Международные центры, корпорации и партнёры INM

Международные исследовательские центры, корпорации и перспективные партнёры INM

В.К. Петросян (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Тома 1-6


*********

© 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

*****

Полная научно-проектная редакция · Состояние источников на 24 октября 2026 года

К.1. Введение. Международная кооперация как условие проектирования Метаразвития
Разработка генеральной технологии META и двух взаимосвязанных субтехнологий PICO и NOO предполагает решение задач, выходящих за пределы компетенций отдельной исследовательской лаборатории.

Для PICO необходимы фундаментальная физика, материаловедение, высокоточная метрология и экспериментальные технологии. Для NOO — вычислительные архитектуры, искусственный интеллект, научные данные и средства автоматизации экспериментов. Для META — независимая проверка научных результатов и объективные методы оценки того, действительно ли совершенствуются способы создания последующих технологий.

Поэтому международная исследовательская сеть должна рассматриваться как одна из основ проектируемой организации INM — International NooMachines.

Существующая мировая инфраструктура уже предоставляет различные образцы такой кооперации. В феврале 2026 года бельгийский imec открыл новый этап европейской пилотной линии NanoIC, предусматривающей использование инфраструктуры нескольких научно-технологических организаций. В марте imec объявил исследовательский консорциум с 26 европейскими университетскими группами.


imec

+1

Другим примером служит японская Rapidus, объявившая 5 октября 2026 года экосистему Rapidus CORE и первоначальную группу из 17 организаций, работающих в сфере проектирования микросхем.


Rapidus Corporation

Однако ни одна из этих сетей не является партнёрской сетью INM. Их значение для настоящего исследования состоит в демонстрации организационных принципов объединения научных и промышленных компетенций.

Основной методологический принцип приложения: потенциальная научная релевантность организации, доступность сотрудничества и фактическое партнёрство представляют три разных обстоятельства.

В настоящем приложении рассматриваются кандидаты для будущего научного и организационного отбора. Никакие отношения с INM не считаются установленными без отдельного документального подтверждения.

К.2. Цели и задачи международной партнёрской сети INM
Цель международной партнёрской сети INM состоит в обеспечении доступа к научным компетенциям, экспериментальной инфраструктуре и технологическим средствам, необходимым для последовательной проверки программы META–PICO–NOO.

Для достижения этой цели предлагается решать следующие задачи:

Выявлять ведущие научные центры, обладающие компетенциями, соответствующими конкретным гипотезам программы INM.
Определять возможность использования существующего оборудования вместо преждевременного строительства собственной капиталоёмкой инфраструктуры.
Развивать совместные исследовательские проекты по конкретным физическим, вычислительным и методологическим задачам.
Создавать условия для независимого воспроизведения научных результатов.
Формировать механизмы обмена знаниями, результатами измерений и воспроизводимыми исследовательскими методами.
Обеспечивать последующий технологический трансфер и промышленную проверку перспективных решений.
Создавать организационную основу международной программы экспериментального исследования Метаразвития.
При этом международная кооперация не должна рассматриваться как самоцель.

Количество заключённых меморандумов, число посещённых конференций или известность партнёров сами по себе не являются показателями научно-технологической результативности.

Определяющий критерий — документально подтверждённый вклад сотрудничества в выполнение научных задач и получение проверенных результатов.

К.3. Структура международной исследовательской системы
В настоящем приложении предлагается выделить семь функциональных контуров.

Контур Основное назначение Связь с INM
Фундаментальная физика Новые материалы, электронные состояния и эффекты PICO
Микро- и нанофабрикация Изготовление экспериментальных структур PICO
Метрология Точность измерений и воспроизводимость PICO, META
Вычислительные архитектуры Процессоры, память, моделирование NOO
Искусственный интеллект для науки Гипотезы, планирование, исследовательские агенты NOO
Методология научных экспериментов Контрольные испытания и причинные выводы META
Промышленная кооперация Прототипирование, EDA, корпусирование, внедрение PICO, NOO, META
Разделение является функциональным. Реальные организации могут одновременно обладать компетенциями в нескольких контурах.

Особенно важны организации, способные объединять вычислительные методы, экспериментальную инфраструктуру и промышленное проектирование. Однако их высокая междисциплинарная компетентность не означает автоматически наличия метатехнологической функции в авторском понимании.

К.4. Научно-технологические центры микро- и наноэлектроники
К.4.1. IBM Research Albany — Соединённые Штаты Америки
Профиль: передовые логические полупроводниковые технологии, вычислительная архитектура, новые материалы, память, оборудование и экспериментальная микроэлектроника.

Исследовательский комплекс IBM Research Albany представляет один из наиболее значимых примеров соединения физико-технологических исследований и разработки передовых вычислительных систем.

Для PICO возможный интерес связан с исследованиями новых материалов, сложных транзисторных структур и технологических пределов масштабирования.

Для NOO существенны исследования специализированной аппаратной поддержки искусственного интеллекта и организации вычислительных систем.

Для META важен организационный опыт перехода от исследовательской гипотезы к техническому процессу, но наличие такого опыта не доказывает реализации авторской генеральной технологии.

Предмет возможного обращения: консультации по физическим ограничениям перспективных электронных компонентов, совместный академический проект либо договорное исследование при наличии соответствующего механизма.

Основное ограничение: доступ к производственной инфраструктуре, технологической информации и интеллектуальной собственности требует отдельных соглашений.

Источник: https://research.ibm.com/labs/albany

К.4.2. Imec — Бельгия
Профиль: передовая полупроводниковая логика, память, межсоединения, новые материалы, исследовательские производственные процессы.

Imec представляет особенно важную организационную модель международной исследовательской кооперации.

Его деятельность объединяет научные коллективы, оборудование, промышленных разработчиков и пилотные технологические процессы.

Для PICO потенциальный интерес составляют атомарно-тонкие материалы, перспективные функциональные элементы и новые способы интеграции.

Для META — исследование методов коллективного освоения сложных технологических процессов.

Для NOO — возможность изучения автоматизации проектирования и взаимосвязи вычислительных методов с физическим экспериментом.

Особое значение имеет программа NanoIC, направленная на развитие исследовательской линии передовых логических устройств, памяти и межсоединений.

Предмет возможного обращения: участие в доступных научных программах, исследовательские услуги, метрология и инженерная квалификация прототипов.

Источник: https://www.imec-int.com/

К.4.3. CEA-Leti — Франция
Профиль: прикладная микро- и наноэлектроника, новые материалы, интегральные схемы, сенсоры, фотоника и технологический трансфер.

CEA-Leti располагается в Гренобле и известен моделью перехода от лабораторных исследований к опытно-промышленным решениям.

Для PICO возможны проекты по экспериментальным материалам, характеризации и изготовлению функциональных структур.

Для NOO — исследования специализированных электронных архитектур и их интеграции с существующими вычислительными системами.

Для META — изучение методов сокращения перехода от научного прототипа к квалифицированной технологии.

Предмет возможного обращения: ограниченный исследовательский контракт на изготовление и проверку экспериментального элемента.

Источник: https://www.cea.fr/cea-tech/leti/english/

К.4.4. Fraunhofer Microelectronics — Германия
Профиль: прикладная микроэлектроника, кремниевые и составные полупроводники, гетерогенная интеграция, испытания и промышленный трансфер.

Research Fab Microelectronics Germany объединяет различные исследовательские организации в распределённую технологическую инфраструктуру.

Для INM особый интерес представляет сама модель доступа к специализированным компетенциям без создания одной универсальной лаборатории.

Предметные направления PICO могут включать изготовление и исследование новых элементов, а NOO — аппаратные применения и средства электронного проектирования.

Предмет возможного обращения: исследовательские услуги, изготовление опытных структур и испытания.

Источник: https://www.mikroelektronik.fraunhofer.de/

К.4.5. AIST — Япония
Полное название: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology.

Профиль: прикладные исследования, метрология, новые материалы, электронные устройства, промышленные технологии.

Для PICO представляет интерес совмещение физической метрологии, материаловедения и разработки экспериментальных компонентов.

Для META важны методы воспроизводимой инженерной проверки и взаимодействия фундаментальной науки с промышленностью.

Предмет возможного обращения: совместный эксперимент по физической характеризации либо независимая проверка исследовательской методики.

Источник: https://www.aist.go.jp/aist_e/

К.4.6. RIKEN — Япония
Профиль: фундаментальная физика, новые материалы, вычислительная наука, искусственный интеллект, квантовые исследования и автоматизация науки.

Особенно интересны программы искусственного интеллекта для науки, вычислительных исследований и фундаментальной полупроводниковой науки.

Для NOO могут представлять ценность методы построения интеллектуальных научных агентов и связи вычислительных моделей с экспериментами.

Для PICO — исследования новых материалов и физических состояний.

Для META — потенциальная возможность независимой проверки изменений исследовательских методов.

Предмет возможного обращения: научное сотрудничество по исследовательским агентам, сравнительные испытания автоматизированных научных циклов.

Источник: https://www.riken.jp/en/research/labs/

К.5. Метрологические организации и независимая экспертиза
К.5.1. NIST — США
Полное название: National Institute of Standards and Technology.

Для PICO особенно важна метрологическая проблема.

Утверждение о функциональном значении пикометровых изменений физических параметров должно сопровождаться измерениями, обладающими необходимой точностью, прослеживаемостью и оценкой неопределённости.

Программа CHIPS Metrology организации NIST охватывает измерительные проблемы материалов, электронных устройств, интеграции и производственных процессов.

Для META значимы подходы к воспроизводимости и стандартизации экспериментальных результатов.

Возможная роль: методологический ориентир и, при наличии соответствующих механизмов, независимые измерительные исследования.

Источник:
К.5.2. EURAMET и национальные метрологические институты
Европейская метрологическая инфраструктура может представлять интерес для сопоставления результатов различных физических лабораторий.

Особенно важны межлабораторные сравнения, прослеживаемость эталонов и разработка методов оценки неопределённости.

Для META такая инфраструктура полезна потому, что заявленное улучшение исследовательского метода должно сохраняться при независимом воспроизведении.

Источник: https://www.euramet.org/

К.5.3. Национальные лаборатории США
Для отдельных исследований INM могут представлять интерес Lawrence Berkeley National Laboratory, Argonne National Laboratory и Oak Ridge National Laboratory.

Возможные направления включают материаловедение, высокопроизводительные вычисления, экспериментальную физику и автоматизацию научного поиска.

Однако выбор должен осуществляться по конкретной лаборатории или пользовательской установке.

Статус национальной лаборатории сам по себе не означает наличия доступного механизма обслуживания международного проекта.

Источники:

https://www.lbl.gov/
https://www.anl.gov/
https://www.ornl.gov/
К.6. Финляндия и Северная Европа: исследовательская инфраструктура PICO
К.6.1. Aalto University и OtaNano
Профиль: микрофабрикация, наномикроскопия, низкотемпературные эксперименты, квантовые и электронные технологии.

OtaNano объединяет несколько специализированных исследовательских инфраструктур.

Для PICO возможны отдельные эксперименты, связанные с изготовлением наноструктур, исследованием поверхностей, прецизионными измерениями и физикой электронных устройств.

Особое организационное преимущество заключается в существовании формализованных механизмов использования оборудования научными группами и компаниями.

Предмет возможного обращения: уточнение технической пригодности определённого измерительного комплекса и подготовка ограниченного пилотного эксперимента.

Источники:

https://www.aalto.fi/en/otanano
К.6.2. VTT Technical Research Centre of Finland
Профиль: микро- и наноэлектроника, фотоника, квантовые устройства, новые материалы, изготовление прототипов, технологический трансфер.

VTT представляет потенциально значимую инфраструктуру перехода от физической гипотезы к инженерному прототипу.

Для PICO могут быть полезны исследования материалов, изготовление устройств, характеризация и гибридная интеграция.

Для NOO — создание специализированных аппаратных интерфейсов и интеграция вычислительных средств с экспериментальной техникой.

Для META — сравнительная проверка отдельных технологических процессов.

Предмет возможного обращения: прототипирование и независимая технологическая оценка при наличии согласованных технических требований.

Источник:

К.6.3. University of Helsinki
Профиль: физика материалов, вычислительные науки, искусственный интеллект и междисциплинарные исследования.

Потенциальная роль определяется компетенцией конкретных исследовательских групп, а не университета в целом.

Источник: https://www.helsinki.fi/en/

К.6.4. Иные организации Северной Европы
Для последующего анализа могут рассматриваться университеты и технологические институты Швеции, Дании и Норвегии, имеющие специализированную инфраструктуру материаловедения, нанофабрикации и интеллектуальных вычислений.

Их включение в окончательный перечень INM должно происходить после проверки предметной компетенции и условий участия.

К.7. Промышленные корпорации и разработчики передовых полупроводниковых технологий
К.7.1. TSMC
Профиль: контрактное производство полупроводников, технологические процессы, проектная экосистема и передовая интеграция.

Для INM имеет потенциальное значение не как универсальная фундаментальная лаборатория, а как источник промышленной технологической инфраструктуры для конкретного подтверждённого устройства.

Для PICO сотрудничество могло бы стать актуальным при наличии совместимого с существующими процессами прототипа.

Источник: https://www.tsmc.com/

К.7.2. Samsung Electronics
Профиль: полупроводниковые технологии, память, логика, контрактное производство.

Для NOO перспективный интерес представляет элементная база вычислительных систем.

Для PICO — отдельные направления устройств и материалов, если их исследовательские задачи совпадают с доступными программами.

Источник: https://semiconductor.samsung.com/

К.7.3. Intel
Профиль: процессорные архитектуры, полупроводниковые исследования, производственные технологии.

Возможные направления взаимодействия связаны с вычислительными платформами, аппаратной эффективностью и экспериментальными устройствами.

Источник: https://www.intel.com/

К.7.4. Rapidus Corporation
Профиль: передовые логические полупроводники, GAA, интеграция проектирования и производства, сокращение времени технологического цикла.

Для INM Rapidus имеет особое методологическое значение как пример современной стратегии технологического опережения.

Предмет потенциального взаимодействия может состоять в сравнительном исследовании методов разработки и критериев сокращения полного технологического цикла.

При этом ни создание пилотной линии, ни организация проектной экосистемы не доказывают реализацию генеральной технологии META.

Источник: https://www.rapidus.inc/en/

К.7.5. GlobalFoundries и UMC
Данные организации представляют интерес для отдельных задач контрактного изготовления интегральных схем и специализированных электронных систем.

Они могут быть практически более релевантными для некоторых начальных прототипов, чем попытка использовать самые передовые и капиталоёмкие производственные процессы.

Источники:

Home
https://www.umc.com/
К.8. Производители оборудования и средства автоматизированного проектирования
К.8.1. ASML
Профиль: литографические системы и соответствующие технологические исследования.

Для PICO ASML представляет прежде всего часть современной производственной технологической базы и объект изучения ограничений масштабирования.

Необходимо учитывать, что применение перспективных пикоэлектронных физических механизмов не обязательно предполагает дальнейшее уменьшение геометрического размера транзистора посредством оптической литографии.

Источник: https://www.asml.com/

К.8.2. Cadence Design Systems
Профиль: электронное автоматизированное проектирование, системный анализ и интеллектуальные средства инженерной разработки.

Для NOO возможны интерфейсы между исследовательским интеллектом и инженерным проектированием.

Для META — контролируемые испытания влияния новых методов на длительность и стоимость создания электронных устройств.

Источник: https://www.cadence.com/

К.8.3. Synopsys
Профиль: EDA, проверка схем, моделирование и проектные средства.

Для INM возможным направлением сотрудничества является формирование экспериментальной среды автоматизированного электронного проектирования.

Источник: https://www.synopsys.com/

К.8.4. Siemens EDA
Профиль: проектирование и верификация электронных систем, инженерные цифровые инструменты.

Для NOO и META представляет интерес как потенциальный компонент сравнительных экспериментов по эффективности инженерных методов.

Источник: https://eda.sw.siemens.com/

К.8.5. Производители научно-технологического оборудования
Для PICO дополнительно могут рассматриваться поставщики электронно-микроскопического оборудования, систем сканирующей зондовой микроскопии, вакуумных установок, осаждения материалов, травления и экспериментальной характеризации.

Однако выбор оборудования должен следовать за утверждением конкретной физической гипотезы.

Закупка установки, не связанной с заранее подготовленным экспериментальным планом, представляет неоправданный инвестиционный риск.

К.9. Вычислительные корпорации и лаборатории искусственного интеллекта
К.9.1. NVIDIA, AMD и Arm
Эти организации представляют разные классы вычислительных архитектур, процессоров, ускорителей и программных экосистем.

Для первого поколения NOO наиболее рационально изучать существующие платформы, не ожидая разработки собственной элементной базы PICO.

Критериями отбора должны служить стоимость выполнения полезной исследовательской задачи, качество вычислительных средств, воспроизводимость и возможность технического замещения компонентов.

Источники:

https://www.nvidia.com/
https://www.amd.com/
https://www.arm.com/
К.9.2. Google DeepMind и Google Research
Для NOO интерес представляют исследования ИИ для научного моделирования, формирования гипотез и работы с научными данными.

Для META важны методы оценки результативности интеллектуальных систем на проверяемых задачах.

Источники:

https://deepmind.google/
https://research.google/
К.9.3. Microsoft Research
Возможные направления интереса включают научный ИИ, вычислительные системы, автоматизацию инженерных процессов и воспроизводимое тестирование интеллектуальных инструментов.

Источник: https://www.microsoft.com/en-us/research/

К.9.4. OpenAI
Для программы NOO могут представлять интерес модели искусственного интеллекта и доступные программные интерфейсы.

Однако использование ИИ-модели в составе исследовательского комплекса само по себе не доказывает создания ноокомпьютера в авторском понимании.

Решающим является выполнение заранее установленных исследовательских функций и независимая проверка результатов.

Источник: https://openai.com/

К.9.5. Другие разработчики интеллектуальных систем
Для сравнительных испытаний возможны модели и инструменты Anthropic, Meta и других разработчиков.

Принципиально важно избегать необоснованной зависимости от одной платформы и контролировать условия обработки научных данных.

К.10. Университеты и лаборатории автономной науки
Перспективный перечень университетских исследовательских организаций может включать MIT, Stanford University, University of California Berkeley, ETH Z;rich, EPFL, University of Tokyo и Tohoku University.

Однако международная известность университета не является достаточным критерием выбора.

В каждом случае необходимо определить конкретную научную группу, её экспериментальные методы, оборудование и опубликованные результаты.

Для NOO особое значение имеют исследования автономных лабораторий, интеллектуального научного планирования и воспроизводимой проверки гипотез.

Для PICO — физика материалов, низкоразмерные электронные системы и исследовательская метрология.

Для META — методы анализа научно-технических процессов и оценки причинно обусловленных улучшений.

Современная научная литература содержит экспериментальные примеры автоматизации материаловедческих исследований, но эти результаты нельзя автоматически считать подтверждением генеральной авторской гипотезы опережения опережения.

К.11. Международные консорциумы и пилотные технологические линии
К.11.1. NanoIC
NanoIC представляет интерес как европейская исследовательская инфраструктура, ориентированная на перспективные логические полупроводниковые устройства, память и межсоединения.

Для INM важны как конкретные экспериментальные возможности, так и модель распределённой исследовательской кооперации.

К.11.2. European Chips Joint Undertaking
Программы Chips Joint Undertaking могут быть предметом отдельного анализа возможностей конкурсного исследовательского финансирования и участия в международных консорциумах.

Допуск к финансированию зависит от соответствия конкретному конкурсу и юридическим требованиям.

Источник: https://www.chips-ju.europa.eu/

К.11.3. Horizon Europe
Программа Horizon Europe может рассматриваться как возможный источник международного исследовательского финансирования.

При этом следует начинать не с общей идеи получения гранта, а с конкретной научной задачи, отвечающей опубликованным требованиям соответствующего конкурса.

Источник:
К.11.4. Rapidus CORE
Экосистема Rapidus CORE является примером организации сотрудничества по проектированию и производству полупроводниковых устройств.

Для INM она может служить предметом сравнительного организационного исследования.

Однако CORE не представляет международный консорциум META, и участие в ней не означает признания авторской гипотезы Метаразвития.

К.12. Сводная матрица релевантности организаций
Организация Основное направление INM Возможная исследовательская функция
IBM Research Albany PICO, NOO Новые устройства и вычислительная архитектура
Imec PICO Экспериментальная микро- и наноэлектроника
CEA-Leti PICO Прототипирование и испытания
Fraunhofer FMD PICO Производственные и измерительные технологии
AIST PICO Материалы и метрология
RIKEN NOO, PICO ИИ для науки и фундаментальная физика
NIST PICO, META Достоверность измерений
OtaNano PICO Доступ к научному оборудованию
VTT PICO, NOO Прототипы и аппаратная интеграция
Cadence NOO, META Электронное проектирование
Synopsys NOO, META Моделирование и EDA
IBM / Intel / Arm NOO Вычислительные архитектуры
Google DeepMind NOO Научный искусственный интеллект
Microsoft Research NOO Исследовательские вычислительные методы
Rapidus META, PICO Анализ сокращения технологических циклов
TSMC / Samsung PICO Промышленная проверка при наличии зрелого проекта
Оценки отражают функциональную релевантность, а не подтверждённую доступность партнёрства.

К.13. Методика отбора потенциальных партнёров
Для первоначального отбора предлагается авторский индекс партнёрской пригодности — ИПП-INM.

Он должен рассчитываться относительно конкретной научно-технической задачи.

Критерий Вес
Научная релевантность 25%
Технологическая инфраструктура 20%
Доступность сотрудничества 20%
Возможность независимой проверки 15%
Экономическая приемлемость 10%
Правовая совместимость 10%
Всего 100%
Каждый критерий получает предварительную оценку от 0 до 5 на основании документированных данных.

Нормированный показатель рассчитывается как взвешенное среднее приведённых к шкале 0–100 оценок.

Однако индекс не должен использоваться для объявления объективного мирового рейтинга потенциальных партнёров.

Его функция — внутреннее сравнение нескольких реальных предложений по выполнению одной задачи.

Наличие правового запрета, неприемлемого риска безопасности либо невозможности соблюдения обязательных условий сотрудничества должно исключать соответствующий вариант независимо от суммарного балла.

К.14. Статусы международного сотрудничества
Предлагается ввести единый административный реестр.

Статус Значение
P0 Организация включена в аналитический список
P1 Проверена предметная компетенция
P2 Подготовлен проект обращения
P3 Документирован контакт
P4 Подтверждена заинтересованность
P5 Подписано соглашение
P6 Совместная программа выполняется
P7 Результат принят и документирован
P8 Сотрудничество завершено
Для всех организаций, рассмотренных в настоящем приложении, исходным должен считаться статус P0 или P1 при наличии документальной проверки.

Присвоение более высокого статуса требует самостоятельных доказательств.

Особенно важно не использовать слово «партнёр» в публичных документах при отсутствии соответствующего согласия или договорного основания.

К.15. Практические механизмы сотрудничества
Предлагается использовать несколько организационных форм.

Научная консультация. Применяется для первоначальной проверки физической или инженерной гипотезы.

Доступ к исследовательской инфраструктуре. Используется при необходимости выполнения измерений или изготовления отдельных образцов.

Договорное исследование. Предусматривает конкретный технический результат, цену и согласованные правила приёмки.

Совместная исследовательская программа. Подходит для длительных проектов с несколькими участниками.

Международный грантовый консорциум. Используется при наличии соответствующего конкурсного механизма.

Независимое воспроизведение. Особенно важно для подтверждения результатов H03, H05 и H12 из приложения Е.

Промышленное прототипирование. Актуально только после получения достаточных технических оснований.

Для первых этапов INM предпочтение следует отдавать ограниченным по стоимости и объёму исследованиям, способным дать определённый научный ответ.

К.16. Организация первых обращений INM
Начальное обращение к потенциальному партнёру должно содержать описание одной конкретной задачи.

Рекомендуемый паспорт включает название гипотезы, объект исследования, необходимые средства, предполагаемую методику, критерии результата, требуемую компетенцию, ограничения конфиденциальности и предварительный бюджет.

Например, для PICO предметом обращения может стать характеризация экспериментальной структуры с заранее определённой точностью измерений.

Для NOO — независимое тестирование исследовательского вычислительного контура.

Для META — разработка методологии контролируемого сравнения исходных и усовершенствованных исследовательских процедур.

Подобный формат позволяет оценивать техническую осуществимость проекта до обсуждения широкого стратегического сотрудничества.

К.17. Финансовая модель партнёрской сети
В приложении Ж предложена условная первоначальная инвестиционная модель INM стоимостью 46 млн долларов США на 78 месяцев последовательных работ.

В ней для внешних исследовательских контрактов предусмотрена иллюстративная доля 10%, соответствующая 4,6 млн долларов.

Эту сумму можно использовать как первоначальный расчётный ориентир внешних исследований.

Но она не представляет стоимость будущих услуг какой-либо конкретной организации.

В действительной финансовой модели необходимо отдельно учитывать цены оборудования, доступ к научной инфраструктуре, затраты на персонал, сроки договоров, права интеллектуальной собственности и риск изменения программы.

Для исследовательского проекта желательно сравнивать стоимость создания собственной инфраструктуры с полной стоимостью использования существующих лабораторных мощностей.

При ограниченном количестве экспериментов внешние инфраструктуры часто заслуживают первоочередного рассмотрения, однако их экономическое преимущество должно рассчитываться для конкретной нагрузки.

К.18. Пятилетняя программа формирования сети: 2027–2031 годы
Год Главная задача Контрольный документ
2027 Определение задач и компетенций Реестр организаций и паспорта экспериментов
2028 Первые ограниченные исследовательские соглашения Протоколы доступа, договоры и результаты H01
2029 Сравнительные исследования и физические испытания Отчёты по H02 и первоначальным экспериментам PICO
2030 Независимая проверка улучшения методов Протоколы H03
2031 Оценка экономических и научных результатов сети Решение о программе 2032–2036 годов
Этот график имеет условный характер.

Его реализация зависит от учреждения соответствующих организационных структур INM, финансирования, готовности научных протоколов и доступности международного сотрудничества.

К.19. Риски международной научно-технологической кооперации
Научный риск заключается в возможности неподтверждения проверяемых гипотез.

Технологический риск связан с несовместимостью экспериментального оборудования, программных сред и материалов.

Финансовый риск возникает при росте стоимости исследований, задержках платежей или недоступности грантового финансирования.

Правовой риск включает ограничения экспорта технологий, передачу данных, договорные обязательства и интеллектуальную собственность.

Организационный риск возникает при несогласованности процедур, изменении состава участников или задержке работ.

Риск зависимости связан с использованием единственного поставщика критических компонентов.

Репутационный риск возникает при преждевременном объявлении неподтверждённых партнёрств или научных результатов.

Для минимизации перечисленных рисков необходимы предварительные договорные условия, независимая проверка, финансовые лимиты и чёткие критерии прекращения отдельных направлений.

К.20. Научная сеть как предмет эксперимента META
Международная кооперация может стать не только инфраструктурой, но и самостоятельным предметом исследования Метаразвития.

Предлагается сравнивать различные способы организации научных процессов.

Например, исследовательская задача может выполняться в одной лаборатории, распределённым коллективом или интегрированной системой NOO с несколькими внешними экспериментальными участниками.

При контролируемых условиях измеряются время получения результата, стоимость, частота ошибок и качество итоговой проверки.

Если новые организационные методы обеспечивают преимущество, необходимо установить, переносится ли оно на последующие исследовательские задачи.

Такое исследование может дать содержательные данные для гипотез H03, H04 и H11.

Однако организационное преимущество само по себе ещё не доказывает универсальное опережение опережения.

К.21. Программа независимой научной экспертизы
Для ключевых физических и метатехнологических гипотез предлагается использовать независимые исследовательские группы.

Желательно разграничить три функции.

Первая — разработка нового технического решения.

Вторая — проведение измерений и документирование результата.

Третья — независимая оценка корректности выводов.

Возможно участие одной организации в нескольких функциях, но потенциальные конфликты интересов должны раскрываться.

Особенно строго эти требования необходимо соблюдать при проверке заявлений о новых физических устройствах PICO и о воспроизводимом совершенствовании исследовательских методов META.

К.22. Долгосрочная модель международного научного консорциума INM
При положительных результатах первоначальных исследований может рассматриваться создание многостороннего международного консорциума.

Он мог бы включать научно-методологический совет, независимые физические лаборатории, центры интеллектуальных вычислений, участников инженерного проектирования и коммерческие предприятия.

Однако такой консорциум не следует учреждать лишь ради административного объединения известных организаций.

Необходимо сначала установить наличие содержательной научной программы, распределения обязанностей, устойчивой финансовой основы и согласованных правил обращения с результатами.

Наиболее ценным основанием для долгосрочного консорциума станет независимое подтверждение полезности совместных исследований и их методов.

К.23. Главные результаты приложения
В рамках настоящего приложения сформированы:

международный перечень организаций, релевантных программам META, PICO и NOO;
классификация исследовательских и промышленных компетенций;
методика предварительного отбора потенциальных партнёров;
правила документального подтверждения партнёрского статуса;
система ограниченных пилотных исследований;
пятилетняя программа развития международной кооперации;
подход к независимой проверке научных результатов;
принципы финансового и организационного контроля.
Эти результаты имеют проектно-методологический характер.

Для превращения предложенной модели в действующую международную сеть потребуются самостоятельные организационные решения, юридические соглашения и подтверждённые источники финансирования.

К.24. Заключение к приложению К
Мировая микро- и наноэлектроника представляет собой сложную международную систему, в которой фундаментальная физика, изготовление материалов, проектирование электронных устройств, программные технологии и промышленное производство распределены между многочисленными организациями.

Поэтому для проекта INM создание собственной полной исследовательско-производственной инфраструктуры с самого начала не является обязательным и во многих случаях может оказаться экономически неоправданным.

Более рациональный первоначальный путь заключается в использовании существующих научных компетенций и оборудования для проверки конкретных гипотез.

Для NOO это означает взаимодействие с разработчиками вычислительных архитектур, ИИ-моделей и автономных лабораторий.

Для PICO — сотрудничество с исследовательскими центрами физики материалов, нанофабрикации и прецизионной метрологии.

Для META — привлечение специалистов по экспериментальной методологии, независимой проверке, организации научных исследований и оценке технологической результативности.

При этом международная сеть должна развиваться последовательно, вместе с подтверждением научных результатов.

Необходимо избегать подмены фактических научных достижений количеством партнёров или масштабом объявленных планов.

Главный вывод приложения К: международное сотрудничество INM должно проектироваться как функциональная научная сеть, в которой каждая организация привлекается для решения конкретной проверяемой задачи, а сама эффективность взаимодействия становится предметом объективного исследования Метаразвития.

От отдельных научных компетенций — к интегрированным экспериментам.

От международных экспериментов — к воспроизводимым результатам.

От воспроизводимых результатов — к совершенствованию исследовательских методов.

От совершенствования методов — к экспериментальной проверке опережения опережения.

К.25. Приоритетная матрица первых контактов
Приоритет Организация или инфраструктура Конкретная задача для проверки
I OtaNano / Aalto Доступность высокоточных физических экспериментов PICO
I VTT Технологическое прототипирование и характеризация
I RIKEN Научные агенты, ИИ и автоматизированные исследования NOO
I CEA-Leti Контрактные исследования новых функциональных элементов
I Cadence / Synopsys Интеграция NOO со средствами инженерного проектирования
II Fraunhofer FMD Технологическая интеграция и испытания
II Imec / NanoIC Передовые физико-технологические исследования
II IBM Research Albany Новые вычислительные и электронные архитектуры
II NIST Метрологические методы и достоверность измерений
III Rapidus Методы сокращения технологических циклов
III TSMC / Samsung Возможное изготовление зрелых опытных проектов
III ASML Специализированные технологические вопросы литографии
Категории I–III выражают предлагаемую очерёдность предметного рассмотрения, а не рейтинг мирового научного уровня или оценку готовности организации к сотрудничеству.

OtaNano открыто описывает процедуры бронирования, оплаты и обучения для использования исследовательских установок; VTT предлагает услуги от разработки концепции до прототипирования. Это делает их конкретными примерами инфраструктур, механизмы доступа к которым можно изучать на первоначальном этапе.


Aalto University

+1

К.26. Документальные источники и библиография
Библиография к приложению К
I. Авторская концепция
1. Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Тома 1–6. Авторское исследование.

https://lag.ru
Концептуальная основа программы META–PICO–NOO, проекта INM и гипотезы опережения опережения. Полные выходные данные отдельных томов необходимо сверить с окончательными авторскими оригиналами.

II. Международные исследовательские центры
2. IBM Research. Albany Research Laboratory. Официальный сайт IBM Research.

https://research.ibm.com/labs/albany
Источник о компетенциях IBM в области передовых полупроводников, новых материалов и вычислительных технологий.

3. Imec. Imec Inaugurates NanoIC Pilot Line, Accelerating Innovation in Sub-2nm Systems-on-Chip. 9 February 2026.

Документальное подтверждение развития европейской исследовательской полупроводниковой инфраструктуры.

4. Imec. Imec Launches University Consortium Around Next Generation of Chips. 12 March 2026.

Источник о сотрудничестве imec с 26 европейскими университетскими группами.

5. CEA-Leti. Who Are We? Mission and Organization. 17 January 2024.


Описание модели лабораторно-промышленного технологического развития.

6. Fraunhofer Group for Microelectronics. Research Fab Microelectronics Germany (FMD).

Документ об организации распределённой исследовательской инфраструктуры микро- и наноэлектроники.

7. RIKEN. Centers & Labs.

https://www.riken.jp/en/research/labs
Официальные сведения об исследовательских подразделениях, включая программы ИИ для науки, вычислительные исследования и полупроводниковую физику.

8. AIST. National Institute of Advanced Industrial Science and Technology.

https://www.aist.go.jp/aist_e
Официальные материалы японской организации прикладных исследований.

III. Метрология и физико-технологическая инфраструктура
9. NIST. CHIPS Research and Development Metrology Program.

Методологические материалы о метрологии материалов, полупроводниковых устройств и производственных процессов.

10. Aalto University. OtaNano — Finland’s National Research Infrastructure for Micro-, Nano- and Quantum Technologies.

https://www.aalto.fi/en/otanano
Описание инфраструктуры и механизмов доступа к научным установкам.

11. VTT Technical Research Centre of Finland. Micro-, Nano- and Quantum Technology Infrastructure.

Официальное описание услуг прототипирования, изготовления, испытаний и технологической интеграции.

12. EURAMET. European Association of National Metrology Institutes.

https://www.euramet.org/
Европейская инфраструктура научной метрологии и межлабораторной сопоставимости измерений.

IV. Полупроводниковая промышленность и международные экосистемы
13. Rapidus Corporation. Rapidus Unveils Rapidus CORE, New Global Ecosystem Framework Supporting the Development and Mass Production of Cutting-Edge Semiconductors. 5 October 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~
Источник о формировании экосистемы проектирования и производства и первых 17 Design Solution Associates.

14. European Chips Joint Undertaking. NanoIC — European Pilot Line for Beyond-2nm Leading-edge System-on-Chip Leadership.

https://www.chips-ju.europa.eu/
Документальная основа программы создания европейской пилотной исследовательской линии передовых полупроводниковых устройств.

15. TSMC. Corporate and Technology Information.

https://www.tsmc.com/
Официальные материалы контрактного производства полупроводников.

16. Samsung Electronics. Semiconductor Business.

https://semiconductor.samsung.com/
Официальные сведения о полупроводниковых технологиях и продукции.

17. ASML. Semiconductor Lithography Technology.

https://www.asml.com/
Официальные сведения о литографических технологиях.

V. Вычислительные системы и инженерное проектирование
18. Cadence Design Systems. Corporate Technology and Research Information.

https://www.cadence.com/
Документальная основа анализа инструментов проектирования и интеллектуальной автоматизации.

19. Synopsys. Electronic Design Automation and Research Programs.

https://www.synopsys.com/
Материалы о средствах автоматизации электронного проектирования.

20. NVIDIA. Accelerated Computing and AI.

https://www.nvidia.com
Технические и программные материалы по современной вычислительной инфраструктуре.

21. Google DeepMind. Research.

https://deepmind.google
Исследования искусственного интеллекта и его научных применений.

22. Microsoft Research. Research Areas and Publications.

Home
Публикации по вычислительным системам, искусственному интеллекту и научным методам.

VI. Автоматизация науки и экспериментальная проверка
23. King R. D., Rowland J., Oliver S. G. et al. The Automation of Science. Science. 2009. Vol. 324. P. 85–89.

DOI: https://doi.org/10.1126/science.1165620

Научный пример автоматизации формирования и проверки гипотез.

24. 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. eaaz8867.

DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.aaz8867

Экспериментальная основа изучения замкнутых контуров автоматизированного материаловедения.

25. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Reproducibility and Replicability in Science. National Academies Press, 2019.

DOI: https://doi.org/10.17226/25303

Методология воспроизводимости и независимой научной проверки.

VII. Международное управление исследованиями
26. OECD. Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development. OECD Publishing, 2015.

DOI: https://doi.org/10.1787/9789264239012-en

Международные принципы классификации исследований и разработок.

27. OECD; Eurostat. Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation. 4th edition. OECD Publishing, 2018.

DOI: https://doi.org/10.1787/9789264304604-en

Методы исследования инновационных процессов и сотрудничества.

28. ISO. ISO 56002:2019. Innovation Management — Innovation Management System — Guidance.

https://www.iso.org/standard/68221.html
Руководство по организации и совершенствованию систем инновационного менеджмента.

29. European Commission. Horizon Europe — Research and Innovation Funding Programme.

Официальная информация об исследовательском финансировании и международных конкурсах.

Методологическое примечание
Библиография включает первичные организационные источники, международные программы и научные работы, подтверждающие существование отдельных исследовательских направлений и технологических инфраструктур.

Она не подтверждает участия перечисленных организаций в проекте INM.

Все предлагаемые формы сотрудничества и их приоритетность представляют авторскую исследовательскую модель.

Для заключения фактических соглашений необходимы дополнительная техническая экспертиза, юридическая проверка, анализ доступности исследовательской инфраструктуры и согласование финансирования.

Дата составления: 24 октября 2026 года.

********

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ
Научные публикации, техническая документация, патенты, корпоративная отчётность, национальные стратегии, базы статистики и аналитические исследования

Сводная библиография к томам 1–6 и приложениям А–К · Хронологический охват: 1947–2026 годы · Состояние на 24 октября 2026 года

Методологическое предисловие
Настоящий список предназначен для документального обеспечения исторических, физических, технологических, экономических и прогностических положений шеститомного исследования.

Источники распределены по тематическим категориям с сохранением сквозной нумерации. Приоритет отдаётся оригинальным научным публикациям, патентным документам, официальной корпоративной информации, международным стандартам, государственным нормативным актам и специализированной отраслевой статистике.

В библиографии разграничиваются:

Первичные источники: оригинальные статьи, патенты, официальные отчёты, нормативные документы и результаты экспериментов.
Вторичные исследования: научные монографии, аналитические обзоры и сравнительные отраслевые исследования.
Информационные ресурсы: обновляемые базы данных, дорожные карты и корпоративные архивы, для которых при использовании конкретного показателя следует фиксировать версию документа и дату обращения.
Авторские концептуальные материалы: определения и гипотезы INM–META–PICO–NOO, которые не должны представляться как уже независимо подтверждённые результаты мировой науки.
Особенно важно фиксировать актуальную редакцию изменявшихся научных публикаций. Например, к статье об автономной лаборатории A-Lab, опубликованной в Nature в 2023 году, 19 января 2026 года вышло исправление, уточняющее интерпретацию новизны исследованных материалов и их структурной идентификации. Оригинальная работа должна цитироваться с учётом этого исправления.


Nature

+1

I. Фундаментальные работы по физике полупроводников и истории микроэлектроники
Исторические и научно-технические публикации
1. Bardeen J., Brattain W. H. The Transistor, A Semi-Conductor Triode // Physical Review. — 1948. — Vol. 74, No. 2. — P. 230–231.

DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRev.74.230

Первичное научное сообщение о транзисторном эффекте.

2. Shockley W. The Theory of p-n Junctions in Semiconductors and p-n Junction Transistors // Bell System Technical Journal. — 1949. — Vol. 28, No. 3. — P. 435–489.

DOI: https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1949.tb03645.x

Теоретические основы полупроводниковых переходов и транзисторов.

3. Shockley W. Electrons and Holes in Semiconductors: With Applications to Transistor Electronics. — New York: D. Van Nostrand, 1950.

Фундаментальная монография по электронной физике полупроводников.

4. Kilby J. S. Miniaturized Electronic Circuits. — United States Patent US3138743A. — Приоритет: 6 февраля 1959 года; публикация патента: 23 июня 1964 года.

https://patents.google.com/patent/US3138743A/en
Первичный патентный источник истории интегральной схемы.

5. Noyce R. N. Semiconductor Device-and-Lead Structure. — United States Patent US2981877A. — Заявка: 30 июля 1959 года; публикация патента: 25 апреля 1961 года.

https://patents.google.com/patent/US2981877A/en
Один из основных патентов, связанных с технологией интегральных схем и межсоединений.

6. Moore G. E. Cramming More Components onto Integrated Circuits // Electronics. — 1965. — Vol. 38, No. 8. — P. 114–117.

Архивный источник: https://www.computerhistory.org/

Историческая публикация, ставшая основой понятия закона Мура.

7. Dennard R. H., Gaensslen F. H., Yu H.-N., Rideout V. L., Bassous E., LeBlanc A. R. 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

Классическая работа по масштабированию MOS-транзисторов.

8. Sze S. M., Ng K. K. Physics of Semiconductor Devices. — 3rd ed. — Hoboken: John Wiley & Sons, 2007.

Базовая монография по физике полупроводниковых приборов.

9. Taur Y., Ning T. H. Fundamentals of Modern VLSI Devices. — 2nd ed. — Cambridge: Cambridge University Press, 2009.

Теоретические и инженерные основы современных сверхбольших интегральных схем.

10. Colinge J.-P. FinFETs and Other Multi-Gate Transistors. — New York: Springer, 2008.

Исследование транзисторов с несколькими управляющими поверхностями.

11. 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

Историческая постановка вопросов управления веществом на малых масштабах.

12. Aviram A., Ratner M. A. Molecular Rectifiers // Chemical Physics Letters. — 1974. — Vol. 29, No. 2. — P. 277–283.

DOI: https://doi.org/10.1016/0009-2614(74)85031-1

Одна из фундаментальных теоретических работ по молекулярной электронике.

13. Binnig G., Rohrer H., Gerber Ch., Weibel E. Surface Studies by Scanning Tunneling Microscopy // Physical Review Letters. — 1982. — Vol. 49. — P. 57–61.

DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.49.57

Первичная научная публикация по сканирующей туннельной микроскопии.

14. Eigler D. M., Schweizer E. K. Positioning Single Atoms with a Scanning Tunnelling Microscope // Nature. — 1990. — Vol. 344. — P. 524–526.

DOI: https://doi.org/10.1038/344524a0

Экспериментальное исследование контролируемого позиционирования отдельных атомов.

15. Shalf J. The Future of Computing Beyond Moore’s Law // Philosophical Transactions of the Royal Society A. — 2020. — Vol. 378. — Article 20190061.

DOI: https://doi.org/10.1098/rsta.2019.0061

Анализ физических ограничений и перспектив вычислительной техники после традиционного масштабирования.

II. Международная метрология, технологические дорожные карты и технические стандарты

16. Bureau International des Poids et Mesures. The International System of Units (SI). — 9th ed., 2019; updated 2026.

DOI: https://doi.org/10.59161/AUEZ1291

Основной нормативный источник для определения приставок микро-, нано-, пико-, фемто- и физических единиц.

17. IEEE. International Roadmap for Devices and Systems (IRDS). 2024 Edition. — IEEE, 2024.


Международная технологическая дорожная карта электронных устройств и вычислительных систем.

18. IEEE. Heterogeneous Integration Roadmap (HIR). 2025 Edition.


Источники по гетерогенной интеграции, корпусированию и системным архитектурам.

19. International Organization for Standardization. ISO 56002:2019. Innovation Management — Innovation Management System — Guidance. — Geneva: ISO, 2019.

https://www.iso.org/standard/68221.html
Международное руководство по организации и совершенствованию инновационной деятельности.

20. ISO/IEC. ISO/IEC 22989:2022. Information Technology — Artificial Intelligence — Artificial Intelligence Concepts and Terminology. — Geneva, 2022.

https://www.iso.org/standard/74296.html
Международная терминологическая основа описания искусственного интеллекта.

21. ISO/IEC. ISO/IEC 25010:2023. Systems and Software Engineering — Systems and Software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — Product Quality Model. — Geneva, 2023.

https://www.iso.org/standard/78176.html
Критерии оценки качества программных и информационно-коммуникационных продуктов.

22. NASA. Technology Readiness Levels. — Официальное описание системы TRL.

Technology Readiness Levels
Методология определения технологической зрелости.

23. Tabassi E. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). — NIST AI 100-1. — Gaithersburg: National Institute of Standards and Technology, 2023.

DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1

Методологические требования и рекомендации к управлению рисками систем искусственного интеллекта.

24. 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

Научные основания проверки воспроизводимости исследований.

25. 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

Методология классификации научных исследований и экспериментальных разработок.

26. 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

Методологическая основа анализа инновационной деятельности.

27. OECD; European Commission, Joint Research Centre. Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide. — Paris: OECD Publishing, 2008.

DOI: https://doi.org/10.1787/9789264043466-en

III. Научные публикации по искусственному интеллекту, автоматизации науки и NOO

28. 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 формирования и проверки научных гипотез.

29. 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. — eaaz8867.

DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.aaz8867

Демонстрация автоматизированного цикла исследования материалов.

30. 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

Автономная лабораторная система материаловедения. Использовать совместно с исправлением 2026 года.

31. 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

Исправление от 19 января 2026 года, существенное для корректной интерпретации результатов статьи [30].

32. 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 влияния искусственного интеллекта на научный поиск и инновации.

33. 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 высокой результативности специализированных методов машинного обучения в научной задаче.

34. 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

Исследование применения глубокого обучения для поиска материалов и прогнозирования свойств.

35. 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

Методологические основания предварительной регистрации научных гипотез и экспериментов.

36. Krippendorff K. Content Analysis: An Introduction to Its Methodology. — 4th ed. — Thousand Oaks: SAGE Publications, 2018.

Методология систематического анализа научных документов и оценки согласованности кодирования.

37. Neuendorf K. A. The Content Analysis Guidebook. — 2nd ed. — Thousand Oaks: SAGE Publications, 2017.

Методы количественного контент-анализа и разработки воспроизводимых категориальных схем.

38. 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 динамики производительности научно-технического поиска.

Научная интерпретация для NOO и META
Работы [28–34] позволяют обосновать возможность автоматизации определённых исследовательских функций: моделирования, научного прогнозирования, выбора экспериментов и частичного замыкания вычислительно-лабораторного цикла.

Однако они не подтверждают существование авторского ноокомпьютера как универсальной интеллектуально-креативной системы и не доказывают генеральную технологию META.

Для проверки этих положений необходимы специальные эксперименты, предусмотренные приложением Е.

IV. Патенты и международные патентные базы

39. Kilby J. S. Miniaturized Electronic Circuits. — US3138743A. — United States Patent and Trademark Office, 1964.

https://patents.google.com/patent/US3138743A/en
40. Noyce R. N. Semiconductor Device-and-Lead Structure. — US2981877A. — United States Patent and Trademark Office, 1961.

https://patents.google.com/patent/US2981877A/en
41. United States Patent and Trademark Office. Patent Public Search.

https://www.uspto.gov/patents/search/patent-public-search
Официальный поиск патентной документации США.

42. European Patent Office. Espacenet — Patent Search.

https://worldwide.espacenet.com/
Международный поиск патентных публикаций, патентных семейств и связанных документов.

43. World Intellectual Property Organization. PATENTSCOPE.

https://patentscope.wipo.int/
База международных патентных заявок и документов.

44. WIPO. International Patent Classification (IPC).

https://www.wipo.int/classifications/ipc/en
Международная патентная классификация для технологического анализа.

45. Google Patents. Worldwide Patent Search.

https://patents.google.com
V. Корпоративная научно-техническая документация и отчётность

Передовые полупроводниковые компании
46. IBM Research. Research Publications, Semiconductor Research and Albany Laboratory.

https://research.ibm.com/
https://research.ibm.com/labs/albany
Официальные исследования вычислительных систем, микроэлектроники, материалов и новых архитектур.

47. IBM. Annual Reports and Investor Relations.

https://www.ibm.com/investor/
Финансовая и корпоративная отчётность IBM. Для количественных сравнений необходим выбор конкретного отчётного года.

48. Intel Corporation. Investor Relations and Annual Reports.

https://www.intc.com/
Финансовая отчётность, сведения о корпоративной стратегии и разработке вычислительных технологий.

49. Taiwan Semiconductor Manufacturing Company. Annual Reports and Technology Information.

https://investor.tsmc.com/
https://www.tsmc.com
Первичные корпоративные источники о контрактном производстве, технологических процессах и экономических результатах.

50. Samsung Electronics. Investor Relations; Semiconductor Business.

https://www.samsung.com/global/ir/
https://semiconductor.samsung.com
Корпоративная отчётность и материалы полупроводникового направления.

51. SK hynix. Investor Relations and Semiconductor Technology.

https://news.skhynix.com/
https://www.skhynix.com/
Источники по памяти, промышленным технологиям и корпоративным результатам.

52. Micron Technology. Investor Relations; Annual Reports.

https://investors.micron.com/
Отчётность и технические материалы производителя полупроводниковой памяти.

53. NVIDIA Corporation. Investor Relations; Technical Documentation.

https://investor.nvidia.com/
https://developer.nvidia.com/
Финансовые данные, архитектуры ускорителей и программные средства вычислений.

54. Advanced Micro Devices. Investor Relations; Technical Resources.

https://ir.amd.com/
https://www.amd.com
Материалы по вычислительным процессорам, ускорителям и финансовым показателям.

55. ASML Holding. Annual Reports and Investor Relations.

https://www.asml.com/en/investors
Корпоративные материалы о литографическом оборудовании, инвестициях и научно-технологических разработках.

Rapidus и международная кооперация
56. Rapidus Corporation. IBM and Rapidus Form Strategic Partnership to Build Advanced Semiconductor Technology and Ecosystem in Japan. — 13 December 2022.

IBM and Rapidus Form Strategic Partnership to Build Advanced Semiconductor Technology and Ecosystem in Japan
57. Rapidus Corporation. Rapidus Achieves Significant Milestone at Its State-of-the-Art Foundry with Prototyping of Leading-Edge 2nm GAA Transistors. — 18 July 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
58. Rapidus Corporation. Rapidus and Cadence Partner on Agentic AI for Advanced SoC Design. — 17 July 2026.

Rapidus and Cadence Partner on Agentic AI for Advanced SoC Design ;Collaboration combines Rapidus’ AI-Agentic Design Solution with Cadence InnoStack AI Super Agent to target up to a 2X acceleration of design turnaround times;
59. Rapidus Corporation. Rapidus Unveils Rapidus CORE, New Global Ecosystem Framework Supporting the Development and Mass Production of Cutting-Edge Semiconductors. — 5 October 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~
60. Rapidus Corporation. Corporate News and Information Archive.

https://www.rapidus.inc/en/news_topics
Архив официальных публикаций. Для хронологии Rapidus необходимо фиксировать даты и различать планы, экспериментальные демонстрации и промышленную квалификацию.

Исследовательские организации
61. Imec. Research Programs, Publications and Corporate Reports.

https://www.imec-int.com/
62. CEA-Leti. Research Programs and Technology Information.

https://www.cea.fr/cea-tech/leti/english/
63. Fraunhofer Group for Microelectronics. Research Infrastructure and Programs.

https://www.mikroelektronik.fraunhofer.de/
64. RIKEN. Research Centers and Publications.

https://www.riken.jp/en/
65. National Institute of Advanced Industrial Science and Technology. Research and Technology Programs.

https://www.aist.go.jp/aist_e
66. Aalto University. OtaNano Research Infrastructure.

https://www.aalto.fi/en/otanano
67. VTT Technical Research Centre of Finland. Micro-, Nano- and Quantum Technology Infrastructure.

VI. Национальные стратегии, законодательство и государственные программы

68. United States Congress. CHIPS and Science Act of 2022. — Public Law 117-167. — 9 August 2022.

Основной законодательный документ США по поддержке полупроводниковой промышленности, научно-технологической инфраструктуры и исследований.

69. U.S. Department of Commerce. CHIPS for America.

https://www.nist.gov/chips
Официальные материалы реализации американских программ развития полупроводниковой инфраструктуры.

70. European Parliament and Council. Regulation (EU) 2023/1781 of 13 September 2023 Establishing a Framework of Measures for Strengthening Europe’s Semiconductor Ecosystem (Chips Act).

https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2023/1781/oj/eng
Нормативная основа европейской политики развития полупроводников.

71. European Commission. European Chips Act.

Политика Европейского союза в области полупроводников, исследовательской инфраструктуры и устойчивости цепочек поставок.

72. European Chips Joint Undertaking. Research and Innovation Programs, Calls and Pilot Lines.

https://www.chips-ju.europa.eu
Документальные материалы исследовательских конкурсов и пилотных линий.

73. European Commission. Horizon Europe — Research and Innovation Funding Programme.

Официальные условия европейского конкурсного научно-технологического финансирования.

74. Ministry of Economy, Trade and Industry of Japan. Semiconductor and Digital Industry Strategy. — 2021; revised 2023 and June 2026.

Официальный японский корпус стратегических документов. Для исследования следует указывать редакцию и дату соответствующего варианта стратегии.

75. Ministry of Economy, Trade and Industry of Japan. Semiconductor and Digital Industry Strategy Committee — Meeting Materials and Decisions.

https://www.meti.go.jp/
Материалы обсуждения и реализации политики Японии в области полупроводников и цифровой промышленности.

76. National Institute of Standards and Technology. CHIPS Metrology Program.

Государственная программа развития измерительных средств и исследований полупроводников.

77. European Commission. Digital Decade and Digital Technology Policy.

https://digital-strategy.ec.europa.eu
Документы по цифровой инфраструктуре, технологической политике и развитию цифровых возможностей Европейского союза.

Методологическое ограничение
Законодательные акты, национальные стратегии и государственные программы описывают намерения, механизмы поддержки и правовые условия.

Они не должны использоваться как доказательство достижения всех заявленных технологических целей.

Следует различать выделенные бюджетные полномочия, конкурсные обязательства, фактические выплаты, капитальные вложения предприятий и реально завершённые исследовательские результаты.

VII. Международные статистические базы и рейтинги электронной промышленности

78. World Semiconductor Trade Statistics. Historical Billings Report; Market Forecasts.

https://www.wsts.org
Международная статистика выручки полупроводниковой отрасли и прогнозов рынка.

79. Semiconductor Industry Association. Global Annual Semiconductor Sales Increase 25.6% to $791.7 Billion in 2025. — 6 February 2026.

Global Annual Semiconductor Sales Increase 25.6% to $791.7 Billion in 2025
Сводные данные о мировых продажах полупроводников в 2025 году на основе статистики WSTS.

80. SEMI. Worldwide Semiconductor Equipment Market Statistics (WWSEMS).

https://www.semi.org
Отраслевая база статистики производственного оборудования.

81. SEMI. Global Semiconductor Equipment Billings Reached $135 Billion in 2025. — 7 April 2026.

Первичный отраслевой источник данных о мировых продажах производственного оборудования.

82. SEMI. World Fab Forecast.

https://www.semi.org
Отраслевая исследовательская база производственных мощностей и капитальных вложений.

83. Gartner. Semiconductor Market Share and Supplier Revenue Research.

https://www.gartner.com/
Исследования выручки полупроводниковых компаний и структуры мирового рынка. При цитировании необходимо указывать конкретный годовой выпуск и статус предварительной либо окончательной оценки.

84. TrendForce. Foundry Industry Research and Rankings.

https://www.trendforce.com/
Рейтинги контрактных производителей полупроводников, рыночные доли и аналитика отрасли.

85. World Intellectual Property Organization. World Intellectual Property Indicators 2025. — Geneva: WIPO, 2025.

https://www.wipo.int/publications/en/details.jsp?id=4822

Международный аналитический отчёт о патентной активности и других видах интеллектуальной собственности.

86. WIPO. IP Statistics Data Center.

https://www.wipo.int/en/web/ip-statistics/
База исторической и современной статистики интеллектуальной собственности.

87. Elsevier. Scopus.

https://www.scopus.com
Библиометрическая база научных публикаций и цитирований.

88. Clarivate. Web of Science Core Collection.

https://www.webofscience.com
Международная библиографическая и цитатная база.

89. SCImago. SCImago Journal & Country Rank.

https://www.scimagojr.com
Сравнительные показатели научной публикационной деятельности.

90. OECD. Main Science and Technology Indicators.

https://www.oecd.org
Сравнительная статистика научно-исследовательской деятельности, расходов на НИОКР и научно-технологического развития.

91. World Bank. World Development Indicators.

Макроэкономические показатели, используемые для контекстного сравнения национальных научно-технологических систем.

Правила сопоставления данных
Показатели WSTS, SEMI, Gartner и TrendForce не относятся к одной статистической совокупности.

Выручка поставщиков полупроводников, foundry-выручка, продажи производственного оборудования и производственные мощности отражают различные аспекты отрасли.

Их запрещается непосредственно суммировать или использовать как взаимозаменяемые показатели мирового технологического лидерства.

VIII. Производительность, стоимость и эффективность вычислительных систем

92. Standard Performance Evaluation Corporation. SPEC CPU 2026 Benchmark Suites. — SPEC, 2026.

https://www.spec.org/cpu2026
Стандартизированные испытания процессорно-интенсивных вычислительных нагрузок.

93. SPEC. SPEC CPU 2026 Run and Reporting Rules. — 2026.

https://www.spec.org/cpu2026/docs/runrules.html
Правила проведения и публикации результатов испытаний.

94. SPEC. SPEC CPU 2017 Benchmark Suites.

https://www.spec.org/cpu2017
Источник для исторического сравнения вычислительных архитектур. Результаты разных поколений тестов требуют самостоятельного анализа сопоставимости.

95. TOP500. The TOP500 List.

https://www.top500.org
Международные рейтинги высокопроизводительных вычислительных комплексов.

96. Green500. Energy Efficiency Rankings of Supercomputers.

https://www.top500.org/lists/green500
Международное сравнение энергетической эффективности суперкомпьютеров.

97. MLCommons. MLPerf Inference Benchmarks.

MLPerf Inference
Методология измерения производительности систем машинного обучения при соблюдении требований к качеству.

98. MLCommons. Benchmark Programs and Results.

Benchmarks
Официальные наборы испытаний систем машинного обучения, программных и аппаратных платформ.

99. Hennessy J. L., Patterson D. A. Computer Architecture: A Quantitative Approach. — 6th ed. — Morgan Kaufmann, 2019.

Классическая монография по количественной оценке вычислительных архитектур.

100. Barroso L. A., Clidaras J., H;lzle U. The Datacenter as a Computer: An Introduction to the Design of Warehouse-Scale Machines. — 2nd ed. — Morgan & Claypool, 2013.

DOI: https://doi.org/10.2200/S00516ED2V01Y201306CAC024

Системная методология анализа вычислительных центров.

101. Damodaran A. Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset. — 3rd ed. — Hoboken: Wiley, 2012.

Оценка стоимости активов и финансовых результатов технологических проектов.

102. Dixit A. K., Pindyck R. S. Investment Under Uncertainty. — Princeton: Princeton University Press, 1994.

Теоретическая основа поэтапных инвестиционных решений в условиях неопределённости.

103. Trigeorgis L. Real Options: Managerial Flexibility and Strategy in Resource Allocation. — Cambridge, MA: MIT Press, 1996.

Методология реальных опционов и принятия решений о последовательном финансировании.

Методологическое значение
Для сравнения традиционных компьютеров применимы стандартизированные показатели производительности.

Для оценки NOO необходима дополнительная проверка стоимости получения корректного исследовательского результата.

Для META требуется ещё более строгая оценка эффективности последующих исследовательских циклов.

***********