий.
NOO необходимо развивать на доступной элементной базе.
PICO следует исследовать независимо от сроков появления универсальных интеллектуально-креативных машин.
Интеграция должна происходить по мере возникновения проверенных результатов.
Это позволит избежать ситуации, когда задержка одной исследовательской программы останавливает другую.
Вместе с тем необходимо формировать общие исследовательские задачи, стандарты взаимодействия и методы оценки совместного эффекта.
4.6.5. Четвёртое условие — экономическая состоятельность
Новая технологическая система должна подтверждать не только физическую и функциональную работоспособность, но и экономическую полезность.
Для этого необходимо оценивать стоимость разработки, эксплуатации, обслуживания и масштабирования.
Особое значение имеет полная стоимость получения проверенного научно-технического результата.
Если интеллектуально-креативная система требует чрезмерных затрат, её преимущества могут оказаться ограниченными.
Следовательно, экономическая результативность должна стать самостоятельным критерием реализации META.
4.6.6. Пятое условие — промышленная воспроизводимость
Лабораторный успех не гарантирует промышленного применения.
Для перехода к массовому производству необходимы стандарты, технологические процессы, системы контроля качества и стабильные цепочки поставок.
Особенно сложной эта задача может оказаться для перспективных физических компонентов PICO.
Ноомашиностроение также потребует стандартизации функциональных требований и методов испытаний.
Важнейшим условием становится создание промышленной инфраструктуры, позволяющей воспроизводить полученные результаты в различных организациях.
4.6.7. Шестое условие — достоверность и безопасность
Интеллектуально-креативные системы могут существенно увеличивать количество предлагаемых технических решений.
Но это повышает требования к контролю их достоверности.
Необходимо предусмотреть независимую проверку, документирование исследовательских процедур, защиту исходных данных и разграничение полномочий автоматизированных систем.
Особенно важно контролировать действия, связанные с физическими экспериментами и управлением промышленным оборудованием.
Таким образом, развитие META должно сопровождаться совершенствованием механизмов научной и инженерной ответственности.
4.6.8. Седьмое условие — международная исследовательская кооперация
Сложность программы Метаразвития предполагает взаимодействие специалистов различных дисциплин.
PICO требует объединения физических исследований, материаловедения, электронной инженерии и метрологии.
NOO объединяет искусственный интеллект, вычислительную архитектуру, математику, теорию научного исследования и инженерное проектирование.
META требует дополнительных компетенций в системном анализе, экономике инноваций и организации технологического развития.
Поэтому проект INM потенциально может выступить международной платформой междисциплинарных исследований.
Однако результативность такой платформы будет зависеть от прозрачности организации, проверяемости результатов и согласования прав участников.
4.6.9. Восьмое условие — адаптивное долгосрочное управление
Технологические прогнозы неизбежно содержат неопределённость.
Поэтому программу META–PICO–NOO необходимо строить как адаптивную систему.
Она должна регулярно пересматривать исследовательские приоритеты на основе экспериментальных результатов.
При появлении новых физических возможностей могут усиливаться соответствующие направления.
При выявлении устойчивых ограничений ресурсы следует перераспределять.
Особенно важно предусматривать прекращение исследований, которые не демонстрируют достаточной перспективности после согласованной программы проверки.
Такой подход позволяет избежать превращения долгосрочной технологической концепции в систему неизменяемых прогнозов.
4.6.10. Девятое условие — система контрольных рубежей
Для практического проектирования будущего целесообразно сформировать несколько последовательных рубежей.
До 2035 года необходимо сосредоточиться на разработке экспериментальных ноокомпьютеров, количественной оценке их исследовательской эффективности и проверке отдельных перспективных направлений PICO.
В период 2035–2050 годов, при наличии подтверждённых результатов, возможно развитие специализированного ноомашиностроения, массовых НооПК, автоматизированных исследовательских комплексов и гибридных пиконоокомпьютерных архитектур.
После 2050 года исследования могут быть направлены на более глубокую интеграцию интеллектуально-креативных и физических вычислительных технологий, совершенствование метаисследовательских систем и изучение новых принципов обработки информации.
Однако переход к каждому следующему рубежу должен зависеть от выполнения объективных условий предыдущего этапа.
Таким образом, долгосрочная программа должна строиться не по принципу обязательного наступления заранее назначенного будущего, а по принципу последовательного доказательства технологической состоятельности.
Заключение к главе 4. Будущее как пространство проектируемых возможностей
Рассмотрение долгосрочных сценариев позволяет сформулировать несколько принципиальных выводов.
Первый вывод. Будущее мировой электронной и вычислительной техники не определяется единственной неизбежной траекторией.
Продолжение эволюционного развития традиционных технологий остаётся самостоятельным и технологически значимым сценарием.
Второй вывод. Успешное Метаразвитие предполагает переход от автоматизации отдельных научных операций к воспроизводимому совершенствованию самих методов создания новых технологий.
Именно этот переход составляет центральную исследовательскую задачу генеральной технологии META.
Третий вывод. Создание первых ноокомпьютеров не должно зависеть от предварительного формирования промышленной пикоэлектроники.
Относительная самостоятельность NOO и PICO повышает устойчивость всей программы.
Четвёртый вывод. Пикоэлектроника может стать новой промышленной платформой только при условии создания воспроизводимых функциональных элементов, производственных процессов и практически подтверждённых преимуществ.
Пятый вывод. Переход к постпикоэлектронным и фемтометровым исследованиям не представляет собой простое продолжение геометрической миниатюризации.
Он требует изучения принципиально иных физических механизмов и должен рассматриваться как долгосрочный фундаментальный исследовательский горизонт.
Шестой вывод. Ключевым условием успешного Метаразвития является создание объективных критериев оценки исследовательской эффективности, экономической полезности и промышленной воспроизводимости.
Седьмой вывод. Горизонты 2035 и 2050 годов следует использовать прежде всего как контрольные точки проектирования, а не как гарантированные даты появления конкретных технологий.
В конечном счёте долгосрочная перспектива Метаразвития заключается не в обещании неограниченного технологического ускорения.
Она состоит в возможности последовательного повышения способности человечества создавать новые научные знания, исследовать физические закономерности и разрабатывать более совершенные технические системы.
Если эта возможность будет подтверждена, генеральная технология META сможет приобрести значение нового направления научно-промышленного развития.
Если отдельные её гипотезы не подтвердятся, результаты исследований PICO и NOO всё равно могут способствовать прогрессу электронной техники, искусственного интеллекта и автоматизации науки.
Следовательно, программа Метаразвития должна быть организована так, чтобы сохранять научную и технологическую ценность при различных сценариях будущего.
Главный стратегический тезис главы: будущее нельзя считать заранее предопределённым технологическим результатом, но можно целенаправленно совершенствовать научные и инженерные методы, посредством которых человечество исследует и создаёт новые варианты своего будущего.
Именно в этом заключается научно-проектный смысл перехода от прогнозирования технологического развития к проектированию Метаразвития.
*****
Библиография к главе 4. Долгосрочные сценарии: 2035, 2050 и далее
I. Авторские источники. Генеральная технология META и субтехнологии PICO–NOO
1. Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. — Лаги сознания, 2026.
https://lag.ru/
Базовый авторский источник концепции Метаразвития, исследования перспектив пикоэлектроники, ноотехнологий и проекта International NooMachines.
2. Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. — Лаги сознания, 2026.
https://lag.ru/
Концептуальная основа исследования физических и технологических перспектив перехода к новой электронной элементной базе.
3. Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. — Лаги сознания, 2026.
https://lag.ru/
Источник авторской постановки исследовательских задач PICO, NOO и META, включая концепцию опережения опережения.
Редакционное уточнение: точные адреса томов и выходные данные авторских публикаций необходимо дополнительно сверить с оригинальными страницами Lag.ru перед окончательной вёрсткой.
II. Международные технологические дорожные карты и перспективы электроники
4. IEEE. International Roadmap for Devices and Systems (IRDS). 2024 Edition. — IEEE, 2024.
Международная дорожная карта развития электронных компонентов, вычислительных систем и новых направлений Beyond CMOS.
5. Obeng Y., Mansfield E., Davydov A., Barnes B., Vladar A. International Roadmap for Devices and Systems: 2024 Metrology. — IEEE IRDS, 2024.
Анализ метрологических задач, возникающих при развитии новых материалов, транзисторных структур и перспективных электронных устройств.
6. Shalf J. The Future of Computing Beyond Moore’s Law // Philosophical Transactions of the Royal Society A. — 2020. — Vol. 378, No. 2166. — Article 20190061.
DOI: https://doi.org/10.1098/rsta.2019.0061
Фундаментальная работа о физико-технологических ограничениях дальнейшего масштабирования вычислительной техники и альтернативных направлениях повышения вычислительной эффективности.
III. Физические пределы, атомарная электроника и новые вычислительные принципы
7. Feynman R. P. There’s Plenty of Room at the Bottom // Engineering and Science. — 1960. — Vol. 23, No. 5. — P. 22–36.
https://resolver.caltech.edu/CaltechES:23.5.1960Bottom
Классическая работа, заложившая основы обсуждения возможности целенаправленного управления веществом на атомарных масштабах.
8. Landauer R. Irreversibility and Heat Generation in the Computing Process // IBM Journal of Research and Development. — 1961. — Vol. 5, No. 3. — P. 183–191.
DOI: https://doi.org/10.1147/RD.53.0183
Фундаментальное исследование связи логической необратимости вычислений и физических процессов диссипации энергии.
9. Sebastian A., Le Gallo M., Khaddam-Aljameh R., Eleftheriou E. Memory Devices and Applications for In-Memory Computing // Nature Nanotechnology. — 2020. — Vol. 15. — P. 529–544.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41565-020-0655-z
Обзор новых способов интеграции памяти и вычислений, позволяющих уменьшать затраты на перемещение данных.
10. Preskill J. Quantum Computing in the NISQ Era and Beyond // Quantum. — 2018. — Vol. 2. — Article 79.
DOI: https://doi.org/10.22331/Q-2018-08-06-79
Анализ перспектив квантовых вычислений, их физических ограничений и требований к развитию отказоустойчивых вычислительных систем.
IV. Автоматизация науки и предпосылки Метаразвития
11. 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
Экспериментальное исследование автоматизации научного поиска, формулирования гипотез и их проверки.
12. 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.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Пример интеграции вычислительного планирования и автоматизированных физических экспериментов.
13. 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
Исследование изменения производительности научно-технического поиска и роста исследовательских усилий, необходимых для поддержания технологического прогресса.
V. Экономические, энергетические и общественные условия будущего
14. OECD. OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2025: Driving Change in a Shifting Landscape. — Paris: OECD Publishing, 2025.
DOI: https://doi.org/10.1787/5fe57b90-en
Международный обзор научно-технологической политики, междисциплинарных исследований, инновационной инфраструктуры и глобальной технологической конкуренции.
15. International Energy Agency. Energy and AI. — Paris: IEA, 2025.
https://www.iea.org/reports/energy-and-ai
Анализ энергетических потребностей искусственного интеллекта и перспектив расширения вычислительной инфраструктуры.
16. International Energy Agency. Key Questions on Energy and AI. — Paris: IEA, 2026.
https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai
********
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. ОТ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ — К ТЕХНОЛОГИИ МЕТАРАЗВИТИЯ
Введение. Главный итог пятитомного исследования
История мировой электроники — это не только история транзисторов, микросхем, процессоров, вычислительных машин и сменяющихся технологических поколений.
Это история развития самой способности человеческой цивилизации создавать всё более сложные технические системы, исследовать физические закономерности и превращать научные знания в новые производительные силы.
На протяжении нескольких десятилетий мировая электронная промышленность последовательно переходила от больших электронных вычислительных машин к интегральным схемам, микропроцессорам, персональным компьютерам, высокопроизводительным вычислительным комплексам и современным интеллектуальным системам.
Каждый из этих переходов сопровождался глубокими преобразованиями науки, инженерного проектирования, экономики и организации производства.
Однако фундаментальная особенность сложившегося технологического развития заключалась в том, что основным объектом совершенствования оставались сами создаваемые технологии.
Увеличивалась вычислительная мощность.
Сокращались характерные размеры электронных компонентов.
Совершенствовались материалы.
Повышалась производительность оборудования.
Появлялись новые вычислительные архитектуры.
Но методы создания этих технологий развивались преимущественно как совокупность отдельных научных, инженерных и организационных достижений.
Настоящее пятитомное исследование предлагает поставить более общую задачу.
Можно ли превратить совершенствование самих методов научно-технического развития в самостоятельную, целенаправленно проектируемую, экспериментально проверяемую и воспроизводимую технологию?
Именно этот вопрос определяет центральную идею Метаразвития.
Речь идёт о возможном переходе от производства новых технологий к производству и систематическому совершенствованию методов их создания.
Такой переход не отменяет фундаментальную науку, традиционную инженерию, промышленное производство или человеческое творчество.
Напротив, предполагается объединить их достижения в новую технологическую систему, способную повышать результативность последующих циклов научно-технической деятельности.
В авторской концепции В. К. Петросяна эта задача решается посредством генеральной технологии META и двух взаимосвязанных субтехнологий — PICO и NOO.
В качестве организационного механизма их совместного развития предлагается международный проект INM — International NooMachines.
Однако важно с самого начала подчеркнуть основополагающее положение.
Метаразвитие ещё не является доказанной универсальной технологией.
Его создание представляет собой научную гипотезу, инженерную задачу и стратегическую программу исследований.
Научная значимость концепции заключается не в утверждении о гарантированном наступлении определённого будущего, а в возможности сформулировать новую систему исследовательских целей и экспериментальных критериев.
Для окончательного подведения итогов пятитомного исследования необходимо последовательно рассмотреть исторические уроки IBM, современный эксперимент Rapidus, стратегический замысел INM, совместную эволюцию PICO и NOO и условия перехода от концепции Метаразвития к её практической проверке.
1. Исторический урок IBM
1.1. IBM как пример формирования новых технологических платформ
История IBM занимает особое место в развитии мировой вычислительной техники.
Компания стала одним из крупнейших участников становления электронной обработки данных, разработки универсальных вычислительных систем, развития полупроводниковых технологий и формирования массового рынка персональных компьютеров.
Однако наиболее значимым для настоящего исследования является не абсолютный масштаб корпорации, а историческая способность IBM осуществлять переходы между принципиально различными поколениями вычислительной техники.
Показательным примером стало создание семейства IBM System/360, представленного в 1964 году.
Его значение заключалось не только в технических характеристиках вычислительных машин.
IBM предложила совместимую вычислительную архитектуру, позволявшую создавать семейство систем различной производительности на общей программной основе.
Тем самым изменялся сам способ организации компьютерной промышленности.
Компьютер переставал быть исключительно индивидуально создаваемым оборудованием для определённой категории задач.
Он превращался в элемент стандартизированной технологической платформы.
В 1981 году появление IBM PC обозначило новый важный этап.
Использование доступных аппаратных компонентов, относительно открытой архитектуры и развитой системы программного обеспечения способствовало формированию массовой компьютерной индустрии.
Вычислительная техника стала всё более доступной предприятиям, образовательным организациям и отдельным пользователям.
Эти исторические примеры позволяют выделить важную закономерность.
Революционный экономический эффект способен возникать не только вследствие создания принципиально нового физического элемента, но и благодаря преобразованию архитектуры, стандартизации и способов массового использования уже существующих технологий.
Именно этот вывод приобретает особое значение для проекта INM.
1.2. Почему история IBM важна для создания первых ноокомпьютеров
Распространённая ошибка долгосрочного технологического проектирования состоит в представлении о том, что каждое принципиально новое поколение компьютеров обязательно должно начинаться с появления принципиально новой электронной элементной базы.
История IBM демонстрирует более сложную закономерность.
Новая вычислительная архитектура и новая модель использования компьютера могут сформироваться на основе уже освоенных физических технологий.
Для проекта NOO это означает возможность создания первых исследовательских ноокомпьютеров на традиционных полупроводниковых платформах.
Такие системы могут использовать современные процессоры, ускорители искусственного интеллекта, распределённые вычисления, программные средства моделирования и автоматизированные экспериментальные комплексы.
Их принципиальная новизна должна определяться не размерами электронных компонентов, а функциональными возможностями.
В центре внимания оказывается способность машины участвовать в создании новых знаний, формировании гипотез, проверке технических решений и совершенствовании исследовательских методов.
Таким образом, путь от IBM PC к INM NooPC может рассматриваться как перспективная функциональная эволюция персональной вычислительной техники.
Но этот переход не является исторически неизбежным.
Для его осуществления потребуется создать и экспериментально подтвердить качественно новые интеллектуально-креативные функции.
1.3. IBM и различие между изобретением и промышленным лидерством
История компьютерной индустрии показывает также, что научно-техническое лидерство и устойчивое экономическое лидерство не тождественны.
Создание новой архитектуры может стимулировать возникновение целой промышленной экосистемы.
Однако последующее развитие рынка способно перераспределить экономические преимущества между многочисленными участниками.
История IBM PC особенно показательна в этом отношении.
Распространение совместимых персональных компьютеров способствовало стремительному расширению рынка, но одновременно усилило конкуренцию и изменило распределение доходов между производителями компьютеров, процессоров и программного обеспечения.
Следовательно, разработчик новой технологической платформы не обязательно сохраняет контроль над всеми направлениями её дальнейшей эволюции.
Для INM данный урок означает необходимость заранее учитывать архитектуру промышленной кооперации, стандартизацию, интеллектуальную собственность и способы коммерциализации результатов.
Однако ещё важнее другой вывод.
Генеральная цель проекта должна заключаться не в достижении временного лидерства по характеристикам отдельной вычислительной машины, а в создании воспроизводимой системы повышения эффективности последующих технологических разработок.
1.4. Главный исторический вывод
Опыт IBM свидетельствует, что крупнейшие технологические преобразования возникают при соединении фундаментальных исследований, системной архитектуры, инженерной организации и промышленного масштабирования.
Поэтому создание новой отрасли вычислительной техники требует не только открытия новых физических эффектов.
Необходимо сформировать целостную технологическую платформу.
Для NOO такой платформой могут стать стандартизированные архитектуры ноокомпьютеров.
Для PICO — новые физические устройства и способы их интеграции.
Для META — система разработки и совершенствования методов создания технологий.
Главный урок IBM для Метаразвития заключается в том, что стратегическим объектом проектирования должна становиться не отдельная машина, а технологическая система, способная порождать новые поколения машин и способов их применения.
2. Исторический эксперимент Rapidus
2.1. Rapidus как попытка ускоренного восстановления технологических компетенций
В истории современной полупроводниковой промышленности японский проект Rapidus представляет особый интерес.
Он возник как попытка сформировать в Японии производство передовых логических полупроводников в условиях чрезвычайно высокой международной конкуренции.
Стратегия проекта предусматривает развитие технологических компетенций, международное сотрудничество, освоение новых производственных процессов и создание современной полупроводниковой инфраструктуры.
В отличие от компаний, располагающих многолетней непрерывной историей производства самых передовых логических микросхем, Rapidus решает задачу ускоренного формирования соответствующей промышленной базы.
Это делает проект важным примером сознательной организации технологического догоняющего развития.
При этом его нельзя рассматривать как уже доказанный пример успешного Метаразвития.
Rapidus стремится освоить и промышленно реализовать передовую полупроводниковую технологию, но факт существования ускоренной программы сам по себе ещё не подтверждает создание воспроизводимого механизма совершенствования методов технологического опережения.
2.2. Международная кооперация как механизм сокращения технологического отставания
Одной из принципиальных особенностей Rapidus является сотрудничество с IBM и другими технологическими организациями.
IBM располагает значительной исследовательской базой в области передовых транзисторных архитектур.
В мае 2021 года компания представила результаты разработки экспериментальной технологии двухнанометрового класса с использованием транзисторной архитектуры nanosheet.
В последующие годы сотрудничество IBM и Rapidus стало одним из элементов японской программы освоения передовых логических полупроводников.
Принципиально важно, что двухнанометровое обозначение технологического поколения не следует воспринимать как буквальное утверждение о размере всех элементов транзистора.
Современные технологические узлы характеризуют совокупность архитектурных и производственных параметров.
Поэтому успешное развитие технологии двухнанометрового класса представляет значительное промышленное достижение, но не означает перехода к буквальным пикометровым транзисторам.
2.3. Значение эксперимента Rapidus для концепции технологического опережения
Историческая особенность Rapidus заключается в попытке сократить время формирования сложной технологической компетенции.
Для этого используются международная кооперация, заимствование и адаптация исследовательских результатов, создание специализированной производственной инфраструктуры и концентрация инженерных ресурсов.
Однако эффективность такой стратегии нельзя оценивать только по скорости достижения отдельных промежуточных рубежей.
Необходимо учитывать объём инвестиций, фактическую производственную готовность, выход годных изделий, качество продукции, экономику производства и способность устойчиво обслуживать коммерческих заказчиков.
С этой точки зрения Rapidus представляет собой важный исторический эксперимент, окончательная промышленная оценка которого зависит от дальнейших результатов.
2.4. Чем Rapidus отличается от INM
Сопоставление Rapidus и INM позволяет установить принципиальное различие между тремя уровнями технологической стратегии.
Первый — освоение уже существующей передовой технологии.
Второй — создание принципиально новой технологии.
Третий — создание воспроизводимого механизма совершенствования методов разработки последующих технологий.
Проект Rapidus в своей основной промышленной постановке направлен на достижение первого уровня с использованием собственных инноваций и международных исследований.
Программа PICO предполагает изучение второго уровня — новых физических возможностей электронной техники.
Генеральная программа META ставит исследовательскую задачу третьего уровня.
Таким образом, INM не должна становиться простым повторением стратегии Rapidus в иной организационной форме.
Её предметом является не только ускоренное создание отдельного технологического поколения, но и исследование возможности систематического улучшения самого механизма технологического развития.
2.5. Главный исторический вывод
Проект Rapidus демонстрирует значение согласованной стратегии, международной научной кооперации и концентрации производственных ресурсов для ускоренного освоения сложных технологий.
Но он одновременно показывает, насколько высоки физические, инженерные, финансовые и организационные требования современной полупроводниковой промышленности.
Следовательно, разработка новой технологической платформы требует не только выдающейся научной идеи.
Она предполагает создание полноценной системы её промышленной реализации.
Главный урок Rapidus для Метаразвития состоит в необходимости превращать стратегическое технологическое опережение в измеряемую, организованную и проверяемую программу, а не ограничиваться декларацией о достижении передовых рубежей.
3. Стратегический замысел INM
3.1. От отдельного технологического проекта к генеральной программе
Если IBM демонстрирует историческую возможность создания новых вычислительных платформ, а Rapidus — современную попытку ускоренного освоения передовых технологий, то INM предлагается как проект принципиально иного назначения.
Его генеральная цель заключается в создании и последующем совершенствовании технологии Метаразвития.
INM — International NooMachines — рассматривается как международная научно-технологическая организация, способная объединить фундаментальные исследования, интеллектуально-креативные вычисления, инженерное проектирование и экспериментальное производство.
При этом создание такой организации само по себе не означает достижения заявленной цели.
INM должна оцениваться по научным и технологическим результатам, которые невозможно объяснить одним лишь увеличением финансирования или числа исследователей.
3.2. Генеральная архитектура META–PICO–NOO
Предлагаемая архитектура INM включает три взаимосвязанные исследовательские программы.
META — генеральная программа Метаразвития.
Её назначение состоит в проектировании, экспериментальной проверке и совершенствовании методов научно-технического развития.
PICO — физико-технологическая субтехнология.
Её задача заключается в поиске новых физических механизмов и инженерных решений для перспективной электронной техники, включая возможности пикометровой точности управления определёнными состояниями вещества.
NOO — интеллектуально-креативная субтехнология.
Её назначение состоит в разработке ноокомпьютеров и иных средств автоматизированного научного поиска, изобретательства и технологического проектирования.
Принципиальное значение имеет то, что обе субтехнологии должны начинать развитие одновременно.
Создание первых ноокомпьютеров не должно откладываться до появления промышленной пикоэлектроники.
В то же время исследования PICO не должны зависеть от предварительного достижения NOO универсальной интеллектуально-креативной функциональности.
3.3. Почему INM не должна начинаться с строительства пикоэлектронного завода
Создание производства принципиально новой элементной базы требует огромного объёма предварительных исследований.
Необходимо подтвердить физические эффекты, разработать функциональные структуры, определить методы измерений, обеспечить воспроизводимость и оценить экономику производства.
Попытка сразу перейти к крупномасштабному промышленному объекту без соответствующих доказательств создаёт чрезмерные финансовые и технологические риски.
Поэтому первоначальная программа INM должна строиться вокруг экспериментальных ноомашин и исследовательской инфраструктуры.
Первые ноокомпьютеры могут использовать существующие вычислительные платформы и применяться для поиска новых технических решений.
Одновременно PICO должна выполнять фундаментальные и прикладные исследования перспективных электронных компонентов.
Таким образом, первоначальным продуктом INM должна стать прежде всего проверяемая исследовательская способность.
Только последующее подтверждение её результативности создаёт основания для более масштабных промышленных инвестиций.
3.4. Первая практическая цель INM
Наиболее обоснованной первоначальной задачей представляется создание экспериментального исследовательского ноокомпьютера.
Он должен выполнять полный цикл решения ограниченного класса научно-технических задач.
В этот цикл входят анализ известных результатов, формирование гипотез, моделирование, планирование экспериментов, обработка полученных данных и уточнение дальнейшей исследовательской стратегии.
Особое значение имеет способность системы выявлять и проверять улучшения собственных методов работы.
Если подобная возможность будет подтверждена, появится основание переходить к исследованию более сложных форм Метаразвития.
3.5. INM как потенциальная новая форма научно-промышленной организации
В долгосрочной перспективе INM может объединять исследовательские лаборатории, разработчиков вычислительных систем, производителей электронных компонентов, образовательные организации и высокотехнологичные предприятия.
Однако важнейшей особенностью такой организации должна стать не только междисциплинарность.
Её структура должна обеспечивать обратную связь между результатами исследований и совершенствованием способов их проведения.
Научные достижения должны использоваться не только для создания конечных продуктов, но и для повышения эффективности самой исследовательской системы.
В этом заключается организационный смысл Метаразвития.
INM предлагается не просто как производитель будущих ноокомпьютеров, а как разработчик технологии создания последующих поколений научно-технических возможностей.
4. Совместная эволюция PICO и NOO
4.1. Две самостоятельные технологические линии
Фундаментальное положение настоящей книги заключается в признании относительной самостоятельности PICO и NOO.
PICO исследует физические возможности.
NOO исследует интеллектуально-креативные возможности.
Эти направления не совпадают по своим непосредственным научным объектам, методам и условиям экспериментальной проверки.
Поэтому их развитие не должно искусственно подчиняться единой последовательности технологических поколений.
Первые ноокомпьютеры могут появиться на современной полупроводниковой элементной базе.
Новые электронные компоненты PICO могут первоначально использоваться в обычных вычислительных системах, измерительных приборах или специализированных устройствах.
Только по мере подтверждения новых возможностей возникает необходимость целенаправленной интеграции.
4.2. Взаимное усиление как центральная исследовательская гипотеза
Важнейшая перспектива связана с возможностью взаимного усиления двух субтехнологий.
NOO потенциально способна повышать эффективность исследований PICO.
Ноо-компьютерные системы могут анализировать научные данные, выявлять перспективные материалы, формировать физические гипотезы и выбирать экспериментальные процедуры.
В свою очередь, результаты PICO могут создавать новые аппаратные возможности для ноокомпьютеров.
Более эффективные средства хранения информации, специализированные вычислительные элементы и перспективные межсоединения способны улучшать отдельные характеристики интеллектуальных систем.
Возникает возможность формирования контура положительной обратной связи.
Однако положительная обратная связь не должна предполагаться автоматически.
Возможны ситуации, когда новая аппаратура практически не улучшает результативность интеллектуального исследования или когда использование интеллектуальной системы не сокращает стоимость создания новых электронных компонентов.
Следовательно, взаимное усиление PICO и NOO представляет собой самостоятельную экспериментальную гипотезу.
4.3. От ноокомпьютеров к пиконоокомпьютерам
Долгосрочная совместная эволюция двух субтехнологий может привести к появлению пиконоокомпьютеров.
Под ними в настоящей концепции понимаются интеллектуально-креативные системы, использующие подтверждённые достижения перспективной пикоэлектроники.
Их значение определяется не только аппаратными характеристиками.
Принципиально важным становится совместное проектирование физической элементной базы, вычислительной архитектуры и исследовательской функциональности.
Это потенциально позволяет переходить от универсального вычислительного оборудования к специализированным системам научно-технического творчества.
Однако перспектива пиконоокомпьютеров не должна рассматриваться как обязательный результат программы.
Если PICO столкнётся с непреодолимыми промышленными ограничениями, NOO может продолжать развиваться на иных физических платформах.
Если NOO не подтвердит заявленной функциональности, отдельные достижения PICO смогут сохранять самостоятельную ценность.
Именно такая независимость делает программу более устойчивой.
4.4. От совместного развития к совершенствованию генеральной технологии META
Наиболее существенный результат возникает не тогда, когда PICO и NOO просто обеспечивают полезные достижения.
Он возникает в том случае, если результаты одной субтехнологии позволяют совершенствовать методы разработки другой, а полученные улучшения используются в последующих исследовательских циклах.
Таким образом, объектом совершенствования становится не только конечная техника.
Изменяются сами методы технического исследования и проектирования.
Возможный контур включает следующие последовательные процессы.
NOO предлагает новые физические и инженерные гипотезы для PICO.
PICO проверяет их, создаёт экспериментальные компоненты и формирует новые физические данные.
Полученные результаты используются для улучшения аппаратных и вычислительных возможностей NOO.
Усовершенствованная NOO исследует более сложные проблемы и предлагает новые методы научно-технического поиска.
META анализирует эффективность всей последовательности и определяет, какие организационные, вычислительные и экспериментальные изменения действительно повышают результативность.
Если эта последовательность обеспечивает воспроизводимые преимущества, возникает основание говорить о появлении отдельных элементов технологии Метаразвития.
5. Метаразвитие как проектируемая система опережения опережения
5.1. От технологического развития к метатехнологическому развитию
Обычное технологическое развитие предполагает создание новых технических объектов и повышение эффективности существующих.
Технологическое опережение означает достижение некоторого преимущества относительно других участников развития или выбранной базовой траектории.
Метаразвитие ставит более сложную задачу.
Необходимо совершенствовать механизмы, посредством которых формируется само технологическое преимущество.
Иначе говоря, объектом проектирования становится способность создавать последующие поколения технологий.
Именно этот переход получает в настоящей книге название опережения опережения.
Его содержание не сводится к ускоренному выпуску продуктов, увеличению числа патентов или наращиванию вычислительной мощности.
Главным становится повышение эффективности воспроизводимого научно-технического поиска.
5.2. Почему Метаразвитие не тождественно искусственному интеллекту
Современные интеллектуальные системы уже способны выполнять широкий круг аналитических и творческих операций.
Однако использование искусственного интеллекта не означает автоматического возникновения Метаразвития.
Система может ускорять обработку данных, но не совершенствовать исследовательскую методику.
Она может генерировать множество технических предложений, но не обеспечивать их экспериментального подтверждения.
Она может успешно решать отдельные задачи, но не демонстрировать переносимости результатов на новые предметные области.
Поэтому для Метаразвития необходим более высокий уровень организации.
Интеллектуальные возможности должны быть интегрированы с экспериментальными средствами, механизмами проверки результатов и процедурами совершенствования исследовательских методов.
Таким образом, NOO может рассматриваться как один из инструментов Метаразвития, но не как его автоматический эквивалент.
5.3. Метаразвитие не является неограниченным самоускорением
Принципиально важно определить физические и экономические границы концепции.
Любое научно-техническое развитие ограничено доступными ресурсами, временем экспериментальной проверки, сложностью исследуемых объектов и закономерностями природы.
Поэтому Метаразвитие не следует трактовать как гарантированную возможность бесконечного ускорения прогресса.
Не существует научных оснований утверждать, что каждый последующий цикл совершенствования технологий обязательно окажется быстрее предыдущего.
Некоторые задачи могут становиться сложнее.
Отдельные исследовательские направления могут достигать технологических пределов.
Новые результаты могут требовать всё более дорогих экспериментов.
Следовательно, центральной задачей META является не доказательство обязательного экспоненциального ускорения, а исследование условий, при которых совершенствование методов научно-технической деятельности обеспечивает устойчивые преимущества.
5.4. Три уровня экспериментальной проверки
Предлагается различать три уровня проверки Метаразвития.
Первый уровень — функциональный.
Необходимо доказать, что новая система выполняет полезные научно-технические функции с требуемой достоверностью.
Второй уровень — сравнительный.
Следует установить, обеспечивает ли система преимущества по времени, затратам, качеству и воспроизводимости относительно контрольных методов.
Третий уровень — метатехнологический.
Необходимо продемонстрировать, что сама система способна участвовать в совершенствовании используемых исследовательских методов и что такие улучшения сохраняют результативность в последующих циклах.
Именно третий уровень определяет специфическую научную задачу Метаразвития.
5.5. Цивилизационный смысл опережения опережения
Если Метаразвитие будет подтверждено и промышленно реализовано, его последствия способны выйти далеко за пределы электроники.
Перспективные интеллектуально-креативные системы могут использоваться в материаловедении, энергетике, медицине, машиностроении, химической промышленности и других областях научно-технической деятельности.
Возможное повышение доступности исследовательских возможностей способно расширить круг участников создания новых технологий.
Одновременно возникают риски концентрации интеллектуально-технологических ресурсов, недостоверности автоматически сформированных результатов, роста энергопотребления и неравномерного распределения экономических преимуществ.
Поэтому общественно полезное Метаразвитие должно включать не только механизмы ускорения исследований, но и механизмы контроля качества, безопасности и ответственности.
Его стратегическая цель должна заключаться в повышении способности человечества создавать достоверные, экономически состоятельные и практически полезные технологии.
6. От концепции к проверяемой научно-технологической программе
6.1. Необходимость экспериментального перехода
Настоящее пятитомное исследование представляет концептуальную, историческую и научно-проектную постановку проблемы Метаразвития.
Однако завершающим результатом теоретической работы должна стать не окончательная декларация о существовании новой технологии, а программа её проверки.
Необходимо определить, какие экспериментальные результаты будут служить подтверждением основных положений и какие результаты потребуют пересмотра исходных гипотез.
Для этого INM должна последовательно решить несколько задач.
6.2. Первая задача — создание экспериментального ноокомпьютера
Начальным технологическим рубежом должно стать создание исследовательской системы NOO на существующей электронной базе.
Её функциональность необходимо проверять на ограниченных, но объективно оцениваемых научно-технических задачах.
Особое значение имеют способность предлагать новые гипотезы, проверять их состоятельность и совершенствовать методы дальнейшего исследования.
Необходимо также сравнить результаты с контрольными исследовательскими коллективами и традиционными автоматизированными системами.
6.3. Вторая задача — создание экспериментальной программы PICO
Программа PICO должна формировать физически обоснованные гипотезы новых электронных устройств и исследовать возможность их практической реализации.
Первоначальные эксперименты могут быть направлены на атомарно-точные структуры, электронные состояния, перспективные материалы и новые способы организации вычислительных функций.
Но каждый результат должен оцениваться по измеримым физическим характеристикам.
Необычность лабораторного эффекта сама по себе не является доказательством его промышленной перспективности.
6.4. Третья задача — проверка совместной эффективности PICO и NOO
Необходимо организовать контролируемые исследования, в которых одни и те же задачи решаются различными способами.
Одна группа использует традиционные исследовательские методы.
Другая — средства интеллектуальной автоматизации.
Третья — специализированные ноосистемы.
Четвёртая, при технической возможности, — интегрированные средства PICO и NOO.
Сравнение должно проводиться с учётом времени, затрат, качества результатов и сложности исследовательских задач.
Особенно важно учитывать полную стоимость экспериментальной инфраструктуры.
6.5. Четвёртая задача — доказательство воспроизводимого совершенствования методов
Это наиболее принципиальный этап.
Необходимо показать, что использование разработанной системы приводит к появлению новых исследовательских методов, которые обеспечивают преимущества в последующих задачах.
При этом следует исключать объяснения, связанные исключительно с ростом вычислительных ресурсов, расширением базы данных или увеличением числа участников исследования.
Иными словами, необходимо выделить собственно метатехнологический эффект.
Без такой проверки утверждение о создании технологии Метаразвития останется недостаточно обоснованным.
6.6. Пятая задача — формирование промышленной и организационной инфраструктуры
После подтверждения начальных научно-технологических результатов возможно развитие стандартизированных ноомашин, автоматизированных исследовательских комплексов и специализированных экспериментальных платформ.
Промышленное масштабирование должно осуществляться поэтапно.
Каждый следующий уровень инвестиций необходимо связывать с достижением определённых функциональных, экономических и производственных критериев.
Это позволит уменьшать риск чрезмерной концентрации ресурсов в направлениях, не подтвердивших свою перспективность.
6.7. Шестая задача — независимая научная экспертиза
Открытость проверяемых результатов представляет важнейшее условие научного признания Метаразвития.
Необходимы независимые экспериментальные проверки, публикация воспроизводимых методик и документирование ограничений.
При этом часть промышленных решений может требовать защиты интеллектуальной собственности.
Следовательно, INM должна разработать организационную модель, позволяющую сочетать научную проверяемость результатов с законной охраной коммерчески значимых разработок.
6.8. Седьмая задача — программа последовательных технологических поколений
Возможная долгосрочная траектория предполагает переход от исследовательских ноокомпьютеров к специализированным ноомашинам, массовым НооПК, перспективным пиконоокомпьютерам и более сложным метавычислительным системам.
Однако такая последовательность не должна трактоваться как заранее гарантированная эволюция.
Каждое следующее поколение необходимо обосновывать результатами предшествующих исследований.
Если отдельная гипотеза не подтверждается, программа должна сохранять возможность изменения технологической траектории.
Именно адаптивность и экспериментальная проверяемость должны отличать реальную научно-технологическую программу от неизменяемого футурологического сценария.
7. Финальный вывод пятитомника. От истории электронной техники к проектированию будущего цивилизации
Проведённое исследование охватывает историческую эволюцию мировой электронной техники, становление вычислительной промышленности, современные возможности микро- и наноэлектроники, перспективы пикоэлектронных исследований, развитие интеллектуально-креативных вычислительных систем и проектирование генеральной технологии Метаразвития.
Каждый из рассмотренных этапов имеет самостоятельное научное значение.
История IBM показывает, как формирование новой вычислительной платформы способно изменить целую промышленную отрасль.
Современный проект Rapidus демонстрирует масштаб усилий, необходимых для ускоренного освоения передовых полупроводниковых технологий.
Исследования PICO открывают возможность поиска новых физических оснований электронной техники.
Программа NOO предлагает перейти к созданию вычислительных систем, специально предназначенных для научного поиска и технологического проектирования.
Проект INM объединяет эти направления в общей исследовательской стратегии.
Однако генеральная цель состоит не в механическом соединении перечисленных программ.
Она заключается в исследовании возможности создания нового технологического механизма — воспроизводимого совершенствования методов создания последующих технологий.
Именно в этом состоит смысл Метаразвития.
Развитие создаёт новые технологии.
Метаразвитие должно создавать и совершенствовать методы, посредством которых возникают новые технологии.
Технологическое опережение обеспечивает преимущество в определённом поколении технических решений.
Опережение опережения означает совершенствование самой способности достигать последующих технологических преимуществ.
При этом необходимо сохранить научную строгость.
Предлагаемая генеральная технология META ещё должна пройти экспериментальную проверку.
Пикоэлектроника не является гарантированным продолжением геометрической миниатюризации современной электроники.
Ноокомпьютеры не становятся принципиально новым классом машин только вследствие использования искусственного интеллекта.
А совместное развитие PICO и NOO не гарантирует возникновения устойчивого самоускоряющегося технологического прогресса.
Все перечисленные положения образуют программу исследований, результаты которых должны быть установлены на основе воспроизводимых экспериментов.
Именно такая постановка задачи позволяет перейти от философского представления о будущем к научно-технологическому проектированию.
Возможность Метаразвития должна быть не провозглашена, а доказана.
Его функциональность должна быть не предположена, а экспериментально продемонстрирована.
Его экономическая эффективность должна быть не обещана, а измерена.
Его промышленная реализуемость должна быть не постулирована, а подтверждена практикой.
Поэтому завершение настоящего пятитомного исследования одновременно представляет начало новой исследовательской программы.
Программы, в которой объектом научного анализа становится не только отдельная технология, но и сам процесс формирования новых технологических возможностей.
Программы, в которой физические исследования PICO и интеллектуально-креативные исследования NOO развиваются синхронно, сохраняя самостоятельность и формируя условия взаимного усиления.
Программы, в которой INM может стать организационной основой экспериментальной проверки генеральной технологии META.
Программы, в которой долгосрочные горизонты 2035, 2050 годов и последующего периода рассматриваются не как неизбежные этапы, а как пространства научно обоснованных и экспериментально проверяемых возможностей.
В конечном счёте речь идёт об изменении масштаба технологического мышления.
От проектирования отдельной машины — к проектированию семейства машин.
От проектирования вычислительной платформы — к проектированию новых поколений вычислительных систем.
От создания отдельных технологий — к совершенствованию методов их воспроизводимого создания.
От технологического развития — к исследованию возможности Метаразвития.
Главный итог настоящей книги заключается в формулировании стратегической научно-технологической задачи XXI века: сделать совершенствование самой способности человечества создавать новые технологии самостоятельным объектом фундаментального исследования, инженерного проектирования и экспериментальной проверки.
Так открывается перспектива перехода от развития технологий к технологии Метаразвития.
От опережения — к опережению опережения.
От научно-технического прогресса — к проектированию методов его совершенствования.
От исследования возможного будущего — к созданию проверяемых средств формирования новых технологических возможностей цивилизации.
В этом заключается генеральный научный и проектный замысел настоящего пятитомника.
В. К. Петросян (Вадимир)
Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития.
Библиография к Заключению. От развития технологий — к технологии Метаразвития
I. Авторские концептуальные источники
1. Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. — Лаги сознания, 2026.
Основной источник постановки генеральной проблемы Метаразвития, исследования истории мировой вычислительной техники и концепции перехода от обычного технологического развития к опережению опережения.
2. Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. — Лаги сознания, 2026.
Авторское исследование физических и технологических ограничений современной электроники, а также перспектив пикоэлектроники как самостоятельной исследовательской программы.
3. Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. — Лаги сознания, 2026.
Теоретические основы Метаразвития, определение генеральной технологии META, принципы параллельного развития PICO и NOO и критерии экспериментальной проверки технологии опережения опережения.
II. Исторический опыт IBM
4. IBM. The IBM System/360. — IBM History.
https://www.ibm.com/history/system-360
Исторические материалы о создании универсальной совместимой вычислительной архитектуры System/360 и её роли в преобразовании компьютерной промышленности.
5. IBM. The IBM PC. — IBM History.
https://www.ibm.com/history/personal-computer
История появления массового персонального компьютера IBM PC, его открытой архитектуры и формирования промышленной экосистемы совместимых вычислительных систем.
6. IBM Research. Introducing the World’s First 2 nm Node Chip. — May 6, 2021.
https://research.ibm.com/blog/2-nm-chip
Документальное описание экспериментального достижения IBM в разработке полупроводниковых устройств двухнанометрового технологического поколения.
III. Исторический эксперимент Rapidus
7. IBM. Rapidus and IBM Expand Collaboration to Chiplet Packaging Technology for 2nm-Generation Semiconductors. — June 3, 2024.
Источник о международном сотрудничестве Rapidus и IBM в разработке передовых логических полупроводников и технологий интеграции микросхем.
8. Rapidus Corporation. Rapidus Achieves Significant Milestone at its State-of-the-Art Foundry with Prototyping of Leading-Edge 2nm GAA Transistors. — July 18, 2025.
Rapidus Achieves Significant Milestone at its State-of-the-Art Foundry with Prototyping of Leading-Edge 2nm GAA TransistorsFirst prototypes successfully demonstrate electrical characteristics as the company continues to hit targets leading up to 2027 mass-production
Официальное сообщение о демонстрации электрических характеристик опытных GAA-транзисторов двухнанометрового поколения.
9. Rapidus Corporation. Rapidus Unveils “Rapidus CORE”, New Global Ecosystem Framework Supporting the Development and Mass Production of Cutting-Edge Semiconductors. — October 5, 2026.
Rapidus Unveils “Rapidus CORE”, New Global Ecosystem Framework Supporting the Development and Mass Production of Cutting-Edge Semiconductors ~ As part of its first phase, Rapidus is announcing the formation of Design Solution Associates to help customers support early-stage design for Rapidus’ advanced 2nm semiconductor foundry~
Официальный источник о формировании промышленной и проектной экосистемы для освоения передовых полупроводников.
IV. Научные предпосылки NOO и Метаразвития
10. 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
Экспериментальное исследование автоматизации научного поиска, формирования гипотез и проверки результатов.
11. 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.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Пример современной автоматизированной исследовательской системы, объединяющей вычислительное планирование и роботизированные эксперименты.
12. 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
Экономическое исследование производительности научно-технического поиска и изменения затрат на создание новых идей.
13. Shalf J. The Future of Computing Beyond Moore’s Law // Philosophical Transactions of the Royal Society A. — 2020. — Vol. 378, No. 2166. — Article 20190061.
***************
Мировая пикоэлектроника. Метаразвитие. Том 5
© Copyright: Вадимир Петросян, 2026
Свидетельство о публикации №226102400158
Свидетельство о публикации №226102400158
Рецензии