В.К. Петросян (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Тома 1-6
PICO и NOO — две синхронные субтехнологии Метаразвития
1. Генеральная иерархия META–PICO–NOO
2. Одновременная инициация PICO и NOO
3. Автономность исследовательских программ
4. Механизмы взаимного ускорения
5. Превращение результатов субтехнологий в совершенствование META
*********
© 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
******
От самостоятельного совершенствования физической электронной элементной базы и интеллектуально-креативных машин — к экспериментально проверяемому взаимному усилению двух субтехнологий и созданию воспроизводимых механизмов Метаразвития.
Введение. От двух технологических направлений к генеральной системе META
В предыдущих главах части VI были рассмотрены теоретические основания Метаразвития и предложена исходная формализация задачи опережения опережения.
Показано, что научно-технологическое развитие может осуществляться посредством совершенствования существующих технических решений, освоения новых технологических траекторий и создания принципиально новых физических либо инженерных возможностей.
Однако для генеральной технологии Метаразвития этого недостаточно.
Её центральная задача заключается в переходе от разработки отдельных технологий к совершенствованию самих методов их создания.
В частности, необходимо исследовать возможность повышения эффективности научного поиска, технологического проектирования, экспериментальной проверки и последующего освоения полученных результатов.
В авторской концепции настоящей книги для решения этой задачи предлагается развивать две базовые субтехнологии.
Первая — PICO — ориентирована на создание новых физических оснований электронной техники, включая атомарно-точные функциональные структуры, управляемые электронные состояния и перспективные пикоэлектронные устройства.
Вторая — NOO — направлена на разработку интеллектуально-креативных вычислительных систем, способных участвовать в создании новых знаний, формировании научных гипотез, поиске технических решений и совершенствовании методов исследовательской деятельности.
Обе субтехнологии рассматриваются как составляющие генеральной технологии META.
Однако возникает принципиальный вопрос.
Каким образом должны соотноситься эти направления?
Возможно ли их последовательное развитие, при котором первоначально создаётся новая физическая элементная база, а затем на её основе разрабатываются интеллектуально-креативные системы?
Или целесообразно развивать их одновременно?
Следует ли объединять обе программы в одну организационно и технически неделимую систему?
Или необходимо сохранять их самостоятельность?
Какие механизмы способны обеспечивать взаимное ускорение?
И главное — при каких условиях совместные результаты PICO и NOO могут превращаться в совершенствование самой генеральной технологии META?
В настоящей главе предлагается рассмотреть эти вопросы в рамках принципа синхронного развития двух автономных, но потенциально взаимодополняющих субтехнологий.
Его основное содержание заключается в следующем.
PICO должна обладать собственной научной программой, предметом исследования, экспериментальной инфраструктурой и критериями результативности.
NOO также должна иметь самостоятельную программу разработки интеллектуально-креативных систем.
При этом обе субтехнологии должны развиваться одновременно, используя доступные научные и технические средства.
Их взаимодействие предполагается организовывать посредством специализированных исследовательских контуров.
Первый контур обеспечивает самостоятельное развитие PICO.
Второй — самостоятельное развитие NOO.
Третий — обмен знаниями, методами, вычислительными средствами и результатами.
Четвёртый — независимую оценку того, действительно ли их взаимодействие повышает эффективность последующих научно-технологических процессов.
Последний контур имеет особое значение.
Без него взаимодействие двух направлений может представлять обычную междисциплинарную кооперацию.
Это само по себе полезно, но ещё не доказывает возникновения Метаразвития.
Для соответствующего вывода необходимо подтвердить более сильную гипотезу.
Совместная система должна демонстрировать воспроизводимое преимущество по сравнению с доступными альтернативными методами и обеспечивать проверяемое совершенствование способов получения последующих результатов.
Таким образом, научная задача состоит не просто в объединении PICO и NOO.
Необходимо создать и исследовать механизм их согласованного развития.
При этом важно сохранить принципиальные ограничения.
Современная пикоэлектроника не представляет уже освоенную массовую вычислительную индустрию.
Атомарно-точные устройства существуют в виде различных экспериментальных структур, но их характеристики и уровень производственной зрелости существенно различаются.
Современные системы искусственного интеллекта демонстрируют значительные интеллектуальные возможности, однако не обладают универсально доказанной способностью автономно выполнять полноценный научно-технологический цикл во всех предметных областях.
Следовательно, PICO и NOO должны рассматриваться как исследовательские программы с различными уровнями зрелости.
Их синхронность необходимо проектировать таким образом, чтобы неопределённость одной субтехнологии не останавливала развитие другой.
Именно эта задача определяет содержание настоящей главы.
3.1. Генеральная иерархия META–PICO–NOO
3.1.1. Необходимость функциональной иерархии
Создание сложной научно-технологической системы требует разграничения её основных функций.
Если несколько исследовательских направлений объединяются только общим названием, это не означает возникновения единой технологии.
Необходимо определить их предметы, цели, ресурсы и способы взаимодействия.
Для генеральной технологии Метаразвития такое разграничение имеет особое значение.
PICO и NOO относятся к различным научным и техническим областям.
Первая преимущественно исследует физические основания электронной элементной базы.
Вторая — интеллектуально-креативные методы получения новых знаний и технических решений.
META должна обеспечивать постановку общих целей, организацию взаимодействия и проверку результативности всей системы.
Следовательно, возникает функциональная иерархия.
Однако данную иерархию нельзя понимать как последовательность, в которой каждая следующая технология может возникнуть только после завершения предыдущей.
Речь идёт о распределении функций внутри единой исследовательской концепции.
3.1.2. META как генеральная технология
В настоящей книге предлагается использовать следующее рабочее определение.
META — генеральная проектируемая технология Метаразвития, предназначенная для создания, интеграции, независимой проверки и воспроизводимого совершенствования методов научно-технологического развития.
Её назначение не сводится к управлению отдельным научным проектом.
Генеральная система должна исследовать эффективность самих методов создания технологий.
Например, определять, какие способы поиска новых материалов обеспечивают наибольшую результативность.
Какие методы экспериментальной проверки позволяют раньше выявлять ошибочные гипотезы.
Какие архитектуры интеллектуальных систем уменьшают стоимость технического проектирования.
И какие механизмы взаимодействия физических и интеллектуально-креативных исследований способны повышать эффективность последующих циклов.
Следовательно, основной объект META — не отдельный электронный прибор и не отдельный ноокомпьютер.
Её специальным объектом становится научно-технологический процесс.
3.1.3. PICO как физико-технологическая субтехнология
PICO направлена на поиск новых физических и инженерных возможностей электроники.
Особое значение имеют атомарно-точные функциональные структуры.
Молекулярные устройства.
Одноэлектронные эффекты.
Управляемые квантовые состояния.
Двумерные материалы.
Новые способы интеграции электронных элементов.
И альтернативные физические архитектуры обработки информации.
Однако необходимо вновь подчеркнуть, что термин PICO в концепции настоящей книги не означает обязательного существования транзистора с геометрической длиной затвора в один пикометр.
Он характеризует исследовательский переход к более глубокому управлению атомарными и электронными структурами, в том числе к функциям, чувствительным к изменениям межатомных расстояний и электронных состояний.
При этом физическая осуществимость отдельного эффекта не гарантирует создания промышленной технологии.
Следовательно, предмет PICO включает не только исследование новых физических принципов, но и проектирование способов их воспроизводимого практического использования.
3.1.4. Экспериментальные основания PICO
В 2003 году Schofield и соавторы продемонстрировали управляемое размещение отдельных атомов примеси фосфора в кремнии [8].
В 2012 году Fuechsle и соавторы представили одноатомный транзистор, в котором положение атома фосфора определялось с атомарной точностью [9].
В 2023 году Yang и соавторы продемонстрировали воспроизводимую интеграцию двумерных электронных структур на масштабе полупроводниковых пластин [10].
В 2025 году Edlbauer и соавторы опубликовали результаты создания атомарно-точного одиннадцатикубитного процессора на основе донорных атомов в кремнии [11].
Эти исследования подтверждают возможность создания определённых электронных и квантовых устройств с высоким уровнем контроля над атомарной структурой.
Однако их нельзя объединять в утверждение о существовании единой зрелой пикоэлектронной промышленности.
Одноатомный транзистор исследовался при криогенных температурах.
Квантовый процессор предназначен для специального класса вычислительных задач.
А технологии двумерных материалов сохраняют собственные проблемы интеграции, контактов и надёжности.
Следовательно, PICO должна рассматриваться как совокупность перспективных, но различающихся по зрелости физических направлений.
3.1.5. NOO как интеллектуально-креативная субтехнология
Для второй базовой субтехнологии предлагается следующее определение.
NOO — проектируемая интеллектуально-креативная субтехнология, предназначенная для разработки вычислительных систем, способных воспроизводимо участвовать в получении, проверке и использовании новых знаний, научных гипотез и технических решений, а также в совершенствовании методов последующей исследовательской деятельности.
В предыдущих главах книги были рассмотрены функциональные признаки перспективных ноокомпьютеров.
Особое значение имеют формирование гипотез, изобретательская деятельность, независимая проверка результатов и контролируемое самосовершенствование методов решения задач.
Однако NOO не следует отождествлять с современными большими языковыми моделями.
Языковая модель может быть важным компонентом ноокомпьютера.
Но для полноценного исследовательского процесса необходимы дополнительные функции.
Работа с источниками.
Математическое моделирование.
Использование специализированных инструментов.
Экспериментальная проверка.
Исследовательская память.
И контроль достоверности.
Таким образом, NOO должна проектироваться как функциональная исследовательская система.
3.1.6. Экспериментальные основания NOO
Современная наука располагает значительными результатами автоматизации научного поиска.
В 2009 году King и соавторы представили систему Adam, использовавшую методы искусственного интеллекта для автоматизированного формирования и проверки гипотез в функциональной геномике [12].
В дальнейшем были созданы автономные лаборатории, объединяющие компьютерное моделирование и роботизированные эксперименты.
В 2023 году исследование A-Lab продемонстрировало возможность замкнутого цикла проектирования и синтеза неорганических материалов [13].
При этом необходимо учитывать опубликованное в январе 2026 года исправление [14].
Согласно исправленным результатам, система за 17 дней работы получила подтверждение синтеза 36 соединений из 57 целевых.
В 2026 году появились также значимые результаты научных многоагентных систем Co-Scientist и Robin [18, 19].
Однако соответствующие разработки не являются универсальными автономными ноомашинами в авторском смысле настоящей книги.
Они демонстрируют отдельные либо интегрированные функции научного поиска в определённых предметных областях.
Следовательно, они представляют экспериментальные основания разработки NOO, но не окончательное подтверждение всей концепции.
3.1.7. Функциональное различие META, PICO и NOO
Для обобщения предлагается следующая иерархия.
Уровень Основной объект Проверяемый результат
META Методы создания технологий Улучшение следующих циклов
PICO Физическая элементная база Работающие структуры и устройства
NOO Интеллектуально-креативные системы Подтверждённые знания и решения
PICO–NOO Совместная исследовательская деятельность Измеримый эффект взаимодействия
Данная таблица представляет авторскую проектную классификацию.
Она не является международным стандартом.
При этом важно разграничивать иерархию назначения и административную структуру.
META может определять генеральную исследовательскую логику.
Но PICO и NOO не обязательно должны находиться в жёстком оперативном подчинении одной управляющей системе.
Напротив, их научная самостоятельность может повышать эффективность всей программы.
3.1.8. Почему META не равна простой сумме PICO и NOO
Одним из центральных теоретических вопросов является различие между объединением технологий и возникновением нового системного качества.
Предположим, исследовательская организация одновременно разрабатывает новые электронные устройства и использует искусственный интеллект.
Это представляет два направления технической деятельности.
Но их сосуществование ещё не доказывает возникновения Метаразвития.
Для такого вывода необходимо установить дополнительные функции.
Например, что NOO повышает эффективность создания устройств PICO.
Что результаты PICO позволяют совершенствовать вычислительные возможности NOO.
И что на основании этих изменений улучшаются методы следующего научно-технологического цикла.
Следовательно, генеральная технология META должна включать механизмы организации, проверки и развития соответствующей обратной связи.
Именно они образуют предполагаемое дополнительное системное качество.
3.1.9. Архитектурная и управленческая иерархии
Для проектирования генеральной программы необходимо различать две иерархии.
Первая — функциональная.
Она определяет, какие задачи решают META, PICO и NOO.
Вторая — организационная.
Она определяет, какие исследовательские коллективы, лаборатории и вычислительные системы выполняют соответствующие задачи.
Эти иерархии не должны полностью совпадать.
Например, определённая лаборатория может одновременно предоставлять экспериментальные ресурсы нескольким направлениям.
А специализированная интеллектуальная система может использоваться как в исследованиях PICO, так и в других научных программах.
Поэтому наиболее перспективной представляется модульная архитектура.
Она позволяет сохранять самостоятельность функций при совместном использовании проверенных ресурсов.
3.1.10. Генеральная цель и предметные цели
META должна иметь собственный критерий результативности.
Её нельзя оценивать исключительно по числу электронных устройств, разработанных в рамках PICO.
Не является достаточным и количество интеллектуальных моделей, созданных в программе NOO.
Для генеральной технологии важно установить, совершенствуется ли общий механизм создания новых результатов.
В то же время каждая субтехнология должна иметь собственные предметные показатели.
Для PICO — физическая работоспособность, воспроизводимость, надёжность и перспективы производства.
Для NOO — качество интеллектуально-креативных результатов, проверяемость, переносимость и эффективность методов.
Следовательно, успешность META не должна подменять оценку отдельных субтехнологий, а результаты отдельных субтехнологий не должны автоматически засчитываться как подтверждение Метаразвития.
3.1.11. Основной вывод раздела
Генеральная иерархия META–PICO–NOO определяется распределением исследовательских функций.
META предназначена для совершенствования механизмов технологического развития.
PICO исследует новые физические основания электронной техники.
NOO разрабатывает интеллектуально-креативные средства научно-технологического поиска.
Однако их иерархическое объединение не означает последовательной зависимости.
Напротив, для реализации генеральной программы предлагается принцип синхронного, но автономного развития двух базовых субтехнологий.
3.2. Одновременная инициация PICO и NOO
3.2.1. Проблема последовательной технологической зависимости
При проектировании сложной технологической программы может возникнуть соблазн построить её в виде строгой последовательности.
Сначала создать новую физическую элементную базу.
Затем разработать на её основе более мощные компьютеры.
После этого использовать их для создания интеллектуально-креативных машин.
И только затем приступить к автоматизированному научно-технологическому развитию.
Однако подобная последовательность содержит существенный риск.
Она делает начало NOO зависимым от успеха значительно более неопределённой физико-технологической программы.
Между тем современные вычислительные средства уже позволяют исследовать многие функции будущих ноокомпьютеров.
Следовательно, откладывание NOO до завершения PICO не является необходимым условием научно-технологического проектирования.
Аналогичная проблема возникает в обратном направлении.
Если развитие PICO поставить в зависимость от создания универсальной ноомашины, физическая исследовательская программа также окажется неоправданно ограниченной.
Поэтому предлагается отказаться от обязательной последовательности.
3.2.2. Принцип одновременной инициации
Принцип одновременной инициации означает начало самостоятельной разработки PICO и NOO в рамках единой стратегической программы META без требования предварительного завершения одной субтехнологии для запуска другой.
Данное положение не означает необходимости начинать все эксперименты в один календарный день.
Не предполагает оно и одинаковой продолжительности исследований.
Речь идёт о стратегической синхронности.
Обе субтехнологии должны получать возможность самостоятельного развития уже на начальной стадии генеральной программы.
При этом каждая использует реально доступную научную и техническую инфраструктуру.
Совместные направления формируются по мере получения подтверждённых результатов.
3.2.3. Почему NOO может начинаться на существующей вычислительной базе
Первые исследовательские ноокомпьютеры не требуют обязательного использования атомарно-точных или квантовых процессоров.
На первоначальном этапе могут применяться современные центральные процессоры.
Графические ускорители.
Серверные системы.
Локальные интеллектуальные модели.
Специализированные программы математического моделирования.
И существующие информационные ресурсы.
Главная научная задача NOO на этом этапе связана с функциональной организацией.
Необходимо исследовать способы формирования и проверки гипотез.
Разработать исследовательскую память.
Создать контуры независимого контроля.
И проверить эффективность совершенствования методов научного поиска.
Следовательно, первоначальный прогресс NOO может обеспечиваться преимущественно алгоритмическими и архитектурными средствами.
3.2.4. Почему PICO может развиваться без готовой NOO
Физические исследования PICO также обладают самостоятельными научными основаниями.
Современные методы сканирующей туннельной и атомно-силовой микроскопии позволяют исследовать атомарные структуры.
Методы квантового моделирования используются для расчёта электронных состояний.
Технологии осаждения, травления и атомарно-точной обработки обеспечивают различные способы формирования материалов и функциональных элементов.
Следовательно, PICO может осуществлять самостоятельную программу даже при отсутствии специализированного ноокомпьютера.
Её первоначальные результаты могут включать новые экспериментальные данные.
Усовершенствованные методы формирования структур.
Измеренные характеристики устройств.
И проверенные ограничения перспективных физических архитектур.
Эти результаты обладают самостоятельной научной ценностью.
3.2.5. Синхронность не означает одинакового темпа
Для двух субтехнологий характерны различные исследовательские временные масштабы.
Программный алгоритм может быть изменён и предварительно испытан сравнительно быстро.
Разработка сложного физического устройства может потребовать длительной подготовки материалов и экспериментального оборудования.
Проверка нового электронного эффекта может осуществляться в лаборатории.
Но переход к воспроизводимому изготовлению интегрированных устройств требует дополнительных стадий.
Поэтому невозможно научно обоснованно требовать, чтобы PICO и NOO проходили одинаковые уровни зрелости одновременно.
Их синхронность должна определяться наличием согласованных целей и регулярного обмена результатами.
А не совпадением скорости прогресса.
3.2.6. Различие между стратегической и операционной синхронизацией
Предлагается разграничивать два уровня согласованности.
Стратегическая синхронизация означает общую направленность исследований на совершенствование научно-технологического развития.
Операционная синхронизация означает конкретное взаимодействие между исследовательскими задачами, информационными ресурсами, экспериментами и результатами.
Например, стратегическая синхронизация может существовать с самого начала программы.
Но операционное взаимодействие возникает только тогда, когда определённая задача PICO может быть содержательно поддержана инструментами NOO.
Следовательно, не следует искусственно создавать связи между проектами, не обладающими необходимой научной совместимостью.
3.2.7. Инициация PICO: первоначальная исследовательская программа
Для первого этапа PICO целесообразно выделить ограниченное количество физико-технологических направлений.
Например, исследование атомарно-точных электронных структур.
Разработка методов управления локализованными электронными состояниями.
Изучение перспективных двумерных материалов и контактов.
Исследование воспроизводимости функциональных устройств.
И сравнительная оценка альтернативных электронных архитектур.
Для каждого направления необходимо определить проверяемую физическую гипотезу.
Подготовить экспериментальную методику.
Установить измеряемые характеристики.
И определить условия перехода к следующему уровню зрелости.
При этом не следует заранее требовать промышленного результата от начальной фундаментальной стадии.
3.2.8. Инициация NOO: первоначальная исследовательская программа
Для NOO первоначальная задача может заключаться в создании исследовательского ноокомпьютера INM.
Однако его функции необходимо ограничить определённым классом задач.
Например, автоматизированным анализом научной литературы.
Формированием проверяемых физических гипотез.
Программным моделированием.
Разработкой экспериментальных планов.
И проверкой полученных результатов.
Особое значение имеет способность отличать проверенные научные сведения от неподтверждённых предположений.
Для оценки необходимо использовать независимые задачи.
И сравнивать результаты с современными доступными ИИ-инструментами.
Следовательно, NOO должна развиваться как экспериментальная технология, а не как заранее объявленная универсальная интеллектуальная система.
3.2.9. Начальная совместная программа
Несмотря на самостоятельность PICO и NOO, целесообразно с самого начала предусмотреть ограниченный совместный экспериментальный контур.
Например, можно выбрать задачу исследования электронного контакта с перспективным двумерным материалом.
Специалисты PICO определяют физическую проблему.
Измеряемые характеристики.
И экспериментальные ограничения.
Система NOO выполняет информационный поиск.
Формирует альтернативные гипотезы.
Предлагает расчётные модели.
И помогает разрабатывать программу проверки.
После этого физическая лаборатория получает экспериментальные результаты.
Они анализируются и включаются в исследовательскую память.
Однако данный совместный контур не должен заменять самостоятельные исследования.
Его задача — проверить эффективность взаимодействия.
3.2.10. Стандартизация первоначального обмена
Для совместных исследований необходимо заранее определить формы передачи информации.
Например, описание исследовательской задачи должно содержать цель, исходные данные, ограничения и критерии результата.
Расчётная модель — использованные физические предположения и параметры.
Экспериментальный отчёт — условия измерений и неопределённость.
Интеллектуальная гипотеза — предсказания и предполагаемые методы проверки.
А итоговый результат — установленный статус достоверности.
Особенно важно исключить ситуацию, когда автоматически сформированное предположение передаётся в физическую лабораторию как уже подтверждённое знание.
Следовательно, начальная синхронизация должна сопровождаться созданием общей исследовательской документации.
3.2.11. Различные уровни зрелости PICO и NOO
В предыдущих частях книги были предложены авторские шкалы зрелости P0–P5 и N0–N5.
Они предназначены для оценки различных характеристик.
Шкала P0–P5 относится к физико-технологической зрелости перспективных электронных устройств.
Шкала N0–N5 — к функциональной зрелости ноокомпьютеров и ноомашин.
Однако одинаковые численные обозначения не означают равнозначности уровней.
Например, достижение определённого уровня экспериментальной воспроизводимости в PICO нельзя автоматически приравнивать к аналогичному номеру в NOO.
Следовательно, синхронное развитие должно учитывать независимые оценки зрелости.
Совместная программа может использовать результаты даже при существенно различающихся стадиях двух субтехнологий.
3.2.12. Экономическая организация одновременной инициации
Одновременное развитие двух направлений требует распределения ресурсов.
Однако нельзя заранее предполагать, что бюджеты PICO и NOO должны быть равными.
Их потребности различаются.
PICO может требовать специализированных физических лабораторий, оборудования и материалов.
NOO — вычислительных ресурсов, программного обеспечения и систем проверки интеллектуальных результатов.
Поэтому финансирование должно определяться конкретными исследовательскими задачами.
Особенно важно сохранять возможность независимого продолжения каждой программы при временной неудаче другой.
Иначе весь проект может оказаться зависимым от одного критического экспериментального результата.
3.2.13. Главный вывод раздела
Одновременная инициация PICO и NOO представляет стратегический принцип организации генеральной технологии META.
Он исключает обязательную последовательность, при которой начало интеллектуально-креативных исследований зависит от появления новой физической элементной базы.
Обе субтехнологии должны использовать существующие возможности и развиваться по самостоятельным научным программам.
При этом совместные эксперименты необходимо начинать на тех задачах, для которых уже существуют проверяемые механизмы взаимодействия.
3.3. Автономность исследовательских программ
3.3.1. Автономность как условие научной устойчивости
Одновременное развитие не означает полного объединения двух исследовательских программ.
Наоборот, слишком жёсткая зависимость может снижать устойчивость всей системы.
Если физическая программа временно не получает ожидаемых результатов, интеллектуально-креативные исследования не должны прекращаться.
Если новая архитектура NOO оказывается неэффективной, физические исследования PICO должны сохранять возможность продолжения.
Следовательно, автономность представляет не организационный недостаток, а важный принцип научно-технологического проектирования.
Однако автономность не означает изоляцию.
Необходимо различать самостоятельность исследовательских решений и отсутствие взаимодействия.
Для META наиболее перспективно сочетание первого с отказом от второго.
3.3.2. Предметная автономность PICO
Физическая исследовательская программа должна обладать собственными научными критериями.
Например, для атомарно-точного устройства необходимо установить физический механизм работы.
Измерить характеристики.
Оценить стабильность.
Проверить воспроизводимость.
И исследовать технологические ограничения.
Соответствующие результаты должны сохранять научную ценность независимо от того, использовалась ли при их получении система NOO.
Это особенно важно для независимой оценки.
Если успех физического эксперимента заранее определяется наличием определённой интеллектуальной модели, возникает риск подмены научной проверки организационной принадлежностью.
Следовательно, PICO должна использовать собственные методы метрологического и экспериментального контроля.
3.3.3. Предметная автономность NOO
Аналогичным образом NOO должна обладать собственными функциональными критериями.
Например, способность выполнять определённые математические исследования.
Создавать проверяемые программные алгоритмы.
Формировать содержательные гипотезы.
Организовывать научно-информационный поиск.
И улучшать методы выполнения последующих задач.
Для первоначальной проверки NOO можно использовать задачи, не связанные с пикоэлектроникой.
Это позволяет установить, обладает ли система самостоятельной интеллектуально-креативной результативностью.
Исключительно узкая настройка на одну физическую программу способна создавать ложное впечатление универсальности.
Поэтому NOO необходимо испытывать в нескольких независимых предметных областях.
3.3.4. Самостоятельность научной проверки
Для каждой субтехнологии необходим собственный контур проверки результатов.
В PICO он должен использовать методы физической метрологии и экспериментального подтверждения.
В NOO — математические, алгоритмические, информационные и предметные методы проверки.
При этом заключение одной субтехнологии не должно автоматически считаться доказательством результата другой.
Например, интеллектуальная система может предсказать высокую эффективность новой электронной структуры.
Но это не заменяет физического измерения.
И наоборот, физическая лаборатория может получить успешный результат.
Однако он не доказывает, что NOO обладает самостоятельной способностью совершенствовать исследовательские методы.
Следовательно, необходимо разделять предметную проверку и оценку эффекта взаимодействия.
3.3.5. Организационная автономность
Для практической программы предлагается создать самостоятельные исследовательские направления с собственными руководителями, планами и критериями.
Однако не следует заранее требовать создания отдельных юридических организаций.
Автономность может обеспечиваться на уровне программ.
Важно установить ответственность за результаты.
Разграничить ресурсы.
Определить процедуры принятия решений.
И организовать независимую экспертизу.
При этом генеральная программа META должна сохранять возможность согласования стратегических целей.
Но не должна подменять научные решения административными требованиями.
3.3.6. Автономность экспериментальной инфраструктуры
PICO и NOO используют различные основные ресурсы.
Для PICO особенно важны физические лаборатории.
Для NOO — вычислительные платформы и программные инструменты.
Однако часть инфраструктуры может быть общей.
Например, системы хранения научных данных.
Математические вычислительные комплексы.
Информационные библиотеки.
И программные средства планирования экспериментов.
Следовательно, необходимо разграничивать самостоятельность программы и совместное использование ресурсов.
Общая инфраструктура может повышать экономическую эффективность.
Но она не должна создавать критическую зависимость, при которой отказ одного компонента останавливает обе программы.
3.3.7. Финансовая самостоятельность
Для научной устойчивости необходимо сохранять отдельный учёт затрат.
В частности, расходы на физический эксперимент не должны без разграничения включаться в стоимость разработки интеллектуальной модели.
И наоборот.
Общие ресурсы должны распределяться по заранее установленной методике.
Это особенно важно для последующей оценки эффективности взаимодействия.
Если совместная система демонстрирует положительный результат, необходимо установить его полную стоимость.
В противном случае можно ошибочно объявить синергию экономически выгодной, не учитывая дополнительные затраты на координацию.
3.3.8. Право на отрицательный результат
Научная автономность предполагает возможность получать результаты, противоречащие первоначальным ожиданиям генеральной программы.
Например, физические исследования могут показать, что определённая атомарная архитектура не обеспечивает ожидаемого преимущества.
Или NOO может продемонстрировать отсутствие улучшения по сравнению с обычными интеллектуальными инструментами.
Подобные выводы не должны автоматически рассматриваться как организационные неудачи.
Напротив, они способны предотвращать продолжение бесперспективных проектов.
Следовательно, в архитектуре META необходимо предусмотреть независимое документирование отрицательных результатов.
3.3.9. Исследовательская память каждой субтехнологии
Для PICO необходимо сохранять информацию о физических структурах, условиях изготовления, измерениях и технологических ограничениях.
Для NOO — сведения о моделях, алгоритмах, исследовательских гипотезах, результатах проверок и изменениях методов.
Однако эти информационные системы должны поддерживать совместимый обмен.
Важным методологическим ориентиром служат принципы FAIR, предложенные Wilkinson и соавторами в 2016 году [29].
Они предусматривают обеспечение обнаружимости, доступности, совместимости и повторного использования научных данных.
При этом доступность не означает обязательной публичности всей информации.
Необходимо учитывать конфиденциальность, интеллектуальную собственность и ограничения безопасности.
Следовательно, автономные исследовательские памяти должны быть совместимыми, но не обязательно полностью открытыми.
3.3.10. Условия самостоятельного завершения проекта
Для каждой субтехнологии необходимо заранее определять условия завершения или прекращения отдельных исследований.
Например, физическая гипотеза может быть отвергнута после серии критических экспериментов.
Интеллектуальный метод — после независимой проверки, не выявившей преимущества.
Но отрицательный результат отдельного проекта не должен автоматически приводить к прекращению всей субтехнологической программы.
Необходимо различать неудачу конкретной гипотезы и несостоятельность более широкого научного направления.
Такой подход соответствует принципам управления исследовательскими портфелями.
3.3.11. Автономность и конкуренция альтернативных методов
Важной функцией самостоятельных программ может стать поддержание альтернативных подходов.
Например, PICO может исследовать несколько физических архитектур.
NOO — несколько методов формирования гипотез и организации исследовательского цикла.
Это позволяет уменьшать риск преждевременного закрепления неэффективного решения.
В исследованиях организационного обучения Джеймс Марч рассматривал необходимость поддержания баланса между исследованием новых возможностей и совершенствованием уже освоенных методов [5].
Для META соответствующий принцип имеет существенное значение.
Следовательно, автономность должна сочетаться с управляемым разнообразием исследовательских направлений.
3.3.12. Главный вывод раздела
Автономность PICO и NOO обеспечивает научную устойчивость генеральной программы.
Она позволяет сохранять самостоятельные критерии результативности, экспериментальные методы и исследовательские траектории.
Однако автономность не должна превращаться в полную изоляцию.
Необходимо создавать проверяемые механизмы обмена знаниями, инструментами и результатами.
Именно это формирует предпосылки следующего уровня — взаимного ускорения двух субтехнологий.
3.4. Механизмы взаимного ускорения
3.4.1. Взаимное ускорение как специальная исследовательская гипотеза
Одним из наиболее значимых положений генеральной технологии Метаразвития является предположение о возможности взаимного усиления PICO и NOO.
Однако соответствующее взаимодействие необходимо исследовать строго.
Недостаточно утверждать, что более совершенные компьютеры способны помогать создавать новые электронные устройства.
Или что искусственный интеллект может использоваться в материаловедении.
Такие возможности уже известны.
Для META требуется более содержательная постановка.
Необходимо установить, может ли специально организованное взаимодействие двух субтехнологий обеспечивать воспроизводимое улучшение научно-технологического процесса.
Следовательно, взаимное ускорение представляет проверяемую гипотезу о повышении эффективности последующих исследований, а не заранее установленную закономерность.
3.4.2. Первый механизм: NOO ускоряет научно-информационный поиск PICO
Одним из наиболее доступных направлений является интеллектуальный анализ научной информации.
Исследования перспективной электронной элементной базы требуют изучения большого количества публикаций.
Необходимо анализировать свойства материалов.
Известные атомарные структуры.
Методы экспериментального изготовления.
Технические ограничения.
И результаты ранее проведённых исследований.
Интеллектуальная система может помогать выявлять релевантные сведения.
Сравнивать альтернативные физические объяснения.
Обнаруживать противоречия.
И формировать первоначальные исследовательские гипотезы.
Однако поиск информации не следует отождествлять с получением нового научного знания.
Необходимо проверять источники.
Учитывать исправления публикаций.
И различать экспериментальные факты и теоретические предположения.
Следовательно, соответствующее ускорение должно оцениваться по качеству полного информационно-исследовательского результата.
3.4.3. Второй механизм: интеллектуальное проектирование материалов PICO
Одним из перспективных направлений является использование методов машинного обучения и генеративных моделей для поиска новых материалов.
В 2023 году Merchant и соавторы представили исследование масштабного использования глубокого обучения для поиска неорганических кристаллических структур [15].
В 2025 году Zeni и соавторы опубликовали результаты MatterGen — генеративной модели проектирования материалов с заданными характеристиками [16].
Подобные методы позволяют исследовать большие пространства возможных структур.
Однако вычислительная генерация не означает экспериментального изготовления материала.
Необходимо установить устойчивость.
Разработать технологический маршрут.
Провести синтез.
И измерить свойства.
Следовательно, NOO может ускорять первоначальные стадии материаловедческого поиска, но её эффективность должна оцениваться с учётом последующей экспериментальной проверки.
3.4.4. Третий механизм: интеллектуальный выбор физических экспериментов
Для PICO особенно важна стоимость атомарно-точных исследований.
Многие эксперименты требуют специализированного оборудования.
Подготовки образцов.
Высокоточных измерений.
И значительного времени.
Поэтому сокращение числа малоинформативных испытаний может представлять существенное преимущество.
В 2019 году H;se и соавторы рассмотрели принципы самоуправляемых лабораторий, объединяющих машинное обучение и экспериментальную обратную связь [17].
В 2024 году Volk и Abolhasani предложили систему показателей эффективности автономных лабораторий, включая степень автономности, пропускную способность, точность и стоимость исследований [21].
Для NOO это создаёт методологическую основу.
Интеллектуальная система может помогать выбирать эксперименты, позволяющие быстрее различать конкурирующие физические гипотезы.
Но преимущество должно измеряться на уровне полного экспериментального процесса.
3.4.5. Четвёртый механизм: интеллектуальное управление физическими установками
Следующее направление связано с использованием интеллектуальных алгоритмов непосредственно в экспериментальных системах.
Например, при исследовании атомарных структур может возникать необходимость адаптивного выбора параметров сканирования.
При измерении электронных характеристик — автоматического определения информативных диапазонов.
При изучении новых материалов — оптимизации последовательности технологических операций.
Однако необходимо разграничивать аналитическую рекомендацию и физическое управляющее действие.
Ошибочное управление может повредить образец.
Изменить состояние оборудования.
Или привести к недостоверным измерениям.
Поэтому интеллектуальное экспериментальное управление должно использовать строгие ограничения полномочий.
Особенно важны предварительная проверка в вычислительной модели и независимый контроль реальных воздействий.
3.4.6. Пятый механизм: NOO помогает выявлять физические ограничения PICO
Не всегда наиболее ценным результатом интеллектуальной системы становится предложение нового устройства.
В некоторых случаях важнее быстро установить, почему определённая физическая архитектура не обеспечивает ожидаемого преимущества.
Например, можно обнаружить, что улучшение отдельной электронной функции ограничивается высоким сопротивлением контактов.
Или что энергетическое преимущество компенсируется расходами на управление.
Или что новая структура обладает чрезмерной вариабельностью.
В подобной ситуации NOO может помогать сопоставлять расчётные модели, экспериментальные данные и альтернативные объяснения.
Но итоговый вывод должен подтверждаться соответствующими физическими методами.
Следовательно, важнейшей функцией становится не только генерация перспективных идей, но и ускоренное выявление бесперспективных траекторий.
3.4.7. Шестой механизм: PICO как источник исследовательских задач для NOO
Взаимное ускорение может осуществляться не только в направлении NOO ; PICO.
Физические исследования PICO способны предоставлять NOO сложные задачи, необходимые для совершенствования интеллектуально-креативных методов.
Например, поиск новой атомарной структуры.
Оптимизация электронного контакта.
Анализ экспериментального спектра.
Или разработка более информативной измерительной процедуры.
Подобные задачи обладают важным преимуществом.
Они связаны с физической реальностью и допускают независимую экспериментальную проверку.
Следовательно, PICO может служить исследовательским полигоном для разработки и испытания NOO.
Однако необходимо учитывать, что успешная работа NOO на задачах PICO не доказывает её универсальности.
Для более широких выводов потребуется перенос методов на другие научно-технические направления.
3.4.8. Седьмой механизм: совершенствование вычислительных методов NOO на физических задачах
Исследования PICO могут выявлять ограничения существующих вычислительных моделей.
Например, недостаточную точность прогноза электронных характеристик.
Высокую стоимость квантово-механических расчётов.
Или трудности анализа экспериментальных данных.
Для NOO это создаёт конкретные задачи алгоритмического совершенствования.
Можно исследовать новые способы аппроксимации.
Улучшать методы выбора расчётных параметров.
Разрабатывать специализированные вычислительные модели.
И создавать процедуры оценки неопределённости.
Но соответствующее улучшение должно подтверждаться независимо.
Например, ускорение расчёта не должно достигаться за счёт недопустимого снижения точности.
Следовательно, физические задачи PICO могут становиться источником проверяемых требований к развитию NOO.
3.4.9. Восьмой механизм: новые физические вычислительные средства для NOO
В долгосрочной перспективе PICO потенциально способна обеспечивать новые аппаратные возможности.
Однако данное направление требует особой осторожности.
Не всякое атомарно-точное устройство предназначено для универсальных вычислений.
Квантовый процессор не является непосредственной заменой обычного персонального компьютера.
Некоторые перспективные электронные структуры требуют криогенного управления.
Другие обладают сложными ограничениями интеграции.
Поэтому возможный вклад PICO в аппаратную основу NOO необходимо оценивать применительно к конкретным вычислительным функциям.
Например, специализированному моделированию.
Хранению информации.
Определённым аналоговым операциям.
Или созданию новых энергоэффективных вычислительных ускорителей.
Но промышленное преимущество должно определяться на уровне законченной системы.
3.4.10. Прямое и косвенное влияние PICO на NOO
Для теории Метаразвития предлагается разграничивать два вида влияния.
Прямое аппаратное влияние возникает, если результаты PICO используются в физических вычислительных устройствах, необходимых для NOO.
Косвенное исследовательское влияние возникает, если задачи и результаты PICO помогают совершенствовать интеллектуальные методы NOO без создания новой вычислительной элементной базы.
На первоначальном этапе именно второй механизм представляется более доступным для проверки.
Он не требует появления промышленной пикоэлектронной платформы.
В дальнейшем возможно исследование первого механизма.
Однако его реализация зависит от успешного решения физических и производственных задач PICO.
3.4.11. Девятый механизм: общая исследовательская память
Одним из наиболее важных способов повышения эффективности взаимодействия является формирование общей системы документирования результатов.
Она должна обеспечивать обмен проверенными физическими данными.
Исследовательскими гипотезами.
Расчётными моделями.
Методиками измерений.
И сведениями о неудачных экспериментах.
Особенно важно сохранять происхождение информации.
Например, интеллектуальная система может предлагать определённую физическую гипотезу.
Но в общей памяти она должна сохраняться именно как гипотеза.
Если эксперимент подтверждает её определённые следствия, статус может изменяться.
Однако подтверждение одного следствия не означает окончательной истинности всей модели.
Следовательно, совместная память должна поддерживать различие между предположениями, расчётными результатами и независимо подтверждёнными знаниями.
3.4.12. Десятый механизм: совместное совершенствование исследовательских процедур
Наиболее значимый для META механизм возникает тогда, когда результаты взаимодействия двух субтехнологий используются для улучшения последующих исследований.
Например, NOO помогает PICO выбрать определённый набор экспериментов.
После их завершения анализируется, какие решения оказались эффективными.
Выявляются ошибки.
Определяются избыточные стадии.
После этого создаётся улучшенная исследовательская процедура.
Затем она проверяется на новых задачах.
Если преимущество подтверждается, возникает результат, относящийся уже не только к PICO или NOO.
Он представляет улучшение метода технологического развития.
Именно это создаёт непосредственную связь с генеральной технологией META.
3.4.13. Почему взаимодействие не гарантирует синергии
Необходимо специально разграничить сотрудничество и синергию.
Две исследовательские системы могут обмениваться информацией.
Совместно использовать оборудование.
И выполнять общие проекты.
Но подобное взаимодействие не обязательно повышает эффективность.
Возможны дополнительные затраты на координацию.
Сложности совместимости данных.
Задержки при передаче результатов.
Дублирование проверок.
И увеличение общего числа операций.
Поэтому нельзя считать, что любое объединение PICO и NOO автоматически создаёт положительную обратную связь.
Необходимо измерять фактическое преимущество.
3.4.14. Аддитивный и сверхаддитивный эффект
Для научной формализации полезно различать два случая.
Первый связан с обычным суммированием преимуществ.
Например, новая физическая методика уменьшает стоимость исследования.
Интеллектуальная модель независимо сокращает время анализа.
При совместном использовании оба преимущества могут сохраняться.
Второй случай связан с дополнительным эффектом взаимодействия.
Например, интеллектуальная система не только ускоряет обработку результатов, но и благодаря новым физическим данным существенно улучшает собственный алгоритм выбора последующих экспериментов.
В результате совместное улучшение может превышать то, что ожидалось бы при независимом применении двух методов.
Однако подобный сверхаддитивный эффект должен быть доказан специальным экспериментом.
Иначе его наличие нельзя отличить от обычного суммирования преимуществ.
3.4.15. Экспериментальное измерение эффекта взаимодействия
Для первоначального исследования предлагается использовать сравнительную схему.
В первом режиме применяется исходный физический исследовательский метод без специализированной NOO.
Во втором — усовершенствованный физический метод, но без специальной NOO.
В третьем — исходный физический метод с интеллектуально-креативной поддержкой.
В четвёртом — совместное применение усовершенствованного физического метода и специальной NOO.
При этом необходимо оценивать одинаковые классы задач.
Использовать сопоставимые ресурсы.
И применять единые требования к качеству.
Такая схема позволяет исследовать самостоятельный вклад каждого направления и дополнительный эффект их взаимодействия.
Однако соответствующее сравнение должно учитывать статистическую неопределённость и особенности исследовательских задач.
При наличии существенных различий экспериментальных условий простое сопоставление средних значений может создавать ошибочные выводы.
3.4.16. Экономическая оценка взаимодействия
Особое значение приобретает полная стоимость совместного исследования.
Например, интеллектуальная система может сокращать число физических экспериментов.
Но одновременно требовать больших вычислительных ресурсов.
Или дополнительной работы специалистов по проверке её предложений.
Поэтому необходимо учитывать все затраты.
Для PICO — стоимость физических измерений, материалов и изготовления образцов.
Для NOO — вычисления, программное обеспечение, обработку данных и проверку интеллектуальных результатов.
Для совместной системы — дополнительные расходы на интеграцию и координацию.
Таким образом, синергия должна оцениваться не только по скорости, но и по полной стоимости подтверждённого результата.
3.4.17. Ограничения положительной обратной связи
Даже при подтверждённом преимуществе нельзя предполагать его неограниченного роста.
Возможно насыщение исследовательского пространства.
Увеличение сложности последующих задач.
Рост стоимости физического оборудования.
Недостаточность экспериментальных данных.
Или появление новых ограничений вычислительной инфраструктуры.
Поэтому необходимо исследовать устойчивость эффекта в нескольких последовательных циклах.
Особенно важно определить, сохраняется ли преимущество при переносе на новые задачи.
Следовательно, положительная обратная связь PICO–NOO должна рассматриваться как ограниченный и проверяемый механизм, а не как гарантированное бесконечное ускорение.
3.4.18. Основной вывод раздела
Взаимное ускорение PICO и NOO может осуществляться посредством информационного поиска, проектирования материалов, выбора экспериментов, интеллектуального управления оборудованием, совершенствования вычислительных методов и возможного создания новых аппаратных средств.
Однако наиболее существенное значение для Метаразвития имеет способность использовать результаты взаимодействия для улучшения самих исследовательских процедур.
Именно этот механизм требует самостоятельной экспериментальной проверки.
3.5. Превращение результатов субтехнологий в совершенствование META
3.5.1. От предметного результата к метатехнологическому результату
В предыдущем разделе рассматривались различные механизмы взаимного ускорения PICO и NOO.
Однако возникает следующий принципиальный вопрос.
Когда полученный результат становится вкладом непосредственно в генеральную технологию Метаразвития?
Предположим, что в рамках PICO создана новая электронная структура.
Это представляет предметный технологический результат.
Предположим, что NOO помогла быстрее определить необходимые параметры эксперимента.
Это может представлять результат интеллектуальной поддержки.
Но для превращения соответствующего достижения в улучшение META необходимо выполнить дополнительную работу.
Следует установить, какой именно исследовательский метод обеспечил преимущество.
Можно ли описать его достаточно строго.
Можно ли воспроизвести.
И позволяет ли его использование повышать эффективность последующих исследований.
Таким образом, Метаразвитие начинается не с самого факта успешного взаимодействия, а с доказательного преобразования полученного опыта в новый метод научно-технологического развития.
3.5.2. Три уровня результатов генеральной программы
Для формализации предлагается различать три уровня.
Первый — предметный результат.
Создано новое устройство, материал, алгоритм или экспериментальное знание.
Второй — методологический результат.
Разработан или улучшен способ получения определённого класса научно-технических результатов.
Третий — метатехнологический результат.
Создан воспроизводимый механизм совершенствования исследовательских методов в последующих циклах.
Эти уровни взаимосвязаны.
Но переход между ними не является автоматическим.
Для каждого требуется самостоятельная проверка.
3.5.3. Извлечение исследовательского опыта
Первоначальный этап преобразования результатов заключается в анализе завершённого проекта.
Необходимо установить, какие действия выполнялись.
Какие гипотезы рассматривались.
Какие расчёты оказались полезными.
Какие эксперименты не дали ожидаемого результата.
Какие ошибки были обнаружены.
И какие исследовательские решения существенно повлияли на итог.
Особенно важно сохранять отрицательные результаты.
Возможно, именно они позволяют выявить систематическую ошибку первоначальной методики.
Следовательно, исследовательская память должна обеспечивать не только хранение результатов, но и анализ причин их возникновения.
3.5.4. Формирование новой методологической гипотезы
После анализа завершённого исследования можно сформулировать предложение по совершенствованию метода.
Например, изменить последовательность предварительных расчётов.
Использовать другой критерий отбора материалов.
Сократить число экспериментальных параметров.
Ввести дополнительную проверку физической модели.
Или изменить порядок взаимодействия интеллектуальных агентов.
Однако подобное предложение первоначально представляет гипотезу.
Нельзя автоматически объявлять новую процедуру более эффективной.
Необходимо сформировать условия проверки.
3.5.5. Независимая проверка нового метода
Для признания методологического улучшения требуется сравнительный эксперимент.
Необходимо использовать исходный и новый методы на сопоставимых задачах.
Фиксировать ресурсы.
Время.
Качество результатов.
И вероятность успешного завершения.
Особенно важно учитывать неудачные исследования.
Если новый метод создаёт более высокий процент успешных решений, но значительно увеличивает стоимость проверки, его экономическая ценность может оказаться ограниченной.
Следовательно, преимущество должно устанавливаться по нескольким показателям.
3.5.6. Превращение метода в воспроизводимую технологическую процедуру
После подтверждения преимущества необходимо обеспечить возможность повторного применения.
Для этого следует документировать новую процедуру.
Определить область её применимости.
Установить требования к исходным данным.
Описать необходимое оборудование.
Зафиксировать используемые программные средства.
И сформировать критерии контроля качества.
Таким образом, отдельный исследовательский опыт превращается в воспроизводимую методику.
Однако она ещё не обязательно обладает высокой промышленной зрелостью.
Для широкого применения могут потребоваться дополнительные испытания.
3.5.7. Превращение методики в компонент META
Подтверждённая методика может стать элементом генеральной технологии, если она выполняет определённую функцию в последующих научно-технологических процессах.
Например, новый алгоритм выбора экспериментов может включаться в исследовательскую платформу NOO.
Но применяться затем для решения различных задач PICO.
А также для смежных материаловедческих исследований.
При этом результаты каждого применения должны оцениваться.
Если метод демонстрирует устойчивую результативность, его можно рассматривать как подтверждённый компонент META в установленной области.
Однако не следует объявлять его универсальным без проверки переносимости.
3.5.8. Механизм последовательного совершенствования
Наиболее значимым этапом становится возможность дальнейшего улучшения уже подтверждённой методики.
Предположим, что новый алгоритм выбора экспериментов успешно применён в нескольких физических исследованиях.
После накопления данных система NOO обнаруживает его ограничения.
Затем формирует альтернативу.
Новая процедура проходит независимые испытания.
Если преимущество подтверждается, она может заменить предыдущую.
В результате возникает последовательность контролируемых методологических изменений.
Именно она представляет предмет исследования технологии опережения опережения.
Но необходимо учитывать, что не каждое изменение приведёт к улучшению.
Следовательно, требуется механизм отклонения неудачных модификаций.
3.5.9. Исследовательская архитектура META
Для практической реализации предлагается рассматривать генеральную систему как совокупность нескольких функциональных контуров.
Первый контур — постановка целей.
Он определяет основные научно-технологические задачи и критерии результата.
Второй — физические исследования PICO.
Он создаёт и проверяет новые электронные структуры и технологии.
Третий — интеллектуально-креативные исследования NOO.
Он разрабатывает и проверяет новые методы научного поиска.
Четвёртый — взаимодействие PICO–NOO.
Он обеспечивает совместные исследования и обмен результатами.
Пятый — независимая оценка.
Он определяет фактический вклад отдельных субтехнологий и их взаимодействия.
Шестой — совершенствование методов.
Он преобразует подтверждённый исследовательский опыт в новые процедуры, предназначенные для последующего применения.
Однако важно учитывать, что соответствующие контуры представляют функциональную архитектуру.
Они не обязательно должны реализовываться в виде отдельных физических устройств или административных организаций.
3.5.10. Что именно должно улучшаться в META
Одним из важнейших вопросов является определение объекта метатехнологического совершенствования.
Предлагается выделить несколько направлений.
Первое — повышение качества постановки исследовательских задач.
Второе — совершенствование методов поиска и оценки научной информации.
Третье — улучшение способов формирования проверяемых гипотез.
Четвёртое — повышение информативности экспериментов.
Пятое — сокращение стоимости моделирования и проверки.
Шестое — повышение воспроизводимости результатов.
Седьмое — улучшение методов интеграции новых физических устройств.
Восьмое — сокращение времени перехода от гипотезы к подтверждённому техническому решению.
Однако необходимо учитывать, что соответствующие улучшения могут вступать в противоречие.
Например, дополнительная проверка повышает достоверность, но увеличивает продолжительность исследования.
Поэтому необходимо оценивать полную систему показателей.
3.5.11. Стандартизация исследовательских процедур
Для широкого применения необходимо создавать совместимые описания методов.
Международные подходы к управлению инновациями представлены, в частности, стандартом ISO 56001:2024 [25].
Методы измерения инновационной деятельности рассматриваются в ISO 56008:2024 [26].
А процессы жизненного цикла сложных систем — в ISO/IEC/IEEE 15288:2023 [27].
Эти документы могут служить методологическими ориентирами.
Однако они не устанавливают авторскую генеральную технологию META.
Их использование не означает автоматического подтверждения Метаразвития.
Для этого требуется собственная экспериментальная программа, направленная на проверку совершенствования научно-технологических методов.
3.5.12. Разграничение зрелости PICO, NOO и META
Особое значение приобретает система оценки зрелости.
В предыдущих частях книги были предложены шкалы P0–P5 для физических технологий и N0–N5 для ноосистем.
Однако генеральная технология META требует самостоятельного измерения доказанности системного преимущества.
Например, физическое устройство может обладать высокой экспериментальной зрелостью.
Но его использование в NOO может ещё не иметь подтверждённого экономического смысла.
А интеллектуальная система может успешно выполнять исследовательские задачи, но не демонстрировать способности улучшать собственные методы.
Следовательно, зрелость отдельных субтехнологий не должна автоматически переноситься на генеральную систему.
Для META необходимо оценивать именно качество и результативность взаимодействия.
3.5.13. Экспериментальная проверка дополнительного эффекта META
Важнейшей задачей становится сравнение нескольких режимов научно-технологической деятельности.
Первый — традиционный исследовательский процесс.
Второй — современный процесс с использованием существующих ИИ-инструментов.
Третий — специальная архитектура NOO.
Четвёртый — совместная программа PICO–NOO.
Пятый — совместная программа, в которой дополнительно используется контролируемое совершенствование исследовательских методов.
Однако нельзя произвольно сравнивать различные по сложности задачи.
Необходимо предварительно определить условия эксперимента.
Особенно важно установить, создаёт ли пятый режим дополнительное преимущество по сравнению с четвёртым.
Именно такой результат может стать первоначальным экспериментальным основанием META.
3.5.14. Сводная матрица преобразования результатов
Исходный результат Возможное улучшение метода Проверка META
Новая атомарная структура Улучшение выбора кандидатов Независимые новые задачи
Новый электронный контакт Улучшение экспериментального поиска Снижение числа испытаний
Новый алгоритм NOO Ускорение моделирования Точность при равных ресурсах
Отрицательный эксперимент Исключение неверной траектории Снижение повторных ошибок
Новая методика измерения Повышение достоверности Независимая метрология
Новая аппаратная функция PICO Улучшение вычислительной системы Полная стоимость функции
Совместный результат PICO–NOO Новый исследовательский процесс Повторные циклы
Представленная таблица отражает авторскую проектную схему.
Она предназначена для экспериментальной разработки генеральной технологии.
3.5.15. Проект первой интегрированной исследовательской программы
Для первоначальной проверки предлагается выбрать ограниченную задачу PICO.
Например, исследование способов уменьшения контактного сопротивления в перспективной электронной структуре.
На первом этапе физическая группа определяет исходные характеристики.
Затем формируется исследовательская задача.
После этого NOO анализирует научную информацию и предлагает альтернативные физические гипотезы.
Следующим этапом становится расчётная проверка.
Затем разрабатываются эксперименты.
Физическая лаборатория выполняет разрешённые измерения.
Полученные результаты анализируются.
После этого исследовательская система формирует выводы о подтверждённых и неподтверждённых предположениях.
Однако наиболее существенный этап начинается после завершения первого цикла.
Необходимо исследовать, какие методы оказались эффективными.
Какие операции потребовали чрезмерных ресурсов.
Какие ошибки были обнаружены.
И какие исследовательские процедуры можно улучшить.
После этого создаётся новая версия соответствующего метода.
Она проверяется на независимой физической задаче.
И только при подтверждении преимущества может рассматриваться как результат методологического совершенствования.
3.5.16. Значение отрицательных результатов
Одним из важнейших условий научной состоятельности META становится готовность использовать отрицательные результаты.
Например, NOO может предложить перспективную электронную архитектуру.
Но физические эксперименты не подтверждают ожидаемых характеристик.
В таком случае необходимо установить причину.
Возможно, исходная модель содержала ошибку.
Или отсутствовали необходимые экспериментальные условия.
Или предложенная структура физически не обладает предполагаемой функцией.
Подобный результат может быть полезен.
Он позволяет уточнить физические ограничения.
И совершенствовать методы предварительного отбора.
Однако отрицательный результат не должен автоматически преобразовываться в декларацию успеха.
Методологическая польза должна также подтверждаться.
3.5.17. Проверка переносимости методов META
Следующая задача связана с переходом между предметными областями.
Например, метод выбора экспериментов первоначально подтверждён при исследовании электронных материалов.
Затем он применяется для разработки технологического процесса.
После этого — в другом материаловедческом направлении.
Если преимущество сохраняется, возникает основание для расширения области применения.
Но необходимо учитывать различия физической природы задач.
Метод, эффективный в одной системе, может быть неприменим в другой.
Поэтому необходимо устанавливать границы переносимости.
Именно они определяют реальную ценность метатехнологии.
3.5.18. Экономический критерий генеральной технологии
Для Метаразвития особенно важно снижение полной стоимости создания новых технологий.
Однако необходимо учитывать весь процесс.
Стоимость научного поиска.
Вычислений.
Экспериментов.
Разработки прототипа.
Проверки результатов.
И последующего технологического освоения.
Следовательно, нельзя признавать генеральную систему более эффективной только на основании снижения стоимости одной интеллектуальной операции.
Основным критерием должна стать эффективность получения подтверждённого полезного результата.
При этом возможно несколько видов улучшения.
Сокращение календарного времени.
Уменьшение затрат.
Повышение качества.
Рост воспроизводимости.
И снижение риска неудачного проекта.
Но все показатели должны оцениваться в заранее установленной системе.
3.5.19. META как открытая система развития
Генеральная технология не должна рассматриваться как полностью завершённая конструкция с неизменной архитектурой.
Её исследовательские методы должны допускать проверяемое обновление.
Например, новая физическая модель может изменить принципы отбора экспериментальных задач.
Новая интеллектуальная архитектура — способы анализа научной информации.
Новая методика измерений — требования к достоверности результатов.
Следовательно, META должна проектироваться как открытая система.
Однако открытость не означает бесконтрольной модификации.
Каждое существенное изменение должно проходить независимую проверку.
При отрицательном результате должна сохраняться возможность возврата к предыдущей работоспособной версии.
3.5.20. Почему META не должна зависеть от гарантированного успеха PICO
Особое значение имеет долгосрочная устойчивость генеральной программы.
Предположим, что PICO не удаётся создать практически пригодную альтернативу существующей электронной элементной базе в первоначально выбранном направлении.
Это не означает автоматического прекращения Метаразвития.
NOO может продолжать совершенствовать методы научно-технологического поиска.
Полученные результаты могут использоваться в других физических и инженерных областях.
А программа PICO может изменять собственные приоритеты на основании экспериментальных данных.
Следовательно, META не должна превращаться в заложника одной физической гипотезы.
Её генеральный смысл заключается в совершенствовании способов создания технологий.
3.5.21. Почему META не должна зависеть от универсальной NOO
Аналогичное положение относится ко второй субтехнологии.
Для достижения полезных результатов не обязательно сначала создать универсальную автономную ноомашину.
Даже специализированные интеллектуальные системы способны участвовать в научном поиске.
Например, помогать в анализе физических моделей.
Проверке программных расчётов.
И оптимизации экспериментальных процедур.
Если их применение обеспечивает подтверждённое преимущество, они могут становиться компонентами META.
Следовательно, генеральная технология должна развиваться постепенно, используя доказанные функции различных уровней зрелости.
3.5.22. Главный вывод раздела
Превращение результатов PICO и NOO в совершенствование META представляет самостоятельный исследовательский процесс.
Он включает анализ завершённых проектов.
Выявление перспективных изменений методов.
Разработку новых процедур.
Их независимую проверку.
И повторное применение в последующих исследованиях.
Именно эта последовательность позволяет перейти от совместного использования технологий к исследованию механизмов Метаразвития.
Сводная архитектура синхронного развития META–PICO–NOO
Для обобщения предлагается следующая функциональная схема.
Контур Основная задача Самостоятельный критерий
PICO Новые электронные структуры Физическая проверка
NOO Новые интеллектуальные методы Проверенная результативность
PICO ; NOO Физические задачи и данные Улучшение методов NOO
NOO ; PICO Гипотезы, модели, эксперименты Улучшение исследований PICO
META Совершенствование взаимодействия Эффект следующих циклов
Данная схема представляет авторскую исследовательскую архитектуру.
Она не предполагает, что все перечисленные взаимодействия уже реализованы.
Для каждого направления необходимо создать самостоятельную экспериментальную программу.
Перспективная программа PICO–NOO–META
Для дальнейшего проектирования предлагается последовательность взаимосвязанных этапов.
Первый этап — запуск автономных направлений.
PICO и NOO формируют собственные программы, ресурсы и критерии.
Второй этап — создание совместимых исследовательских интерфейсов.
Разрабатываются способы обмена физическими данными, гипотезами и методами проверки.
Третий этап — выполнение совместных пилотных исследований.
Выбираются ограниченные задачи, допускающие независимое подтверждение.
Четвёртый этап — количественная оценка взаимодействия.
Определяются его преимущества и дополнительные затраты.
Пятый этап — разработка улучшенных методов.
На основании экспериментальных результатов создаются новые исследовательские процедуры.
Шестой этап — независимое повторное испытание.
Методы применяются на новых задачах при сопоставимых ресурсах.
Седьмой этап — интеграция подтверждённых результатов в META.
Успешные процедуры становятся частью генеральной исследовательской архитектуры.
Восьмой этап — исследование последовательного Метаразвития.
Оценивается возможность дальнейшего воспроизводимого совершенствования методов.
При этом необходимо подчеркнуть, что данная последовательность не является гарантированным планом достижения технологической революции.
Она представляет программу проверки научно-технологических гипотез.
Переход между этапами должен зависеть от полученных результатов.
Заключение к главе 3
В настоящей главе рассмотрена генеральная иерархия META–PICO–NOO и сформулированы основные принципы синхронного развития двух базовых субтехнологий Метаразвития.
Показано, что PICO и NOO обладают самостоятельными предметами исследования.
PICO направлена на создание новых физических возможностей электронной техники.
NOO — на разработку интеллектуально-креативных средств научно-технологического поиска.
META должна обеспечивать проектирование, проверку и совершенствование способов их взаимодействия.
Однако генеральная система не может считаться подтверждённой только на основании существования отдельных результатов двух субтехнологий.
Для соответствующего вывода необходимо доказать дополнительную эффективность их совместной деятельности.
Первое основное положение главы связано с функциональной иерархией.
META, PICO и NOO должны рассматриваться как различные уровни научно-технологического проектирования.
Генеральная технология направлена на совершенствование способов развития.
PICO — на создание новых физических устройств.
NOO — на совершенствование интеллектуально-креативной деятельности.
При этом различие функций не означает жёсткой последовательной зависимости.
Второе положение связано с принципом одновременной инициации.
PICO и NOO должны начинать развитие одновременно, используя существующие научные и технические возможности.
Начальная NOO не должна ожидать появления промышленной пикоэлектроники.
В свою очередь, PICO не должна зависеть от предварительного создания универсальной ноомашины.
Таким образом, обе программы сохраняют самостоятельные траектории.
Третье положение связано с автономностью исследовательских программ.
Для каждой субтехнологии необходимо определить собственные научные задачи, ресурсы и критерии результативности.
При этом автономность должна сочетаться с совместимостью научных данных и возможностью проведения общих экспериментов.
Особенно важно сохранять независимость проверки результатов.
Интеллектуальная рекомендация не может заменять физический эксперимент.
А успешный физический эксперимент не доказывает автоматически существования новой технологии интеллектуально-креативного поиска.
Четвёртое положение связано с механизмами взаимного ускорения.
Показано, что NOO потенциально способна повышать эффективность исследований PICO посредством анализа научной информации, поиска материалов, формирования гипотез, выбора экспериментов и совершенствования расчётных методов.
PICO, в свою очередь, может предоставлять NOO сложные физические исследовательские задачи, экспериментальные данные и возможности проверки интеллектуальных методов.
В долгосрочной перспективе успешные результаты PICO могут создать новые аппаратные возможности для последующих поколений NOO.
Однако подобная перспектива должна подтверждаться на уровне законченных вычислительных систем.
Пятое положение связано с превращением результатов двух субтехнологий в совершенствование META.
Именно оно имеет наибольшее значение для генеральной технологии Метаразвития.
Отдельный научный результат может обладать высокой ценностью.
Но для Метаразвития необходимо установить, каким образом он помогает совершенствовать последующие методы исследования.
Например, новый физический эксперимент может позволить улучшить алгоритм выбора технологических гипотез.
Новый алгоритм может сократить число необходимых испытаний.
А накопленный исследовательский опыт — обеспечить дальнейшее совершенствование соответствующего метода.
Однако каждый подобный переход должен подтверждаться независимо.
Необходимо учитывать время, стоимость, качество и воспроизводимость.
Особенно важно исключать ложное ускорение, возникающее вследствие увеличения ресурсов или изменения сложности задач.
Таким образом, центральная научная проблема заключается в проверке существования устойчивого преимущества взаимодействия PICO и NOO.
При этом обычное суммирование преимуществ не следует автоматически отождествлять с синергией.
Для подтверждения дополнительного эффекта необходимо организовать специальные сравнительные исследования.
Особое значение имеет проверка последовательных технологических циклов.
Предположим, что первоначальное взаимодействие PICO и NOO позволило создать полезный технический результат.
После этого необходимо выявить, какие исследовательские методы обеспечили преимущество.
Затем разработать их улучшенные версии.
Проверить новые процедуры.
И использовать их в последующих задачах.
Только при подтверждении эффективности подобной последовательности возникает экспериментальное основание для более сильной гипотезы о Метаразвитии.
Но даже в этом случае нельзя предполагать гарантированное бесконечное ускорение.
Научно-технологическое развитие сохраняет физические, экономические и организационные ограничения.
Следовательно, генеральная технология META должна рассматриваться как открытая исследовательская система.
Её методы могут совершенствоваться.
Гипотезы — уточняться.
Исследовательские траектории — изменяться.
А неподтверждённые решения — отклоняться.
Для проекта International NooMachines это означает необходимость одновременного развития самостоятельных программ PICO и NOO с созданием специального интеграционного контура.
Его первоначальная задача должна заключаться в доказательстве эффективности ограниченных совместных исследований.
Далее необходимо проверить возможность улучшения соответствующих методов.
И только после этого рассматривать более широкую программу генеральной технологии Метаразвития.
В результате можно сформулировать центральное положение настоящей главы.
PICO и NOO должны развиваться как две синхронные, функционально самостоятельные и потенциально взаимно усиливающие субтехнологии. Их взаимодействие становится результатом META не само по себе, а тогда, когда оно обеспечивает независимо подтверждённое совершенствование методов создания последующих научных знаний, изобретений и технологий.
Это положение определяет принципиальный переход.
От отдельных физических исследований — к разработке новых электронных структур.
От отдельных интеллектуальных моделей — к созданию исследовательских ноокомпьютеров.
От самостоятельных программ — к совместимым исследовательским архитектурам.
От взаимодействия — к измеряемому технологическому преимуществу.
От отдельного преимущества — к совершенствованию методов его достижения.
И от совершенствования методов — к исследованию возможности устойчивого Метаразвития.
Именно в этой логике заключается стратегическая роль двух синхронных субтехнологий PICO и NOO в генеральной технологии опережения опережения.
Основные источники и научная литература к главе 3
Авторская концепция META, PICO и NOO
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. Lag.ru. 2026. Авторская концепция генеральной технологии опережения опережения, функциональной иерархии META–PICO–NOO и синхронного развития субтехнологий.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. Lag.ru. 2026. Исходная постановка концепции Метаразвития и перспективных направлений пикоэлектроники.
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 2. Lag.ru. 2026. Физические перспективы PICO, теория NOO и исследовательские основания ноомашин.
Теоретические основания технологического развития
Dosi G. Technological Paradigms and Technological Trajectories: A Suggested Interpretation of the Determinants and Directions of Technical Change. Research Policy. 1982. Vol. 11. No. 3. P. 147–162. Технологические парадигмы, траектории и формирование альтернативных направлений исследований.
DOI: https://doi.org/10.1016/0048-7333(82)90016-6
March J. G. Exploration and Exploitation in Organizational Learning. Organization Science. 1991. Vol. 2. No. 1. P. 71–87. Соотношение поиска новых возможностей и совершенствования известных исследовательских методов.
DOI: https://doi.org/10.1287/orsc.2.1.71
Henderson R. M., Clark K. B. Architectural Innovation: The Reconfiguration of Existing Product Technologies and the Failure of Established Firms. Administrative Science Quarterly. 1990. Vol. 35. No. 1. P. 9–30. Значение архитектурных преобразований для возникновения новых технологических возможностей.
DOI: https://doi.org/10.2307/2393549
Bloom N., Jones C. I., Van Reenen J., Webb M. Are Ideas Getting Harder to Find? American Economic Review. 2020. Vol. 110. No. 4. P. 1104–1144. Эмпирическое исследование изменения эффективности научно-исследовательских усилий.
DOI: https://doi.org/10.1257/aer.20180338
Физические предпосылки PICO
Schofield S. R., Curson N. J., Simmons M. Y. et al. Atomically Precise Placement of Single Dopants in Si. Physical Review Letters. 2003. Vol. 91. Article 136104. Экспериментальное формирование атомарно-точных структур примесных атомов в кремнии.
DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.91.136104
Fuechsle M., Miwa J. A., Mahapatra S. et al. A Single-Atom Transistor. Nature Nanotechnology. 2012. Vol. 7. P. 242–246. Демонстрация одноатомного электронного устройства на основе атомарно-точного размещения фосфора в кремнии.
DOI: https://doi.org/10.1038/nnano.2012.21
Yang X., Li J., Song R. et al. Highly Reproducible van der Waals Integration of Two-Dimensional Electronics on the Wafer Scale. Nature Nanotechnology. 2023. Vol. 18. P. 471–478. Методы воспроизводимой интеграции двумерных электронных структур.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41565-023-01342-1
Edlbauer H., Wang J. et al. An 11-Qubit Atom Processor in Silicon. Nature. 2025. Vol. 648. P. 569–575. Экспериментальная атомарно-точная квантовая архитектура в кремнии.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09827-w
Автономные исследовательские системы и NOO
King R. D., Rowland J., Oliver S. G. et al. The Automation of Science. Science. 2009. Vol. 324. No. 5923. P. 85–89. Роботизированная научная система Adam и автоматизация исследовательского цикла.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.1165620
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2023. Vol. 624. P. 86–91. Автономная материаловедческая лаборатория A-Lab. Использовать с учётом исправления 2026 года.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. Author Correction: An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2026. Vol. 650. P. E1. Исправление результатов синтеза и уточнение интерпретации научной новизны материалов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
Merchant A., Batzner S., Schoenholz S. S. et al. Scaling Deep Learning for Materials Discovery. Nature. 2023. Vol. 624. P. 80–85. Использование глубокого обучения для поиска перспективных неорганических кристаллических структур.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06735-9
Zeni C., Pinsler R., Z;gner D. et al. A Generative Model for Inorganic Materials Design. Nature. 2025. Vol. 639. P. 624–632. Генеративная система MatterGen для проектирования новых материалов с заданными характеристиками.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-08628-5
H;se F., Roch L. M., Aspuru-Guzik A. Next-Generation Experimentation with Self-Driving Laboratories. Trends in Chemistry. 2019. Vol. 1. No. 3. P. 282–291. Принципы организации самоуправляемых экспериментальных лабораторий.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.trechm.2019.02.007
Gottweis J., Weng W.-H., Daryin A. et al. Accelerating Scientific Discovery with Co-Scientist. Nature. 2026. Vol. 655. P. 487–496. Многоагентное формирование и критическая оценка научных гипотез.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y
Ghareeb A. E., Chang B. et al. A Multi-Agent System for Automating Scientific Discovery. Nature. 2026. Vol. 655. P. 497–505. Система Robin и интеграция генерации гипотез с анализом экспериментальных данных.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10652-y
Boiko D. A., MacKnight R., Kline B., Gomes G. Autonomous Chemical Research with Large Language Models. Nature. 2023. Vol. 624. P. 570–578. Система Coscientist и использование языковых моделей в автоматизированных научных исследованиях.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06792-0
Оценка исследовательских функций и их результативности
Volk A. A., Abolhasani M. Performance Metrics to Unleash the Power of Self-Driving Labs in Chemistry and Materials Science. Nature Communications. 2024. Vol. 15. Article 1378. Показатели эффективности автономных исследовательских систем, включая пропускную способность, автономность и стоимость экспериментов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-45569-5
Romera-Paredes B., Barekatain M., Novikov A. et al. Mathematical Discoveries from Program Search with Large Language Models. Nature. 2024. Vol. 625. P. 468–475. Система FunSearch и объединение генеративного поиска с программной проверкой.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06924-6
Fawzi A., Balog M., Huang A. et al. Discovering Faster Matrix Multiplication Algorithms with Reinforcement Learning. Nature. 2022. Vol. 610. P. 47–53. Система AlphaTensor и автоматизированное обнаружение новых алгоритмических решений.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4
MacLeod B. P., Parlane F. G. L., Morrissey T. D. et al. Self-Driving Laboratory for Accelerated Discovery of Thin-Film Materials. Science Advances. 2020. Vol. 6. No. 20. Article eaaz8867. Экспериментальная интеграция изготовления, измерений и интеллектуального выбора последующих исследований.
DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.aaz8867
Системное проектирование и управление инновациями
ISO. ISO 56001:2024. Innovation Management System — Requirements. International Organization for Standardization. Требования к организации и совершенствованию систем управления инновациями.
https://www.iso.org/standard/79278.html
ISO. ISO 56008:2024. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Operation Measurements — Guidance. Международные рекомендации по определению и использованию показателей инновационной деятельности.
https://www.iso.org/standard/78485.html
ISO/IEC/IEEE. ISO/IEC/IEEE 15288:2023. Systems and Software Engineering — System Life Cycle Processes. Международная система описания процессов жизненного цикла сложных технических систем.
https://www.iso.org/standard/81702.html
U.S. Government Accountability Office. Technology Readiness Assessment Guide: Best Practices for Evaluating the Readiness of Technology for Use in Acquisition Programs and Projects. GAO-20-48G. 2020. Методы оценки технологической зрелости и рисков интеграции.
https://www.gao.gov/products/gao-20-48g
Достоверность, воспроизводимость и управление научными данными
Wilkinson M. D., Dumontier M., Aalbersberg I. J. J. et al. The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data. 2016. Vol. 3. Article 160018. Принципы доступности, совместимости и повторного использования научных данных.
DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Reproducibility and Replicability in Science. Washington, DC: The National Academies Press, 2019. Методологические основания воспроизводимости и независимого подтверждения научных результатов.
DOI: https://doi.org/10.17226/25303
JCGM. Evaluation of Measurement Data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. JCGM 100:2008. Международное руководство по оцениванию измерительной неопределённости.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM100-2008E
Tabassi E. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. National Institute of Standards and Technology. 2023. Управление рисками и надёжностью интеллектуальных систем.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
OECD. Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development. Paris: OECD Publishing, 2015. Международные методы определения и измерения научно-исследовательской деятельности.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264239012-en
OECD, Eurostat. Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation. 4th ed. Paris: OECD Publishing, 2018. Международная методология определения и оценки инновационной деятельности.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264304604-en
********
PICO и NOO как субтехнологии Метаразвития
© Copyright: Вадимир Петросян, 2026
Свидетельство о публикации №226102501017
Свидетельство о публикации №226102501017
Рецензии