Москва, Мясницкая 11,
+7 (495) 621-28-73,
Староверова И. И., Черногорцева С. В., Снегирев А. Ю. и др.
Российский журнал менеджмента. 2026. Т. 24. № 1. С. 93-113.
Яцкин Д. В., Майбах О. С., Соколов А. В.
Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2025.
Çelik A., Veselitskaya N., Damrah S.
Sustainable Development. 2026. Vol. 34. No. S2. P. 1274-1301.
Sokolov A., Shashnov S. A., Kotsemir M. N.
In bk.: The Innovation Competitiveness of BRICS Countries. Springer, 2025. Ch. 3. P. 41-65.
In bk.: Circular Economy and Green Transition in the Global South. Cham: Springer, 2025. Ch. 2. P. 23-49.
Sokolov A., Grebenyuk A. Y., Urashima K.
Technological Forecasting and Social Change. 2025. Vol. 218.
Anna Grebenyuk, Milshina Y., Sergey Shashnov et al.
Foresight. 2026. Vol. 28. No. 1. P. 45-65.
Niyazov S., Maibakh O., Alexei Sukharev et al.
Technological Forecasting and Social Change. 2026. Vol. 224.
In bk.: Artificial Intelligence Enabled Real Time Environmental Monitoring. Springer, 2026. Ch. 10. P. 199-229.
In bk.: Artificial Intelligence Enabled Real Time Environmental Monitoring. Springer, 2026. P. 253-281.
In bk.: Artificial Intelligence Enabled Real Time Environmental Monitoring. Springer, 2026. P. 231-252.

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с помощью системы интеллектуального анализа больших данных iFORA выявил состав наиболее значимых в 2025 году тематик мировой науки и связанных с ними перспективных технологий и продуктов.
Картирование мировой науки ИСИЭЗ НИУ ВШЭ производит с 2021 г. с помощью системы интеллектуального анализа больших данных iFORA, сформировав с опорой на классификацию ОЭСР Fields of Research and Development перечень из 15 областей науки, 144 научных направлений и около 12 тысяч тематик (которые охватывают исследования различных явлений, процессов, проблем или связаны с разработкой перспективных методов, технологий, продуктов и услуг). Расчеты выполнены на основе анализа около 30 млн научных публикаций, включенных в базу данных системы iFORA за последние пять лет. Фронтиры науки выделялись в рамках каждого научного направления из тематик, входящих в их состав.
Фронтиры науки — тематики научных исследований, относящиеся к первому децилю (первым 10% в ранжированном ряду распределения) по уровню значимости за предшествующий год и характеризующиеся значением индекса значимости за этот год, превышающим среднее его значение за последние пять лет. Суперфронтиры — междисциплинарные тематики, относящиеся к нескольким областям науки или научным направлениям. Индекс значимости тематики отражает ее актуальность (упоминаемость) и влияние как на мировую науку в целом (общая векторная центральность), так и на другие тематики внутри конкретного научного направления, в состав которого она входит (внутрикластерная векторная центральность). Векторная центральность, по смыслу близкая к применяемому в теории графов понятию центральности, представляет собой усредненный показатель векторной близости тематики со всеми остальными, включенными в анализ, измеренной с помощью косинусного сходства соответствующих векторов. Дополнительно по итогам анализа специфических для фронтиров технологических терминов были выделены технологии, продукты и тематики исследований, связанные с их реализацией.
Система интеллектуального анализа больших данных iFORA разработана ИСИЭЗ НИУ ВШЭ с применением технологий искусственного интеллекта. Ее база источников уже включает более 850 млн документов (научные публикации, патенты, нормативная правовая база, рыночная аналитика, отраслевые медиа, материалы международных организаций, вакансии, др.) и постоянно пополняется. В 2020 г. iFORA отмечена в журнале Nature в качестве эффективного инструмента поддержки принятия решений в интересах бизнеса и органов власти. ОЭСР относит систему iFORA к успешным инициативам в области цифровизации науки. Система отмечена в отчете ООН и докладе Генерального секретаря ООН в качестве передового инструмента технологического прогнозирования. Адаптированная генеративная модель iFORA. LLM включена в Реестр российского ПО (№ 33849 от 18.06.2026).
Серию обзоров фронтиров мировой науки ИСИЭЗ НИУ ВШЭ выпускает ежегодно.
По итогам 2025 г. были выделены 890 фронтиров мировой науки. К числу тематик с самыми высокими значениями индекса значимости относятся прежде всего экологические проблемы, цифровая трансформация и психическое здоровье человека (табл. 1).
Вопросы изменения климата уже длительное время остаются одними из ключевых в глобальной повестке и предметом комплексных междисциплинарных проектов, объединяющих естественные и общественные науки. Такие исследования включают прогнозирование изменений температуры на основе сложных математических моделей, анализ поведенческих практик, оценку рисков и разработку адаптационных стратегий. В условиях нарастающей угрозы экологических кризисов и в свете осознания масштаба вызова происходит фундаментальный сдвиг от антропоцентрической к экоцентрической парадигме. Новая модель предполагает устойчивое взаимодействие с природой, при котором интересы человека перестают доминировать над необходимостью сохранения целостности природного мира.
Рост городского населения и расширение урбанизированных территорий меняют структуру землепользования, усиливают нагрузку на природные ресурсы. В городах формируются локальные климатические эффекты — например, острова тепла, изменение режима осадков и рост уязвимости к экстремальным погодным явлениям. Смягчить последствия этих изменений могут экосистемные услуги, в частности секвестрация углерода, фильтрация атмосферных загрязнителей, регулирование гидрологического режима. При принятии управленческих решений в области планирования урбанизированных территорий особую роль играют данные геоинформационных систем, позволяющие лучше понимать динамику городских потоков, оценивать состояние зеленых насаждений и масштабы экологической деградации. Остается актуальной разработка решений для минимизации негативного воздействия человека на природу. Карбонизация — процесс связывания и консервации углерода — рассматривается как один из перспективных способов снижения концентрации углекислого газа и минимизации углеродного следа в различных отраслях промышленности. Например, технология гидротермальной карбонизации органических отходов позволяет получать энергетически ценные продукты и может способствовать долгосрочному хранению углерода и развитию экономики замкнутого цикла.
Цель снизить негативное воздействие на окружающую среду стимулирует развитие возобновляемой и водородной энергетики. В солнечной энергетике в центр внимания выходят фотоэлектрические элементы нового поколения — перовскитные и тандемные структуры — и высокоэффективные прозрачные проводящие покрытия. Решения для водородной энергетики, в частности системы электрохимического преобразования энергии, включая топливные элементы и электролизеры, во многом зависят от создания эффективных катализаторов. Наиболее перспективными из них считаются наночастицы благородных металлов, а более экономически доступной альтернативой — оксиды переходных металлов (никеля и кобальта) и карбиды железа.
Фронтиры технической направленности определяются, с одной стороны, ростом вычислительных возможностей, с другой — переходом к таким задачам, для решения которых нужно одновременно измерять сложные системы и процессы, моделировать их развитие и управлять ими на ранее недоступном уровне. Машинное обучение и нейросети дают возможность выявлять закономерности в данных, искусственный интеллект (ИИ) и глубокое обучение — управлять комплексными системами, регуляризация — сохранять устойчивость моделей, а спектроскопия и резонаторы — обеспечивать предельно точные измерения. В 2025 г. усилилась синергия перечисленных направлений.
ИИ выступает уже не только инструментом анализа, но и технологией действия, зачастую без участия человека. Наиболее явно это проявляется в автономных системах, беспилотных комплексах и цифровой энергетике. Для обеспечения функций принятия и реализации решений в условиях неопределенности обработка данных перемещается на периферию (edge) — непосредственно в устройства, датчики и локальные модули. В основе таких систем периферийного ИИ лежит машинное обучение, позволяющее интерпретировать разнородные и зашумленные данные без обращения к облачным центрам. В 2025 г. исследователи Университета Осаки представили самообучающуюся технологию для встраиваемых устройств, которая обрабатывает данные до 100 000 раз быстрее традиционных методов глубокого обучения и обеспечивает до 60% более высокую точность.
В интеллектуальные системы управления все активнее встраивают нейронные сети, которые позволяют управлять роботизированными манипуляторами в динамичной среде с меньшими управляющими усилиями, чем классические адаптивные регуляторы. Один из примеров — нейроморфный подход на базе импульсных нейронных сетей (SNN) и моделей нейронов LIF и GIF. Еще одно развивающееся направление — нейросетевое управление группами автономных роботов для мониторинга и промышленной автоматизации, требующее децентрализованной координации по мере изменения обстановки.
Наряду с этими подходами широко применяется глубокое обучение, позволяющее работать с очень сложными и неструктурированными данными. Оно дает возможность непрерывно оценивать обстановку по изображениям и другим сигналам, отслеживать последовательности событий и реагировать на изменения. Такие функции особенно востребованы в робототехнике и системах автономного управления. Фотоника может значительно ускорить аппаратную реализацию подобных моделей, хотя пока этот эффект проявляется лишь в отдельных задачах.
Чем сложнее модели, тем важнее регуляризация: без нее они легко переобучаются и теряют способность работать с новыми данными. В критических областях применения ИИ требования к устойчивости особенно высоки. Медицинские диагностические системы должны надежно работать для пациентов, чьи демографические характеристики отличаются от представленных в обучающей выборке, а автономный транспорт — в погодных условиях, отсутствовавших в данных для обучения.
На стыке ИИ и физики развиваются резонаторные технологии — основа высокочувствительных радиочастотных и сенсорных устройств. Они позволяют усиливать и стабилизировать сигналы, делая возможными более точные измерения и более надежную связь между физическим миром и цифровой обработкой. Так, фотонные «электронные носы» на основе массивов микрорезонаторов формируют уникальный «оптический отпечаток» анализируемой смеси, а локальный ИИ-интерфейс распознает его непосредственно на чипе. В фотонной машине экстремального обучения (PELM) массив из 18 решеток, связанных с микрорезонаторами на кремниевом чипе, выполняет функции скрытого слоя нейросети, открывая возможности для обработки данных с низкими задержками и высокой энергоэффективностью.
Спектроскопия, выделенная в самостоятельный фронтир, позволяет увидеть то, что прежде оставалось скрытым. В 2025 г. коллаборация BASE в ЦЕРН впервые продемонстрировала когерентную спектроскопию квантовых переходов спина одиночного антипротона. Метод может существенно повысить точность сравнения магнитных моментов протона и антипротона, что крайне важно для изучения асимметрии материи и антиматерии. В прикладной сфере поверхностно-усиленная рамановская спектроскопия (SERS) на наночастицах позволяет регистрировать сигналы отдельных молекул и в комбинации с ИИ-анализом спектров разрабатывать методы цитологической диагностики.
В классических дисциплинах такой объединенный инструментарий обеспечивает переход от наблюдения к целенаправленному управлению процессами на микро- и наноуровне. В химии сочетание измерений и моделирования поддерживает молекулярный дизайн: изучение процессов гидрогенизации и динамики адсорбции в нестационарных условиях помогает создавать материалы и катализаторы с заданными свойствами. В физике совершенствуются методы управления светом, электрическими сигналами, магнитными состояниями и квантовыми эффектами. Волновые и поляризационные эффекты используются в системах спутниковой связи и навигации, жидкокристаллических дисплеях, кремниевых фотонных устройствах и голографическом хранении данных. Такие разработки способствуют миниатюризации оптических чипов, росту скорости обработки информации и плотности ее записи.
Самостоятельный крупный блок ведущих фронтиров образуют исследования в области развития человеческого потенциала и связанные с поддержанием здоровья как человека, так и животных. Их общая черта — внимание к раннему выявлению рисков: от молекулярных и клеточных изменений до механизмов психических расстройств и факторов развития ребенка.
В биомедицине и ветеринарии биомаркеры позволяют отслеживать изменения задолго до появления выраженных клинических признаков, обеспечивая переход от симптоматической к ранней, точной и персонализированной диагностике. Анализ сывороточных биомаркеров помогает выявлять воспалительные процессы, метаболические нарушения, опухоли, повреждения тканей и другие патологические состояния. Другой фронтир связан с антиоксидантами, подавляющими свободнорадикальное окисление, которое может запускать и усиливать различные патологические процессы. В частности, создаются препараты на основе супероксиддисмутазы — фермента, нейтрализующего свободные радикалы с высокой специфичностью и каталитической эффективностью.
Одно из центральных направлений этого блока — психическое здоровье. На фоне хронического стресса, информационной перегрузки и ускорения темпа жизни растет внимание к депрессивным состояниям, тревожным расстройствам и другим аффективным нарушениям. Эта проблематика имеет не только медицинское, но и социальное, экономическое и демографическое значение, поскольку ментальное здоровье во многом определяет уровень качества жизни человека, возможности для профессиональной реализации и социальной адаптации. Возрастает значение исследований, направленных на выявление биологических, психологических и средовых механизмов формирования психических расстройств, а также факторов, способствующих сохранению психологической устойчивости. Ранняя профилактика ментальных расстройств затрагивает и сферу воспитания детей, согласно результатам исследований, качество связи родителя с ребенком в раннем возрасте оказывает прямое влияние на метилирование ДНК и формирование архитектуры нейронных сетей мозга.
Таким образом, карта ведущих научных фронтиров отражает поиск системных ответов на глобальные вызовы. Экологические исследования направлены на сохранение планеты; биомедицина сосредоточена на улучшении качества жизни человека; цифровые технологии предоставляют новые высокоэффективные инструменты для поиска новых решений; а развитие биологии, физики и химии обеспечивает прорывы на уровне фундаментальных знаний. Перечень фронтиров может служить ориентиром для научных организаций, вузов и инновационных компаний при выборе тем исследований и стратегий развития, а для органов власти, институтов развития и фондов — при определении приоритетов поддержки науки и технологий.
Источники: расчеты на основе системы интеллектуального анализа больших данных iFORA (правообладатель — ИСИЭЗ НИУ ВШЭ); в данной работе использованы результаты проекта HSE-MS-2025-002, выполненного в НИУ ВШЭ.
Обзор подготовили Данил Яцкин и Анна Гребенюк
Предыдущий выпуск серии «iFORA-экспресс»: «Топ-10 технологий в металлургии»