Прогноз 15 научных трендов и открытий на 2026 год

Каким будет развитие науки и технологий в 2026 году? Можно ли ожидать каких-либо прорывных открытий? «Фонтанка» расспросила об этом петербургских исследователей в области искусственного интеллекта, математики и техники, физики, разработки материалов и экономики.

Доктор технических наук, главный научный сотрудник Института проблем машиноведения РАН и профессор СПбГУ Александр Фрадков считает, что в 2026 году следует ожидать новых достижений в области искусственного интеллекта, но, вероятно, эпоха больших языковых моделей заканчивается. Среди исследователей всё чаще можно услышать, что наука достигла насыщения в этой области, — отмечает он.

«Да, мы можем с машиной разговаривать, она отвечает на вопросы, доказывает теоремы на лету, с одного языка на другой переводит. Порождает тексты на основе кусочков, которые находит в своей огромной памяти и в интернете. То есть все, что знают люди, она знает. А придумать новое? Сочетанием чего-то известного образовать неизвестное она может. Но это не совсем новое, во-первых. А во-вторых, не факт, что оно верное. Она галлюцинирует, ошибается и не понимает: ошиблась она или нет», — говорит Фрадков.

Перелом в области обработки текстов уже произошел, но будет ли значительный прогресс в этой области дальше — вопрос.

«Направление, о котором много говорят, — сильный искусственный интеллект, который может решать не только задачи, но и ставить их сам. У людей есть страхи, связанные с тем, что никогда не знаешь: что придет в его искусственную голову. У ученых, наоборот, интерес. Но вот этого я не ожидаю. Я не думаю, что в 2026-м году какие-то будут прорывы. Мнение, которое сейчас уже чаще слышать можно: что эта эпоха больших языковых моделей заканчивается, а наступает ей на смену эпоха роботов», — рассказывает Фрадков.

Конечно, роботы, за которыми будущее, с искусственным интеллектом, но он там играет совершенно другую роль и служит решению других задач.

Безусловно, продолжится развитие и в том, что касается военных технологий и беспилотников. Если раньше даже ученым трудно было представить БПЛА на оптоволоконном кабеле длиной в десятки километров, то сейчас это реальность, и такой беспилотник не зависит от попыток заглушить интернет. В этом направлении ожидается развитие и вычислений, и техники.

«Здесь новые прорывы будут, я уверен в этом. И каждый новый алгоритм дает машинам новые возможности. Насколько они будут применимы в жизни — трудно предсказать. В этой сфере и новые задачи возникают, и есть запрос на ее развитие, над этим работает много научных и коммерческих организаций. Но что из новых разработок будет выдающимся?» — размышляет Фрадков.

Он вспоминает, как другие научные открытия удивляли и, казалось, меняли жизни людей, попадали в топы достижений года — а потом просто забывались. И реальная жизнь во многом оставалась такой, как раньше.

«Например, в 2016 году чемпион мира по го проиграл компьютерной программе AlphaGo. Го считают самой сложной игрой на Земле, и машина научилась играть лучше человека. Об этом ярком достижении много говорили, расстроился и перестал играть сам чемпион мира. А сейчас все забыли про это и просто продолжают играть в го. Это оказался не прорыв, а решение частной задачи. Наука не всесильна», — отмечает Фрадков.

К слову, турниры по го среди людей проводит и «Фонтанка».

Профессор по макрофинансам, директор программ по направлению «Экономика» Школы вычислительных социальных наук ЕУСПб Юлия Вымятнина отмечает, что в экономике точно продолжится тренд на всё, связанное с ИИ.

В том числе это будет анализ последствий его внедрения, споры о том, есть ли пузырь на этом рынке, экономические эксперименты, проведение опросов среди виртуальных агентов, анализ изменения поведения людей при использовании ИИ, влияние ИИ на экономику в целом, на экологию, доступность факторов производства (электроэнергия, вода и т. п.).

«Продолжится и тренд на анализ того, как люди воспринимают происходящее в экономике и экономической политике, на основе какой информации они принимают решения и формируют ожидания. С учетом того, что пост-ковидный всплеск инфляции оказался „долгоиграющим“, чем лучше экономисты будут понимать, как люди думают об экономике, тем лучше будут результаты макроэкономической политики (и в борьбе с инфляцией, и в настройке налоговой системы)», — рассказывает Вымятнина.

Она отмечает, что в другой сфере, в исследовании последствий деглобализации, появится новое важное направление, связанное с анализом влияния стейблкоинов (это криптовалюты, цены на которые стараются стабилизировать, привязав их цену к обычной валюте или котировкам биржевых товаров) на финансовую систему — в том числе и в сравнении с цифровыми валютами Центробанков (ЦВЦБ).

«Регулирование сферы стейблкоинов будет снижать риски их использования и может привести к тому, что они составят успешную конкуренцию ЦВЦБ. Вместе с трендом на сращивание криптовалют с традиционной финансовой системой эти нововведения будут влиять в том числе и на эффективность экономической политики государства», — объясняет Вымятнина.

Директор Школы вычислительных социальных наук ЕУСПб, доктор технических наук Евгений Котельников поддерживает мнение тех коллег, которые ожидают переосмысление путей развития ИИ из-за ограничений больших языковых моделей.

«Эти системы показывают впечатляющие результаты, но принципиально отличаются от людей и животных: они не обучаются непрерывно в процессе жизни, почти не взаимодействуют с реальным миром и в основном усваивают знания из заранее собранных текстов. В результате им сложно выстраивать устойчивые причинно-следственные представления — они хорошо собирают тексты, но хуже понимают, почему в мире что-то происходит», — объясняет Котельников.

Ученый ожидает рост интереса к world models — моделям, которые пытаются учить ИИ устройству мира. Здесь внимания заслуживает позиция влиятельного исследователя в области искусственного интеллекта Яна Лекуна: он запустил стартап Advanced Machine Intelligence, который будет развивать как раз подходы, направленные на развитие в ИИ понимания физического мира, долговременной памяти, рассуждения и планирования.

В этом же направлении будет развиваться и робототехника, отмечает Евгений Котельников: в рамках подхода embodied AI искусственный интеллект продолжат внедрять в универсальных и человекоподобных роботов, транспорт, заводы, складские помещения. Системы будут учить рассуждать и действовать в реальных условиях.

Вместе с тем ученые продолжат искать альтернативы архитектуре Transformer, которая лежит в основе большинства языковых моделей. «Фонтанка» рассказывала о том, какие недостатки у нее нашли.

«Уже исследуют state-space модели, рекуррентные архитектуры нового поколения и другие подходы. Но пока нет оснований ожидать, что какая-то архитектура полностью вытеснит Transformer, скорее будет происходить развитие гибридных моделей», — объясняет Котельников.

Исследователь готов с уверенностью повторить один из прогнозов, который давали его коллеги по Европейскому университету на 2025 год: в 2026-м тоже не появится искусственный интеллект общего назначения (AGI), который по своим возможностям соответствовал бы человеку во всём спектре интеллектуальных задач, имеющих экономическую ценность.

Научный руководитель Лаборатории «Искусство и искусственный интеллект» ЕУ СПб, специалист по компьютерному зрению Анастасия Старобыховская рассказывает, что ИИ медленно, но верно вызывает всё меньше сопротивления и становится нормой в том числе в сфере исследований предметов искусства и культурного наследия. В 2026 году в этой области эксперт ожидает дальнейшего развития текущих решений и появления новых, интересных и сложных задач.

В 2025 году группа итальянских исследователей презентовала систему ArtSeek, которая обеспечивает интеллектуальный, глубокий поиск информации о произведениях искусства по картинке. Система может интерпретировать визуальные мотивы, определять исторический контекст и подбирать другую релевантную информацию, даже если произведение искусства неизвестное. Разработчики сравнили результаты ArtSeek с другими известными ИИ-системами и опубликовали исходный код своей программы.

Это может подстегнуть разработчиков к созданию подобных и более совершенных систем. Создатели ArtSeek сами отмечают, что их подход может быть применен, например, к другой области знаний.

Еще один пример научной мысли в этом направлении — книга «Искусственный интеллект и изображения. Критические взгляды на применение технологий в искусстве и культурном наследии», изданная Cambridge University Press. В ней обсуждают в том числе правила применения ИИ в изучении коллекций искусства, поскольку это затрагивает правовые, нормативные и этические аспекты. Исследователи приходят к выводу, что важен симбиоз ИИ и экспертов-профессионалов. В том числе это определяет вектор дальнейшего развития технологий.

Помимо этого, актуальны направления по анализу картин и поиску их аналогий, а также тренд по использованию генеративных сетей для создания изображений или текстов. Как отмечает Анастасия Старобыховская, в 2025 году можно было встретить публикации о выявлении подделок с помощью ИИ, но такую задачу еще нельзя отнести к числу решенных.

«Пока что рассказы об успешном применении ИИ для проверки подлинности искусства вызывают скепсис. Это частные истории, к которым много вопросов. На каких данных учили ИИ? Если человек сам собрал качественную выборку, значит, он сам может проанализировать. ИИ говорит: с вероятностью 86% это подделка. В итоге это подделка или нет? Также непонятно, на основании какой информации или по каким критериям модель сделала такие выводы», — объясняет Старобыховская.

Пока ученые попробовали применить известные им технологии к новой сфере. Возможно, в 2026-м будут значимые подвижки.

«Становится значительно понятнее: где границы применимости моделей машинного обучения и какие задачи они могут помогать эффективно решать. Однако это не означает, что все задачи решены, так как данные в нашей сфере крайне нетипичные и существующие решения „из коробки“ не работают. Например, есть набор решений для поиска и анализа таких визуальных объектов, как человек. А вот гравюры, особенно сатирические, и персонажи на них — это нетипичный объект для ИИ, обычные сети по щелчку эффективно с ними не работают. Мы как раз сейчас занимаемся проектом в этой области», — рассказывает Анастасия Старобыховская.

В 2025 году ЕУ СПб по заказу Государственного Эрмитажа занимался разработкой алгоритмов и сервиса для автоматизированного анализа и сравнения гравюр.

«Было несколько задач. Одна из основных — сопоставить две коллекции, Эрмитажа и Британского музея. В одной порядка 8 тысяч гравюр, в другой 30 тысяч. Необходимо было понять: есть ли уникальные гравюры в Эрмитаже, какие. Глобальная задача — автоматизировать рутинную работу просмотра» — рассказывает Старобыховская.

Далее ЕУ СПб и Эрмитаж будут проводить исследование о возможности создания отдельного собственного инструмента для более детального анализа гравюр, который бы помогал определять автора, персонажей, сюжет, историю и контекст, находить смысловые и сюжетные связи между разными гравюрами. Это должно помочь сделать значительно более эффективной работу с ними искусствоведов.

Ведущий научный сотрудник Нового физтеха ИТМО, кандидат физико-математических наук Дмитрий Глазов рассказывает, что ожидает в 2026 году возможного прорыва в космологии.

«Много новой информации приносят детекторы гравитационных волн. Они становятся все точнее, все чувствительнее. Плюсом к этому — данные телескопов. Много новой важной информации приходит от „Джеймса Уэбба“ и „Евклида“, работающих в космосе. Буквально в этом году приступил к работе новый наземный телескоп в обсерватории Веры Рубин. Я надеюсь, что всё это поможет нам наконец лучше понять, как устроена Вселенная и почему у нас что-то не сходится», — рассказывает Дмитрий Глазов.

Он объясняет, что сейчас стало явным несоответствие стандартной космологической модели данным наблюдений. Параметры Вселенной, рассчитанные на основе анализа реликтового излучения (это излучение, которое осталось от раннего этапа эволюции, вскоре после Большого Взрыва), уже не сходятся с параметрами, полученными в результате исследований галактик с помощью современных телескопов. Это означает, что наука не знает о Вселенной чего-то важного.

Значимый прогресс возможен и в области энергетики, — отмечает Дмитрий Глазов. Совсем скоро может появиться новый эффективный способ получения энергии.

«Уже больше полувека люди пытаются запустить управляемый термоядерный синтез. Важно добиться стабильного удержания реакции под контролем и эффективности — чтобы полученная энергия была больше затраченной. Если это сделать, это будет революция, сравнимая с атомной энергией, и даже покруче. Очень трудно всё шло последние 50 лет. Но кажется, сейчас очень близки к прорыву ученые и инженеры, которые этим занимаются. Вот-вот это произойдет», — рассказывает Глазов.

По поводу безопасности для людей и окружающей среды исследователь объясняет, что разработка такой технологии как раз осложняется требованиями к безопасности. Она может считаться работающей только тогда, когда гарантии безопасности есть. Общий смысл как раз в том, чтобы удерживать термоядерную реакцию в небольшом объеме и полностью контролировать ее.

«Если термоядерный синтез станет промышленно доступен, то это затмит все известные источники энергии. Топливом являются изотопы водорода, запасы которого практически неисчерпаемы. Это будет новым словом в области производства энергии», — говорит Глазов.

Директор научно-образовательного центра инфохимии ИТМО, профессор Екатерина Скорб отмечает, что один из заметных трендов в химии — движение в сторону полной автономности лабораторий.

«Фонтанка» рассказывала о развитии самоподдерживающихся лабораторий, в которых все необходимые процедуры выполняют роботы по заданной учеными программе. Сейчас исследователи работают над технологиями создания эффективных лабораторий на чипе. Это приборы, с помощью которых проводят химические процессы на чипах площадью от нескольких миллиметров до нескольких сантиметров.

«Мы с коллегами запустили систему, которая предсказывает дизайн лаборатории на чипе. Сейчас выстраиваем в автономную лабораторию возможность того, что искусственный интеллект помогает вам дизайн чипов сделать и сам посылает это на печать. То есть вы приходите, а у вас есть исполнение и железная часть. Это в рамках общего тренда», — рассказывает Екатерина Скорб.

Безусловно, научное сообщество с интересом ждет: какие открытия получат Нобелевскую премию в 2026 году.

«В 2024 году была Нобелевская премия за два программных пакета, один из которых AlphaFold (алгоритм, который предсказывает трехмерную структуру белка), в 2025-м — за металл-органические каркасы. Сейчас активно двигают на Нобелевскую премию снова IT-проект, это Materials Project», — отмечает Екатерина Скорб.

The Materials Project — это система, которая дает онлайн-доступ к вычислительной информации об уже известных материалах, а также о тех, появление которых прогнозируют. Здесь же собраны аналитические инструменты для проектирования новых материалов. Цель проекта — ускорить процесс открытия новых материалов и улучшить понимание уже известных.

«Мы смотрим, как такие вещи в образование быстро интегрировать. Важно, насколько мы можем новейшие разработки использовать и нашим индустриальным партнерам предлагать их», — рассказывает Екатерина Скорб.

Она отмечает, что в части Нобелевских премий по химии обычно можно наблюдать чередование тем. Условно: открытия в области разработки материалов и исследований веществ, а потом за достижения, связанные с медициной. В последнее время есть тренд в сторону IT. Поскольку в 2025-м премией отметили металл-органические каркасы, в 2026-м можно ожидать победы от достижений, например, в IT.

Кроме этого, в 2026-м возможны новые интересные разработки, которые получат в результате использования программы USPEХ профессора Артема Оганова, — рассказывает Екатерина Скорб. Это метод компьютерного предсказания кристаллических структур. Он может пригодиться в том числе для материаловедческих и атомных отраслей, — отмечает Екатерина Скорб.