Перечень критически важных технологий

Основой данного глоссария послужил перечень технологий Critical Technology Tracker (Трекер критически важных технологий), разработанный Австралийским институтом стратегической политики (Australian Strategic Policy Institute, ASPI). Перевод прошёл дополнительную редакторскую обработку для единообразия терминологии и читабельности текста на русском языке. Кроме того, перечень ASPI был дополнен терминами из сопоставимого перечня 2024 года Национального совета по науке и технологиям США (National Science and Technology Council, NSTC).

Передовые информационные и коммуникационные технологии (Advanced Information and Communication Technologies)

Передовая оптическая связь (Advanced Optical Communication)

Определение: Устройства и системы передачи данных с использованием света через оптоволокно или по открытому пространству, включая технологии лазерных источников, адаптивной оптики и оптической маршрутизации.

Применение: Спутниковая связь, оптические беспроводные каналы в видимом диапазоне («Li-Fi»), узконаправленные лазерные линии связи, высокоскоростные широкополосные сети и межцентровые соединения.

Передовая радиочастотная связь (Advanced Radiofrequency Communication)

Определение: Устройства и системы передачи данных с использованием радиоволн через воздух или космос, включая новые методы модуляции и кодирования, продвинутые антенные системы и формирование диаграммы направленности.

Применение: Спутниковые системы связи, сотовые сети, Wi-Fi и Bluetooth, сенсорные сети и интернет вещей, подключенный транспорт, имплантируемые медицинские устройства, защищенные системы связи для общественной безопасности и обороны.

Передовая подводная беспроводная связь (Advanced Undersea Wireless Communication)

Определение: Технологии беспроводной передачи данных в подводной среде с использованием акустических, оптических или радиочастотных методов, адаптированных к ограниченной дальности, затуханию сигнала и сложным условиям распространения.

Применение: Подводные исследования, экологический мониторинг, связь с подводными аппаратами и сенсорными сетями, морская энергетика и подводная инфраструктура, защищенная военно-морская связь.

Облачные и граничные вычисления (Cloud and Edge Computing)

Определение: Архитектуры, распределяющие хранение и обработку данных между облачной инфраструктурой и вычислениями на периферии (edge), ближе к источнику данных, включая устройства, датчики и локальные узлы.

Применение: Интернет вещей (Internet of Things, IoT), промышленная автоматизация, автономные системы и робототехника, видеонаблюдение и видеоаналитика, телеком, «умные» города, критическая инфраструктура.

Цифровые двойники (Digital Twins)

Определение: Динамические виртуальные представления физических объектов, процессов или систем, обновляемые данными датчиков и систем управления. Поддерживают синхронизацию состояния модели и физического объекта для мониторинга, диагностики, прогнозирования и оптимизации.

Применение: Предиктивное техническое обслуживание на производстве, управление электросетями в реальном времени, персонализированное планирование лечения в здравоохранении, оценка боеготовности и технического состояния в оборонной сфере.

Распределенные реестры (Distributed Ledgers)

Определение: Цифровые системы учета, в которых записи о транзакциях и данных хранятся и обновляются на нескольких узлах без единого центра управления, с использованием механизмов распределенного консенсуса для обеспечения целостности и неизменности записей. Блокчейн является одной из реализаций распределенного реестра и используется, в частности, в криптовалютах.

Применение: Цифровые валюты, прослеживаемость и верификация цепочек поставок, мониторинг выбросов, учет происхождения и состава перерабатываемых материалов, земельные кадастры, клиринг и расчеты на финансовых рынках.

Расширенная реальность (Extended Reality, XR)

Определение: Совокупность технологий, включающая виртуальную реальность (Virtual Reality, VR), дополненную реальность (Augmented Reality, AR) и смешанную реальность (Mixed Reality, MR), обеспечивающих наложение цифровых объектов на физическую среду или полное погружение пользователя в цифровое пространство. В англоязычной практике XR также связывают с понятием spatial computing («пространственные вычисления»).

Применение: Обучение и симуляции, промышленное проектирование и обслуживание, медицина, включая визуализацию и тренажеры, оборона, включая подготовку и управление системами, развлечения и медиа.

Смешанная реальность (Mixed Reality, MR)

Определение: Технологии, обеспечивающие совместное и интерактивное существование цифровых объектов и физической среды с устойчивой пространственной привязкой. В отличие от дополненной реальности, цифровые объекты в MR взаимодействуют с геометрией и контекстом окружающей среды.

Применение: Производственные инструкции и поддержка «hands-free», обучение, дизайн и прототипирование, совместная работа с 3D-объектами, медицинские симуляции, оборонные тренажеры.

Пространственное картирование и реконструкция сцены (Spatial Mapping and Scene Reconstruction)

Определение: Методы построения трехмерной модели окружающей среды, включая геометрию, поверхности и препятствия, на основе данных камер, лидаров и других сенсоров.

Применение: Приложения расширенной реальности с привязкой объектов к миру, навигация роботов, инспекция объектов, цифровые двойники помещений и объектов, промышленная безопасность.

Трекинг позы и жестов (Pose and Hand Tracking)

Определение: Технологии распознавания позы и движений пользователя, включая положение головы, тела и рук, для управления интерфейсом и взаимодействия с цифровыми объектами.

Применение: Интерфейсы расширенной реальности без контроллеров, промышленное обучение, реабилитация и медицина, удаленное управление оборудованием, игры и медиа.

3D-сканирование и 3D-реконструкция (3D Scanning and 3D Reconstruction)

Определение: Получение трехмерной цифровой модели объекта или пространства на основе сенсорных данных, включая фотограмметрию, лидар и структурированный свет.

Применение: Обратное проектирование, контроль качества, строительство и информационное моделирование зданий (Building Information Modeling, BIM), страхование, включая оценку ущерба, криминалистика, культурное наследие, подготовка цифровых двойников.

Пространственный звук (Spatial Audio)

Определение: Технологии формирования трехмерного звукового поля, обеспечивающие восприятие направления и расстояния до источников звука с учетом положения пользователя и акустики среды.

Применение: Среды и тренажеры расширенной реальности, иммерсивные медиа, удаленное присутствие, ситуационная осведомленность, обучение и симуляции в оборонной сфере.

Высокопроизводительные вычисления (High-Performance Computing)

Определение: Компьютерные системы и программные комплексы для выполнения ресурсоемких вычислений и обработки больших массивов данных, требующих высокой производительности, параллелизма и специализированной инфраструктуры.

Применение: Климатическое моделирование, вычислительная химия и материаловедение, моделирование физических процессов, обработка больших данных, обучение и инференс крупных моделей машинного обучения, включая большие языковые модели, научные и инженерные расчеты на суперкомпьютерах и кластерах.

Ячеистые и инфраструктурно-независимые сети (Mesh and Infrastructure-Independent Networks)

Определение: Сети взаимосвязанных устройств, в которых узлы обмениваются данными напрямую и могут ретранслировать трафик друг друга, формируя многоузловые маршруты. Такие сети способны работать без централизованной инфраструктуры и поддерживать перестроение маршрутов при отказах узлов.

Применение: Связь при отказе инфраструктуры, тактическая связь, аварийно-спасательные работы, удаленные районы и стройплощадки, сенсорные сети и интернет вещей, временные сети на мероприятиях.

Защитные технологии кибербезопасности (Protective Cyber Security Technologies)

Определение: Системы, методы и аппаратно-программные средства для защиты цифровой инфраструктуры, данных и сервисов от киберугроз, включая предотвращение, обнаружение и реагирование на инциденты.

Применение: Защита операционных технологий (Operational Technology, OT) и промышленной инфраструктуры, аутентификация и управление доступом, обеспечение доверия к данным и системам, защита данных и систем искусственного интеллекта, безопасность цепочек поставок, включая контроль компонентов программного обеспечения и зависимостей.

Цифровая идентичность (Digital Identity)

Определение: Совокупность цифровых атрибутов, идентификаторов и средств подтверждения личности или статуса, используемых для идентификации и аутентификации субъекта в цифровой среде.

Применение: Идентификация и проверка клиента (KYC и AML), управление учетными записями и доступом (Identity and Access Management, IAM), электронная подпись, юридически значимые транзакции и доступ к цифровым сервисам.

Биометрия и биометрическая идентификация (Biometrics and Biometric Identification)

Определение: Методы идентификации и аутентификации по биометрическим признакам, включая физиологические и поведенческие характеристики.

Применение: Контроль доступа и управление идентификацией, пограничный контроль и авиационная безопасность, финансовые сервисы, включая KYC и AML, мобильные устройства, криминалистика и правоохранительная деятельность.

Технологии повышения конфиденциальности (Privacy-Enhancing Technologies, PETs)

Определение: Технологии и криптографические методы, позволяющие обрабатывать и использовать данные с уменьшением риска раскрытия конфиденциальной информации.

Применение: Аналитика и искусственный интеллект, включая обучение на чувствительных данных, межорганизационный обмен данными, финансовые и медицинские сценарии, совместная работа с данными и построение доверенных контуров обработки.

Дифференциальная приватность (Differential Privacy)

Определение: Метод обеспечения приватности, при котором к результатам запросов к данным добавляется статистический шум, ограничивающий возможность восстановить информацию о конкретном субъекте данных.

Применение: Публикация агрегированных статистик, телеметрия и аналитика, обучение и оценка моделей ИИ в сценариях, где требуется формальная гарантия приватности.

Гомоморфное шифрование (Homomorphic Encryption)

Определение: Криптографический подход, позволяющий выполнять вычисления над зашифрованными данными так, чтобы результат после расшифрования совпадал с результатом вычислений над исходными данными.

Применение: Вынесение обработки данных без раскрытия исходных значений, включая облачные вычисления, совместную аналитику и исследования, медицинские и финансовые сценарии.

Безопасные многосторонние вычисления (Secure Multi-Party Computation, MPC)

Определение: Протоколы, позволяющие нескольким сторонам совместно вычислять функцию от своих наборов данных без раскрытия исходных данных друг другу.

Применение: Совместная аналитика между организациями, риск-скоринг, антифрод, совместное обучение моделей ИИ, другие сценарии, где невозможно или нежелательно объединять данные в одном центре.

Архитектура «нулевого доверия» (Zero Trust Architecture, ZTA)

Определение: Подход к кибербезопасности, основанный на проверке каждого запроса к ресурсам с учетом идентичности, контекста, состояния устройства и политик доступа, без доверия по умолчанию к внутренней сети.

Применение: Защита распределенных инфраструктур, включая облако и удаленную работу, сегментация сети, контроль доступа к данным и приложениям, снижение последствий компрометации учетных данных.

Перечень компонентов ПО (Software Bill of Materials, SBOM)

Определение: Машиночитаемое описание состава программного продукта, включая библиотеки, зависимости и версии, используемое для выявления уязвимостей и управления рисками цепочки поставок ПО.

Применение: Комплаенс и аудит ПО, управление уязвимостями, выполнение требований госзаказа и регуляторов, технологическая проверка (due diligence), снижение риска внедрения вредоносных или уязвимых компонентов.

Слияние данных (Data Fusion)

Определение: Объединение и согласование данных из разных источников, включая сенсоры, базы данных, спутниковые и открытые источники, для получения единого представления о состоянии объекта или ситуации.

Применение: Разведка и ситуационная осведомленность, промышленная аналитика, мониторинг инфраструктуры и логистики, медицинская диагностика, управление автономными системами.

Интероперабельность данных (Data Interoperability)

Определение: Способность систем обмениваться данными и интерпретировать их в согласованном контексте за счет общих форматов, интерфейсов и семантических моделей.

Применение: Интеграция корпоративных ИТ-систем, отраслевые платформы и хранилища данных, совместные научные проекты, государственные информационные системы, экосистемы интернета вещей и «умных» городов.

Передовые материалы и производство (Advanced Materials and Manufacturing)

Аддитивное производство (Additive Manufacturing)

Определение: Производственный подход, при котором физические объекты создаются путем послойного формирования материала по цифровой модели. Поддерживает различные материалы, включая полимеры, металлы и керамику, и применяется для изготовления деталей разного масштаба.

Применение: Быстрое прототипирование, индивидуализация изделий, мелкосерийное производство, изготовление сложных геометрий и запасных частей по требованию.

Передовые композитные материалы (Advanced Composite Materials)

Определение: Материалы, получаемые путем сочетания двух и более компонентов с различающимися физическими или химическими свойствами для получения заданных характеристик, недостижимых для отдельных компонентов.

Применение: Авиация и космос, оборонные платформы, судостроение, автомобилестроение, энергетика, спортивное оборудование, строительство и инфраструктура. Примеры: углепластики и стеклопластики, керамические композиты, металломатричные композиты, применяемые для снижения массы, повышения прочности и стойкости к воздействию среды.

Передовые взрывчатые и энергетические материалы (Advanced Explosives and Energetic Materials)

Определение: Вещества и составы, предназначенные для накопления химической энергии и ее быстрого высвобождения для создания взрывного эффекта или импульса высокого давления. Характеризуются энергоплотностью, стабильностью, чувствительностью и параметрами детонации.

Применение: Горнодобыча, гражданское строительство, включая контролируемый снос, оборона, включая боеприпасы и средства инженерного обеспечения.

Передовые магниты (Advanced Magnets)

Определение: Постоянные магниты и магнитные материалы с улучшенными характеристиками, включая высокий энергетический продукт, температурную стабильность и стойкость к размагничиванию. Также включают разработки, направленные на снижение зависимости от отдельных критически важных минералов, например редкоземельных металлов.

Применение: Научные приборы, электроника, медицинское оборудование, энергогенерация, электродвигатели, высокоэффективные приводы и генераторы.

Сверхпроводники (Superconductors)

Определение: Материалы, которые при определенных условиях, как правило при низких температурах, переходят в состояние с нулевым электрическим сопротивлением и способны проводить ток без омических потерь. Перспективное направление — сверхпроводимость при более высоких температурах и давлениях.

Применение: Медицинская визуализация, включая МРТ, сверхсильные магниты для ускорителей частиц и научных установок, передача и магнитное накопление энергии с минимальными потерями, квантовые технологии.

Передовая защита (Advanced Protection)

Определение: Средства индивидуальной и платформенной защиты, предназначенные для снижения воздействия физических угроз, включая удар, осколки и баллистические угрозы, а также химических, биологических и других опасных факторов. Включает защитную экипировку и материалы, обеспечивающие баллистическую стойкость, огнестойкость, защиту органов дыхания и кожи, например шлемы, бронежилеты, огнестойкие ткани, респираторы и защитные костюмы.

Применение: Военные и силовые структуры, службы экстренного реагирования, промышленная безопасность, защита экипажа и компонентов оборонных платформ.

Покрытия (Coatings)

Определение: Материалы, наносимые на поверхности для придания защитных или функциональных свойств, превышающих возможности базового материала.

Применение: Судостроение и морская инфраструктура, авиация и космос, энергетика, включая солнечные панели и турбины, строительство, оборона, включая снижение заметности и защиту от воздействия среды, промышленное оборудование, включая защиту от износа и коррозии.

Непрерывный проточный химический синтез (Continuous Flow Chemical Synthesis)

Определение: Технологии и оборудование для проведения химических реакций в непрерывном потоке, например в трубчатых или микроканальных реакторах, при которых реагенты подаются постоянно, а продукт непрерывно отводится, в отличие от периодических процессов. Обеспечивает более точный контроль параметров реакции и повышает безопасность при работе с опасными или высокоэкзотермическими реакциями.

Применение: Разработка и масштабирование процессов, включая быстрый подбор условий, повышение стабильности и воспроизводимости производства и снижение отходов, выпуск тонких химикатов, агрохимикатов, фармацевтических субстанций и промежуточных продуктов.

Добыча и переработка критически важных минералов (Critical Minerals Extraction and Processing)

Определение: Системы и процессы добычи, обогащения и переработки критически важных минералов, включая извлечение, очистку и получение материалов заданного качества для промышленного использования.

Применение: Горнодобыча и обогащение, производство материалов и химикатов аккумуляторного качества для накопителей энергии, электроники и передового производства.

Высокоточные процессы механической обработки (High-Specification Machining Processes)

Определение: Системы и технологии обработки материалов для изготовления сложных высокоточных компонентов, включая резку, формообразование и финишную обработку. Примеры: фрезерование и токарная обработка на станках с ЧПУ, электроэрозионная обработка, прецизионная лазерная резка и сварка, гидроабразивная резка.

Применение: Производство аэрокосмических деталей, компонентов энергетического и медицинского оборудования, прецизионных узлов для высокотехнологичных отраслей.

Наноразмерные материалы и производство (Nanoscale Materials and Manufacturing)

Определение: Материалы со структурными элементами размером менее 100 нанометров и технологии их синтеза, модификации и интеграции в промышленные процессы.

Применение: Используются благодаря уникальным механическим, электрическим, оптическим и химическим свойствам — в красках и покрытиях, фармацевтике, очистке сточных вод, хранении данных, связи, полупроводниках, улавливании углерода и наномаркировке критически важных материалов.

Новые метаматериалы (Novel Metamaterials)

Определение: Синтетические материалы со специально заданной микроструктурой, обеспечивающей электромагнитные, акустические или механические свойства, нехарактерные для природных материалов, включая управление распространением света и радиоволн.

Применение: Управление электромагнитными характеристиками устройств и поверхностей, передовые радиоантенны, маскировочные и радиопоглощающие решения, сенсоры, отдельные решения для улавливания и хранения энергии.

Умные материалы (Smart Materials)

Определение: Материалы, изменяющие свои свойства в ответ на внешние воздействия, включая температуру, механическое напряжение или повреждение. Примеры: сплавы с памятью формы и самовосстанавливающиеся материалы.

Применение: Одежда и экипировка, включая защитные материалы, строительные материалы и конструкции, сенсоры и актуаторы, бытовая электроника и носимые устройства.

Широкозонные и ультраширокозонные полупроводники (Wide and Ultrawide Bandgap Semiconductors)

Определение: Полупроводниковые материалы с широкой запрещенной зоной, применяемые в устройствах, рассчитанных на повышенные температуры, напряжения и уровни мощности по сравнению с кремнием. Характеризуются высокой скоростью переключения и работой при высокой плотности мощности.

Применение: Силовая электроника для электросетей и энергетической инфраструктуры, включая высокоэффективные инверторы и преобразователи, высокочастотная связь и радиолокация, включая транзисторы HEMT, оптоэлектроника, включая лазерные системы и высокочастотные источники излучения.

Технологии искусственного интеллекта (AI Technologies)

Передовая аналитика данных (Advanced Data Analytics)

Определение: Системы и методы обработки и анализа больших объемов данных для выявления закономерностей, прогнозирования, поддержки принятия решений и автоматизации аналитических задач.

Применение: Медицинская диагностика, акустический анализ, комплаенс и мониторинг соответствия требованиям, страхование, климатический мониторинг, планирование инфраструктуры, национальная безопасность.

Передовое проектирование и производство интегральных схем (Advanced Integrated Circuit Design and Fabrication)

Определение: Технологии, процессы и инфраструктура для проектирования и изготовления современных интегральных схем на передовых техпроцессах, включая разработку архитектуры и логики, подготовку проекта к производству (physical design), а также производственные этапы на фабриках и в контрактных литейных производствах, включая фотолитографию, травление, осаждение, очистку, метрологию и инспекцию, контроль качества и надежности. Также включает многокристальные решения (chiplets) и продвинутую упаковку (advanced packaging).

Применение: Высокопроизводительные и энергоэффективные вычисления, включая CPU, GPU и ускорители ИИ, системы на кристалле (System on Chip, SoC) для мобильных и встраиваемых устройств, телекоммуникационное и сетевое оборудование, специализированные микропроцессоры и контроллеры для оборонных и космических систем.

Автоматизация электронного проектирования (Electronic Design Automation, EDA)

Определение: Класс программных инструментов, обеспечивающих полный цикл разработки интегральных схем и систем на кристалле (System on Chip, SoC), включая моделирование и верификацию, логический синтез, размещение и трассировку (place and route), анализ временных характеристик и энергопотребления, проверку соответствия правилам производства (Design Rule Check, DRC) и подготовку проекта к выпуску в производство (tape-out).

Применение: Проектирование специализированных интегральных схем (Application-Specific Integrated Circuit, ASIC), систем на кристалле и программируемых логических матриц (Field-Programmable Gate Array, FPGA), а также микросхем памяти и интерфейсов, оптимизация проектов под конкретные техпроцессы и библиотеки, снижение ошибок и рисков на стадии tape-out.

Оборудование и процессы производства полупроводников (Semiconductor Manufacturing Equipment and Process Technologies)

Определение: Технологии, оборудование и процессы изготовления микросхем, включая литографию, травление, осаждение, очистку, метрологию, измерения и контроль параметров.

Применение: Производство микросхем на полупроводниковых фабриках (fabs), повышение выхода годных изделий, переход на более тонкие техпроцессы, обеспечение качества и надежности.

Продвинутая упаковка и гетерогенная интеграция (Advanced Packaging and Heterogeneous Integration)

Определение: Технологии сборки и упаковки, объединяющие несколько кристаллов (chiplets) и компонентов в единый модуль с высокой плотностью межсоединений и заданными электрическими, тепловыми и механическими характеристиками.

Применение: Высокопроизводительные вычисления, ускорители искусственного интеллекта, телекоммуникационное и оборонное оборудование, повышение производительности и энергоэффективности за счет интеграции нескольких кристаллов и специализированных компонентов.

Микро- и наноэлектромеханические системы (Micro and Nano-Electromechanical Systems, MEMS and NEMS)

Определение: Микро- и наноэлектромеханические системы — миниатюрные устройства, сочетающие механические элементы и электронику (датчики, актуаторы) на микро- и наноуровне.

Применение: Датчики движения и давления, гироскопы и акселерометры, микро-ы, медицинские и промышленные сенсоры, системы навигации и связи.

Пост-CMOS и не-фон-неймановские архитектуры (Beyond-CMOS and Non-Von Neumann Architectures)

Определение: Подходы к вычислениям и элементной базе, выходящие за пределы традиционной CMOS-логики и архитектуры фон Неймана, где память и вычисления физически и логически разделены.

Применение: Нейроморфные ускорители для энергоэффективного ИИ, вычисления в памяти (compute-in-memory, CIM) для снижения «узкого места» обмена данными между памятью и процессором в высокопроизводительных системах и задачах вывода инференса, спинтроника для энергоэффективной памяти и специализированных вычислителей обработки сигналов.

Состязательный ИИ (Adversarial AI)

Определение: Методы, охватывающие как атаки на системы искусственного интеллекта, так и их защиту, включая тактики эксплуатации уязвимостей, например отравление данных (data poisoning), состязательные примеры (adversarial examples), извлечение модели (model extraction) и атаки на определение принадлежности к обучающей выборке (membership inference attacks), а также защитные меры по укреплению моделей и конвейеров, такие как робастное обучение, валидация входных данных, контроль доступа и мониторинг и обнаружение атак.

Применение: Тестирование и повышение устойчивости ИИ-моделей и конвейеров данных к атакам, разработка мер защиты, аудит и комплаенс при внедрении ИИ в критические процессы.

Алгоритмы ИИ и аппаратные ускорители (AI Algorithms and Hardware Accelerators)

Определение: Методы машинного обучения и специализированное аппаратное обеспечение, предназначенные для ускорения обучения и инференса моделей ИИ и повышения энергоэффективности вычислений. Включает архитектуры и чипы-ускорители, например GPU, ASIC и специализированные ИИ-ускорители, а также оптимизированные программно-аппаратные стеки для работы с нейросетями.

Применение: Обучение и внедрение моделей ИИ в центрах обработки данных и на периферии (edge), обработка изображений и сигналов в реальном времени, автономные системы, кибербезопасность, высокопроизводительные вычисления.

Компьютерное зрение (Computer Vision)

Определение: Методы и системы, позволяющие компьютерам извлекать и интерпретировать информацию из изображений и видео, распознавать объекты, сцены, события и действия.

Применение: Обработка и анализ визуальных данных в реальном времени, автономное вождение и робототехника, медицинская визуализация и диагностика, промышленная инспекция и контроль качества, видеонаблюдение и аналитика, навигация и ситуационная осведомленность.

Генеративный ИИ (Generative AI)

Определение: Модели и системы ИИ, способные создавать новый контент, включая текст, изображения, аудио, видео и код, на основе обучения на больших массивах данных.

Применение: Генерация и редактирование контента, помощники для разработки и анализа кода, поиск и суммаризация, поддержка клиентских и внутренних процессов, синтетические данные для обучения и тестирования, ускорение исследований и проектирования, автоматизация работы с документами, кибербезопасность (например, анализ инцидентов и автоматизация реагирования).

Синтетические данные (Synthetic Data)

Определение: Искусственно сгенерированные наборы данных, статистически или структурно похожие на реальные данные, но не являющиеся их прямой копией.

Применение: Синтетические данные используются для обучения и тестирования моделей ИИ, обмена данными без раскрытия персональных данных, моделирования редких сценариев (например, для автономного транспорта), а также для ускорения разработки, когда доступ к реальным данным ограничен.

Безопасность и доверие к ИИ (AI Safety, Security and Trustworthiness)

Определение: Практики и методы, обеспечивающие надежность, устойчивость и предсказуемость работы ИИ-систем, включая защиту моделей и данных от атак, управление рисками, контроль качества, мониторинг и управление жизненным циклом.

Применение: Корпоративное внедрение ИИ, критическая инфраструктура, финансы и здравоохранение, соответствие требованиям регуляторов, выполнение контрактных обязательств по качеству, безопасности и ответственности.

Оценка, тестирование и валидация ИИ (AI Evaluation, Testing and Validation)

Определение: Процессы и методики измерения качества и рисков ИИ-систем: точность, устойчивость (robustness), предвзятость, объяснимость, безопасность и соответствие заданным ограничениям.

Применение: Ввод ИИ в промышленную эксплуатацию, аудит поставщиков, приемка моделей, управление рисками, мониторинг деградации качества и инцидентов.

Машинное обучение (Machine Learning)

Определение: Раздел искусственного интеллекта, включающий методы и алгоритмы, позволяющие моделям и системам обучаться на данных и улучшать результаты без явного программирования.

Применение: Компьютерное зрение и распознавание объектов и лиц, кибербезопасность (обнаружение аномалий), рекомендательные и поисковые системы, генерация и обработка медиаконтента (в том числе дипфейки), системы виртуальной и дополненной реальности.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP)

Определение: Раздел искусственного интеллекта, включающий методы, позволяющие системам распознавать, интерпретировать и генерировать текст и речь на естественных языках.

Применение: Перевод и краткое изложение, поиск и извлечение информации, анализ тональности и комплаенс-мониторинг, чат-боты и виртуальные ассистенты, автоматизация обработки документов и клиентских обращений, генерация текста и инструменты доступности.

Биотехнологии, генные технологии и вакцины (Biotechnology, Gene Technology and Vaccines)

Биологическое производство (Biological Manufacturing)

Определение: Процессы, использующие живые клетки или биологические системы для производства ценных химикатов и материалов.

Применение: Ферментационное производство, биологические лекарственные препараты (например, антитела и ферментные терапии), промышленные ферменты для экологической ремедиации и переработки пластика.

Интерфейсы мозг-компьютер (Brain-Computer Interfaces)

Определение: Системы, устанавливающие прямой канал связи между мозгом и внешними устройствами путем преобразования нейронных сигналов в команды управления.

Применение: Управление протезами и ассистивными устройствами, восстановление коммуникации для людей с нарушениями функций, улучшение взаимодействия человека с машиной и решения для усиления возможностей человека.

Генная инженерия (Genetic Engineering)

Определение: Инструменты и методы целенаправленной модификации генетического материала организмов для изменения их характеристик или функций. Современные подходы включают редактирование генома, например на основе CRISPR, а также методы доставки и контроля экспрессии генов.

Применение: Повышение урожайности и устойчивости сельскохозяйственных культур, разработка терапий для генетических заболеваний, создание клеточных терапий с модификацией и последующей реинфузией собственных клеток пациента, разработка модельных организмов для исследований и разработки лекарств.

Геномное секвенирование и анализ (Genomic Sequencing and Analysis)

Определение: Инструменты и методы для определения генетических последовательностей людей, растений, вирусов и других организмов, а также анализ генов и вариантов и их связи с признаками и заболеваниями.

Применение: Выявление генов, связанных с заболеваниями, обнаружение возникающих патогенов, поддержка селекции сельскохозяйственных культур и животных, а также прогнозирование реакции пациентов на конкретные лекарства.

Нейропротезы (Neuroprosthetics)

Определение: Устройства, взаимодействующие с центральной или периферической нервной системой для восстановления либо улучшения моторных, сенсорных и когнитивных функций. К классу нейропротезов относят импланты и интерфейсы мозг–компьютер (Brain-computer interfaces, BCI), нейростимуляторы и сенсорные протезы, например кохлеарные импланты, системы глубокой стимуляции мозга и ретинальные импланты.

Применение: Реабилитация и протезирование, лечение неврологических расстройств, восстановление слуха и зрения, нейрореабилитация после травм, ассистивные технологии и медицинские исследования.

Новые антибиотики и противовирусные препараты (Novel Antibiotics and Antivirals)

Определение: Методы и платформы для поиска, разработки и производства новых антибактериальных и противовирусных препаратов, включая средства против устойчивых к лекарствам бактерий и новых вирусных штаммов. Постоянная разработка необходима из-за эволюции устойчивости и появления новых инфекционных угроз.

Применение: Лечение инфекций у людей и животных, противодействие устойчивости к антибиотикам (antimicrobial resistance, AMR), готовность к вспышкам и пандемиям, ветеринария и агропромышленный сектор.

Ядерная медицина и лучевая терапия (Nuclear Medicine and Radiation Therapy)

Определение: Медицинские технологии, использующие радиоактивные вещества или ионизирующее излучение для диагностики и лечения заболеваний.

Применение: Диагностическая визуализация и функциональная диагностика с использованием радиофармпрепаратов, мониторинг биологических процессов, радионуклидная терапия, лучевая терапия для лечения опухолей и других заболеваний, требующих локального облучения.

Синтетическая биология (Synthetic Biology)

Определение: Проектирование и конструирование биологических систем и организмов с заданными свойствами и функциями, включая создание новых биологических контуров и модификацию существующих.

Применение: Создание микроорганизмов для очистки загрязнений и переработки пластика, биопроизводство материалов и компонентов, производство альтернативных пищевых продуктов без использования животных, разработка биологических вычислительных и сенсорных систем.

Вакцины и медицинские контрмеры (Vaccines and Medical Countermeasures)

Определение: Инструменты и методы для быстрой разработки и производства вакцин, лекарственных средств, биопрепаратов и диагностических устройств для противодействия возникающим инфекционным заболеваниям и воздействию опасных химических, биологических, радиологических и ядерных факторов.

Применение: Реагирование на чрезвычайные ситуации в области общественного здравоохранения, промышленные аварии, готовность и обеспечение потребностей обороны.

Оборона, космос, робототехника и транспорт (Defence, Space, Robotics and Transportation)

Передовые авиационные двигатели (Advanced Aircraft Engines)

Определение: Технологии, повышающие скорость, дальность и топливную эффективность летательных аппаратов. Включают, в частности, решения для высокоскоростного и гиперзвукового полета, например прямоточные воздушно-реактивные двигатели (ПВРД) и гиперзвуковые прямоточные воздушно-реактивные двигатели (ГПВРД), обеспечивающие скорости свыше 5 махов, то есть выше пятикратной скорости звука.

Применение: Военная и гражданская авиация (рост дальности и скорости, повышение топливной эффективности), беспилотные платформы, высокоскоростные и гиперзвуковые летательные аппараты, смежные области, где критичны тяга и температурная стойкость.

Передовая робототехника (Advanced Robotics)

Определение: Робототехнические системы, способные выполнять сложные задачи в динамичной среде, взаимодействовать с человеком и адаптироваться к изменяющимся условиям, включая автономную навигацию, восприятие окружающей среды и принятие решений.

Применение: Производство и промышленность, оборона и общественная безопасность, здравоохранение и уход, логистика и складские операции, бытовые и сервисные задачи.

Технологии эксплуатации автономных систем (Autonomous Systems Operation Technologies)

Определение: Аппаратно-программные средства и методы, обеспечивающие развертывание, управление и безопасную эксплуатацию автономных систем, включая планирование миссий, мониторинг, дистанционное управление и взаимодействие оператора с системой.

Применение: Диспетчеризация и эксплуатация автономного транспорта и робототехники, управление флотом беспилотных и необитаемых платформ, в том числе подводных аппаратов, удаленное наблюдение и обслуживание, интеграция автономных систем в инфраструктуру общественной безопасности и обороны.

Высокоточные карты (High Definition Maps, HD Maps)

Определение: Детализированные цифровые карты высокой точности, предназначенные для машинного восприятия, с разметкой полос, бордюров, знаков, высот и других элементов дорожной инфраструктуры.

Применение: Автономный транспорт и робототехника, навигация в сложных средах, повышение безопасности и точности позиционирования и локализации, симуляция и тестирование автономных систем.

Одновременная локализация и построение карты (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)

Определение: Алгоритмы, позволяющие устройству или роботу одновременно определять свое положение и строить карту окружающей среды по данным сенсоров.

Применение: Робототехника, беспилотники, автономная навигация в помещении, XR-устройства, мобильная 3D-съемка, инспекция труднодоступных объектов.

Дроны, роевые технологии и коллаборативные роботы (Drones, Swarming and Collaborative Robots)

Определение: Беспилотные воздушные, наземные, надводные и подводные аппараты или роботы, способные работать с ограниченным участием человека или координироваться в самоорганизующихся роях для достижения общих целей.

Применение: Общественная безопасность, экологический мониторинг, сельское хозяйство, логистика и оборона.

Обнаружение и сопровождение гиперзвуковых объектов (Hypersonic Detection and Tracking)

Определение: Системы для обнаружения и сопровождения объектов, движущихся на гиперзвуковых скоростях, траектории которых трудно предсказать из-за высокой скорости и маневренности. Включают наземные, морские, воздушные и космические сенсоры и алгоритмы анализа траекторий в реальном времени для поддержки систем раннего предупреждения и противоракетной и противовоздушной обороны.

Применение: Системы раннего предупреждения и противоракетной и противовоздушной обороны, ситуационная осведомленность, интеграция данных наземных, морских, воздушных и космических сенсоров для обнаружения и оценки траектории в реальном времени.

Малые спутники (Small Satellites)

Определение: Спутники массой, как правило, менее 500 килограммов, включая классы микро- и наноспутников.

Применение: Экономичные группировки спутников для наблюдения Земли, связи и широкополосного доступа, мониторинга и навигационных сервисов.

Системы космических запусков (Space Launch Systems)

Определение: Технологии и комплексы для выведения полезной нагрузки, включая спутники и космические аппараты, с поверхности Земли на орбиту, включая ракеты-носители, разгонные блоки, стартовую инфраструктуру и системы управления запуском.

Применение: Выведение оборонных, коммерческих и научных полезных нагрузок на орбиту, развертывание спутниковых группировок, обеспечение доступа в космос.

Обслуживание, сборка и производство в космосе (In-Space Servicing, Assembly and Manufacturing, ISAM)

Определение: Технологии ремонта, дозаправки, сборки и производства объектов на орбите или в космическом пространстве, включая робототехнику и систему обеспечения.

Применение: Продление срока службы спутников, орбитальная сборка крупных конструкций, снижение стоимости миссий, поддержка оборонных и научных программ.

Цислунарные технологии (Cislunar Technologies)

Определение: Технологии доступа, навигации, связи и логистики в пространстве между Землей и Луной, включая орбитальные станции, транспортные системы и инфраструктуру обеспечения.

Применение: Лунные исследовательские программы, дальняя космическая связь, логистика миссий, потенциальные коммерческие проекты, включая добычу и использование ресурсов и сервисное обслуживание на орбите.

Воздухонезависимые двигательные установки (Air-Independent Propulsion)

Определение: Технологии, обеспечивающие подводное движение без использования атмосферного кислорода и позволяющие подводным лодкам и другим аппаратам дольше оставаться в погруженном состоянии при сохранении скрытности. Примеры включают водородные топливные элементы и двигатели Стирлинга, повышающие подводную автономность по сравнению с обычными дизельными конструкциями.

Применение: Неатомные подводные лодки и подводные платформы с повышенной автономностью и скрытностью, длительные подводные миссии, включая разведку и наблюдение, отдельные классы необитаемых подводных аппаратов.

Автономные подводные аппараты (Autonomous Underwater Vehicles)

Определение: Подводные платформы, способные выполнять миссии без прямого управления оператором, следуя заранее запланированным маршрутам или адаптируясь с минимальным вмешательством.

Применение: Разведка, наблюдение и рекогносцировка, противолодочная борьба.

Радиоэлектронная борьба (Electronic Warfare)

Определение: Использование электромагнитного спектра наступательными и оборонительными методами для подавления, нарушения, обмана или защиты электронных систем и коммуникаций.

Применение: Радиоэлектронное подавление, включая глушение и подмену сигналов связи и навигации (GNSS), радиоэлектронная защита, радиоэлектронная поддержка, включая сбор и анализ электромагнитных сигналов и радиотехническую разведку.

Энергетика и окружающая среда (Energy and Environment)

Биотопливо (Biofuels)

Определение: Топливо в твердой, жидкой или газообразной форме, производимое из биомассы и органического сырья. Примеры включают биогаз и биодизель, получаемые из растительной биомассы, и биоэтанол из таких культур, как кукуруза и сахарный тростник.

Применение: Выработка электроэнергии и тепла, отопление, транспорт, промышленные процессы и производство топлива для авиации и морских перевозок.

Технологии направленной энергии (Directed Energy Technologies)

Определение: Системы, передающие энергию через свободное пространство в заданную точку с использованием направленного излучения, например лазеров или микроволн.

Применение: Беспроводная передача энергии для электроники, транспортных средств и дронов, передача энергии по схеме «земля–космос», поддержка сенсорных сетей, оборонные системы, включая средства поражения и подавления.

Электрические аккумуляторы (Electric Batteries)

Определение: Электрохимические устройства, накапливающие и отдающие электрическую энергию и рассчитанные на многократные циклы зарядки и разрядки. Включают разные химические системы и конструкции, например литий-ионные и никель-металлогидридные аккумуляторы, а также решения для стационарного хранения, включая проточные аккумуляторы.

Применение: Электрификация транспорта, бытовая электроника, медицинские устройства, крупномасштабное накопление энергии и балансировка энергосистем.

Геоинженерия (Geoengineering)

Определение: Крупномасштабные целенаправленные вмешательства в климатическую систему Земли для смягчения последствий изменения климата. Включают управление солнечной радиацией (solar radiation management, SRM) и удаление углекислого газа с долговременным хранением углерода (carbon dioxide removal, CDR), например через производство и внесение биоугля из биомассы. Обычно к геоинженерии не относят улавливание и хранение углерода из точечных источников выбросов (carbon capture and storage, CCS), например на электростанциях.

Применение: Климатическая политика и сценарное моделирование, пилотные проекты по CDR, включая биоуголь и прямое улавливание CO₂ из воздуха (direct air capture, DAC), оценка рисков и регулирование потенциальных SRM-подходов, корпоративные стратегии декарбонизации и углеродного учета.

Технологии интеграции в энергосеть (Grid Integration Technologies)

Определение: Аппаратные и программные решения для подключения, управления и балансировки источников и потребителей электроэнергии в энергосети. Включают передовую силовую электронику, микросети, способные работать автономно, и системы управления энергией, координирующие генерацию, накопители и нагрузку.

Применение: Интеграция возобновляемых источников энергии и накопителей, стабилизация прерывистой выработки, повышение устойчивости сети к кибератакам и авариям, снижение потерь при передаче и распределении.

Водород и аммиак для энергетики (Hydrogen and Ammonia for Power)

Определение: Технологии производства, хранения, распределения и использования водорода (H₂) и аммиака (NH₃), включая применение аммиака как энергоносителя и носителя водорода, для выработки тепла и электроэнергии.

Применение: Низкоуглеродная энергетика и промышленное тепло, сезонное и длительное накопление энергии, топливо для морского транспорта и авиации, дальние автомобильные перевозки, отопление и резервное энергоснабжение.

Ядерная энергетика (Nuclear Energy)

Определение: Технологии и системы выработки электроэнергии за счет энергии, высвобождаемой при делении атомных ядер (ядерной реакции деления).

Применение: Крупномасштабная генерация электроэнергии, автономные и удаленные энергетические установки, включая применение на подводных платформах и в космических миссиях, научные исследования, производство медицинских изотопов.

Обращение с ядерными отходами и их переработка (Nuclear Waste Management and Recycling)

Определение: Технологии и процессы безопасного обращения с радиоактивными отходами и отработавшим ядерным топливом, включая сбор, транспортировку, кондиционирование, переработку, долговременное хранение и захоронение. Примеры включают витрификацию жидких отходов и переработку отработавшего топлива с извлечением пригодных материалов и снижением объема высокоактивных отходов.

Применение: Эксплуатация и вывод из эксплуатации ядерных объектов, обеспечение ядерной и радиационной безопасности, снижение экологических рисков, управление запасами ядерных материалов, поддержка ядерной медицины и исследовательской инфраструктуры.

Фотоэлектрические элементы (Photovoltaics)

Определение: Устройства, преобразующие солнечный свет в электричество с использованием полупроводниковых материалов.

Применение: Крупномасштабные солнечные электростанции, крышные и распределенные установки, автономное электроснабжение, космические системы, портативная и персональная электроника.

Суперконденсаторы (Supercapacitors)

Определение: Электрохимические устройства накопления энергии с высокой удельной мощностью и очень быстрыми циклами зарядки и разрядки. Они обычно имеют меньшую энергоемкость, чем перезаряжаемые аккумуляторы, но выдерживают значительно больше циклов и обеспечивают быстрый отдаваемый ток.

Применение: Рекуперативное торможение (regenerative braking), сглаживание пиков нагрузки и резервирование питания, бытовая электроника, транспорт, отдельные решения для сетевого хранения и оборонные системы.

Квантовые технологии (Quantum Technologies)

Постквантовая криптография (Post-Quantum Cryptography)

Определение: Криптографические методы защиты данных и коммуникаций, рассчитанные на стойкость к атакам с использованием квантовых компьютеров и сохраняющие стойкость в классической модели угроз.

Применение: Защита онлайн-коммуникаций и цифровой инфраструктуры, миграция протоколов и инфраструктуры ключей на постквантовые алгоритмы, защита данных с длительным сроком конфиденциальности.

Квантовая связь (Quantum Communication)

Определение: Устройства и системы, передающие квантовые состояния и квантовую информацию на расстояние, включая распределение криптографических ключей с использованием квантовых эффектов.

Применение: Распределение ключей шифрования (quantum key distribution, QKD) с возможностью обнаружения прослушивания, защищенные каналы связи для критической инфраструктуры и обороны, связывание узлов квантовых вычислений и создание элементов квантовых сетей.

Квантовые вычисления (Quantum Computing)

Определение: Вычислительные системы и алгоритмы, использующие квантовые эффекты, такие как суперпозиция и запутанность, для решения задач, которые для классических компьютеров являются существенно более трудными.

Применение: Моделирование химических и биологических процессов и материалов, криптоанализ некоторых широко используемых криптосхем при наличии масштабируемых квантовых компьютеров, оптимизация и комбинаторные задачи, ускорение отдельных подзадач машинного обучения и анализа данных.

Квантовые сенсоры (Quantum Sensors)

Определение: Устройства, использующие свойства квантовой механики для достижения чрезвычайно точных и чувствительных измерений.

Применение: Улучшенная визуализация и измерения, пассивная навигация, дистанционное зондирование, высокоточное измерение времени и полей, перспективные сенсорные решения для обнаружения и классификации угроз в оборонной сфере.

Сенсоры, хронометраж и навигация (Sensing, Timing and Navigation)

Атомные часы (Atomic Clocks)

Определение: Высокоточные системы измерения времени, основанные на регистрации частоты электромагнитного излучения, испускаемого или поглощаемого атомами при переходах между энергетическими уровнями. Опорная атомная частота используется как эталон для стабилизации времени и частоты.

Применение: Навигация и позиционирование (Global Navigation Satellite Systems, GNSS), временная метка и согласование операций, в том числе финансовых транзакций, синхронизация телекоммуникационных сетей и инфраструктуры, научные и метрологические измерения.

Гравитационные сенсоры (Gravitational-Force Sensors)

Определение: Устройства, измеряющие малые вариации гравитационного поля и гравитационных градиентов Земли.

Применение: Пассивная навигация без GNSS, геологоразведка и картирование подповерхностных структур, обнаружение скрытых полостей и туннелей, мониторинг изменений в подземных объектах.

Инерциальные навигационные системы (Inertial Navigation Systems)

Определение: Системы, вычисляющие положение, скорость и ориентацию объекта относительно начальной точки без использования внешних сигналов на основе данных инерциальных датчиков. Высокоточная инерциальная навигация может заменить или дополнить спутниковую навигацию (GNSS) в средах с потерей сигнала и повышает устойчивость к глушению и подмене сигналов.

Применение: Навигация в условиях отсутствия или подавления GNSS, включая авиацию, морские и подводные платформы, ракеты и беспилотные аппараты, резервирование навигации для критической инфраструктуры, робототехника и промышленная автоматизация.

Магнитные сенсоры (Magnetic Field Sensors)

Определение: Устройства, измеряющие напряженность, направление и изменения магнитных полей.

Применение: Пассивная навигация и ориентация, медицинская визуализация, металлургия и контроль процессов, научные исследования, системы обнаружения и наведения и выявление угроз в оборонной сфере.

Мультиспектральные и гиперспектральные датчики визуализации (Multispectral and Hyperspectral Imaging Sensors)

Определение: Сенсоры, регистрирующие информацию в нескольких диапазонах электромагнитного спектра. Мультиспектральные сенсоры фиксируют ограниченное число дискретных полос, тогда как гиперспектральные сенсоры регистрируют сотни узких полос, обеспечивая детальный химический и материальный анализ по спектральным сигнатурам.

Применение: Здравоохранение, оборона, сельское хозяйство, разведка полезных ископаемых, лесное хозяйство, мониторинг окружающей среды, машинное зрение для автономных систем.

Фотонные сенсоры (Photonic Sensors)

Определение: Устройства, использующие свет для обнаружения и измерения изменений в материалах, среде или физических параметрах.

Применение: Фото- и видеосъемка, промышленный контроль и метрология, лидары и дальнометрия, спектроскопия и лазерное обнаружение опасных газов и взрывчатых веществ, медицинские и носимые сенсоры, включая гибкие и имплантируемые датчики для мониторинга биологических процессов.

Точное земледелие (Precision Agriculture)

Определение: Использование сенсоров, спутниковых данных и вычислительных технологий для мониторинга и управления растениеводством и животноводством на основе данных, с учетом пространственной и временной неоднородности полей и хозяйств.

Применение: Оптимизация внесения удобрений и средств защиты растений, точное орошение, мониторинг состояния посевов и почв, управление техникой и маршрутами, прогнозирование урожайности, мониторинг здоровья и кормления животных, снижение затрат и повышение эффективности использования воды, энергии и материалов.

Радар (Radar)

Определение: Системы, обнаруживающие объекты и поверхности путем излучения и анализа радио- или микроволновых сигналов. Активный радар передает собственный сигнал и измеряет отражение, пассивный радар использует внешние источники излучения, присутствующие в среде.

Применение: Метеорология и прогнозирование погоды, мониторинг воздушной и морской обстановки, автономный транспорт и робототехника, картирование и измерения, отдельные решения для виртуальной и дополненной реальности, оборона.

Спутниковое позиционирование и навигация (Satellite Positioning and Navigation)

Определение: Спутниковые навигационные системы (Global Navigation Satellite Systems, GNSS), передающие сигналы точного времени и навигационные данные, позволяющие приемникам вычислять координаты, скорость и время. К таким системам относятся GPS, Galileo, ГЛОНАСС, BeiDou, а также региональные системы и системы усиления.

Применение: Навигация в авиации, морском и наземном транспорте, геодезия и картография, синхронизация инфраструктуры, включая телеком и энергосети, навигация автономных систем и беспилотников, логистика и мониторинг активов.

Устойчивость систем позиционирования, навигации и синхронизации (Positioning, Navigation and Timing, PNT Resilience)

Определение: Технологии, повышающие устойчивость систем позиционирования, навигации и синхронизации (PNT) к глушению, подмене сигналов (спуфингу) и снижению точности.

Применение: Защита GNSS-зависимых систем, включая транспорт, энергетику, финансы и связь, оборонные приложения, резервирование навигации и синхронизации, многоконтурная навигация с использованием инерциальных и альтернативных решений.

Сонар и акустические сенсоры (Sonar and Acoustic Sensors)

Определение: Системы, обнаруживающие объекты, рельеф и движение в водной среде путем излучения звуковых волн и анализа отраженного сигнала или путем пассивного анализа акустических источников.

Применение: Мониторинг морских экосистем и биоразнообразия, навигация и безопасность судоходства, обследование дна и подводной инфраструктуры, поиск и спасательные работы, обнаружение, идентификация и целеуказание угроз в оборонной сфере.