Топ-20 фронтиров мировой науки: 2025
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.
Справочно:
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.
Резюме:
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»