⚡️ От мегасайенс до термояда: какие технологии будущего обсуждали на «Технопроме-2026»

В Новосибирске завершился XIII Международный форум технологического развития «Технопром-2026». В этом году его ключевой темой стала «Российская наука — основа технологического лидерства».

Посмотрели, какие технологии оказались в центре внимания форума и какие разработки могут определять технологический ландшафт ближайших десятилетий.

🟢 Мегасайенс — от фундаментальных исследований к новым продуктам

Одной из центральных тем форума стал запуск Сибирского кольцевого источника фотонов (СКИФ) — синхротрона поколения 4+. О том, что такое установки класса «мегасайенс» и какие задачи они позволяют решать, рассказывали коллеги из КорСовета. Мы тоже следим за развитием проекта: недавно СКИФ стал одной из ключевых тем заседания Совета по науке и образованию, главные тезисы которого мы собрали здесь.

Первые эксперименты на СКИФе планируют начать уже этой осенью. Ученые смогут изучать структуру вещества на атомном уровне — в том числе для создания новых материалов, лекарств и промышленных технологий.

🟢Термояд и новый атомный цикл

Еще одна технология с горизонтом в десятилетия — российский токамак ТРТ. Его физический пуск намечен на 2035 год. Параллельно ученые работают над замкнутым ядерным топливным циклом и новыми способами переработки отработавшего топлива.

🟢ИИ выходит в реальный сектор

На «Технопроме» много говорили о переходе от экспериментов с ИИ к его практическому применению. И это уже происходит: машинное зрение работает на производственных линиях, а ИИ помогает врачам анализировать маммографию, рентгенограммы и КТ.

🟢Космос становится производственной площадкой

Среди разработок — легкая ракета «Воронеж-1000» и возвращаемая космическая капсула. Последняя нужна в том числе для доставки на Землю лекарственных препаратов и новых материалов, созданных на орбите.

🟢Новые материалы — сразу для нескольких отраслей

Атомная энергетика, космос, промышленность — всем нужны материалы с новыми свойствами. Ускорить их создание могут ИИ, аддитивные технологии и установки класса мегасайенс, которые позволяют изучать вещество на микро- и атомном уровне.

⭐️ Главный технологический сигнал «Технопрома-2026» — граница между фундаментальной наукой и прикладными разработками становится все менее заметной. Мегасайенс, ИИ, новые материалы, атомные и космические технологии все чаще становятся частями одной технологической цепочки — от научного результата до продукта и промышленного применения.

В ролике — фрагмент пленарной сессии, полную запись можно посмотреть по ссылке.

⭐️ Не обновляется лента? Мы в MAX

Провожаем лето нашей рубрикой #Дайджест

Собрали главное за последнюю неделю августа⬇️

🌾 Агро / продовольственный сектор

Долговечность в космосе и Арктике: ученые Санкт-Петербургского государственного университета промышленных технологий и дизайна разработали инновационный композиционный материал для выращивания растений

Рост на 12,5%: российские аграрии собрали более 100 млн тонн зерна

Цифра «вышла» в поле: аграрии Крыма и Кубани наращивают инвестиции в цифровизацию

🚗 Транспорт

Первые в мире: российские разработчики создали технологию оптимизации планирования работы общественного транспорта на основе ИИ

Новые правила с 1 сентября: осенью изменятся контроль на границе для иностранных перевозчиков, перевозка опасных грузов и не только

🚀 Космос

«Космическая» нагрузка: новая методика Московского авиационного института позволит рассчитать нагрузку на организм космонавтов при лунной и марсианской гравитации

Прыжок из стратосферы: Роскосмос обеспечил предполетное обследование в барокамере для подготовки к мировому рекорду

⚡️ Энергетика

Временное управление: Президент России Владимир Путин подписал указ о мерах безопасности на объектах критической инфраструктуры

Надежность энергоснабжения: ученые Новосибирского государственного технического университета предложили способ полезного использования тепловых выбросов в межотопительный период в малых городах

📃 Другое

Экономия времени: создана цифровая модель поведения сплава при нагревании

ИИ в медицине: на «Технопроме-2026» рассказали, как медицинские учреждения Новосибирской области используют искусственный интеллект для анализа снимков и выявления отклонений от нормы

«День AI Journey»: Сбербанк на полях «Технопрома-2026» представил свои ИИ-разработки для бизнеса, обработки данных и здравоохранения

Цифровизация на производстве: «Ростелеком» презентовал на форуме «Технопром-2026» ИИ-инструменты для российской промышленности

Главное — всегда на связи. Мы в MAX

🔗 На горизонте — биоэкономика

Недавно мы писали об управляемой ферментации — одной из технологий топ-10 по мнению ВЭФ на ближайшие пять лет. Теперь посмотрим на нее с точки зрения долгосрочного прогноза.

Какое место управляемая ферментация может занять в технологическом будущем?

Спросили Алину Осьмакову, заместителя директора по стратегическим коммуникациям ФИЦ «Фундаментальные основы биотехнологии» РАН, члена Консультативной группы по научно-технологическому развитию при Президенте РФ.

Один из ключевых эффектов технологии — возможность сделать производство необходимых компонентов менее зависимым от природного сырья, климата, сезонности и географии. С помощью микроорганизмов можно получать белки, жиры и другие ценные компоненты — в том числе те, которые традиционно экстрагируют из сырья, которое в России не выращивается.

Алина Осьмакова:

Управляемая ферментация рассматривается как одна из базовых сквозных технологий.

Именно в таком статусе она учитывается при подготовке прогноза научно-технологического развития России по направлению «Продовольственная безопасность».

Но прогноз уже подкрепляется практикой: российские разработки постепенно выходят за пределы лабораторий. Подробнее — в полном комментарии в приложении.

А о том, как управляемая ферментация меняет биоэкономику и какие возможности открывает для России, продолжаем разговор с Алиной Осьмаковой в канале «Новости биоэкономики».

#Мнение

⭐️ Связь с будущим не должна прерываться. Мы — в MAX

⚡️ Одна ставка – четыре сценария

Банк России представил прогноз по ключевой ставке до 2029 года. В базовом сценарии ее средний уровень в 2026 году составит 14,5–14,6%, а к 2029 году может снизиться до 7,5–8,5%.

Но уже в 2027 году траектории заметно расходятся:

🟢9–11% – дезинфляционный сценарий;
🟢10,5–12,5% – базовый;
🟢13–15% – проинфляционный;
🟢19–21% – рисковый.

Как изменение ключевой ставки влияет на траекторию научно-технологического развития страны?

Михаил Расстригин, член консультативной группы по научно-технологическому развитию России, предлагает смотреть шире: важнее совокупная доступность капитала – частного, корпоративного и государственного. Господдержка может частично сгладить влияние высокой ставки, но не способна полностью заменить рынок рискового капитала⬇️

НТР можно рассматривать как «живой» портфель гипотез, идей и проектов разной степени зрелости. Доступность капитала определяет не столько появление новых идей, сколько то, какие из них получат возможность пройти проверку, масштабирование и коммерциализацию.

При дефиците финансирования отбор становится более прагматичным: приоритет смещается от прорывных, но малоизученных направлений к решениям с более сильной доказательной базой и более коротким путем до практического результата.

Образно говоря, технологические идеи – это цветущее вишневое дерево, а капитал – пчелы. Чем больше возможностей для опыления, тем больше идей смогут превратиться в реальные проекты – плоды.

Но для хорошего урожая одних пчел недостаточно. Нужны садовники – квалифицированные специалисты, плодородная почва – развитая инфраструктура, благоприятная погода – разумное регулирование, доступ к инструментам и новым сортам – технологиям, а также люди, которым нужны плоды – устойчивый спрос.

#Мнение

⭐️ Связь с будущим не должна прерываться. Мы — в MAX

Люди иногда врут. Люди иногда ошибаются. А иногда врут и ошибаются одновременно, особенно когда речь идет о прогнозировании будущего. И это случается даже с профессорами, что уже не раз било по репутации научного знания.

Вместе с Зоопарком из слоновой кости — @ivoryzoo мы продолжаем наш совместный проект и серию рассказов о провальных прогнозах прошлого #прогнозомогильник.

В 1998 году в Scientific American вышла статья Колина Кэмпбелла и Жана Лаэррера "The End of Cheap Oil", в которой авторы - оба именитые геологи - доказывали, что совсем скоро, после середины 2000х, нас ждет необратимый обвал нефтедобычи.
В целом их точка зрения не была новой - они апеллировали к подзабытым гораздо более ранним работам Хабберта (он в свое время довольно точно предсказал ситуацию в США, где добыча "черного золота" вышла на максимум в 1971 году и начала снижаться). По сути, это была попытка применить теорию Хабберта с поправками на более свежие данные.

Одной статьей не обошлось: Кэмпбелл решил оправдать свою фамилию и начал бить в набат, основав целую профильную "ассоциацию по изучению пика нефти и газа" (ASPO). Некоторые ее члены сразу начали рисовать апокалиптические картины гибели современной цивилизации - и не стеснялись делиться ими с прессой.

❌ Прогноз не сбылся (хотя и с некоторыми нюансами).

ASPO регулярно сдвигала дату конца света "нефтяного пика", в результате чего доверие к концепции было изрядно подорвано.

Одна из причин - в смешении двух терминов. Кто-то говорил о "традиционной", сравнительно легкодоступной нефти из привычных источников - и здесь есть мнение, что концепция Кэмпбелла была хотя и слишком пессимистичной, но все-таки не совсем ошибочной.

Другое дело - вся нефть в целом. Инженеры не сидели сложа руки: люди начали гораздо активнее присматриваться к более трудным, но все же привлекательным месторождениям. Пожалуй, самый яркий пример - так называемая "сланцевая революция", благодаря которой США и, хотя и в меньшей степени, Канада смогли существенно увеличить нефтедобычу. Для этого пришлось серьезно усовершенствовать многие технологии бурения и гидроразрыва пласта, что потребовало немалых вложений - но, в конечном счете, оказалось вполне оправданным.

Сам Кэмпбелл хотя и остался при мнении, что научный прогресс не позволит всегда на 100% компенсировать растущий спрос на нефть, к концу 2000х признал, что рыночные механизмы и ценовая регуляция могут иметь куда большее значение, чем он предполагал.

⭐️ ForecastID. Узнать больше о прогнозах в науке и технологиях

⭐️ Прогноз устарел. Что дальше?

Для технологического прогнозирования это нормальная ситуация: меняются условия – меняются и возможные сценарии будущего.

Постоянно собирать экспертов и заново пересматривать каждую траекторию долго. Часть этой работы можно передать математическим моделям.

Возьмем корпоративные инвестиции в ИИ. За 2013–2025 годы они выросли с $14,6 до $581,7 млрд, пережив по пути и резкий спад, и новый взлет.

Линейная модель на таком ряду дает среднюю ошибку 28,3%. Двухслойная нейросеть – около 5%.

Кажется, вывод очевиден: чем сложнее модель, тем лучше прогноз. Но нет.

На небольшом объеме данных компактная модель может оказаться надежнее огромной нейросети. А современные ИИ-модели становятся особенно полезны там, где нужно одновременно учитывать множество данных, индикаторов и возможных сценариев.

Поэтому задача модели – посчитать возможное.
Задача эксперта – понять, что из этого действительно имеет смысл.

Так сегодня и работает сценарное прогнозирование: не поиск одной версии будущего, а проверка нескольких возможных траекторий.

#В_порядке_информации

⭐️ Не обновляется лента? Мы в MAX

Когда точный расчет ≠ точный прогноз

Недавно мы разбирали, как математические модели помогают просчитывать разные сценарии будущего и почему даже сложная модель не отменяет экспертную оценку.

Но где проходит граница возможностей самой математики?

Роман Королев, член консультативной группы по научно-технологическому развитию России, заместитель начальника отделения РФЯЦ-ВНИИЭФ, считает одним из ключевых условий стабильность исходных и граничных условий.

Хороший пример ➡️ климат и погода. Изменения климата на горизонте десятилетий можно моделировать: многие процессы достаточно медленные. А точно спрогнозировать погоду на месяц гораздо сложнее: слишком быстро меняются условия.

Чем стабильнее исследуемая область, тем выше потенциальная точность прогноза. И наоборот: большое число меняющихся параметров увеличивает неопределенность.

💡Но есть еще одна ловушка – усложнение самой модели. Оно может означать как более точный учет уже известных факторов, так и добавление новых. Во втором случае возникает проблема: для новых параметров может просто не оказаться достаточного массива данных, на котором можно проверить результат. Поэтому сложная модель сама по себе не гарантирует качества.

Роман Королев⬇️

Страшнее всего для стратегического прогноза – слепая вера в модель без верификации и валидации результатов. При этом не важно, какая это модель: простая или сложная

✅Один из способов такой проверки – ретроспективное моделирование: задать модели условия прошлых лет и посмотреть, насколько хорошо она воспроизводит уже известный результат.

#Мнение

⭐️ Связь с будущим не должна прерываться. Мы — в MAX

Будущее в нескольких версиях ✅

World Models – новое поколение искусственного интеллекта, способное моделировать физический мир, прогнозировать развитие событий и принимать более точные решения. По версии Всемирного экономического форума и Frontiers, технология вошла в 10 перспективных направлений на ближайшие пять лет.

➡️ Подход уже развивается в робототехнике, автономном транспорте, промышленности и климатическом моделировании. Например, NVIDIA Cosmos использует данные о физическом мире для обучения моделей, способных работать с незнакомыми сценариями.

Для планирования — это возможность не ограничиваться прогнозом на основе исторических данных, а сравнивать разные сценарии и оценивать влияние отдельных факторов на всю систему. Потенциальные области применения: логистика, производство, инфраструктура и энергетика.

Как это может выглядеть❓

Модель портового терминала заранее просчитывает последовательность погрузки с учетом прилива, ветра и распределения веса еще не прибывших контейнеров. Специалист сверяет результат с данными о работе терминала в похожих условиях.

Но логичный сценарий может оказаться ошибочным. Поэтому необходимы проверка исходных предположений, стресс-тестирование и постоянная валидация результатов. Для масштабирования World Models необходимо:

🟢 тестировать модели в реальных условиях;
🟢 создавать единые стандарты валидации;
🟢 объединять данные и модели разных отраслей;
🟢 формировать правила ответственности за решения ИИ.

#Международная_панорама

⭐️️️️️️ Горизонты и векторы технологий — в фокусе, мы — в MAX

5G — это вовсе не про то, чтобы быстрее загружались видео 📡

В России началось развертывание сетей связи пятого поколения. На первом этапе технология заработала в 16 городах и стала доступна примерно 10 млн человек. До конца года Минцифры планирует подключить еще 50 городов.

За этим запуском совсем другой масштаб возможностей ➡️ скорость 300–900 Мбит/с, задержка всего 1–5 мс вместо 30–50 мс у 4G и до 1 млн одновременно подключенных устройств на 1 кв. км. Именно поэтому 5G интересен уже не только пользователям смартфонов, но и промышленности, транспорту, науке.

О том, какие возможности за этими цифрами открываются для разных отраслей, — Андрей Волынцев, член консультативной группы по научно-технологическому развитию России, начальник отдела АО «Российские космические системы»:

В первую очередь развитие 5G повлияет на промышленность, робототехнику, транспорт и логистику — те сферы, где нужно надежно связывать большое количество мобильных изделий, камер, датчиков и оборудования.

Наиболее заметный технологический эффект возникнет там, где отдельные машины превращаются в единую распределенную систему: на роботизированных производствах, в автономной логистике, на промышленных и транспортных объектах. Благодаря 5G будут упрощены процессы модернизации и реконфигурации производств, что скажется на общей гибкости и эффективности.

Для науки 5G выступит исследовательской инфраструктурой и позволит развивать человеко-машинное взаимодействие, телемедицину, автономные системы и распределенные вычисления.

#Мнение

⭐️️️️ Не обновляется лента? Мы в MAX