Слабые сигналы в науке и технологиях 2024: Глобальное исследование зарождающихся трендов и технологического лидерства

Введение: За горизонтом видимости – навигация в технологическом будущем

В условиях беспрецедентного технологического прогресса и глобальной взаимосвязанности, способность предвидеть будущие тренды приобретает критическое значение. Отчет Европейского центра совместных исследований (JRC) “Слабые сигналы в науке и технологиях – 2024” представляет собой важный инструмент для решения этой задачи. Это не просто перечень новых технологий, а стратегический документ, призванный информировать политику, направлять исследования и инновации, и обеспечивать конкурентоспособность Европы в быстро меняющемся технологическом ландшафте.

Суть отчета заключается в исследовании “зарождающихся технологий” – инноваций на ранних стадиях развития, которые, тем не менее, обладают потенциалом глубокого влияния на общество, экономику и безопасность. Раннее выявление этих “слабых сигналов” позволяет заблаговременно формировать инновационную политику, способствующую стабильной бизнес-среде и безопасному обществу.

JRC140959_01 Скачать

Методология исследования: Данные как основа предвидения

Отчет JRC использует надежную и научно обоснованную методологию, сочетающую качественный анализ с количественными методами обработки данных. В основе исследования лежит система TIM Technology, разработанная JRC, которая интегрирует данные из следующих источников:

Scopus: Обширная база данных научных публикаций Elsevier, охватывающая период с января 1996 года по июнь 2023 года.
PATSTAT: Патентная база данных Европейского патентного ведомства, редакция “Весна 2023”.
Cordis: Репозиторий Европейской комиссии по финансируемым ЕС научно-исследовательским и опытно-конструкторским работам.

Для выявления слабых сигналов применялся комплексный подход, включающий:

Сбор данных: Поиск научных публикаций и патентных документов в Scopus и Patstat по ключевым технологическим областям (энергетика, квантовые вычисления, сельское хозяйство, безопасность, мобильность, медицинская визуализация, передовые материалы, космические технологии и электроника).
Текстовый анализ и кластеризация: Использование методов текстового анализа и алгоритмов кластеризации для выявления закономерностей и группировки связанных концепций в больших объемах данных.
Наукометрические показатели: Расчет и визуализация наукометрических показателей для оценки динамики и зарождения технологий. Ключевые показатели, представленные в виде “технологических радаров”, включали:
- Доля научных публикаций: индикатор фундаментальных исследований и новых приложений.
- Доля патентов: показатель коммерческого потенциала и защиты интеллектуальной собственности.
- Активность: отражение недавней исследовательской активности (доля публикаций за последние три года).
- Устойчивость: временной горизонт публикаций, как индикатор зрелости технологии.
Индекс выявленного технологического преимущества (RTA): Расчет индекса RTA для оценки относительной специализации стран в конкретных технологиях, используя научные публикации как прокси-показатель для ранних стадий развития.
Анализ действующих лиц: Идентификация и ранжирование ключевых организаций на основе объема научных публикаций, цитируемости и патентных заявок.
Анализ международного сотрудничества: Картографирование сетей сотрудничества между странами и организациями для понимания потоков знаний и выявления ключевых узлов.

Для систематизации анализа 221 выявленных “слабых сигнала” (зарождающихся технологий) были сгруппированы в 12 тематических кластеров, отражающих широкие технологические области:

Продвинутые материалы и передовые технологии производства
Аэрокосмические технологии
Транспорт и мобильность
Цифровые двойники
Искусственный интеллект и машинное обучение
Информационные и коммуникационные технологии (ИКТ)
Медицинская визуализация
Терапевтика и биотехнологии
Электронное здравоохранение (e-Health)
Окружающая среда и сельское хозяйство
Энергетика
Квантовые технологии и криптография

Обнаруженные слабые сигналы: Детальный обзор по кластерам

Отчет выявляет 221 зарождающихся технологии, сгруппированных в 12 тематических кластеров, каждый из которых представляет собой динамичную область инноваций:

1. Продвинутые материалы и передовые технологии производства

Этот кластер охватывает широкий спектр инноваций, включая наноматериалы, интеллектуальные покрытия, композиты, аддитивное производство и новые источники энергии. Ключевым направлением является разработка материалов с уникальными свойствами, такими как самовосстановление, высокая электропроводность, устойчивость к экстремальным условиям и экологичность.

Аддитивное трение с перемешиванием (Additive Friction Stir Deposition): Революционный метод 3D-печати, использующий трение и перемешивание для создания прочных и долговечных соединений материалов.
Однослойный MoSi₂N₄: Новый класс двумерных материалов, отличающихся высокой механической прочностью и термостойкостью, перспективных для использования в экстремальных условиях.
Самовосстанавливающийся ионогель: Инновационный материал, способный к самовосстановлению, открывающий горизонты для гибкой электроники и аккумуляторов, способных к регенерации.
MXene-нанолисты: Двумерные наноматериалы с исключительной электропроводностью, находят применение в электронике нового поколения и высокоэффективных аккумуляторах.
Терагерцовые интеллектуальные поверхности: Материалы, способные контролировать электромагнитные волны терагерцового диапазона, что открывает перспективы для сетей 6G и квантовых вычислений.
Фотонные синапсы: Технологии, имитирующие работу биологических нейронных сетей, создавая основу для нейроморфных вычислений, имитирующих работу мозга.
Органоиды на чипе: Искусственные 3D-клеточные структуры, имитирующие органы, предоставляют платформу для тестирования лекарственных препаратов и изучения биологических процессов.
Бипениленовые сети: Новый класс углеродных материалов с уникальной электронной структурой, предлагающий новые возможности для электроники и материаловедения.
Волюмное аддитивное производство: Метод 3D-печати, позволяющий создавать объемные структуры с высокой точностью и скоростью, открывая двери для производства сложных изделий.

2. Аэрокосмические технологии

Кластер аэрокосмических технологий включает передовые разработки в области космической связи, беспилотных летательных аппаратов, устойчивого авиационного топлива и аэрокосмических вычислений. Ключевым направлением является создание более эффективных, безопасных и экологически чистых аэрокосмических систем.

6G в космосе: Новые поколения спутниковых систем связи, использующие гиперчастоты и квантовые коммуникации для обеспечения глобального покрытия и высокой пропускной способности.
Крайние вычисления (Edge Computing) для спутников и дронов: Разработка децентрализованных алгоритмов обработки данных, позволяющих обрабатывать информацию непосредственно на спутниках и дронах, без необходимости передачи больших объемов данных на Землю.
Электрические вертикальные взлетно-посадочные аппараты (eVTOL): Инновационные летательные аппараты, включая “летающие такси” и дроны-грузовики, использующие электрическую тягу для вертикального взлета и посадки, обещая революцию в городской мобильности и логистике.
Устойчивое авиационное топливо: Разработка синтетических и биоразлагаемых видов авиационного топлива с нулевым выбросом CO₂, направленная на снижение воздействия авиации на окружающую среду.
Космические вычисления: Разработка специализированных процессоров и вычислительных систем, способных эффективно работать в условиях радиации и вакуума, необходимых для космических миссий и спутников.

3. Транспорт и мобильность

Кластер “Транспорт и мобильность” охватывает технологии, направленные на создание более эффективных, безопасных и экологически устойчивых транспортных систем. Основные тренды включают развитие автономного и электрического транспорта, концепции “умных городов” и поиск альтернативных видов топлива.

Города 15-минутной доступности: Концепция городского планирования, направленная на создание городов, где все необходимые услуги и сервисы доступны в пределах 15-минутной пешей или велосипедной прогулки, повышая качество жизни и снижая зависимость от автомобилей.
3D-обнаружение объектов (LiDAR, SLAM): Разработка и совершенствование технологий LiDAR (лазерная дальнометрия), SLAM (одновременная локализация и картографирование) и других методов 3D-обнаружения объектов, являющихся ключевыми для автономных автомобилей и дронов, обеспечивая безопасную и надежную навигацию.
Зарядка дронов с беспроводной передачей энергии: Инновации в области беспроводной передачи энергии, направленные на увеличение автономности дронов и расширение спектра их применения.
Топливо на основе аммиака: Исследования в области использования аммиака в качестве альтернативного топлива для морского и воздушного транспорта, предлагая перспективный путь к декарбонизации транспортного сектора.

4. Цифровые двойники

Кластер “Цифровые двойники” посвящен разработке виртуальных копий реальных объектов, процессов и систем для целей оптимизации, мониторинга и прогнозирования. Цифровые двойники становятся мощным инструментом в различных отраслях, от городского планирования до здравоохранения.

Цифровые двойники городов: Создание виртуальных моделей городов для симуляции городских процессов, прогнозирования кризисных ситуаций и оптимизации управления городской инфраструктурой.
Цифровые двойники зданий: Разработка виртуальных копий зданий для анализа энергопотребления, обеспечения безопасности и оптимизации управления эксплуатацией зданий.
Цифровые двойники в здравоохранении: Моделирование органов и физиологических процессов для персонализированной медицины, разработки новых методов лечения и улучшения диагностики.
Кибердвойники в архитектуре: Использование цифровых двойников в архитектурном проектировании и строительстве для оптимизации дизайна, управления строительством и жизненным циклом зданий.

5. Искусственный интеллект и машинное обучение

Кластер “Искусственный интеллект и машинное обучение” охватывает широкий спектр технологий, связанных с развитием доверенного ИИ, обеспечением приватности данных, разработкой автономных алгоритмов и интеграцией ИИ в различные сферы жизни.

Объяснимый ИИ (Explainable AI): Разработка моделей искусственного интеллекта, способных объяснять свои решения, повышая прозрачность и доверие к ИИ-системам, что особенно важно в критически важных областях, таких как медицина и финансы.
Гибридные нейросети (Neural Architecture Search): Исследования, направленные на создание гибридных нейронных сетей, объединяющих различные методы ИИ для повышения эффективности и адаптивности систем искусственного интеллекта.
Федеративное обучение: Разработка методов федеративного обучения, позволяющих обучать модели ИИ на распределенных данных без необходимости централизации, обеспечивая сохранение приватности данных и безопасность информации.
Искусственный интеллект для Интернета вещей: Интеграция искусственного интеллекта в Интернет вещей (AIoT) для создания интеллектуальных устройств и систем, способных анализировать данные, принимать решения и взаимодействовать с окружающей средой.
Безопасное машинное обучение: Разработка методов безопасного машинного обучения, направленных на защиту ИИ-систем от атак, обеспечение надежности и устойчивости к внешним воздействиям.

6. Квантовые технологии и криптография

Кластер “Квантовые технологии и криптография” посвящен развитию квантовой связи, квантовых вычислений и созданию криптографических алгоритмов, устойчивых к квантовым компьютерам. Квантовые технологии обещают революцию в вычислениях, связи и безопасности данных.

Квантовые батареи: Новая концепция аккумуляторов, использующих квантовые эффекты для сверхбыстрого накопления и передачи энергии, открывая перспективы для создания энергоэффективных устройств.
Квантовые блокчейны: Разработка сверхбезопасных распределенных сетей на основе квантовых технологий, обеспечивающих защиту от квантовых компьютерных атак.
Квантовые генеративные сети: Исследования в области квантовых генеративных сетей, сочетающих искусственный интеллект и законы квантовой механики для создания новых типов алгоритмов и моделей.
Квантовые коммуникации: Развитие технологий квантовой связи, обеспечивающих сверхбезопасную передачу информации, защищенную законами физики.
Квантовая криптография: Разработка и стандартизация алгоритмов квантовой криптографии, устойчивых к атакам как классических, так и квантовых компьютеров, обеспечивая долгосрочную защиту данных.
Квантовая фотоника: Исследования в области квантовой фотоники, направленные на создание новых типов оптических элементов и устройств для квантовых вычислений и коммуникаций.

7. Медицинская визуализация

Кластер “Медицинская визуализация” фокусируется на разработке передовых методов визуализации для диагностики и лечения заболеваний. Ключевыми трендами являются интеграция искусственного интеллекта, неинвазивные методы и персонализированная медицина.

3D-печать для лечения ран: Использование 3D-печати для создания биосовместимых каркасов и гидрогелей для лечения ран, способствующих регенерации тканей и контролируемой доставке лекарств.
Биологически ориентированная лучевая терапия: Разработка методов лучевой терапии, управляемой данными визуализации в реальном времени, позволяющих более точно воздействовать на опухоль и снизить повреждение здоровых тканей.
Пространственные омические технологии: Новые методы биовизуализации, сочетающие геномные данные с пространственной информацией для более глубокого понимания биологических процессов и заболеваний.
Терагерцовые интеллектуальные поверхности: Использование терагерцового излучения для создания интеллектуальных поверхностей, применяемых в медицинской визуализации для улучшения диагностики и контроля лечения.
Иммунотерапия для “холодных” опухолей: Разработка методов иммунотерапии, направленных на преобразование “холодных” опухолей, не реагирующих на стандартную иммунотерапию, в “горячие”, более восприимчивые к лечению.
Генетическая модификация CAR-NK-клеток: Генетическая модификация естественных киллеров (NK-клеток) для создания CAR-NK-клеток, способных более эффективно бороться с раковыми клетками, предлагая более безопасную и эффективную альтернативу CAR-T-терапии.
Технология гаструлоидов: Использование гаструлоидов – 3D-клеточных агрегатов, имитирующих ранние стадии эмбриогенеза человека, для изучения развития человека, моделирования заболеваний и скрининга лекарств.
Квантовые коммуникации: Использование квантовой связи для передачи и защиты медицинских данных, обеспечивая безопасность и конфиденциальность информации о пациентах.
Квантовая криптография: Применение квантовой криптографии для защиты медицинских данных от несанкционированного доступа, обеспечивая высокий уровень безопасности в здравоохранении.

8. Терапевтика и биотехнологии

Кластер “Терапевтика и биотехнологии” охватывает широкий спектр инноваций в разработке новых лекарств, методов терапии и биотехнологических решений для здравоохранения. Ключевыми направлениями являются персонализированная медицина, генная терапия и биоинженерия.

Иммунотерапия для “холодных” опухолей: Разработка методов иммунотерапии, направленных на преобразование “холодных” опухолей, не реагирующих на стандартную иммунотерапию, в “горячие”, более восприимчивые к лечению.
Генетическая модификация CAR-NK-клеток: Генетическая модификация естественных киллеров (NK-клеток) для создания CAR-NK-клеток, способных более эффективно бороться с раковыми клетками, предлагая более безопасную и эффективную альтернативу CAR-T-терапии.
Технология гаструлоидов: Использование гаструлоидов – 3D-клеточных агрегатов, имитирующих ранние стадии эмбриогенеза человека, для изучения развития человека, моделирования заболеваний и скрининга лекарств.
CRISPR-Cas12 и CRISPR-Cas13: Развитие технологий геномного редактирования CRISPR-Cas12 и CRISPR-Cas13, предлагающих новые возможности для генной терапии и лечения генетических заболеваний.
Фрагментомика: Анализ фрагментов ДНК и белков в плазме крови для выявления биомаркеров заболеваний, включая рак, и неинвазивной пренатальной диагностики.
Протеолиз-таргетирующие химеры (PROTACs): Разработка PROTACs – молекул, способных нацеленно разрушать определенные белки в клетках, открывая новые горизонты в терапии различных заболеваний, включая рак.
Постбиотики: Исследования постбиотиков – нежизнеспособных микроорганизмов и их метаболитов, обладающих терапевтическими свойствами, предлагая более безопасную альтернативу пробиотикам.
3D-печать для лечения ран: Использование 3D-печати для создания биосовместимых каркасов и гидрогелей для лечения ран, способствующих регенерации тканей и контролируемой доставке лекарств.
Биологически ориентированная лучевая терапия: Разработка методов лучевой терапии, управляемой данными визуализации в реальном времени, позволяющих более точно воздействовать на опухоль и снизить повреждение здоровых тканей.
Бор-нейтронозахватная терапия: Сочетание бор-10-содержащих препаратов и нейтронного излучения для селективного уничтожения раковых клеток.
CAR-макрофагальная терапия: Новый подход к иммунотерапии рака, использующий макрофаги, модифицированные химерными антигенными рецепторами (CAR), для нацеливания и уничтожения опухолевых клеток.
Интермитентное сканирование непрерывного мониторинга глюкозы: Развитие технологий непрерывного мониторинга глюкозы с интермитентным сканированием, обеспечивающих удобство и точность контроля уровня глюкозы для пациентов с диабетом.
Метагеномно собранные геномы: Анализ метагеномно собранных геномов (MAGs), полученных из образцов окружающей среды, для выявления новых микроорганизмов и их генетических особенностей, расширяя понимание микробного разнообразия и потенциальных биомаркеров заболеваний.
мРНК-вакцины: Разработка мРНК-вакцин, использующих матричную РНК для стимуляции иммунного ответа, демонстрируя высокую скорость разработки и адаптивность к новым патогенам, а также потенциал для терапии рака.
Роботизированная бронхоскопия: Использование роботизированной бронхоскопии для улучшения биопсии легких, обеспечивая более точную навигацию и стабильность инструментов, повышая диагностическую ценность процедуры.
Пространственная омика: Новые методы биовизуализации, сочетающие геномные данные с пространственной информацией для более глубокого понимания биологических процессов и заболеваний.
Теленейропсихология: Применение телемедицинских технологий для нейропсихологической оценки и реабилитации, расширяя доступность и снижая риски, связанные с личным контактом.
Транскатетерное восстановление “край-в-край”: Миниинвазивная процедура транскатетерного восстановления “край-в-край” для лечения митральной и трикуспидальной регургитации, предлагая альтернативу открытой хирургии на сердце.

9. Электронное здравоохранение (e-Health)

Кластер “Электронное здравоохранение” охватывает цифровые технологии, направленные на революцию в здравоохранении, включая улучшение диагностики, лечения и управления медицинскими данными. Ключевую роль играют искусственный интеллект и машинное обучение.

ИИ-классификация гистопатологических изображений: Применение искусственного интеллекта для автоматической классификации гистопатологических изображений, повышая точность и скорость диагностики рака, а также снижая вероятность человеческой ошибки.
ИИ-прогнозирование заболеваний: Разработка моделей ИИ для прогнозирования риска развития различных заболеваний на основе анализа медицинских данных, позволяя заблаговременно принимать профилактические меры и персонализировать лечение.
ИИ-управляемое обнаружение нейродегенеративных заболеваний: Использование ИИ для раннего выявления и классификации нейродегенеративных заболеваний, таких как болезни Альцгеймера и Паркинсона, на основе анализа нейровизуализационных данных.
ИИ для обнаружения/характеристики поражений брюшной полости: Применение ИИ для улучшения обнаружения, сегментации и характеристики поражений брюшной полости на медицинских изображениях, повышая точность диагностики и снижая нагрузку на врачей-радиологов.
ИИ для медицинской диагностики: Разработка универсальных систем ИИ для медицинской диагностики, способных анализировать различные типы медицинских данных и помогать врачам в постановке диагнозов и принятии клинических решений.
Сегментация экземпляров ИИ: Использование ИИ для сегментации отдельных объектов на цифровых изображениях, применяемое в медицине для автоматического анализа медицинских изображений, а также в сельском хозяйстве для фенотипирования растений.
Автоматизированная характеристика опухолей с помощью ИИ: Разработка методов автоматизированной характеристики опухолей на основе анализа медицинских изображений с использованием ИИ, повышая точность и скорость диагностики рака и улучшая планирование лечения.
Блокчейн для электронных медицинских карт: Применение технологии блокчейн для создания безопасных, децентрализованных и защищенных от подделки электронных медицинских карт, обеспечивая конфиденциальность и целостность данных пациентов.
Анализ патологии кишечника с помощью ИИ: Разработка методов анализа патологии кишечника с использованием ИИ на основе изображений и данных микробиома, повышая точность диагностики заболеваний кишечника и персонализируя лечение.
Цифровая терапия: Разработка цифровых терапевтических решений, включая мобильные приложения и онлайн-платформы, для лечения различных заболеваний, предоставляя пациентам доступ к персонализированной терапии и поддержке.
Объяснимый ИИ в медицинской визуализации: Разработка методов объяснимого ИИ в медицинской визуализации, позволяющих врачам понимать, как ИИ-системы принимают решения, повышая доверие к ИИ и облегчая его интеграцию в клиническую практику.
Объяснимое выявление аномалий: Применение объяснимого ИИ для выявления аномалий в медицинских данных, обеспечивая прозрачность и интерпретируемость алгоритмов обнаружения аномалий, что особенно важно в здравоохранении.
Мало-обучающееся обучение в медицинской визуализации: Разработка методов мало-обучающегося обучения (Few-shot learning) для медицинской визуализации, позволяющих обучать модели ИИ на ограниченных объемах данных, что особенно актуально в медицине, где сбор больших размеченных датасетов затруднителен.
Интернет медицинских вещей: Интеграция медицинских устройств и приложений с Интернетом вещей (IoMT) для мониторинга состояния здоровья пациентов в режиме реального времени, обеспечивая удаленный мониторинг, сбор данных и аналитику для улучшения качества медицинской помощи.
Виртуальная помощь: Развитие технологий виртуальной помощи в здравоохранении, включая видео- и аудиоконсультации, удаленный мониторинг и цифровые инструменты управления здоровьем, расширяя доступность медицинской помощи и обеспечивая непрерывность лечения.
Телемедицина: Применение телемедицинских технологий для оказания медицинской помощи на расстоянии, расширяя доступность медицинской помощи, особенно для пациентов в отдаленных районах или с ограниченной мобильностью.
Нейропсихология в цифровом формате: Адаптация нейропсихологических методов оценки и реабилитации к цифровому формату, позволяя проводить нейропсихологическое тестирование и терапию удаленно, расширяя доступность нейропсихологической помощи.

10. Окружающая среда и сельское хозяйство

Кластер “Окружающая среда и сельское хозяйство” охватывает технологии, направленные на решение экологических проблем и повышение устойчивости сельского хозяйства. Ключевыми трендами являются декарбонизация, циркулярная экономика и устойчивое использование ресурсов.

Агрофотовольтаика: Интеграция сельского хозяйства и производства солнечной энергии на одной и той же территории, повышая эффективность использования земли и обеспечивая производство как продовольствия, так и энергии.
Атмосферный сбор воды: Разработка технологий атмосферного сбора воды (AWH), позволяющих извлекать влагу из воздуха для производства пресной воды, предлагая устойчивое решение проблемы дефицита воды.
Декарбонизация зданий: Меры по снижению выбросов углерода в строительном секторе за счет повышения энергоэффективности, интеграции возобновляемых источников энергии и применения передовых систем управления.
Круговое строительство: Принципы круговой экономики, применяемые в строительстве, направленные на сокращение отходов и выбросов за счет повторного использования и переработки материалов.
Круговая продовольственная система: Концепция устойчивой продовольственной системы, основанной на принципах круговой экономики, минимизирующей отходы и максимизирующей эффективность использования ресурсов в пищевой промышленности.
Культивируемое мясо: Технология производства мяса в лабораторных условиях из животных клеток, предлагая устойчивую и этичную альтернативу традиционному животноводству.
Декарбонизированные химикаты: Производство химических веществ с использованием возобновляемых или низкоуглеродных источников энергии, направленное на декарбонизацию химической промышленности.
Прямой электролиз морской воды: Разработка методов прямого электролиза морской воды для производства водорода, используя обильные ресурсы морской воды и предлагая устойчивое решение для производства чистого водорода.
Крайние вычисления в сельском хозяйстве: Применение технологий крайних вычислений в сельском хозяйстве для обработки данных датчиков и устройств IoT непосредственно на фермах, повышая эффективность управления сельским хозяйством и снижая зависимость от облачных сервисов.
Метабаркодинг e-ДНК: Использование метабаркодинга e-ДНК (экологической ДНК) для оценки биоразнообразия и мониторинга состояния экосистем, предоставляя мощный инструмент для экологических исследований и природоохранной деятельности.
Апсайклинг продуктов питания: Переработка пищевых отходов в ценные продукты, такие как компост, биомасса для производства энергии или новые пищевые ингредиенты, сокращая пищевые отходы и способствуя циркулярной экономике.
Гемисферический солнечный дистиллятор: Разработка гемисферических солнечных дистилляторов для опреснения воды с использованием солнечной энергии, предлагая устойчивое и экономичное решение проблемы дефицита пресной воды.
Микропластиковая биодеградация: Разработка методов биодеградации микропластика с использованием специально отобранных микроорганизмов, способных разлагать микропластик на безвредные соединения, решая проблему загрязнения окружающей среды микропластиком.
Удаление PFAS: Разработка технологий удаления пер- и полифторалкильных веществ (PFAS) из воды, представляющих собой опасные загрязнители, обладающие высокой устойчивостью в окружающей среде.
Регенеративное сельское хозяйство: Методы регенеративного сельского хозяйства, направленные на восстановление плодородия почвы, улучшение здоровья экосистем и повышение устойчивости сельского хозяйства к изменению климата.
Устойчивая доставка “последней мили”: Развитие устойчивых методов доставки “последней мили”, включая использование грузовых велосипедов, электромобилей и дронов, для снижения воздействия на окружающую среду и повышения эффективности логистики.
Электролиз мочевины: Разработка методов электролиза мочевины для производства водорода, используя мочевину в качестве сырья, предлагая более энергоэффективный и экологичный способ производства водорода.
Нано-пестициды: Использование нано-пестицидов на основе наночастиц для защиты сельскохозяйственных культур от вредителей и болезней, обеспечивая более эффективную и целенаправленную защиту растений.
Культуры с измененной устойчивостью к климату: Разработка сельскохозяйственных культур с повышенной устойчивостью к изменению климата, включая засухоустойчивость, жаростойкость и устойчивость к засолению почв, обеспечивая продовольственную безопасность в условиях меняющегося климата.

11. Энергетика

Кластер “Энергетика” охватывает технологии, направленные на переход к устойчивой энергетике, включая возобновляемые источники энергии, хранение энергии, водородную энергетику и интеллектуальные энергетические сети.

5-е поколение районного отопления: Разработка систем районного отопления пятого поколения (5GDHC), использующих низкотемпературные сети для распределения тепла и холода, интегрируя возобновляемые источники энергии и обеспечивая высокую энергоэффективность.
Голубой водород: Производство водорода из природного газа с улавливанием и хранением углерода (CCS), направленное на снижение выбросов CO₂ при производстве водорода, предлагая переходный этап к водородной экономике.
Прямая переработка аккумуляторов: Разработка методов прямой переработки литий-ионных аккумуляторов, позволяющих восстанавливать и регенерировать катодные материалы, повышая эффективность переработки и снижая зависимость от первичного сырья.
Электрохромное хранение энергии: Использование электрохромных материалов для создания устройств хранения энергии, способных визуально отображать уровень заряда, находя применение в “умных” окнах и дисплеях.
Гравитационное хранение энергии: Технологии гравитационного хранения энергии, использующие силу тяжести для хранения и высвобождения энергии, предлагая масштабируемое и долгосрочное решение для хранения энергии в сетях.
Зеленый аммиак: Производство “зеленого” аммиака с использованием возобновляемых источников энергии, предлагая устойчивую альтернативу традиционному аммиаку, применяемому в сельском хозяйстве и энергетике.
Зеленый водород: Производство “зеленого” водорода с использованием возобновляемых источников энергии, являясь ключевым элементом перехода к водородной экономике и декарбонизации различных секторов экономики.
Серый водород: Традиционный метод производства водорода из природного газа без улавливания углерода, хотя и широко распространен, но является источником значительных выбросов CO₂.
Геологическое хранение водорода: Исследования в области геологического хранения водорода в подземных формациях, таких как истощенные нефтегазовые месторождения и соленосные водоносные горизонты, для обеспечения крупномасштабного хранения водорода.
Удельная стоимость водорода: Анализ удельной стоимости водорода (LCOH) как ключевого показателя экономической эффективности различных технологий производства водорода, помогая в выборе наиболее экономически целесообразных и устойчивых решений.
Осмотическое извлечение энергии: Технологии осмотического извлечения энергии, использующие разницу солености между морской и пресной водой для производства электроэнергии, предлагая новый возобновляемый источник энергии.
Индивидуальное управление теплом: Разработка технологий индивидуального управления теплом (PTM) для повышения комфорта человека и снижения энергопотребления зданий за счет использования “умной” одежды и систем индивидуального климат-контроля.
Районы с положительным энергобалансом: Концепция районов с положительным энергобалансом (PEDs), направленная на создание городских районов, производящих больше энергии, чем потребляют, за счет интеграции возобновляемых источников энергии и повышения энергоэффективности зданий.
Интеллектуальные локальные энергосистемы: Разработка интеллектуальных локальных энергосистем (SLES) с использованием ИКТ для управления производством, хранением и потреблением энергии на местном уровне, повышая эффективность и надежность энергоснабжения.
Устойчивый аммиак: Разработка устойчивых методов производства аммиака, включая электрокаталитическое восстановление азота, для использования в качестве экологически чистого топлива и удобрения.
Устойчивое авиационное топливо: Разработка устойчивых видов авиационного топлива, включая синтетическое топливо и биотопливо, для снижения выбросов парниковых газов в авиации.
Бирюзовый водород: Новый метод производства водорода путем пиролиза метана, позволяющий получать водород без выбросов CO₂ и побочный продукт в виде твердого углерода, находя применение в различных отраслях.
Цинковый гибридный суперконденсатор: Разработка цинковых гибридных суперконденсаторов, сочетающих преимущества аккумуляторов и суперконденсаторов, предлагая энергоэффективные и безопасные устройства хранения энергии.

12. Квантовые технологии и криптография

Кластер “Квантовые технологии и криптография” посвящен разработке квантовых коммуникаций, квантовых вычислений и алгоритмов, устойчивых к квантовым компьютерам. Квантовые технологии обещают революцию в вычислениях, связи и безопасности данных.

Классическое шифрование МакЭлиса: Алгоритм шифрования МакЭлиса, устойчивый к квантовым компьютерам, основанный на кодах Гоппы, обеспечивая безопасность данных в постквантовую эпоху.
Вентильные квантовые вычисления: Развитие технологии вентильных квантовых вычислений, использующей квантовые логические вентили для выполнения операций над кубитами, открывая перспективы для решения сложных вычислительных задач.
HHL-алгоритм: Квантовый алгоритм HHL для решения систем линейных уравнений, предлагая экспоненциальное ускорение по сравнению с классическими алгоритмами, находя применение в оптимизации и моделировании.
Цифровая подпись Kyber: Алгоритм цифровой подписи Kyber, устойчивый к квантовым атакам, основанный на решетках, обеспечивая безопасную цифровую подпись в постквантовом мире.
Квантовая криптография на основе решеток: Развитие квантовой криптографии на основе решеток, использующей сложность задач на решетках для создания криптографических схем, устойчивых к квантовым компьютерам.
Устройства NISQ: Разработка устройств NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) – квантовых процессоров промежуточного масштаба с шумами, позволяющих проводить квантовые вычисления на ранних стадиях развития квантовых технологий.
Параметризованные квантовые схемы: Использование параметризованных квантовых схем (PQCs) для разработки гибридных квантово-классических алгоритмов, применяемых в машинном обучении и квантовом моделировании на устройствах NISQ.
Квантовые автокодировщики: Разработка квантовых автокодировщиков для сжатия квантовой информации и уменьшения размерности квантовых данных, находя применение в квантовом машинном обучении и квантовых симуляциях.
Квантовые батареи: Новая концепция аккумуляторов, использующих квантовые эффекты для сверхбыстрого накопления и передачи энергии, открывая перспективы для создания энергоэффективных устройств.
Квантовые блокчейны: Сверхбезопасные распределенные сети на основе квантовых технологий, обеспечивающие защиту от квантовых компьютерных атак.
Квантовый классификатор: Разработка квантовых классификаторов, использующих принципы квантовых вычислений для решения задач классификации данных, предлагая потенциальное ускорение по сравнению с классическими алгоритмами.
Квантовые облачные вычисления: Создание инфраструктуры квантовых облачных вычислений, предоставляющей пользователям удаленный доступ к квантовым ресурсам и инструментам для разработки и выполнения квантовых приложений.
Квантовый компилятор: Разработка квантовых компиляторов для трансляции высокоуровневых квантовых алгоритмов в низкоуровневые инструкции, учитывающие особенности аппаратного обеспечения квантовых компьютеров.
Квантовое обнаружение лекарств: Применение квантовых вычислений для ускорения процесса открытия лекарств, позволяя моделировать молекулярные взаимодействия и оптимизировать свойства лекарственных препаратов.
Квантовая генеративно-состязательная сеть: Разработка квантовых генеративно-состязательных сетей (QGANs), использующих квантовые вычисления для создания более качественных и разнообразных данных, находя применение в квантовом машинном обучении и синтезе данных.
Квантовая микроскопия: Развитие квантовой микроскопии, использующей квантовые эффекты для улучшения разрешения и чувствительности микроскопии, находя применение в биомедицинских исследованиях и материаловедении.
Квантовые нейронные сети: Исследования в области квантовых нейронных сетей (QNNs), сочетающих принципы квантовых вычислений и нейронных сетей для создания более мощных и эффективных моделей машинного обучения.
Алгоритмы квантовой фазовой оценки: Разработка алгоритмов квантовой фазовой оценки (QPEAs) для оценки собственных значений операторов, находя применение в квантовой химии, материаловедении и фармацевтике.
Квантовое обучение с подкреплением: Применение квантового обучения с подкреплением (QRL) для решения задач последовательного принятия решений, предлагая потенциальное ускорение по сравнению с классическими методами обучения с подкреплением.
Квантовый компьютер с резервуаром: Разработка квантовых компьютеров с резервуаром, использующих сложные динамические системы для обработки временных данных, предлагая альтернативный подход к квантовым вычислениям.
Квантовый алгоритм, устойчивый к квантовому компьютеру: Разработка квантово-устойчивых алгоритмов, способных противостоять атакам квантовых компьютеров, обеспечивая безопасность данных в постквантовом мире.
Квантовый SDK: Разработка квантовых SDK (Software Development Kits) – наборов инструментов для разработки квантового программного обеспечения, облегчая создание и запуск квантовых приложений.
Квантовый вектор поддержки: Разработка квантовых векторов поддержки (QSVMs), использующих принципы квантовых вычислений для классификации данных, предлагая потенциальное ускорение по сравнению с классическими методами.
Квантовое преобразование: Разработка квантовых преобразователей для преобразования квантовых сигналов между различными энергетическими доменами, обеспечивая возможность создания квантовых сетей и коммуникаций на большие расстояния.
Квантовые вариационные алгоритмы: Разработка квантовых вариационных алгоритмов (VQAs), использующих параметризованные квантовые схемы для решения задач на устройствах NISQ, предлагая практический подход к квантовым вычислениям в условиях ограниченных ресурсов.
Мелкомасштабные квантовые схемы: Исследования в области мелкомасштабных квантовых схем, позволяющих выполнять квантовые вычисления с использованием ограниченного количества кубитов и глубины схем, адаптированных к возможностям устройств NISQ.
Сверхпроводящие квантовые процессоры: Разработка сверхпроводящих квантовых процессоров, использующих сверхпроводящие материалы для создания кубитов, обеспечивая высокую точность операций и возможность масштабирования квантовых систем.
Вариационные квантовые схемы: Разработка и оптимизация вариационных квантовых схем для решения различных задач на квантовых компьютерах, включая квантовое машинное обучение и квантовую химию.
Устройства NISQ: Развитие и совершенствование устройств NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) – квантовых процессоров промежуточного масштаба с шумами, представляющих собой важный этап на пути к созданию полномасштабных квантовых компьютеров.

Основные выводы и рекомендации

Глобальные тренды:

Доминирование США и Китая: США и Китай остаются лидерами в большинстве технологических кластеров, как по объему научных публикаций, так и по количеству патентных заявок.
Сильные позиции Европы: Европа занимает прочные позиции в ряде ключевых областей, включая ИИ, цифровые двойники, биотехнологии, энергетику и агроэкологию, однако уступает США и Китаю по количеству патентов.
Фрагментация европейской науки: Европейская наука характеризуется наличием большого числа сильных исследовательских организаций, но недостаточной концентрацией ресурсов для глобального лидерства в отдельных областях.
Специализация Азиатских регионов: Китай и Южная Корея демонстрируют выраженную специализацию в передовых материалах, аэрокосмической отрасли, энергетике и транспорте, в то время как Индия активно развивает e-Health и квантовые технологии.

Рекомендации:

Укрепление европейской научно-исследовательской инфраструктуры: Для усиления конкурентоспособности ЕС необходимо консолидировать усилия и ресурсы европейских исследовательских организаций, создавать условия для формирования крупных исследовательских центров и стимулировать междисциплинарные исследования.
Стимулирование патентования в ЕС: Необходимо разработать меры, направленные на стимулирование патентования результатов научных исследований в Европе, чтобы обеспечить коммерциализацию инноваций и усилить позиции европейских компаний на глобальном рынке.
Усиление международного сотрудничества: Для решения глобальных технологических задач необходимо углублять международное сотрудничество, особенно с США и азиатскими странами, обмениваться опытом и ресурсами для ускорения технологического прогресса.
Развитие цифровых платформ для мониторинга слабых сигналов и анализа новых технологических тенденций: Для своевременного выявления зарождающихся технологий и адаптации к быстро меняющемуся технологическому ландшафту необходимо развивать цифровые платформы для мониторинга и анализа больших данных, позволяющие отслеживать слабые сигналы и прогнозировать технологические тренды.
Инвестиции в квантовые технологии и устойчивые решения: Учитывая стратегическое значение квантовых технологий и необходимость перехода к устойчивой экономике, ЕС следует увеличить инвестиции в эти области, поддерживая исследования и разработки, направленные на создание квантовых компьютеров, квантовых коммуникаций, устойчивых источников энергии и экологически чистых технологий.

Заключение

Отчет “Слабые сигналы в науке и технологиях – 2024” является ценным аналитическим инструментом для оценки текущего состояния и будущих направлений развития науки и техники. Он предоставляет важную информацию для политиков, исследователей и инвесторов, позволяя им принимать обоснованные решения и формировать стратегии на ближайшие 5-10 лет. В условиях глобальной конкуренции за технологическое лидерство, своевременное выявление и анализ слабых сигналов становится ключевым фактором успеха в инновационной гонке.

Источник: JRC, European Commission