Бесплатный фрагмент - Сквозные технологии

Понятие «сквозные технологии» стало набирать популярность среди российских специалистов в области научно-технологического развития начиная с 2015 года. Это произошло одновременно с началом распространения основных ценностей и базовых положений Национальной технологической инициативы (НТИ).

Сквозная технология — перспективная технология, радикально меняющая ситуацию на существующих рынках или способствующая формированию новых рынков. Такие технологии имеют ключевое значение для развития сразу нескольких перспективных рынков.

Подготовка перечня сквозных технологий проводилась поэтапно с 2015 года. Первый перечень сквозных технологий был закреплен в Концепции НТИ. Благодаря проведению значительной подготовительной работы предложенный в НТИ перечень сквозных технологий с небольшими исключениями был включен в Программу «Цифровая экономика» Российской Федерации.

В сборнике «Большая ставка. НТИ: сквозные технологии» представлены аналитические и методические материалы, включающие первоначальные и последующие перечни сквозных технологий, описание разных подходов к определению роли сквозных технологий, схемы по итогам организационного проектирования механизма развития сквозных технологий, технологические обзоры, планы и отчеты по работам, дорожные карты и перечни технологических барьеров.

Введение. Курс на сквозные технологии

Технологии хранения и анализа больших данных | Искусственный интеллект | Технологии распределенных реестров | Квантовые технологии | Технологии создания новых и портативных источников энергии | Новые производственные технологии TechNet | Технологии сенсорики и производства компонентов робототехники | Технологии беспроводной связи и «Интернета вещей» | Технологии управления свойствами биологических объектов | Нейротехнологии, технологии виртуальной и дополненной реальностей

Понятие «сквозные технологии» стало набирать популярность среди российских специалистов в области научно-технологического развития начиная с 2015 года. Это произошло одновременно с началом распространения основных ценностей и базовых положений Национальной технологической инициативы (НТИ). Первый перечень сквозных технологий был закреплен в Концепции НТИ.

1 декабря 2016 года Президент РФ В. В. Путин в послании Федеральному собранию упомянул о сквозных технологиях как об одном из приоритетов научно-технического развития страны. «Причем термин «сквозные технологии» прозвучал тогда из его уст впервые…». В 2017 году задачи по развитию сквозных технологий стали существенной частью Плана реализации НТИ (утвержден в феврале 2017 года президиумом Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России) и программы «Цифровая экономика Российской Федерации» (утверждена в июле 2017 года Правительством РФ). Что же подразумевается под этим понятием?

Сквозная технология — перспективная технология, радикально меняющая ситуацию на существующих рынках или способствующая формированию новых рынков. Еще раз подчеркнем, что приоритетность научных направлений именно в области сквозных технологий связана с тем, что они имеют ключевое значение для развития сразу нескольких перспективных рынков. Формирование в Российской Федерации научно-технологического задела по сквозным технологиям может напрямую способствовать созданию глобально конкурентоспособных высокотехнологичных продуктов и сервисов. При этом фокусирование исследовательской деятельности отечественных университетов и научных институтов на сквозных технологических направлениях позволит им быть востребованными со стороны новых секторов отечественной экономики в течение ближайших 20 лет.

Подготовка перечня сквозных технологий проводилась поэтапно с 2015 года в процессе обсуждения различных гипотез с представителями научного сообщества, предпринимателями и экспертами в рамках Форсайт-флота 2015 и Форсайт-флота 2016, где были организованы специальные группы «Сквозные технологии» и «Передовые производственные технологии». Дополнительная верификация практической применимости перечня сквозных технологий состоялась в 2016–2017 годах в рамках формирования перечня технологических барьеров по всем сквозным технологиям в целях проведения первой и второй очереди конкурса «Развитие-НТИ» Фонда содействия инновациям (www.fasie.ru/press/fund/razvitie-nti-2/). В середине 2017 года Агентство стратегических инициатив и Проектный офис НТИ провели работу по согласованию перечня сквозных технологий совместно с Минобрнауки России, ФАНО России, Минэкономразвития, Российской академией наук, Сколковским институтом науки и технологий, РНФ и экспертным сообществом.

Благодаря проведению столь значительной подготовительной работы предложенный в НТИ перечень сквозных технологий с небольшими исключениями был включен в Программу «Цифровая экономика Российской Федерации», что дало возможность синхронизировать технологические проекты НТИ и ЦЭ. Вместе с этим важно отметить, что Перечень в дальнейшем может расширяться (с учетом соблюдения сформулированных критериев), а также будет уточняться наборами более специализированных субтехнологий.

Определение конкретного перечня сквозных технологий позволяет перейти к решению следующих задач:

• внесение изменений в действующие программы поддержки исследовательской деятельности в части приоритизации сквозных технологий НТИ и цифровой экономики и внедрения подхода, основанного на преодолении «технологических барьеров»;

• создание Центров компетенций по сквозным технологиям;

• разработка и запуск новых программ поддержки исследовательской деятельности в целях развития сквозных технологий и приоритетных рынков НТИ и цифровой экономики, учитывающих лучшие мировые практики (например, формат x-prize и др.);

• дальнейшее расширение перечня сформулированных технологических барьеров по сквозным технологиям и подготовка технических заданий по их преодолению для научно-исследовательских коллективов;

• создание цифровых платформ в области исследований и разработок по сквозным технологиям.

В сборнике «Большая ставка. НТИ: сквозные технологии» представлены аналитические и методические материалы, включающие первоначальные и последующие перечни сквозных технологий, описание разных подходов к определению роли сквозных технологий, схемы по итогам организационного проектирования механизма развития сквозных технологий, технологические обзоры, планы и отчеты по работам, дорожные карты и перечни технологических барьеров.

Вопросу определения технологических барьеров планируется посвятить отдельный сборник, поэтому здесь лишь кратко сформулируем несколько тезисов. Определение технологических барьеров нацелено на повышение эффективности исследований и разработок в области сквозных технологий НТИ и цифровой экономики в целях развития перспективных рынков, в том числе определение приоритетов в формате конкретных, измеримых и обоснованных задач. Определение технологических барьеров может осуществляться только группами квалифицированных экспертов, имеющими самые актуальные представления о фактически сложившемся технологическом ландшафте и потенциальном рыночном спросе на новые продукты, которые могут быть созданы после преодоления технологических барьеров.

Технологический барьер — значимая нерешенная научно-технологическая проблема, заключающаяся в отсутствии той или иной технологии или продукта (компонента, не являющегося конечным продуктом перспективного рынка, но необходимого для производства продуктов), препятствующая появлению нового продукта на новом рынке. Или, другими словами, никем в мире не достигнутый, но желаемый уровень возможностей (характеристик) технологии, при достижении которого происходит резкий рост спроса на данную технологию.

Обсуждая тему сквозных технологий, недостаточно иметь в виду только технологические аспекты. Нужно обязательно думать о людях, обладающих соответствующими компетенциями и отстаивающих приоритетность развития сквозных технологий для формирования цифровой экономики и лидерства на перспективных рынках. Это не только предприниматели, но и ученые, государственные служащие, менеджеры, преподаватели, студенты. Их объединяет мечта о восстановлении научно-технологического лидерства нашей страны, решении социальных проблем благодаря новым технологическим решениям, обеспечении безопасности России. С другой стороны, они выбрали в качестве формата достижения этих целей создание быстроразвивающихся общественно полезных высокотехнологичных бизнесов, способных стать опорой всей экономики через 15–20 лет. Чтобы достигнуть цели, эти лидеры вкладывают свои деньги, энергию и время в сложные технологические проекты, рискуют во имя благородной мечты, важной для всего российского общества. Для таких героев и нужны сквозные технологии, позволяющие создавать широкий спектр новых продуктов на разных рынках будущего.

Тезис 1. Благодаря деятельности человека среда его обитания в последние десятилетия изменилась до неузнаваемости: теперь его круглосуточно окружают скоростные потоки мультимедийной информации самого разнообразного характера. Продукты и сервисы все более становятся цифровыми и все более отстраняются от управления собственно человеком, превращаясь в замкнутый цифровой мир с единственным выходом на человека через Интернет вещей. Не окажется ли человек разумный в центре этого вихря цифровых информационных потоков без руля и ветрил, так как изначально не был приспособлен эволюцией к такому виртуально-цифровому миру? Здесь нужны сквозные технологии.

Тезис 2. Мы все сейчас являемся счастливыми обладателями мозга, творение которого биологическая эволюция практически завершила 40–50 тысяч лет назад. Посредством мозга человек может приспосабливать естественную среду обитания. Однако укротить цифровую среду подобным способом уже не удается, поскольку в ее организацию и производство вступили системы искусственного интеллекта. Скорее всего, «мозг» впервые за десятки тысяч лет встретился с трудностями, которые ему уже не преодолеть без существенных изменений в способах функционирования. О нарастающих трудностях «мозга» человека свидетельствует отмечаемый многими исследователями резкий рост в последние два десятилетия нервных и психических заболеваний. Здесь тоже понадобятся сквозные технологии.

Тезис 3. Ответ на беспрецедентные в истории человечества цивилизационные вызовы, изложенные в тезисах 1 и 2, по-видимому, возможен с помощью базовой сквозной нейротехнологии, в основе которой лежит симбиотическое объединение мозга человека (МЧ) и искусственного интеллекта (ИИ). В этом симбиотическом тандеме цели и задачи ставит МЧ, обладающий недостижимым для машин творческим потенциалом, а ИИ является сателлитным соисполнителем, преимущества которого заключаются в несоизмеримых с возможностями мозга объеме памяти и быстродействии.

Тезис 4. Создание симбиотических кластеров «МЧ — ИИ» потребует разработки еще одной сквозной нейротехнологии — нейроинтерфейсных операциональных систем нового поколения, способных на основе регистрации и расшифровки показателей активности мозга обучаться их автоматизированному владению для операций с ячейками памяти ИИ.

Тезис 5. Совокупность нейроинтерфейсных систем для симбиотических кластеров «МЧ — ИИ» станет революционной сквозной нейротехнологией для коренного преобразования всех форм и видов деятельности человека, которая обеспечит новый виток развития человечества и новый уклад его существования.

В 2018 году на пути создания новых решений хотелось бы пожелать профессиональному сообществу, чтобы эти новые решения учитывали простую истину: совсем скоро предельным ограничением развития общества может оказаться не истощение запасов полезных ископаемых, а недостаточность ресурсов мозга человека. Поэтому каждое внедрение больших и малых нейротехнологий в дело сохранения, поддержания и расширения ресурсов мозга человека, включая создание симбиотических кластеров «мозг человека — искусственный интеллект», будет нашим общим успехом.

Очень рассчитываю, что совместными усилиями нейротехнологов в течение 15 лет будет возможно остановить развитие основных нейродегенеративных заболеваний человека в пределах 100 лет его жизни, что обеспечит людям более качественную жизнь в пожилом возрасте.

Каплан А. Я., зав. лабораторией нейрофизиологии и нейроинтерфейсов биологического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова Пожелание 2018

Прогноз отечественных достижений в области сквозной технологии «искусственный интеллект». Благодаря развитой инфраструктуре поддержки научных исследований и разработок наша страна в полной мере сможет реализовать потенциал российских ученых и инженеров в области создания технологий прикладного искусственного интеллекта. Подобная инфраструктура обеспечит доступ отечественным разработчикам к виртуальным средам, позволяющим моделировать поведение искусственных интеллектуальных систем при решении задач обработки данных и управления практически во всех прикладных отраслях, включая промышленность, сельское хозяйство, медицину, строительство, транспорт и другие. Для построения высокоэффективных систем искусственного интеллекта разработчикам будет предоставлен широкий спектр отечественных специализированных аппаратных платформ, размеры и энергоэффективность которых сопоставимы с соответствующими характеристиками головного мозга человека. Во многом это станет возможным благодаря использованию результатов, полученных в смежных областях: биологии, квантовой физике, нанотехнологиях.

В ведущих университетах страны искусственный интеллект получит статус классической учебной дисциплины. Отечественная научная школа будет занимать ведущие мировые позиции благодаря эффективному использованию результатов, полученных выдающимися российскими и советскими психологами и нейрофизиологами, такими как П. К. Анохин, Н. П. Бехтерева, Л. С. Выготский, А. Н. Леонтьев, А. Р. Лурия, И. П. Павлов, И. М. Сеченов, А. А. Ухтомский и другими, синергетически дополняющих возможности развивающейся вычислительной техники и математических методов. Кросс-дисциплинарный подход позволит избежать возможных негативных социальных последствий, связанных с развитием и широким использованием технологий искусственного интеллекта. Участие в создании систем ИИ философов, представителей естественных и общественных наук позволит предотвратить выход интеллектуальных систем из-под контроля общества, избежать опасной зависимости человека от формируемой техносферы, максимально снизить нежелательный социально-экономический эффект от потери частью населения Земли своих рабочих мест.

В результате обществу удастся преодолеть соблазн использования дополнительного времени, высвобождающегося благодаря автоматизации ручного и умственного труда, исключительно в интересах развлечений и удовлетворения текущих бытовых потребностей. Замена человека-оператора, выполняющего в различных отраслях экономики интеллектуальные, но рутинные задачи, на интеллектуальные технические системы позволит человечеству сосредоточиться на решении глобальных проблем в области экологии, обеспечения мирного сосуществования, духовного и физического развития человека.

В новом, 2018 году желаю всему сообществу специалистов в области искусственного интеллекта формализовать как можно больше задач прикладного искусственного интеллекта, значимых в различных отраслях экономики, сфере обороны и безопасности. Надеюсь, что ваша творческая работа позволит системам искусственного интеллекта достигнуть возможностей квалифицированного человека-оператора при решении спектра задач (распознавание человека по изображению его лица, полученному в сложных условиях, распознавание сложной человеческой речи).

Желаю в ближайшие 15 лет достичь следующих показателей:

• через 5 лет: технологии искусственного интеллекта заменят человека-оператора, выполняющего интеллектуальные, но рутинные прикладные задачи, не менее чем на 30% рабочих мест в различных отраслях экономики, сфере обороны и безопасности;

• через 10 лет: будет произведено «функциональное картирование» базовых интеллектуальных способностей человека, сформировавшихся эволюционно и развивающихся в процессе онтогенеза; станет возможной конструктивная постановка вопроса о создании универсального искусственного интеллекта;

• через 15 лет: достижения в области систем искусственного интеллекта позволят разработать средства ускоренного безопасного развития естественных интеллектуальных способностей человека.

Гарбук С. В., заместитель генерального директора, руководитель направления информационных исследований, кандидат технических наук, старший научный сотрудник Пожелание 2018

Технологическое развитие России в области дополненной и виртуальной реальности за последние 2 года показывает большие прорывы. Российские компании создают интересные проекты мирового масштаба, участвуют в международных выставках и фестивалях, проходят акселерацию и сотрудничают с лидерами AR / VR рынка.

Использование дополненной и виртуальной реальности способно расширить функционал привычных нам устройств. Например, добавить в навигатор удобную информацию о местонахождении окружающих нас объектов. Или позволить изучать окружающий мир, удаленные уголки земли и космоса, погружаясь в них и взаимодействуя с новыми объектами. Или получать своевременно консультации по ремонту или состоянию здоровья при помощи экрана и камеры смартфона. Информация будет не просто находиться на экране телефона, она будет персонализирована и окружит нас. За счет использования носимых устройств с применением технологий дополненной и виртуальной реальности у человека будут свободны руки. И это может быть эффективно использовано как в процессе работы, так и для повседневной жизни, а также сделает более комфортной жизнь людей с ограниченными возможностями.

В 2018 году хотелось бы пожелать создания ярких и уникальных проектов, которые будут полезны для бизнеса и интересны потребителям. У российских компаний большие потенциал и возможности как на российском, так и на международном рынках. Хочется пожелать успеха российским компаниям и интеграции с крупными инфраструктурными заказчиками.

Филатова К. А., исполнительный директор Ассоциации дополненной и виртуальной реальности

Пожелание 2018

Системы, построенные на основе искусственного интеллекта, — это наше недалекое будущее. Причем важно понять, что их разработка и внедрение не только радикально изменит промышленный ландшафт нашей страны, но и совершенно удивительным образом скажется на жизни каждого человека. Это кажется поначалу смешным, но я глубоко убежден, что главным следствием развития искусственного интеллекта станет улучшение человечества: мы станем честнее, станем более открытыми и поумнеем (не искусственно, а по-настоящему).

В 2018 году нашему профессиональному сообществу я пожелал бы понять, как работают системы глубокого обучения, найти точные способы их построения и оптимизации.

Кулешов А. П., ректор Сколтеха

Пожелание 2018

Россия — страна огромных территорий и относительно небольшого населения. Нам приходится тратить много ресурсов на обогрев и транспорт, а также на производство и саму жизнь. Технологии робототехники, «Интернета вещей» и искусственного интеллекта абсолютно необходимы в нашей стране. Но важно не просто научиться применять их правильно и со смыслом, но и с экономическим эффектом. Важно уметь их разрабатывать. Моя мечта, чтобы в следующие 10–15 лет Россия вошла в число стран — разработчиков высоких технологий, встроенных в мировой рынок. У нас есть для этого все: талантливые люди, сильнейшая в мире математическая школа и много ресурсов. Осталось конвертировать все это богатство в новые решения на переднем крае технологических перемен.

Недельский В. О., президент НАУРР (Ассоциация робототехники, www.robotunion.ru), президент НАПИ (Ассоциация промышленного интернета, www.iotunion.ru), основатель и директор по развитию компании «Семантик Хаб»

Пожелание 2018

В новом, 2018 году желаю всем, чтобы при освоении новейших технологий, например, нейротехнологии, мы никогда не забывали про Человека. Именно Человек всегда будет венцом творения на Земле, более сложным и красивым, чем все мыслимые технологии.

Человек способен создавать и творить много нового, используя силы природы как во благо, так и во зло. Поэтому желаю, чтобы все созданные в России новейшие сквозные технологии были направлены только на добро и на укрепление национальной экономики и суверенитета. Пусть же в ближайшем будущем Россия займет ведущее место по всем ключевым направлениям современного этапа развития человечества.

На пути создания новых решений в 2018 году всему профессиональному сообществу НТИ и цифровой экономики желаю определить механизмы интеграции науки и бизнеса и преодоления пропасти между ними.

Хочу отметить, что в самом ближайшем будущем цифровые платформы появятся повсюду, где их еще нет, и хочется, чтобы все эти преображения были с человеческим лицом. Увлекаясь фантастическими возможностями новых технологий, давайте всегда помнить об их конечной цели — улучшении жизни конкретных людей.

Иващенко А. А., председатель совета директоров группы компаний ЦВТ «ХимРар»

Пожелание 2018

Уважаемые коллеги, желаю вам идей и решений, которые станут не только лучшими в мире, но и откроют новые направления в науке и технологическом ландшафте искусственного интеллекта. Хотелось бы поделиться с вами своей мечтой о достижениях России в области сквозных технологий цифровой экономики и НТИ по направлениям «Искусственный интеллект» и «Нейротехнологии».

Я верю, что цифровые интеллектуальные помощники, созданные на основе технологий, разработанных в России, каждый день будут использоваться людьми по всему миру. Они помогут людям в быту и на работе, делая их более продуктивными, и откроют возможности для достижения более амбициозных целей.

Уже через 5 лет в России и мире станет намного безопаснее за счет использования технологий компьютерного зрения, позволяющих идентифицировать преступников по изображениям с камер видеонаблюдения. Каждый сможет получать более персонализированные услуги. Персональные помощники будут помогать быстро найти необходимую информацию или получить простую услугу.

Через 10 лет смертность на дорогах снизится практически до нуля благодаря использованию автопилотируемых машин. Врачи будут быстрее и точнее ставить диагноз, используя рекомендательные системы, анализирующие медицинские данные пациентов.

Через 15 лет методы искусственного интеллекта позволят создавать новые персонализированные лекарства и составлять индивидуальные планы лечения, что значительно уменьшит смертность и осложнения от болезней. Происходит автоматизация и оптимизация производств, снижающие стоимость продукции для конечного потребителя. Люди общаются с интеллектуальными системами на естественном языке.

Бурцев М. С., руководитель проекта iPavlov (Нейронет), руководитель Лаборатории нейроинтеллекта и нейроморфных систем НБИК-Центра (РНЦ «Курчатовский институт»)

Пожелание 2018

Глава 1. Первое осмысление роли сквозных технологий НТИ

1.1. Взгляд PWC

СТРАТЕГИИ НАЦИОНАЛЬНОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ИНИЦИАТИВЫ 2016

Раздел «Технологии»

На современном этапе в сфере технологий сформировалось несколько трендов, формирующих ключевые направления дальнейших исследований и разработок в рамках развития высокотехнологичного бизнеса на рынках НТИ:

• растет энергетическая автономизация физических объектов (новые поколения накопителей энергии);

• растет цифровая интеграция и обеспечение децентрализации процессов создания физических объектов (средства гибкого производства);

• развиваются технологии направленного влияния на свойства биологических объектов и индивидуальной диагностики (технологии изменения свойств растений и других биологических объектов).

Каждая технология сама по себе представляет отдельный рынок. Растет применение цифровых технологий во всех сферах человеческой деятельности. Цифровые технологии представляют собой сквозные технологии, так как реализуются на междисциплинарном уровне на стыке различных рынков НТИ. Таким образом, формируется рынок сервисов по обеспечению всех необходимых условий для развития нового поколения современных производств (Технет) на базе передовых производственных технологий по направлениям цифрового моделирования и проектирования, новых материалов и аддитивных технологий, др.

Участие в новом технологическом процессе позволит увеличить присутствие РФ на новых рынках. Тем не менее конкуренция на этих направлениях высока, а сами направления являются ресурсоемкими, что формирует конкретный запрос к поддержке развития технологий в будущем.

В связи с этим видится необходимым функционирование гибкой и мобильной системы финансовой, регуляторной и организационной поддержки развития технологий, обеспечивающей лидерство на рынках НТИ.

Недостаток финансовых и кадровых ресурсов компенсируется за счет широкой международной кооперации в условиях трансграничной мобильности ресурсов. Применение автоматизированной и гибридной (человек — машина) экспертизы сократит срок принятия решений до стандартов лучших мировых венчурных фондов.

В перспективном будущем должно быть обеспечено создание распределенной сети испытательных и сертификационных центров, встроенных в мировую систему гарантий безопасности и качества технологических решений. Также будет сформирована и станет активно развиваться сеть центров передовых исследований по технологиям рынков НТИ в широкой международной кооперации.

Эффективному развитию технологий на рынках НТИ в рамках экономики РФ препятствует ряд противоречий, разрешение которых является приоритетной задачей в рамках данного раздела.

1. С повышением комплексности исследовательских проектов растет сложность их организации и экспертизы, а также необходимость долгосрочного планирования развития технологий — при отсутствии необходимых компетенций для принятия решений.

Решение.

Стимулировать разработку нормативной базы и организационных процессов, ускоряющих и облегчающих экспертизу и принятие решений:

• разработать самообучающиеся системы для проведения экспертиз;

• изменить регулирование исследований и разработок для обеспечения большей гибкости планирования и контроля по результату;

• обеспечить согласованность долгосрочных планов и краткосрочных программ.

2. Государство и бизнес избегают дополнительных рисков, связанных с финансированием технологий.

Решение.

Снижение и перераспределение рисков между государством, бизнесом и наукой:

• стимулировать развитие профессиональных сообществ и повышение качества peer-review и доверия к ним;

• обеспечить на законодательном уровне имплементацию системы «прощения ошибок» в бюджетных исследованиях и разработках;

• обеспечить изменение нормативных практик в области внепатентной защиты технологий, развития рынка лицензий, системы защиты от недружественных поглощений технологических компаний.

3. Дефицит ресурсов (финансовых, кадровых и политических), доступных для реализации высокотехнологичных проектов.

Решение.

Обеспечить вовлечение ресурсов в реализацию высокорисковых проектов с помощью новых механизмов:

• создать моду на участие в краудфандинге и некоммерческих фондах;

• обеспечить поддержку разнообразия карьерных путей и развития репутационных механизмов исследователей и разработчиков, стимулировать междисциплинарные и межсекторальные переходы;

• обеспечить политическую поддержку в продвижении новых технологий на международных рынках, развивать офсетную практику для локализации лучших технологий.

4. Общество отвергает прорывные идеи и возможность честного предпринимательства, а государство и бизнес в условиях отсутствия доверия не являются носителями новой технологической культуры.

Решение.

Повысить доверие в среде организаций, занимающихся, поддерживающих и выполняющих исследования, и проактивно повышать восприимчивость общества к прорывным технологиям:

• развивать информационные системы, обеспечивающие прозрачность и повышающие взаимное доверие общества, разработчиков и бизнеса;

• ввести в практику «технологии пропаганды» технологий: интерактивные технологические музеи, парки, игры, конструкторы, инсталляции.

В результате к 2035 году суммарные расходы на науку и технологии достигнут 4% ВВП, при доле частных инвестиций в долгосрочные программы исследований не менее 50%. Зарубежные инвестиции в технологические разработки в РФ составят не менее 10% от общего бюджета страны на исследования и разработки.

Доходы российских компаний и университетов от управления интеллектуальной собственностью составят 1% от оборота мирового рынка. В РФ ежегодно будут запускаться новые технологические стартапы в количестве, составляющем не менее 1% от общего числа таких стартапов, создаваемых за год в мире. РФ войдет в топ–5 стран по рейтингу количества профессионалов, занимающихся исследованиями и разработками.

1.2. Взгляд ЦСР Северо-запад

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

В предыдущие исторические этапы Российская Федерация неоднократно показывала успехи в реализации государственной технологической политики. Как правило, эти успехи были связаны с прорывами в таких высокотехнологичных секторах потребления, как космонавтика, атомная промышленность, военная авиация, ракетное оружие. В то же время, делая успехи в крупных промышленных мегапроектах, Россия оставалась, как правило, неконкурентоспособной в массовых технологиях и производствах, ориентированных на выпуск продукции для конечного потребления.

Национальная технологическая инициатива (далее — НТИ) призвана устранить сложившийся пробел государственной политики. Цель НТИ, фиксируемая в настоящем Стратегическом плане, — создание к 2035 году новых рынков товаров и услуг, которые придут на смену значительному числу существующих и станут значимой частью экономики страны (далее — рынки НТИ), на базе подрывных технологий, развития отечественного бизнеса, проникновения российских компаний на международную арену и с учетом необходимости обеспечения роста качества жизни населения.

Реализация основной цели НТИ позволит создать новые рынки и сектора экономики, которые обеспечат 40–45% совокупного вклада в ВВП страны к 2035 году. Благодаря реализации НТИ российская экономка выйдет на траекторию высоких темпов развития: на пике результатов среднегодовые темпы роста составят 4% — причем непосредственно на НТИ придется не менее 1% прироста. Это обеспечит выход России на уровень душевого ВВП по паритету покупательной способности, соответствующий нынешнему уровню стран G7 — порядка 45 тыс. долл. на человека.

Основные задачи развития НТИ: определение приоритетных рынков НТИ; достижение лидерства Российской Федерации в подрывных технологиях; данная задача включает в себя вхождение российских компаний НТИ в группу ТОП 5–10 стран-лидеров в исследованиях и разработках, а также повышение доступности подрывных технологий для российских технологических предпринимателей и компаний; обеспечение синхронизации НТИ с государственной экономической, научно-технологической, промышленной и инновационной политиками; обеспечение проникновения продукции и услуг компаний НТИ на глобальные рынки; привлечение в сферу НТИ талантов.

Реализация Стратегии НТИ предусматривает три этапа реализации: подготовительный этап (2016–2020 годы), этап развертывания (2019–2024 годы), этап роста (2025–2035 годы).

Результатом реализации этапов станет формирование инфраструктуры рынков НТИ в Российской Федерации, а также достижение российскими компаниями значительной доли на мировых рынках НТИ.

Для реализации целей и задач Стратегии НТИ предусмотрена реализация восьми групп механизмов: механизмы определения и структурирования приоритетных рынков НТИ; механизмы поддержки развития подрывных технологий; механизмы привлечения талантов в НТИ; механизмы специализированных сервисов для участников НТИ; механизмы развития НТИ в субъектах Российской Федерации.

Стратегия НТИ предусматривает механизмы синхронизации со Стратегией научно-технологического развития до 2035 года, Стратегией инновационного развития до 2020 года, Стратегией национальной безопасности Российской Федерации до 2020 года и другими документами федерального уровня.

СТРАТЕГИЧЕСКИЙ ПЛАН развития Национальной технологической инициативы на долгосрочный период (до 2035 года)

1. Основные термины и определения

Национальная технологическая инициатива — долгосрочная межведомственная программа частно-государственного партнерства по содействию развитию новых перспективных рынков на базе высокотехнологичных решений, которые будут определять развитие мировой и российской экономики через 15–20 лет.

Форсайт (англ. Foresight — «взгляд в будущее») — инструмент формирования приоритетов и мобилизации большого количества участников для достижения качественно новых результатов в сфере науки и технологий, экономики, государства и общества.

Дорожная карта — наглядное представление пошагового сценария развития определенного объекта: отдельного продукта, класса продуктов, некоторой технологии, группы смежных технологий, бизнеса, компании, объединяющей несколько бизнес-единиц, целой отрасли, индустрии и даже плана достижения политических, социальных и научно-технических целей.

Инновационная инфраструктура — комплекс взаимосвязанных структур, обслуживающих и обеспечивающих реализацию инновационной деятельности.

Консорциум — форма реализации совместных технологических проектов на временной договорной основе, масштаб и сложность которых превышает ресурсные и технологические возможности каждого из участников проекта.

Сквозные технологии — технологии, направленные на радикальные изменения развития двух и более рынков, секторов экономики и социальной сферы.

2. Введение: статус «Стратегического плана развития национальной технологической инициативы на долгосрочный период»

Национальная технологическая инициатива (далее — НТИ) заявлена Президентом России в декабре 2014 года в послании Федеральному Собранию Российской Федерации (п.п. 29 п. 1 «Перечня поручений по реализации Послания Президента Федеральному Собранию 4 декабря 2014 года»; п. 1 «Перечня поручений по итогам заседания Совета по науке и образованию 8 декабря 2014 года»). НТИ включает в себя комплекс проектов и программ, направленных на то, чтобы Россия приняла масштабное участие в формировании новых глобальных рынков, имеющих значительные перспективы роста и обеспечивающих потребности массового потребителя, а российские компании получили в этих рынках значимую долю. Отличие НТИ от других поддерживаемых государством планов и программ заключается в том, что НТИ изначально строится как широкое коалиционное действие, предполагающее формирование проектных групп из представителей государства, науки, образования, бизнеса и общества.

Организация разработки и реализация инициативы поручены Правительству Российской Федерации совместно с АНО «Агентство стратегических инициатив по продвижению новых проектов» (далее — АСИ), Российской академией наук, ведущими университетами и объединениями предпринимателей. Порядок реализации НТИ определяется постановлением Правительства России от 18 апреля 2016 года №317 «О реализации Национальной технологической инициативы».

Настоящий «Стратегический план национальной технологической инициативы на долгосрочный период (до 2035 года)» (далее — Стратегический план) подготовлен АНО «АСИ» в соответствии с п. 7 постановления Правительства России от 18 апреля 2016 года №317. Данный план закрепляет цели, задачи, принципы НТИ, а также определяет основные требования к проектам и программам НТИ, основные механизмы, этапы ее реализации и ключевые целевые результаты.

3. Описание исходных условий, определяющих необходимость принятия Стратегического плана

Национальная технологическая инициатива реализуется в ситуации развертывания в мире новой технологической революции. Взрывное развитие и распространение новых технологий, их проникновение во все сферы человеческой деятельности приводят в настоящее время к быстрым и глубоким изменениям на глобальных рынках, в структуре и характере современного промышленного производства, экономики и социальной сферы. Реализация настоящего Стратегического плана в координации с действием «Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации до 2035 года» на долгосрочную перспективу, «Стратегией инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года», а также иными государственными документами стратегического планирования, посвященными вопросам инновационно-технологического развития России, призвана обеспечить готовность общества и государства к новым экономическим и социальным реалиям, создаваемым текущей технологической революцией.

Национальная технологическая инициатива должна учитывать целый комплекс обстоятельств и тенденций социально-экономического развития России и мира:

1. Долгосрочный значительный спад цен на сырьевые товары на мировых рынках

Происходит завершение «третьего сырьевого суперцикла», длящегося с начала 2000-х годов. В течение следующих 10–15 лет прогнозируется низкий уровень цен на сырьевые товары — уже сейчас они ниже своих пиковых значений 2000-х годов. В связи с этим для России возрастает актуальность перехода от энергосырьевой к инновационно-технологической модели развития за счет новых научных и инженерных знаний, передовых технологий и компетенций. Традиционные сектора экономики не смогут обеспечить рост, который требуется для устойчивого социально-экономического развития России, т. е. выше 4% ВВП в год.

2. Взрывной рост новых рынков в результате текущей промышленной революции

В течение ближайших 10–20 лет характеристикой новых рынков станут товары и услуги, обладающие ранее недостижимыми качествами и характеристиками, включая интеллектуальность, мобильность, соответствие индивидуальным требованиям потребителя (высокая кастомизация), высокая функциональная эффективность, экологичность и ресурсоэффективность.

Рынки обретают архитектуру модульных платформ, что ведет к росту многообразия форм кооперации участников рынка, включая держателей платформ, поставщиков модулей и потребителей, трансформации институциональной среды и нормативно-правовой основы функционирования рынков, утрате конкурентоспособности и эффективности традиционных цепочек создания стоимости.

В период 2020–2030 годов развитие науки и технологий в мире приведет к глубокой оптимизации существующих секторов экономики и к формированию целого комплекса новых отраслей, претендующих на ключевое положение в экономике и обслуживающих новые рынки. Среди них: обеспечение оборудованием и материалами неуглеродной энергетики; биотехнологические производства; «зеленая» химия; производство интеллектуального оборудования и технологических систем как гибких средств производства; микроэлектроника следующего поколения и необходимая для нее элементная база (квантовые коммуникации, фотоэлектроника, нейроморфные элементы и тому подобное) и другое. Рынки приобретают сервисный характер, добавленная стоимость на производственных рынках смещается в сторону услуг, связанных в большей степени с обслуживанием и эксплуатацией изделия, нежели чем с продажей самого изделия. Производственная специализация России, а также ее специализация в научных исследованиях и инновационно-технологических разработках соответствует профилю индустриально развитых стран в 1970–1990-е годы.

3. Основанием взрывного роста новых рынков выступают подрывные технологии в производственной, энергетической, коммуникационной и других сферах, включая бурное внедрение новых знаний в области как неживой, так и живой природы и появление нового типа машин и передовых производственных технологий.

В настоящей Стратегии в рамках подрывных технологий в зависимости от их роли в трансформации рынков также различаются радикальные и сквозные технологии.

Подрывные технологии революционизируют экономику, социальную сферу и управление и включают: тотальный компьютерный инжиниринг всех технологических процессов, их цифровизацию и интеллектуализацию; наступление проектируемых (цифровых) материалов, точность конструкций из которых достигла молекулярного, атомарного и даже субатомарного уровня; формирование интегрированных самообучаемых человеко-машинных систем, универсальной инфраструктурой взаимодействия между частями которых выступает всеобщий интернет («Интернет вещей», индустриальный интернет и тому подобное).

4. Выход на рынок компаний — поставщиков передовых товаров и услуг, а также разработчиков прорывных и подрывных технологий.

Ускорение технологического развития в условиях разворачивания новой технологической революции способствовало формированию класса компаний, которые выводят на рынок технологии, а также созданные на их основе продукцию и услуги, которые радикально изменяют сложившиеся условия конкуренции, формируют новые тренды развития потребления и спроса, трансформируют корпоративную структуру рынка.

5. Рост скорости развертывания процессов революционных изменений на рынках и в социальной сфере.

Страны, догоняющие новую промышленную революцию, вынуждены не только создавать институциональные условия, которые позволяют компаниям-резидентам выходить на новые рынки, но создавать одновременно сами рынки, потребителей и поставщиков. Это включает в себя: формирование спроса на инновационные продукты, в том числе за счет установления новых стандартов и технологических регламентов; стимулирование НИОКР в сфере подрывных технологий; подготовку кадров для новых видов деятельности и привлечение талантов в новые компании; стимулирование создания компаний, выступающих держателями платформ («платформерами»), которые создают новые рынки и обеспечивают формирование их новой архитектуры.

6. Происходит трансформация глобальной экономической географии.

Неравномерное развитие подрывных технологий приводит к формированию новой системы географических центров, в том числе вокруг ведущих предпринимательских университетов, собирающих исследователей и разработчиков подрывных технологий, а также создателей и потребителей передовых продуктов и услуг.

Рост конкуренции для российских регионов со стороны новых центров подрывных технологий будет расти. В настоящий момент времени российские территории практически не представлены (кроме Москвы) в глобальных рейтингах инновационных регионов. Исследовательские центры и университеты лишены внедренческой инфраструктуры и функционала, поэтому далеки от лидирующих позиций в международных рейтингах конкурентоспособности инновационных исследовательских центров и университетов. Тем не менее Россия вынуждена конкурировать за включение национальных центров в прорывные направления развития технологий и высокотехнологичных рынков, поскольку конкуренция в процессинге перестает быть возможной ввиду выхода на рынок большой численности низкооплачиваемого населения развивающихся стран Юго-Восточной Азии и других частей света.

7. Прямой перенос зарубежных практик государственного управления в Российскую Федерацию все больше сталкивается с трудностями реализации в тех случаях, когда он не адаптирован к российским условиям. В связи с этим формируется запрос на качественное совмещение лучшего иностранного и российского опыта государственного управления.

Россия обладает исторически сложившимися общими социокультурными особенностями развития. Часть из них могут способствовать развитию институтов и механизмов инновационного развития, другая часть — могут их блокировать. Стратегия НТИ учитывает и опирается на национальные черты инновационной деятельности, связанные с особенностями организации профессиональной деятельности, организации производственных и связанных с ними социальных связей. Это выгодно отличает НТИ от ранее предпринятых инициатив, которые были направлены на прямое копирование иностранного опыта или на попытку игнорирования его лучших примеров.

8. Трансформация рынков интеллектуального права. Рост скорости развития технологий, включая темпы их выведения на рынок, привел к сжатию инновационного цикла во всех передовых секторах экономики.

Сроки патентования результатов исследовательской деятельности входят в прямое противоречие с востребованной на рынке скоростью их внедрения. Ведущие страны мира, а также участники рынка высокотехнологичной продукции и услуг стали пересматривать модели защиты и обращения интеллектуального права. Российские компании, а также университеты, субъекты РФ и другие участники НТИ должны выработать новые подходы к работе с защитой интеллектуальной собственности: от более плотного вовлечения ученых в патентную экспертизу до пересмотра моделей встраивания в глобальные рынки высоких технологий.

Национальная технологическая инициатива должна мобилизовать предпринимательские и инженерные таланты, чтобы сформировать совокупность прорывных проектов и программ, которые обеспечат достижения страной лидерства на новых глобальных рынках. В том числе через поддержку высокотехнологичных компаний, привлечения и развития молодых технологических талантов, введения системы эффективных сервисов содействия бизнесу, обеспечения комфортных условий и первичного спроса для создания и защиты новых технологий, а также посредством создания комфортных институциональных условий ведения бизнеса на рынках НТИ.

4. Цели и задачи НТИ

Цель НТИ, фиксируемая в настоящем Стратегическом плане, — обеспечение прорыва в экономическом развитии страны (выход уровень темпов роста ВВП 4% и выше) путем создания к 2035 году новых рынков товаров и услуг, которые придут на смену значительному числу существующих и станут значимой частью экономики страны (далее — рынки НТИ).

НТИ в достижении данной цели представляет собой партнерство государства, выступающего в качестве регулятора, инвестора и заказчика поставок товаров и услуг для государственных нужд; технологических предпринимателей, разрабатывающих подрывные технологии и выполняющих функции проектировщика и владельца передовых технологий; и производств, исследователей и разработчиков, создающих и внедряющих революционное знание и радикально новые технологические решения; а также общества — ключевого заказчика всех этих новаций и их потребителя.

ЗАДАЧИ НТИ

1. Определение приоритетных рынков НТИ.

Данная задача предусматривает разработку и внедрение механизма приоретизации проектов для включения в НТИ, а также создание формирующих эти рынки эффективных партнерств технологических предпринимателей, государства, исследователей и разработчиков, а также общества как ключевого заказчика и потребителя инноваций. К 2035 году рынки и производства НТИ должны обеспечить вклад в объеме 40–45% в ВВП Российской Федерации.

2. Достижение лидерства Российской Федерации в подрывных технологиях.

Данная задача включает в себя вхождение российских компаний НТИ в группу ТОП 5–10 стран-лидеров в исследованиях и разработках, а также повышение доступности подрывных технологий для российских технологических предпринимателей и компаний.

3. Обеспечение синхронизации НТИ с государственной экономической, научно-технологической, промышленной и инновационной политиками.

НТИ рассматривается как один из механизмов реализации государственной технологической и инновационной политики. В связи с этим Стратегия развития НТИ должна быть взаимно увязана с документами федерального уровня, оказывающими влияние на развитие технологий и инноваций в стране. Среди них: Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года, Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2035 года. Указанные документы и Стратегия развития НТИ не противоречат друг другу, а взаимно дополняют друг друга.

Стратегия развития НТИ также обеспечивает реализацию положения Стратегии национальной безопасности Российской Федерации до 2020 года, в том числе в части стимулирования и поддержки развития рынка инноваций, наукоемкой продукции и продукции с высокой добавочной стоимостью, развития перспективных технологий общего, двойного и специального назначения.

Национальная технологическая инициатива обеспечивает реализацию положений Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации до 2020 года, в том числе в части реализации направлений перехода к инновационному социально ориентированному типу экономического развития.

4. Обеспечение первичного спроса на продукцию и услуги компаний НТИ (технологий, товаров, услуг) и поддержка их проникновения на глобальные рынки с занятием на них российскими компаниями существенной доли.

В части реализации данной задачи НТИ создает особенные условия для развития российских производителей товаров и услуг на международных рынках.

5. Привлечение в сферу НТИ талантов.

Это включает в себя привлечение мобильных и мотивированных кадров, обладающих необходимыми компетенциями и стремящихся к самореализации с пользой для страны. Ключевое значение имеет раннее вовлечение российской молодежи в научное и инновационно-технологическое творчество. В центре внимания системы управления талантами стратегии НТИ должны находиться молодые люди в возрасте 12–16 лет.

Задачи НТИ реализуются в рамках отдельных направлений Национальной технологической инициативы, направленных на формирование новых передовых рынков, создание широких коалиций НТИ, а потому выступающими в качестве сетей — «нетов».

5. Эффекты реализации НТИ

В течение ближайших 10 лет НТИ должна задать импульс и сформировать основные подходы, ценности, пилотные проекты и истории успеха, с опорой на которые государство, общество и бизнес выстроят систему управления изменениями, обеспечивающую достижение образа будущего к 2035 году.

В реализации НТИ выделяются следующие этапы и эффекты от их реализации (также см. раздел «Показатели реализации Стратегического плана НТИ»):

1. Подготовительный этап — 2016–2018 годы. Определение приоритетных рынков и направлений НТИ, формирование системы управления национальной технологической инициативой, создание системы сервисов НТИ с необходимой для этого инфраструктурой, создание потока защищенной интеллектуальной собственности с потенциалом капитализации на международных рынках НТИ, создание общероссийского молодежного движения технологических лидеров и талантов НТИ, разработка плана действий на 2019–2024 годы, реализация экспериментальных проектов и утверждение комплекса университетов и университетских кластеров НТИ, а также регионов (территорий) НТИ.

2. Этап развертывания — 2019–2024 годы.

Коррекция государственных политик в интересах НТИ (инновационной, научной, образовательной, международной, региональной, по изменению общественной среды), масштабирование отработанных в подготовительный период в экспериментальном режиме проектов и программ НТИ, возникновение сотен стартапов и десятков средних фирм на рынках НТИ, получение первых системных результатов проектов и программ.

3. Этап роста — 2025–2035 годы.

Получение системных экономических результатов, по всем рынкам НТИ. Успешная реализация стратегии НТИ сможет в первые 10 лет сформировать условия, при которых к 2035 году по накопленным макропоказателям высокотехнологичный бизнес РФ будет составлять половину российской экономики, что обеспечит присутствие РФ в числе 10 крупнейших технологических держав (обладание патентами в сфере передовых технологий; научное лидерство в исследованиях по тематике НТИ; появление более 10 российских технологических компаний-лидеров в своих сегментах мирового рынка; около 50 быстрорастущих технологических компаний-лидеров на внутреннем рынке; около 500 быстрорастущих малых и средних технологических компаний с потенциалом лидерства на национальном и международном рынках и высокой долей экспорта в выручке; несколько десятков тысяч технологических компаний, находящихся на ранних стадиях развития, с потенциалом быстрого роста и глобальными амбициями). Количество высокопрофессиональных специалистов, занятых на новых рынках, составит более 10 млн человек.

6. Принципы НТИ

Стратегический план должен реализовывать следующие принципы НТИ, выступающие руководящими идеями и концепциями для вовлекаемых технологических лидеров и талантов, реализующих проекты и программы НТИ, а также отражающие фундаментальные ценности, лежащие в основании Национальной технологической инициативы, вокруг которых и формируется сообщество НТИ:

1. Сетевая организация НТИ как целевая архитектура рынка НТИ, так и способ формирования широких коалиций, реализующих отдельные направления НТИ. Приоритетные направления НТИ в этом отношении выступают формированием сетей и сами, по сути, являются таковыми — «нетами».

2. Использование «матрицы НТИ» в качестве схемы / модели сборки проектов и программ НТИ. Основными элементами, которые должны быть выделены в рамках данных проектов и программ, согласно «матрице НТИ» являются: приоритетные рынки, подрывные технологии, таланты (образование) и сервисы (как инфраструктуры поддержки проектов и программ, существующие в обществе и государстве).

3. Ставка на подрывные технологии как способ достижения исключительной производительности, скорости и качества производственно-технологических процессов и систем, а также основания для смены архитектуры рынков, переходу их к платформенной организации, основанной на тотальной цифровизации данных процессов и систем, их интеллектуализации. Названная ставка на подрывные технологии, экономическую эффективность которых трудно оценить, обусловливает поддержку в рамках НТИ в первую очередь поисковых исследований, а также экспериментальных и высокорискованных проектов, направленных на смену принятой научной и технологической парадигмы.

4. Комплексность стратегии НТИ как совокупности проектов и программ, направленных на быстрое формирование новых рынков в целом: разработку технологий и создание революционных продуктов; формирование спроса на инновационные продукты; изменение нормативной базы соответствующих рынков; быстрое формирование новых компаний, профессий и компетенций.

5. «Люди, а не структуры»: формирование НТИ как широкого коалиционного действия представителей государства, малый и средний бизнес и технологических предпринимателей, исследователей и разработчиков, представителей ключевых групп потребителей и профессиональных сообществ, крупных деловых объединений страны.

6. Стремление к лидерству на новых глобальных высокотехнологичных рынках, борьба за которые развернется на горизонте ближайших 20 лет в процессе раскрытия потенциала новой технологической революции.

7. Ставка на компании, университеты, регионы и проектные группы, отдельных профессионалов — обладателей «гена НТИ» как способности к созданию новых технологических и управленческих решений и их успешному масштабированию, способности отвечать на глобальные технологические вызовы.

8. Формирование коалиций НТИ на базе общего видения будущего, совместно формируемого участниками коалиций в ходе форсайт-процедур.

9. Широкая международная кооперация российских компаний, исследователей и разработчиков в рамках приоритетных направлений НТИ с мировыми инновационно-технологическими и рыночными лидерами.

10. Конкурсность или адресность поддержки проектов и программ НТИ.

11. Доступность сервисов НТИ для ее участников.

12. Максимальное использование конкурентных преимуществ России, связанных с разнообразием культур, обычаев, территорий и творческого потенциала населения.

7. Приоритетные рынки и направления («неты») НТИ

Выбор рынков НТИ осуществляется в случае выполнения всех следующих критериев одновременно.

1. Рынок к 2035 году достигнет объема более 100 млрд долларов в год.

2. На текущий момент рынка либо нет, либо на нем отсутствуют общепринятые / устоявшиеся технологические стандарты.

3. Рынок ориентирован преимущественно на потребности людей как конечных потребителей (приоритет B2C над B2В).

4. Рынок будет представлять собой сеть, в которой посредники заменяются на управляющее программное обеспечение.

5. Рынок важен для РФ с точки зрения обеспечения базовых потребностей и безопасности.

6. В РФ есть условия для достижения конкурентных преимуществ и занятия значимой доли рынка.

7. В РФ сформировалась группа технологических предпринимателей, имеющих амбициозные планы по созданию компаний — лидеров на данном высокотехнологичном новом рынке, готовая к коалиционному действию с государством, исследователями и разработчиками, а также прошедших процедуры формирования общего видения будущего (форсайта).

В качестве приоритетных рынков НТИ, на базе которых широкими частно-государственными коалициями заявлены отдельные инициативы («неты»), в настоящий момент выступают следующие: Автонет, Нейронет, Энерджинет, Аэронет, Хелснет, Финнет, Маринет, Фуднет, Сейфнет (см. таблицу 1).

Перечень приоритетных рынков и направлений НТИ нельзя считать закрытым. Он будет меняться по мере развития НТИ. Перспективными рынками-кандидатами являются, в частности, рынки строительства, образования, социальных услуг и прочее.

8. Механизмы реализации

Стратегии НТИ

Реализация традиционных механизмов научно-технологической и инновационной политики не способно обеспечить достижение основной цели НТИ, поскольку они направлены на решение текущих проблем развития экономики и общества. НТИ направлена на формирование рынков на период до 2035 года, соответственно, нужны другие механизмы.

В связи с этим необходимо сформировать специальные механизмы реализации цели и задач НТИ в соответствии с организацией «матрицы НТИ». Такими механизмами являются инструменты поддержки и мобилизации технологических лидеров и талантов, нацеленных на продвижение проектов и программ, объединяющиеся в отдельные «неты».

8.1. Механизмы определения, структурирования и развития приоритетных рынков НТИ

Развитие НТИ направлено на формирование новых рынков, что включает в себя не только создание благоприятной институциональной среды на национальном уровне и в сотрудничестве со странами-партнерами, но и внедрение специальных правовых режимов, которые позволяют в экспериментальном режиме и без нарушения законодательства проводить эксперименты в нормативно-правовой сфере.

1. Регулярный технологический форсайт для уточнения направлений развития НТИ и коррекции планов дорожных карт.

2. Разработка стандартов, способствующих становлению в Российской Федерации рынков НТИ.

3. Программа изменения имиджа России как высокотехнологичной державы, включая поддержку инициатив компаний НТИ по созданию зонтичных брендов, изменению отношения потребителей к российской продукции, включению компаний НТИ в ведущие государственные, наднациональные и корпоративные международные консорциумы по развитию новых технологий.

4. Институционализация работы с рынками НТИ, включая разработку методик определения приоритетных проектов НТИ, регламентацию деятельности рабочих групп НТИ и др.

5. Развитие продуктов / сервисов НТИ и «зон пилотирования» (тестовых полигонов НТИ) для тестирования, демонстрации, верификации и сертификации продуктов / сервисов НТИ в целях отработки перспективных сценариев их применения и формирования проектов нормативных документов, регламентирующих их применение. Совершенствование сопутствующей нормативной правовой базы.

6. Формирование и синхронизация правил и стандартов развития рынков на международном уровне, в том числе в кооперации со странами-партнерами в рамках ЕврАзЭС, ШОС, БРИКС и др.

7. Создание особых институциональных условий для компаний НТИ каждого из рынков НТИ, развитие судебного и таможенного законодательства.

8. Содействие доступности кредитных ресурсов для компаний НТИ на условиях, соответствующих лучшим мировым практикам.

9. Меры налогового стимулирования компаний НТИ и создания необходимых нормативных и правовых условий, которые в рамках действующего российского законодательства обеспечивают преодоление компаниями НТИ барьеров для внедрения подрывных технологий и выхода на международные рынки.

10. Формирование программ закупки товаров, работ и услуг для государственных нужд, созданных в рамках реализации проектов и программ НТИ. Внесение изменений в государственную контрактную систему в части учета и требований к организации закупочной деятельности государства, направленной на получение системных эффектов по формированию рынков НТИ в Российской Федерации.

8.2. Механизмы поддержки развития подрывных технологий

НТИ должна обеспечить первоочередную поддержку тех технологических решений, которые позволят российским компаниям путем реализации радикальных изменений в производстве товаров и предоставлении услуг достичь лидирующих позиций на новых формирующихся высокотехнологичных рынках.

1. Формирование и регулярное обновление перечня «сквозных технологий НТИ», значимых для нескольких или всех рынков НТИ и являющихся прорывными / подрывными и обеспечивающих выпуск товаров и услуг для рынков НТИ.

2. Поддержка создания и функционирования центров компетенций в сквозных технологиях, ориентированных на развитие и обеспечение доступности последних для российских компаний и созданных для продвижения данных центров стратегических исследовательских консорциумов. Особым форматом центров компетенций выступают тестовые полигоны, используемые консорциумом заинтересованных лиц в целях тестирования готовности и совместимости подрывных, в том числе «сквозных» технологий, значимых для НТИ.

3. Формирование ресурсной базы развития сквозных технологий НТИ путем выделения соответствующей тематики в программах финансирования исследований и разработок научных фондов, программах государственных заданий для вузов и иных исследовательских организаций.

4. Внесение изменений в нормативную базу для снижения и перераспределения рисков между государством, бизнесом и наукой, возникающих в ходе реализации исследований и разработок. Закрепление юридических норм и практик «прощения ошибок» при реализации проектов исследований и разработок, выполняемых за счет бюджетных средств, изменения нормативных практик в области внепатентной защиты технологий, развития системы защиты от недружественных поглощений быстро растущих технологических компаний.

5. Разработка нормативной базы и организационных процессов, ускоряющих и облегчающих экспертизу и принятие решений в области развития новых технологий, а также позволяющих повысить гибкость планирования и обеспечить контроль реализации исследовательских проектов по достигнутому результату.

6. Привлечение частного бизнеса (в том числе передовых технологических компаний) к формированию «опережающих стандартов», совершенствованию системы оценки деятельности исследовательских организаций и государственных ведомств, поддерживающих технологическое развитие.

7. Формирование специальных доступных баз передовых материалов, элементной базы, промышленных компонентов, сервисов и их аналогов в форме открытых программных платформ, обеспечивающих развитие и распространение значимых для НТИ технологий.

Поддержка развития сквозных технологий НТИ и рынков НТИ в виде конкурсов (в формате X-Prize).

8.3. Механизмы привлечения талантов в НТИ, развития

НТИ направлена на создание привлекательных условий в стране для талантов, ориентированных на поиск и развитие прорывных / подрывных технологий российскими компаниями и трансформацию с их помощью глобальных рынков, а также улучшение качества социального развития страны.

1. Программы поддержки микроинституциональной среды НТИ: условий для проращивания и продвижения талантов (кружки, университеты, олимпиады, наставничество и пр.); механизмов селекции и коммерциализации новых идей и проектов, сформированных людьми с «геном НТИ» (конкурсы); набора различных инструментов обеспечения автономности инновационных групп («виртуализация» групп, «зоны особого благоприятствования»). Развитие системы предоставления микрогрантов, используемых для апробации идей и создания прототипов, технологическим кружкам.

2. Программы формирования самостоятельных, саморазвивающихся и расширяющихся сообществ, объединенных близкими НТИ ценностями и деятельностью, поддержки форсайт-движения с массовыми доступными форматами проектирования общего будущего.

3. Институт наставничества, способный к взаимодействию с «Талантами НТИ» в логике неформального менторства.

4. Программы популяризации новых технологий и технологического предпринимательства, а также истории развития российских технологий в масштабе страны, сфокусированные на популяризации людей / групп с ценностями НТИ.

5. Программы развития мейкерского движения.

6. Университеты НТИ: образовательные экспериментальные программы НТИ по новым специальностям для рынков НТИ; научно-внедренческие лаборатории по приоритетным технологическим направлениям НТИ; ориентированные на проекты и программы НТИ центры трансфера технологий; посевные и венчурные фонды; центры компетенций по технологиям, значимым для НТИ. Университеты НТИ должны стать субъектами инновационной экономики, добавив к традиционным образовательным и научным функциям активную внедренческую работу, объединив вокруг себя.

8.4. Механизмы специализированных сервисов для участников НТИ

НТИ направлена на развитие сервисной модели государственной поддержки компаний НТИ. Сервисы НТИ — это различные механизмы прямой и непрямой поддержки высокотехнологичных компаний НТИ со стороны государственных органов и институтов развития, а также иных, содействующих реализации цели задач НТИ организаций:

1. Формирование единого национального реестра компаний (организаций) — участников НТИ, имеющих право воспользоваться сервисами НТИ.

2. Консьерж-сервис как единая «точка входа» в систему сервисов НТИ.

3. Приоритизация поддержки институтами развития проектов, программ и компаний НТИ. Закрепление данного приоритета в документах стратегического планирования, а также документах, регламентирующих миссию и функции институтов развития.

4. Развитие частных грантовых и венчурных операторов, в том числе путем софинансирования FFF, создания отраслевых, университетских и корпоративных венчурных фондов.

5. Программа поддержки деятельности в сфере НТИ по защите и капитализации интеллектуальной собственности, акселераторов, технопарков и бизнес-инкубаторов, ориентированных на поддержку имеющих большой потенциал роста на национальном и глобальном рынке стартапов. Содействие формированию краудфандинговых платформ, привлекающих денежные средства для финансирования проектов и компаний (в том числе стартапов ранних стадий) НТИ.

6. Создание условий по поддержке пилотных проектов НТИ в режиме максимального благоприятствования в сфере совершенствования нормативно-правовой базы, оказания финансовой поддержки, содействия развитию деятельности на российском и международном рынках.

7. Специальные консалтинговые программы для компаний НТИ при их выходе на глобальные рынки.

a. Разработка и реализация программ поддержки компаний НТИ по экспорту продукции на международные рынки с участием Российского экспортного общества и других государственных организаций, министерств и ведомств.

b. Организация консультационной площадки по развитию рынков НТИ в рамках международных объединений, включая ЕАЭС, БРИКС, ШОС.

c. Содействие компаниям НТИ в участии в международных конференциях и форумах по направлениям развития рынков НТИ.

d. Содействие в сборе и актуализации данных о существующих отечественных и иностранных технологиях и компетенциях, востребованных компаниями НТИ, а также трансфер этих технологий для использования компаниями НТИ, в том числе в рамках установленных направлений деятельности Агентства по технологическому развитию.

8.5. Механизмы развития НТИ в субъектах Российской Федерации

1. Программы мер, обеспечивающие решение значимых социальных, экономических, экологических, инфраструктурных и иных проблем развития субъектов Российской Федерации за счет использования компетенций компаний НТИ.

2. Стратегии социально-экономического развития субъектов Российской Федерации в части выделения приоритетов реализации НТИ.

3. Включение университетов НТИ в стратегии социально-экономического развития и в государственные программы субъектов Российской Федерации.

4. Организация зон «пилотирования» (тестовых полигонов НТИ) в субъектах Российской Федерации.

5. Реализация политики управления талантами в субъектах Российской Федерации в целях развития НТИ.

6. Разработка механизмов отбора и поддержки проектов территориального развития в интересах НТИ.

7. Разработка механизмов отбора и поддержки проектов субъектов Российской Федерации по тиражированию «Точек кипения», а также иных мероприятий, обеспечивающих повышение качества взаимодействия государства, общества и бизнеса, включая встраивание инновационных территориальных и промышленных кластеров в программы НТИ.

8.6. Механизмы организации взаимодействия НТИ с общественной средой

1. Развитие новых форматов коммуникации технологического сектора с обществом, наукой и бизнесом.

2 Мониторинг социальных последствий развития НТИ, мониторинг отношения широких слоев общества к НТИ, технологической и инновационной политике государства в целом.

3. Реализация мероприятий, направленных на вовлечение граждан в развитие НТИ.

4. Программы популяризации направлений реализации НТИ, включая изучение истории русской науки и изобретательства, популяризацию новых технологий и технологического предпринимательства.

5. Программы популяризации новых технологий в среднем школьном и дошкольном образовании, направленные на развитие инновационного мышления, повышение изобретательской активности, обучение навыкам предпринимательства и стремлению к самореализации с пользой для страны.

6. Межрегиональные форумы по развитию, конференции поставщиков и иные специализированные общественные мероприятия, направленные на популяризацию НТИ среди граждан, а также на обсуждение вопросов развития общества под влиянием технологического развития.

9. Система управления НТИ и реализации Стратегического плана

Механизм управления НТИ в целом определен «Перечнем поручений по реализации Послания Президента Федеральному Собранию 4 декабря 2014 года» и постановлением Правительства России от 18 апреля 2016 года №317 «О реализации Национальной технологической инициативы». При определении выбора проектных и программных форм реализации НТИ могут быть использованы формы координации действий различных субъектов в рамках экономической, научно-технологической и образовательной политик, установленные решением президиума Совета по модернизации экономики и инновационному развитию при Президенте Российской Федерации (протокол от 16.09.2014 года №5).

10. Показатели реализации Стратегического плана НТИ

10.1. Количественные показатели реализации

Стратегического плана НТИ:

1. Добавленная стоимость, создаваемая в секторах, ориентированных на рынках НТИ, обеспечивает 40–45% вклада в ВВП и не менее 1 п.п. в темпах роста

ВВП к 2035 году.

2. Уровень экспорта продукции НТИ составит 75–

80 млрд долл. к 2035 году. Суммарный эффект от реализации НТИ для экспорта оценивается в 125–130 млрд долл. к 2035 году.

3. 10 российских компаний НТИ войдут в число лидеров мирового технологического развития.

4. Россия войдет в топ-10 мест рейтинга инновационных экономик мира (Global Innovation Index).

5. Положительное сальдо привлечения талантов в области науки, технологий и инноваций в Россию (привлечено не менее 10 000 талантов).

6. Не менее 5 университетов НТИ войдут к 2035 году в число 20 наиболее инновационных университетов в рамках международных рейтингов. Доля внебюджетных источников финансирования для Университетов НТИ превысит уровень 50–70% доходов данных вузов. На базе университетов НТИ должно быть создано минимум три научно-образовательных технологических кластера, занимающих ведущие позиции в международных рейтингах инновационных регионов.

10.2. Качественные показатели реализации

Стратегического плана НТИ:

1. Российские компании смогут при построении своих корпоративных стратегий учитывать длительный временной горизонт (10–20 лет) и более широкий социально-экономический контекст, обеспечиваемый видением будущих рынков.

2. Российское государство в рамках НТИ получит необходимую информацию о параметрах институциональных изменений, приближающих формирование перспективных рынков будущего и обеспечивающих значимое присутствие страны на них.

3. Российское общество в целом, благодаря в том числе и НТИ, должно повысить свою готовность к будущему, которое предстоит стране и миру в ближайшие 10–20 лет.

4. Российские компании смогут, координируя свои действия с государством и принимая деятельное участие в определении актуальных тем для перспективных НИР и НИОКР, получить доступ к результатам финансируемых государством исследований и разработок, сформулировать для них практические задания.

5. Исследователи смогут снизить барьер внедрения для своих разработок, привлекая отвечающих за их коммерциализацию представителей бизнеса к кооперации на самых ранних этапах развертывания НИР и НИОКР.

6. Российский бизнес, исследователи и разработчики получают возможность самостоятельно определять барьеры, препятствующие развитию новых перспективных рынков, созданию и распространению подрывных технологий. Определение данных барьеров может быть доведено до государства в качестве запроса на коррекцию его экономической, научной, технологической и образовательной политики.

1.3. Взгляд Дмитрия Белоусова

Результатом ускоренного развития новейших технологий станет существенное изменение структуры целого ряда рынков, причем отнюдь не только высокотехнологичных. Так, возникнет ряд новых рынков сетевых перевозок — авиационных, автомобильных, морских; при этом роль профессионального посредничества, ключевая на сегодняшний день, резко снизится — вплоть до «уберизации» и электронного управления системой перевозок.

Реализация Стратегии НТИ призвана способствовать позиционированию российских компаний на рынках НТИ.

Рынки НТИ — это формирующиеся рынки, на которых отсутствуют общепринятые технологические стандарты, и есть перспективы развития для российских компаний. Идентификация этих рынков проводилась в несколько этапов участниками НТИ и независимыми консультантами, которые исходили из следующих критериев:

• развитие рынка связано с новыми технологиями;

• в настоящее время рынка не существует или он находится в стадии формирования;

• на рынке отсутствуют общепринятые технологические стандарты;

• объем рынка в 2035 году достигнет не менее 100 млрд долл. США;

• существует критическая масса российских компаний, которые заинтересованы занять долю этого рынка и участвовать в формировании технологических стандартов.

• на сегодняшний день уже идентифицированы 8 таких рынков с ожидаемым к 2035 году общим объемом в 23,3 трлн долл. США (15% глобального ВВП):

• распределенные системы беспилотных летательных аппаратов (Аэронет);

• распределенная сеть управления автотранспортом без водителя (Автонет);

• интеллектуальная система управления морским транспортом и технологии освоения мирового океана (Маринет);

• средства человеко-машинных коммуникаций (Нейронет);

• персонализированные медицинские услуги и лекарственные средства (Хэлснет);

• производство и реализация питательных веществ и конечных видов пищевых продуктов, а также сопутствующих ИТ-решений (Фуднет);

• распределенная энергетика от personal power до smart grid, smart city (Энерджинет);

• новые персональные системы безопасности (Сейфнет).

АВТОНЕТ

Прогнозируется достижение полной автономности автомобильного транспорта к 2035 году. При этом выделяются следующие основные этапы формирования будущего рынка: внедрение помощников водителя (ADAS) к 2018 году; достижение частичной автономности к 2020 году; достижение высокой автономности к 2025 году; достижение полной автономности к 2035 году.

Возникнет масштабный рынок транспортных услуг на базе распределенной сети экологичных беспилотных транспортных средств, шеринговых, опенсорсных, производимых под заказ. К 2035 году он займет 20% от общего рынка перевозок.

АЭРОНЕТ

Возникнет новый глобальный сетевой рынок информационных, логистических и иных услуг, предоставляемых флотом беспилотных аппаратов, постоянно находящихся в воздухе и на низких космических орбитах.

Развитие беспилотных авиационных и космических систем приведет к росту распределенных систем безопасности полетов и обмена информацией. Повышение надежности защищенных сетевых коммуникаций обеспечит массовое безопасное использование беспилотных аппаратов, в том числе и в городских условиях. Над территорией Российской Федерации к 2035 году постоянно (в режиме «24 / 7 / 365») смогут находиться в воздухе не менее 100 000 беспилотных воздушных судов (БВС), объединенных в единую систему предоставления работ и услуг для удовлетворения различных, постоянно возрастающих потребностей экономики.

В результате реализации НТИ возникнут крупные отечественные компании, которые зададут отраслевые стандарты в своих сегментах.

МАРИНЕТ

В ближайшие 10–20 лет в морской отрасли сформируется рынок интеллектуальных систем управления морским транспортом и технологий освоения Мирового океана. На нем Россия займет лидерские позиции в таких областях, как:

• Цифровая навигация — ключевое изменение стандартов и самой модели функционирования отрасли, позволяющее напрямую обмениваться данными и взаимодействовать компьютерным системам судов, портов, судоходных компаний, регуляторов, логистических компаний, систем мониторинга и связи. Это своеобразная революция, обусловленная широким проникновением коммуникаций на борт, которая начинается сейчас и завершится в 30-е годы нашего столетия.

• Освоение ресурсов океана. Существующие задачи освоения ресурсов океана в Арктическом и Дальневосточном регионах выступят полигоном для создания не фрагментарных и единичных, но передовых тиражируемых технологических решений. Разработанные в России продукты, которые первоначально будут использовать страны БРИКС и развивающиеся страны, откроют России мировой рынок.

• Инновационное судостроение. Развитие новых технологий в морском транспорте, а также потребности в развитии инфраструктуры освоения Мирового океана обуславливают рост спроса на сложные специализированные суда — область, в которой российские центры судостроения успешно зарекомендовали себя. Отдельным сегментом инновационного судостроения являются безэкипажные суда, адаптированные к эксплуатации в рамках цифровой навигации и удаленного управления. Россия станет лидером в создании и эксплуатации безэкипажных судов.

НЕЙРОНЕТ

Следующая технологическая революция будет связана с нейротехнологиями и кардинальным увеличением производительности умственного труда за счет интеграции мозга человека и вычислительных машин. Стремительное развитие этого направления начнется после завершения картирования работы мозга. Взаимодействие будет осуществляться с помощью новых нейрокомпьютерных интерфейсов, в дополнение к традиционным методам, а сами компьютеры станут нейроморфными на основе гибридных цифро-аналоговых архитектур.

Прогнозируется появление социальных нейросетей и полноценного гибридного человеко-машинного интеллекта. Продукты и услуги, основанные на знаниях о мозге, охватят все аспекты жизни и расширят возможности человека.

Так, применение нейротехнологий в области образования позволит резко увеличить объем и скорость усвоения новых знаний, при этом развитие таких технологий, как нейрофитнес и модуляция памяти, приведет к возможности многократного усиления когнитивных способностей.

Уже в десятилетней перспективе ожидается появление эффективных таргетных биомаркеров и препаратов, позволяющих лечить различные возрастные деменции, включая болезнь Альцгеймера и болезнь Паркинсона, а через двадцать лет возможно открытие генных и клеточных технологий коррекции мозга.

ФУДНЕТ

Под воздействием роста требований потребителей и расширения возможностей производства высококачественной продукции на основе интеллектуализации, автоматизации и роботизации технологических процессов на всем протяжении цикла от производства до потребления будет сформирован интеллектуальный рынок питательных веществ и пищевых продуктов с индивидуальной логистикой.

ХЕЛСНЕТ

Развитие рынка персонализированных медицинских услуг и лекарственных средств, а также получение новых эффективных средств профилактики и лечения различных заболеваний приведет к значительному улучшению здоровья и качества жизни человека в России и в мире, а также обеспечит рост ожидаемой продолжительности жизни.

ЭНЕРДЖИНЕТ

Развитие энергетических рынков создаст условия для массового внедрения инновационных решений, которые будут способствовать существенному повышению эффективности российской энергетики и, как следствие, повышению конкурентоспособности российской экономики. Будет сформирована экосистема, в которой производители и потребители энергии будут беспрепятственно интегрироваться в общую инфраструктуру и обмениваться энергией. Россия войдет в число лидеров на рынке комплексных систем и сервисов интеллектуальной энергетики.

СЕЙФНЕТ

Развитие в России рынка безопасных и защищенных компьютерных технологий, решений в области передачи данных, безопасности информационных и киберфизических систем обеспечит стране высокий уровень национальной технологической безопасности, а также достижение российскими компаниями значимой доли мирового рынка безопасности.

ФИННЕТ

Рынок децентрализованных финансовых систем, основанный на технологии блокчейн, приведет к радикальному изменению банковской системы, либерализации рынка, повышению эффективности государственного управления. Российские компании займут лидирующие позиции на рынке платежей, инфраструктурных услуг и E-Residency.

1.4. Внутренний взгляд АСИ

Развитие технологий для рынков НТИ Технологические тренды занимают центральное место в числе глобальных трендов, определяя направления и характер трансформации мировой экономики.

Растет сама скорость появления и внедрения новых технологий за счет роста числа и конкуренции научно-исследовательских центров. При этом уже сейчас многие ведущие технологические разработчики делают ставку на open source как способ дальнейшего стимулирования научно-технического прогресса, раскрывая информацию о своих алгоритмах, но защищая их при этом от неавторизованного коммерческого использования. Постоянно увеличивается информационный поток, что повышает точность анализа и позволяет перейти от модели реагирования на события к модели их прогнозирования. Технологии «Интернета вещей» и «промышленного интернета вещей», обработки «больших данных», дополненной реальности, «облачные» и «туманные» компьютерные технологии ускоряют процесс виртуализации с размытием границ между реальным и цифровым миром, устраняют ненужных посредников, а также сокращают транзакционные издержки. Развитие робототехники, мехатроники и искусственного интеллекта, аддитивных технологий и новых материалов приводит к росту распределенности производств. Технологии направленного воздействия на свойства биологических объектов и индивидуальной диагностики, энергетическая автономизация физических объектов существенно повышают качество жизни населения и меняют паттерны потребительского поведения.

Целевой образ системы развития, внедрения и коммерциализации технологий предусматривает появление в России к 2035 году гибкой и мобильной системы финансовой, регуляторной и организационной поддержки развития технологий, обеспечивающей технологический суверенитет России (при необходимости — эффективный трансфер передовых зарубежных технологий), лидерство российских компаний на рынках НТИ, рациональный баланс разработки актуальных и перспективных технологий и тесную связку прикладных и фундаментальных разработок. Крупный и средний частный бизнес принимает активное участие в формировании технического задания на разработку технологий и масштабно инвестирует в исследования и разработки; финансирование разработок с высокой коммерческой ценностью осуществляется также с привлечением накоплений физических лиц. Функционирует распределенная сеть испытательных и сертификационных центров, встроенных в мировую систему гарантий безопасности и качества технологических решений, а все технологические результаты российских исследовательских групп патентуются. Россия входит в топ–5 мирового рейтинга по количеству профессионалов, занимающихся исследованиями и разработками, в расчете на миллион населения страны, согласно The Bloomberg Innovation Index, а также в топ–10 мест мирового рейтинга Global Innovation Index (INSEAD).

Достижение целевого образа системы развития, внедрения и коммерциализации технологий требует следующих решений.

Решение 1.

Ставка на развитие сквозных технологий

Определить приоритетом программ финансирования сквозные технологии НТИ — технологии, имеющие ключевое значение для развития 3 и более перспективных рынков НТИ. При этом необходимо продумать пути решения следующих задач для поддержки развития сквозных технологий:

• запуск прорывных «революционных» проектов по сквозному технологическому направлению (в дополнение к проектам отдельных рынков НТИ) для преодоления технологических барьеров;

• экспертиза технологической составляющей и обсуждение совместного применения различными рынками НТИ сквозных технологий (с привлечением лучших специалистов страны для оценки перспектив и рисков совместной разработки необходимых технологий, мониторинга передовых отечественных и зарубежных достижений);

• координация запуска и реализации близких по своим целям и содержанию проектов по развитию технологий в интересах нескольких рынков НТИ (например, проекта по созданию единой операционной системы для беспилотных автомобилей и летательных аппаратов);

• трансфер зарубежных технологий (при необходимости);

• преодоление законодательных барьеров и невосприимчивости (негативной реакции) общества, препятствующих распространению новых технологий;

• запуск образовательных программ и иные вопросы кадрового обеспечения разработки сквозных технологий.

Ускорение и повышение эффективности экспертизы и принятия решений

Для усиления конкурентных позиций на глобальных рынках повысить скорость и качество экспертизы, принятия решений по вопросам технологического развития, что требует:

• совершенствования законодательного регулирования исследований и разработок для обеспечения большей гибкости планирования и контроля результатов;

• признания за заказчиком работ по развитию технологии права оценивать скорость и качество технологической экспертизы;

• разработки и внедрения специализированных самообучающихся систем для проведения технологических экспертиз;

• повышения прозрачности взаимодействия и уровня доверия между держателем ресурсов (инвестором) и разработчиком технологий.

Решение 3.

Снижение рисков в экономике высоких технологий

Для успешной реализации сложных технологических проектов обеспечить снижение рисков в экономике высоких технологий через:

• изменение подходов к государственному финансированию науки — пересмотр существующей практики установления в исследовательских контрактах обязательности строгого соответствия результатов исследований техническому заданию, как обусловливающей формализацию итогов работы и нередко сокрытие дополнительных результатов;

• расширение ресурсной базы финансирования технологических разработок посредством поддержки развития формата crowd funding, а также налогового и иного стимулирования развития новых инструментов финансирования исследований;

• совершенствование нормативной базы и правоприменения в области внепатентной охраны технологий, защиты от недружественных поглощений быстро растущих технологических компаний, а также регулирования рынка лицензий.

Решение 4.

Прикладные задачи для фундаментальной и поисковой науки

Обеспечить первичный поток научно-технических идей как условие построения успешной высокотехнологичной экономики. Источником таких идей должны стать фундаментальные, поисковые и прикладные исследования, учитывающие необходимость решения акт уальных задач социально-экономического развития. При этом качество фундаментальных исследований должно оцениваться через признание результатов глобальным научным сообществом (например, посредством индекса Хирша), а качество поисковых и прикладных исследований — посредством международного патентования (в том числе в соответствии с Договором о патентной кооперации (PCT)).

Приоритетными научно-технологическими направлениями, которые оказывают наиболее существенное влияние на развитие рынков НТИ, на настоящий момент определены следующие:

• большие данные;

• искусственный интеллект;

• системы распределенного реестра;

• квантовые технологии;

• новые и портативные источники энергии;

• новые производственные технологии;

• сенсорика и компоненты робототехники;

• технологии беспроводной связи;

• технологии управления свойствами биологических объектов;

• нейротехнологии, технологии виртуальной и дополненной реальностей.

Формирование в России научно-технологического задела по выделенным группам технологий позволит создать глобально конкурентоспособные высокотехнологичные продукты и сервисы. Одновременно фокус исследовательской деятельности отечественных университетов и научных институтов на технологических направлениях НТИ позволит им быть востребованными на горизонте ближайших 20 лет со стороны отечественных высокотехнологичных компаний.

Глава 2. Начало организационного проектирования

2.1. НТРГ — основа организационного проекта развития сквозных технологий

СКВОЗНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НТИ

Состав и ключевые задачи Рабочей группы по запуску ТРГ

Состав рабочей группы: Песков Д. Н., Повалко А. Б., Ковнир Е. В., Хлунов А. В., Алдошин С. М.; Пономарев А. К., Булавин П. В.; Кузнецов Е. Б.; Белов В. М.; Теплов О. В.; Секиринский Д. С.; Шадрин А. Е.; Княгинин В. Н.

Задачи рабочей группы по запуску технологических РГ

1. Уточнение списка технологических направлений / ТРГ.

2. Формирование внутреннего наполнения / разбивки технологических направлений.

3. Согласование плана запуска ТРГ.

4. Формирование состава групп:

• подбор лидеров ТРГ и их утверждение (поэтапно);

• формирование критериев отбора членов ТРГ (цитируемость и авторитет, участие в научных коллаборациях, масштаб бизнеса, активность и готовность уделять время работе в ТРГ и так далее);

• утверждение списков членов ТРГ (поэтапно).

5. Рассмотрение планов деятельности ТРГ и концепций ТДК.

6. Рассмотрение итоговых ТДК для вынесения на МРГ.

7. Рассмотрение концепции создания информационной системы.

8. Рассмотрение ключевых вопросов создания инфраструктуры.

Плановый период деятельности — до конца 2016 года

План первоочередных мероприятий

Организационный центр:

• утверждение целевой модели (РГТР ЭС);

• собрание организационного штаба;

• согласование концепции с блоком развития науки;

• запуск орг. поддержки штаба (АСИ + МОН, ПО + РВК).

Апрель 2016 года

Запуск ТРГ:

• формирование набора приоритетов и заказа на

исследования (форсайт-сессии);

• формирование перспективного плана мероприятий ТРГ (выработка и приемка результатов);

• дизайн орг. площадок, конкурсные документы (сети, хабы и сервисные центры, см. сл. 15–16);

• коррекция мандатов институтов развития для поддержки конкурсов и мероприятий.

Май — октябрь 2016 года

Развертывание:

• интеграция приоритетов в программы конкурсов гос. фондов и инструментов;

• запуск проведения технологических конкурсов;

• запуск проведения мероприятий ТРГ;

• отбор первой очереди орг. площадок

(создание сетей, конкурс хабов).

Ноябрь 2016 –…

Инструменты формирования сквозных технологических направлений НТИ

1. ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

1.1. Университеты и научные центры:

• научные направления в рамках программы 5–100;

• лаборатории в рамках 220-го постановления;

• центры Сколтеха;

• госзадание институтов РАН.

1.2. Субсидии и гозаказ:

• гранты РНФ;

• гранты РФФИ;

• заказ ФПИ;

• ФЦП «Исследования и разработки»;

• отраслевые ФЦП и госпрограммы.

2. ИНСТИТУЦИОНАЛИЗАЦИЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ:

• конференции, семинары;

• издания;

• сети / ассоциации специалистов;

• центры коллективного пользования

оборудования;

• форсайт / стратегическая программа

исследований;

• формирование исследовательских консорциумов.

3. КОММЕРЦИАЛИЗАЦИЯ

3.1. Фокусирование инновационной инфраструктуры:

• бизнес-акселераторы, треки акселератора GenerationS;

• серийные предприниматели (в том числе специализированные наноцентры);

• инжиниринговые центры (субсидии Минобрнауки России, Минпромторга России, Минэкономразвития России, ТИКи ФИОПа);

• поддержка управления интеллектуальной собственностью (картирование IP, патентные пулы, патентный фонд Сколково).

3.2. Финансовая и организационная поддержка:

• программа тематических грантов Фонда Бортника;

• статус резидента Сколково, гранты Сколково.

4. КРУЖКОВОЕ ДВИЖЕНИЕ

5. ПОПУЛЯРИЗАЦИЯ

Приложение
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РАБОЧИХ ГРУПП
ЦЕЛИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РАБОЧИХ ГРУПП НТИ

• развитие критически важных технологий, поддержка рынков НТИ, повышение качества и эффективности рыночных дорожных карт, проектов и портфеля проектов НТИ;

• появление глобально конкурентоспособных научно-инженерных школ, влияющих на глобальную технологическую повестку в интересах рыночных рабочих групп НТИ;

• создание передовых научных результатов и интеллектуальной собственности в интересах рыночных рабочих групп НТИ.

ЗАДАЧИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РАБОЧИХ ГРУПП НТИ

Анализ и экспертиза технологической составляющей рыночных ДК и проектов:

• технологическая эффективность и риски;

• технологическая неполнота;

• выявление синергии с проектами других ДК.

Технологический форсайт:

• анализ и мониторинг международных трендов;

• информирование рыночных РГ о трендах и технологиях в целях корректировки дорожных карт;

• формирование ТЗ на комплексные исследования.

Картирование IP по данному технологическому направлению. База знаний.

Формирование повестки технологических конкурсов для преодоления технологических барьеров. Научный прорыв.

Поддержка запуска и реализации совместных проектов нескольких рабочих групп НТИ (одна операционная система на БП автомобиль и БПЛА, например).

Менеджмент сквозных проектов.

Участие в трансфере технологий, в том числе через АТР (в случае отсутствия задела в стране). Координация.

Законодательство и общественная этика / мораль (преодоление законодательных барьеров и негативной реакции общества, например, по применению искусственного интеллекта или нейротехнологий).

Менеджмент.

Формирование повестки по образованию по сквозным технологиям и кадровое обеспечение (подготовка исследовательских кадров до этапа их рыночной специализации, возвращение «глобальных русских» в Россию).

Координация.

2.2. Связь сквозных технологий и рынков НТИ

РАБОЧИЕ ГРУППЫ НТИ ПО СКВОЗНЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ: ТЕКУЩИЙ СТАТУС. 2016 год

Алексей Константинович Пономарев, вице-президент по стратегии и связям с индустрией, Сколковский институт науки и технологий

РГ СК Новые и портативные источники энергии

Руководитель группы: Добровольский Ю. А., проф., д-р хим. наук, зав. лабораторией Института проблем химической физики РАН.

Состав группы:

Абакумов А. М., проф., Сколковский институт науки и технологий; Дебабов В. Г., проф., чл.-корр. РАН, д-р биол. наук, научный руководитель ФГУП «ГосНИИгенетика»; Попель О. С., д-р тех. наук, заместитель директора Объединенного института высоких температур РАН (ОИВТ РАН) по научной работе; Теруков Е. И., д-р тех. наук, зав. лабораторией физико-химических свойств полупроводников ФТИ им. А. Ф. Иоффе; Устинов А. А. (координатор РГ), проф., Сколковский институт науки и технологий.

Статус работы группы:

29.06.2016 — проведено заседание рабочей группы на базе Института проблем химической физики, г. Черноголовка (Протокол).

По результатам работы рабочей группы решено:

1) в срок до 10 июля подготовить каждому участнику группы краткое видение основных направлений технологического развития (сделано);

2) ознакомить участников группы с Дорожными картами (сделано);

3) попросить участников группы подготовить рекомендации по технологиям после ознакомления с Дорожными картами.

Следующие шаги:

подготовка рекомендаций / предложений участниками группы на основе знакомства с дорожными картами. Срок: до 15.08.2016.

Обсуждение и проработка сквозного инфраструктурного проекта «Модульно-унифицированные энергетические установки на основе электрохимических источников энергии.

Срок: до 01.08.2016

РГ СК Большие данные и искусственный интеллект

Руководитель группы: Кулешов А. П., академик РАН, проф., д-р тех. наук, ректор Сколковского института науки и технологий.

Состав группы:

Бурнаев Е. В., доцент, канд. физ.-мат. наук, зав. лабораторией интеллектуального анализа данных и предсказательного моделирования, ИППИ РАН; Кузнецов С. О., профессор, д-р физ.-мат. наук, руководитель Департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук, НИУ ВШЭ; Морозов С. М., канд. физ.-мат. наук, директор ООО

«Датадванс»; Рудаков К. В., член-корр. РАН, проф., д-р физ.-мат. наук, зам. директора ФИЦ ИУ РАН; Устюжанин А. Е., руководитель совместных проектов Яндекса и CERN, Яндекс, заведующий лабораторией анализа больших данных, НИУ ВШЭ; Панов М. Е., канд. физ.-мат. наук, научный сотрудник Сколтеха (координатор РГ).

Статус работы группы:

30.06. — проведено заседание рабочей группы на базе Института проблем передачи информации, г. Москва (Протокол).

По результатам работы рабочей группы решено:

1) в срок до 10 июля подготовить каждому участнику группы краткое видение основных направлений технологического развития (сделано);

2) ознакомить участников группы с Дорожными картами (сделано);

3) попросить участников группы подготовить рекомендации по технологиям после ознакомления с Дорожными картами.

Следующие шаги:

подготовка рекомендаций / предложений участниками группы на основе знакомства с Дорожными картами.

Срок: до 15.08.2016.

РГ СК Квантовые технологии

Руководитель группы:

Рязанов В. В., заведующий лабораторией сверхпроводимости ИФТТ РАН, главный научный сотрудник лаборатории «Сверхпроводящие метаматериалы» НИТУ МИСиС, профессор факультета общей и прикладной физики Московского физико-технического института.

Состав группы: Горин Д. А., заместитель директора Научно-образовательного института наноструктур и биосистем Саратовского государственного университета имени Н. Г. Чернышевского; Грязнов Н. А., заместитель директора по научной работе ЦНИИ робототехники и технической кибернетики; Драчев В. П., профессор, Сколковский институт науки и технологий; профессор, Университет северного Техаса, США; Кулик С. П., профессор, заведующий лабораторией квантовых оптических технологий, Московский государственный университет, Москва; Устинов А., профессор, руководитель группы «Сверхпроводящие квантовые цепи», Российский квантовый центр, Москва; Профессор экспериментальной физики, Технологический институт Карлсруэ, Германия; Дорожкин П. С., главный научный сотрудник, Сколковский институт науки и технологий (координатор РГ).

Статус работы группы:

• установочное заседание РГ на базе Межведомственного аналитического центра, г. Москва (выполнено);

• составление матрицы сквозных квантовых технологий и дорожных карт НТИ (выполнено);

• ознакомление участников РГ с материалами дорожных карт (выполнено);

• сбор с участников РГ предварительных материалов для обсуждения и для подготовки Аналитической записки по сквозным квантовым технологиям (частично выполнено).

Следующие шаги:

• уточнение матрицы сквозных квантовых технологий (по материалам членов РГ) — до 10.08;

• подготовка предварительного текста Аналитической записки по сквозным квантовым технологиям (краткий и развернутый варианты) (до 31.08);

• подготовка презентации по материалам Аналитической записки (до 05.09);

• презентация и обсуждение Аналитической записки с членами РГ дорожных карт НТИ (начиная с 05.09).

РГ СК Технологии управления свойствами биологических объектов

Руководитель группы: Попов Владимир Олегович, член-корр. РАН, д-р хим. наук, Институт биохимии им. А. Н. Баха РАН.

Состав группы:

Северинов К. В., проф., Сколковский институт науки и технологий; Томилин А. Н., член-корр., заведующий лабораторией молекулярной биологии стволовых клеток Института цитологии РАН, Санкт-Петербург, экспертный совет РНФ; Деев С. М., член-корр., заведующий лабораторией ИБХ, член НКС НИЦ Курчатовский институт; Шлеев С. В., д-р хим. наук, НИЦ Курчатовский институт, университет Мальме (Швеция); Колбасов Д. В., профессор РАН, директор ГНУ ВНИИ ветеринарной вирусологии и микробиологии; Купраш Д. В., заведующий лабораторией передачи внутриклеточных сигналов в норме и патологии, Институт молекулярной биологии.

Статус работы группы:

14.07. — проведено заседание рабочей группы в Межведомственном аналитическом центре (Протокол).

По результатам работы рабочей группы предлагается в срок до 10 августа 2016 года:

1) каждому участнику рабочей группы ознакомиться с картами НТИ по Хелснету, Нейронету и Фуднету;

2) каждому члену рабочей группы сформулировать свою позицию, в том числе по следующим вопросам:

• основные научно-технологические проблемы, которые могут / должны быть решены в перспективе 5 и 15 лет;

• основные технологии и методологические подходы, которые будут определять научно-технологический ландшафт в ближайшие 5 и 15 лет (в том числе или в первую очередь так называемым disruptive technologies);

• принципиально новые продукты и / или услуги, которые могут появиться в перспективе 5 + и 15 + лет.

Глава 3. Аналитическая работа SKOLTECH

3.1. Обзор развития технологий

ПО НАПРАВЛЕНИЮ «БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ»

Национальная технологическая инициатива

Рабочая группа по сквозным технологиям

Большие данные и искусственный интеллект

Аналитическая записка

Москва, 2016

Экспертный состав рабочей группы

1. Бурнаев Е. В., доцент, канд. физ.-мат. наук, зав. лабораторией интеллектуального анализа данных и предсказательного моделирования, ИППИ РАН;

2. Воронцов К. В., проф., д-р физ.-мат. наук, старший научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН;

3. Кузнецов С. О., проф., д-р физ.-мат. наук, руководитель Департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук, НИУ ВШЭ;

4. Кулешов А. П. (руководитель рабочей группы), академик РАН, проф., д-р тех. наук, ректор Сколковского института науки и технологий;

5. Морозов С. М., канд. физ.-мат. наук, директор, ООО «Датадванс»;

6. Николаев Д. П., канд. физ.-мат. наук, зав. лаб. зрительных систем, ИППИ РАН;

7. Панов М. Е. (координатор рабочей группы), канд. физ.-мат. наук, научный сотрудник Сколковского института науки и технологий;

8. Рудаков К. В., член-корреспондент РАН, проф., д-р физ.-мат. наук, зам. директора ФИЦ ИУ РАН;

9. Стрижов В. В., доцент, д-р физ.-мат. наук, старший научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН;

10. Устюжанин А. Е., руководитель совместных проектов Яндекса и CERN, Яндекс; зав. лабораторией анализа больших данных, НИУ ВШЭ.

Интеллектуальный анализ текстовых данных

Краткое описание технологии

Теоретическую основу автоматической обработки текстов составляет компьютерная лингвистика, наиболее востребованы в которой методы машинного обучения, статистического анализа, модели Маркова, логические модели и модификации этих методов с учетом специфики больших данных. Существует несколько подходов к такой модификации: распараллеливание алгоритмов, применение методов снижения размерности, предобработка данных, в ходе которой целостные тексты заменяются их отдельными элементами. Несмотря на различие между национальными языками, лингвистические методы могут быть универсальными — некоторые морфологические и синтаксические модели удается использовать для анализа текстов как на английском, так и на русском языках. Появление компьютеров, на которых можно было целиком хранить, обрабатывать корпусы, содержащие наборы эталонных текстов, и проводить сложные вычисления, позволило активно использовать статистические методы и методы машинного обучения для работы с текстами.

Применимость технологии к задачам рыночных дорожных карт

Обработка текстов представляется важной фактически для всех дорожных карт НТИ.

Состояние технологии в мире

В начале 90-х годов в области компьютерной лингвистики произошел переход к статистическим методам и, затем, методам машинного обучения и анализа данных, которые применяют к уже написанным и существующим текстам.

Задачи обработки текстов можно разбить на две условные категории. К первой относятся типовые задачи: проверка орфографии, фильтрация спама, автоматический перевод небольших фрагментов текста (несколько предложений) и др. На сегодняшний день для этих задач удалось добиться высокого качества решения и сегодня более актуальны задачи из второй категории, требующие обработки больших текстовых массивов: нахождение релевантных ответов на вопросы (задачи «вопрос-ответ»), полноценный машинный перевод целостных текстов, анализ мнений и отзывов, конструирование рекомендательных систем, работающих с большими массивами неструктурированных данных. Отличительная особенность таких задач — сложность и отсутствие формализации, приводящие к тому, что для них пока еще нет полноценного набора решений, а применяются вспомогательные методы выделения ключевых слов и словосочетаний, суммаризации (автоматического реферирования) текстов и классификации текстов.

Примеры использования технологии в практике

Методы и технологии интеллектуального анализа текстов находят широчайшее применение в практических задачах. Они используются для интеллектуального поиска данных, автоматического машинного перевода, диалоговых систем, экспертных систем, систем информационной безопасности, рекомендательных систем, обучающих систем и так далее. Ключевым направлением применения технологий с точки зрения коммерческого интереса является информационный поиск и связанные с ним задачи контекстной рекламы, группировки и рекомендации новостных сообщений, суммаризации и автоматического реферирования информационных источников и пр. Все промышленные поисковые системы (Google, Baidu, Yandex, Yahoo) активным образом используют технологию обработки и анализа текстов. В развитых странах интеллектуальный анализ текстов применяется во всех основных областях промышленности: телекоммуникационной, транспортной, банковской, финансовой, IT и так далее.

Прогнозы развития технологии

Ближайшие перспективы развития связаны с применением нейронных сетей, в частности, методов глубинного обучения для анализа текстовых данных. Так называемые модели word2vec, основанные на глубинном обучении, уже сейчас применяются в ряде прикладных задач, таких как информационный поиск, выдача рекомендаций, анализ мнений потребителей и так далее. Через несколько лет эти модели найдут свое применение и в других важных задачах обработки текста. Более глобальные перспективы заключаются в переходе на принципиально новый уровень анализа текста. В настоящий момент даже самый продвинутый анализ ограничивается простейшими логическими и семантическими связями внутри небольших фрагментов текста. В дальнейшем возможен переход на уровень сюжетов и смысловых концепций, заложенных в текст, переход от механической обработки к пониманию текста. Для этого, безусловно, необходимо крайне высокое и стабильное качество обработки текста на более низких уровнях.

Состояние в РФ

В настоящее время в области автоматической обработки текстов в России значительная часть работ посвящена переносу методов, разработанных для английского языка, на русский, причем оригинальных разработок крайне мало. Основными проблемами являются отсутствие технологической платформы для анализа текстовых данных на русском языке (стека программных средств для анализа текста на нескольких уровнях) и полноценного набора лингвистических ресурсов (тезаурусов, лингвистических баз знаний и так далее). По этим направлениям намечается существенное отставание не только от английского, но и от ряда европейских языков. Инструменты и ресурсы для синтаксического и семантического анализа, в частности, разрабатывают группы в ФИЦ ИУ РАН (под руководством Г. Осипова), в ИППИ РАН (под руководством Ю. Апресяна), НИУ ВШЭ (под руководством Е. Рахилиной), ВЦ МГУ (под руководством Н. Лукашевич). Важно отметить, что решение указанных проблем принципиально возможно, причем в ближайшей перспективе, и лежит в чисто технической плоскости, упираясь в отсутствие достаточного числа ресурсов. Требуются выработка единой стратегии развития технологической платформы и согласованная работа нескольких научных коллективов, включающих в себя как специалистов в области лингвистики, так и специалистов в области современного машинного обучения, майнинга структурированных данных и текстов. Продвижение в этом направлении в сочетании с применением современных методов машинного обучения сулит качественный прорыв в области практического применения методов анализа текстовых данных на русском языке.

Литература

1. Константин Селезнев, Александр Владимиров. Лингвистика и обработка текстов // Открытые системы. — 2013. — №04. — C. 46–49.

2. Cambria Е., White B. Jumping NLP curves: A review of natural language processing research, IEEE Computational Intelligence Magazine 9 (2), 48–57.

3. Jones Karen Sparck. (2001), Natural Language Processing: A Historical Review. Springer, 2001.

4. Mann William, Thompson Sandra. (1988), Rhetorical structure theory: Towards a functional theory of text organization. Text-Interdisciplinary Journal for the Study of Discourse, 8 (3): 243–281.

5. Manning Christopher D. (1999), Schuetze Hinrich. Foundations of Statistical Natural Processing. MIT Press.

6. Manning Christopher D. (2015), Computational Linguistics and Deep Learning. Computational Linguistics.

7. Mikolov Т., Chen Tomas K., Corrado G.S., Dean J. (2015), Computing numeric representations of words in a high-dimensional space. US Patent 9,037,464, Google, Inc.

Анализ данных в медицинской информатике

Краткое описание технологии

Медицина и здравоохранение — огромная и важнейшая область приложения достижений в сфере информационных технологий. Особую роль в современном здравоохранении играют информационные технологии оптимизации и поддержки процессов, накопления и анализа данных, экспертные системы, телекоммуникации и коллаборативные технологии, интеграция инструментальных средств, специальные средства человеко-машинного взаимодействия. Любое продвижение в здравоохранении является социально значимым.

В последние годы оформилась и активно развивается медицинская информатика (МИ) [Medical Informatics / Healthcare Informatics], которую в настоящее время разделяют на управление процессами оказания медицинской помощи [Nursing Informatics [1, 2]] и клиническую информатику [Clinical Informatics [3]], к которым примыкает биоинформатика [Bioinformatics [4]]. Медицинская информатика является одной из опор доказательной медицины [Evidence-based medicine [5]] и выводит на новый уровень развития медицинские информационные системы (МИС). Она является примером тех междисциплинарных областей, которые определяют облик современной прикладной науки. Без нее не могли бы существовать многие виды высокотехнологичной медицинской помощи, активно развивающиеся последние десятилетия.

Роль анализа данных в оптимизации процессов оказания медицинской помощи очевидна. Похожая проблематика давно и плодотворно разрабатывается при развитии корпоративных информационных систем различных классов. Прорывными технологиями клинической информатики являются системы поддержки врачебных решений [Clinical Decision Support Systems — CDSS] [6, 7]. Их внедрение резко повышает качество и эффективность работы клиницистов, а интеграция с другими классами МИС позволяет получить синергетический эффект [8].

Приложения клинической информатики актуализируют развитие интерпретируемых методов машинного обучения, онтологического моделирования, онтологически контролируемого анализа неструктурированных текстовых коллекций, анализа изображений и других мультимедийных данных, робастных методов в статистике, средств визуализации медицинских данных и пр.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Технологии анализа данных в медицинской информатике будут востребованы в рамках проектов «Хелснет» и «Фуднет», поскольку они обеспечивают серьезный синергетический эффект при реальном внедрении. Речь идет о повышении отдачи от практически всех классов МИС и соответствующего медицинского оборудования.

Состояние технологии в мире

В мире технология активно внедряется в клиническую практику. Причем на рубеже 2013 года начался новый виток развития технологии, который многие исследователи назвали революцией. Основные причины:

a. Появление реальных открытых данных [Open Data] в медицинской информатике.

i. Проекты, поменявшие стратегию развития и предоставления данных [9, 10, 11].

b. Интеграция основных медицинских онтологий, начиная со SNOMED и UMLS.

i. См. Nuance LinKBase (http://www.nuance.com/forhealthcare/resources/clinical-language-understanding/ ontology/index.htm).

c. Всплеск интереса к новому поколению систем поддержки принятия врачебных решений (CDSS) на основе современных технологий интеллектуального анализа данных.

i. См. IBM Watson Health (https://www.ibm.com/watson/health/).

d. Появление открытых API для мобильных решений. i. См. новые проекты Microsoft и Apple.

e. Обсуждение изменения законодательства и реальные подвижки в законотворческой деятельности.

f. Пристальное внимание к качеству результатов научных исследований, включая клинические исследования. Отметим резкий всплеск исследований воспроизводимости исследований.

i. См. мечты о воспроизводимости (http://biomolecula.ru/content/1729).

В ближайшие 3 года в мире продолжится внедрение и накопление опыта лучших практик. Это позволит заняться перестройкой многих аспектов медицинской практики, особенно на уровне государства.

Примеры практического использования технологии в мировой практике (в настоящее время или запланированного на ближайшую перспективу) для решения задач, аналогичных задачам дорожных карт.

Кроме уже приводившихся в предыдущем разделе, можно отметить появление первых открытых программных разработок (http://www.opencds.org/и др.), стандартизацию на уровне средств интеграции (HL7).

Прогнозы развития технологии

Исключительно радужные. Текущие обсуждения в сообществах исследователей, занимающихся проблематиками Big Data, Ontology Modelling, Intelligent Data Analysis, MI и др., демонстрируют явные перспективы развития, достаточность технологической базы аппаратных средств вычислительной техники и телекоммуникаций, прорывы в смежных областях, которые будут являться дополнительными драйверами развития (персонализированная медицина, биоинформатика, редактирование генома, создание новых лекарственных препаратов и тому подобное).

Состояние в РФ

В РФ состояние медицинской информатики находится на самом начальном уровне. В ведущих федеральных клинических центрах внедряются в основном зарубежные МИС, причем проприетарные. Отметим предельно малое число клинических исследований, проводимых на уровне, принимаемом международным сообществом. Основные проблемы — недостаточная подготовка кадров по медицинской информатике, отсутствие соответствующих школ, малое финансирование, серьезные недостатки законодательства, особенно связанного с обработкой персональных данных и персонализированной медицинской помощью.

Для преодоления указанных проблем необходим комплексный подход к накоплению данных и оценке их качества, накоплению и распространению опыта внедрения, подготовке специалистов (как аналитиков [Data Scientists], так и клиницистов), стандартизации МИС, мотивации к проведению полноценных клинических исследований.

Наличие собственных методов и средств анализа данных, а также идеологии их применения и внедрения, может существенно облегчить многие из этих инициатив. Основным инфраструктурным проектом должна стать государственная программа по интеграции данных федеральных клинических центров и медицинских университетов на основе новейших технологий хранения и анализа данных с одновременной подготовкой всех используемых МИС для интеграции с перспективными CDSS.

Литература

1. What is Nursing Informatics? (http://www.himss. org/resourcelibrary/TopicList.aspx? MetaDataID=767).

2. Nursing Informatics (http://www.amia.org/programs/working-groups/nursing-informatics).

3. Core content for the subspecialty of clinical informatics. J Am Med Inform Assoc, 16 (2), 2009, 153–7 (http:// www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19074296).

4. Luscombe N.M., Greenbaum D., Gerstein M. (2001), What is bioinformatics? A proposed definition and overview of the field. Methods Inf Med, 40 (4), рр. 346–58 (http:// www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11552348).

5. Welcome to the Introduction to Evidence-Based Practice tutorial (http://guides.mclibrary.duke.edu/ebmtutorial).

6. Clinical Decision Support (CDS) (https://healthit.ahrq. gov/ahrq-funded-projects/clinical-decision-support-cds).

7. Berner E.S. (2009), Clinical Decision Support Systems: State of the Art. AHRQ Publication No. 09-0069-EF (https:// healthit.ahrq.gov/sites/default/files/docs/page/09—0069EF_1.pdf).

8. Vetter M.J. (2015), The Influence of Clinical Decision Support on Diagnostic Accuracy in Nurse Practitioners. Worldviews Evid Based Nurs, pp. 355–363 (http://www.medscape.com/viewarticle/860614).

9. Project Data Sphere (https://www.projectdatasphere.org).

10. The Cancer Genome Atlas (http://cancergenome.nih.gov).

11. NCI Data Catalog (http://www.cancer.gov/research/resources/data-catalog).

Распознавание активности пользователей мобильных устройств

Краткое описание технологии

Решается задача аналитической обработки и классификации сигналов датчиков мобильных устройств: акселерометра, гироскопа, магнетометра, датчика приближения. В режиме реального времени определяется комплексное состояние носителя устройства: тип активности (ходьба, бег, спуск и подъем по лестнице, положение стоя лежа, сидя), расположение устройства (в руке, в кармане, в сумке), расположение носителя (в лифте, в машине, в метро). При определении состояния может использоваться как встроенный в мобильное устройство процессор, так и процессор удаленного сервера. Для решения задачи строится набор моделей машинного обучения, оптимизируются структура и параметры моделей. Модели удовлетворяют ограничениям по объему памяти и энергопотреблению при эксплуатации в мобильных устройствах. Предварительные эксперименты показали, что задача распознавания активности решается с удовлетворительным для промышленного использования качеством.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Автонет, Аэронет, Маринет — мониторинг и анализ положения и характеристик движения физического тела (транспортного средства). Нейронет, Хелснет — анализ динамического изменения состояния пациента.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время (TLR 5–6).

В настоящее время разработка моделей распознавания активности носителя мобильного устройства только начинается. Эксплуатируемые устройства используют модель «удар каблука» и ориентированы на распознавание небольшого числа базовых движений.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года). В ближайшие три года появятся устройства, позволяющие учитывать более сложные движения (различные типы походок, бега, расположений устройства и носителя).

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Мониторинг физической активности для профессионального и массового спорта и отдыха, медицинский и геронтологический мониторинг.

Прогнозы развития технологии

Будут разработаны методы постоянного мониторинга активности с целью получения полной информации о физической активности носителя. Будет разработана иерархическая модель состояния носителя и реакций на отклонение от нормального состояния. Будут введены различные характеристические времена (сделал шаг, идет по дороге, напряженный день).

Состояние в РФ

Разработана методология построения моделей физической активности, построен ряд моделей классификации (6 и 12 состояний). Идет подготовка к эксплуатации и внедрению.

Литература

1. Ignatov A., Strijov V. (2005), Human activity recognition using quasiperiodic time series collected from a single triaxial accelerometer. Multimedia Tools and Applications, 17.05.2015: 1—14.

2. Motrenko A., Strijov V. (2005), Extracting fundamental periods to segment human motion time series. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, PP (99).

Прогнозирование сигналов устройств интернета вещей и обнаружение и прогнозирование разладок и аномалий в их работе

Краткое описание технологии

Решается задача построения прогностических моделей больших наборов разномасштабных сигналов и временных рядов устройств Интернета вещей, а также классификации и прогноза технического состояния устройств (обнаружения аномалий и прогнозирования поломок) с целью их своевременного обслуживания или замены до момента наступления нерабочего состояния (так называемое операционное предсказательное обслуживание).

Модели строятся с учетом структуры сигналов, пространственного расположения датчиков (например, датчики на плоскости), иерархии временных рядов (различное характеристическое время или детализация, требующая согласования прогнозов). При решении задачи используются методы построения универсальных моделей как композиции локальных. Выбирается модель оптимальной структуры. Тестируются эксплуатационные характеристики модели: точность, устойчивость, сложность.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Автонет, аэронет, маринет — мониторинг и анализ технического состояния автоматических устройств, предупреждение поломок. Энерджинет — прогнозирование объемов потребления энергии. Нейронет — классификация сигналов электро- и магнитоэнцефалограмм, кортикограмм.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level))

А. В настоящее время (TLR4, TRL5)

В настоящее время группа технологий Интернета вещей является одной из самых быстро растущих технологических областей, привлекает колоссальные объемы частных и государственных венчурных инвестиций. По оценке аналитического агентства Gartner, количество «вещей», подключенных к глобальной сети, составит 4,9 млрд, в то время как к 2025 году их количество составит уже 50 млрд, в этой оценке солидарны прогнозы Gartner и компании Cisco. Что касается оценки экономического эффекта развития индустрии, то по данным McKinsey, он составит 6,2 трлн долл. к 2025 году. Уже сейчас рынок операционного предсказательного обслуживания является активно развивающейся областью с оборотом в 582 млн долларов в 2015 году, который, как прогнозируется, вырастет в 2020 году до 1,8 млрд долларов.

Тем не менее разработка прогностических моделей осложнена тем, что методы моделирования больших объемов мультикореллированных данных недостаточно разработаны. В то же время существенный спрос на прогнозирование состояния технических устройств стимулирует проведение исследований по данной теме.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года) Произойдет существенное снижение требований к вычислительным мощностям, необходимым для появления подобных прогностических моделей, что обеспечит их распространение в тех устройствах и технических системам, где применение стандартных способов тестирования не представляется возможным в связи со сложностью и большим числом режимов работы.

Будут разработаны программные платформы предиктивной аналитики для анализа и мониторинга состояния устройств Интернета вещей, которые позволят:

• вести более точный и своевременный контроль работоспособности отдельных узлов и всей системы в целом;

• проводить постоянный мониторинг и анализ внутреннего и внешнего состояния оборудования;

• повысить безопасность работы и более оперативно и в некоторых случаях превентивно реагировать на возможные аварии и выходы из строя оборудования (в том числе трудно контролируемого, например, спутников), тем самым, в том числе, и повышая время жизни оборудования;

• значительно сократить затраты на техническое обслуживание благодаря исключению плановых замен технически исправных и надежных компонентов и узлов системы;

• улучшить логистику для обеспечения необходимыми комплектующими;

• более эффективно распределять энергию, совершенствовать управление энергопотребляющими продуктами и снижать энергозатраты и тому подобное.

В конечном итоге все это приведет к созданию новых бизнесов и сервисов, например, вместо продажи газотурбинных установок будут сдавать в аренду время их бесперебойной работы.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Прогнозирование объемов и цен электроэнергии. Прогнозирование отказов механических устройств и ходовых частей. Многие высокотехнологичные компании достигли значительного снижения затрат и сумели повысить свою прибыль за счет использования методов интеллектуального анализа данных индустриального Интернета вещей [4, 5, 6], например, авиакомпания Finnair в 2012 году сэкономила 10% своей чистой прибыли за счет прогнозирования поломок некоторых подсистем самолета с помощью алгоритмов детектирования деградаций [6].

Прогнозы развития технологии

Развитие Интернета вещей стимулирует появление новых типов источников данных, новых требований прикладных областей, новых технических возможностей сбора и обработки данных. Как следствие, требуются новые математические модели, новые постановки задач и разработка новых методов машинного обучения. Действительно, традиционные математические модели предполагают, что данные математически описываются с помощью независимых и одинаково распределенных (Н.О.Р.) многомерных наблюдений или с помощью многомерных стохастических процессов в непрерывном времени. Однако в настоящее время имеется острая потребность в анализе данных, порождаемых различными сенсорными сетями, распределенными структурами (например, данные «живут» на графе), и тому подобное. Таким образом, возникают новые реальные объекты, анализ которых требует новых методов моделирования, обработки данных и машинного обучения. Существующие методы основаны зачастую на инженерных подходах, эвристиках и тому подобном. Иными словами, эти решения создаются ad hoc и, как следствие, не являются оптимальными и не дают возможности точно оценить, насколько они далеки от оптимальности; эти решения не гарантируют надежности; зачастую нет четкого понимания рамок, в которых эти методы мог ут эффективно работать. Таким образом, будут разработаны технологии и методы предсказательной аналитики, которые позволят эффективно проводить интеллектуальный анализ данных Интернета вещей и решать практически важные задачи обслуживания оборудования на основе автоматического контроля его состояния, обеспечения безопасности сложных технических и информационных систем (самолетов, судов, ракет, ядерных электростанций, различных интернет-сервисов, и так далее), автоматического контроля качества выпускаемой продукции и так далее.

Состояние в РФ

Начаты работы по построению прогностических моделей больших наборов временных рядов. Разрабатываются методы прогнозирования сигналов и обнаружения аномалий в них при нарушении классических предположений (нормальность распределения, длинная память, неточная спецификация модели распределения до и после разладки и тому подобное), см. [7–9]. Разрабатываются модели для обнаружения аномалий в многомерных данных и их приложения для анализа технических систем, см. [4, 5, 10]. Ведутся работы по построению моделей классификации сигналов ЭЭГ, МЭГ.

Литература

1. Журавлев Ю. И., Рудаков К. В., Корчагин А. Д., Кузнецов М. П., Мотренко А. П., Стенина М. М., Стрижов В. В. Методы прогнозирования и согласования временных рядов // Вестник РАН, 2016.

2. Мотренко А. П., Рудаков К. В., Стрижов В. В. Учет влияния экзогенных факторов при непараметрическом прогнозировании временных рядов // Вестник Московского университета. Серия 15. Вычислительная математика и кибернетика, 2016.

3. Katrutsa A.M., Strijov V.V. (2015), Stresstest procedure for feature selection algorithms. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, №142, рр. 172–183.

4. Alestra S., Bordry C., Brand C., Burnaev E., Erofeev P., Silveira-Freixo P.A., C. (2014), Application of rare event anticipation techniques to aircraft health management. In Advanced Materials Research, volume 1016. Trans Tech Publ, рр. 413–417.

5. Alestra S., Bordry C., Brand C., Burnaev E., Erofeev P., Papanov А., Silveira-Freixo С. (2014), Evolution of aircraft maintenance and logistics based on prognostic and health management technology. In Proceedings of the joint WCCM-ECCM-ECFD 2014 Congress, 20–25 July, Barcelona, Spain, р. 12.

6. Tegtmeier L. (2012), Math and maintenance. Aviation Week and Space Technology, 174 (39).

7. Artemov A., Burnaev Е. (2015), Ensembles of detectors for online detection of transient changes. In Proc. SPIE, 9875, Eighth International Conference on Machine Vision, volume 9875.

8. Artemov A., Burnaev Е. (2016), Optimal estimation of a signal, observed in a fractional Gaussian noise. Theory Probab. Appl., 60 (1), рр. 126–134.

9. Artemov A., Burnaev E., Lokot A. (2015), Nonparametric decomposition of quasi-periodic time series for changepoint detection. In Proc. SPIE, 9875, Eighth International Conference on Machine Vision, volume 9875, рр. 2–20.

10. Burnaev Е., Erofeev P., Smolyakov D (2015). Model selection for anomaly detection. In Proc. SPIE, 9875, Eighth International Conference on Machine Vision, volume 9875, рр. 5–20.

Технология построения и использования предсказательных моделей в индустриальном проектировании

Краткое описание технологии

В процессе проектирования и создания сложного технического объекта рассматриваются и сравниваются различные технические решения, касающиеся структуры объекта, механизмов его функционирования, выбора параметров и других элементов объекта. Значительный прогресс в области математического моделирования и возможностей вычислительной техники позволяет провести широкий спектр исследований без проведения натурных экспериментов и делает математическое моделирование (вычислительные эксперименты для исследования аналитических моделей создаваемого объекта и окружающей его среды) одним из самых распространенных методов анализа и оптимизации структуры технических объектов.

Традиционно в моделировании используются математические модели, основанные на «физике процессов» и описывающие физические процессы и явления, происходящие при функционировании объекта, сложными дифференциальными уравнениями в частных производных с граничными условиями (например, краевые задачи для усредненного по Рейнольдсу уравнения Навье-Стокса в аэродинамике). Для таких уравнений зачастую не известны ни теоремы о существовании и единственности решения, ни характер зависимости решения от параметров и граничных условий. Программные пакеты для анализа таких моделей реализуют различные численные методы решения соответствующих уравнений (например, методы вычислительной аэрогидродинамики — Computational Fluid Dynamics, CFD).

Используемые численные методы имеют значительную вычислительную трудоемкость как самих расчетов, так и подготовки исходных данных, описывающих вариант построения объекта, и расчетных сеток. Это существенно сокращает возможности использования моделей, основанных на «физике процессов», особенно на стадии предварительного (концептуального) проектирования, на которой рассматривается очень большое количество вариантов решений и высока цена неправильно выбранного решения.

В последние годы стали развиваться предсказательные математические модели, основанные на данных. Такие модели строятся на основе данных — результатов натурных и / или вычислительных экспериментов, проведенных с различными объектами рассматриваемого класса, с минимальным привлечением знаний из предметной области (физики процессов). Другими словами, модели «обучаются» по множеству прототипов входных и выходных данных.

Модели, построенные «по данным», фактически имитируют (заменяют) как источники получения данных, основанные на некоторой исходной модели, так и сами модели, созданные на основе изучения физики процессов. Поэтому таким образом построенные адаптивные модели иногда называют также суррогатными моделями (Surrogate Models). Обе модели (исходная и суррогатная) должны иметь один и тот же набор входных и выходных данных, а результаты обоих моделей (для одних и тех же входных данных) должны быть близкими.

Технология построения суррогатных моделей и индустриального проектирования на их основе и соответствующие методы основаны на синергии методов предметной области и когнитивных технологий, базирующихся на достижениях общенаучных дисциплин (математики, искусственного интеллекта и анализа данных, информационных технологий), и в значительной степени инвариантны по отношению к предметной области.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Технология найдет применение при решении задач практически всех рыночных дорожных карт, например:

• Аэронет, Маринет, Мувнет: суррогатная оптимизация эффективности инженерной системы (например, повышение эффективности аэродинамики беспилотного летательного аппарата, обтекания корпуса судов, и тому подобное), построение «виртуального сенсора» — специализированной модели, которая позволяет детектировать смену режима работы инженерной системы и выделить часть инженерной системы, в которой потенциально может возникнуть поломка,

• Фуднет: оценка скорости роста биомассы на основе данных аэрои космоснимков, и тому подобное.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

Технологии и методы построения и использования предсказательных моделей в индустриальном проектировании составляют алгоритмическое ядро программных платформ для исследования пространства дизайна (Design Space Exploration Software Platforms). В настоящее время такого рода программные платформы и соответствующие методы активно развиваются как в мире, так и в России, и находятся на уровне TRL 5–6. В мире это, например, программные платформы ModeFrontier компании Esteco, iSight компании Dassault Systems, и тому подобное. В России это программная платформа pSeven, выпускаемая компанией Datadvance. Несмотря на то, что уже сейчас такого рода ПО и соответствующие технологии крайне успешно используются для решения сложных инженерных задач, все еще остаются значительные препятствия, которые существенно ограничивают и тормозят их использование в индустриальном проектировании:

• методы исследования и оптимизации пространства дизайна и соответствующие программные реализации до сих пор не являются официально утвержденной частью стандартного процесса проектирования в инженерно-технических организациях;

• зачастую технология построения и использования предсказательных моделей в индустриальном проектировании реализуется «на коленке» в соответствующей рабочей группе или на уровне департамента, а не на уровне всего предприятия;

• компании ведут разработку соответствующего программного обеспечения в условиях ограниченных ресурсов, которые имеются на разработку, маркетинг и организацию продаж;

• некоторые вендоры, распространяющие программное обеспечение для управления жизненным циклом продукции, недостаточно поддерживают технологии построения и использования предсказательных моделей в индустриальном проектировании, поскольку считают, что они могут значительно усложнить и без того непростой процесс продаж программного обеспечения для САПР.

Есть и ограничения, связанные с недостаточностью проработки соответствующих математических методов. Например, недостаточно проработаны модели построения суррогатных моделей и оптимизации на их основе в случае разноточных данных (данных, порожденных различными источниками, например, полномасштабным натурным экспериментом и компьютерным моделированием).

В ближайшей перспективе (1–3 года) прогнозируется существенный рост потребности в технологиях построения и использования предсказательных моделей в индустриальном проектировании, поскольку проектируемые инженерные системы все больше усложняются, растут требования по их эффективности и необходима автоматизация процесса исследования и оптимизации пространства дизайна.

Примеры практического использования технологии в мировой практике (в настоящее время или запланированного на ближайшую перспективу) для решения задач, аналогичных задачам дорожных карт

В [3] рассмотрен пример применения технологии для моделирования (прогнозирования прочностных характеристик) и оптимизации обшивки пассажирского самолета. В [2] приведены примеры применения для прогнозирования свойств и оптимизации различных технических систем.

В [7, 8] рассмотрены применения для оценки скорости роста биомассы на основе данных аэрои космоснимков.

Прогнозы развития технологии

К 2020–2025 годам технологии и методы построения и использования предсказательных моделей в индустриальном проектировании составят основу алгоритмического ядра САПР в системе цифрового предприятия.

Состояние в РФ

На данный момент в РФ в целом указанная технология развивается на приемлемом уровне. Однако распространению технологии на соответствующих предприятиях могут помешать административные барьеры. Каких-либо других значимых препятствий к развитию и применению соответствующих математических методов в РФ нет.

Литература

1. Kuleshov A.P., Bernstein A.V. (2009), Cognitive technologies in adaptive models of complex plants. Keynote papers of 13th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing (INCOM’09), June 3–5, Moscow, Russia, рp. 70–81.

2. Forrester А., Sobester А., Keane А. (2008), Engineering design via surrogate modelling: a practical guide, John Wiley & Sons.

3. Belyaev М., Burnaev Е., Grihon S., Prikhodko P. (2013), Surrogate modeling of stability constraints for optimization of composite structures, in: S. Koziel, L. Leifsson (Eds.), Surrogate-Based Modeling and Optimization for Engineering applications, Springer, pp. 359–391.

4. Belyaev М., Burnaev Е., Kapushev Е., Panov М., Prikhodko P., Vetrov D., Yrotsky D. (2016), GTApprox: surrogate modeling for industrial design. Accepted for publication in the Journal «Advances in Engineering Software», http://arxiv.org/abs/1609.01088.

5. Jin Y. (2011), Surrogate-assisted evolutionary computation: Recent advances and future challenges. Swarm and Evolutionary Computation, 1 (2):61–70.

6. Бурнаев Е., Губарев Ф., Морозов С., Прохоров А., Хоминич Д. Многодисциплинарная оптимизация, анализ данных и автоматизация инженерных расчетов с помощью программного комплекса pSeven // CAD/ CAM/CAE Observer #4 (88), 2014.

7. Satellite images to characterise agricultural soils http:// www.versailles-grignon.inra.fr/en/All-the-news/201402-Satellite-images-and-agricultural-soils.

8. McRoberts R. (2009), A two-step nearest neighbors algorithm using satellite imagery for predicting forest structure within species composition classes. Remote Sensing of Environment 113, pp. 532–545.

Обучение с подкреплением для автоматического управления инженерными системами

Краткое описание технологии

Обучение с подкреплением (reinforcement learning) — это один из способов машинного обучения, в котором агент обучается, взаимодействуя с окружающей средой, наблюдая результаты этих взаимодействий и получая соответствующее вознаграждение (положительное или отрицательное). Этот вид обучения моделирует то, как происходит обучение людей (и подобных животных).

Обучение с подкреплением отличается от стандартного обучения с учителем тем, что правильные пары вход/выход никогда не наблюдаются. При этом, как правило, фокус направлен на поведение агента в реальном времени, при котором необходимо найти баланс между разведочным поиском (неисследованной области) и эксплуатацией текущего наилучшего решения. На современном уровне развития обучение с подкреплением основывается на продвинутых математических методах машинного обучения, теории оптимального управления и смежных областей.

Одним из наиболее перспективных направлений использования обучения с подкреплением является построение самообучающихся систем управления в технических системах, в частности, в робототехнике. В данной области обучение с подкреплением позволяет обучить системы сложному поведению, которого очень тяжело достигнуть традиционными методами.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Технологии с подкреплением будут в первую очередь востребованы в рамках проектов Автонет, Аэронет и Маринет, поскольку они могут стать основной систем управления автономным движением. Также возможно применение обучения с подкреплением для задач «Финнет» (игра на бирже), «Сейфнет» (адаптивное детектирование кибератак), «Энерджинет» (адаптивное управление энергопотреблением) и других картах.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

На данный момент методы обучения с подкреплением переживают период бурного развития, в рамках которого удалось достичь впечатляющих результатов. Широкое освещение в прессе получили успехи компании DeepMind, алгоритмы которой научились играть в классические компьютерные игры Атари и в игру го на уровне, превосходящем человеческий. Стоит отметить, что данные успехи основываются на серьезных технологических прорывах. В частности, применение методов глубокого обучения позволило производить обучение компьютерной игре непосредственно по видеоряду, а также эффективно проводить обучение в случае, когда количество состояний системы является очень большим. Отдельно стоит отметить, что такие результаты были достигнуты за счет того, что алгоритм обучения имел доступ к очень большому количеству обучающих прецедентов (имел возможность проводить очень большое количество тренировочных игр).

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

Важной тенденцией современных исследований в области обучения с подкрепления является обучение в ситуациях, когда в алгоритм не встроено знание о модели окружающей среды. Последние успехи в этой области позволяют предполагать, что в ближайшем будущем алгоритмы обучения с подкреплением будут все более широко применяться в обучении по «сырым» данным, таким как видеоряд, многомерный временной ряд с данными от большого количества сенсоров и так далее. Важным направлением является разработка алгоритмов, которые имеют меньше параметров, чем текущие решения, что облегчит применение алгоритмов на практике. Также ожидается, что методы обучения с подкреплением будут давать все более хорошие результаты по мере накопления большего объема данных, что является актуальным во многих приложениях (в частности, для автономных транспортных средств).

В целом можно сказать, что большинство технологий, основанных на обучении с подкреплением, несмотря на активное развитие, находятся пока на уровне TRL 3–4.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Кроме обучения различным играм, обучение с подкреплением на данный момент используется достаточно широко, в частности, в обучении роботов различным действиям, управлении движением автономных транспортных средств (автомобилей, вертолетов…), составлении и оптимизации расписаний, рекомендательных системах, торговле на бирже.

Прогнозы развития технологии

В 2020–2025 годы системы обучения с подкреплением будут использоваться для широкого круга задач обучения технических систем, в частности, в автономных транспортных средствах и робототехнических системах.

Состояние в РФ

На данный момент в России в целом машинное обучение развито на достаточно хорошем уровне, в том числе есть отдельные научные группы, которые проводят исследования мирового уровня. До определенной степени это относится и к глубокому обучению, с применением которого как базового элемента связаны последние успехи обучения с подкреплением. Однако стоит отметить, что непосредственно обучение с подкреплением пока развито относительно слабо. При этом не существует каких-то значимых препятствий к развитию и применению соответствующих математических методов в РФ. Необходимо начинать заниматься применением данной технологии в реальных задачах, поскольку только таким образом можно добиться развития.

Литература

1. Kaelbling L.P., Littman M.L., Moore A.W. (1996)? Reinforcement learning: A survey. Journal of artificial intelligence research, Т. 4, pp. 237–285.

2. Kober J., Bagnell J.A., Peters J. (2013), Reinforcement Learning in Robotics: A survey. International Journal of Robotics Research, July.

3. Silver D. et al. (2016), Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature. Т. 529, №. 7587, pр. 484–489.

4. Ng A.Y., Coates A., Diel M., Ganapathi V., Schulte J., Tse B., Berger E., Liang E. (2004). Autonomous helicopter flight via reinforcement learning. In Advances in Neural Information Processing Systems 2004 (NIPS 2004).

5. Mnih V., Kavukcuoglu K., Silver D., Rusu A.A., Veness J., Bellemare M.G., … & Petersen S. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518 (7540), pр. 529–533.

Самодиагностика и самокалибровка зрительной системы

Краткое описание технологии

Самодиагностика необходима для достижения высокого уровня надежности зрительной системы, не допуская эксплуатацию с некалиброванной, загрязненной либо поврежденной камерой. К основным контролируемым параметрам относятся наличие и достаточная контрастность изображения, резкость изображения, освещенность наблюдаемого объекта, а также положение камеры в пространстве относительно рассматриваемой технической системы и относительно наблюдаемых объектов.

Самокалибровка заключается в коррекции калибровки зрительной системы на основании изображений, наблюдаемых в процессе штатной эксплуатации системы. Разработка и внедрение данной технологии необходимы для увеличения интервала между плановыми обслуживаниями зрительной системы за счет автоматической коррекции отклонений от первоначальной калибровки под влиянием внешних воздействий. Основными контролируемыми параметрами являются расположение системы координат изображения относительно устройства, фокусное расстояние объектива (компенсация люфта трансфокатора), а в мультикамерных системах (в том числе стереопарах) — взаимное расположение видеокамер. Данные параметры могут быть восстановлены путем анализа движения зрительной системы (для мобильных устройств) либо объектов окружающего мира и накопления статистических данных об изменении изображений.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Самодиагностика и самокалибровка зрительной системы востребована в рамках проектов Автонет, Аэронет, Маринет, Сейфнет, Фуднет, Хелснет, поскольку обеспечивает основу эксплуатационной надежности систем технического зрения.

Состояние технологии в мире

А. В настоящее время

Большинство систем технического зрения поддерживают как минимум базовый уровень самодиагностики, проверяя допустимость контраста изображения и освещенности объектов в поле зрения. Для контроля положения камер по большей части используются специальные метки (наподобие QR-кодов).

Самодиагностика: TRL 7–9.

Методы самокалибровки являются темой активных лабораторных исследований, и отдельные результаты были продемонстрированы, например, в приложении к зрительным системам беспилотных автомобилей.

Самокалибровка: TRL 3–5.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

Самодиагностика: TRL 7–9.

Самокалибровка: TRL 5–7.

Прогнозы развития технологии

Одним из основных стимулов повышения уровня готовности технологий самокалибровки зрительных систем является их востребованность в беспилотном автотранспорте. В связи с постоянными вибрационными нагрузками необходимы непрерывный контроль и коррекция параметров камеры без прекращения движения, а также обнаружение недостаточного качества наблюдаемого изображения для предотвращения небезопасного управления транспортным средством.

Литература

1. Прун В. Е. Автоматическая калибровка стереопары в дорожных сценах. Сборник Конференции Московского физико-технического университета, 2014.

2. Hansen P. et al. (2012), Online continuous stereo extrinsic parameter estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, pр. 1059–1066.

Зрительная память и визуальная локализация

Краткое описание технологии

Данная технология заключается в сопоставлении изображения сцены с текущего ракурса (либо пары изображений для случая бинокулярного стереозрения) с изображениями, записанными в память системы, с целью определения текущего положения съемки относительно точек съемки запомненных изображений.

При этом ключевым моментом является возможность хранения в памяти большого количества изображений за счет компактного представления с использованием устойчивых дескрипторов. Под «большим количеством» понимаются миллионы изображений и больше, чтобы обеспечить применимость технологии для локализации мобильных систем на территории масштаба мегаполиса.

Данная технология предполагает применение методов:

• компактного описания изображения устойчивыми признаками;

• быстрого поиска релевантных изображений в

базе данных по компактному описанию;

• геометрического сопоставления устойчивых признаков изображений;

• оценки погрешности и доверительной области

результирующего положения точки съемки.

В зависимости от конкретного используемого метода геометрического сопоставления, технология может применяться для локализации как систем на поверхности Земли и в помещениях, так и летательных аппаратов, где отличительной чертой является работоспособность в условиях сложного рельефа местности.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Зрительная память и визуальная локализация востребованы в проектах Автонет, Аэронет, Маринет, Сейфнет, Хелснет, поскольку обеспечивают возможность локализации в пространстве в отсутствие навигационного поля или иной вспомогательной инфраструктуры.

Состояние технологии в мире

А. В настоящее время

TRL 5: используется как часть системы одновременной локализации и картирования (SLAM) в ряде исследовательских мобильных роботов. Есть публикации, показывающие применимость данной технологии в навигации летательных аппаратов (Karpenko, 2015). По отдельности все элементы данной технологии имеют готовность TRL 7–9, но полноценные комплексные реализации не выходят за рамки исследовательских образцов (Labbé, 2013).

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1—3 года)

TRL 7–9: неизбежно появление реализаций данной технологии в применении к локализации беспилотных автомобилей в условиях ограниченной точности спутниковой навигации.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Google self-driving car использует подобную технологию для уточнения собственного положения на основании изображений из базы данных Google StreetView.

Прогнозы развития технологии

Очевидная точка роста данной технологии — использование более надежных признаков для описания изображения, инвариантных к условиям наблюдения (в том числе сезонности), а также применение технологии цветоконстантного зрения для более надежного сопоставления изображений.

Литература

1. Karpenko S., Konovalenko I., Miller A., Miller B., Nikolaev D. (2015), UAV Control on the Basis of 3D Landmark Bearing-Only Observations. Sensors 2015; 15 (12): 29802–29820. DOI: 10.3390/s151229768.

2. Labbé M., Michaud F. (2013), Appearance-Based Loop Closure Detection for Online Large-Scale and Long-Term Operation. iIEEE Transactions on Robotics, vol. 29, no. 3, pp. 734–745 (IEEE Xplore).

Цветоконстантное техническое зрение

Краткое описание технологии

Данная технология заключается в оценке окраски объектов произвольной наблюдаемой сцены в условиях неизвестной цветности источника освещения в два этапа. Вначале оценивается цветность доминирующего освещения по статистическим свойствам распределения цвета точек изображения, а затем с использованием этой оценки в рамках мультипликативно замкнутой спектральной модели в каждой точке определяется окраска наблюдаемого объекта. Спектральный состав излучения, принимаемого фотоили видеосенсором, зависит как от окраски объекта, так и от спектральной яркости источника освещения, что приводит к невозможности оценки окраски по спектральному составу излучения в одной точке, а требует анализа всей сцены.

Зрительная система человека достаточно успешно справляется с данной задачей, за исключением отдельных случаев, известных как оптические иллюзии, однако для систем технического зрения создание данной технологии является актуальной задачей.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Цветовое зрение востребовано в рамках проектов Автонет, Аэронет, Маринет, Нейронет, Сейфнет, Фуднет, Хелснет, поскольку обеспечивает систему технического зрения базовой возможностью определения окрасок наблюдаемых объектов.

Литература

1. Forsyth D.A. (1990), A novel algorithm for color constancy. International Journal of Computer Vision 5 (1), рp. 5–35.

2. Buchsbaum G. (1980), A spatial processor model for object colour perception. Journal of the Franklininstitute 310 (1), pp. 1–26.

3. Nikolaev D.P., Nikolaev P.P. (2007), Multiple reflection phenomenon usage for color constansy.

4. Nikolaev D.P., Nikolaev P.P. (2007), On spectral models and colour constancy clues. 21st EuropeanConference on Modelling and Simulation (ECMS 2007), рр. 318–323.

5. Nikolaev D.P., Karpenko S.M., Nikolaev P.P. (2008), Color constancy spectral model: selection rules. Proceedings of ISA (In Russia), рр. 322–335.

6. Funt B.F., Drew M.S., Ho J. (1991), Color constancy from mutual reflection. International Journal of Computer Vision 6 (1).

7. Nikolaev D.P., Nikolaev P.P., Bozhkova V. (2006), Efficiency comparison of analytical gaussian and linearspectral models in the same colour constancy framework. International Journal of Simulation–Systems (IJSSST, Special Issue on: Vision and Visualization), pp. 21–36.

Дескрипторы изображений, инвариантные к освещению, погодным условиям и сезону

Краткое описание технологии

Описываемая технология описания изображений низкоразмерными локальными признаками, инвариантными к освещению, погодным условиям и сезону, является развитием широко применяемой технологии устойчивых точек (локальных особенностей) изображений.

Основной принцип состоит в выделении геометрических и топологических особенностей на изображении, наиболее стабильных при изменении условий наблюдения, в том числе сезонном, с последующим их описанием вектором признаков, позволяющим сопоставить точки, соответствующие одним и тем же объектам в разных условиях наблюдения. Признаки для сопоставления при этом могут строиться на основе нейросетевых технологий, позволяя специализировать технологию для конкретных применений путем обучения функции вычисления и сопоставления признаков на репрезентативных наборах данных.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Востребована в рамках проектов Автонет, Аэронет, Маринет, Сейфнет, Фуднет, Хелснет.

Состояние технологии в мире

А. В настоящее время

TRL 3, есть прототипы, но на практике используются технологии предыдущего поколения (устойчивых точек без явной инвариантности к погодным условиям и сезону — TRL 9).

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1—3 года)

TRL 7.

Детектирование человека на изображениях и в видеопотоках

Краткое описание технологии

Визуальное детектирование человека в видеопотоках, не зависящее от его позы и одежды. Применение методов трехмерного зрения в сочетании с методами машинного обучения.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Визуальное детектирование человека востребовано в рамках проектов Автонет, Аэронет, Маринет, Нейронет, Сейфнет, Хелснет.

Состояние технологии в мире

В зависимости от требований по инвариантности к ракурсу и позе человека, варьируется от TRL 9 (предсказуемые позы, человек стоит прямо либо видно лицо) до TRL 3 для случаев обнаружения неподвижного человека в неизвестной позе (что особенно актуально в задачах обнаружения нарушителей либо поиска пострадавших при ЧС).

Детектирование объектов на изображениях и в видеопотоках с обучением по малому количеству примеров

Краткое описание технологии

Технология обучения детектора объектов, позволяющая по единственному или малому числу примеров объекта детектировать аналогичные объекты.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Востребована в рамках проектов Аэронет, Нейронет, Сейфнет, Фуднет, Хелснет, поскольку создает возможность для простого (одним или несколькими примерами) задания вида объекта, который в дальнейшем будет детектироваться системой технического зрения.

Состояние технологии в мире

Существует технология детектирования объекта по одному примеру на основе сопоставления изображений по устойчивым признакам. Ее готовность TRL 5—7. Поскольку она требует высокой детализации изображения объекта как при обучении, так и при распознавании, практическая применимость ее ограничена. Так что технология распознавания по малому числу примеров имеет уровень готовности TRL 3, поскольку академические публикации на эту тему многочисленны при отсутствии рабочих реализаций.

Восстановление формы динамическим панорамированием трехмерного объекта

Краткое описание технологии

В настоящее время мобильные устройства (телефоны, планшеты и так далее) приобретают практически повсеместное распространение. Эти устройства имеют большие перспективы как инструмент решения задачи фотои видеофиксации трехмерных объектов окружающего мира (например, автомашин на улице или товаров на полках магазинов). Как правило, используется фотофиксация, при которой пользователь выполняет разовую фотос ъемку каждого объекта. Однако информация о трехмерном объекте, которая может быть извлечена из единственного фотоснимка, существенно ограничена, поэтому более перспективным является вариант видеофиксации с динамическим панорамированием. Ее суть заключается в видеос ъемке объекта с одновременным движением устройства (например, обход объекта со всех сторон с непрерывной видеос ъемкой). Важно отметить, что современные мобильные устройства обычно снабжены не только видеокамерой, но и инерциальными датчиками. Комбинация полученного видеосигнала и показаний инерциальных датчиков в процессе с ъемки теоретически позволяет определять трехмерную структуру объекта с ъемки.

Данная технология заключается в восстановлении формы жесткого трехмерного объекта на основании обработки полученного видеопотока и показаний инерциальных датчиков.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Востребована в рамках проектов Автонет, Аэронет, Сейфнет, Фуднет, Хелснет.

3.2. Обзор развития технологий
по направлению «Квантовые технологии»

Национальная технологическая инициатива

Рабочая группа по сквозным технологиям

Квантовые технологии для рыночных дорожных карт НТИ

Расширенная аналитическая записка

Москва, 2016

Экспертный состав:

Акимов А. В., Российский квантовый центр, Texas A&M University (США); Воденеев В. А., Институт прикладной физики РАН; Габитов И. Р., Сколковский институт науки и технологий; Горин Д. А., Саратовский национальный исследовательский государственный университет; Грязнов Н. А., ЦНИИ робототехники и технической кибернетики; Дорожкин П. С. (научный координатор), Сколковский институт науки и технологий; Драчев В. П., Сколковский институт науки и технологий, Университет северного Техаса (США); Загоскин А. М., Loughborough University (Великобритания); Кленов Н. В., Московский государственный университет; Козлов С. А., Университет ИТМО; Колачевский Н. Н., Физический институт им. П. Н. Лебедева (ФИАН); Кукушкин И. В., Институт физики твердого тела РАН; Курочкин Ю. В., Российский квантовый центр; Львовский А., Российский квантовый центр, Университет Калгари (Канада); Перебейнос В. В., Сколковский институт науки и технологий; Рязанов В. В. (руководитель), Институт физики твердого тела, Московский институт стали и сплавов; Турчин И. В., Институт прикладной физики РАН; Тучин В. В., Саратовский национальный исследовательский государственный университет; Устинов А., Российский квантовый центр, Технический университет Карлсруе (Германия); Харинцев С. С., Казанский федеральный университет.

Оптическое энергоснабжение распределенных сетей сенсоров

Краткое описание технологии

Данная технология заключается в передаче энергии на удаленные блоки малопотребляющей электроники лазерным излучением по волокну для питания систем, чувствительных к наводкам. Особый интерес представляет для сложных мобильных технических систем, требующих наличия большого количества помехоустойчивых датчиков и не имеющих возможностей организации заземления.

Энергетические потери при преобразовании электрической энергии в оптическую и обратно компенсируются не только нечувствительностью к электромагнитным возмущениям. Малые удельные массогабаритные параметры волокна определяют существенный выигрыш при формировании сильно разветвленных сетей, что особенно важно в аэрокосмической отрасли.

Отсутствие разности потенциалов между проводниками при оптическом энергоснабжении позволяет существенно уменьшить риск инициации реакции горения при нарушении проводки во взрывоопасных условиях, что повышает актуальность его применения на шахтах, а также в системах доставки и переработки различных видов топлива или на химических предприятиях.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Будет востребована во всех платформах проектов Автонет, Аэронет, Маринет при решении задач контроля состояния исполнительных механизмов для обеспечения управляемости транспортных средств. Плотная упаковка электроники и электропитания в современном двигателестроении повышает требования к помехозащищенности датчиковой аппаратуры. Рост числа распределенных датчиков делает актуальной задачу плотной упаковки проводки и снижения ее массы.

Представляет безусловный интерес для проектов Сейфнет, Нейронет и Энерджинет в части обеспечения питания миниатюрных датчиков скрытного или защищенного размещения с прокладкой проводки в произвольных средах.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Простота технологии не требует проведения серьезных научных или даже технических исследований. Возможность ее использования была уже многократно продемонстрирована в различных экспериментах, поэтому можно смело утверждать, что сама технология в настоящее время в зависимости от области применения находится между 4-м и 6-м уровнями технологической готовности. Дальнейшее ее развитие сдерживается только отсутствием удобных в практическом применении компонент, представленных на рынке. В первую очередь, это касается миниатюрных и надежных по фиксации оптических разъемов, выдерживающих достаточные плотности мощности (при мощности оптического излучения в единицы Ватт).

Вероятным сдерживающим фактором является высокая динамика в повышении эффективности преобразователей электрической энергии в оптическую и обратно. В ожидании сверхвысокой эффективности удаленного оптического энергоснабжения отработка самой технологии в силу ее простоты происходит относительно неспешно. Вместе с тем одиночные оптические излучатели уже сегодня способны обеспечить потребную мощность (единицы Ватт), а приемники — высокую эффективность в узком спектральном диапазоне.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

Появление принципиально новых типов чувствительных элементов (фотонных кольцевых резонаторов) в самое ближайшее время приведет к созданию датчиков нового типа с малыми габаритами и высокой чувствительностью. Учитывая тот факт, что для зондирования резонатора в них используется оптическое (или близкое к оптическому диапазону) излучение, подобная технологическая революция востребует и оптическое энергоснабжение систем обработки сигнала.

Как следствие, датчики другого типа либо очень быстро утратят конкурентоспособность, либо также воспользуются технологиями оптического энергоснабжения, поскольку эффективность энергоснабжения при малой величине потребления не играет никакой роли в общем балансе мощности.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Как ни удивительно, но примеров представленного на рынке применения оптического энергоснабжения сети распределенных датчиков по волоконным линиям сбора сигналов найти не удалось, хотя эксперименты в этой области проводятся уже давно (см., например, ссылки на литературу).

Прогнозы развития технологии

Можно уверенно утверждать, что в 2020–2025 годах произойдет вывод на рынок систем и комплексов, управление которыми базируется на сетях распределенных датчиков с оптическим энергоснабжением.

К 2030–2035 годам фотонная технология питания датчиков станет доминирующей на рынке сенсорики благодаря простоте и дешевизне оптических волокон и других компонент ее обеспечения, так же как оптоволоконные информационные сети стали доминирующими на рынке телекоммуникаций.

Состояние в РФ

Данное направление не требует сложного технологического оборудования, разработка или закупка которого стоят очень дорого. При концентрации кадровых и финансовых ресурсов в данном направлении Россия вполне может занять если не лидерские, то хотя бы конкурентные позиции на мировом рынке. Дело в том, что проектирование сети распределенных датчиков в любом комплексе (будь то автомобиль, корабль или самолет) осуществляется в жесткой привязке к конструкции и условиям функционирования. Поэтому для захвата позиций в отрасли необходимо не только освоить гибко перестраиваемую технологию производства датчиков с оптическим энергоснабжением, но и разработать программное обеспечение для быстрого проектирования сетей.

Литература

1. Yan Zhang, Yi Ma, Fenghua Xing. (2016), A prototype optical fibre direct current sensor for HVDC system, Transactions of the Institute of Measurement and Control, January 2016, 38: 55–61, doi:10.1177/0142331215575420.

2. Santos J.L., Frazãoa O., Baptista J.M., Jorge P.A.S., Dias I., Araújo F.M., Ferreira L.A. (2009), Optical Fibre Sensing Networks. In: SBMO/IEEE MTT-S International Microwave and Optoelectronics Conference, IMOC, Belem, Brazil, November 3–6, pp. 290–298.

3. www.microtec-suedwest.de/fileadmin/Clusterkonferenz_2016/Vortraege/Clusterkonferenzbeitrag_Helmers_ ISE. pdf.

4. Worms K., Klamouris C., Wegh F., Meder L., Volkmer D., Philipps S.P., Reichmuth S. K., Helmers H., Kunadt A., Vourvoulakis J., Bett A.W., Koos C., Freude W., Leuthold J., Stork W. (2016), Reliable and lightning-safe monitoring of wind turbine rotor blades using optically powered sensors. Wind Energ., doi: 10.1002/we.2009.

Активное техническое зрение

Краткое описание технологии

В отличие от телевизионных камер, активная лазерная локация позволяет определять расстояние до наблюдаемых объектов. Высокое угловое разрешение при этом позволяет детально прописывать не только рельеф, но и формы удаленных объектов.

Анализ разрывов первого и второго рода в двумерной функции дальности позволяет эффективно осуществлять декомпозицию наблюдаемой сцены на объекты с последующим векторным представлением собранной информации. Комбинирование телевизионных и локационных средств при автономном функционировании мобильных комплексов позволяет обеспечить необходимую полноту координатной информации для принятия управляющих решений. Технологии идентификации объектов также существенно упрощаются при совместном функционировании локационных и телевизионных средств за счет того, что процедура распознавания производится в отношении заранее оконтуренных предметов. Еще одним немаловажным достоинством активных локационных оптических средств является слабая чувствительность к рассеянному в аэрозольных образованиях излучению. Это обеспечивает увеличение дальности обнаружения препятствий в тумане, дымке, облаке, в том числе пылевом.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Технологии активного технического зрения будут востребованы в рамках проектов Автонет, Аэронет и Маринет, поскольку они обеспечивают системы обеспечения безопасности автономного движения легко интерпретируемой координатной информацией, в том числе и о наклонах подстилающей поверхности для наземной техники или форме волны для морской. Соответственно, требования для наземных мобильных средств по дальности составляют сотни метров, а для морских и воздушных мобильных комплексов — единицы километров.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Некоторое время развитие активных средств оптической локации шло по пути систем, не требующих механического сканирования. В результате на рынке в очень ограниченном количестве появились флэш-лидары, сложность технологии и высокая стоимость которых не позволяют надеяться на заметное расширение области применения за пределы космической отрасли. Более того, технологические ограничения определяют конечные размеры матричного приемника флэш-лидара, что не позволяет обеспечить эффективный сбор отраженного сигнала в широком поле зрения. Кроме того, требование концентрации оптической энергии в короткий, но мощный импульс подсветки не дает возможности серьезно продвинуться в оптимизации излучателя. Как следствие, подобные системы не в состоянии обеспечить требования по дальности функционирования даже для стандартных полей зрения (30–40 градусов).

Тем не менее развитие систем с угловым сканированием и матричным приемом излучения также не стояло на месте как в России, так и в мире. В результате на рынке появился лазерный локатор углового обзора компании «Velodyne» с 16 и 64 приемниками, расположенными в вертикальной плоскости. Хотя разрешение указанных приборов и их рабочая дальность относительно невелики, перспективы применения данной технологии трудно переоценить. Появление рыночного предложения позволяет разработчикам комплексов осознать новые возможности, чем формирует нарастание спроса. Кроме того, получается, что все компоненты предлагаемой технологии уже находятся либо на 8-м, либо на 9-м уровнях готовности технологий.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

Комбинирование активных оптических локационных средств с телевизионными в едином устройстве с собственным контроллером, осуществляющим декомпозицию изображения на объекты и его векторизацию, в ближайшее время выйдет на уровень экспериментальной отработки. К 2019–2020 году следует ожидать появления первых рыночных устройств, предназначенных для автоматизации процессов управления автономными мобильными средствами.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Самым ярким примером, доступным на рынке, являются уже приведенные выше лазерные локаторы кругового обзора компании Velodyne. Отсутствие экспериментов по комбинированию указанного прибора с телевизионными средствами обусловлено лишь несогласованностью полей зрения. Тем не менее переход от локатора кругового обзора к локатору переднего обзора едва ли составляет серьезную техническую трудность. По крайней мере, в области средств сканирования незначительное усложнение оптической схемы едва ли остановит разработчиков. Скорее, в данном случае сдерживающим фактором является относительное невысокое разрешение, недостаточное для локатора переднего обзора, однако принципиальных ограничений на его увеличение нет.

Прогнозы развития технологии

В 2020–2025 годах активные системы технического зрения станут стандартным оборудованием мобильных транспортных средств, реализующих режим автономного функционирования.

К 2030–2035 годам технология активного технического зрения станет стандартом оборудования самолетов и морских судов, поскольку она обеспечивает улучшение видимости в условиях тумана и облачности.

Состояние в РФ

Как минимум, необходимо, чтобы в России это направление развивалось независимо, поскольку оно обеспечивает системы автономного управления робототехническими средствами векторной информацией, позволяющей производить обработку сигнала в реальном времени. В настоящее время в России ведется несколько проектов, направленных на создание лазерных локационных средств с матричным приемом излучения. Теоретически проанализированы вопросы векторизации изображения, разрабатываются алгоритмы обработки сигналов и методы представления информации. В случае формирования кооперации разработчиков лазерного оборудования со специалистами, занимающимися обработкой видеоизображения, которых в России тоже достаточно много, можно надеяться, что как минимум в области математической теории систем активного технического зрения Россия способна занять лидирующие позиции. В случае организации государственной поддержки в области разработки и внедрения соответствующего оборудования, существуют шансы России занять лидирующие позиции и в области производства рыночной продукции указанного типа.

Литература

1. Gryaznov N., Lopota A. (2015), Computer vision for mobile on-ground robotics, Energy Procedia 25th, рр. 1376–1380.

2. Zhao Guanyi. (2015), Fusion of Ladybug3 omnidirectional camera and Velodyne Lidar, Master of Science thesis in Geodesy, №3138. August 2015, Reports in Geodesy and Geographic Information Technology, The TRITA-GIT Series, ISSN 1653–5227.

3. Грязнов Н. А., Купренюк В. И., Соснов Е. Н. (2015), Лазерная информационная система обеспечения сближения и стыковки космических аппаратов. // Оптический журнал, 82, 5, 2015. С. 27.

4. Velupillai S., Guvenc L. (2009), Laser Scanners for Driver-Assistance Systems in Intelligent Vehicles, IEEE Control Systems Magazine, April 2009, pр. 17–19.

5. Грязнов Н. А., Панталеев С. М., Иванов А. Е., Куликов Д. С. Высокопроизводительный метод измерений координат объектов в условиях космического пространства

// Научно-технические ведомости СПбГПУ. Математические методы. Моделирование. Экспериментальные исследования. 2013, №2 (171). С. 197–202.

Мобильная оптическая связь

Краткое описание технологии

В настоящее время возможности мобильной связи ограничены радиочастотным диапазоном, обладающим всенаправленностью и полосовой ограниченностью. Атмосферная оптическая связь реализована в режиме стационарных каналов с жестко фиксированными положением и направленностью терминалов. Одним из важных достоинств оптической связи благодаря узкой диаграмме направленности луча является экологичность (она не засоряет эфир помехами). При дальности связи в единицы километров на одном квадратном километре и в одном спектральном диапазоне могут одновременно работать сотни тысяч терминалов, не создавая помех друг для друга.

Это же достоинство является и недостатком при попытке реализации мобильных каналов связи. Оптические оси выходных антенн терминалов должны быть все время направлены друг на друга с погрешностью не более пятой доли расходимости излучения, что требует использования систем наведения с маяками и контурами быстрой обратной связи.

Сложность решения взаимного наведения и ограничение зоной прямой видимости компенсируется таким достоинством, как широкополосность, поскольку оптический канал способен передать в сотни раз большие объемы информации, чем радиоканал, за выбранный интервал времени. Кроме того, с его использованием можно строить криптографические системы, которые будут использовать оптические каналы для передачи кода. Дело в том, что мобильные оптические атмосферные каналы обладают повышенной конфиденциальностью, поскольку умышленный перехват информации возможен только при наличии у злоумышленника всей полноты информации о траектории абонентов.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Технологии мобильной оптической связи будут востребованы в рамках проектов Автонет, Аэронет и Маринет. Наличие нескольких терминалов (не менее 4-х) на каждом из участников движения позволяет сформировать динамическую сеть с широкополосными каналами, обеспечивающими быструю передачу больших объемов информации. Фактически подобный подход позволяет от группового управления мобильными робототехническими транспортными средствами перейти к глобальному управлению всем трафиком.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Информация о разработках в данной области в открытых источниках практически отсутствует, хотя эксперименты по космическим линиям оптической связи, где хоть и слабая, но все-таки динамика, терминалов имеет место быть, проводились неоднократно. Скорее всего, работы в этом направлении проводятся, но планируемая область применения не способствует распространению информации. Готовность технологии мобильной оптической связи находится где-то между 4-м и 6-м уровнями.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года).

В ближайшей перспективе следует ожидать проведения экспериментов по отработке технологии в полевых условиях, изготовления первых пилотных терминалов мобильной оптической связи, размеры и масса которых будут определяться не потребностями будущих пользователей, но возможностями современных технологий изготовления используемых компонентов.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Кроме космических систем оптической связи все остальные известные комплексы для обеспечения лазерной связи в открытом пространстве (атмосферные) являются стационарными. Космические системы связи к мобильным могут быть отнесены только условно, поскольку угловая скорость смещения направления на абонента является величиной медленно меняющейся и легко прогнозируемой, а в условиях экспериментов все второстепенные факторы, влияющие на точность наведения (типа вибраций при работе двигателя), подлежат устранению.

Прогнозы развития технологии

В 2020–2025 годах средства мобильной оптической связи будут активно внедряться на тяжелые грузовики для обеспечения безопасности управления наиболее потенциально опасными объектами дорожного движения.

К 2030–2035 годам снижение размеров компонентов приведет к тому, что технология мобильной оптической связи станет стандартом оборудования грузовиков и начнет внедряться на легковом транспорте с целью замыкания сети глобального управления движением.

Состояние в РФ

В настоящее время ни одна из стран не претендует на лидерство в указанной области рынка. С этой точки зрения, разработка идеологии и средств оптической динамической сети позволит России занять лидирующие позиции на старте процесса. Дальнейшие успехи будут зависеть исключительно от усилий по развитию передовых технологий мобильной оптической связи.

Литература

1. Kaushal H. and Kaddoum G. (2015), Free Space Optical Communication: Challenges and Mitigation Techniques, arXiv:1506.04836v1 [cs.IT] 16 Jun.

2. Horwath J., Knapek M., Epple B., Brechtelsbauer M., Wilkerson B. (2006), Broadband backhaul communication for stratospheric platforms: The stratospheric optical payload experiment (STROPEX), in Proc. SPIE, FreeSpace Laser Comm. VI, vol. 6304, (San Diego, California, USA), Sept.

3. Laser communications relay demonstration: The next step in optical communications. (2013), Goddard Space Flight Center, (NASA), Tech. Report: Weblink: http://www.nasa.gov/pdf/742122main_LCRDFactSheet3.pdf.

4. Vuong V.M., Truong C.T., Anh T.P. (2013), Performance analysis of TCP over free-space optical links with ARQ-SR, in 18th European Conf. on Netw. and Opt. Comm. & 8th Conf. on Opt. Cabling and Infrastruc., pp. 105–112.

5. Aminian M.S. (2014), Routing in Terrestrial Free Space Optical AdHoc Networks, PhD thesis, Linköping University Institute of Technology, Norrköping.

Квантовая криптография / квантовое распределение ключа

Краткое описание технологии

Новое поколение вычислительных устройств, называемых квантовыми компьютерами, позволит взламывать криптографические ключи, генерируемые с помощью асимметричных схем. Однако квантовая физика предлагает нам и принципиально новый способ защиты информации, надежность которой основана не на сложности решения какой-либо математической задачи, а на фундаментальных законах природы.

В квантовой криптографии информация передается посредством элементарных частиц света — фотонов. Ее защита обеспечивается тем, что даже прибор с идеальной чувствительностью неизбежно изменит состояние фотона при попытке получения информации. Поэтому если кто-то попытается «подслушать» информацию, передаваемую по квантовому каналу, он неизбежно «испортит» передаваемое сообщение — и таким образом будет замечен. Надежность квантовой криптографии математически строго доказана.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Квантовая криптография является важной составляющей SafeNet.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology readiness level)

А. В настоящее время

Рынки высоконадежной защиты информации преимущественно национальны

Китай выделил 560 млн юаней на построение квантовой сети протяженностью 2000 км, состоящей из цепочки в 32 пролета с промежуточными защищенными серверами. В США компании Battelle и ID Quantique построят квантовую сеть с промежуточными серверами на 650 км с перспективой до 10 000 км. Устройства квантовой криптографии приобретаются коммерческими банками Швейцарии. В России пока не создано коммерчески доступных устройств квантовой криптографии.

Летом 2016 года Китай запустил спутник, задачей которого будет демонстрация квантовой криптографии спутник-земля для глобального распределения квантового ключа. Данный запуск должен продемонстрировать переход Китая на уровень TRL 9 в спутниковом исполнении.

До недавнего времени в России распределение квантового ключа демонстрировалось только в лабораторных условиях. Так, Университетом ИТМО совместно с Московским педагогическим государственным университетом и ЗАО «Сверхпроводниковые нанотехнологии» в 2013 году на основе сверхпроводниковых детекторов, охлаждаемых до температуры 2,5 К, была продемонстрирована передача битовых последовательностей на расстояние до 200 км со скоростью 180 бит/с [1]. В совместной работе научных сотрудников из Международного центра квантовой оптики и квантовых технологий (Российский квантовый центр) и Московского педагогического государственного университета в 2013 году была продемонстрирована принципиальная возможность передачи квантового ключа на расстояние 300 км [2] и 327 км в 2014 году, что на тот момент являлось рекордной дальностью. Разработки в данной области также ведутся специалистами Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова и Института физики полупроводников Сибирского отделения РАН.

Практически все российские лаборатории, работающие в данном направлении, находятся на стадии TRL 5–6. В нескольких организациях проекты в области квантовой криптографии и коммуникации перешли на стадию TRL 7.

В Университете ИТМО была разработана система квантовой коммуникации на боковых частотах, реализующая рассылку просеянных ключей со скоростью более 1 Мбит / с (1 км) и на расстояния до 160 км (42 дБ) [3]. В 2014 году были проведены ее успешные испытания по подземному кабелю в городской сетевой инфраструктуре протяженностью 1 км в г. Санкт-Петербурге [4]. Летом 2016 года совместно с Казанским квантовым центром КНИТУ-КАИ на ее основе запущен первый (2,5 км) сегмент многоузловой квантовой сети в г. Казань. Устройство прошло несколько лабораторных и сетевых испытаний, что свидетельствует о переходе проекта на уровень TRL 7.

В Российском квантовом центре при поддержке АО «Газпромбанк» и Министерства образования и науки РФ разрабатывается промышленное устройство для квантовой криптографии. На данный момент (2016 г.) уже продемонстрирован прототип квантового распределения ключа на протяженных городских сетях общего пользования (30 км). Данная демонстрация также показала переход проекта на уровень TRL 7. Одновременно разрабатывается технология квантовых повторителей, которая позволит передавать квантовые ключи на большие расстояния без промежуточных защищенных серверов. При создании квантового повторителя необходимо совместить две технологии: квантовой телепортации и квантовой памяти. Работы в этом направлении ведутся во многих международных научных центрах, в том числе в Российском квантовом центре есть экспертиза международного класса по этому вопросу. В число мировых лидеров в области создания квантовой памяти входит Казанский квантовый центр КНИТУ-КАИ. Данная технология находится на уровне TRL 3–4, и прорывная работа в этом направлении позволит стать лидером любой из групп.

Кроме того, в Российском квантовом центре разработана система классической постобработки квантовых ключей [5]. Разработанные алгоритмические решения (в частности, алгоритм исправления ошибок) превосходят существующие методы. Классическая постобработка является ключевым этапом для практического применения квантовых ключей. Достигнуты результаты в создании гибридных систем шифрования, сочетающих квантовое распределение ключа с высокоскоростными поточными шифраторами для телекоммуникационных приложений.

Также ряд групп, в том числе в Российском квантовом центре, работает над перспективными приложениями квантовой криптографии на непрерывных переменных, которая позволит работать на малых расстояниях (10–50 км), но с большей производительностью и меньшей стоимостью устройства. Данное направление в мире находится на уровне TRL 7.

На уровне TRL 4–5 в зарубежных лабораториях находится направление многопользовательской квантовой криптографии, когда реализуется сетевая архитектура с высокопроизводительным приемным сервером и недорогими устройствами пользователей, что обещает быть востребованным для больших организаций. В России проекты в области квантовых сетевых технологий реализует Университет ИТМО при поддержке Министерства образования и науки РФ. Помимо развертывания упомянутых выше квантовых сетей разработки ведутся в области динамического управления квантовыми сетями с помощью технологии программно-конфиг урируемых сетей.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года) В ближайшее время в мире будут начаты тестирование крупных сетей с использованием квантовой криптографии и ее спутниковая реализация. В Российском квантовом центре и Университете ИТМО к концу 2017 года должны быть готовы к серийному производству устройства квантовой криптографии, реализующие протоколы с доказанной секретностью. В 2016–2018 годах планируется построение и опытная эксплуатация разветвленных сетей квантовой криптографии и коммуникации.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

На данный момент известно о том, что Швейцарская компания ID Quantique успешно продает свои решения для банковского сектора, и один из производителей в Китае установил свои решения для 12-местных банков и компании Alibaba. Данных о продажах в США нет, несмотря на то что в США данная технология была продемонстрирована в сетевом исполнении в середине 2000-х.

Прогнозы развития технологии

2020–2025 годы. Ожидается внедрение сетей квантовой криптографии национального масштаба и подготовка к появлению квантового компьютера.

2030–2035 годы. Появление квантового компьютера будет катализатором для взрывного роста рынка квантовой криптографии. Появление квантовых повторителей и отработка космических решений сделают квантовые сети глобальными.

Состояние в РФ

В каких областях и/или нишах применения технологии Россия может занять конкурентные (и даже лидерские) позиции на мировом рынке? Какие барьеры могут этому помешать? Что требуется для их преодоления? Какие инфраструктурные проекты (отраслевой значимости) можно предложить, чтобы решить эти проблемы?

При решительном развитии данной технологии Россия может занять лидирующие позиции на рынке компонентов для космической квантовой криптографии (в модели, когда заказчик получает готовый спутник с возможностью установить собственный цифровой модуль для криптографии) и запуска соответствующих спутников. Также возможно выйти на рынок квантовых повторителей и корпоративных решений. Инициативная разработка по подобному проекту ведется в Российском квантовом центре. Рынок оптоволоконных устройств для госнужд скорее всего будет локальным и политизированным.

Литература

1. Глейм А. В., Анисимов А. А., Аснис Л. Н., Вахтомин Ю. Б., Дивочий А. Б., Егоров Б. И., Ковалюк В. В., Корнеев А. А., Кынев С. М., Назаров Ю. В., Ожегов Р. В., Рупасов А. В., Смирнов К. В., Смирнов М. А., Гольцман Г. Н., Козлов С. А. Квантовая рассылка криптографического ключа по оптическому волокну на расстояние 200 км со скоростью 180 бит/с // Известия РАН. Серия Физическая, 2014, том 78, №3. С. 266–270.

2. Ozhegov R., Elezov M., Kurochkin Y., Kurochkin V., Divochiy A., Kovalyuk V., Vachtomin Y., Smirnov K., Goltsman G. (2014), Quantum key distribution over 300km, Proceedings of SPIE — The International Society for Optical Engineering, 9440, 94401F.

3. Gleim V., Egorov V.I., Nazarov Y.V., Smirnov S.V., Chistyakov V.V., Bannik O.I, Anisimov A.A., Kynev S.M., Ivanova A.E., Collins R.J., Kozlov S.A., Buller G.S. (2016), Secure polarization-independent subcarrier quantum key distribution in optical fiber channel using BB84 protocol with a strong reference, OPTICS EXPRESS Vol. 24, No. 3, P. 2619.

4. Глейм А. В., Назаров Ю. В., Егоров В. И., Чистяков В.В, Смирнов С. В., Банник О. И., Кынев С. М., Иванова А. Е., Дубровская В. Д., Тарасов М. Г., Булдаков Н. В., Кузьмина Т. Б., Чивилихин С. А., Анисимов А. А., Рощупкин С. В., Рогачев К. С., Хоружников С. Э., Козлов С. А., Васильев В. Н. Создание квантовой сети Университета ИТМО // Сборник трудов VIII международной конференции «Фундаментальные проблемы оптики — 2014». СПб: ИТМО, 2014. С. 3–4.

5. Kiktenko E.O., Trushechkin A.S., Kurochkin Y.V., Fedorov A.K. (2016), Post-processing procedure for industrial quantum key distribution systems, Journal of Physics: Conference Series, arXiv:1603.08387.

Атомные сенсоры

Краткое описание технологии

Атомы, несмотря на свои малые размеры, имеют структуру. Эта структура абсолютно одинакова для всех атомов, поэтому атомы являются прекрасным объектом для сверхточных измерений: на их основе, например, определено время и расстояние. Однако внешние поля способны ее изменить. Учет внешних полей является основной проблемой сверхточных измерений. Однако обратной стороной этой проблемы является возможность измерять внешние поля — измерять изменение структуры атома. Так же как и в стандартах частоты, в этом случае поля можно измерять исключительно точно — благодаря одинаковости атомов. Атомные сенсоры мог ут быть самых разных типов: магнитометры, измерители электрических полей, измерители вращения, гравитометры. Точность таких систем зависит от исполнения, но как правило, более высокая точность ведет к большему размеру, и компактификация высокочувствительных атомных сенсоров по-прежнему остается довольно сложной задачей. Наиболее продвинутыми в этом направлении оказались сенсоры магнитных полей, которые достигают сантиметровых размеров при чувствительности, сопоставимой и даже превосходящей сверхпроводниковые детекторы.

Дальнейшее уменьшение размеров возможно за счет использования искусственных атомов, реализованных в твердом теле. Одним из наиболее перспективных искусственных атомов можно назвать NV центр окраски в алмазе, которые уже сегодня начинают активно использоваться в качестве чувствительных сенсоров. Такой дефект возникает, если в кристалле алмаза, состоящего из атомов углерода, удалить два атома в соседних узлах решетки, а на место одного из них поместить азот (NV-центр, то есть nitrogen-vacancy center, азото-замещенная вакансия). Алмаз обладает не только уникальной оптической чистотой, но и также уникальной чистотой с точки зрения имеющихся в нем спинов — элементарных магнитиков, связанных с отдельными атомами. Сам NV центр позволяет оптическими методами считывать его внутреннее состояние, тем самым измеряя магнитные или электрические поля. Всего в нескольких кубических миллиметрах алмаза можно разместить достаточно NV центров, чтобы реализовать чувствительность, сопоставимую с лучшими существующими магнитометрами. Кроме того, благодаря тому, что NV центр можно локализовать в пределах нескольких нанометров, на базе этого центра может быть реализован магнитометр сверхвысокого разрешения, способный видеть спины отдельных частиц. Такие высокие разрешения найдут свое применение прежде всего в анализе чистоты полупроводниковых материалов, а также в задачах биологии и медицины на клеточном и субклеточном уровне. Огромным преимуществом алмаза является его инертность — наноалмазы можно внедрять в клетки без какого-либо вреда для последних и производить измерения напрямую в живой материи. С помощью этой технологии становится возможным проведение магнитно-резонансной томографии отдельных клеток, их частей и даже отдельных молекул. Это открывает совершенно новые горизонты для биологии и медицины. Становится доступным колоссальный объем знаний о жизнедеятельности частей клеток, развитии болезней, механизмов функционирования лекарств. Квантовые датчики помогут разобраться и в структуре синаптических связей головного мозга человека, сделав возможным лечение его болезней.

NV центры позволяют также реализовать твердотельные датчики, не требующие охлаждения, но сравнимые по чувствительности с используемыми в настоящее время в Магнитно-резонансной томографии головного мозга. Здесь открывается возможность для замещения существующих дорогих в обслуживании сверхпроводящих датчиков существенно более дешевыми аналогами без потери разрешения. Также интерес к этим датчикам представляется в связи с построением машино-мозговых интерфейсов.

Отдельную область представляет собой возможность построения магнитных изображений в основном биологических структур, таких как нейронные цепи. Здесь за счет некоторой потери разрешения можно реализовать построение магнитных карт исследуемого образца в режиме реального времени без использования зондового микроскопа, что открывает широкие возможности для биологических применимей.

Тот же центр окраски позволяет реализовать и другие сенсоры. В дополнение к уже названным стоит упомянуть биосовместимый датчик температуры высокого разрешения, который уже сегодня используется в биологических исследованиях на клеточном уровне.

NV центр является наиболее развитым, но не единственным центром окраски, претендующим на использование в сенсорах. Большое внимание привлекают центры окраски в карбиде кремния, исследуются другие центры окраски в алмазах и проч. Помимо уже упомянутых типов сенсоров ведутся разработка сенсоров натяжения, вращения, силы.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Медицина: исследование головного мозга — магнитно-резонансная томография.

Биология: магнитные изображения нейронных сетей реального времени, диагностика внутриклеточных процессов, зондовая микроскопия биологических объектов.

Материаловедение: зондовая микроскопия и диагностика магнитных примесей высокочистых материалов.

Технология попадает под дорожную карту «Производственные наносистемы» (США), раздел технологий атомарной точности. В технологии заинтересованы компании — производители зондовой микроскопии, такие как NT-MDT, Bruker, Nanonics Imaging и др. Прямой интерес к данным технологиям в связи с разработкой интерфейса мозг-машина проявляют крупные корпорации, такие как LG и Samsung.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

В настоящее время в мире ведутся активные исследования возможностей создания сенсоров магнитного поля и температуры высокого разращения. Создан ряд Start-Up компаний, ставящих своей целью коммерческую реализацию подобных сенсоров.

В настоящее время технология сенсоров магнитного поля сверхвысокого разрешения находится на уровне TRL 5–7 и быстро развивается. Технология построения магнитных изображений микронного разрешения и термометрии находится на уровне TRL 3–5, технологии высокочувствительной магнитометрии, применимой в магнитно-резонансной томографии, находятся на уровне TRL 1–3.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

Ряд крупных компаний, осуществляющих продажу сканирующих зондовых микроскопов, проявляют прямой интерес к алмазной технологии магнитометрии, имеется ряд Start-Up компаний. Через 3 года появление на рынке коммерческих вариантов таких микроскопов является вполне вероятным. Можно ожидать создания Start-Up компаний в направлении быстрого построения магнитных изображений микронного разрешения, а также высокочувствительной магнитометрии для магнитно-резонансной томографии.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

В настоящее время, несмотря на отсутствие на рынке коммерческих приборов, ведется использование разработанной технологии магнитои термометрии в биологических исследованиях внутриклеточного и многоклеточного уровня. При этом используются лабораторные образцы технологии, сделанные в единичных экземплярах. Медицинские широкомасштабные исследования пока невозможны из-за отсутствия на рынке легкодоступных приборов.

Состояние в РФ

В России разработку твердотельных вариантов атомных сенсоров ведут целый ряд институтов, включая Российский квантовый центр, Физический институт им. Лебедева РАН, Физико-технический институт имени А. Ф. Иоффе РАН, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, Московский государственный университет. В настоящее время уровень российских исследований не многим уступает мировому и при надлежащей активности российские исследования могут перейти в реальные устройства. Международно признанный российский производитель зондовых микроскопов NT–MDT также проявляет интерес к исследованиям в данной области.

Атомные часы

Краткое описание технологии

В атомных часах для измерения времени в качестве периодического процесса используются колебания на собственных частотах атомов. Благодаря абсолютной одинаковости атомов их собственные частоты одинаковы в любой точке пространства (с точностью до очень малых поправок на гравитацию) и не зависят от того, какой конкретно атом взят для данного конкретного стандарта. Это свойство одинаковости и позволяет сделать высокоточные часы. Из всех методов прецизионных измерений измерение времени или частоты является на сегодня наиболее точным, и поэтому измерение многих величин, которые нужно знать точно, сводят к измерению времени. Так, например, стандарт расстояния определяется как время, за которое свет преодолевает измеряемое расстояние, умноженное на мировую константу — скорость света. Поскольку часы определяют и расстояния, и время, они чрезвычайно важны в навигации для определения положения спутников, баллистических ракет, самолетов, подводных лодок, а также для передвижения автомобилей в автоматическом режиме по спутниковой связи (с использованием систем GPS, ГЛОНАСС, Galileo). Точность хода часов напрямую отражается в точности определения координат объекта на поверхности Земли. Атомные часы используются также в системах спутниковой и наземной телекоммуникации, а также в базовых станциях мобильной связи. В настоящее время для обеспечения работы системы космической навигации используют сверхточные атомные часы, находящиеся на Земле. Синхронизация атомных часов на борту спутников GPS или ГЛОНАС с наземными часами происходит посредством радиосигнала универсального времени, который содержит усредненный сигнал всех наземных стандартов частоты. Спутники транслируют свое время на землю, и приемник на земле, сравнивая время, полученное от разных спутников, может определить свои координаты.

В настоящее время, однако, бортовые часы существенно уступают наземным по точности, что заметно ограничивает возможности позиционирования. Также скорость обработки сигналов спутников и инерциальная навигация в отсутствие сигнала спутника оказываются существенно завязаны на часы в приемнике сигнала навигации, которые в настоящее время крайне неточны. Создание переносных, компактных квантовых часов для использования в приемниках GPS и повышение точности бортовых часов — дело ближайшего будущего. Это одно из важнейших направлений применения квантовых технологий.

Применение часов, однако, не ограничивается системами навигации. В последнее время все большее значение приобретает точность синхронизации систем хранения и передачи данных, а также прецизионное измерение задержек в таких сетях. Компактные точные часы, безусловно, найдут широкое применение и в этой области.

Также одной из напрямую связанных со стандартами частоты задач является создание гравиметров, акселерометров и гироскопов, основывающихся на технологиях, близких к технологии часов и превосходящих по точности все действующие аналоги.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Технологии применимы и востребованы в глобальной навигационной спутниковой системе ГЛОНАСС, проектах Сейфнет, Нейронет, Аэронет, Маринет.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

В последние годы в мире в области как прецизионного измерения времени, так и в разработке компактных квантовых часов, достигнут существенный прогресс. Используя методы квантовой логики и идеи из области квантовых симуляторов, в мире реализованы часы со стабильностью около 10—18, что почти на три порядка точнее самого определения секунды. Эти разработки находятся на уровне TRL 1–4. В то же время менее точные атомные часы на основе цезиевого фонтана являются базой универсального времени, которая используется в коммерческих навигационных систем, использующих GPS, GLONAS, в различного рода часах и системах синхронизации. Компаниями Symmetricom и Honneywell реализованы компактные варианты квантовых часов, которые, хотя и существенно уступают по точности фундаментальным установкам, вполне достаточны для использования в военных системах навигации. Продажа таких микросхем на открытом рынке не осуществляется.

В России в разработке также имеются действующие атомные часы, входящие в систему GPS, однако разработки прецизионных часов находятся на уровне TRL 1–2. Разработки компактных часов имеются на уровне TRL 6–7, однако в рамках одной или двух групп.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года) В ближайшее время в мире будет осуществиться продажа на закрытых рынках компактных часов, будет продолжаться расширение рынка навигационных приборов, часов и проч. Будет вестись внедрение точных атомных часов для повышения точности сигналов универсального времени.

В России имеется существенное отставание от зарубежных разработок, которое может быть преодолено за счет разработки имеющихся технологий как в части открытых, так и в части закрытых рынков.

Подробнее на РБК: http://www.rbc.ru/economics/24/04/2013/5704076b9a7947fcbd4483a1

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Компания Symmetricom ведет продажу компактных атомных часов на закрытом рынке США, объем продаж, к сожалению, сложно оценить из-за закрытого характера информации. Ожидается, что только рост рынка GPS/GLONAS удвоится и составит около 160 миллиардов евро к 2020 году.

Прогнозы развития технологии

2020–2025 годы. Ожидаются вывод имеющихся технологий по высокопрецизионным часам на уровень TRL 9 и реализация коммерческой продажи компактных часов как отдельно, так и в рамках навигационных систем.

2030–2035 годы. Ожидаются полное внедрение разработанных технологий и реализация навигационных систем сантиметрового диапазона разрешения, а также внедрение систем прецизионной синхронизации потоков данных.

Состояние в РФ

В России активные исследования атомных часов ведутся в ФГУП Всероссийский научно-исследовательский институт физико-технических и радиотехнических измерений (ВНИИФТРИ), который во многом координирует эту активность в России, а также в Институте лазерной физики (ИЛФ) СО РАН и Физическом институте им. Лебедева (ФИАН) РАН. Связанные исследования, направленные на прецизионные измерения с помощью холодных атомов и ионов, также ведутся в Институте физики полупроводников СО РАН, Институте физики высоких энергий (ИФВЭ) РАН, Институте прикладной физики (ИПФ) РАН, Российском квантовом центре (г. Москва) и ряде других институтов. Исследования носят пока, в основном, фундаментальный характер. При решительном развитии Россия вполне способна ликвидировать имеющееся отставание в области и выйти на рынок как внутренний, так и внешний.

Элементы оптоэлектронных устройств на основе новых двухмерных материалов

Краткое описание технологии

Современные оптоэлектронные устройства используют материалы типа A3B5, производство которых является затратным. В то же время оптические и электрические свойства этих систем невозможно изменять в процессе эксплуатации.

Новые двухмерные материалы на основе слоистых ван дер Вальсовских структур, такие как графен, MoS2 и другие, мог ут быть произведены методом химического осаждения, что существенно снижает затраты на их производство. Электрические и оптические свойства этих материалов мог ут существенно варьироваться в процессе эксплуатации в зависимости от приложенного электрического поля. Особый интерес представляет их применение в дальнем ИК и терацерцовом диапазонах. Наиболее перспективным является применение в биофотонике, так как графен, состоящий из углерода, наиболее совместим с биологическими объектами.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Ван дер Вальсовские материалы исследуются во многих лабораториях мира с 2004 года, когда графен был впервые изучен в Манчестере. В настоящее время появилось множество графено-подобных материалов, комбинации которых усиленно исследуются во всем мире для применения в электронике, оптоэлектронике, солнечных батареях и других направлениях.

В 2013 году Европейский союз выделил 1 млрд евро на 10 лет для данных исследований в виде программы Graphene Flagship. Военные агентства в США, такие как DARPA и AirForce, также щедро финансируют такие исследования.

В настоящее время коммерциализация 2-мерных структур представлена порядка 20 стартап-компаниями во всем мире, которые синтезируют и продают двухмерные материалы, в основном научно-исследовательским группам.

В целом состояние в области можно оценить как TRL 3–5.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

В ближайшее время ожидается демонстрация большего разнообразия опто-электронных устройств на основе 2-мерных материалов, включая источники излучения с линейным размером, много меньшим длины волны, плазмонные сенсоры, массивы фотодетекторов и др.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

На данный момент известно использование графена для дисплеев в Азии, однако экономическая целесообразность остается коммерческой тайной.

Прогнозы развития технологии

2020–2025 годы. Ожидаются осуществление синтеза большего числа 2-мерных материалов и улучшение характеристик опто-электрических устройств на их основе.

2030–2035 годы. К этому времени компьютеры на основе кремния не смогут быть усовершенствованы путем масштабирования, что приведет к сильному обесцениванию кремниевых технологий. Последнее откроет возможности для интегрирования 2-мерных материалов с кремнием для получения приборов и устройств с новыми функциями, например, мобильных биосенсоров.

Состояние в РФ

Достаточно сложно будет вырваться на рынок электроники, где ниша занята такими гигантами, как Intel, IBM, Samsung. Однако имеется потенциал в области оптоэлектроники. Основной барьер — это отсутствие экспериментальной базы, стандартной для полупроводниковой индустрии, и наличие партнера по производству кремниевых устройств для интегрирования их с двухмерными материалами.

Полупроводниковые нанопроволоки для транзисторов, сенсоров одиночных молекул, лазеров и фотодетекторов

Краткое описание технологии

Полупроводниковые нанопроволоки в течение последних двух десятилетий являются одним из ключевых направлений исследований благодаря их уникальным электронным, оптическим, тепловым и механическим свойствам. Стремительный рост их применений главным образом связан с возможностью интегрирования нанопроволок в электронные устройства, биосовместимостью, высокой устойчивостью к механическим деформациям, а также с обнаруженными в них новыми оптическими ближнеполевыми эффектами. Нанопроволоки могут выступать в качестве основных компонентов интегральных цепей — полевых транзисторов. Стремление к миниатюризации нанопроволок (поперечный размер вплоть до нескольких нанометров) приводит к увеличению плотности дефектов на границе с подложкой, что негативно влияет на производительность. Для предотвращения этого разрабатываются специальные методы пассивации. Другой важной задачей является поиск новых материалов нанопроволок и разработка геометрий транзисторов для увеличения их эффективности. Полупроводниковые нанопроволоки также могут использоваться как высокочувствительные сенсоры реального времени биологических объектов, одиночных молекул, газов и примесей в жидкостях. В области лазеров на основе полупроводниковых проволок, изза малого объема вещества, удается уменьшить мощность накачки (либо уровень тока), необходимой для возбуждения эмиссии, в несколько раз, по сравнению с макроскопическим аналогом. Помещение нанопроволок в резонаторы, к примеру, фотонные кристаллы, еще больше увеличивает эффективность перекачки энергии. Более того, частота излучения может настраиваться за счет композитного состава. В основе фотодетектирования лежит пьезо-фототронный эффект, где при облучении светом возникает механическая деформация нанопроволоки, что влияет на ее проводимость. Благодаря этой технике удается значительно увеличить чувствительность детекторов излучения.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Общие технологические тенденции предполагают уменьшение характерных размеров элементов электроники при сохранении и даже улучшении их рабочих характеристик. Поэтому создание рентабельных технологий с применением наноструктур позволит значительно повысить характеристики современных электронно-вычислительных устройств.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

В настоящий момент рынок исследований и разработок с применением нанотехнологий приближается к отметке 1 триллион долларов и продолжает расти.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

В ближайшем будущем расширяющийся рынок технологий и исследований в области создания и применения полупроводниковых нанопроволок, по оценкам экспертов, составит 1,52 трлн долларов и продолжит рост в среднем на 20 процентов.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Основными производителями нанопроволок в мире являются: Blue Nano, Cambrios, Minnesota Wire, Novarials, Nanostructured and Amorphous materials Inc, US Nano, Kemix, ACS Material, Blue Nano, Nano Composix, RAS Materials, Sea Shell Technology. Полупроводниковые нанопроволоки могут быть использованы для повышения эффективности солнечных батарей. Стартап Solar Voltaics собрал инвестиции в размере 9,4 млн долларов для создания прототипов новых солнечных элементов.

Состояние в РФ

Основными направлениями исследований в данной области являются поиск новых альтернативных материалов для одномерных наноструктур; моделирование явлений (магнитных, электронных, оптических, термальных), происходящих на суб 10-нм масштабе, для их учета при дизайне устройств; разработка интегральных схем на гибких подложках из полимера или пластика.

Одной из технологических проблем является разработка технологии синтеза монокристаллических ультратонких (несколько нанометров) нанопроволок, обладающих высокой стойкостью к процессам окисления. Среди научных барьеров можно отметить отсутствие теоретических моделей описания процессов, происходящих в ультратонких нанопроволоках.

Ведущая научная группа в России: под руководством профессора В. Г. Добровского (университет ИТМО) — 16 публикаций в Scopus.

Литература

1. Dasgupta N. P. et al. (2014), Adv. Mater., 26, pp. 2127–2184.

2. McAlpine M. C. et al. (2007), Nat. mater., 6, 2, pp. 379–387.

3. Portney N.G., Ozkan M. (2006), Anal Bional Chem., 384, 2, pp. 620–630.

4. Yan R., Gargas D., Yang P. (2009), Nat. photon., 3, 21, pp. 569–578.

Оптические интерконнекты внутри чипов

Краткое описание технологии

Электрические характеристики полупроводников делают возможным создание настоящих наноэлементов для осуществления вычислений и хранения информации. Высокая прозрачность оптических материалов упрощает передачу данных на большие расстояния с высокими скоростями. Однако полупроводниковая электроника ограничена в скорости из-за времени реакции RC-цепей. Физические ограничения в скорости, вызванные задержкой соединений, проявляются на частотах порядка 10 ГГц.

Все более уверенно звучит мысль о том, что с ростом скоростей передачи данных оптические подходы уверенно распространяются из сектора протяженных линий связи на сектор гораздо более коротких соединений. Детали оптических линий передачи данных проработаны вплоть до уровня микросхем, однако технологии оптических межсоединений на внутрисхемном уровне находятся по-прежнему в зачаточном состоянии. Есть обоснованное мнение, что полностью оптические вычислительные системы с оптическими транзисторами вряд ли могут состязаться со схемами на электронных транзисторах. Действительно, с перспективами применения оптической логики связаны значительные трудности. Транзисторы будущего будут иметь емкости порядка десятков аттофарад, и следовательно, при напряжении ~1 В будут тратить на операцию энергию порядка десятков аттоджоулей. Такие энергии соответствуют всего-навсего нескольким сотням фотонов, а значит, нам потребуются оптические устройства, эффективно работающие при таких уровнях энергии. Авторы этих работ предлагают комбинации электронных транзисторов с оптическими соединениями. Таким образом, развиваемая в мире технология предполагает смешанный подход, в котором оптические межсоединения рассматриваются как набор компонентов, необходимых для того, чтобы снять сигнал с выхода одного транзистора и передать на вход другого с использованием оптического источника света, световода и детектора, сравнимых по размеру с электронными транзисторами.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Технология предполагает завоевать передовые позиции в мире по компонентам микроэлектроники и быть встроенной в мировую цепочку технологий для микро / наноэлектроники.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Уровень готовности технологии оценивается как ТRL–3. Наиболее подходящее состояние для активизации усилий.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

Оптическая передача данных между микрочипами и внутри КМОП чипов находится на стадии интенсивных разработок внутри компаний в сотрудничестве с университетами и национальными лабораториями. Рыночные продукты ожидаются, по оценкам экспертов, не ранее 2020 года. Несколько устройств, анонсированных в публикациях и на конференциях, все еще находятся в стадии доработки: Corona (HP) Holey Optochip (IBM); Angstrom (MIT); Runnemed (Intel); Echelon (NVIDIA); X-Calibur (Sandia); DarpaUNIC (Sun/Oracle, Luxtera, Kotura).

На ближайшее время (3–5 лет) кремнивые фотонные чипы ориентированы на применение в системах высокоскоростной передачи данных, которые намного превосходят возможности медных соединителей для дата-центров и высокопроизводительных компьютеров.

Энергонезависимая полупроводниковая память

Краткое описание технологии

Последние достижения в области увеличения емкости записываемой информации неразрывно связаны с такими фундаментальными ограничениями, как супермагнитный предел в термоассистируемой памяти, неустойчивость заряда при масштабировании ячейки памяти в твердотельной зарядовой памяти (NAND, Flash) и дифракционный предел Аббе в оптической памяти. Существенный прорыв был достигнут благодаря фазовой памяти на халькогенидных стеклах (например, Ge2Sb2Te5), которая имеет сегодня самый высокий рыночный потенциал. Этот вид памяти имеет значительно более низкую себестоимость хранения единицы информации, легко масштабируется «сверху вниз» и демонстрирует лучшие показатели по скорости и емкости записи информации по сравнению обычными флеш-технологиями. По этим причинам фазовая память на халькогенидах с высокой вероятностью может вытеснить с рынка записывающих устройств уже активно используемую на практике резистивную флеш-память, и поэтому этот вид памяти может быть основным драйвером рынка в ближайшие 2–4 года.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Ведущими компаниями являются Micron Technology, Samsung, Intel, Western Digital, Hitachi и SK Hynix. По данным агентства Stratistics MRC, глобальный рынок фазовой памяти достиг 687 млн долл. в 2015 году.

Б. В ближайшей перспективе

По прогнозам Stratistics MRC и Yole Developpement, рынок вырастет до 2,3 млрд долл. к 2022 году.

Быстродействующая и энергонезависимая фазовая резистивная память на основе халькогенидов имеет значительно более низкую себестоимость хранения единицы информации, легко масштабируется: в перспективе до 2–5 нм, и демонстрирует лучшие показатели по скорости и емкости записи информации по сравнению обычными флеш-технологиями. Этот вид памяти является перспективным для военной и аэрокосмической областей, где радиация делает бессмысленным использование стандартной энергонезависимой памяти, например, флеш-памяти. В частности, военная корпорация BAE systems заявила о выдерживании порядка 108 циклов перезаписи, что делает эту разработку претендентом на замену PROMи EEPROM-чипов в космических системах. По этим причинам PCM-ячейка и ее аналоги с высокой вероятностью могут вытеснить с рынка записывающих устройств уже активно используемую на практике зарядовую энергонезависимую флеш-память. Эта технология может быть основным драйвером рынка в ближайшие 2–4 года.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

На практике фазовая память на халькогенидах используется как в оптических DVD-дисках, так и в энергонезависимой электронной памяти случайного доступа. С 2010 года наблюдается резкое падение публикационной активности в области энергонезависимой резистивной фазовой памяти. Это свидетельствует о массовом выходе ряда коммерческих устройств хранения информации, построенных на этих принципах. В декабре 2006 года в лаборатории IBM был изготовлен прототип PCM-ячейки с размером активной области 3×20 нм. В феврале 2008 года, после 8 лет разработок (инвестиции в которые составили

2,5 млрд долл.), корпорация Intel совместно с компанией ST Microelectronics впервые объявили о начале серийного производства элементов фазовой памяти. Представленное устройство было выполнено по 90нм технологии и имело 128 Мб памяти. В 2010 году стартап-компания Numonyx начала выпуск элементов памяти объемом 1 Гб. В 2011 году Samsung начала производство смартфонов с использованием фазовой памяти, это позволило значительно снизить энергопотребление и увеличить время работы устройства. Как было отмечено выше, большую роль в развитии первых прототипов фазовой памяти сыграл инновационный стартап Ovonyx Inc.

Состояние в РФ

Несмотря на тот факт, что халькогенидные стеклообразные полупроводники были впервые открыты Б. Т. Коломийцем и Н. А. Горюновой в середине 1950-х годов в Физико-техническом институте им. А. Ф. Иоффе (г. Санкт-Петербург), в Российской Федерации нет компаний, специализирующихся на разработках и выпуске устройств записи и хранения информации на основе неупорядоченных полупроводников. Однако теоретические и экспериментальные исследования в этом направлении активно продолжаются в группах: 1) проф. Н. А. Богословского, Физико-технический институт им. А. Ф. Иоффе РАН; 2) проф. А. А. Шерченкова, ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский университет «МИЭТ»; 3) проф. Н. В. Вишнякова, Рязанский государственный радиотехнический университет; 4) проф. С. А. Козюхина, Институт общей и неорганической химии им. Н. С. Курнакова РАН; 5) проф. А. Г. Казанского, Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова.

Недавно группой А. Зенкевича (МФТИ) была впервые эпитаксиально выращена пленка Hf0.5Zr0.5O2 толщиной 2,5 нм на кремниевой подложке, которая может лечь в основу энергонезависимой и быстродействующей памяти нового поколения на основе сегнетоэлектрического эффекта. Эта память объединяет принципы динамической памяти свободного доступа и архивной памяти.

Технологии цифровой и квантовой сверхпроводниковой электроники

1. Когнитивные широкополосные сверхпроводниковые комплексы для приема и обработки информации

Краткое описание технологии

Прогресс беспроводных и спутниковых средств связи, телекоммуникационных и радарных систем диктует использование программно-определяемых когнитивных комплексов, способных работать с «динамической» частотой (и типом кодировки) сигнала в широком диапазоне от условного «нуля» (несколько герц) до сотен ГГц с использованием прямой оцифровки принимаемых данных. Такая задача может быть успешно решена с помощью сверхпроводниковых малошумящих аналого-цифровых преобразователей (АЦП), обеспечивающих в требуемой широкой полосе высоколинейное преобразование аналогового сигнала с динамическим диапазоном до 120 дБ и выше.

Сверхпроводниковая технология, основанная на туннельных (джозефсоновских) структурах, позволяет также создавать элементы активных принимающих систем с предельно высокой чувствительностью к магнитным сигналам: энергетическое разрешение таких элементов достигает 10–30…10–32 Дж/Гц.

На базе сверхпроводниковой технологии уже реализованы быстродействующие процессоры с тактовыми частотами 20–40 ГГц: речь идет о 8-битном процессоре с сокращенным набором команд CORE1Beta в Японии и 8и 16-битных процессорах FLUX в США. В области развития методов цифровой обработки сигнала взяты следующие рекордные высоты:

• частота работы цифрового делителя частоты на базе логического элемента Т-флип-флоп доведена до 750 ГГц, что почти в 8 раз выше этого показателя для современного полупроводникового аналога;

• продемонстрированы вычисления с диссипацией энергии менее 1 аДж на операцию, что на три порядка меньше характерных для «полупроводникового репера» значений.

Сверхпроводниковая электроника — один из кандидатов в лидеры грядущей «пост-кремниевой эпохи». Одним из серьезнейших препятствий на пути дальнейшего прогресса в развитии сверхмощных вычислительных комплексов и комплексов приема/обработки сигналов является проблема энергоэффективности, тесно сопряженная с проблемами дальнейшего увеличения степени интеграции микросхем. Низкая энергоэффективность современных полупроводниковых процессоров обуславливает не только большие затраты энергии, но также ограничивает их тактовую частоту на уровне 4–5 ГГц. Таким образом, проблема теплоотвода является одним из важнейших препятствий на пути дальнейшего масштабирования и увеличения производительности полупроводниковых цепей. Сверхпроводниковая технология на основе «быстрой одноквантовой логики» является одной из наиболее перспективных «посткремниевых» энергоэффективных технологий. Она использует ряд макроскопических квантовых эффектов, свойственных только сверхпроводникам:

• передача электромагнитных сигналов по цепям практически без потерь вплоть до СВЧ-диапазона,

• нелинейные свойства (эффекты Джозефсона), устанавливающие связь между макроскопически большими токами, протекающими через сверхпроводниковые гетероструктуры, с изменением фазы «микроскопической» функции, описывающей корреляции между электронами,

• квантование магнитного потока в сверхпроводящих цепях, прежде всего, в сверхпроводящих интерферометрах (СКВИДах) различной конфигурации.

Это обеспечивает принципиальные преимущества «джозефсоновских» информационных комплексов: быстродействие, энергоэффективность и «макроквантовость».

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Фэронет, Маринет: новый уровень автономности беспилотных (наземных, морских, воздушных, космических) транспортных средств за счет большей скорости обработки информации и использования новых рабочих частотных диапазонов, а также уменьшения энергопотребления в процессе такой обработки.

Сейфнет, Аэронет, Маринет: адаптивно перестраиваемые (реконфигурированные) комплексы приема, интегрированные в информационные сети (рои, кластеры устройств).

Аэронет, Автонет, Маринет: быстрые защищенные каналы связи и обработки информации между беспилотными наземными, морскими, воздушными и космическими аппаратами, наземными станциями, использующие возможности интеграции сверхпроводящих детекторов и логических цепей с квантовыми каналами и квантовыми вычислителями.

Cостояние технологии в мире

А. В настоящее время

• Активно используются сверхчувствительные магнитометры (чувствительность до 3 фТ/Гц1/2), вольтметры (чувствительность лучше 10–12 В), сквид-усилители (шумовая температура 1,5 К на частоте 1 ГГц). TRL 9.

• Реализованы и используются в институтах стандартов первичные эталоны Вольта на основе джозефсоновских структур. TRL 9.

• Реализованы достаточно сложные цифровые устройства: например, полностью цифровая приемная система спутниковой связи, с помощью которой возможны прямая оцифровка и обработка сигнала вплоть до частоты 20 ГГц. TRL 7.

• В схемах энергоэффективной одноквантовой логики достигнут уровень энергии переключения Ebit ≤ 1 аДж, что на три порядка меньше аналогичного показателя современных полупроводниковых схем. Для 8-битного сумматора на основе RQL (Reciprocal-Quantum-Logic) и ERSFQ (energy-efficient Rapid Single-Flux-Quantum) логик был экспериментально продемонстрирован уровень энерговыделения соответственно 82 и 360 аДж на такт. TRL 5.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1—3 года)

• Результатом государственной (IARPA) программы США должно стать создание в ближайшие три года прототипа сверхпроводящего вычислителя.

• Развитие и использование сверхпроводящих спиновых вентилей и других принципиально новых быстродействующих переключателей и элементов памяти.

• Реализация и использование простейших квантовых симуляторов на основе сверхпроводящих кубитов.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

• Использование элементов активных принимающих систем с предельно высокой чувствительностью к магнитным сигналам: энергетическое разрешение таких элементов достигает 10–30…10–32 Дж/Гц. Реализация и использование усилителей, работающих по схеме «модулятор-демодулятор» с шумовыми характеристиками на уровне квантового шума на частотах до 8 ГГц, шумовой температурой ниже 1 К и температурой насыщения всего около 150 К.

• Реализация цифровой приемной системы спутниковой связи, с прямой оцифровкой и обработкой сигналов вплоть до частоты 20 ГГц.

Прогнозы развития технологии

Разработка сверхмощных вычислительных комплексов и комплексов приема/обработки сигналов на основе сверхбыстрой (с тактовой частотой 100 ГГц и выше) энергоэффективной сверхпроводниковой логики.

• Развитие адиабатической (обратимой) и нейросетевой сверхпроводящей логики.

Для адиабатических и обратимых сверхпроводниковых схем была теоретически и экспериментально показана возможность функционирования с уровнем энерговыделения порядка и ниже термодинамического предела Ландауэра. Последние исследование показали, что адиабатическая сверхпроводниковая логика является практически единственной на сегодняшний день технологией, в которой произведение выделяемой энергии на время операции может приближаться к квантовому пределу при использовании вполне реализуемых параметров схем и стандартных процессов их изготовления.

На базе сверхпроводниковой технологии реализованы нейронные сети, которые могут позволить качественно более эффективно решать определенный круг задач, связанных с распознаванием образов или поиском в больших неупорядоченных базах данных.

• Развитие квантовой логики на основе сверхпроводящих кубитов в сочетании с системами считывания на основе сверхпроводниковой цифровой логики.

Используемая при создании сверхпроводящих кубитов на основе эффекта Джозефсона тонкопленочная технология позволяет создавать искусственные атомы с заданными параметрами (например, с заданным энергетическим расстоянием между базисными уровнями системы). Характерная частота квантовых когерентных осцилляций, (определяемая, в частности, упомянутым энергетическим расстоянием) может составлять от нескольких сотен МГц до десятков ГГц, что позволяет считать здесь «ультракороткими» даже пикосекундные управляющие импульсы поля. Современные квантовые технологии и методы создания и контроля квантовых состояний отдельно взятых квантовых систем открывают перспективу для создания принципиально новых приборов и устройств. Квантовые вычисления представляют собой одну из наиболее бурно развивающихся перспективных областей развития науки и техники.

Состояние в РФ

В области теоретических и экспериментальных исследований электронного транспорта в джозефсоновских контактах, являющихся основой сверхпроводящей электроники, нужно отметить следующие организации, имеющие признанные на мировом уровне фундаментальные результаты: ИТФ им. Л. Д. Ландау РАН, Московский государственный университет, ИФТТ РАН, ИФМ РАН, ФИ РАН, Казанский государственный университет.

В области создания сверхпроводящих квантовых битов: НИТУ МИСиС (проф. А. В. Устинов), МФТИ (ГУ) (проф. О. В. Астафьев), ИФТТ РАН (проф. В. В. Рязанов), ННГУ им. Н. И. Лобачевского (проф. А. М. Сатанин), НГТУ (проф. Е. В. Ильичев, Я. С. Гринберг).

Серьезных успехов в практическом воплощении существующих фундаментальных и экспериментальных наработок в области прикладной сверхпроводимости добились: ЗАО Сконтел (http://www.scontel. ru/?setlang=en), ООО Криотон, корпорация «Русский сверхпроводник», компания СуперОкс 32.

Литература

1. Ball Р. (2012), Computer engineering: Feeling the heat, Nature 492, 174.

2. Service R.F. (2012), Computer science. What it’ll take to go exascale, Science 335, 394.

3. Markov I.L. (2014), Limits on fundamental limits to computation, Nature 512, 147.

4. http://top500.org/lists/2015/06/.Top500 List. June 2015.

5. MIT, The Next Way 20 (3), 1 (2014) [Online]. Available: https://www.nsa.gov/research/tnw/tnw203/article2.shtml

6. Geist A., SciDAC Review 16 (2010) [Online]. Available: http://www.scidacreview.org

7. http://top500.org/lists/2015/06/highlights/

8. Mukhanov O.A., Energy-Efficient Single Flux Quantum Technology, IEEE Trans. Appl. Supercond. 21, 760 (2011).

9. Zhirnov V.V., Cavin R.K., Hutchby J.A., Bourianoff G.I. (2003), Limits to binary logic switch scaling — a gedanken model, Proc. IEEE, 91, 1934.

10. Holmes D.S., Ripple A.L., Mannheimer M.A. (2013), Energy-efficient superconducting computing — Power budgets and requirements, IEEE Trans. Appl. Supercond. 23, 1701610.

11. Mukhanov O.A., Kirichenko D.†, Vernik I.V.†, Filippov T.V., Kirichenko A., Webber R., Dotsenko V., Talalaevskii A., Tang J.C., Sahu A., Shevchenko P., Miller R., Kaplan S.B., Sarwana S., Gupta D. (2008), Superconductor digital-RF receiver systems, IEICE Trans. Electron., E91–C, 306.

12. Mukhanov O.A. (2011), Energy-efficient single flux quantum technology, IEEE Trans. Appl. Supercond. 21, 760.

13. Herr Q.P., Herr A.Y., Oberg O.T., Ioannedis A.G. (2011), Ultra-low-power superconductor logic, J. Appl. Phys. 109, 103903.

14. Tanaka M., Ito M., Kitayama A., Kouketsu T., Fujimaki A. (2012), 18-GHz, 4.0-aJ/bit operation of ultra-low-energy rapid single-flux-quantum shift registers, Jpn. J. Appl. Phys., Part I 51, 053102.

15. Herr A.Y., Herr Q.P., Oberg O.T., Naaman O., Przybysz Y.X., Borodulin P., Shauck S.B. (2013), An 8 bit carry lookahead adder with 150 ps latency and sub-microwatt power dissipation at 10 GHz, J. Appl. Phys. 113, 033911.

16. Kirichenko A.F., Vernik I.V., Vivalda J.A., Hunt R.T., Yohannes D.T. (2015), ERSFQ 8-bit parallel adders as a process benchmark, IEEE Trans. Appl. Supercond. 25, 1300505.

17. http://www.iarpa.gov/Programs/sso/C3/solicitation_c3.html — C3,IARPA Program.

18. Golubov A.A., Kupriyanov M. Yu., Il’ichev E. (2004), The current-phase relation in Josephson junctions, Rev. Mod. Phys. 76, 411.

19. Соловьев И. И., Кленов Н. В., Щеголев А. Е., Бакурский С. В., Панкратов А. Л., Ильичев Е. В., Куприянов М. Ю., тезисы XVIII Международного симпозиума «Нанофизика и наноэлектроника», Нижний Новгород, 10–14 марта 2014. С. 93.

20. Bakurskiy S.V., Klenov N.V., Soloviev I.I., Bol’ginov V.V., Ryazanov V.V., Vernik I.V., Mukhanov O.A., Kupriyanov M. Yu., Golubov A. A. (2013), Theoretical model of superconducting spintronic SIsFS devices, Appl. Phys. Lett. 102, 192603.

21. Goldobin E., Sickinger H., Weides M., Ruppelt N., Kohlstedt H., Kleiner R., Koelle D. (2013), Memory cell based on a Josephson junction, Appl. Phys. Lett. 102, 242602.

22. Soloviev I.I., Klenov N.V., Bakurskiy S.V., Bol’ginov V.V., Ryazanov V.V., Kupriyanov M. Yu., Golubov A. A. (2014), Josephson magnetic rotary valve, Appl. Phys. Lett. 105, 242601.

23. Ustinov A.V., Kaplunenko V. K. (2003), Rapid single-flux quantum logic using π-shifters, J. Appl. Phys. 94, 5405.

24. Khabipov M.I., Balashov D.V., Maibaum F., Zorin A.B., Oboznov V.A., Bolginov V. V., Rossolenko A.N., Ryazanov V.N. (2010), A single flux quantum circuit with a ferromagnet-based Josephson π-junction, Supercond. Sci. Technol. 23, 045032.

25. Narayana S., Semenov V.K. (2007), ISEC’07: Extended Abstracts of 11th Int. Supercond. Electron. Conf. (O-A01, Washington, DC, June 2007).

26. Mielke O., Ortlepp T., Febvre P., Uhlmann F. (2009), Reduced probability of noise introduced malfunction in RSFQ circuits by implementing intrinsic π-phase shifter, IEEE Trans. Appl. Supercond. 19, 621.

27. Wetzstein O., Ortlepp T., Stolz T., Kunert J., Meyer H.-G., Toepfer H. (2011), Comparison of RSFQ logic cells with and without phase shifting elements by means of BER measurements, IEEE Trans. Appl. Supercond. 21, 814.

28. Ortlepp T., Mielke O., Kunert J., Toepfer H. (2010), Improved operation range of digital superconductive electronics by implementing passive phase shifters, Physica C. 470, 1955.

29. Feofanov A.K., Oboznov V.A., Bol’ginov V.V., Lisenfeld J., Poletto S., Ryazanov V.V., Rossolenko A.N., Khabipov M., Balashov D., Zorin A.B., Dmitriev P.N, Koshelets V.P. and Ustinov A.V. (2010), Implementation of superconductor/ferromagnet/superconductor π-shifters in superconducting digital and quantum circuits, Nat. Phys. 6, 593.

30. Ioffe L.B., Geshkenbein V.B., Feigelman M.V., Fauchère A.L., Blatter G. (1999), Environmentally decoupled sds-wave Josephson junctions for quantum computing, Nature 398, 679.

31. Blatter G., Geshkenbein V.B., Ioffe L.B. (2011), Design aspects of superconducting-phase quantum bits, Phys. Rev. B 63, 174511.

32. Takeuchi N., Ozawa D., Yamanashi Y., Yoshikawa N. (2013), An adiabatic quantum flux parametron as an ultra-low-power logic device, Supercond. Sci. Technol. 26, 035010.

2. Квантовые симуляторы

Краткое описание технологии

Квантовый симулятор — это специально сконструированное, контролируемое квантовое устройство, поведение которого достаточно близко воспроизводит поведение интересующей нас квантовой системы, непосредственное измерение которой на эксперименте или эффективное моделирование с помощью численных расчетов на обычных компьютерах невозможно в силу ее сложности. Исследование поведения квантового симулятора в различных режимах позволяет предсказать поведение моделируемой системы и тем самым обойти вышеуказанные трудности. Примеры применения: моделирование сложных химических реакций биомолекул; сложных материалов (магнетиков, высокотемпературных сверхпроводников и тому подобное); внутриядерных процессов и так далее. Впервые подход был предложен в [1, 2, 3].

Метод квантового симулирования может быть реализован c использованием как естественных микрочастиц (например, ионов бериллия (4)), так и искусственных квантовых объектов (кубитов, квантовых битов (5, 6)). В последнем случае может быть достигнута большая гибкость в моделировании, поскольку параметры естественных структур жестко заданы. Благодаря тому, что квантовые симуляторы могут работать при существенно менее жестких ограничениях, чем универсальные квантовые компьютеры, в них могут использоваться уже разработанные и реализованные к настоящему моменту разные типы кубитов.

Одним из перспективных подходов является использование сверхпроводящих кубитов (6), где достигнут большой прогресс. Квантовые вычислительные устройства канадской компании D-WAVE SYSTEMS, которые можно рассматривать как частный случай квантового симулятора, содержат более тысячи сверхпроводящих кубитов (7).

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Энерджинет, Нейронет, Сейфнет, Хелснет, Технет.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале

TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

В мире: TRL 5–6 (D-WAVE SYSTEMS), TRL 3–4 (другие подходы и группы)

В России: TRL 3 (сверхпроводящие кубиты)

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года)

D-WAVE SYSTEMS достигнет уровня TRL 7. Другие группы (Япония — AIST/RIKEN; США — NIST, NASA, Google; UK и т. д.) достигнут уровня TRL 4–5. Россия, при немедленном вложении и концентрации сил и средств и использовании существующей экспертизы, полученной при работе с D-WAVE SYSTEMS на ранних стадиях, может достичь уровня TRL 4–5.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Ожидается, что квантовые симуляторы позволят моделировать структуры химических соединений и новых материалов гораздо точнее и быстрее, чем это могут проделать классические компьютеры с использованием наиболее совершенных численных алгоритмов. Квантовые симуляторы откроют дорогу к принципиально новым методам инженерии новых материалов. Кроме того, квантовые симуляторы могут быть использованы в различных областях науки и техники, в частности для задач оптимизации, расчетов квантовой химии и ускоренного поиска в больших базах данных. Ожидается, что квантовые симуляторы смогут моделировать динамику очень сложных многокомпонентных квантовых систем, таких как, например, новые материалы для энергетики, лекарственные средства, высокотемпературные сверхпроводники, природные материалы фотосинтеза и многих других.

Прогнозы развития технологии

Единственная компания, которая уже сейчас продает квантовые компьютеры-симуляторы, — это канадская D-Wave Systems. Их продукты были недавно закуплены компаниями Google и Lockheed-Martin, NASA, а также Лос-Аламосской национальной лабораторией США. Компания Google сообщила в конце 2015 года о выполнении ими алгоритма квантового отжига на квантовом симуляторе D-Wave Systems. По утверждению Google, для выбранной ими специально подобранной задачи выигрыш по эффективности расчета в сравнении с классическим алгоритмом неквантового отжига составил 108 раз.

Состояние в РФ

Среди новых лабораторий в России, которые уже начали активные экспериментальные исследования в этой области, несомненно, нужно отметить МИСиС (лаборатория сверхпроводящих метаматериалов под руководством проф. А. В. Устинова), МФТИ (Центр коллективного пользования и лаборатория искусственных квантовых систем под руководством проф. О. В. Астафьева), лаборатория Российского квантового центра в ИФТТ РАН (группа проф. В. В. Рязанова), НГТУ (группа проф. Е. В. Ильичева). Эти лаборатории возглавляют ученые с опытом работы в этой области в ведущих мировых центрах. Отметим, что в лаборатории А. В. Устинова в МИСиС 2013 году были проведены первые в России измерения спектров сверхпроводниковых кубитов, а в 2015 году под руководством О. В. Астафьева в МФТИ были изготовлены первые кубиты в России, тестирование которых было успешно проведено в лаборатории В. В. Рязанова в РКЦ/ИФТТ. Современный технологический центр, начинающий работы в этой области, создан по инициативе ВНИИА (Госкорпорация «Росатом») совместно с МГТУ им. Баумана. Активные теоретические исследования систем сверхпроводниковых кубитов ведет группа теоретиков Центра фундаментальных и прикладных исследований ВНИИА.

Россия может занять лидерские позиции, особенно в области разработки сверхпроводниковых квантовых симуляторов, благодаря наличию уникальной экспертизы и адекватной экспериментальной базы. Помешать мог ут дефицит кадров, недостаток финансирования для расширения экспериментальной базы и медленное реагирование на быстро развивающуюся обстановку. Можно предложить создание целевой компании или центра для разработки этого направления.

Литература

1. Feynman R. (1982), Int. J. Theor. Phys. 21, 467488.

2. Deutsch D. (1985), Proc. Roy. Soc. A 400, 97.

3. Lloyd S. (1996), Science 273, 1073.

4. Britton J.W. et al. (2012), Nature 484, 489–492.

5. Lanyon B.P. et al (2011), Science. 334, 57.

6. Paraoanu S. (2014), J. Low Temp. Phys. 175, 633.

7. King J. et al., https://arxiv.org/abs/1508.05087; see also https://en.wikipedia.org/wiki/D-Wave_Systems

3. Квантовая метрология и сенсоры

Нужно также отметить, что интерес к области сверхпроводниковой электроники не ограничивается цифровыми и квантовыми компьютерами. Сверхпроводниковые квантовые системы перспективны также в области сверхчувствительных сенсоров, усилителей с предельными (квантовыми) характеристиками, метрологии, разработки принципиально новых приборов квантовой электроники. Важность и перспективность этих направлений также подтверждается большой активностью научных групп и объемом публикаций, в том числе в самых цитируемых научных журналах.

3а. Квантовая метрология

Квантовая метрология уже активно применяется, например, в стандартах частоты-времени (в качестве периодического процесса используются собственные квантовые колебания в атомах), стандарте сопротивления (на квантовом эффекте Холла), стандарте напряжения (на сверхпроводящих джозефсоновских переходах). Квантовые устройства позволяют добиться «абсолютной» точности, более высокой по сравнению с любым классическим устройством, так как основываются на фундаментальных физических законах. Среди возможных новых применений перспективными являются также квантовые стандарты тока, которые необходимы для того чтобы замкнуть так называемый метрологический треугольник, включающий в себя стандарты сопротивления, напряжения и тока. Стандарт тока с метрологической точностью до сих пор не продемонстрирован, и так называемый эффект проскальзывания фазы в сверхпроводниковых нанопроволочках является перспективным для его реализации. Этот эффект, предсказанный теоретически в 2006 году, был впервые продемонстрирован экспериментально в 2012 году.

3б. Квантовые сенсоры и квантовая электроника на чипе

Сверхпроводниковые квантовые системы представляют собой полностью контролируемые квантовые устройства, которые также называются искусственными атомами. Поскольку такие системы являются электрическими цепями нанометрового размера, на их основе можно делать приборы квантовой электроники, управляемые электрическими сигналами. Среди возможных перспективных приборов можно выделить следующие:

• приборы квантовой оптики и квантовой электроники на чипе на основе искусственных атомов;

• компактные (на чипе) источники микроволнового излучения;

• усилители с предельными шумовыми характеристиками;

• детекторы фотонов в микроволновом диапазоне.

К настоящему времени уже продемонстрирован ряд фундаментальных эффектов на чипе, ранее недостижимых, среди них:

• лазерный эффект на одиночном искусственном атоме;

• резонансная флуоресценция на одиночном искусственном атоме;

• квантовый усилитель на одиночном искусственном атоме;

• индуцированная прозрачность на одиночном искусственном атоме;

• источник одиночных фотонов по требованию.

Все это закладывает базу для дальнейшей построения в недалеком будущем принципиально новых приборов квантовой электроники на чипе.

В России в области технологий цифровой и квантовой сверхпроводниковой электроники ведутся успешные фундаментальные и прикладные исследования в МГУ, МФТИ, МИСиС, ИФТТ РАН, Российском квантовом центре. В рамках экспериментальных и теоретических исследований найден целый ряд перспективных фундаментальных и технических решений, обеспечивающих надежный фундамент для начинающегося перехода в стадию конструкторских разработок с опорой на отечественное производство.

Терагерцовые системы визуализации и сенсоры

Краткое описание технологии

Терагерцовый (ТГц) частотный диапазон (0,1 ТГц — 3 ТГц) является последним технологически и коммерчески неосвоенным диапазоном в шкале электромагнитных волн. Вследствие этого терагерцовый частотный диапазон в мировой литературе иногда даже называется terahertz gap. Вместе с тем, хорошо известно, что именно этот диапазон частот имеет замечательные перспективы для многих приложений. ТГц-излучение обладает тремя уникальными свойствами, которые стимулируют развитие всей терагерцовой индустрии. Основным преимуществом терагерцовых волн (субтерагерцового частотного диапазона 0,1 ТГц — 0,3 ТГц) является то, что множество материалов, которые блокируют видимый и ИК-свет, являются для них прозрачными.

При этом по сравнению с СВЧ-излучением в терагерцовом частотном диапазоне возможно получить хорошее пространственное разрешение для построения качественного изображения. Вторым уникальным свойством ТГц-излучения является его безопасность для биологических объектов. В отличие от рентгена (X-лучей), терагерцовые волны не обладают ионизирующим воздействием. Кроме того, многие химические вещества имеют характеристические спектральные линии в дальнем терагерцовом диапазоне (1–3 ТГц), что дает уникальную информацию об их строении и позволяет проводить химический анализ.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

В настоящее время прослеживается пять направлений применения технологии ТГц-систем визуализации.

• Сейфнет, Фуднет. Неразрушающий анализ внутренней структуры объектов (контроль качества продукции). ТГц-камеры позволяют увидеть внутреннее содержимое запечатанных коробок или пищевой продукции в различных оболочках.

• Сейфнет. В системах безопасности для сканирования людей и багажа. Здесь в основном используется то, что в отличие от рентгеновского, ТГц изучение не наносит вреда организму. ТГц-сканеры позволяют обнаружить с расстояния в несколько метров спрятанные под одеждой человека металлические, керамические, пластиковые и др. предметы.

• Маринет, Аэронет, Автонет, Сейфнет. Построение высокочастотных беспроводных телекоммуникационных систем нового поколения (до 100 Гбит / с). Данное применение сулит большие перспективы для высокоскоростной передачи информации между электронными устройствами, построения беспроводных локальных (Wireless local area network, WLAN) и персональных (Wireless personal area network, WPAN) сетей нового поколения, а также создания абсолютно защищенных направленных каналов беспроводной связи.

• Хелснет. ТГц-томография в медицине позволяет проводить анализ верхних слоев тела — кожи, сосудов, суставов, мышц. Известны положительные результаты применения ТГц-томографии для обнаружения на ранних стадиях рака кожи и груди. Также интерес представляет визуализация состояния ран под слоями гипса / бинта.

• Научные приложения ТГц-излучения включают в себя спектроскопию длинноволновых колебаний решеток кристаллов, изгибных колебаний молекул. Частоты мягких мод в сегнетоэлектриках и частоты, соответствующие энергии щелей в сверхпроводниках, также находятся в ТГц-диапазоне. Терагерцовый частотный диапазон является удобным для создания и изучения метаматериалов и плазмонных эффектов.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

В настоящее время в мире существует несколько компаний, которые производят коммерческие решения терагерцовых систем визуализации.

Ниже приводится их сравнительный анализ в терминах TRL (Technology readiness level).

TRL 7

(NEC, Japan) терагерцовая болометрическая камера на частотный диапазон 0,5 ТГц — 3 ТГц.

(INO National Optics Institute, Canada) терагерцовая болометрическая камера на частотный диапазон 0,5 ТГц — 3 ТГц.

(TeraSense, USA-Russia) полупроводниковые камеры и генераторы на частотный диапазон 0,1 ТГц — 1 ТГц.

TRL 6

(Traycer, USA) терагерцовая линейная камера 0,1 ТГц — 1 ТГц.

(TicWave, Germany) терагерцовые CMOS-камеры 0,3 ТГц — 1,3 ТГц.

TRL 5

(Институт физики микроструктур РАН, Россия) прототипы матричных приемников терагерцового излучения.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Можно выделить две области, где уже имеется реальный опыт использования терагерцовых систем в мировой практике. Первая область включает в себя скоростные конвейерные системы ТГц-визуализации для почты (конверты, коробки, бандероли). Вторая область включает в себя идентификацию химических веществ по характерным особенностям их терагерцового спектра в портативных рамановских спектрометрах.

Прогнозы развития технологии на среднесрочную (2020–2025 годы) и дальнесрочную (2030–2035 годы) перспективы.

Современные темпы развития терагерцовых технологий визуализации и детектирования позволяют предположить, что в среднесрочной перспективе (2020–2025) ТГц-системы будут успешно интегрированы в большинство производств и технологических циклов. Объем рынка терагерцовых устройств на этой стадии можно оценить примерно в 5 млрд $.

В дальнесрочной перспективе (2030–2035) ТГц-системы выйдут на массовый рынок. По аналогии с современным рынком СВЧ-устройств и компонентов объем ТГц-рынка в дальнесрочной перспективе можно оценить примерно в 10 трлн $.

Состояние в РФ

Россия является одной из передовых стран по развитию и освоению терагерцовых технологий. В России активно работает целый ряд всемирно известных в ТГц индустрии компаний: ООО «Терасенс Девелопмент Лабз» (производство дешевых и компактных терагерцовых камер и генераторов). АО «НПП „Исток“ им. Шокина» (производство электровакуумных терагерцовых источников). ООО «Тидекс» (производство терагерцовых оптических компонент). ELVA-1 г. Санкт-Петербург (производство различных терагерцовых генераторов и смесителей). ООО «Гиком» (производство мощных электровакуумных терагерцовых источников). ООО «Сконтел» (изготовление низкотемпературных приемников, основанных на тонкопленочных сверхпроводниковых наноструктурах). Также в России во многих научных лабораториях ведется активная исследовательская деятельность.

Литература

1. Zhang X.C., Xu J. (2010), Introduction to THz Wave Photonics, Springer, London.

2. TEMATYS, Terahertz Components and Systems: Technology and Market trend UPDATE 2016 (tematys.fr).

3. ВСС Research, Terahertz Radiation Systems: Technologies and Global Markets (2015).

Дистанционное зондирование сельскохозяйственных полей на основе активной флуоресценции

Краткое описание технологии

Измерение связанной с фотосинтезом флуоресценции хлорофилла является широко используемым подходом к оценке продуктивности и устойчивости растений (Maxwell, Johnson, 2000; Murchie, Lawson, 2013; PorcarCastell et al., 2014). Методы регистрации флуоресценции могут быть разделены на пассивные, при которых флуоресценция возбуждается солнечным светом, и активные, при которых флуоресценция индуцируется искусственным светом заданной интенсивности, длительности и длины волны (Porcar-Castell et al., 2014).

В сельском хозяйстве особое значение имеют методы дистанционного мониторинга состояния полей. В частности, активно развиваются системы дистанционного измерения флуоресценции хлорофилла с аэрокосмических измерительных платформ (спутники, самолеты, беспилотные летательные аппараты) (Meroni et al., 2009; Porcar-Castell et al., 2014). Такие системы, регистрирующие пассивную флуоресценцию, характеризуются масштабностью и быстротой получения данных (Meroni et al., 2009; Murchie, Lawson, 2013; Porcar-Castell et al., 2014), что, однако, сочетается с относительно низкой информативностью. Так, метод не позволяет однозначно оценить эффективность потребления света растениями, выявить повреждение растительных организмов при действии неблагоприятных факторов среды и зарегистрировать формирование адаптивного ответа в этих условиях. Кроме того, значения индуцированной солнечным светом флуоресценции очень существенно зависят от состояния среды между исследуемым объектом и измеряющей платформой (Porcar-Castell et al., 2014), что также затрудняет их анализ. Активная регистрация флуоресценции хлорофилла является значительно более информативным методом и позволяет оценить все эти показатели.

В основе активной флуоресценции лежит периодическое возбуждение хлорофилла вспышками света различной интенсивности и длины волны с последующей ее регистрацией (Maxwell, Johnson, 2000). Благодаря использованию относительных показателей, точность такого метода слабо зависит от состояния среды. Метод активной флуоресценции широко используется для изучения фотосинтеза растений в лабораторных условиях, однако существующие на данный момент измерительные системы не предназначены для дистанционного мониторинга состояния сельскохозяйственных растений.

В рамках разрабатываемой технологии в качестве мобильной платформы будет использован беспилотный летательный аппарат (квадрокоптер), на который будет помещена система для регистрации активной флуоресценции. Использование квадрокоптера в качестве мобильной платформы имеет такие преимущества, как быстрота мониторинга, возможность формирования заданной траектории сканирования, точная регуляция расстояния до растительного покрова. В то же время разработка подобной системы требует решения ряда технических задач. В первую очередь, это создание локализованной на мобильной платформе системы освещения, обеспечивающей действие света заданной интенсивности и длины волны на растения. Другой задачей является создание системы регистрации флуоресценции, которая также будет локализована на летательном аппарате и будет обладать достаточной чувствительностью. Отдельной задачей является разработка программного обеспечения, координирующего работу системы мониторинга флуоресценции и перемещения беспилотного летающего аппарата, осуществляющего первичную обработку получаемых данных и их более детальный анализ, на основании математической модели фотосинтетических процессов.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Дистанционное зондирование сельскохозяйственных полей на основе активной флуоресценции является важной составляющей FoodNet. Предлагаемая технология релятивна двум ключевым сегментам рынка — «Точное земледелие» и «Современная селекция».

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level).

Одним из перспективных подходов для сплошной (площадной) оценки состояния растений является комплекс средств и методов дистанционного зондирования. Широко применяются методы, использующие спектральный анализ и измеряющие различия в отражении и абсорбции солнечного света. Используются различные подходы, в частности, определение вегетационного индекса (NDVI), основанного на анализе спектральных полос поглощения в красной и дальнекрасной областях спектра. В качестве платформ преимущественно используются космические спутники, а также пилотируемые или беспилотные летательные аппараты. В частности, в России функционирует сервис ВЕГА-РRO — проект Института космических исследований Российской академии наук — ИКИ РАН, который предоставляет спутниковые данные по NDVI. Также представлены фирмы, использующие беспилотные летательные аппараты (БПЛА), в частности, компания ПРОМаэро (Самара). Дистанционный мониторинг с использованием регистрации NDVI находится на уровне TRL 9.

Для дистанционного зондирования также используется альтернативный подход, основанный на регистрации пассивной флуоресценции хлорофилла, индуцированной солнечным светом (SIF — Solarinduced fluorescence). Метод используется в сочетании с управляемыми и беспилотными летательными аппаратами (уровень технологии TRL 8–9). Европейским космическим агентством в 2015 году был запланирован запуск космического спутника для регистрации SIF.

Описанные подходы характеризуются относительно низкой информативностью в сравнении с предлагаемой активной регистрацией флуоресценции. Технология дистанционного зондирования, основанная на активной регистрации флуоресценции, находится на уровне TRL 2–4. В частности, реализуется исследовательский проект CALSIF (CAnopy Laser and Sun Induced Fluorescence) (Франция), направленный на разработку подхода, сочетающего активную и пассивную регистрацию флуоресценции.

Прогнозы развития технологии

Европейское космическое агентство планирует до 2022 года запустить спутник для регистрации SIF с целью картирования состояния мировой растительности. Предполагается, что системы регистрации активной флуоресценции с использованием БПЛА будут созданы до 2025 года.

В дальнесрочной перспективе будут созданы интегрированные разномасштабные системы оценки состояния сельскохозяйственных полей, включающие космические спутники и БПЛА. Данные, получаемые системой, будут комплексно анализироваться, и на их основе будут приниматься оптимальные решения аграрными предприятиями.

Состояние в РФ

Основными потребителями разрабатываемой технологии являются аграрные предприятия, реализующие методы точного земледелия, и семеноводческие хозяйства. Технология будет иметь большое значение для аграрных предприятий, локализованных в зоне рискованного земледелия, так как быстрый и точный мониторинг состояния растений будет иметь ключевое значение для выбора оптимальных методов защиты растений с целью сохранения урожая.

Литература

1. Maxwell K., Johnson G.N. (2000), Chlorophyll fluorescence — a practical guide. J. Exp. Bot. 51, рр. 659–668.

2. Porcar-Castell A., Tyystjärvi E., Atherton J., van der Tol C., Flexas J., Pfündel E.E., Moreno J., Frankenberg C., Berry J.A. (2014), Linking chlorophyll a fluorescence to photosynthesis for remote sensing applications: mechanisms and challenges. J. Exp. Bot. 65:4065—4095.

3. Murchie E.H., Lawson T. (2013), Chlorophyll fluorescence analysis: a guide to good practice and understanding some new applications. J. Exp. Bot. 64: 3983—3998.

4. Meroni M., Rossini M., Guanter L., Alonso L., Rascher U., Colombo R, Moreno J. (2009), Remote sensing of solar-induced chlorophyll fluorescence: Review of methods and applications. Remote Sensing of Environment 113: 2037–2051.

Селективная молекулярная сенсорика

Краткое описание технологии

Разнообразные современные методы оптической спектроскопии (спектроскопия поглощения, автофлуоресцентная спектроскопия, спектроскопия рассеяния света, спектроскопия комбинационного рассеяния) позволяют детектировать естественный химический и молекулярный состав материалов, клеток, тканей. Для увеличения молекулярной чувствительности спектральных методик применяются различные методы — в частности, связанные с использованием плазмонов в металлах.

Метод гигантского комбинационного рассеяния (в зарубежной литературе SERS, Surface Enhanced Raman Scattering) использует эффект гигантского усиления сигнала рассеяния вблизи металлических наночастиц, поддерживающих коллективные осциляции электронов, так называемые плазмоны, или плазмонные моды. Возбуждение резонансных плазмонных мод локализует электромагнитное излучение на масштабах существенно меньших, чем длина волны света, создавая локально большие поля и увеличивая на много порядков молекулярную чувствительность спектральных методов (см. Приложение). Измеряемый при этом усиленный спектр комбинационного рассеяния дает прямую информацию о химическом и молекулярном составе исследуемого вещества. Современные SERS-методики претендуют на достижение чувствительности вплоть до отдельной молекулы. То есть в пределе SERS-методика теоретически потенциально способна детектировать одиночную молекулу на поверхности и точно (по спектру рассеяния) определить ее структуру.

Другим методом сверхчувствительной молекулярной сенсорики, использующим коллективные моды электронов благородных металлов (плазмоны), является метод поверхностного плазмонного резонанса (ППР) — см. Приложение. В методике реализуется детектирование тонких (порядка монослоя) молекулярных слоев, селективно адсорбированных на поверхность металла. Молекулярная селективность обеспечивается предварительной химической активацией поверхности металла, обеспечивающей адсорбцию на поверхности строго определенных молекул. В частности, биомедицинские сенсоры обладают селективностью благодаря лиганд-рецептор взаимодействию или реакции гибридизации ДНК.

Наиболее перспективная технология молекулярных сенсоров предполагает, во-первых, объединение подходов ППР и SERS и, во-вторых, соединение источника поверхностных плазмонов и границы метал/диэлектрик на одном кристалле. Второй подход предлагает использование нанорешетки вместо призмы Кретчмана для возбуждения ППР и не требует измерения угловой зависимости для детектирования малых изменений показателя преломления. Излучение, падающее на поверхность металлических нанорешеток, очень чувствительно к локальным изменениям показателя преломления в непосредственной близости от металлической поверхности нанорешетки.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Находит применение во всех направлениях, где необходима селективная молекулярная сенсорика. В частности:

Нейронет: новые органы чувств; дистанционный мониторинг пациентов; мобильные биометрические системы и др.

Хелснет: анализ выдыхаемого воздуха; химический анализ крови и других биологических жидкостей; детектирование раковых клеток; контроль состава и подлинности лекарственных аппаратов и др.

Фуднет: детектирование малых концентраций вредных примесей.

Сейфнет: сверхчувс твительное детек тирование и идентификация наркотиков, взрывчатых и отравляющих веществ; криминалистическая экспертиза и др.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Технология селективного молекулярного детектирования на основе стандартного ППР широко используется в биомедицинских исследованиях (TRL 8–9).

Технология SERS с определением молекулярного состава находится, в целом, в стадии TRL 5–6. Проблема изготовления самих SERS-чипов (подложек) с высоким коэффициентом усиления сигнала практически решена (TRL 8–9). Основным ограничением практического применения SERS являются не подложки, а методики подготовки биологического образца к SERS-измерениям, статистическая воспроизводимость и правильная интерпретация данных, разработка протоколов измерений и анализа данных для решения конкретных задач.

Технология комбинирования ППР с микроканалами (микрофлюидика) на размере чипа имеет ТРЛ-5.

Б. В ближайшие 3–5 лет ожидается постепенное развитие методик и протоколов использования ППР и SERS сенсоров для решения конкретных задач и, соответственно, проникновение технологий во всевозможные области медицинской диагностики, биологических исследований, криминалистики и др.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Хорошим примером является in vivo функционирование в течение 12 дней SERS-сенсора глюкозы, который сохранял свою эффективность в течение 17 дней после имплантации. [Ma K., Yuen J.M., Shah N.C., Walsh J.T. Jr., Glucksberg M.R., Van Duyne R.P.: In vivo, transcutaneous glucose sensing using surface-enhanced spatially offset Raman spectroscopy: multiple rats, improved hypoglycemic accuracy. Low incident power, and continuous monitoring for greater than 17 days. Anal Chem 2011, 83:9146—9152]. Показана возможность получения сигнала от SERS платформ через 3–8 мм костной ткани. Этот результат, в частности, имеет хорошие перспективы применения имплантированных систем для изучения биохимических реакций, протекающих в мозге [Sharma B., Ma K., Glucksberg M.R., Van Duyne R.P.: Seeing through bone with surface-enhanced spatially offset Raman spectroscopy. J Am Chem Soc 2013, 135:17290—17293].

Прогнозы развития технологии

В целом объем рынка биосенсоров в 2015 году должен составить 15 млрд долларов [2.35]. Размер рынка медицинской лазерной техники в 2011 году составлял 1117 млн долларов в год, причем доля РФ составляла 2,1%, прогноз размера рынка на 2016 год составляет 1737 млн долларов, и доля РФ ожидается в размере 3,2% [BCC-market research report «Global Markets for Laser Systems, Components and Materials». 2012 г.]. Ежегодный прирост рынка составляет примерно 9%. Более 90% оборудования, используемого в России, произведено за рубежом.

Состояние в РФ

В России традиционно хорошо развиты теоретические и экспериментальные исследования плазмонных материалов и сенсорики на их базе (ФИАН, ИТПЭ, СГУ, МГУ, Сколтех, МФТИ, ИБФРМ РАН, ИПТМУ РАН и др.). Исследования на протяжении долгого времени носили главным образом фундаментальный характер (TRL 3–4). В последние несколько лет на базе институтов образовались стартап-компании (в частности, Enspectr — коммерческий продукт, SERS-подложки, успешно реализуемые на мировом рынке). Фондом перспективных исследований инициирован и поддерживается (ВНИИА, ФИАН) крупный проект по разработке и реализации (создается технология производства) различных типов ППР-сенсоров для практических применений. Можно с уверенностью утверждать, что в РФ на базе имеющегося задела возможна разработка молекулярных сенсоров с характеристиками, как минимум, не уступающими лучшим мировым.

Кроме того, учитывая относительную (по сравнению с Европейским союзом и США) юридическую и практическую доступность в РФ проведения клинических исследований совместно с медицинскими учреждениями, потенциально возможны разработка и внедрение новых поколений биологических сенсоров для медицинских применений темпами, опережающими мировые.

Литература

1. Tepanov A.A. (2015), Ag electrode modified with polyhexamethylene biguanide stabilized silver nanoparticles: a new type of SERS substrates for detection of enzymatically generated thiocholine / A.A. Tepanov, N.L. Nechaeva, T.A. Prokopkina, A.A. Kudrinskiy, I.N. Kurochkin, G.V. Lisichkin. Materials Science and Engineering. Vol. 98, №1, pp. 012002.

2. Khlebtsov B.N. (2015), Gold Nanoisland Films as Reproducible SERS Substrates for Highly Sensitive Detection of Fungicides / B.N. Khlebtsov, V.A. Khanadeev, E.V. Panfilova, D.N. Bratashov, N.G. Khlebtsov. ACS Appl. Mater. Interfaces. Vol. 7, №12, pp. 6518–6529.

3. Khlebtsov B.N. (2013), Analytical and Theranostic Applications of Gold Nanoparticles and Multifunctional Nanocomposites / N. Khlebtsov, V. Bogatyrev, L. Dykman, B. Khlebtsov, S. Staroverov, A. Shirokov, L. Matora, V. Khanadeev, T. Pylaev, G. Terentyuk, N. Tsyganova. Theranostics. Т. 3. №3, pp. 167–180.

4. Severyukhina A.N. (2015), Nanoplasmonic Chitosan Nanofibers as Effective SERS Substrate for Detection of Small Molecules / A.N. Severyukhina, B.V. Parakhonskiy, E.S. Prikhozhdenko, D.A. Gorin, G.B. Sukhorukov, H. Möhwald, A.M. Yashchenok. ACS Appl. Mater. Interfaces. №7, pp. 15466−15473.

5. Stetciura I.Y. (2014), Nanoencapsulated and microencapsulated SERS platforms for biomedical analysis / I.Y. Stetciura, A.V. Markin, D.N. Bratashov, G.B. Sukhorukov, D.A. Gorin. Current Opinion in Pharmacology. №18, pp. 149–158.

6. Drachev V.P. (2014), Surface-Enhanced Raman Difference between Human Insulin and Insulin Lispro Detected with Adaptive Nanostructures / V.P. Drachev, M.D. Thoreson, E.N. Khaliullin, V.J. Davisson, V.M. Shalaev. J.Physical Chemistry. №108, pp. 18046–18052.

7. Drachev V.P. (2005), Adaptive Silver Films for Detection of Antibody-Antigen Binding / V.P. Drachev, V. Nashine, M.D. Thoreson, D. Ben-Amotz, V.J. Davisson, V.M. Shalaev. Langmuir. №21, pp. 8368–8373.

8. Drachev V.P. (2005), Surface-enhanced Raman scattering of biomolecules with adaptive nanostructures / V.P. Drachev, V.C. Nashine, M.D. Thoreson, D. Ben-Amotz, V.J. Davisson, V.M. Shalaev. J. of Raman Spectroscopy. №36, special issue on SERS, pp. 648–656.

Приложение

В методике гигантского комбинационного рассеяния используется эффект локализации света в нанометровых областях в непосредственной близости от металлических наночастиц при генерации в них локализованных плазмонов.

Значимость идеи локализации света проще всего объяснить, рассмотрев плазмонный резонатор с модовым объемом VM. Взаимодействие света с молекулами в таких нанорезонаторах значительно усиливает оптический отклик. Разумеется, интенсивность такого взаимодействия в плазмонных резонаторах снижается за счет оптических потерь, которые могут сократить время жизни фотона в подобной полости. Для количественного описания времени жизни фотона зачастую используют показатель добротности резонатора Q. Эффективность многих оптических процессов находится в степенной зависимости от отношения Q/VM. Хотя для наноразмерных металлических резонаторов характерны умеренные значения Q (обычно между 10 и 1000), значения VM у них могут оказаться столь малыми, что по эффективности процессов эти полости заметно превосходят полости в диэлектриках, имеющие на несколько порядков более высокие значения Q. Малым размерам и низким значениям Q у плазмонных структур сопутствуют сверхвысокая скорость процессов (<100 фемтосекунд) и широкий диапазон оптического отклика.

Методика поверхностного плазмонного резонанса (ППР). Световая волна резонансной частоты может распространяться вдоль границы металла и диэлектрика в условиях сильного взаимодействия с коллективными осцилляциями свободных электронов металла. Это взаимодействие приводит к сильному уменьшению интенсивности отраженной световой волны в очень узком диапазоне углов падения. Узкий диапазон углов падения и частот задает условие плазмонного резонанса и является наиболее чувствительным к изменению показателя преломления в тончайшем слое на границе металла и диэлектрика. Именно эта сверхчувствительность ППР используется для измерения малых изменений показателя преломления, вызванных биохимическими реакциями.

3D-биопринтинг

Краткое описание технологии

Технология 3D-биопринтинга основана на использовании действия импульсного лазерного излучения для создания клеточных структур из набора отдельных клеток путем управления их взаимным расположением.

Применимость технологии к конкретным задачам рыночных дорожных карт

Ожидается, что данная технология будет наиболее востребованной в проекте «Хелсинет», особенно в части регенеративной медицины для создания имплантов, а также тканей с кровеносными сосудами, и в дальнесрочной перспективе — искусственных органов. Совмещение лазерной технологии создания каркасов для роста клеток и имплантов с биосенсорными системами (системы и устройства по сбору и анализу био-данных) позволит реализовать концепцию «умного» импланта, т.е. собирать информацию о состоянии границы «имплант — живая ткань» и дистанционно с помощью внешних воздействий корректировать состояние данного интерфейса. Кроме того, данная технология может быть использована для нахождения терапевтических мишеней для профилактики возрастных патологических изменений и процессов. Важным применением данных технологий являются доклинические исследования.

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время данные технологии и в мире, и в России находятся на уровне TRL 5 и TRL 6.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года). Эта область интенсивно развивается и за три года дойдет до уровня TRL 7.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

В 2015 году заметно увеличилось число групп, исследования которых направлены на биопринтинг имплантов, органов и реконструкцию биотканей. В качестве примера, сотрудники университета Хериот-Ватт Шотландии создали 3D-биопринтер, способный осуществлять принтинг плюрипотентных стволовых клеток, которые могут применяться для тестирования лекарств.

Другой пример достижения заместительной хирургии связан с недавно успешно завершенной операцией по трансплантации мыши щитовидной железы, выращенной с помощью 3D-биопринтинга для лечения гипотиреоидизма. В настоящее время Владимир Миронов является научным руководителем лаборатории биотехнологических исследований «3D Bioprinting Solutions» в Москве, в которой была проведена первая успешная трансплантация напечатанной на 3D-биопринтере щитовидной железы на мышах. Согласно информации, размещенной на сайте фирмы, щитовидная железа мышей перед трансплантацией была разрушена радиоактивным йодом. Операция прошла успешно, и как результат операции, железа оказалась полностью функциональной. Биопечать может в будущем предложить новые подходы к лечению миллионов людей с нарушениями щитовидной железы. По статистике, только в России и только от онкозаболеваний щитовидной железы ежегодно страдают до 5 тысяч человек. В мире же более 665 миллионов человек имеют патологии этого органа. Если результаты доклинических исследований будут обнадеживающими, компания намеревается начать тестирование на людях в течение следующих двух лет [http://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/3d-bioprinting-market].

Повысить эффективность и качество печати могут помочь технологии 3D-лазерного принтинга. Проф. Борис Чичков одним из первых в мире предложил и реализовал технологию лазерной печати клеток и тканей [http://www.lzh.de/en/profiles/boris-chichkov], и несмотря на большое количество трудностей, не вызывает сомнений, что данная технология будет использоваться для заместительной терапии, в косметологии, а в долгосрочной перспективе — и для трансплантационной медицины. Огромное количество ресурсов было потрачено на нахождение оптимальной мощности и длительности импульса для реализации безопасного перемещения клетки или капсул (содержащей несколько инкапсулированных клеток-сфероид), для последующего применения [1–5].

https://3dprint.com/403/gartner-report-suggests-that-3d-printing-and-medicine-are-about-to-change-the-world/

Сейчас уже существует две компании Organova в США и Regenovo в Китае, которые имеют машины, способные печатать трехмерные структуры клетками, как животных, так и человека. Organova обещает в конце года создать с помощью технологий 3D-принтинга печень человека. Эта технология прогрессирует очень быстро, и это происходит, несмотря на интенсивные моральные и этические споры. Одной из тем оживленных споров является возможность использования клеток животных для печати человеческих органов. Большие ожидания от применения 3D-принтинга характерны также для рынка протезирования. Уже к настоящему времени получены 3D напечатанные конечности и лицевые структуры. С развитием рынка ожидается их интеграция с различными терапевтическими системами.

Прогнозы развития технологии

Оценка глобального рынка 3D-принтинга соответствует 487 млн долларов в 2014 года, причем ожидается непрерывный рост данного рынка, который связан увеличением среднего возраста населения высокоразвитых стран и ростом хронических заболеваний. Оба перечисленных фактора обеспечивают увеличение потребности в донорских органах. В среднесрочной перспективе технологии будут играть, несомненно, важную роль в заместительной терапии, особенно при лечении ожогов, а также при лечении кожных заболеваний, при клеточной терапии и репродуктивной медицине.

Комбинация технологии лазерного принтинга с достижениями молекулярной биологии, использование стволовых клеток и так далее позволяют в дальнесрочной перспективе ожидать создания искусственных органов и, как следствие, применения данной технологии в трансляционной медицине.

Состояние в РФ

Есть хорошие перспективы занять лидерские позиции на мировом рынке. Серьезный научный задел есть в ИПЛИТ в лаборатории под руководством В. Баграташвили и Б. Чичкова.

Какие барьеры могут этому помешать?

Основные трудности при решении задач связаны:

• с созданием эффективных каркасов для тканевого инжиниринга, которые должны обеспечивать оптимальные условия для роста клеток с одновременной управляемостью топологии ткани с помощью фотонных технологий;

• с обеспечением дистанционного мониторинга процессов метаболизма с помощью фотонных технологий при выращивании тканей и в перспективе органов;

• с реализацией пространственного перемещения клеток и их группирования в ткани с помощью фотонных технологий (например, аналог лазерной печати);

• с печатанием кровеносных сосудов.

Существуют этические и моральные вопросы, связанные с использованием клеточных технологий.

Что требуется для их преодоления?

Необходимо обеспечить устойчивое финансирование новых разработок, используя уникальную ситуацию научного приоритета российских ученых в этом направлении, причем необходимо реализовать не только развитие технологий принтинга тканей и органов, в том числе используя достижения фотоники и биофотоники, но и развитие методов получения каркасов с дистанционно управляемыми свойствами и инкорпорированными сенсорными системами для управления ростом тканей и органов.

Какие инфраструктурные проекты (отраслевой значимости) можно предложить, чтобы решить эти проблемы?

Организация большого проекта, который бы концентрировал усилия специалистов в области фотонных технологий, создания биодеградируемых каркасов с функциями биореакторов для ижиниринга тканей, молекулярной биологии, биофизики и биофотоники.

Разработка и совершенствование законодательства в сфере клеточных технологий.

Литература

1. Michael S., Sorg H., Peck C.-T., Koch L., Deiwick A., Chichkov B., Vogt P., Reimers K. (2013), Tissue Engineered Skin Substitutes Created by Laser-Assisted Bioprinting Form Skin-Like Structures in the Dorsal Skin Fold Chamber in Mice. PLoS ONE 3 (8), e57741.

2. Koch L., Grüne M., Unger C., Chichkov B. (2013), Laser Assisted Cell Printing. Current Pharmaceutical Biotechnology 1 (14), pp. 91–97.

3. Reich U., Fadeeva E., Warnecke A., Paasche G., Müller P., Chichkov B., Stöver T., Lenarz T., Reuter G. (2012), Directing neuronal cell growth on implant material surfaces by microstructuring. Journal of Biomedical Materials Research Part B — Applied Biomaterials 4 (100 B), pp. 940–947.

4. Aliuos P., Fadeeva E., Badar M., Winkel A., Müller P., Warnecke A., Chichkov B., Lenarz T., Reich U., Reuter G. (2012), Evaluation of single-cell force spectroscopy and fluorescence microscopy to determine cell interactions with femtosecond-laser microstructured titanium surfaces. Journal of Biomedical Materials Research Part A 4 (101A), pp. 981–990.

5. Kiyan Y., Limbourg A., Kiyan R., Tkachuk S., Limbourg F., Ovsianikov A., Chichkov B., Haller H., Dumler I. (2012), Urokinase Receptor Associates With Myocardin to Control Vascular Smooth Muscle Cells Phenotype in Vascular Disease. Arteriosclerosis, thrombosis, and vascular biology 1 (32), pp. 110–122.

6. Koch L., Deiwick A., Schlie S., Michael S., Grüne M., Coger V., Zychlinski D., Schambach A., Reimers K., Vogt P., Chichkov B. (2012), Skin tissue generation by laser cell printing. Biotechnology and Bioengineering 7 (109), pp. 1855–1863.

Оптическая биомедицинская визуализация

Краткое описание технологии

Традиционные методы визуализации биологических тканей, такие как ультразвуковые, рентгеновские и магнитно-резонансные, в ряде случаев не позволяют обеспечить достаточную диагностическую эффективность проводимого клинического исследования. В настоящее время огромное внимание уделяется разработке оптических технологий визуализации биотканей, обладающих неоспоримыми преимуществами — отсутствием ионизирующего излучения, компактностью, высоким пространственным разрешением, высоким контрастом и скоростью получаемых изображений и относительной дешевизной элементной базы.

Наиболее перспективными оптическими технологиями, разрабатываемыми для клинической диагностики, являются оптическая когерентная томография (ОКТ — получение высокоразрешающих изображений тканей глазного яблока, кожи, слизистых и серозных оболочек внутренних органов), оптическая диффузионная спектроскопия (ОДС позволяет определять компонентный состав биоткани, основными приложениями являются диагностика заболеваний молочной железы и функциональной активности головного мозга), флуоресцентная микрои макроскопия (ФМ обладает рекордной чувствительностью благодаря использованию эндогенных и экзогенных фуорофоров в качестве контраста получения изображения), оптоакустическая визуализация (ОА, сочетающая преимущества акустических и оптических методов исследования биотканей, позволяет визуализировать структуру сосудистой сети, лимфоузлы и др.).

Состояние технологии в мире (в том числе по шкале TRL — Technology Readiness Level)

А. В настоящее время

Оптические технологии для биомедицинской визуализации имеют разный уровень TRL в зависимости от самой технологи и клинического приложения, а также в мире и в РФ.

Так, например, технология ОКТ для диагностики сетчатки глаза в мире вышла на 9-й уровень согласно указанной классификации. ОКТ-системами компании Optovue (США), Zeiss (Германия), Topcon (Нидерланды) и др. снабжены многие офтальмологические клиники мира, а процедура ОКТ-диагностики сетчатки входит в стандарты обследования пациентов в США. Другие приложения ОКТ (например, эндоскопические) находятся ближе к 6–7-му уровню TRL из-за отсутствия коммерчески доступных приборов.

ОДС для изучения функциональной активности головного мозга, как и для диагностики заболеваний молочной железы, по степени проработки находится на 6–7-м уровне — существует несколько коммерчески доступных систем (Hamamatsu, Shimadzu и др.), однако широкого применения данная технология пока не нашла. Примерно такой же уровень TRL у оптоакустической визуализации. Например, аппарат для ОА диагностики молочной железы TomoWave (США) также пока не нашел широкого клинического применения, а использование ОА-приборов Visual Sonics (Канада) и iThera Medical (Германия) пока в основном ограничивается доклиническими исследованиями. Аналогично обстоит ситуация с флуоресцентными многофотонными микроскопами компании JenLab (Германия).

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года) По мере накопления клинического материала и совершенствования приборной базы данные технологии будут более уверенно проникать на мировой рынок и входить в стандарты обследования. Ожидается, что в ближайшие 1–3 года ряд оптических технологий увеличит свой уровень TRL.

Состояние в РФ

Ряд оптических технологий для биомедицинской визуализации развивается в РФ. В частности, существует коммерчески доступная ОКТ-система широкого назначения (ООО «БиоМедТех»), прорабатываются коммерческие офтальмологическая и эндоскопическая ОКТ-системы (ИПФ РАН совместно с ПАО КМЗ и ОАО ЛОМО). Существуют коммерчески доступные системы для флуоресцентной макроскопической визуализации с использованием фотосенсибилизаторов (ООО «БИОСПЕК», ООО «Аткус»), однако широкого клинического применения эти приборы пока не нашли. Несмотря на существенный научно-технический задел по данным направлениям (так, например, ОКТ развивается в РФ с 1995 года), отсутствие целевого финансирования на разработки и внедрение в производство, отсутствие отечественной элементной базы (практически все комплектующие поставляются из-за рубежа) затрудняют коммерциализацию данных разработок в РФ.

Развитие систем и устройств по сбору и анализу биоданных

Данные системы, особенно в части бесконтактного определения маркеров, в том числе метаболических, могут быть созданы на основе последних достижений квантовых технологий, а именно плазмоники (включая сенсоры на основе эффекта гигантского комбинационного рассеяния) и метаматериалов (например, фотонокристаллические волокна). В данных областях отечественные научные школы находятся на мировом уровне и способны конкурировать с зарубежными коллегами, а по некоторым направлениям работы отечественных ученых являются пионерскими. Попутной задачей будет являться интеграция данных сенсорных систем со всеми имеющимися видами гаджетов, что, несомненно, актуально и для проекта Нейронет. Связь с проектом Нейронет также прослеживается при решении задачи организации интерфейса «человек — машина». Кроме того, цель бесконтактного считывания информации о биохимических маркерах in vivo ставит задачи снижения потерь тестирующего излучения при прохождении биологической ткани, то есть решения задач просветления биологической ткани, где в РФ также имеется серьезный научный задел. Без наличия систем и устройств по сбору и анализу данных невозможно развитие персонализированной медицины, в рамках концепции которой биоактивные вещества должны высвобождаться в соответствии со значениями соответствующих биологических маркеров, например, пара «глюкоза-инсулин». Кроме того, сенсорные системы необходимы и для развития превентивной медицины, поскольку необходимо подробно исследовать переход «норма-патология». Эта задача не имеет решения без мониторинга огромного числа биохимических параметров и их анализа.

Очевидной является связь развития сенсорных систем на основе квантовых технологий в части сегмента Сейфнет, сформулированного, как устройства для обеспечения безопасности — датчики. Наработки, полученные в области создания систем и устройств по сбору и анализу биоданных, могут быть использованы для создания датчиков на взрывчатые вещества, а также сильнодействующие ядовитые вещества и так далее.

Особую роль сенсорные системы будут играть и для проекта Фуднет, в частности, для решения задачи доступности для каждого гражданина страны безопасных пищевых продуктов в соответствии с нормами, необходимыми для введения активного и здорового образа жизни. Здесь предполагается наличие спектра простых и надежных датчиков, которые могут быть интегрированы в том числе и в бытовую технику — холодильники, СВЧ-печи и так далее — и сообщать о качестве данных продуктов и их сохранности.

Не вызывает сомнений, что данные системы будут востребованы во всех платформах проектов Аэронет, Маринет, Автонет.

Имеющийся в РФ научный и технологический потенциал соответствует мировому уровню и дает надежду на решение задач создания систем и устройств по сбору и анализу биоданных.

Квантовые точки для адресной доставки лекарств

Краткое описание технологии

Квантовая точка — это малый фрагмент проводника или полупроводника, носители заряда которого ограничены в пространстве по всем трем направлениям. Квантовые точки на основе кремния являются хорошей заменой многих органических и неорганических люминофоров. Квантовые точки имеют множество различных технологических приложений в силу их уникальных свойств, таких как фотостабильность и яркая флуоресценция, они также используются в качестве биосенсоров и реагентов для адресной доставки лекарств при лечении раковых опухолей.

В перспективе, исследования и развитие технологий в данной области позволят создать новый класс лекарственных препаратов. Препараты этого класса смогут бороться с онкологическими и вирусными заболеваниями.

Состояние технологии в мире

А. В настоящее время

Наномедицина является развивающейся отраслью. На данный момент она уже обладает набором методов визуализации, регенеративной медицины, доставки лекарств на клеточном уровне и инструментарием для медицинских манипуляций [6]. Об экономических аспектах исследований в области направленной доставки лекарственных веществ можно судить по ряду фактов. Известно, что подобные препараты сейчас составляют 86% оборота в мировой наномедицине, а их разработкой и внедрением занимаются 50% фармацевтических компаний-производителей. В целом, объемы рынка наномедицины в 2015 году достигли 16 млрд долларов и продолжают расти. В последние годы объем финансирования новых технологий вырос на 45%.

Б. Прогнозы на ближайшую перспективу (1–3 года) Большая часть инвестиций в отрасли приходится на США, ЕС, Японию и Китай. Существуют прогнозы создания уже к 2018 году товаров и услуг на $1 трлн, включая и образование до 2 млн рабочих мест.

Примеры практического использования технологии в мировой практике

Некоторые препараты, использующие технологию адресной доставки, уже доступны на рынке. Например, Abraxane, одобренный Управлением по санитарному надзору за качеством продуктов и медикаментов (англ. Food and Drug Administration, FDA, USFDA), для лечения рака груди, легких и поджелудочной железы. Но лекарственные средства с адресной доставкой посредством квантовых точек пока находятся в стадии клинических и доклинических испытаний.

Состояние в РФ

В России разработки систем адресной доставки ведутся по двум направлениям: пассивный направленный транспорт (облегченное проникновение естественных барьеров) и специфическая доставка («узнавание» патологической ткани), что отвечает мировому уровню развития исследований в этой области. Практические результаты уже в ближайшее время могут быть достигнуты в области использования фосфолипидных частиц, липосом и фуллеренов в качестве контейнеров для доставки препаратов (в том числе вакцин).

В долгосрочной перспективе существующий в России научный задел позволяет довести до коммерческих прототипов специфические системы доставки на основе антител или аптамеров, способных избирательно связываться с патологически измененными клетками.

Литература

1. Kumar P., Singh S., Gupta B. K. (2016), Nanoscale, 8, pр. 14297–14340.

2. Ruedas-Rama M.J., Walters J.D., Orte A., Hall E.A. (2012), Analit. Chimic Acta 751, pр. 1–23.

3. Zhao M.-X., Zhu B.-J. (2016), Nanoscale Research Letters, 11, 1, 207.

4 Wen C.-Y. et al. (2016), Nanoscale, 8, 25, pр. 12406–12429.

5. Singh J. et al. (2015), Drug Delivery, 23, 5, pр. 1676–1698.

6. Freitas R.A. (2005), Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2, pр. 1–25.

7. https://www.fda.gov/Drugs/InformationOnDrugs/ApprovedDrugs/ucm323668.ht

8. www.fiercepharma.com/rd/cornell-nanosized- dots-for-diagnostics-may-now-deliver-drugs

9. https://www.nsf.gov/news/news_summ.jsp?cntn_id=130586

3.3. Обзор развития технологий по направлению «Мобильные источники энергии»

НОВЫЕ ПОРТАТИВНЫЕ ИСТОЧНИКИ ЭНЕРГИИ

Источник: www.nanonewsnet.ru

Аналитическая записка

Москва 2016

Экспертный состав Рабочей группы:

Абакумов А. М., канд. хим. наук, профессор, Сколковский институт науки и технологий; Дебабов В. Г., д-р биол. наук, профессор, академик РАН, научный руководитель ФГУП «ГосНИИгенетика»; Добровольский Ю. А. (руководитель РГ), д-р хим. наук, профессор, ИПХФ РАН; Попель О. С., д-р тех. наук, профессор ОИВТ РАН; Теруков Е. И., д-р тех. наук, ФТИ им. А. Ф. Иоффе РАН; Устинов А. А. (координатор РГ), канд. тех. наук, Ph. D., Сколковский институт науки и технологий.

Введение

Развитие портативных и автономных малогабаритных электрогенераторов и накопителей, безусловно, должно стать одной из основных составляющих реализации большинства карт НТИ. Рассматриваемые источники энергии можно разделить на несколько групп:

• электрохимические источники энергии (суперконденсаторы, первичные элементы, аккумуляторы, редокс-батареи, топливные элементы);

• возобновляемые источники (фотовольтаика, ветровые, гидротермальные, приливные и другие генераторы);

• биологические источники тока.

Наибольшее влияние развитие портативных источников энергии будет оказывать на направления и рынки, обозначенные в следующих направлениях НТИ: Автонет, Аэронет, Маринет, Энерджинет, Сейфнет, Фуднет, Нейронет и Хелснет.

В области транспортных применений (Автонет, Аэронет, Маринет) в ближайшей перспективе работы сосредоточатся в области химических источников тока и фотовольтаических преобразователей. Для Хелснет и Нейронет наряду с химическими источниками тока работы будут включать разработки биологических, биохимических и биоэлектрохимических источников энергии. Для Энерджинет, Сейфнет и Фуднет будут рассматриваться всевозможные варианты сочетания различных источников энергии в зависимости от условий применения. Целесообразнее рассмотреть различные источники энергии по их характеристикам и сферам применения. В настоящее время можно выделить несколько основных типов «чистых» источников электрической энергии, устройств для накопления и хранения электроэнергии.

Суперконденсаторы

Основная отличительная особенность суперконденсаторов в том, что в них не происходит химической реакции, а накопление энергии происходит за счет образования заряженных двойных слоев на электроде. И энергия, и мощность таких систем зависит от состава электролита (вид носителей заряда, проводимость, максимально допустимая разность потенциалов между электродами) и удельной поверхностью электрода.

Энергия в современных промышленных суперконденсаторах приблизительно 10 Вт×ч/кг, они отличаются высокими скоростями заряда и разряда (от микросекунд до минут).

Основные компоненты суперконденсаторов имеют низкую стоимость (активированные угли с удельной поверхностью> 1500 м2/г и водные или неводные электролиты). Основное применение найдут в Автонет, Аэронет, Маринет и Энерджинет в качестве буферных накопителей электрической энергии для компенсации скачков энергии высокой мощности.

Основные тенденции:

1) замена простых электролитов на обладающие более высокой ионной проводимостью и более электрохимически устойчивые, например, аналоги электролитов для Li+-ионных батарей;

2) переход от инертных, чисто двойнослойных электродов к электродам, на поверхности которых могут протекать электрохимические процессы (гибрид конденсатора с аккумулятором).

Гальванические элементы

В первичных источниках энергии (батарейках) вся энергия выделяется в результате протекания необратимой электрохимической реакции. Энергия, запасаемая в таких системах, зачастую значительна (достигает 500–800 Вт×ч/кг), но обладает высокой себестоимостью и невозможностью перезаряда, а соответственно, имеются проблемы их утилизации. Могут найти применение в Сейфнет, Фуднет, и Хелснет в качестве разовых источников энергии для устройств и систем с малым сроком службы.

Тенденции развития:

1) поиск более дешевых и экологически безопасных компонентов электродов и электролитов;

2) разработки возможности замены одного из электродов при сохранении остальных компонентов.

(Mg, Zn и Al-воздушные гальванические элементы — гибрид топливного элемента и первичного источника).

Средние скорости заряда (аналогичные аккумуляторам).

Аккумуляторы

Вторичные источники энергии, в которых энергия вырабатывается за счет обратимых электрохимических процессов.

Достигнутые характеристики: энергия до 200 Вт×ч кг, минимальное время разряда — десятки минут. Существуют различные типы аккумуляторов с существенно различающимися характеристиками. Наиболее часто применяемыми являются следующие:

• свинцовые (сернокислые) — до 40 Вт×ч/кг;

• Ni-Cd (никель-кадмиевый), Ni-MH (никель-металл-гидридный) — до 60–100 Вт×ч/кг;

• Li+-ионные — 100–250 Вт×ч/кг.

Аккумуляторы в настоящее время и в ближайшей перспективе будут наиболее часто используемыми химическими источниками тока в портативной и подвижной технике. Они будут использоваться во всех направлениях НТИ: Автонет, Аэронет, Маринет, Энерджинет, Сейфнет, Фуднет, NeuroNet и Хелснет как в качестве основных источников электрической энергии, так и в качестве буферных накопителей в системах с топливными элементами и возобновляемыми источника энергии.

Тенденции развития.

1. Li+-ионных:

a) переход от жидких электролитов к полимерным и твердым (расширяется температурный диапазон и повышается безопасность);

b) повышение емкости катодных материалов (интеркаляционные электроды) при сохранении ЭДС на уровне 3–4 В;

с) создание высоковольтных катодов (ЭДС порядка 4–6 В).

2. Разработка высокоэффективных и высокоемких аккумуляторов с другими основными ионами проводимости:

• возврат к МН-аккумуляторам на новом витке развития науки;

• возврат к Na/S и Na/O2 аккумуляторам;

• разработка Mg2+ (и Al3+);

• попытки использования К+-систем.

Редокс-батареи

В таких батареях энергия вырабатывается в результате обратимых электрохимических процессов, протекающих на инертных (или электрокаталитически активных) электродах между окислителем и восстановителем в приэлектродном пространстве (как правило, в виде раствора). Низкая энергоемкость и сложность эксплуатации в настоящий момент затрудняют использование редокс-батарей в составе портативных источников энергии.

Промышленного выпуска нет, пока испытываются отдельные экземпляры, уступающие по своим характеристикам другим электрохимическим устройствам. Достигнутые в настоящий момент показатели энергоемкости соответствуют показателям свинцовых аккумуляторов. Исследования говорят о возможном резком улучшению свойств, в частности удельной энергоемкости, что может привести к существенному расширению сферы применения таких источников энергии.

Топливные элементы

Основной особенностью топливных элементов является разделение хранения энергии и ее преобразования. В самом топливном элементе производится только преобразование химической энергии в электрическую, а используемое топливо и, при необходимости, окислитель хранятся отдельно. В настоящий момент разрабатывается 5 основных видов топливных элементов: щелочные, фосфорнокислые, карбонатрасплавные, твердооксидные, твердополимерные. Сфера применения топливных элементов близка в сфере применения аккумуляторов, они могут быть использованы в качестве основных источников энергии для устройств Автонет, Аэронет, Маринет, Энерджинет и Сейфнет. Комбинация топливных элементов с высокоэффективными хранилищами топлива позволит достичь удельных значений энергоемкости до 1000×Вт ч/кг.

Щелочные топливные элементы

Содержат жидкую фазу и карбонизируются на воздухе, поэтому практически не используются для продажи.

Достоинства: могут иметь низкую себестоимость и не содержать платиновые металлы. Рабочие температуры (-40 ÷ +40° C).

Перспективы: переход от жидкого электролита к полимерному поможет резко улучшить характеристики. Во многих организациях ведутся НИР по этой теме, но до использования еще далеко.

Фосфорнокислые топливные элементы

В классическом виде содержат жидкую фазу и поэтому неудобны. Последние 20–25 лет ведутся работы по переходу к полимерным (полибензимидазол + фосфорная кислота), однако, несмотря на множество рекламных заявлений, до практического применения пока не дошли. Рабочие температуры: +100 ÷ +250° C, возможно использование грязного водорода.

Перспективы: при нахождении устойчивого электролита могут стать наиболее перспективными для транспортных применений, так как появляется возможность замены водорода на продукты риформинга органических топлив.

Расплав-карбонатные

Рабочие температуры: +400 ÷ +600° C; электролит — расплав. Очевидные достоинства не ясны. Для транспорта не применяются.

Два наиболее распространенных для транспортного применения типа: твердооксидные и твердополимерные. Существующие системы уже достигают уровней энергии порядка 750–1000 Вт×ч/кг, в перспективе можно ожидать уровней порядка 2–3 КВт×ч/кг, что будет превосходить уровни существующих источников энергии на основе тепловых машин за счет более высоких КПД (до 80%).

Твердооксидные

Рабочие температуры +600 ÷ +1200° C, в качестве топлива могут использоваться продукты конверсии органических топлив, а в перспективе возможно прямое использование таких видов топлива.

Недостатки: долгое время запуска устройств (от десятков минут до десятка часов), что связано с разницей коэффициентов термического расширения материалов и их низкой теплопроводностью.

Перспективы: могут в будущем занять лидирующую позицию. Пути преодоления недостатков: переход к очень тонким и малоразмерным ячейкам, например, использование их в микротрубчатом исполнении.

Твердополимерные

Рабочие температуры -40 ÷ +90° C, в качестве топлива используется только особо чистый водород. Разрабатываются спиртовые топливные элементы, однако, их мало — габаритные характеристики тока слишком низки для транспортных применений.

Основной недостаток: водород как топливо, не решены вопросы источников водорода с высоким массовым содержанием водорода.

Перспективы:

• разработка электролитов с более высокой рабочей температурой (см. фосфорнокислые топливные элементы);

• разработка новых катализаторов, толерантных к продуктам конверсии углеводородных топлив;

• разработка химических источников водорода

с высоким содержанием водорода.

Отдельно стоит упомянуть топливные элементы на основе протонных проводников (CsHSO4, CsH2PO4 и родственные соединения). Рабочая температура +150 ÷ +250° C и, соответственно, возможность использования продуктов конверсии.

Недостатки: неустойчивость электролита и его быстрая деградация в контакте с восстановителями. Если проблемы будут решены, это даст возможность получать эффективные элементы малой мощности с характеристиками, недоступными другим топливным элементам.

Биологические топливные элементы

Построены с использованием биологических объектов, микроорганизмов или ферментов. В них микроорганизмы (или ферменты) на электродах или в приэлектродном пространстве усваивают органические продукты (в том числе загрязнители окружающей среды), вырабатывая электрический ток. Пока характеристики таких устройств слишком низки, а результаты слишком невоспроизводимы, но в горизонте 20–30 лет такие топливные элеменнты могут стать перспективным источником энергии.

Общие тенденции:

1) переход от «индивидуальных» электрохимических устройств к гибридным;

2) переход к более дешевым и экологически чистым, но менее долгоживущим (циркулируемым) системам;

3) переход к новым видам топлива, в основном, органическим, биологического происхождения. Отдельным интересным направлением здесь является создание топливных элементов на глюкозе для энергопитания внутри живого существа, в том числе человека;

4) переход от «неживых» систем к «живым» (чисто биологическим) системам, например, к ферментативным и микробным топливным элементам.

Фотоэлектрохимические преобразователи

Отдельно стоит рассмотреть фотоэлектрохимические системы как для прямого получения электроэнергии (ячейки Гретцеля), так и для получения топлива (например, фотовольтаическое разложение воды для получения водорода). Этот вопрос подробно необходимо проговорить со специалистами по фотовольтаике.

Возобновляемые источники энергии

Для ряда задач портативного электроснабжения, например подзарядки аккумуляторов или выработки водорода для топливных элементов, могут быть использованы различные типы возобновляемых источников энергии. В частности, фотовольтаические преобразователи, ветровые, гидротермальные, приливные и другие генераторы. Могут использоваться практически во всех направлениях НТИ: Автонет, Аэронет, Маринет, Энерджинет, Сейфнет, Фуднет, Нейронет и Хелснет в качестве дополнительных источников энергии или устройств для зарядки аккумуляторных батарей.

3.4 Обзор развития технологий по направлению «Управление свойствами биологических объектов»

ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ СВОЙСТВАМИ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Аналитическая записка

«Перспективные направления развития»

Москва 2016

Биотехнологии, наряду с информационными и нанотехнологиями, являются основными движущими силами научно-технического прогресса на современном этапе. Ожидается, что наиболее интересные прорывные и перспективные разработки будут возникать на стыке именно этих дисциплин.

Технологической рабочей группой сделана попытка выявить наиболее перспективные области научных исследований, которые будут оказывать влияние на направления и рынки, обозначенные в Нейронет, Хелснет и Фуднет, в частности, выявить направления, которые являются общими для двух или более тематических областей.

Хелснет

Персональная неинвазивная непрерывная диагностика направлена на оздоровление нации, продление работоспособного периода человека и оптимизацию затрат на государственное здравоохранение. Включает в себя (1) разработку высокотехнологичных неинвазивных user friendly персонально носимых устройств для мониторинга индивидуальных физиологических параметров организма в режиме реального времени; (2) создание разветвленной сети их обслуживания и анализа полученных данных, в том числе подготовку соответствующих специалистов биомедицинского профиля; (3) создание аналитических защищенных баз данных с персональным доступом в формате социальных сетей; (4) построение сети высокотехнологичных фитнес-услуг.

Основана на комбинации нано-, биои информационных технологий. Ориентирована на конечного потребителя — среднестатистического здорового индивидуума. Напрямую связана с такими направлениями, как персонализированная медицина и здоровое старение (Хелс), интерфейс человек-машина и связь с соцсетями (Нейро), а также персонализированное питание (Фуд).

Персонализированная медицина

Профилактика заболеваний, мониторинг, диагностика и подбор индивидуальных схем терапии пациентов на основании исчерпывающих генетических и биохимических данных, полученных с использованием высокопроизводительных технологий геномного скрининга и секвенирования, белкового профилирования и других «омиксных» технологий. Доимплантационная и пренатальная диагностика (в перспективе — коррекция в зародышевой линии) генетических заболеваний.

Дистанционная медицина (телемедицина), что отчасти перекликается с направлением непрерывной диагностики.

Геномная терапия

Развитие методов геномного редактирования и использование их для лечения простых (моногенных) и сложных генетических болезней и различных форм рака. Создание противовирусных лекарств на основе методов геномного редактирования. Использование совмещенных технологий геномного редактирования и генетического дрейфа для борьбы с переносчиками опасных инфекций человека в природе.

Клеточная терапия и регенеративная медицина

Создание биобанков клеток человека для целей регенеративной медицины, моделирования заболеваний и поиска новых лекарственных препаратов. Создание банков универсальных редактированных стволовых клеток, позволяющих преодолеть проблемы иммуносовместимости для большинства людей при заместительной / трансплантационной терапии различных заболеваний.

Для регенерации поврежденных тканей — создание эквивалентов тканей и органов на основе, в первую очередь, стволовых клеток человека (как с применением синтетических материалов и биопринтинга, так и выращенных в организмах животных) с применением новейших технологий редактирования геномов и клеточных технологий, в том числе основанных на плюрипотентных стволовых клетках, стимулирование регенеративных процессов непосредственно в теле пациента. Для конкурентной терапии иммунодефицитов, аутоиммунных, онкологических и неврологических заболеваний — технологии и препараты на основе модифицированных клеточных систем, в том числе иммунологически универсальные клеточные линии с заранее заданными свойствами.

Здоровое старение

Сердечно-сосудистые заболевания, рак и диабет по-прежнему являются основными причинами преждевременной смертности. Существующий объем знаний об этих заболеваниях уже позволяет двигаться в направлении здорового старения, с постепенным смещением акцента от лечения к ранней диагностике и профилактике на основе внедрения здорового образа жизни. Дополнительные прорывные возможности по продлению активного долголетия населения могут возникать благодаря получению новых знаний о генетических и биохимических механизмах старения.

Имеет ярко выраженную социальную значимость. См. также Непрерывная диагностика.

Микробиом

Изучение всей совокупности микроорганизмов, населяющих кожные покровы, легкие, пищеварительный тракт и другие слизистые поверхности тела человека при помощи «омиксных» технологий. Ассоциация определенных видов микроорганизмов с возникновением социально значимых заболеваний и индивидуальных генетических особенностей. Увеличение точности диагностики, разработка препаратов и методов для воздействия на состав микробиома с целью лечения заболеваний.

Преодоление устойчивости к антибиотикам

Комплекс мер, включающий улучшение диагностики бактериальных и вирусных инфекций и более целенаправленное применение нишевых антибиотиков. Разработка препаратов, содержащих бактериофаги в качестве антибактериальных агентов, дополняющих и заменяющих антибиотики в практической медицине. Создание баз данных по микробиому и использование их для выработки персонализации антибиотикотерапии.

Применение робототехники в медицине

Увеличение точности диагностики и лечения, миниатюризация устройств, повышение их автономности. Широкое применение роботов в хирургии и для реабилитации больных.

Нейронет

Лечение заболеваний нервной системы (включая заболевания, вызванные возрастными факторами)

Разработка средств восстановления нейрокогнитивных функций у неврологических пациентов. Поиск решений, направленных на усиление возможностей по ранней диагностике, предотвращению и лечению широкого круга нейродегенеративных заболеваний (включая болезни Альцгеймера и Паркинсона, возрастные деменции, рассеянный склероз и тому подобное).

Нейропротезирование

Разработка и имплантация устройств для восстановления нарушенных функций нервной системы (нейронные импланты / нейропротезы).

Расширение возможностей существующих органов чувств (УФ и ИК зрение, например). Новые органы чувств типа «химического зрения».

Интерфейс мозг-компьютер (ИМК, «нейроинтерфейс» на основе инвазивных и неинвазивных методов)

Работы по усовершенствованию специализированного программно-аппаратного комплекса для обработки электрических сигналов с коры головного мозга, позволяющего осуществлять обмен информацией с любым управляющим устройством или компьютерным приложением, в том числе социальными сетями. Область применения нейроинтерфейсов — от создания современных средств протезирования и систем, позволяющих облегчить жизнь людей с ограниченными физическими способностями (например, «умные» инвалидные коляски, роботизированные коляски, экзоскелеты и тому подобное) до программ, позволяющих управлять любыми техническими средствами (промышленными роботами-манипуляторами, системами управления окружающей средой («умный дом») и тому подобное).

Оптический контроль метаболических и регуляторных процессов в клетках глубоких структур головного мозга.

Биомониторинг

Мониторинг психофизиологического состояния человека на основе механизмов биологической обратной связи. Перспективные направления — развитие (миниатюризация) электронных компонентов для технологий считывания и стимуляции нервных клеток. Клеточные и тканевые процессоры, а также соответствующие им интерфейсы (биоэлектроника).

См. также Непрерывная диагностика

Расширение когнитивных способностей здорового человека

Например, в обучении для снижении информационных перегрузок, усиления внимания и концентрации, улучшения памяти, борьбы со стрессом и тому подобное. На практике — совокупность лекарственных, программных и технологических решений для усиления и развития различных когнитивных способностей человека.

Фуднет

Редактирование геномов

Систематическое описание биоразнообразия пород с / х животных и сортов растений на генном уровне, включая российские породы, применение методов анализа больших данных, направленной селекции и геномного редактирования для ускоренной селекции организмов с желаемыми свойствами. Использование технологий генетического дрейфа для борьбы с сорняками и насекомыми-вредителями.

Создание методами генного редактирования модифицированных организмов, которые в перспективе, по мере решения вопросов безопасности, могут быть использованы в экономическом обороте.

Микробиом

Комплекс мер, включающий систематическое определение состава микробиальных сообществ различных почв и экосистем при различных схемах землепользования в различных климатических зонах, а также микробиома различных пород с / х животных, и использование полученной информации для рационального интенсивного земледелия и животноводства с ограниченным использованием химических удобрений и стимуляторов роста.

Персонализированное питание

По аналогии с персонализированной медициной. Будет заимствовать подходы и технологии, разрабатываемые в Health-секторе. Особое внимание будет уделено изучению влияния микробиома человека.

Экспресс-диагностика

Широкое развитие и массовое применение быстрых (внелабораторных) тестов в области ветеринарии, растениеводства, качества продуктов питания с возможностью передачи информации в специализированные базы данных непосредственно с места проведения анализа.

Развитие данной группы технологий позволило бы существенно сократить затраты на оснащение специализированных лабораторий, обучение специалистов, в экстренных случаях ускорить принятие решений за счет снижения временных затрат на транспортировку проб, вовлечь в процесс значительное количество пользователей, а также собирать и проанализировать большой массив данных в привязке к географии их получения.

Трассировка

Технологии идентификации, маркировки и отслеживания перемещения компонентов продукции пищевой промышленности на всех этапах производства — от выращивания и переработки до доставки и реализации. Основой данной системы являются технологии идентификации, сбора и анализа данных о перемещении всех компонентов товарной цепи.

Заключение

Большие данные (Big Data)

Важнейшим трендом, который является общим для всех трех нетов, является необходимость накопления и анализа больших объемов данных (Big Data).

Для накопления, хранения и организации оперативного доступа к данным необходимо создавать отечественные IT-платформы с различными данными (медицинскими — геном, ЭКГ, МРТ, биохимические данные, а также истории болезней и лечения; ветеринарными, сельскохозяйственными и тому подобное). На базе подобных платформ будут развиваться технологии непрерывной диагностики, телемедицина, персонализированные медицина и питание, совершенствоваться разнообразные агротехнологии.

IT-платформы больших данных будут иметь кросс-отраслевое значение. Это не только фундамент для системы общественного здравоохранения и фармацевтики, повышения продуктивности сельскохозяйственного производства и качества продуктов питания, но и для развития рынка страхования (переход к индивидуально таргетированному страхованию здоровья и жизни), IT-медицинских услуг (развитие IT-услуг в области медицинской аналитики, например, в разработке специализированных программных средств для анализа данных, интеграции с клиническими IT-системами и тому подобное).

Рабочая группа считает, что особое значение для будущего страны будут иметь создание, поддержание и развитие общенациональной базы геномных данных (в виде, например, национального проекта по геномной паспортизации населения).

Общие тенденции

Проведенный анализ основных направлений технологического развития, в первую очередь, в областях Хелснет и Фуднет, указывает на несколько общих критически важных направлений и технологий, которые будут обеспечивать прогресс в среднесрочной перспективе. К таковым относятся:

• технологии редактирования геномов;

• исследование микробиомов («омиксные» технологии, Big Data);

• персонификация в области медицины и питания;

• преодоление устойчивости к антибиотикам.

Риски и ограничения

Прогресс во многих направлениях исследований, связанных с медициной и нейробиологией, будет зависеть от успехов в области создания малогабаритных, эффективных, энергоемких источников автономного электропитания для разрабатываемых электронных компонентов (носимые и имплантируемые сенсоры, нейромашинные интерфейсы, нейропротезирование и тому подобное).

Принципиальным вопросом является возможность выпуска в окружающую среду и безопасность генетически модифицированных организмов, а также трактовка и правоприменительная практика соответствующих федеральных законов в отношении новых и перспективных технологий геномного редактирования.

Глава 4. Форсайт-Флот 2016

4.1. Группа «Сквозные технологии»

Группа «Сквозные технологии» предлагает основные принципы организации работы технологических рабочих групп и разработки технологических дорожных карт.

Стейкхолдеры (за / против)

За:

• субъекты рынка, заинтересованные в более целевых поступлениях результатов от фундаментальной и прикладной науки;

• государство, заинтересованное в эффективном расходовании средств на фундаментальные исследования;

• научные сообщества: получат более прозрачный и понятный механизм финансирования и оценки работ;

• университеты: получают более отчетливое представление о потребностях в кадрах (направления подготовки).

Против:

• «вчерашние» научные организации, принципиально не выходящие на коммерциализируемые результаты;

• (возможно) действующие сегодня государственные институты, обеспечивающие распределение средств господдержки науки.

Партнеры и связи с другими участниками / проектами / системами

1. Исследователи и профессионалы: получают возможность входа в рабочие группы и смежные сообщества.

2. Исследовательские коллективы: получают возможность выполнения востребованных исследований.

3. Компании, выполняющие исследования и получающие их результаты для коммерциализации.

4. Рыночные рабочие группы («неты»): НТИ — источник потребностей в результатах исследований и прогноза развития отраслей на перспективу.

5. ФОИВы экономического блока: обеспечивают сопряжение нашей деятельности с целевыми программами и национальными регламентами (стартап-планирование, бюджетирование…).

6. Институты финансирования науки (фонды, ФАНО / РАН, ведомства, поддерживающие отраслевую науку): совместно поддерживают как проекты, так и учреждения плюс получают от нас ценностные суждения по проектам.

7. Институты развития: получают дополнительного индустриального партнера.

8 Научные организации: исполнители работ и получатели (в ряде случаев) статуса Национальных лабораторий.

9. Университеты: как исследовательские и образовательные организации в контексте НТИ.

10. Эксперты и визионеры.

Состав рабочей группы: Павел Дорожкин (Сколтех), Виталий Дунин-Барковский (МФТИ, РАН), Алина Осьмакова (техплатформа Биотех), Дмитрий Пайсон (ОРКК), Александр Панов (РАН, ВШЭ), Александр Устинов (Сколтех), Евгений Фролов (Сколтех), Константин Яковлев (РАН), Леонид Горенбург (РВК).

4.2. Группа «Колыбель технологий»

Создание сетевого Центра трансляционных исследований и разработок Университета НТИ (2016–2018 годы)

ПАСПОРТ ПРОЕКТА

Цели: создание Сервисной платформы управления развитием технологий Университета НТИ; предоставление сервисов для системного трансфера технологий Университета НТИ в бизнес; отработка запросов бизнесов НТИ в университетах.

Команда проекта: 7 человек из МИРЭА, ТГУ, ТУСУР, МФТИ, ФинУниверситет, НГУ, Медико-биологический союз.

Бюджет проекта: 73 млн руб., в том числе 40 млн руб. бюджет (из них 30 млн рублей акселераторы РВК), 33 млн руб. — внебюджет проекта (из них 30 млн рублей — акселераторы РВК).

Срок реализации: 2016–2018 годы.

Работа с трендами: создается межплатформенная коммуникация рынков НТИ, проводится «уберизация».

Проект работает с трендами:

• уменьшение времени передачи прав на ИС в бизнесы в мире;

• увеличение числа открытых технологий в мире (раскрытие патентов, коммерческой тайны и так далее);

• повышение числа стартапов как результат обучения в Университете в мировом сообществе;

• рост университетских посевных фондов в мире;

• рост спроса транснациональных компаний на инжиниринговые услуги.

Создается Сервисная платформа управления развитием технологий Университета НТИ:

• сервис для сборки технологий Университетов, механизмов финансирования разработок под запросы бизнесов НТИ (микрокомпаний, транснациональных компаний), запросов с рынков НТИ;

• сервис для «доращивания» и упаковки технических решений для создания и выведения продуктов на рынки НТИ.

Стейкхолдеры (за / против):

• технологические компании рынков НТИ;

• университеты, исследовательские центры;

• венчурные и посевные фонды;

• разработчики (ппс, студенты);

• институты развития;

• потребители;

• ФОИВы;

• объекты инновационной инфраструктуры и другие.

Участники-партнеры:

Минобрнауки РФ; АСИ; РВК; Сколтех; Фонд Сколково; «Регионы НТИ»; «Университеты НТИ».

Связанные проекты:

• проект ScienceNet: дает понимание, почему наука «не взлетает», и дает смычку с проектом по трансферу технологий;

• проект с выявлением и развитием талантов-предпринимателей;

• проект «Сервисы МСП».

Ближайшие шаги:

• май — июнь 2016: создание рабочей группы, детализация проекта (разработка Концепции и проекта ДК);

• июль — август 2016: публичное представление проекта, в том числе на площадке Форума стратегических инициатив. Получение обратной связи от стейкхолдеров;

• сентябрь 2016: доработка Концепции, согласование мероприятий с проектным офисом НТИ;

• сентябрь — декабрь 2016: включение в Дорожные карты развития Университетов проекта создания Сервисной платформы управления развитием технологий Университета НТИ (Проект), отработка тактических шагов.

• декабрь 2016: утверждение ДК проекта;

• январь — декабрь 2017: работа по проекту — проработка электронной платформы Супермаркета технологий и реализация мероприятий по созданию сетевого акселератора, БД проектов и объектов инновационной инфраструктуры;

• январь — июнь 2018: разработка и бета-тестирование системы;

• июль — декабрь 2018: внесение проектов в Супермаркет технологий;

• с января 2019: полноценный запуск сервисов в Университетах и бизнесах НТИ.

Бюджет и финансовая модель проекта

Планируемый бюджет проекта: 73 млн рублей

Команда проекта

Лидер проекта: Томорадзе Илья, МИРЭА.

Состав рабочей группы:

Бабкина Ольга, ТГУ; Бобылев Георгий, НГУ; Гомер Дмитрий, МФТИ; Гриценко Юрий, ТУСУР; Лосев Михаил, Медико-биологический союз, Новосибирск; Федотов Владислав, Финансовый университет.

Пункты канона и проект

Нужные пункты канона:

• п. 16 В новом технологическом укладе не останется места живым посредникам. Программные агенты уберут стоимость транзакций и критично снизят стоимость для конечных пользователей.

• п. 22 Ключевая добавленная стоимость создается на сетевом принципе организации взаимодействия участников рынка.

• п. 24 Раньше инфраструктура рынка и сеть взаимодействия участников рынка жили отдельно друг от друга. В НТИ они должны существовать вместе, быть одним целым.

• п. 45 Профиль компетенций НТИ — это союз предпринимателя и инженера.

Вредные пункты канона: не обнаружены.

Безразличные пункты канона: все остальные.

Глава 5. Подведение итогов 2016 и планы на 2017 год

СПРАВКА

По вопросу организации работы по сквозным технологиям Национальной технологической инициативы.

Основные результаты

В рамках проработки вопроса организации работы по сквозным технологиям Национальной технологической инициативы (далее — НТИ) были достигнуты следующие результаты.

Сформированы 4 научно-технологические рабочие группы (далее — НТРГ) по следующим направлениям:

• большие данные и искусственный интеллект;

• квантовые технологии;

• новые портативные источники энергии;

• технологии управления свойствами биологических объектов.

Указанными НТРГ подготовлены аналитические записки с описанием состояния развития соответствующих научно-технологических направлений в мире, а также предложены соответствующие приоритетные тематики и направления научно-технологических исследований.

Разработан методический шаблон для сбора потребностей «рыночных» рабочих групп (далее — РРГ) для реализации проектов в целях реализации соответствующих дорожных карт (далее — ДК) в технологических решениях, который направлен для заполнения во все РРГ. По ДК Нейронет, Хелснет НТИ представлены заполненные методические шаблоны.

Проведены семинары указанных НТРГ для всех РРГ (по разработке и реализации ДК: Аэронет, Маринет, Автонет, Нейронет, Энерджинет, Фуднет, Сейфнет, Финнет НТИ), в рамках которых сделаны соответствующие доклады.

Со стороны РРГ сформирован и передан в Фонд содействия инновациям (Фонд Бортника) перечень технологических барьеров в целях отбора проектов для поддержки. НТРГ проводится верификация барьеров.

НТРГ «Большие данные и искусственный интеллект» провела первую научно-технологическую экспертизу проекта «3D-модель Татарстана» в целях реализации ДК Аэронет.

Видение роли НТРГ

Сформирована совместная позиция Сколковского института науки и технологий, Агентства стратегических инициатив, Проектного офиса НТИ (далее — ПО НТИ) относительно роли и деятельности НТРГ в текущем и целевом состояниях:

Текущее состояние

Консультирование сообщества НТИ по вопросам существующих трендов в науке и технологиях, подготовка соответствующих аналитических материалов.

Определение и описание технологических барьеров, проработка подходов к их преодолению.

Открытые профессиональные обсуждения ДК, проектов и выдача рекомендаций по применению передовых научно-технологических решений.

Разработка предложений по формулированию научно-технологических программ (далее — НТП).

Поиск и вовлечение лучших мировых экспертов в реализацию НТП.

Участие в обсуждении других вопросов, в том числе законодательства, морально-этических аспектов и прочих направлений.

Целевое состояние

Основные цели и задачи НТРГ — разработка и мониторинг выполнения НТП, нацеленных на преодоление актуальных технологических барьеров, и создание сквозных технологий в целях реализации рыночных ДК НТИ в среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Организация исполнения НТП потребует перераспределения и фокусировки направлений расходования финансовых ресурсов и привлечения научных, рыночных и управленческих компетенций, включая широкую международную кооперацию.

Реализацию НТП целесообразно производить через существующие механизмы финансирования с привлечением научных организаций и университетов.

Принципы взаимодействия НТРГ и РРГ

НТРГ проводят анализ на предмет наличия технологической составляющей в ключевых проектах РРГ, начиная со стадии отбора проектов (с момента официального внесения проектов в ПО НТИ), и формируют свои рекомендации. НТП, разрабатываемые НТРГ, согласовываются РРГ.

Результатом анализа технологической составляющей проекта является заверенная экспертом соответствующей НТРГ информационно-аналитическая записка (далее — Записка), представляющая собой документ объемом в 5–8 страниц с кратким описанием предлагаемой в проекте технологии, включая ее сопоставление с мировыми аналогами, краткосрочными и долгосрочными трендами технологического развития и, при необходимости, рекомендациями по технологической проработке проекта.

Записка носит рекомендательный характер и является доступным документом для всех последующих экспертиз, проводимых Фондом Сколково и Экспертным советом НТИ, которые при формировании своих заключений могут учитывать указанные в Записке рекомендации.

НТРГ должны описывать научно-технологические барьеры, в том числе по тематикам, связанным с фундаментальными исследованиями, и верифицировать их на Совете лидеров.

НТРГ готовят список приоритетных тематик и направлений научно-исследовательской деятельности, нуждающихся в поддержке через традиционные механизмы финансирования НИР/НИОКР, и совместно с ПО НТИ прорабатывают возможность включения данных тематик в качестве приоритетных направлений в традиционные механизмы поддержки (интеграция с Минобрнауки России, Российским научным фондом, Минпромторгом России и так далее).

НТРГ участвует в решении вопросов, связанных с интеллектуальной собственностью (IP) и реализацией образовательных программ.

Задачи ближайшего периода

Создать условия для работы НТРГ путем обеспечения на базе ПО НТИ организационно-технической и экспертно-аналитической поддержки, информационного обеспечения разработки и реализации НТП, проведения мероприятий в целях реализации НТП.

Создать механизм мотивации деятельности НТРГ. Понимание текущей мотивации НТРГ — обеспечивать возможность:

• корректировать научно-технологическую политику в соответствии с намеченными НТРГ и подтвержденными РРГ приоритетами;

• обосновывать необходимость реализации прорывных/важных с научно-исследовательской точки зрения проектов, способных усилить научно-технологический потенциал в Российской Федерации;

• запускать и реализовать эти проекты, в том числе с учетом возможностей финансовой поддержки НТИ;

• коммерциализации научно-технологических заделов и разработок НТРГ.

Создать формат описания научно-технологических барьеров, методику описания научно-технологических барьеров для постановки задания НТРГ и проведения технологических конкурсов.

Отобрать несколько приоритетных научно-технологических барьеров для пилотных технологических конкурсов. Подготовить систему отбора научно-технологических барьеров и проведения технологических конкурсов на рег улярной основе, включая проведение открытых профессиональных обсуждений, вовлекая РАН и вузы в обсуждение перечня наиболее актуальных научно-технологических барьеров для развития перспективных рынков.

Разработать предложения по разработке НТП под управлением НТРГ.

Перечень открытых вопросов

Кем утверждаются лидеры НТРГ?

Вариант: Совет лидеров.

На каком уровне утверждаются НТП?

Варианты: МРГ, Президиум, одобрение научным сообществом.

К протоколу заседания Межведомственной рабочей группы по разработке и реализации Национальной технологической инициативы при президиуме Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России.

Глава 6. Внутренняя реорганизация (АСИ + ПО НТИ) и корректировка плана реализации НТИ на 2017 год

6.1. Весна 2017. Виртуальные сетевые команды

6.2. Лето 2017. Готовим форсайт науки

Составы НТРГ утверждаются МРГ и работают по утвержденному плану подготовки проектов государственных заданий, нацеленных на преодоление технологических барьеров.

6.3. Согласование перечня сквозных технологий

Доклад по исполнению п. 14 и 15 Плана реализации Национальной технологической инициативы на 2017 год

Пунктом 14 Плана реализации Национальной технологической инициативы на 2017 год, одобренного президиумом Совета при Президенте Российской Федерации по модернизации экономики и инновационному развитию России, предусмотрено определение перечня приоритетных «сквозных» / «прорывных» технологий Национальной технологической инициативы (далее — НТИ), радикально меняющих ситуацию на существующих рынках или способствующих формированию новых рынков (далее — сквозные технологии, перечень сквозных технологий); пунктом 15 Плана реализации НТИ на 2017 год — создание научно-технологических рабочих групп по сквозным технологиям и формирование плана работы каждой из них на 2017–2018 годы. Автономная некоммерческая организация «Агентство стратегических инициатив по продвижению новых проектов» (далее — АНО «АСИ») и Проектный офис НТИ провели работу по определению перечня сквозных технологий совместно с Минобрнауки России, ФАНО России, иными заинтересованными федеральными органами исполнительной власти, Российской академией наук, Сколковским институтом науки и технологий, РНФ, иными экспертными организациями и сообщают следующее.

Определение перечня сквозных технологий связано с решением следующих задач, предусмотренных Планом реализации НТИ на 2017 год:

• создание научно-технологических рабочих групп по «сквозным» технологиям НТИ и формирование плана работ каждой из них на 2017–2018 годы, в том числе формирование научно-технологических программ по развитию сквозных технологий;

• внесение изменений в действующие программы поддержки исследовательской деятельности в части приоритизации сквозных технологий НТИ и внедрения подхода, основанного на преодолении «технологических барьеров» НТИ;

• проведение конкурса по созданию и организации функционирования Центров компетенций по сквозным технологиям на базе ведущих университетов в кооперации с научно-исследовательскими организациями;

• создание Центров компетенций по сквозным технологиям;

• разработка и запуск новых программ поддержки исследовательской деятельности в интересах развития сквозных технологий и приоритетных рынков НТИ, учитывающих лучшие мировые практики (например, формат x-prize и др.);

• дальнейшее расширение перечня сформулированных технологических барьеров по сквозным технологиям и подготовка технических заданий по их преодолению для научно-исследовательских коллективов;

• создание цифровых платформ в области исследований и разработок по сквозным технологиям.

Решение этих задач будет способствовать формированию в Российской Федерации научно-технологического задела по «сквозным» технологиям для создания глобально конкурентоспособных высокотехнологичных продуктов и сервисов. При этом фокусирование исследовательской деятельности отечественных университетов и научных институтов на «сквозных» технологических направлениях НТИ позволит им быть востребованными на горизонте ближайших 20 лет со стороны новых секторов отечественной экономики.

Значимость определения специального перечня приоритетных сквозных / прорывных технологий обусловлена высокой амбициозностью целей НТИ по достижению российскими компаниями лидерства на новых высокотехнологичных рынках к 2035 году и необходимостью преодоления технологических барьеров, открывающих новые рынки. Это предполагает выстраивание эффективного сотрудничества между бизнесом и рыночно ориентированной наукой. При этом приоритетность научных направлений именно в области сквозных технологий связана с тем, что они имеют ключевое значение для развития сразу нескольких перспективных рынков НТИ.

Включение технологического направления или группы технологических решений в перечень сквозных технологий осуществляется в случае выполнения следующих условий:

• технологическое направление или группа технологических решений оказывают влияние на развитие нескольких рынков НТИ;

• применительно к технологическому направлению или группе технологических решений сформулирован перечень технологических барьеров, преодоление которых может быть положено в основу технического задания для научных организаций;

• в Российской Федерации существует заинтересованный бенефициар, в первую очередь — в бизнес-сообществе, который готов взять на себя обязательства по созданию новых продуктов для развития рынков НТИ в результате применения решений по сквозной технологии;

• в Российской Федерации есть исследовательский коллектив, работающий по соответствующему технологическому направлению и признанный на международном уровне, который может обеспечить развитие данной сквозной технологии и защиту создаваемой интеллектуальной собственности;

• реализация технологического направления или группы технологических решений будет способствовать преодолению научно-технологических вызовов, сформулированных в Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации.

С учетом перечисленных принципов экспертным сообществом НТИ к настоящему времени сформирован следующий перечень сквозных технологий:

• технологии хранения и анализа больших данных;

• искусственный интеллект;

• технологии распределенных реестров;

• квантовые технологии;

• технологии создания новых и портативных источников энергии;

• новые производственные технологии TechNet;

• технологии сенсорики и производства компонентов робототехники;

• технологии беспроводной связи и Интернета вещей;

• технологии управления свойствами биологических объектов;

• нейротехнологии, технологии виртуальной и дополненной реальностей.

В Приложении к докладу №1 представлен перечень групп приоритетных сквозных технологий НТИ с кратким описанием, информацией о рынках НТИ, на которые они влияют, а также с примерами технологий, входящих в состав группы.

При подготовке представленного перечня сквозных технологий проведены обсуждения с представителями научного сообщества, предпринимателями и экспертами в рамках «Форсайт-флота 2015» и «Форсайт-флота 2016», где были организованы специальные группы

«Сквозные технологии» и «Передовые производственные технологии». Дополнительная верификация практической применимости перечня сквозных технологий состоялась в 2016–2017 годах в рамках формирования перечня технологических барьеров по всем сквозным технологиям в интересах проведения первой и второй очереди конкурса «Развитие — НТИ» Фонда содействия инновациям (www.fasie.ru/press/fund/razvitie-nti–2/). Вместе с этим важно отметить, что Перечень в дальнейшем может быть расширен с учетом соблюдения сформулированных критериев.

В ходе выполнения Плана реализации НТИ на 2017 год дополнительно проведено согласование перечня сквозных технологий с соисполнителями по п. 14 Плана (см. Приложение к докладу №2), в рамках которого получен ряд предложений по расширению перечня за счет выделения следующих групп технологий:

1) облачные вычисления;

2) суперкомпьютерные и грид-технологии;

3) мультимодальная биометрия;

4) антропоморфная робототехника;

5) новые материалы.

В настоящее время данные технологии представлены в рамках выше сформулированного перечня.

В целях развития сквозных технологий и формирования соответствующего научно-технологического задела пунктом 15 Плана реализации НТИ на 2017 год предусмотрено создание научно-технологических рабочих групп (далее — НТРГ) по сквозным технологиям и формирование плана работы каждой из них на 2017–2018 годы.

Цель НТРГ — разработка и мониторинг выполнения научно-технологических программ, нацеленных на преодоление актуальных технологических барьеров по сквозным технологиям в целях реализации рыночных ДК НТИ в среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Задачи НТРГ:

• консультирование сообщества НТИ по вопросам существующих трендов в науке и технологиях, подготовка соответствующих аналитических материалов и рекомендаций по применению передовых научно-технологических решений;

• определение и описание технологических барьеров, проработка подходов к их преодолению и разработка соответствующих ТЗ на проведение научно-технологических исследований;

• разработка предложений по подготовке научно-технологических программ (далее — НТП);

• поиск и вовлечение лучших мировых экспертов в реализацию НТП;

• участие в обсуждении других вопросов, в том числе законодательства, морально-этических аспектов и прочих направлений.

В настоящее время при поддержке Сколковского института науки и технологий сформированы 4 научно-технологические рабочие группы (см. Приложение к докладу №3) (далее — НТРГ) по следующим направлениям:

• большие данные и искусственный интеллект;

• квантовые технологии;

• новые портативные источники энергии;

• технологии управления свойствами биологических объектов.

Указанными НТРГ подготовлены аналитические записки с описанием состояния развития соответствующих научно-технологических направлений в мире, а также предложены соответствующие приоритетные тематики и направления научно-технологических исследований. Также проведена серия семинаров c участием научных экспертов НТРГ для рыночных рабочих групп НТИ по разработке и реализации дорожных карт Аэронет, Маринет, Автонет, Нейронет, Энерджинет, Фуднет, Сейфнет, Финнет, в рамках которых состоялись соответствующие консультации. В мае 2017 года члены научно-технологических рабочих групп оказали поддержку проведения 4-го форума молодых ученых U-NOVUS, приняв участие в качестве менторов научно-технологической проектной сессии Форума по вопросам Стратегии научно-технологического развития. Дальнейшая деятельность научно-технологических рабочих групп предусматривает работу по следующим направлениям:

• формирование НТРГ по всем сквозным технологиям (целевая модель предполагает формирование 10 научно-технологических рабочих групп, включающих «ядро» из 10 российских ученых с мировым именем;

• отработка форматов международной кооперации в рамках деятельности НТРГ;

• разработка и утверждение методологии определения «технологических барьеров» при участии научно-технологических рабочих групп и процедуры согласования их перечня в целях обеспечения высокого качества постановки научно-технологических задач по развитию сквозных технологий;

• проработка механизмов включения сквозных технологий в качестве тематических направлений инструментов государственной поддержки исследований и разработок (как механизм формирования научно-технологического задела);

• формирование новой модели научно-исследовательской деятельности, предполагающей рост результативности в виде увеличения количества защищенных научно-технологических разработок по сквозным технологиям при сохранении текущего уровня бюджетного финансирования.

ПРИЛОЖЕНИЕ К ДОКЛАДУ №1

ПЕРЕЧЕНЬ ГРУПП ПРИОРИТЕТНЫХ «СКВОЗНЫХ» ТЕХНОЛОГИЙ НТИ

ПРИЛОЖЕНИЕ К ДОКЛАДУ №2

РЕЗУЛЬТАТЫ СОГЛАСОВАНИЯ ПЕРЕЧНЯ «СКВОЗНЫХ» / «ПРОРЫВНЫХ» ТЕХНОЛОГИЙ НТИ В СООТВЕТСТВИИ С ПИСЬМОМ АГЕНТСТВА СТРАТЕГИЧЕСКИХ ИНИЦИАТИВ №2604–04–34 / АСИ ОТ «26» МАЯ 2017 г.

ПРИЛОЖЕНИЕ К ДОКЛАДУ №3

Состав научно-технологических рабочих групп

НТРГ «Большие данные и искусственный интеллект» Руководитель НТРГ:

• Кулешов А. П., академик РАН, профессор, ректор Сколтеха.

Члены НТРГ:

• Белкин М. А., профессор, The Ohio State University, USA;

• Гаммерман А.М, профессор, Royal Holloway, University of London, UK; Рудаков К. В., чл.-корр. РАН, Вычислительный центр РАН;

• Бурнаев Е. В., канд. физ.-мат. наук, доцент, Институт проблем передачи информации РАН;

• Устюжанин А. Е., канд. физ.-мат. наук, доцент, Высшая школа экономики, Яндекс;

• Аржанцев И. В., профессор, член ученого совета, Высшая школа экономики;

• Панов М. П., профессор, научный координатор от Сколтеха.

НТРГ «Квантовые технологии» Руководитель НТРГ:

• Рязанов В. В., д-р физ.-мат. наук, заведущий лабораторией Института физики твердого тела РАН.

Члены НТРГ:

• Устинов А. В., профессор, руководитель группы «Сверхпроводящие квантовые цепи», Российский квантовый центр, Москва; профессор экспериментальной физики, Технологический институт Карлсруэ, Германия;

• Кулик С. П., профессор, заведующий лабораторией квантовых оптических технологий, Московский государственный университет, Москва;

• Козлов С. А., профессор, декан факультета фотоники и оптоинформатики, Университет ИТМО, Санкт-Петербург;

• Сергеев А. М., чл.-корр. РАН, профессор, директор Института прикладной физики РАН, Нижний Новгород;

• Принц В. Я., профессор, заведующий лабораторией физики и технологии трехмерных наноструктур, Институт физики полупроводников им. А. В. Ржанова, Новосибирск;

• Драчев В. Н., профессор, Сколтех;

• Пудалов В. М., заведующий лабораторией сильно коррелированных электронных систем, ФИАН им. П. Н. Лебедева, Москва;

• Дорожкин П. С., профессор, научный координатор от Сколтеха.

НТРГ «Технологии управления свойствами биологических объектов»

Руководитель НТРГ: Попов В. О., чл.-корр., директор

ФИЦ Биотехнологии РАН.

Члены НТРГ:

• Северинов К. В., профессор Сколтеха, Ратгерского университета (США), НТС Роснано;

• Томилин А. Н., чл.-корр., заведующий лабораторией молекулярной биологии стволовых клеток Института цитологии РАН, Санкт-Петербург, экспертный совет РНФ;

• Деев С. М., чл.-корр., заведующий лабораторией ИБХ, член НКС НИЦ Курчатовский институт;

• Шлеев С. В., д-р хим. наук, НИЦ Курчатовский институт, Университет Мальме (Швеция);

• Купраш Д. В., д-р биол. наук, заведующий лабораторией ИМБ РАН;

• Колбасов Д. В., профессор РАН, директор ГНУ ВНИИ ветеринарной вирусологии и микробиологии;

• Каталевский Д. Ю., канд. техн. наук, научный координатор от Сколтеха.

НТРГ «Новые и портативные источники энергии»

Руководитель НТРГ: Добровольский Ю. А., д-р хим. наук, профессор, ИПХФ РАН.

Члены НТРГ:

• Тереков Е. И., профессор, Физико-технический институт РАН;

• Попель О. С., профессор, Объединенный институт высоких температур РАН;

• Дебабов В. Г., академик РАН, ФГУП Государственный научно-исследовательский институт генетики селекции промышленных микроорганизмов;

• Абакумов А. М., профессор, Сколтех;

• Устинов А.А, профессор, научный координатор от Сколтеха.

Глава 7. Технологические барьеры НТИ

7.1. Значение постановки технологических барьеров

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ БАРЬЕРЫ КАК ИНСТРУМЕНТ НТИ

Значение технологических барьеров для НТИ

Технологический барьер — нерешенная технологическая проблема, препятствующая появлению нового продукта на новом рынке; никем в мире не достигнутый, но желаемый уровень возможностей (характеристик) технологии, при достижении которых происходит резкий рост спроса на данную технологию.

• Технологический барьер формулируется рыночной Рабочей группой (Нетом) для реализации его Дорожной карты в привязке к целям этой Дорожной карты и сквозной технологии (или нескольким сквозным технологиям).

• Подключение различных механизмов преодоления технологического барьера (включение в соответствующие программы ФОИВов, в тематики Технологических конкурсов НТИ и так далее) сконцентрируют научно-технологические разработки в направлениях, которые позволят рыночным рабочим группам эффективнее достигать целей своих Дорожных карт.

• Формирование и публикации перечня актуальных технологических барьеров позволяет дать ориентиры для научно-технических коллективов, тем самым мобилизовать их потенциал и активизировать научную и изобретательскую деятельность в нужном направлении.

Текущий статус работы с технологическими барьерами:

• перечень технологических барьеров был сформулирован для конкурса Фонда содействия инновациям «Развитие НТИ–1», а также доработан для конкурса «Развитие НТИ–22», текущая версия размещена на сайте Фонда www.fasie.ru/competitions/fond-sodeystviya-innovatsiyamobyavlyaeto -nachalevtoroy-ocheredi-konkursa-razvitie-nti-/;

• разработана методика определения технологических барьеров;

• на основании перечня технологических барьеров определены тематики двух технологических конкурсов НТИ, организуемых в настоящее время («Водородная энергетика на топливных элементах» и «Зимний город»).

ПРИМЕРЫ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ БАРЬЕРОВ

Перечень сквозных технологий

Большие данные, искусственный интеллект, системы распределенного реестра, квантовые технологии, новые и портативные источники энергии, новые производственные технологии, сенсорика и компоненты робототехники, технологии беспроводной связи, технологии управления свойствами биологических объектов, нейротехнологии и технологии виртуальной и дополненной реальности.

7.2. Примеры технологических барьеров для конкурса «Развитие НТИ 1.0» (ФСИ)

Технологические барьеры НТИ 03.10.2016

Преодоление технологических барьеров на пути создания новых продуктов является ключевой задачей как для российских, так и для зарубежных высокотехнологичных компаний, решение которой определяет конкурентоспособность на перспективных рынках. В связи с этим в рамках НТИ инициирована работа по формулированию перечня технологических барьеров по различным направлениям сквозных технологий и рынкам НТИ.

Приведенные ниже перечни технологических барьеров представляют собой первую версию научно-технологических задач и направлений прикладного характера, подготовленную экспертами НТИ из рыночных и научно-технологических рабочих групп по сквозным технологиям.

Аэронет

A. Большие данные

1. Системы для автоматической координации полетов роев БВС (беспилотное воздушное судно) численностью более 300 шт. над площадью 5000 м2 с максимальным расстоянием между двумя любыми дронами не более 100 м в любой момент времени.

2. Система машинного зрения, позволяющая оценить пригодность неподготовленной площадки для приземления БВС с линейным размером не менее 1 м.

3. Система цифровых карт высот местности, предназначенной для оценки площадки для посадки БВС (параметры уточняются).

4. Система передачи HD-видео площадки, предназначенной для приземления, с борта БВС наземному оператору вне прямой видимости.

B. Искусственный интеллект

1. Навигационный комплекс для обеспечения автономного маловысотного полета с достоверностью 0,9999.

2. Средства технического зрения для обнаружения препятствий/людей/транспорта по курсу движения на расстоянии до 100–200 м с достоверностью 0,9999.

3. Система принятия решения при вертикальной/ короткой посадке на неровную площадку, с углом наклона усредненной поверхности до 30 градусов.

4. Система принятия решения при посадке на качающуюся поверхность.

5. Система оценки пригодности площадки для посадки (твердая поверхность, зыбучая, вода, болото и тому подобное).

6. Адаптивный автопилот для квадракоптеров до 1000 кг для управления при возникновении неожиданных препятствий (100×100×100 м3) и изменении погодных условий (ветер до 20 м/с).

7. Система принятия решения при вертикальной/ короткой посадке на неровную площадку, с углом наклона усредненной поверхности до 30 градусов.

8. Алгоритмы аварийного интеллектуального управления аппаратным и энергетическими ресурсами аппарата в целях обеспечения живучести (требуется уточнение параметров барьера).

C. Системы распределенного реестра

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

D. Квантовые технологии

1. Системы навигации субдециметрового уровня.

2. Квантовый высотомер, LIDAR для оценки пригодности площадки для посадки, управления системой посадки, компенсирующей неровность и уклон поверхности (требуется уточнение параметров барьера).

3. Анализ состава почвы по основным микрои макроэлементам (не менее чем по 15 показателям) на основе ДЗЗ с применением методов активной флуоресценции.

4. Разработка устойчивой технологии космической связи с малыми космическими аппаратами в оптическом диапазоне на скорости 100 Гбит/с.

E. Новые и портативные источники энергии

1. Аккумуляторы для БАС с энергоемкостью до 1000 Вт×ч/кг и скоростью заряда 250 с.

2. Суперконденсаторы (скорость заряда 1000 с, энергоемкость 80–100 Вт×ч/кг)

3. Топливные элементы для БАС с энергоемкостью до 2000 Вт×ч/кг.

4. Компактный турбогенератор, в том числе с гибридным термодинамическим циклом, удельной мощностью от 6 до 12 кВт/кг.

5. Турбогенератор, сочетающий газотурбинный и роторно-поршневой двигатель.

6. Электрогенератор с удельной мощностью от 10 до 25 кВт/кг.

7. Электрогенератор с охлаждаемыми обмотками.

8. Электрогенератор с криогенными обмотками на принципах высокотемпературной сверхпроводимости.

9. Электрореактивные двигатели малой тяги с удельным импульсом 20000–50000 с.

10. Гибридные силовые установки для сверхмалых ракет-носителей.

F. Новые производственные технологии

1. Снижение удельной массы двигателя БПЛА в 2 раза при сохранении мощности.

2. Аддитивные технологии для изготовления корпуса, камеры сгорания, сопел компактного турбогенератора.

3. МЭМС актуаторы для управления обтеканием планера БВС.

4. Керамические матричные композиты для элементов турбогенератора.

5. Снижение шумности квадкоптера до 50 дБ.

6. Разработка конструкционных материалов «легче» воздуха (менее 20 мг/см3).

7. Аддитивные технологии для изготовления корпуса, камеры сгорания, сопел компактного турбогенератора.

8. Обеспечение полной радиационной стойкости на уровне технологии изготовления СБИС.

G. Сенсорика и компоненты робототехники

1. Манипуляторы для объектов различных размеров с точностью перемещения менее 0,1 мм и тактильной обратной связью с чувствительностью человеческой кожи (около 10–100 нм). Стоимость конечного изделия не превышает $1 000.

2. Сенсорные системы с распознаванием окружающего мира во всех пяти чувствах человека (зрение, слух, осязание, обоняние, вкус) с точностью не менее 50% в доменах (вкус, обоняние, осязание) и 99% (зрение, слух).

3. Методы измерения и сенсоры для NDVI мониторинга состояния посевов, виноградников, садовых и парковых насаждений с помощью БАС без необходимости предварительной радиометрической калибровки с точностью более 90%.

4. Датчики угловой скорости стратегического класса (уход не более 0,01 градуса в час) в габарите 1 см3.

5. Датчики линейного ускорения стратегического класса (стабильность нуля 10—5 g) в габарите 1 см3.

6. Беспроводные датчики состояния двигателя, датчики обледенения, датчики положения органов управления, датчики вибрации.

7. Датчики касания поверхности для манипуляторов системы посадки.

8. Интеллектуальная роботизированная система манипуляторов, обеспечивающая посадку на неровную поверхность, на наклонную или качающуюся поверхность.

9. Компактная гидравлическая система с центральным гидромотором для привода роботизированной системы.

H. Технологии беспроводной связи

1. Беспроводной канал связи, использующий отличную от радиочастотной коммуникационную среду (оптическую, акустическую, квантовую и пр.) с уровнем вероятности нарушения работы в результате радиопротиводействия 10Е-10.

2. Системы связи множественного доступа с комплексированными методами канального разделения: временным, частотными, кодовыми, пространственными.

3. Технологии синтеза активных фазированных антенных решеток в элементах конструкции ЛА Технологии радикального удешевления создания АФАР.

4. Беспроводная система мониторинга систем и узлов БВС.

5. Беспроводная система накопления и анализа телеметрической информации.

6. Беспроводная (спутниковая) система передачи накопленной информации наземному оператору для обработки и выработки сигналов управления БВС (требуется уточнение параметров барьера)

I. Технологии управления свойствами биологических объектов

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

J. Нейротехнологии и технологии виртуальной и дополненной реальности

1. Электронно-оптическая система «улучшенного видения» для улучшения изображения в условиях тумана, плохой видимости, при наличии препятствий.

2. Генетические обучающие алгоритмы для системы обеспечения посадки БВС на неровную, наклонную или качающуюся площадку.

K. Другие

1. Методы создания 3D моделей поверхности Земли с субметровой абсолютной точностью без использования опорных точек и дифференциальных поправок (то есть без привязки к какой-либо наземной инфраструктуре), в том числе протяженных (сотни и тысячи километров) объектов.

2. Технологии оперативного (в режиме, приближенном к реальному времени) обновления съемки природных и антропогенных объектов с субметровым разрешением.

3. Технологии многократной (в течение суток) съемки всей территории ЧС в видимом, ИК и РЛ диапазоне с разрешением не менее 1,5 и 2 м соответственно.

Маринет

A. Большие данные

1. Автоматическое распознавание текстов на растровых навигационных картах, включая 100% текстовых меток (надписи, отметки глубин и тому подобное), и их конвертация в машиночитаемые объекты типа текст.

B. Искусственный интеллект

1. Средства автономной навигации, способные обеспечить безэкипажное судовождение в круглосуточном режиме (24/7), в том числе в условиях интенсивной навигации в прибрежных акваториях.

2. Технология создания отказоустойчивых и реконфигурируемых систем управления техническими средствами для управления системами при освоении Мирового океана, способных обеспечить круглосуточное управление (24/7) без присутствия человека.

3. Средства, в том числе с применением технологий нейронных сетей, обработки и анализа радарных изображений, позволяющих повысить идентификацию объектов и подавление шумовых эффектов (погодных, боковых лепестков, вторичных эхосигналов) в автоматическом режиме не менее чем в 3 раза по сравнению с существующими серийными образцами.

C. Системы распределенного реестра

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

D. Квантовые технологии

1. Лазерные телевизионные системы для подводной робототехники с дальностью действия более 500 метров.

E. Новые и портативные источники энергии

1. Эффективные установки преобразования энергии морских и океанических волн, энергии подводных течений. Разработка и создание на основе этих установок энергетических модулей для прибрежных электростанций с КПД выше 50%, уровнем генерации более 5 КВт/м2, источников энергии для автономных объектов морской инфраструктуры и морских автономных необитаемых аппаратов и зондов свыше 40 КВт и периодом работы без обслуживания более 24 месяцев.

2. Принципиально новые эффективные источники питания оборудования для освоения Мирового океана, обеспечивающие снижение выбросов вредных веществ в окружающую среду не менее чем в 10 раз по сравнению с существующими двигателями внутреннего сгорания, и требующие в 5 раз меньших трудозатрат на обслуживание по сравнению с существующими судовыми энергоустановками.

F. Новые производственные технологии

1. Цифровые инструменты и компоновочные схемы оптимальных с точки зрения гидродинамики форм глубоководных аппаратов для решения широкого круга задач.

2. Новые нанокомпозитные материалы, применимые при освоении ресурсов Мирового океана.

G. Сенсорика и компоненты робототехники

1. Малогабаритные датчики состояния оборудования и процессов, способные устойчиво работать длительное время в условиях судна, комплексов добычи на шельфе, в иных объектах морской деятельности (например, экологические сенсоры мониторинга химического состава выбросов, выхлопных газов, любых субстанций, сбрасываемых с судна в море).

2. Средства сбора оперативных данных об экологической и гидрофизической обстановке в Мировом океане, оснащенные системой оперативной передачи данных с автономным периодом работы не менее 18 месяцев и с частотой передачи данных от 3 мин и выше. В том числе дрейфующие буи для работы в ледовых условиях, автономные ныряющие зонды на дрейфующих платформах (не менее 100 циклов зондирования на глубинах до 2000 м) и глайдеры повышенной автономности (автономное плавание без обслуживания не менее 12 месяцев, дальность действия не менее 1000 км).

3. Технологии и средства обнаружения и мониторинга морских биоресурсов, в том числе систем технического зрения, средств визуализации для освоения ресурсов Мирового океана, способных обнаруживать одиночные объекты промысла на глубинах от 1 до 100 м на дальности не менее 1 км.

4. Средства геолого-геофизической разведки на морском дне, обеспечивающие точность прогнозов не менее 90% при одновременном снижении негативного акустического воздействия на окружающую среду не менее чем в 10 раз по сравнению с существующими средствами сейсморазведки.

5. Новые образцы глубоководной беспилотной робототехники для разведки и добычи полезных ископаемых на глубине свыше 5 км.

6. Технические решения для обеспечения устойчивости динамики системы подводного необитаемого аппарата с отсоединяемыми аппаратами-дочками, составляющих свыше 50% от массы носителя. Разработка активных компенсаторов/успокоителей качки для различных систем.

7. Средства автономной навигации в Мировом океане, включая навигационные, радиолокационные и оптические программно-аппаратные комплексы, способные обеспечить безэкипажное судовождение в круглосуточном режиме (24/7).

H. Технологии беспроводной связи

1. Средства радиоэлектронной передачи данных «судно — берег» (навигационная информация, состояние оборудования судна), учитывающие условия судов, в том числе средства создания локальных сетей на основе беспроводных технологий передачи и хранения данных, способные обеспечить высокоскоростную передачу данных (свыше 5 Мбит/с) с ценой для потребителя, не превышающей более чем в 2 раза цену передачи данных в сетях наземных операторов сотовой связи. Адаптация технологий Интернета вещей для передачи данных на судне и «судно — берег».

2. Средства подводной беспроводной связи со скоростью обмена информации свыше 10 КБит/с на расстоянии не менее 10 тыс. м, в том числе на основе малогабаритных устройств (весом до 1 кг), функционирующих на глубинах до 500 м, и корпусных устройств, функционирующих на глубинах свыше 5000 м.

I. Технологии управления свойствами биологических объектов

1. Экологичные биотехнологии переработки мусора, обработки балластных вод в целях обеззараживания, переработки нефтесодержащих отходов на судах и в акваториях.

J. Нейротехнологии и технологии виртуальной и дополненной реальности

1. Средства, в том числе с применением технологий нейронных сетей, обработки и анализа радарных изображений, позволяющих повысить идентификацию объектов и подавление шумовых эффектов (погодных, боковых лепестков, вторичных эхосигналов) в автоматическом режиме не менее чем в 3 раза по сравнению с существующими серийными образцами.

Автонет

A. Большие данные

1. Безопасное и эффективное управление роем роботизированных автомобилей в режиме жесткого реального времени.

B. Искусственный интеллект

1. Системы принятия решений уровня ASIL D ISO 26262.

2. Системы компьютерного зрения уровня не ниже ASIL B ISO 26262 с допустимыми ошибками первого и второго рода 10Е-11 и 10Е-9 соответственно с доверительной вероятностью в 95% для основного контура.

C. Системы распределенного реестра

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

D. Квантовые технологии

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

E. Новые и портативные источники энергии

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

F. Новые производственные технологии

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

G. Сенсорика и компоненты робототехники

1. Мобильные системы непрерывного контроля психофизиологического состояния водителя уровня не ниже ASIL B ISO 26262, соответствующие стандарту безопасности CЕNELEC.

2. Датчики уровня не ниже ASIL B ISO 26262: (1) ДД камеры> 140 дБ; (2) реализация итоговых положений MOSARIM в разрешенный диапазонах частот на уровнях 24, 77 и 140 ГГц.

H. Технологии беспроводной связи

1. Создание системы гарантированной связи на расстояниях до 200 м и относительных скоростях до 120 м/с уровня не ниже ASIL B ISO 26262, степени защиты не ниже IP45 ГОСТ 14254—96 и латентностью не более 1 мс.

I. Технологии управления свойствами биологических объектов

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

J. Нейротехнологии и технологии виртуальной и дополненной реальности

Технологические барьеры по данному направлению находятся на стадии формулирования рабочими группами НТИ.

Нейронет

A. Большие данные

1. Технологии виртуального скрининга на основе нейросетевых алгоритмов, позволяющие находить кандидаты в новые лекарственные препараты, которые в дальнейшем подтверждаются в экспериментах in vitro и in vivo не реже чем в 25% случаев.

2. Алгоритм поиска новых индикаций в ЦНС для известных биомишеней, биомаркеров и биоактивных веществ.

3. Алгоритм анализа сигнала ЭЭГ, различающий сигналы управления движения конечностями с чувствительностью не менее 90%.

4. Алгоритмы диагностики и контроля эффективности терапии заболеваний, сопровождающихся нейровоспалительными процессами, с чувствительностью и специфичностью не менее 90%.

5. Алгоритмы для поиска новых независимых биомаркеров для диагностики заболеваний мозга и нервной системы и разработка на их основе тест-систем, способных улучшить качество диагностики не менее чем на 30%.

6. Технологии обработки больших данных, повышающие эффективность по сравнению с существующими подходами на 50% и более по направлениям: качественная оценка эмоционального состояния пользователя или группы пользователей, качественные системы поддержки принятия решений с применением технологий нейромаркетинга.

7. Технологии распознавания речи группы (с наложением голосов) с автоматической расшифровкой.

8. Создание самообучаемой системы по работе с массивами биоданных по выявлению корреляций между ними, с оперативной автоматизированной выдачей результатов в единых протоколах для быстрого использования в устройствах, программах и прочих решениях на потребительском рынке, позволяющей реализовать автономные (более 24 часов) носимые устройства (размером не более спичечного коробка).

9. Обучающиеся алгоритмы на нейронных сетях для анализа больших данных в целях оптимизации процессов на 40% и более (требуется уточнение параметров барьера).

B. Искусственный интеллект

1. Нейросетевые алгоритмы поиска наилучшего протокола лечения на основе диагностических данных пациента и «Больших данных» лучших методик лечения в мире, приводящие к улучшению диагностики и терапии не менее чем на 30%.

2. Технологии машинного обучения, включая нейросетевые алгоритмы по распознаванию данных при высокопроизводительных испытаниях, позволяющие создавать новые методы испытаний с использованием имеющихся научных инструментов и приборов.

3. Система анализа ЭЭГ-сигнала с обратной связью по двигательной моторике с возможностью самообучения и настройки на конкретного пациента.

4. Система персонификации нейрореабилитации пациентов.

5. Нейросетевые агенты поддержки онлайн-образования, повышающие его эффективность не менее чем на 25%.

6. Интеллектуальный систематизатор данных, который самостоятельно выделяет приоритет для генерации решения, а затем самостоятельно подбирает и анализирует данные, на основе которых можно установить корреляции, формирует алгоритм и возвращает в систему, в которой ИИ самостоятельно определил данный запрос. Должен быть способен повысить эффективность работы оператора не менее чем на 50%.

7. Повышение эффективности процессов по сравнению с существующими стандартами не менее чем на 30% по следующим направлениям: технологии распознавания видеоизображений и речи.

8. Перевод зашумленной сенсорной видеои аудиоинформации в символьную форму (текстовое описание сцен, тексты речевых сообщений).

9. Разговорный искусственный интеллект (15 минут беседы без возможности отличить ИИ от человека). Технологии голосовой связи для участия БПЛА в радиообмене с гражданскими судами.

10. «Распознавание/Синтез русской речи» on-chip. Реализация процессорной архитектуры, позволяющей аппаратно реализовать распознавание и синтез русской речи с точностью 99% (99% точность распознавания и 99% приближение к естественной речи).

11. Распознавание объектов в режиме реального времени (не более 10 мс) на процессорах с низким потреблением энергии, точность 99,9%.

C. Системы распределенного реестра

1. Гибридные технологии на основе нейросетей и технологий распределенного реестра, позволяющие реализовать управляющее программное обеспечение для «уберизации» управления в корпоративных иерархиях и сетях смежников и подрядчиков («бирюзовые организации». См книгу Ф. Лалу).

D. Квантовые технологии

1. Использование квантовых компьютеров для компьютерного скрининга лекарственных препаратов на потенциальные биомишени. Компьютерное моделирование биологических процессов, в том числе распространение нервных импульсов, с помощью квантовых компьютеров.

2. Разработка устройств оптической локации для мониторинга состояний головного мозга в инфракрасном спектре с точностью определения необходимых параметров не менее 70%.

3. Создание квантовых чипов нового поколения с поддержкой технологии FPGA+ на основе потребительского ПО для их программирования, задания характеристик.

E. Новые и портативные источники энергии

1. Портативные источники энергии, способные обеспечивать работу носимых телеметрических и биометрических устройств с потреблением не менее 200 мА/ час на протяжении 24 часов при весе не более 60 г.

2. Портативные источники энергии, способные обеспечивать работу носимых телеметрических и биометрических устройств (в том числе беспроводных сенсоров) с потреблением не менее 10 мА/час на основе альтернативных источников энергии, таких как электрические потенциалы человеческого тела, разница температуры тела и окружающей среды, солнечного и светового излучения, атмосферных и техногенных радиоизлучений и так далее.

3. Создание систем питания для инвазивных решений на основе токов человеческого тела, химических реакций с жидкостями человеческого тела, на основе «чистого» радиоактивного распада и так далее.

F. Новые производственные технологии

1. Биосовместимые материалы, решающие проблемы отторжения нейроимплантов.

2. Создание доступных средств прототипирования на основе технологий 3D печати, которые позволят прототипировать устройства и их элементы на высоком качественном уровне, включая печать электронных схем, в том числе с реализацией PLD технологий и их программной поддержкой.

3. Создание доступных средств прототипирования ASIC решений на потребительском уровне и на уровне стартапов с ограниченным бюджетом.

4. Создание электронных схем, способных к нанесению на тело пользователя с дальнейшим «растворением», в том числе с элементами питания, включая и такие органы, как глаза.

G. Сенсорика и компоненты робототехники

1. Системы получения сенсорной и внесенсорной (на основе ТМС) обратной связи для контуров нейроинтерфейсов нового поколения с использованием алгоритмов адаптивной классификации ЭЭГ паттернов (для индивидуальной самонастройки нейроинтерфейсов в процессе эксплуатации).

2. Системы пропорционального управления в контурах интерфейсов «мозг — компьютер» на основе выделения и классификации градаций ЭЭГ паттернов (для максимального приближения динамики управления исполнительными устройствами в контурах ИМК к темпам естественного (антропоморфного) управления с помощью мышечных усилий).

3. Системы автоматизации навыка работы оператора в контуре ИМК (для работы оператора в контуре ИМК с минимальным отвлечением внимания оператора от других видов деятельности).

4. Протезы и искусственные части тела, интегрированные с нервной системой человека.

5. Технологии медицинской и ассистивной робототехники, мониторинга пациентов для нейрохирургии и нейрофизиологии.

6. Безгелевые электроды для получения ЭЭГ сигналов от 0,5 µV (неинвазивно).

7. Новый подход и оборудование для получения в реальном времени данных по локализации потенциалов и об уровнях самих потенциалов с потенциальной возможностью реализации в портативном устройстве без использования методов с задержкой, например, по кровотоку (неинвазивно).

8. Аппаратные средства для получения данных о химическом составе крови и подкожных жидкостей в реальном времени (неинвазивно). Использование методов с задержкой, например, по кровотоку.

9. Сенсорные элементы в форме неинвазивных и полуинвазивных аппликаторов (временные татуировки, наклейки, растворяемые подкожные и прочие инвазивные сенсорные элементы, вводимые в виде таблеток, инъекций, спреев и так далее.

10. Манипуляторы для объектов различных размеров с точностью перемещения менее 0,1 мм и тактильной обратной связью с чувствительностью человеческой кожи (около 10–100 нм). Стоимость конечного изделия не превышает 1 000 долл.

11. Сенсорные системы с распознаванием окружающего мира во всех пяти чувствах человека (зрение, слух, осязание, обоняние, вкус) с точностью не менее 50% в доменах (вкус, обоняние, осязание) и 99% (зрение, слух).

H. Технологии беспроводной связи

1. Технологии разноканальной беспроводной связи, позволяющие интегрировать носимые и стационарные приборы в пределах одного квартала.

2. Технологии связи на коротких импульсах, позволяющие создать систему компактных передатчиков, обеспечивающих автономную работу более года и передачу информации в условиях города более чем на 3 км.

I. Технологии управления свойствами биологических объектов

1. Разработка технологий введения и доставки лекарственных препаратов и медицинских изделий для диагностики и лечения заболеваний нервной системы, повышающих эффективность и или снижающих токсичность не менее чем на 25%.

2. Поиск новых индикаций для фармпрепаратов и биологически активных веществ, действующих на биомишени, связанные с заболеваниями ЦНС, позволяющих создавать препараты с терапевтическим окном не менее 100.

3. Поиск новых биомаркеров для профилактики, диагностики и лечения ЦНС заболеваний, повышающих эффективность не менее чем на 30%.

4. Персонализированные вакцины и лекарственные средства для лечения заболеваний ЦНС, позволяющие увеличить эффективность и/или уменьшить токсичность по сравнению со стандартными протоколами не менее чем на 25%.

5. Технологии клеточной терапии болезней ЦНС.

6. Технологии генной коррекции болезней ЦНС.

7. Нейротехнологии стимуляции головного мозга для лечения резистентных к фармакотерапии заболеваний ЦНС.

8. Технологии доставки лекарственных препаратов через гемато-энцефалический барьер.

9. Компоненты и устройства реабилитации, обслуживания и восстановления, в том числе с управлением посредством нейроинтерфейса и миограммы, способные ускорить процесс реабилитации не менее чем на 30%.

10. Технологии нейрореабилитации с использованием функциональной электрической стимуляции мышц, способные ускорить процесс реабилитации не менее чем на 25%.

11. Инструментальная диагностика, реабилитация при СДВГ, аутизме с точностью более 70%.

12. Технологии нейрореабилитации с использованием транскраниальной электрической стимуляции мозга, повышающие эффективность более чем на 25%.

13. Биоактивные нейротрансплантаты для регенеративной медицины мозга с эффективностью более 25%.

14. Формирование искусственных сенсорных сигналов (искусственная кожа) с чувствительностью, сравнимой с натуральной.

15. Качественный мониторинг мышечной активности и обучения новым движениям человека с помощью вибротактильной стимуляции, повышающей эффективность реабилитации не менее 25%.

16. Технологии реабилитации или развития когнитивных способностей, превышающие имеющиеся стандарты не менее чем на 30%.