Знаковые события мировой науки — 2025

2025 год запомнится развитием искусственного интеллекта, БПЛА и других военных технологий. Одним из слов года стал вайбкодинг — и сам этот подход изменил многое. Не утихали обсуждения ставок Центробанка, а экономисты анализировали отношение к нему. «Фонтанка» попросила петербургских ученых рассказать о самых ярких научных событиях года.

Доктор технических наук, главный научный сотрудник Института проблем машиноведения РАН и профессор СПбГУ Александр Фрадков рассказал «Фонтанке» о разработке, в которой принимал ведущее участие он сам — это роботизированная инвалидная коляска, которой можно управлять силой мысли. Кроме этого, ученый рассказал о главных, на его взгляд, трендах развития математики, информационных технологий и техники.

Инвалидная коляска с управлением силой мысли была представлена в 2025 году на Международной конференции по нейронным сетям и нейротехнологиям в ЛЭТИ и на конференции «Экстремальная робототехника» в Центральном научно-исследовательском и опытно-конструкторском институте робототехники и технической кибернетики (ЦНИИ РТК). Технология позволяет считывать с помощью электроэнцефалографии активность мозга, соответствующую командам «вперед», «налево», «направо» и «стоп». Она была разработана в Институте проблем машиноведения при участии сотрудников и студентов СПбГУ.

Такую технологию удалось создать, построив обучающиеся сетевые версии математических моделей ФитцХью — Нагумо и Хиндмарша-Роуза.

«Мы применили наши математические знания, измышления и алгоритмы к совершенно новой для нас задаче, что было очень интересно. Соединили уже существующие, знакомые вещи: стандартный ЭЭГ, компьютер, инвалидную коляску с дистанционной системой управления. И получилось чудо», — рассказывает Фрадков.

Студенты, которые испытывали работу такой коляски, делились, что для поворота, например, налево думают о движениях левой рукой, а чтобы поехать прямо — о движениях обеими руками.

«Машина с помощью искусственного интеллекта обучается узнавать сигналы от человека, а человек обучается так думать, чтобы машине было понятно, чтобы ей было легче распознавать сигнал. Вот эту обратную связь называют нейрообратной связью. Раньше я читал о таком, а здесь это заработало реально», — объясняет Фрадков.

Он отмечает, что подобные эксперименты уже проводили другие группы ученых, но сейчас удалось создать свою работающую технологию, опираясь на достижения в области кибернетической нейробиологии. Это новая научная область.

«Произвести составляющие такой инвалидной коляски относительно легко. Но для массового производства необходимо продолжать проверять ее работу. И нужен запрос, заказ на это. Массового запроса на такую вещь пока нет. Во-первых, не все знают о том, что такое возможно. Во-вторых, не так широк круг ситуаций, в которых это нужно. Стоимость такой коляски с программным обеспечением — до миллиона рублей. Наверное, большинство инвалидов не могли бы столько заплатить, обычно это небогатые люди. Придет время — возможно, будет и серийное производство», — размышляет Фрадков.

По поводу других знаковых разработок и событий в области математики и техники за 2025 год ученый ответить затруднился, но обозначил явный тренд.

«Какие достижения в моей научной области меняют нашу технику? Это, конечно, управление беспилотниками. Печально, что развивается высокотехнологичная область, которая по сути направлена не на пользу, а во вред людям (предназначена для уничтожения техники и людей в рамках боевых задач. — Прим. ред.). Но, конечно, техника изменилась сильно. Раньше не пришло бы в голову, чтобы беспилотник летел на проводе оптоволоконном, который разматывается на десятки километров. Сейчас такие БПЛА есть, и им не страшны никакие помехи, прослушка, заглушка. Здесь прогресс и научный, и технический, и в обработке информации, и в управлении», — говорит Фрадков.

Доктор физико-математических наук, завкафедрой прикладной кибернетики СПбГУ Николай Кузнецов рассказал «Фонтанке» о собственной разработке — теории скрытых колебаний. В 2025 году ее отметили государственной премией Российской Федерации в области науки и технологий.

Эта теория способна помочь и в решении математических проблем, и в предотвращении техногенных катастроф. Методы, основанные на ней, уже используют в промышленности: при проектировании систем управления летательными аппаратами, в навигационных системах, в энергообеспечении электровозов. Потенциальная область применения шире — это в том числе медицина.

По сути Кузнецов продолжил мысль советского ученого Александра Андронова, автора теории колебаний. Теперь колебания разделены на самовозбуждающиеся и скрытые. Чтобы выявить скрытые, потребовалось разработать новые алгоритмы.

Сам ученый объясняет смысл исследований в этом направлении так: «В прикладных системах иногда важно поддерживать заданные колебания (например, частоту переменного тока в сети при включении дополнительной нагрузки), а иногда требуется, чтобы постоянных колебаний не было (например, чтобы самолет с авторулевым двигался заданным курсом, быстро возвращаясь к нему после резких порывов ветра). Эти процессы могут быть описаны с помощью математических моделей. Зная ее, мы хотим понять, какие стационарные и колебательные процессы существуют в системе в зависимости от ее начального состояния и значений параметров, а также определять так называемую область притяжения каждого процесса, т. е. все начальные состояния, из которых с течением времени система притягивается к нему».

Скрытое колебание — это ситуация, когда область притяжения отделена от стационарных состояний системы. В качестве примера Николай Кузнецов приводит реанимацию человека, который чуть не утонул. Работу его дыхательной системы пробуют «перезапустить», возвращая ей циклические движения: расчет на то, что дыхание возобновится, если значительно изменить устойчивое стационарное состояние системы.

Как пример самовозбуждения колебаний Кузнецов приводит естественный переход дыхательной системы новорожденного из стационарного состояния, когда ребенок еще не дышит сам в животе матери, к устойчивому циклическому процессу самостоятельного дыхания после рождения.

«Теория скрытых колебаний позволяет на этапе определения параметров системы при проектировании или на этапе настройки параметров уже готовой системы использовать математическое моделирование вместо дорогостоящих натурных экспериментов, чтобы обеспечить устойчивость рабочих режимов и избежать скрытых колебаний», — объясняет Кузнецов.

Директор Школы вычислительных социальных наук ЕУСПб, доктор технических наук Евгений Котельников обращает внимание на то, что прогнозы на 2025 год, которые озвучили эксперты Европейского университета годом ранее, сбылись.

Так, искусственный интеллект общего назначения (AGI), который по своим возможностям соответствовал бы человеку во всём спектре интеллектуальных задач, имеющих экономическую ценность, изобретен не был. ИИ по-прежнему демонстрирует выдающиеся результаты лишь в отдельных областях. Кроме этого, 2025 год стал годом агентного подхода: внимание сместилось от диалоговых моделей к системам, способным планировать действия и улучшать своё поведение на основе опыта.

«Ключевой сдвиг произошёл в том, как именно обучаются современные модели. Одно из самых важных достижений года — заметное преобладание в процессах обучения больших языковых моделей подхода RLVR (reinforcement learning from verifiable rewards). Модель получает поощрение не за то, что ответ звучит убедительно для людей, а за то, что результат реально подтверждается», — рассказывает Котельников.

До 2025 года преобладал другой подход, RLHF (reinforcement learning from human feedback), в рамках которого модель дообучают по обратной связи от человека.

С этим изменением связан прогресс reasoning-моделей — систем, которые чаще находят верное решение, проверяя промежуточные шаги и исправляя их по ходу работы.

«Яркими примерами такого подхода стали модели OpenAI o3 и DeepSeek R1, продемонстрировавшие заметное улучшение качества решения сложных логических, математических и программных задач. Похожие возможности в 2025 году появились и у российских продуктов: в чате с Алисой AI можно включать режим „Рассуждать“ для разбиения запроса на шаги и проверки гипотез, в нейросети GigaChat от Сбера тоже был представлен отдельный режим рассуждений», — рассказывает Котельников.

Развитие RLVR напрямую подтолкнуло и рост агентных систем: модели начали не только рассуждать шаг за шагом, но и действовать на основе этих рассуждений.

В марте 2025-го японский стартап Sakana AI заявил, что его система AI Scientist полностью самостоятельно подготовила научные статьи — от формулировки гипотез и написания кода до проведения экспериментов и анализа результатов, — и одна из этих работ была принята на семинаре крупной конференции по машинному обучению ICLR. А в октябре впервые прошла конференция, посвящённая агентам ИИ для науки, по правилам которой первым автором всех работ указывали искусственный интеллект, люди могли участвовать в публикациях только в роли соавторов. Рецензировали работы тоже ИИ-системы.

Рассуждение и планирование в ИИ, естественно, внедрили и в робототехнику. В 2025 году в этой сфере оформился соответствующий подход, Chain-of-Action. Он был применен для таких моделей как MolmoAct и Gemini Robotics 1.5.

Еще одно знаковое явление 2025-го — вайбкодинг. Это новый способ программирования, при котором человек формулирует задачу на обычном языке, а ИИ пишет большую часть кода и затем дорабатывает его в диалоге с пользователем. В результате процесс программирования резко ускорился и стал доступен людям без инженерного образования.

Профессор по макрофинансам, директор программ по направлению «Экономика» Школы вычислительных социальных наук ЕУСПб Юлия Вымятнина отмечает, что ее выбор главных достижений и открытий неизбежно будет субъективным. Экономика многообразна, поэтому варианты могут быть разными.

Одним из главных трендов профессор называет высокое внимание к ИИ: от оценки эффектов его использования в бизнесе до методологии экономики как науки.

«Тут можно отметить любопытный результат, когда использование ИИ в задачах, связанных с программированием, ухудшило производительность (увеличило время написания и откладки кода). Эта работа напоминает, что использование ИИ в разных контекстах дает разные результаты, а потому внедрение ИИ должно идти не в лоб, а с учетом конкретных задач, стадии развития проекта и цели использования ИИ», — отмечает Вымятнина.

С помощью ИИ экономисты научились ставить новые эксперименты — например, на основе публичных высказываний членов комитета по денежно-кредитной политике ФРС США моделировать исход очередного заседания (какую выберут ставку).Такой прогноз, сделанный LLM, учитывает человеческий фактор.

В 2025 году экономисты пришли к тому, что применение ИИ меняет то, как люди принимают решения, — а это основа экономической науки. Меняется и алгоритм принятия решений, и их результаты, и то, как сами экономисты проводят исследования, — объясняет Вымятнина. Это ставит перед людьми новые этические, юридические и содержательные вопросы и очерчивает широкий круг тем для будущих исследований.

«Второе направление, которое продолжало активно развиваться в 2025 году, — выяснение того, как люди воспринимают экономическую политику и ее результаты и как формируют ожидания», — рассказывает Вымятнина.

Она отмечает, что здесь можно выделить работы Стефани Станчевой, которая в 2025 году получила медаль Кларка (это награда для молодых американских экономистов за выдающиеся научные достижения). За год у нее вышли препринты о связи эмоций с политическими взглядами, предварительные результаты серии опросов о восприятии тарифов Трампа, а также об отношении американцев к здравоохранению и страховкам. Многие ее работы включают в себя эксперименты.

«Важная составляющая восприятия экономической политики — отношение к Центробанку и его политике. При позитивном отношении, при наличии доверия цели денежно-кредитной политики достигаются быстрее. Этот вопрос активно исследовался в том числе и применительно к Банку России — индекс восприятия Банка России строили его же исследователи, а коллеги из МГУ моделировали доверие к Центробанку», — рассказывает Вымятнина.

Третье направление научных исследований, которое развивалось в 2025-м, — вопрос неопределенности, которая растет с ускорением изменений в технологиях, привычках и продуктах. Измерение неопределенности давно стало привычным для ученых делом, но сейчас к этой теме возникают новые вопросы.

«Авторы, разработавшие ставший широко известным индекс неопределенности экономической политики, обсуждают, насколько адекватно этот индекс измеряет то, что призван был измерять. Не исключено, что экономисты вернутся к тому, что неопределенность неизмерима (в отличие от риска), а то, что в последние десять лет называли неопределенностью, будут относить к индикаторам восприятия», — говорит Вымятнина.

Ведущий научный сотрудник Нового физтеха ИТМО, кандидат физико-математических наук Дмитрий Глазов отмечает, что в физике в 2025 году революционных открытий не было, но получены важные результаты исследований, которые подтвердили существующие гипотезы.

«В квантовой физике всё большее значение для свойств квантовых материалов, а следовательно, и для квантовых технологий, приобретает геометрия. То есть физики научились управлять свойствами квантовых систем с помощью расположения элементов», — рассказывает Дмитрий.

Он объясняет, что в квантовых вычислениях основная проблема — это ошибки, то есть внешний шум, из-за которого состояние системы размывается, а содержательная информация теряется.

В 2025 году физики продемонстрировали в эксперименте, что такую проблему можно решить за счет «коллективной защиты» информации, как было предсказано теоретически.

«Раньше один физический объект, физический кубит, сам по себе хранил единицу информации — логический кубит. А теперь делается так, что сразу множество физических кубитов хранит один логический кубит. Это позволяет контролировать потерю информации и надёжно исправлять ошибки. В результате можно сказать, что квантовые вычисления стали ближе к реальности», — говорит Дмитрий.

Исследователь объясняет, что ученые смогли провести реальный эксперимент со сверхпроводящими кубитами и показали, что теория работает.

От 2025 года можно было ожидать прорыва в квантовых вычислениях, но пока этого не произошло. Сделаны важные шаги, решены некоторые задачи. Квантовый компьютер будет, но позже.

В астрофизике одним из ключевых результатов стало убедительное подтверждение проблемы постоянной Хаббла — отмечает Дмитрий Глазов. Это коэффициент, входящий в закон Хаббла, который описывает скорость расширения Вселенной.

«Эту постоянную можно определять по-разному. Первый вариант — смотреть на то, с какой скоростью от нас удаляются галактики. В этой области наблюдения становились всё точнее, в том числе благодаря космическому телескопу „Джеймс Уэбб“. Второй вариант — через реликтовое излучение. Это микроволновое излучение, которое осталось от ранней эпохи Вселенной. Оно возникло примерно через 400 тысяч лет после Большого взрыва и показывает нам состояние материи в тот момент», — рассказывает Глазов.

Стандартная космологическая модель позволяет связать то, что ученые видят в реликтовом излучении, со всеми параметрами эволюции Вселенной. Это делается с помощью моделирования, на основе актуальных представлений о физических процессах. Раньше все параметры в целом были согласованы. В том числе постоянная Хаббла, полученная любым из двух способов. Но сейчас это уже не так.

«Сейчас постоянная Хаббла определяется все точнее с помощью современных телескопов. И теперь данные непосредственных наблюдений серьезно расходятся с тем, что получено на основе анализа реликтового излучения. Это означает, что в стандартной космологической модели что-то не так, то есть мы что-то не понимаем», — объясняет Глазов.

Пока никто не может сказать, какой из этого следует вывод, но, вероятно, впереди астрофизиков ждут важнейшие открытия, — отмечает ученый.

Директор научно-образовательного центра инфохимии Университета ИТМО, профессор Екатерина Скорб рассказала «Фонтанке», что в 2025 году можно было говорить по большей части о трендах развития, событиях и отдельных исследованиях.

«Конечно, сейчас всё вертится вокруг искусственного интеллекта. В инфохимии и материаловедении важную роль играют мультиагентные системы и цифровые помощники. У нас вышла статья в рамках совместного проекта с Арменией: мы запустили систему, которая предсказывает дизайн лаборатории на чипе. Выстраиваем возможность того, что ИИ помогает делать дизайн и сам отправляет это на 3D-печать. Вы просто приходите, а у вас уже есть исполнение, железная часть», — рассказывает Екатерина Скорб.

Профессор отмечает, что важным событием в науке стал тот факт, что Академический рейтинг университетов мира (Шанхайский рейтинг) выделил категорию «Искусственный интеллект». Сейчас в ней 400 университетов, ни одного российского. На первом месте — Наньянский технологический университет из Сингапура, что для многих специалистов стало неожиданностью. Ведь основной рейтинг традиционно возглавляют западные университеты: Гарвард, Стэнфорд, Массачусетский технологический институт, Кембридж и т. д.

Всего в категории «Искусственный интеллект» фигурируют четыре сингапурских учебных заведения. Хороший результат показал и Национальный университет Сингапура — он вошел в тридцатку лучших.Всего в категории «Искусственный интеллект» фигурируют четыре сингапурских учебных заведения. Хороший результат показал и Национальный университет Сингапура — он вошел в тридцатку лучших.

Формула Шанхайского рейтинга учитывает количество выпускников и сотрудников — лауреатов Нобелевской или Филдсовской премий, участников списка высокоцитируемых исследователей, статьи, опубликованные в журналах Nature и Science, индексы цитирования.

«Раз такой рейтинг (отдельный в области ИИ. — Прим. ред.) появился, можно думать, работать над тем, чтобы туда попасть. Первую строчку заняли коллеги, с которыми ИТМО сотрудничает», — отмечает Скорб.

ИТМО вместе с учеными из Сингапура выпустил исследования «Роботизация процесса синтеза и анализа мембран на основе оксида графена» и «Наноограниченные мембраны из MXene/целлюлозы для селективного извлечения лития».

Еще одно заметное событие 2025-го — Джефф Безос запустил стартап в области искусственного интеллекта, который занимается разработками новых материалов, устройств и промышленных решений. Он называется Project Prometheus. Соучредителем компании стал химик и физик Вик Баджадж.

«Мы видим интерес бигтеха, который вдохновляется новыми научными направлениями и быстро берет их в свою работу. Больше того, Трамп в 2025 году собрал ведущие бигтех-компании для обсуждения инвестиций и доступной энергии, они действуют консолидированно. Сейчас и для нас встает вопрос объединения усилий и того, какое место займет Россия в глобальном процессе», — говорит Екатерина Скорб.