В.К. Петросян (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Тома 1-6
Ноотехнологии как субтехнология Метаразвития
1. Автономные исследовательские системы
2. Искусственный интеллект в проектировании материалов
3. Интеллектуальное управление экспериментом
4. Автоматизация научных открытий и инженерных решений
5. Ноомашины как инструменты технологического опережения
*********
© В.К.
Петросян (Вадимир) © Lag.ru [Large Apeironic Gateway, Большой Апейронический
Портал (Шлюз), Суперпортал в Бесконечность].
При копировании данного материала и размещении его на другом сайте, ссылки
на соответствующие локации порталов Lag.ru и Proza.ru обязательны
Работа написана на основе концепции и разработок В.К. Петросяна при полноценном соавторстве (активном творческом и техническом участии) ChatGPT (OpenAI), GPT-5.6 Sol
******
Ноотехнологии как субтехнологии Метаразвития
От автономного научного поиска и интеллектуального проектирования материалов — к воспроизводимому совершенствованию методов создания новых технологий и достижению технологического опережения.
Введение. От теории ноомашин к технологии научно-технического развития
В предыдущих главах части V была рассмотрена историческая эволюция вычислительной техники — от традиционных компьютеров и интеллектуальных систем до перспективных ноокомпьютеров и ноомашин.
Сформулированы функциональные признаки ноокомпьютера, рассмотрены механизмы автоматизированного формирования научных гипотез, создания технических решений и совершенствования методов интеллектуально-креативной деятельности.
Показано, что принципиальное отличие будущей ноомашины должно определяться не только вычислительной мощностью, количеством используемых интеллектуальных моделей или степенью автоматизации отдельных операций.
Его необходимо искать в способности системы воспроизводимо получать новые научно-технические результаты, организовывать их независимую проверку и совершенствовать способы последующего исследовательского поиска.
Однако теоретическая возможность создания подобной системы ещё не означает существования соответствующей технологии.
Для перехода к практической программе необходимо определить, какие элементы предполагаемой ноофункциональности уже обладают экспериментальным основанием.
Какие методы позволяют интегрировать эти элементы.
Какие научные и инженерные задачи целесообразно выбрать для первоначальной проверки.
И каким образом оценивать реальное повышение эффективности научно-технологической деятельности.
Именно эти вопросы определяют содержание настоящей главы.
В концепции генеральной технологии Метаразвития NOO рассматривается как одна из двух базовых субтехнологий.
Первая — PICO — направлена на поиск новых физических оснований электронной элементной базы, включая атомарно-точные структуры и управляемые электронные состояния.
Вторая — NOO — должна обеспечить создание интеллектуально-креативных технических средств, способных участвовать в разработке новых знаний, материалов, устройств и технологий.
Обе субтехнологии предполагается инициировать одновременно.
При этом NOO не должна ожидать завершения исследований PICO.
Первые исследовательские ноокомпьютеры могут создаваться на основе существующей вычислительной инфраструктуры, включая современные процессоры, графические ускорители, нейропроцессорные системы, программные модели искусственного интеллекта и специализированные научные инструменты.
В свою очередь, программа PICO может с самого начала использовать методы машинного обучения, автоматизированного проектирования и экспериментальной оптимизации.
В дальнейшем возникает возможность их взаимодействия.
Развитие NOO способно повышать эффективность исследований PICO.
Успешное развитие PICO потенциально может обеспечивать новые физические вычислительные средства для последующих поколений NOO.
Но подобная положительная обратная связь не должна объявляться заранее доказанной.
Необходимо экспериментально установить её существование, величину и устойчивость.
Следовательно, центральная задача настоящей главы заключается в переходе от концептуального описания NOO к проектированию её практических научно-технологических функций.
Для этого необходимо рассмотреть пять основных направлений.
Первое связано с автономными исследовательскими системами.
Второе — с использованием искусственного интеллекта в проектировании материалов.
Третье — с интеллектуальным управлением экспериментом.
Четвёртое — с автоматизацией научных открытий и инженерных решений.
Пятое — с созданием ноомашин как инструментов технологического опережения.
При этом необходимо сохранить принципиальное разграничение.
Автоматизация отдельных исследовательских операций уже существует.
Интегрированные автономные научные системы находятся на различных стадиях экспериментального развития.
А полноценная технология воспроизводимого ускорения создания последующих поколений технологий остаётся исследовательской целью Метаразвития.
Именно переход между этими состояниями должен стать предметом научно-технического проектирования.
3.1. Автономные исследовательские системы
3.1.1. От автоматизированного прибора к исследовательской системе
Автоматизация научных экспериментов имеет длительную историю.
В современных лабораториях широко используются программируемые измерительные приборы, роботизированные манипуляторы, автоматические системы подготовки образцов и программное управление технологическими процессами.
Такие устройства позволяют многократно выполнять определённые операции с высокой точностью.
Например, измерять электрические характеристики.
Поддерживать установленную температуру.
Изменять состав реакционной смеси.
Фиксировать оптические спектры.
Или последовательно исследовать большое количество образцов.
Однако автоматизация отдельной операции не означает автоматизации научного исследования.
Традиционная лабораторная система обычно действует по заранее заданной программе.
Исследователь определяет цель.
Выбирает метод.
Устанавливает параметры.
А оборудование выполняет соответствующую процедуру.
В автономной исследовательской системе появляется дополнительная функция.
Она должна использовать полученные результаты для выбора последующих действий.
Например, после измерения определённых характеристик материала система может изменить условия следующего эксперимента.
Или выбрать новый образец.
Или предложить проверку альтернативной гипотезы.
Таким образом, автономная исследовательская система отличается от обычной автоматизированной установки наличием организованного механизма принятия исследовательских решений.
Но необходимо учитывать, что автономность может быть ограничена определённой предметной областью.
Система, способная оптимизировать химическую реакцию, не обязательно умеет самостоятельно проектировать электронный прибор.
Следовательно, автономность должна определяться относительно конкретной исследовательской функции.
3.1.2. Исторические основания роботизированной науки
Одним из наиболее значимых ранних направлений стала разработка роботизированных научных систем, способных формировать гипотезы и выполнять эксперименты.
В 2009 году King и соавторы опубликовали работу The Automation of Science [1].
В ней были рассмотрены результаты создания роботизированного исследователя Adam.
Система использовала методы искусственного интеллекта для формирования и проверки гипотез в ограниченной области функциональной геномики.
Её значение заключалось не просто в автоматизации лабораторных операций.
Была продемонстрирована возможность соединить формирование научного предположения, экспериментальную процедуру и анализ результата в единой системе.
Однако Adam не являлся универсальной исследовательской машиной.
Его деятельность определялась конкретной предметной областью, специально подготовленной базой знаний и доступным лабораторным оборудованием.
Следовательно, этот результат необходимо рассматривать как доказательство осуществимости определённого класса автономных исследований.
Для NOO он имеет фундаментальное методологическое значение.
Он показывает, что автоматизированный научный цикл не является исключительно футурологической гипотезой.
Но создание универсализируемой исследовательской архитектуры требует решения дополнительных задач.
3.1.3. Самоуправляемые лаборатории
В современной научной литературе получил распространение термин self-driving laboratory — самоуправляемая лаборатория.
Его значение связано с использованием вычислительных моделей, автоматизированного оборудования и обратной связи для организации исследовательского процесса.
В 2019 году H;se, Roch и Aspuru-Guzik представили обзор перспектив соответствующего направления [2].
Важнейшей особенностью подобных систем является замкнутый исследовательский цикл.
Сначала определяется задача.
Затем выбираются экспериментальные параметры.
Оборудование выполняет эксперимент.
Полученные данные анализируются.
После этого алгоритм выбирает следующий набор параметров.
Процесс повторяется до достижения установленного результата или выполнения условий остановки.
Однако необходимо разграничивать два типа задач.
Первый связан с оптимизацией известной функции.
Например, поиском условий максимального выхода определённого химического продукта.
Второй предполагает получение нового знания.
Например, выявление ранее неизвестной закономерности, объясняющей изменение свойств вещества.
Первый тип обычно проще формализовать.
Второй требует дополнительных механизмов формирования и проверки содержательных гипотез.
Поэтому не всякая самоуправляемая лаборатория автоматически обладает полной ноофункциональностью.
3.1.4. Экспериментальные достижения автономной химии
Развитие автономных исследовательских систем особенно заметно в химии и материаловедении.
В 2018 году Granda и соавторы представили роботизированную систему, использовавшую машинное обучение для исследования химической реакционной способности [3].
Полученные экспериментальные данные применялись для выбора последующих реакций.
В 2020 году Burger и соавторы продемонстрировали мобильного роботизированного химика, способного перемещаться между лабораторными установками и выполнять последовательность операций [4].
Этот результат показал возможность объединения интеллектуального выбора экспериментов с физическим перемещением роботизированной платформы.
В том же году MacLeod и соавторы представили самоуправляемую лабораторию для ускоренного исследования тонкоплёночных материалов [5].
Система объединяла автоматизированное изготовление, измерения и выбор последующих экспериментальных условий.
Подобные исследования подтверждают, что автономные исследовательские процессы могут осуществляться в реальной лабораторной среде.
Однако соответствующие системы различаются по функциональности.
Одна может оптимизировать параметры процесса.
Другая — выбирать химические реакции.
Третья — исследовать свойства материалов.
Следовательно, при оценке необходимо устанавливать точный характер достигнутой автономности.
3.1.5. A-Lab как пример интегрированного материаловедческого исследования
Особого внимания заслуживает автономная лаборатория A-Lab, представленная Szymanski и соавторами в Nature в 2023 году [6].
Её архитектура объединяла расчётные данные о материалах, анализ научной литературы, машинное обучение и роботизированный синтез неорганических соединений.
Система использовала вычислительные прогнозы устойчивости материалов и исторические экспериментальные сведения для выбора процедур синтеза.
После выполнения экспериментов данные применялись для уточнения последующих действий.
Принципиально важно использовать актуальные результаты исследования.
После авторского исправления, опубликованного 19 января 2026 года, в статье указано, что за 17 дней работы были получены 36 соединений из 57 целевых [7].
Эта корректировка имеет не только библиографическое, но и методологическое значение.
Она показывает необходимость независимой проверки результатов даже в высокоавтоматизированных исследовательских системах.
Кроме того, получение определённого химического соединения не тождественно созданию промышленно пригодного функционального материала.
Необходимо отдельно исследовать его структуру, состав, устойчивость, свойства и воспроизводимость.
Следовательно, A-Lab представляет важный экспериментальный шаг в развитии автономного материаловедения, но не является доказательством полного автоматизированного создания промышленной технологии.
3.1.6. Языковые модели в автономной лаборатории
Следующий этап связан с использованием больших языковых моделей как средств взаимодействия между исследовательской задачей и специализированными научными инструментами.
В 2023 году Boiko и соавторы представили систему Coscientist [8].
Она объединяла языковую модель, информационный поиск, программные инструменты и средства подготовки экспериментальных процедур.
Соответствующая архитектура позволяла преобразовывать исследовательские инструкции в последовательность операций, выполняемых через доступную лабораторную инфраструктуру.
Это направление имеет особое значение для NOO.
Языковая модель может выполнять функцию интеллектуального интерфейса между научной постановкой задачи и формализованными программными инструментами.
Однако необходимо учитывать существенные ограничения.
Языковая модель может неправильно интерпретировать научное задание.
Сформировать некорректную последовательность операций.
Использовать ошибочные единицы измерения.
Или предложить действия, несовместимые с реальными характеристиками оборудования.
Поэтому переход от естественно-языковой команды к физическому эксперименту должен сопровождаться формальной проверкой параметров, ограничением полномочий и контролем безопасности.
3.1.7. Архитектура автономного исследовательского контура
Для целей NOO предлагается использовать функциональную модель автономного исследовательского контура.
Он включает следующие взаимосвязанные компоненты.
Первый — постановка научной задачи.
Второй — получение и проверка исходных данных.
Третий — формирование гипотез.
Четвёртый — моделирование и предварительная оценка альтернатив.
Пятый — выбор наиболее информативного эксперимента.
Шестой — подготовка и разрешение экспериментальной процедуры.
Седьмой — выполнение измерений или технологических операций.
Восьмой — анализ полученных результатов.
Девятый — уточнение исследовательской модели.
Десятый — документирование и проверка итоговых выводов.
Однако важно подчеркнуть, что наличие всех перечисленных программных модулей ещё не означает возникновения действующей автономной научной системы.
Необходимо обеспечить их функциональную согласованность.
Например, результаты измерения должны иметь установленный формат.
Расчётная модель должна получать данные с известными единицами измерения.
Экспериментальная программа должна учитывать реальные ограничения оборудования.
А новые гипотезы должны проверяться независимо от механизма их генерации.
Таким образом, автономность возникает как результат интеграции, а не простого объединения программных средств.
3.1.8. Различные уровни исследовательской автономности
Для проектирования NOO целесообразно различать несколько уровней автономности.
Первый уровень — автоматизированное выполнение заранее заданных операций.
Второй уровень — адаптивный выбор параметров эксперимента.
Третий уровень — самостоятельное планирование последовательности экспериментов в ограниченной области.
Четвёртый уровень — формирование и проверка альтернативных исследовательских гипотез.
Пятый уровень — контролируемое совершенствование методов организации исследовательского цикла.
Данное разделение является авторской рабочей классификацией.
Оно не представляет действующий международный стандарт.
Кроме того, уровни не обязательно должны образовывать универсальную последовательность для всех лабораторий.
В конкретной системе может быть высокоразвито автоматизированное планирование, но отсутствовать механизм научного объяснения результатов.
Поэтому необходима многокритериальная оценка.
3.1.9. Ограничения автономных исследовательских систем
Главные ограничения связаны не только с программными возможностями искусственного интеллекта.
Существенное значение имеют свойства экспериментальной среды.
Лабораторные приборы могут требовать регулярной калибровки.
Образцы могут изменять свойства при хранении.
Датчики обладают измерительной неопределённостью.
Технологическое оборудование может постепенно изменять характеристики.
Ошибки подготовки образцов способны влиять на последующие результаты.
Поэтому автономная система должна не только выбирать эксперименты, но и контролировать качество их выполнения.
Особенно важно своевременно обнаруживать ситуации, когда полученные данные перестают соответствовать исходным предположениям.
В противном случае система может продолжать оптимизацию на основе ошибочных измерений.
Следовательно, для NOO необходимо объединять исследовательский интеллект с метрологическим контролем.
3.1.10. Значение автономных лабораторий для Метаразвития
Автономные исследовательские системы представляют одну из наиболее важных экспериментальных областей NOO.
Их значение определяется возможностью организовать повторяющийся цикл создания и проверки научных решений.
Однако центральная цель Метаразвития шире.
Она заключается не только в автоматизации исследований, но и в совершенствовании методов их выполнения.
Поэтому автономная лаборатория должна рассматриваться как исходная инфраструктура, на которой можно проверять новые исследовательские алгоритмы.
Например, различные способы выбора экспериментов.
Методы оценки неопределённости.
Процедуры поиска причин неудачных результатов.
И механизмы передачи знаний между различными исследовательскими проектами.
В таком понимании автономная лаборатория становится не конечной целью NOO, а экспериментальной основой разработки ноотехнологий.
3.2. Искусственный интеллект в проектировании материалов
3.2.1. Материаловедение как одна из центральных областей применения NOO
Создание новых материалов является важнейшей предпосылкой технологического развития.
От свойств материалов зависят возможности электроники, энергетики, машиностроения, химической промышленности и многих других отраслей.
Однако поиск новых функциональных материалов представляет чрезвычайно сложную задачу.
Возможных комбинаций химических элементов и атомарных структур существует огромное количество.
При этом свойства вещества зависят не только от состава.
Большое значение имеют кристаллическая структура, дефекты, фазовое состояние, температура, давление и технологическая история образца.
Поэтому простое перебирание химических комбинаций не может рассматриваться как универсальный метод разработки новых материалов.
Необходимы способы целенаправленного поиска.
Именно здесь современные интеллектуальные методы способны создавать существенные преимущества.
Для NOO проектирование материалов представляет особенно значимую область, поскольку оно соединяет фундаментальную физику, химию, математическое моделирование, эксперимент и инженерное производство.
3.2.2. От эмпирического поиска к вычислительному материаловедению
Исторически значительная часть новых материалов обнаруживалась посредством экспериментального поиска.
Исследователи изменяли химический состав.
Использовали различные методы обработки.
Изучали полученные свойства.
Затем повторяли эксперименты.
Развитие вычислительной физики и квантовой химии позволило исследовать определённые характеристики вещества до его экспериментального изготовления.
Особое значение приобрели методы теории функционала плотности.
Они позволяют рассчитывать электронную структуру и некоторые свойства материалов на основе квантово-механических моделей.
Однако вычислительные методы обладают собственными ограничениями.
Точность результата зависит от используемых приближений.
Не все свойства одинаково хорошо предсказываются.
А высокая вычислительная стоимость может препятствовать исследованию большого количества сложных структур.
Поэтому возникла задача объединения физического моделирования с методами машинного обучения.
3.2.3. Materials Project и формирование вычислительных баз материалов
Важнейшим этапом стало создание крупных вычислительных информационных ресурсов.
Одним из наиболее известных является Materials Project.
Его научные основания и архитектура были представлены Jain и соавторами в 2013 году [11].
Проект использует высокопроизводительные расчёты для систематического исследования свойств неорганических материалов.
Значение подобных ресурсов заключается в возможности повторного использования вычислительных результатов.
Исследователю не требуется самостоятельно выполнять каждый расчёт с самого начала.
Он может анализировать доступные структуры.
Сопоставлять их характеристики.
Выбирать перспективные материалы.
Однако необходимо учитывать природу содержащихся данных.
Вычислительная характеристика не всегда является экспериментально измеренной величиной.
Кроме того, значения могут зависеть от версии расчётной методики.
Поэтому NOO должна различать теоретические прогнозы, экспериментальные данные и подтверждённые технологические параметры.
3.2.4. Машинное обучение для прогнозирования свойств материалов
Методы машинного обучения позволяют устанавливать связи между структурными характеристиками материала и его предполагаемыми свойствами.
В 2018 году Butler и соавторы представили фундаментальный обзор применения машинного обучения в молекулярной и материаловедческой науке [12].
Подобные методы используются для прогнозирования различных характеристик.
Например, энергетической устойчивости.
Механических свойств.
Электронной структуры.
Магнитного поведения.
Или некоторых параметров технологического процесса.
Однако точность прогноза зависит от качества данных.
Если обучающий набор содержит преимущественно определённый класс материалов, система может ошибаться при переходе к другим химическим соединениям.
Поэтому необходимо учитывать область применимости модели.
Особенно важно оценивать неопределённость прогноза.
Высокая численная точность на стандартном тестовом наборе не гарантирует аналогичной точности при поиске принципиально новых структур.
3.2.5. GNoME и масштабный поиск кристаллических структур
В 2023 году Merchant и соавторы представили результаты масштабного применения глубокого обучения для поиска новых неорганических кристаллических структур [13].
Соответствующее направление получило широкую известность под названием GNoME.
Исследование показало возможность использовать графовые нейросетевые модели и вычислительную проверку для расширения пространства перспективных материалов.
Однако необходимо строго различать несколько результатов.
Первый — алгоритмически предложенная структура.
Второй — структура, для которой вычислительная модель прогнозирует определённую устойчивость.
Третий — материал, реально полученный экспериментально.
Четвёртый — материал, обладающий необходимыми функциональными характеристиками.
Пятый — материал, пригодный для воспроизводимого промышленного производства.
Переход между этими состояниями не является автоматическим.
Поэтому миллионы вычислительных кандидатов не означают создания миллионов новых промышленных материалов.
Для NOO принципиально важно организовать процедуру перехода от расчётного прогноза к экспериментальному результату.
3.2.6. Генеративное проектирование материалов
Следующий этап связан с использованием генеративных моделей.
В традиционной постановке система получает описание структуры и прогнозирует её свойства.
В генеративном подходе задача частично обращается.
Исходным условием становятся требуемые свойства, а система предлагает возможные структуры, способные им соответствовать.
В 2025 году Zeni и соавторы опубликовали в Nature исследование MatterGen [14].
Модель предназначена для генерации новых неорганических кристаллических структур с определёнными характеристиками.
Она демонстрирует перспективы целенаправленного поиска материалов в большом пространстве химических и структурных возможностей.
Однако генеративный результат необходимо подвергать независимой проверке.
Предложенная структура может оказаться термодинамически неустойчивой.
Её синтез может требовать недоступных условий.
Могут возникать конкурирующие фазы.
Или материал может демонстрировать свойства, отличающиеся от расчётных.
Поэтому генеративное проектирование следует рассматривать как средство формирования перспективных кандидатов, а не как замену экспериментальному материаловедению.
3.2.7. Активное обучение и целенаправленный выбор экспериментов
Одним из наиболее важных направлений для NOO является активное обучение.
Его принцип заключается в том, что интеллектуальная система не только анализирует существующие данные, но и помогает определять, какие новые данные наиболее полезно получить.
В 2019 году Lookman и соавторы представили обзор применения активного обучения для материаловедческого поиска [15].
В подобной системе первоначальная модель формируется на основе доступных наблюдений.
Затем оценивается неопределённость прогнозов.
После этого выбирается следующий эксперимент.
Полученный результат используется для уточнения модели.
Процесс повторяется.
Однако выбор эксперимента может осуществляться по различным критериям.
Можно исследовать область с наибольшей неопределённостью.
Можно искать максимальное значение целевого параметра.
Можно проверять наиболее перспективную гипотезу.
Или выбирать эксперимент, способный различить несколько конкурирующих объяснений.
Следовательно, эффективность активного обучения зависит от правильной постановки исследовательской цели.
3.2.8. Значение отрицательных экспериментальных результатов
Особую проблему представляет неполнота опубликованной научной информации.
В научной литературе обычно преобладают успешные результаты.
Однако неудачные эксперименты также содержат важные сведения.
Например, отсутствие ожидаемой реакции может указывать на неверно выбранные условия.
Неудачный синтез — на существование конкурирующей фазы.
Нестабильность материала — на ограничения предполагаемого технологического процесса.
В 2016 году Raccuglia и соавторы продемонстрировали использование данных неудачных экспериментов для машинного обучения в материаловедческом поиске [16].
Для NOO это имеет принципиальное значение.
Перспективная ноомашина должна сохранять не только подтверждённые научные результаты.
Необходимо систематически документировать и отрицательные результаты.
Именно они позволяют сокращать пространство бесперспективных решений и повышать эффективность последующих исследований.
3.2.9. Материал и технология его изготовления
Одна из важнейших методологических проблем заключается в различии между свойствами вещества и технологией его получения.
Можно теоретически предсказать материал с чрезвычайно благоприятными характеристиками.
Но для его изготовления могут требоваться сложные или экономически неприемлемые условия.
Возможно, материал оказывается устойчивым только при определённом давлении.
Или требует высокочистой исходной химии.
Или трудно интегрируется с существующими технологическими процессами.
Поэтому перспективная NOO должна исследовать не только состав и структуру материала.
Необходимо учитывать технологический маршрут.
Доступность исходных компонентов.
Требования к оборудованию.
Вероятность образования дефектов.
Стабильность характеристик.
Стоимость изготовления.
Таким образом, целевым объектом интеллектуального проектирования становится сочетание материала, функциональной структуры и производственного процесса.
3.2.10. Искусственный интеллект в исследованиях PICO
Особое значение для Метаразвития имеет применение NOO к задачам перспективной пикоэлектроники.
В предыдущей части книги были рассмотрены атомарно-точные структуры, молекулярные устройства, двумерные полупроводники и квантовые электронные архитектуры.
Для их разработки необходимо решать сложные задачи материаловедения.
Например, исследовать электронные свойства атомарных интерфейсов.
Выбирать материалы контактов.
Оценивать влияние отдельных дефектов.
Прогнозировать устойчивость локализованных электронных состояний.
Разрабатывать способы уменьшения вариабельности.
Исследовать взаимодействие функциональной структуры с подложкой.
В подобных задачах NOO может объединять физическое моделирование с интеллектуальным поиском альтернатив.
Однако необходимо сохранять научную строгость.
Нельзя утверждать, что интеллектуальная система открыла новую пикоэлектронную технологию, если она только предложила перспективную атомарную структуру.
Необходимы реальные расчётные и экспериментальные подтверждения.
3.2.11. Проектная модель материаловедческого ноокомпьютера
Для первого исследовательского направления INM предлагается использовать специализированную материаловедческую конфигурацию.
Она должна обеспечивать постановку задачи.
Анализ существующих материалов.
Генерацию альтернативных структур.
Выбор методов расчёта.
Оценку неопределённости.
Разработку программы экспериментальной проверки.
Получение и анализ результатов измерений.
Уточнение исследовательских гипотез.
При этом необходимо фиксировать стоимость каждого этапа.
Например, сколько вычислительных ресурсов было использовано.
Сколько кандидатов отклонено.
Сколько экспериментов выполнено.
И какие результаты получили независимое подтверждение.
Таким образом, материаловедческий ноокомпьютер должен оцениваться не по количеству предложенных структур, а по способности эффективно получать достоверные и технологически значимые результаты.
3.2.12. Главный вывод раздела
Искусственный интеллект уже стал важным инструментом исследования и проектирования материалов.
Современные методы позволяют прогнозировать свойства, генерировать новые структуры и выбирать перспективные эксперименты.
Но создание нового материала представляет многоэтапный процесс.
Необходимо перейти от вычислительной структуры к синтезу.
От синтеза — к подтверждению состава и свойств.
От отдельного образца — к воспроизводимому получению.
И от воспроизводимого получения — к функциональной технологической системе.
Для NOO именно организация этого полного перехода представляет наиболее значимую исследовательскую задачу.
3.3. Интеллектуальное управление экспериментом
3.3.1. Эксперимент как управляемый информационно-физический процесс
Научный эксперимент представляет собой не простую последовательность механических операций.
Он включает постановку цели, выбор условий, воздействие на исследуемый объект, измерение результата и последующую интерпретацию.
В традиционной лаборатории значительная часть этих функций осуществляется исследователем.
Современное оборудование позволяет автоматизировать многие физические операции.
Однако переход к интеллектуальному управлению требует дополнительного качества.
Система должна использовать результаты измерений для изменения последующей экспериментальной стратегии.
Например, если обнаружена нестабильность образца, необходимо изменить условия исследования.
Если измерение оказалось недостаточно информативным, следует выбрать другую процедуру.
Если результат противоречит прогнозу, необходимо рассмотреть возможность ошибки модели или оборудования.
Таким образом, интеллектуальное управление экспериментом предполагает постоянное взаимодействие между физической системой и моделью исследовательского процесса.
3.3.2. Замкнутая система экспериментальной обратной связи
Основной архитектурный принцип заключается в использовании замкнутого контура.
Первоначально устанавливаются целевые характеристики.
Затем выбираются параметры воздействия.
После выполнения эксперимента измеряется результат.
Данные сопоставляются с прогнозом.
Модель уточняется.
После этого формируется новое управляющее решение.
Однако такая система отличается от традиционного автоматического регулятора.
Обычный регулятор стремится поддерживать определённый параметр.
Интеллектуальный исследовательский контур может изменять сам план эксперимента.
Например, переходить от оптимизации параметра к проверке нового физического объяснения.
Следовательно, необходимо разграничивать автоматическое регулирование и интеллектуальное исследовательское управление.
3.3.3. Байесовская оптимизация экспериментальных процессов
Одним из наиболее важных методов адаптивного экспериментирования является байесовская оптимизация.
Она позволяет выбирать параметры последующих экспериментов на основе вероятностной модели исследуемой зависимости.
Особенно полезна подобная процедура в ситуациях, когда каждый эксперимент требует значительных затрат.
В 2021 году Shields и соавторы представили исследование применения байесовской оптимизации к химическому синтезу [17].
Полученные результаты продемонстрировали возможность повысить эффективность выбора экспериментальных условий.
Однако байесовская оптимизация не является универсальным средством научного открытия.
Её результативность зависит от структуры задачи, количества параметров, характеристик шума и выбранной модели.
Если физический процесс существенно изменяется в ходе исследования, первоначальные предположения могут оказаться неверными.
Следовательно, для NOO необходимы механизмы контроля применимости оптимизационного метода.
3.3.4. Интеллектуальное измерение и адаптивная метрология
Одним из перспективных направлений является интеллектуальное управление измерительной процедурой.
Например, система может выбирать область сканирования микроскопа.
Изменять длительность измерения.
Повторять наблюдения в областях с высокой неопределённостью.
Или прекращать измерение после достижения необходимой точности.
Однако подобная адаптивность должна сочетаться с метрологической строгостью.
Необходимо учитывать калибровку оборудования.
Дрейф измерительного сигнала.
Шум.
Влияние условий окружающей среды.
Неопределённость измеряемых параметров.
Основные международные принципы оценивания неопределённости представлены в руководстве JCGM 100:2008 [26].
Для NOO это особенно важно.
Интеллектуальная система может обнаружить статистически необычное значение.
Но оно не обязательно соответствует новому физическому эффекту.
Возможно, причина связана с инструментальной ошибкой.
Поэтому адаптивная метрология должна включать независимые контрольные процедуры.
3.3.5. Интеллектуальное управление сложным научным оборудованием
В 2026 году появились новые экспериментальные результаты применения интеллектуальных агентов к управлению сложными научными установками.
В работе Vriza и соавторов, опубликованной в марте 2026 года, исследовалась организация взаимодействия ИИ-агентов с современными измерительными системами, включая рентгеновскую нанозондовую установку и роботизированную материаловедческую платформу [9].
Особое внимание уделялось возможности адаптации интеллектуальных помощников к сложным экспериментальным процедурам.
В июле 2026 года Chen и соавторы опубликовали работу An Agentic Artificially Intelligent X-ray Scientist [10].
В ней была продемонстрирована система, использующая языковую модель и специализированные инструменты для выполнения задач юстировки образцов на синхротронной установке.
Первоначальные методы отрабатывались в виртуальной экспериментальной среде.
Затем соответствующие процедуры были применены на реальном оборудовании.
Этот результат особенно важен для NOO.
Он демонстрирует возможность переноса интеллектуально организованного экспериментального процесса из компьютерной модели в реальную научную установку.
Однако данный эксперимент не означает создания полностью автономного универсального научного комплекса.
Он подтверждает работоспособность конкретного класса процедур.
3.3.6. Мультимодальное управление измерениями
Современные измерительные установки создают данные различных типов.
Например, изображения, спектры, численные массивы, временные зависимости и диагностические сообщения оборудования.
Для их совместной интерпретации необходимы мультимодальные методы.
В июле 2026 года Du и соавторы представили систему Experiment Automation Agents, предназначенную для автоматизации определённых экспериментальных операций с использованием визуально-языковых моделей [19].
Соответствующая система исследовалась в условиях рентгеновской визуализации и автоматизированного поиска особенностей образцов.
Перспективность подобных подходов связана с возможностью соединить анализ изображения с программным управлением оборудованием.
Однако необходимо учитывать ограничения.
Модель может неправильно интерпретировать изображение.
Ошибочно определить физический объект.
Или выбрать неподходящую экспериментальную процедуру.
Поэтому особенно важна проверка управляющих решений по физическим ограничениям и данным приборной диагностики.
3.3.7. Цифровые двойники научных установок
Одним из важных средств повышения надёжности интеллектуального экспериментального управления могут стать цифровые двойники.
Под цифровым двойником в данном контексте понимается вычислительная модель, предназначенная для воспроизведения существенных характеристик реальной экспериментальной установки.
Такая модель может использоваться для предварительной проверки алгоритмов управления.
Например, система обучается выполнять определённую последовательность операций в виртуальной среде.
Затем проверяется, не нарушает ли она установленные ограничения.
После успешного испытания процедура может быть допущена к контролируемому выполнению на реальном оборудовании.
Однако цифровой двойник не является полным физическим эквивалентом установки.
Он может не учитывать редкие неисправности.
Особенности реального образца.
Изменение характеристик датчиков.
Или сложные нелинейные взаимодействия.
Следовательно, перенос управляющего алгоритма из модели в эксперимент должен осуществляться постепенно.
3.3.8. Интеллектуальное управление в атомарно-точных исследованиях
Для PICO особенно важны методы управления оборудованием, используемым при исследовании атомарных и электронных структур.
Сюда относятся сканирующая туннельная микроскопия.
Атомно-силовая микроскопия.
Электронная микроскопия.
Спектроскопические методы.
Системы сверхточного позиционирования.
Подобное оборудование создаёт сложные измерительные данные.
При этом качество результата может зависеть от множества экспериментальных параметров.
Поэтому интеллектуальные алгоритмы способны помогать выбирать условия измерений и обнаруживать отклонения.
Например, анализировать изменение состояния зондового наконечника.
Выявлять дрейф изображения.
Оценивать качество атомарной структуры.
Выбирать информативную область сканирования.
Однако соответствующая автоматизация должна учитывать возможность повреждения исследуемого образца.
Особенно важно исключать неконтролируемые воздействия на чувствительные квантовые и атомарные структуры.
3.3.9. Человек в контуре экспериментального управления
В перспективных ноосистемах необходимо сохранять разграничение между интеллектуальными рекомендациями и разрешёнными физическими действиями.
Некоторые операции могут выполняться автоматически.
Например, обработка уже полученных измерений.
Другие требуют предварительной проверки.
Например, изменение рабочей температуры или параметров измерительного воздействия.
Особенно значимые операции должны осуществляться под контролем уполномоченных специалистов.
Следовательно, не следует рассматривать полное исключение человека как универсальную цель.
В некоторых случаях человеко-машинная исследовательская система может оказаться значительно эффективнее полностью автономного устройства.
Поэтому необходимо исследовать различные режимы взаимодействия.
От интеллектуальной поддержки исследователя — до ограниченной автономности и автоматизированного выполнения заранее разрешённых процедур.
3.3.10. Сохранение экспериментальных данных и научной прослеживаемости
Для воспроизводимости необходимо сохранять полный контекст эксперимента.
Например, сведения об образце.
Версию оборудования и программного обеспечения.
Условия измерения.
Исходные данные.
Алгоритмы обработки.
Изменения параметров.
Решения интеллектуальной системы.
И результаты независимой проверки.
Особое значение имеют принципы FAIR, сформулированные Wilkinson и соавторами в 2016 году [25].
Они направлены на обеспечение обнаружимости, доступности, совместимости и повторного использования научных данных.
Однако для NOO требуется дополнительный уровень.
Необходимо документировать не только данные, но и причины исследовательских решений.
Например, почему система выбрала именно этот эксперимент.
Какие альтернативы рассматривались.
Какие исходные предположения использовались.
И как результат повлиял на последующую исследовательскую программу.
3.3.11. Основной вывод раздела
Интеллектуальное управление экспериментом представляет необходимое связующее звено между компьютерным научным поиском и физической реальностью.
Его значение определяется возможностью создавать замкнутые исследовательские циклы.
Но автономное управление должно сочетаться с метрологической достоверностью, контролем безопасности и воспроизводимостью.
Для NOO главная задача заключается не в максимальном количестве автоматически выполненных операций.
Она состоит в повышении информативности, надёжности и результативности экспериментальной деятельности.
3.4. Автоматизация научных открытий и инженерных решений
3.4.1. Научное открытие как результат многоэтапного процесса
Автоматизация научного открытия значительно сложнее автоматизации отдельного эксперимента.
Научный результат возникает посредством взаимодействия наблюдений, теоретических предположений, вычислительных моделей и процедур проверки.
При этом не всегда заранее известно, какое объяснение окажется правильным.
Следовательно, нельзя создать универсальную научную машину посредством простого объединения генератора гипотез и лабораторного робота.
Необходимо обеспечить способность исследовать альтернативные объяснения.
Выявлять противоречия.
Формировать проверяемые следствия.
Выбирать информативные эксперименты.
Анализировать результаты.
И корректировать исходную научную модель.
Особое значение имеет отделение формирования нового результата от его подтверждения.
Научное предположение не должно автоматически превращаться в установленный факт.
3.4.2. Современные интеллектуальные системы научного поиска
В 2026 году опубликованы важные результаты исследования интегрированных научных ИИ-систем.
В работе Gottweis и соавторов представлена система Co-Scientist [20].
Она использует многоагентную архитектуру для формирования, критической оценки и совершенствования научных гипотез.
Система предназначена для помощи исследователям при поиске перспективных направлений.
Другой значимый результат представлен Ghareeb и соавторами [21].
Их система Robin объединяет информационный поиск, генерацию научных гипотез и анализ экспериментальных результатов в биологической предметной области.
Эти исследования показывают, что интеллектуальные системы постепенно переходят от выполнения отдельных информационных операций к организации более сложных исследовательских процессов.
Однако необходимо учитывать принципиальные ограничения.
Результаты получены в определённых предметных областях.
Экспериментальная проверка требует реальной исследовательской инфраструктуры.
И участие человека сохраняет существенное значение.
Следовательно, эти системы следует рассматривать как важные экспериментальные основания NOO, но не как доказательство существования универсальных ноомашин.
3.4.3. Научная новизна и независимая проверка
Одним из наиболее сложных вопросов является оценка научной новизны автоматически полученного результата.
Система может предложить гипотезу, ранее известную исследователям.
Может сформировать новую комбинацию известных положений.
Или действительно обнаружить ранее не установленную закономерность.
Для разграничения этих случаев необходимо исследовать научную литературу и экспериментальные данные.
Однако даже обширный поиск не может гарантировать абсолютного отсутствия предшествующих публикаций.
Поэтому необходимо фиксировать границы выполненной проверки.
Особенно важно исследовать возможность независимого воспроизведения результата.
Если интеллектуальная система предлагает новый физический механизм, необходимо установить наблюдаемые следствия.
Затем проверить их посредством расчётов или экспериментов.
Следовательно, научная новизна и научная достоверность должны оцениваться раздельно.
3.4.4. Автоматизированные математические открытия
Наиболее удобными для независимой проверки являются определённые математические и алгоритмические задачи.
Здесь во многих случаях можно создать формальный механизм оценки результата.
В 2022 году Fawzi и соавторы представили AlphaTensor [22].
Система использовала обучение с подкреплением для поиска алгоритмов умножения матриц.
В 2024 году Romera-Paredes и соавторы опубликовали исследование FunSearch [23].
В нём генеративная модель сочеталась с программной процедурой проверки кандидатов.
Эти результаты имеют фундаментальное значение.
Они демонстрируют возможность получить новые содержательные решения посредством вычислительного поиска.
Но особенно важно, что результат оценивался по объективным критериям.
Например, корректности алгоритма и его характеристикам.
Именно соединение генеративного поиска с независимой проверкой должно стать одной из центральных архитектурных основ NOO.
3.4.5. Автоматизация инженерного проектирования
Инженерная деятельность включает не только научные гипотезы, но и создание функциональных конструкций.
Одним из перспективных направлений является интеллектуальное автоматизированное проектирование электронных схем.
В 2021 году Mirhoseini и соавторы представили исследование применения обучения с подкреплением к размещению функциональных блоков интегральных схем [24].
Соответствующая система использовала вычислительный поиск для решения сложной инженерной задачи.
Однако подобные результаты требуют корректной интерпретации.
Автоматизированное размещение блоков не означает автоматического изобретения новой электронной архитектуры.
Кроме того, эффективность метода зависит от исходной задачи, правил проектирования и выбранных критериев сравнения.
Поэтому для NOO необходимо разграничивать три уровня.
Первый — автоматизация существующей проектной процедуры.
Второй — поиск новых технических решений внутри установленного пространства конструкций.
Третий — изменение самого принципа проектирования.
Именно третий уровень может представлять особый интерес для поиска радикальных технологических изменений.
3.4.6. От локальной оптимизации к изменению технологического принципа
Большая часть современных методов автоматизированного проектирования ориентирована на оптимизацию определённой функции.
Например, уменьшение площади электронной схемы.
Повышение эффективности химического процесса.
Снижение массы конструкции.
Или улучшение характеристик материала.
Подобные результаты могут обладать высокой практической ценностью.
Но технологический скачок иногда требует изменения самой постановки задачи.
Например, вместо дальнейшего уменьшения транзистора можно исследовать другой физический механизм электронной функции.
Вместо увеличения скорости передачи данных — изменить архитектуру хранения и обработки информации.
Вместо совершенствования существующего химического маршрута — предложить альтернативный способ получения вещества.
Поэтому перспективная ноомашина должна исследовать не только параметры известного решения, но и альтернативные пространства технологических возможностей.
Однако такие предложения требуют особенно строгой физической и экспериментальной проверки.
3.4.7. Автоматизированное изобретательство и техническая осуществимость
Для создания нового технического решения необходимо выполнить несколько функций.
Определить проблему.
Исследовать существующие решения.
Выявить основные ограничения.
Сформировать альтернативные конструкции.
Проверить их физическую осуществимость.
Оценить функциональные характеристики.
Предложить способ изготовления.
Разработать программу испытаний.
Но нельзя считать, что автоматически подготовленное техническое описание уже представляет доказанное изобретение.
Работоспособность должна проверяться.
Кроме того, научно-техническая новизна не тождественна юридической патентоспособности.
Следовательно, изобретательские функции NOO должны включать документирование происхождения идей и сохранение результатов проверки.
Особенно важно фиксировать вклад человека, интеллектуальной системы и специализированных программных инструментов.
3.4.8. Система независимых исследовательских ролей
Для повышения надёжности предлагается функционально разделять несколько исследовательских ролей.
Первая система формирует гипотезы.
Вторая анализирует возможные ошибки.
Третья проверяет математические и физические ограничения.
Четвёртая проектирует эксперимент.
Пятая анализирует результат.
Шестая оценивает научную новизну.
Седьмая формирует заключение о степени подтверждённости.
Однако это не означает необходимости создавать семь самостоятельных языковых моделей.
Различные функции могут реализовываться в общей программной архитектуре.
Главное требование заключается в разделении генерации и проверки.
Особенно важно избегать ситуации, когда система сама объявляет собственные гипотезы подтверждёнными без независимых данных.
3.4.9. Исследовательская память как накопление проверенного знания
Для непрерывного научного поиска необходима долговременная память.
Но её содержание не должно ограничиваться историей текстового взаимодействия.
Следует сохранять исследовательские задачи.
Исходные данные.
Гипотезы.
Расчёты.
Протоколы экспериментов.
Установленные ошибки.
Отрицательные результаты.
И подтверждённые научные положения.
Особенно важно различать статусы результатов.
Предположение.
Предварительный прогноз.
Расчётно проверенная модель.
Экспериментально подтверждённый результат.
Независимо воспроизведённое знание.
Если система использует непроверенную гипотезу как установленный факт, последующие исследования могут оказаться ошибочными.
Поэтому управление достоверностью исследовательской памяти представляет обязательный элемент NOO.
3.4.10. Автоматизация полного цикла инженерного исследования
Для перспективной ноомашины центральной задачей становится объединение отдельных функций в целостный процесс.
В качестве примера можно рассмотреть разработку нового электронного материала.
Сначала определяется необходимая функция.
Затем система исследует известные материалы.
После этого предлагает альтернативные структуры.
Выполняет расчётный отбор.
Формирует технологические гипотезы.
Разрабатывает программу изготовления образцов.
Получает результаты экспериментов.
Анализирует отклонения.
Предлагает улучшение.
И формирует документированный итог.
Но необходимо учитывать, что такой цикл не всегда может выполняться полностью автоматически.
Некоторые операции требуют внешнего оборудования.
Другие — человеческой экспертизы.
Поэтому важнейшей задачей является определение эффективной организации человеко-машинной исследовательской системы.
3.4.11. Самосовершенствование исследовательского процесса
Наиболее существенная перспектива связана с возможностью совершенствовать методы научного поиска.
Например, после серии исследований система может установить, что определённая процедура выбора экспериментов приводит к чрезмерным затратам.
Затем предложить новую методику.
Однако изменение должно проходить самостоятельную проверку.
Необходимо сравнить исходный и новый методы.
Использовать сопоставимые исследовательские задачи.
Учитывать вычислительные ресурсы.
Оценивать качество подтверждённых результатов.
Если преимущество сохраняется, изменение может быть принято.
Следовательно, самосовершенствование должно означать не произвольное изменение программного кода, а доказанное повышение исследовательской результативности.
3.4.12. Главный вывод раздела
Современные интеллектуальные системы уже обладают экспериментально подтверждёнными возможностями автоматизированного поиска научных и алгоритмических решений.
Однако переход к полноценным ноомашинам требует объединения генерации, проверки, памяти и совершенствования методов.
Главная цель заключается в создании воспроизводимой технологии научно-технического творчества.
Именно её результативность должна стать основанием для признания NOO самостоятельной субтехнологией Метаразвития.
3.5. Ноомашины как инструменты технологического опережения
3.5.1. Технологическое опережение как измеримая задача
Одной из центральных стратегических целей Метаразвития является достижение технологического опережения.
Однако данное понятие необходимо определить научно и экономически корректно.
Нельзя считать технологическим опережением любой новый продукт.
Не является достаточным и сокращение времени отдельного расчёта.
Для настоящей книги предлагается следующее рабочее определение.
Технологическое опережение — это подтверждённая способность определённой научно-технологической системы достигать сопоставимых или более высоких полезных результатов быстрее, надёжнее либо с меньшими полными затратами, чем установленные доступные альтернативы.
Однако подобное определение требует конкретизации.
Необходимо определить объект сравнения.
Например, разработку нового материала.
Создание электронного устройства.
Подготовку технологического процесса.
Или получение определённого научного результата.
После этого устанавливаются показатели времени, затрат и качества.
Таким образом, технологическое опережение становится предметом экспериментального исследования.
3.5.2. Различие между ускорением вычислений и ускорением разработки технологий
Вычислительная система может выполнять определённый расчёт значительно быстрее человека.
Но это ещё не означает аналогичного ускорения технологической разработки.
Полный процесс создания новой технологии включает множество этапов.
Поиск идеи.
Теоретический анализ.
Компьютерное моделирование.
Проектирование экспериментов.
Подготовку материалов.
Изготовление образцов.
Испытания.
Исправление ошибок.
Повторные исследования.
Проверку воспроизводимости.
И оценку промышленной пригодности.
Если вычислительный этап составляет небольшую часть общего времени, его значительное ускорение может лишь ограниченно повлиять на полный цикл.
Поэтому для NOO необходимо оценивать результативность всей исследовательской последовательности.
Именно здесь возникает отличие ноотехнологического подхода от обычного повышения вычислительной производительности.
3.5.3. Три уровня технологического опережения
Для генеральной программы Метаразвития предлагается различать три уровня.
Первый уровень — операционное ускорение.
Система выполняет существующие операции быстрее либо с меньшими затратами.
Например, сокращает время обработки научных документов.
Второй уровень — исследовательское ускорение.
Система уменьшает время или стоимость получения подтверждённого научно-технического результата.
Например, сокращает число необходимых экспериментов.
Третий уровень — метатехнологическое ускорение.
Система улучшает сам метод проведения последующих исследований, обеспечивая воспроизводимое повышение эффективности новых исследовательских циклов.
Именно третий уровень имеет особое значение для Метаразвития.
Однако его существование нельзя выводить автоматически из достижения первых двух.
Необходимо самостоятельно подтверждать результативность совершенствования методов.
3.5.4. Технология опережения опережения
В авторской концепции Метаразвития используется стратегическое понятие «технология опережения опережения».
Его необходимо отличать от обычного увеличения скорости технологического развития.
В строгой исследовательской постановке оно предполагает возможность совершенствовать сами механизмы достижения технологического преимущества.
Например, первоначальная исследовательская система сокращает время создания определённого материала.
Затем NOO разрабатывает более эффективную методику выбора материалов.
После её проверки следующий исследовательский цикл становится результативнее.
В дальнейшем новый метод может использоваться для совершенствования последующих исследовательских процедур.
Но здесь необходимо соблюдать принципиальную осторожность.
Наличие положительной обратной связи не гарантирует бесконечного ускорения.
Возможны пределы, связанные с экспериментальным оборудованием, доступностью данных, вычислительными затратами и сложностью научных задач.
Поэтому технология опережения опережения должна рассматриваться как исследовательская гипотеза о воспроизводимом улучшении научно-технологических процессов, а не как заранее установленный закон развития.
3.5.5. Ноомашина как средство сокращения исследовательских циклов
Одним из наиболее непосредственных путей достижения технологического опережения является уменьшение продолжительности полного исследовательского цикла.
Для этого NOO может совершенствовать несколько процессов.
Поиск научной информации.
Выбор перспективных гипотез.
Математическое моделирование.
Планирование экспериментов.
Обработку результатов.
Выявление ошибок.
Подготовку последующих испытаний.
Однако необходимо учитывать, что ускорение отдельных этапов не всегда приводит к аналогичному сокращению общего времени.
Например, даже полностью автоматизированная обработка данных не устранит ограничений, связанных с длительностью изготовления экспериментального образца.
Следовательно, необходимо анализировать критические ограничения полного процесса.
Для NOO особенно важно исследовать способы уменьшения числа бесперспективных итераций.
3.5.6. Ноомашина как средство снижения стоимости исследований
Второй важный механизм связан с экономической эффективностью.
Стоимость научно-технологического результата определяется не только вычислительными затратами.
Она включает труд исследователей.
Использование оборудования.
Расходные материалы.
Электроэнергию.
Информационные ресурсы.
Испытания.
И возможные затраты на неудачные эксперименты.
Поэтому экономическая оценка должна охватывать весь исследовательский процесс.
Например, интеллектуальная система может использовать дорогостоящие вычислительные ресурсы, но сократить число необходимых лабораторных экспериментов.
В таком случае общие затраты могут уменьшиться.
В другой ситуации автоматизация может оказаться экономически нецелесообразной.
Следовательно, стоимость отдельного интеллектуального запроса не является достаточным показателем результативности NOO.
3.5.7. Ноомашина как средство повышения качества технических решений
Технологическое опережение не обязательно определяется скоростью.
В некоторых случаях более медленный, но значительно более качественный исследовательский процесс может иметь существенные преимущества.
Например, новая методика позволяет создать более надёжное электронное устройство.
Или материал с улучшенной долговременной устойчивостью.
Или производственный процесс с более высоким выходом годных.
Поэтому для оценки NOO необходимо использовать несколько показателей.
Время.
Стоимость.
Качество.
Надёжность.
Воспроизводимость.
И функциональную полезность.
При этом соответствующие характеристики нельзя произвольно объединять в один показатель без ясного определения их значения.
Для различных исследовательских программ приоритеты могут различаться.
3.5.8. Первая экспериментальная программа технологического опережения INM
Для проверки возможностей NOO предлагается первоначально выбрать несколько ограниченных классов исследовательских задач.
Одна группа может быть связана с программными алгоритмами.
Другая — с вычислительным материаловедением.
Третья — с оптимизацией технологических процессов.
Четвёртая — с проектированием электронных функциональных структур.
Для каждой группы необходимо определить исходные показатели результативности.
Затем организовать сравнительные исследования.
В первом режиме используются традиционные методы.
Во втором — современные доступные средства искусственного интеллекта.
В третьем — специально спроектированная архитектура NOO.
Такое разделение позволяет оценивать не только общий эффект цифровизации, но и дополнительный вклад ноотехнологической организации исследования.
3.5.9. Почему необходимо сравнение с современными ИИ-системами
Одним из наиболее существенных методологических требований является выбор правильной базы сравнения.
Если экспериментальный ноокомпьютер превосходит традиционный исследовательский процесс без искусственного интеллекта, это представляет полезный результат.
Но он ещё не доказывает наличие нового технологического класса.
Необходимо установить, создаёт ли специальная архитектура NOO преимущество по сравнению с современными агентными системами, автоматизированными лабораториями и интеллектуальными инструментами проектирования.
Например, различие может возникать благодаря более строгой проверке гипотез.
Лучшей организации исследовательской памяти.
Более эффективному выбору экспериментов.
Или контролируемому совершенствованию методов.
Однако соответствующее преимущество должно подтверждаться на новых задачах при сопоставимых ресурсах.
Именно такая процедура необходима для научной оценки ноотехнологической новизны.
3.5.10. Проверка устойчивости технологического опережения
Единичный успешный результат недостаточен для подтверждения долгосрочной эффективности.
Необходимо проводить последовательные исследовательские циклы.
Первоначально фиксируется исходная методика.
Затем выполняется серия задач.
После этого анализируются результаты.
Формируются предложения по улучшению процесса.
Новые методы проходят независимую проверку.
Затем выполняется следующая серия задач.
Если улучшение сохраняется, возникает основание для признания соответствующего механизма эффективным.
Однако необходимо учитывать изменение сложности задач.
Нельзя сравнивать лёгкие задачи последующего цикла со значительно более сложными задачами первоначального исследования.
Поэтому требуется независимая система формирования и оценки контрольных заданий.
3.5.11. Взаимодействие PICO и NOO
В генеральной технологии Метаразвития особое значение имеет взаимодействие двух базовых субтехнологий.
PICO направлена на создание новых физических электронных возможностей.
NOO — на совершенствование методов научного поиска и технологического проектирования.
Их взаимодействие может осуществляться по нескольким направлениям.
Первое — использование NOO для поиска перспективных материалов PICO.
Второе — интеллектуальная оптимизация атомарно-точных технологических процессов.
Третье — автоматизированное исследование новых электронных архитектур.
Четвёртое — совершенствование экспериментальных методов измерения.
Пятое — использование новых вычислительных компонентов PICO в последующих поколениях NOO, если их практические преимущества будут подтверждены.
Однако важно учитывать, что развитие этих программ не должно зависеть от немедленного успеха другой.
NOO должна развиваться на существующей вычислительной инфраструктуре.
PICO должна сохранять самостоятельную экспериментальную программу.
И только подтверждённые результаты могут становиться основаниями их технологической интеграции.
3.5.12. Возможность возникновения положительной технологической обратной связи
В долгосрочной перспективе особый интерес представляет гипотеза о положительной технологической обратной связи.
Её исходная логика заключается в следующем.
NOO помогает совершенствовать методы создания новых электронных устройств.
PICO потенциально обеспечивает более эффективные вычислительные средства.
Эти средства могут расширять возможности последующих интеллектуально-креативных систем.
А усовершенствованная NOO, в свою очередь, способна участвовать в дальнейших исследованиях PICO.
Однако наличие подобной последовательности в концептуальной модели ещё не означает её реальной осуществимости.
Возможны дополнительные ограничения.
Например, новая физическая элементная база может оказаться экономически слишком дорогой.
Или интеллектуальная система может не обеспечить значительного повышения исследовательской результативности.
Поэтому для проверки необходимо исследовать последовательность законченных технологических циклов.
Только при получении независимых данных можно говорить о подтверждённой положительной обратной связи.
3.5.13. Институциональные условия технологического опережения
Создание эффективной ноотехнологической платформы зависит не только от алгоритмов.
Необходима организация научно-технической деятельности.
Доступ к качественным экспериментальным данным.
Компетентные исследовательские коллективы.
Стандартизированные методы испытаний.
Развитая вычислительная инфраструктура.
Возможность взаимодействия с лабораториями.
И процедуры независимой проверки.
Поэтому технологическое опережение нельзя рассматривать как результат работы одной интеллектуальной модели, полностью изолированной от научно-технической среды.
Перспективная ноомашина должна входить в более широкую исследовательскую систему.
Но это не исключает развития массовых персональных ноокомпьютеров.
Они могут предоставлять отдельным исследователям доступ к специализированным интеллектуально-креативным средствам и распределённым научным ресурсам.
3.5.14. Риски ускоренного научно-технологического развития
Развитие интеллектуальных исследовательских систем создаёт новые возможности, но одновременно повышает значение управления рисками.
Ускорение экспериментального поиска может приводить к более быстрому распространению ошибочных гипотез.
Автоматизация физических действий способна создавать риски повреждения оборудования.
Интеллектуальные агенты могут неправильно интерпретировать внешние данные.
Сложные распределённые архитектуры повышают требования к информационной безопасности.
Поэтому развитие NOO должно сопровождаться механизмами контроля.
Особое значение имеют стандарты управления рисками искусственного интеллекта.
К ним относятся NIST AI Risk Management Framework и соответствующий профиль для генеративных систем [27, 28].
Также может использоваться международный стандарт ISO/IEC 42001:2023 [29].
Однако данные документы не устанавливают существование ноомашин как самостоятельного технологического класса.
Они могут служить методологической основой для проектирования надёжных систем.
3.5.15. Критерии действительного технологического опережения
Для практической программы INM предлагается использовать следующие показатели.
Первый — время достижения подтверждённого результата.
Необходимо фиксировать продолжительность полного исследовательского процесса.
Второй — полная стоимость результата.
Учитываются вычислительные, экспериментальные и человеческие затраты.
Третий — качество результата.
Оцениваются измеряемые научные или технические характеристики.
Четвёртый — воспроизводимость.
Проверяется устойчивость результата на новых задачах и в независимых условиях.
Пятый — надёжность исследовательского процесса.
Оцениваются ошибки, неудачные эксперименты и качество их обнаружения.
Шестой — переносимость методов.
Проверяется способность использовать разработанные подходы за пределами первоначальной задачи.
Седьмой — совершенствование исследовательских процедур.
Устанавливается, повышает ли новый метод эффективность последующих циклов.
Восьмой — масштабируемость.
Исследуется возможность расширения применения без несоразмерного роста затрат.
Однако ни один показатель не должен рассматриваться полностью изолированно.
Например, сокращение времени при существенном снижении качества не обязательно представляет технологическое преимущество.
3.5.16. Технологическое опережение как проверяемая программа Метаразвития
В результате можно сформулировать основную исследовательскую последовательность.
Сначала создаётся базовый научно-технологический процесс.
Затем измеряется его эффективность.
После этого NOO предлагает альтернативные методы.
Они проходят независимую проверку.
Успешные улучшения включаются в последующую исследовательскую деятельность.
Затем оценивается возможность дальнейшего совершенствования.
Однако необходимо учитывать, что каждая новая итерация может сталкиваться с дополнительными ограничениями.
Поэтому результативность Метаразвития должна оцениваться экспериментально на протяжении нескольких циклов.
Именно это позволяет отделить реальную технологию опережения от предположений о неизбежном ускорении научно-технического прогресса.
Перспективная технологическая карта NOO
На основании рассмотренных направлений предлагается следующая исследовательская карта.
Направление Экспериментальная задача Критерий успеха
Автономные лаборатории Замкнутый исследовательский цикл Воспроизводимый результат
Проектирование материалов Прогноз, синтез, проверка Подтверждённые свойства
Управление экспериментом Адаптивное измерение Точность и информативность
Автоматизация открытий Формирование новых гипотез Независимая проверка
Инженерное творчество Создание новых решений Испытанный прототип
Самосовершенствование NOO Улучшение исследовательских методов Подтверждённое преимущество
Взаимодействие PICO–NOO Совместная разработка технологий Снижение времени и затрат
Метаразвитие Совершенствование процесса развития Устойчивое опережение
Данная таблица представляет авторскую проектную классификацию.
Она не является международным научно-техническим стандартом.
Её практическое использование требует определения количественных показателей для каждой исследовательской области.
Значение NOO для генеральной технологии Метаразвития
Рассмотренные исследования показывают, что современная научно-техническая деятельность уже располагает значительными предпосылками для создания ноотехнологий.
Разработаны методы машинного обучения для поиска новых материалов.
Созданы экспериментальные автономные лаборатории.
Исследуются интеллектуальные агенты, способные взаимодействовать с научным оборудованием.
Достигнуты результаты автоматизированного поиска математических и алгоритмических решений.
Но необходимо подчеркнуть принципиальное обстоятельство.
Эти достижения не образуют автоматически единой технологии Метаразвития.
Для её возникновения необходимо доказать возможность их согласованного использования в воспроизводимых научно-технологических процессах.
Более того, требуется установить, что соответствующие процессы способны совершенствоваться.
Именно здесь возникает качественное отличие генеральной программы META.
Её цель заключается не просто в автоматизации исследований.
Не только в увеличении вычислительной мощности.
И не только в создании новых физических устройств.
Она предполагает разработку методов, посредством которых последующие технологии могут создаваться быстрее, надёжнее и с меньшими полными затратами.
В рамках данной программы PICO и NOO должны выполнять взаимодополняющие функции.
PICO формирует исследовательскую область новых физических оснований электроники.
NOO обеспечивает интеллектуально-креативные методы научно-технологического поиска.
А META должна организовывать их взаимодействие в рамках единой проверяемой программы развития.
При этом научная состоятельность соответствующей концепции определяется не масштабом заявленной цели.
Она зависит от экспериментальных результатов.
Если ноокомпьютер способен воспроизводимо повышать эффективность исследований материалов, это представляет подтверждённое достижение.
Если новая методика позволяет создавать электронные устройства с меньшими затратами, возникает основание для расширения программы.
Если последовательные улучшения исследовательских методов действительно сокращают стоимость создания последующих технологий, появляется экспериментальная основа Метаразвития.
Однако при отсутствии соответствующих подтверждений гипотезы должны уточняться или отклоняться.
Таким образом, генеральная программа должна строиться на сочетании стратегического научно-технологического замысла и строгой экспериментальной проверки.
Заключение к главе 3
В настоящей главе рассмотрены основные направления развития NOO как интеллектуально-креативной субтехнологии генеральной технологии Метаразвития.
Показано, что создание перспективных ноомашин должно опираться на уже существующие достижения искусственного интеллекта, вычислительного материаловедения и экспериментальной автоматизации.
Однако между современными интеллектуальными системами и полноценной ноотехнологической платформой сохраняется существенное различие.
Современные методы способны автоматизировать отдельные научные операции.
Некоторые системы уже демонстрируют выполнение взаимосвязанных исследовательских циклов.
Но воспроизводимое совершенствование методов создания новых технологий представляет значительно более сложную задачу.
Первое направление NOO связано с автономными исследовательскими системами.
Их развитие показывает возможность объединения вычислительных моделей, выбора экспериментов и роботизированного оборудования.
При этом автономность должна оцениваться применительно к конкретной предметной области.
Второе направление связано с интеллектуальным проектированием материалов.
Современные методы позволяют исследовать большие пространства кристаллических структур, прогнозировать свойства и формировать новые кандидаты.
Однако вычислительный прогноз не является доказательством существования промышленно пригодного материала.
Необходимо обеспечить переход к экспериментальному синтезу, измерению характеристик и воспроизводимому производству.
Третье направление включает интеллектуальное управление экспериментом.
Здесь особое значение приобретают адаптивные процедуры измерений, обратная связь и контроль достоверности данных.
Но система управления должна учитывать реальные ограничения оборудования и обеспечивать соответствующие механизмы безопасности.
Четвёртое направление связано с автоматизацией научных открытий и инженерных решений.
Экспериментальные достижения последних лет подтверждают возможность использования искусственного интеллекта для поиска новых алгоритмов, формирования научных гипотез и выполнения отдельных этапов исследовательской деятельности.
Однако необходимо сохранять разграничение между генерацией идеи и независимым подтверждением результата.
Пятое направление имеет особое стратегическое значение.
Оно связано с созданием ноомашин как инструментов технологического опережения.
В рамках настоящей книги технологическое опережение предлагается оценивать посредством времени, стоимости, качества и воспроизводимости получения новых научно-технических результатов.
Но главный исследовательский горизонт Метаразвития находится на следующем уровне.
Он связан с возможностью совершенствовать сами методы научно-технологического поиска.
Именно здесь возникает авторская концепция технологии опережения опережения.
Однако её практическая состоятельность должна подтверждаться последовательными независимыми экспериментами.
Для проекта International NooMachines это означает необходимость разработки первых исследовательских конфигураций NOO, предназначенных для решения ограниченных, но содержательно значимых научно-технических задач.
Особенно перспективным первоначальным направлением могут стать исследования новых материалов и электронных функциональных структур.
Они позволяют объединить вычислительное моделирование, генерацию гипотез, экспериментальную проверку и анализ полученных результатов.
В дальнейшем возможно расширение соответствующей архитектуры на другие научно-технологические области.
При этом PICO и NOO должны развиваться одновременно.
Первая субтехнология исследует новые физические возможности электронной техники.
Вторая — новые интеллектуально-креативные способы разработки технологий.
Но их взаимодействие должно строиться на подтверждённых результатах.
Следовательно, научная задача генеральной технологии Метаразвития заключается не в механическом объединении пикоэлектроники и искусственного интеллекта.
Необходимо создать проверяемую систему, способную использовать их достижения для совершенствования последующих технологических процессов.
NOO должна стать не просто технологией автоматизированного интеллектуального труда, а исследовательской субтехнологией воспроизводимого совершенствования методов научно-технического творчества.
Именно такое направление позволяет перейти от обычной автоматизации исследований к проектированию Метаразвития.
От интеллектуального анализа — к формированию научной гипотезы.
От гипотезы — к экспериментальной проверке.
От подтверждённого результата — к новому техническому решению.
От решения — к технологическому процессу.
От технологического процесса — к совершенствованию методов его создания.
От совершенствования отдельных методов — к организации ускоренного научно-технологического развития.
И от ускорения отдельных исследований — к проверяемому механизму технологического опережения опережения.
В этой последовательности заключается стратегический смысл NOO как одной из двух базовых субтехнологий генеральной технологии Метаразвития.
Основные источники и научная литература к главе 3
Автономные научные лаборатории
King R. D., Rowland J., Oliver S. G. et al. The Automation of Science. Science. 2009. Vol. 324. No. 5923. P. 85–89. Экспериментальная система Adam и основания автоматизации научного цикла.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.1165620
H;se F., Roch L. M., Aspuru-Guzik A. Next-Generation Experimentation with Self-Driving Laboratories. Trends in Chemistry. 2019. Vol. 1. No. 3. P. 282–291. Концепция самоуправляемых исследовательских лабораторий.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.trechm.2019.02.007
Granda J. M., Donina L., Dragone V., Long D.-L., Cronin L. Controlling an Organic Synthesis Robot with Machine Learning to Search for New Reactivity. Nature. 2018. Vol. 559. P. 377–381. Машинное обучение в управлении экспериментальным поиском химических реакций.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-018-0307-8
Burger B., Maffettone P. M., Gusev V. V. et al. A Mobile Robotic Chemist. Nature. 2020. Vol. 583. P. 237–241. Роботизированная платформа автономного выполнения химических экспериментов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-020-2442-2
MacLeod B. P., Parlane F. G. L., Morrissey T. D. et al. Self-Driving Laboratory for Accelerated Discovery of Thin-Film Materials. Science Advances. 2020. Vol. 6. No. 20. Article eaaz8867. Автоматизированный цикл поиска и исследования тонкоплёночных материалов.
DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.aaz8867
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2023. Vol. 624. P. 86–91. Исправленная версия исследования A-Lab, объединяющего вычислительное материаловедение, активное обучение и роботизированный синтез.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. Author Correction: An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2026. Vol. 650. P. E1. Опубликованное 19 января 2026 года исправление результатов исходного исследования A-Lab.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
Boiko D. A., MacKnight R., Kline B., Gomes G. Autonomous Chemical Research with Large Language Models. Nature. 2023. Vol. 624. P. 570–578. Система Coscientist и взаимодействие языковых моделей с лабораторными инструментами.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06792-0
Интеллектуальное управление научным оборудованием
Vriza A., Prince M. H., Zhou T., Chan H., Cherukara M. J. Operating Advanced Scientific Instruments with AI Agents That Learn on the Job. npj Computational Materials. 2026. Vol. 12. Article 160. Интеллектуальные агенты для управления и организации работы сложных научных установок.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-026-02005-0
Chen Z., Petsch A. N., Israelski A. J. et al. An Agentic Artificially Intelligent X-ray Scientist. Nature Machine Intelligence. 2026. Vol. 8. P. 1075–1086. Экспериментальная система интеллектуального управления синхротронной рентгеновской установкой.
DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-026-01261-5
Искусственный интеллект и проектирование материалов
Jain A., Ong S. P., Hautier G. et al. Commentary: The Materials Project: A Materials Genome Approach to Accelerating Materials Innovation. APL Materials. 2013. Vol. 1. Article 011002. Вычислительная инфраструктура для систематического исследования неорганических материалов.
DOI: https://doi.org/10.1063/1.4812323
Butler K. T., Davies D. W., Cartwright H., Isayev O., Walsh A. Machine Learning for Molecular and Materials Science. Nature. 2018. Vol. 559. P. 547–555. Фундаментальный обзор методов машинного обучения в молекулярной и материаловедческой науке.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-018-0337-2
Merchant A., Batzner S., Schoenholz S. S. et al. Scaling Deep Learning for Materials Discovery. Nature. 2023. Vol. 624. P. 80–85. Масштабное использование глубокого обучения для поиска перспективных кристаллических структур.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06735-9
Zeni C., Pinsler R., Z;gner D. et al. A Generative Model for Inorganic Materials Design. Nature. 2025. Vol. 639. P. 624–632. MatterGen: генеративная модель проектирования новых неорганических материалов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-08628-5
Lookman T., Balachandran P. V., Xue D., Yuan R. Active Learning in Materials Science with Emphasis on Adaptive Sampling Using Uncertainties for Targeted Design. npj Computational Materials. 2019. Vol. 5. Article 21. Активное обучение и выбор информативных экспериментов при поиске материалов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-019-0153-8
Raccuglia P., Elbert K. C., Adler P. D. F. et al. Machine-Learning-Assisted Materials Discovery Using Failed Experiments. Nature. 2016. Vol. 533. P. 73–76. Использование данных неудачных экспериментов для повышения эффективности материаловедческого поиска.
DOI: https://doi.org/10.1038/nature17439
Адаптивное экспериментирование и научное управление
Shields B. J., Stevens J., Li J. et al. Bayesian Reaction Optimization as a Tool for Chemical Synthesis. Nature. 2021. Vol. 590. P. 89–96. Байесовская оптимизация химических реакций и сравнительная оценка эффективности выбора экспериментов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-021-03213-y
Angello N. H., Friday D. M., Hwang C. et al. Closed-Loop Transfer Enables Artificial Intelligence to Yield Chemical Knowledge. Nature. 2024. Vol. 633. P. 351–358. Объединение автоматизированной экспериментальной оптимизации с физически интерпретируемым машинным обучением.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-024-07892-1
Du M., Luo Y., Banerjee S. et al. Experiment Automation Agents: Automating Materials Characterization with Vision Language Model Agents. npj Computational Materials. 2026. Электронная публикация 31 июля 2026 года. Мультимодальные интеллектуальные агенты для автоматизации экспериментальной рентгеновской визуализации.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-026-02213-8
Интеллектуальные системы научных открытий
Gottweis J., Weng W.-H., Daryin A. et al. Accelerating Scientific Discovery with Co-Scientist. Nature. 2026. Vol. 655. P. 487–496. Многоагентная система формирования, критической оценки и совершенствования научных гипотез.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y
Ghareeb A. E., Chang B., Mitchener L. et al. A Multi-Agent System for Automating Scientific Discovery. Nature. 2026. Vol. 655. P. 497–505. Система Robin, объединяющая генерацию гипотез и анализ экспериментальных результатов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10652-y
Fawzi A., Balog M., Huang A. et al. Discovering Faster Matrix Multiplication Algorithms with Reinforcement Learning. Nature. 2022. Vol. 610. P. 47–53. Система AlphaTensor и автоматизированный поиск новых алгоритмов.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-022-05172-4
Romera-Paredes B., Barekatain M., Novikov A. et al. Mathematical Discoveries from Program Search with Large Language Models. Nature. 2024. Vol. 625. P. 468–475. Система FunSearch и поиск новых решений посредством генеративных моделей и формальной проверки.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06924-6
Интеллектуальное инженерное проектирование
Mirhoseini A., Goldie A., Yazgan M. et al. A Graph Placement Methodology for Fast Chip Design. Nature. 2021. Vol. 594. P. 207–212. Методы обучения с подкреплением для автоматизации физического проектирования интегральных схем. При интерпретации сравнительных результатов следует учитывать опубликованное в 2024 году дополнение к статье.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-021-03544-w
Достоверность, воспроизводимость и управление научными данными
Wilkinson M. D., Dumontier M., Aalbersberg I. J. et al. The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data. 2016. Vol. 3. Article 160018. Принципы документирования, доступности и повторного использования научных данных.
DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
JCGM. Evaluation of Measurement Data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. JCGM 100:2008. Joint Committee for Guides in Metrology. Международное руководство по оцениванию неопределённости результатов измерений.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM100-2008E
Управление рисками и безопасность интеллектуальных систем
Tabassi E. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. National Institute of Standards and Technology. 2023. Методология оценки и управления рисками систем искусственного интеллекта.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
Autio C., Schwartz R., Dunietz J. et al. Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile. NIST AI 600-1. 2024. Методология управления специфическими рисками генеративного искусственного интеллекта.
DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1
ISO/IEC. ISO/IEC 42001:2023. Information Technology — Artificial Intelligence — Management System. Международный стандарт систем управления искусственным интеллектом.
https://www.iso.org/standard/42001
Авторская концепция Метаразвития, PICO и NOO
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 1. Lag.ru. 2026. Авторская концепция генеральной технологии META, субтехнологий PICO и NOO, проекта International NooMachines и технологии опережения опережения.
********
Ноотехнологии как субтехнологии Метаразвития
© Copyright: Вадимир Петросян, 2026
Свидетельство о публикации №226102400742
Свидетельство о публикации №226102400742
Рецензии