оответствующих мероприятий Программы научно-технологического развития (в том числе в рамках национального проекта "Наука") , предусматривающей консолидацию расходов на финансовое обеспечение фундаментальных научных исследований гражданского назначения, предусмотренных в других государственных программах Российской Федерации.
Ресурсное обеспечение Программы представлено в приложении № 3.
Размер бюджетных ассигнований, предусмотренных федеральным бюджетом на реализацию мероприятий Программы, подлежит ежегодному уточнению при формировании федерального бюджета на очередной финансовый год и плановый период.
VIII. Целевые показатели (индикаторы) Программы
Программа обеспечивает вклад в достижение стратегических целей научно-технологического развития путем получения новых фундаментальных научных знаний в интересах долгосрочного развития и обеспечения конкурентоспособности общества и государства, готовности к своевременному распознаванию больших вызовов и эффективному ответу на них через реализацию Программы научно-технологического развития.
Целевые показатели (индикаторы) Программы приведены в приложении № 4 и отражают вклад в достижение соответствующих показателей (индикаторов) мероприятий Программы научно-технологического развития (в том числе в рамках национального проекта "Наука") , установленных на период до 2030 года.
Методики расчета целевых показателей (индикаторов) , характеризующих вклад Программы в достижение целевых показателей Программы научно-технологического развития, а также вклад и ответственность каждого исполнителя Программы и форма годовой отчетности реализации Программы утверждаются координационным советом Программы.
____________
ПРИЛОЖЕНИЕ № 1 к Программе фундаментальныхнаучных исследований в Российской Федерации на долгосрочный период(2021 - 2030 годы)
ПЛАН фундаментальных и поисковых научных исследованийна 2021 - 2030 годы
(В редакции распоряжений Правительства Российской Федерации от 21.04.2022 № 966-р, от 22.07.2024 № 1955-р)
I. Область научных знаний: 1. Естественные науки
Направление науки: 1.1. Математические науки
Основные научные задачи и ожидаемые прорывные результаты на 2021 - 2030 годы
К основным научным задачам развития математических наук, решение которых откроет принципиально новые возможности для получения ожидаемых прорывных научных результатов, относятся следующие.
В области математической логики выделяется теория множеств, теория моделей, теория алгоритмов (в том числе одна из семи проблем третьего тысячелетия) и вычислительной сложности, а также теория доказательств. Актуальным является новое направление - гомотопическая теория типов и структурная теория доказательств, тесно связанная с теорией вычислимости и функциональными языками программирования, которая найдет применение в биологии и физике, в том числе в квантовых вычислениях и ДНК-вычислениях. Перспективным приложением логики к информатике является модальная логика.
Теория баз данных представит значительную область приложений существующих методов математической логики.
Основными научными задачами математических наук в области теории чисел, направленными на развитие криптографии и теории кодирования, являются теория диофантовых уравнений, а также аналитическая и алгебраическая теория чисел.
Развитие алгебры остается важнейшей научной задачей современной математики. Среди основных разделов алгебры следует отметить теорию групп, теорию колец и алгебр, теорию категорий и гомологическую алгебру, а также вычислительную алгебру. Самостоятельную область представляет теория групп и алгебр Ли, а также их представлений и инвариантов. Понятия и методы этой теории возникают при описании сильных и слабых взаимодействий, в стандартной модели физики элементарных частиц, в квантовой механике и теории поля, теории струн, в общей теории относительности. Перспективу применения в различных областях математики и физики имеют методы алгебраической геометрии.
Важнейшими задачами современной геометрии являются дифференциальная геометрия, риманова, метрическая и симплектическая геометрии, отдельно выделяется топология и теория узлов. Все эти области находят различные применения в физике.
Математический анализ охватывает разделы дифференциального и интегрального исчислений, теории функций и функциональный анализ, анализ на многообразиях. Современной задачей в разделе математического анализа является теория приближений, вызванная потребностями биологии, медицины и техники, проблемами обработки и хранения больших массивов данных. Методы функционального анализа и выпуклой геометрии будут востребованными в прикладных задачах оптимизации различных поисковых и обучающих процессов, связанных с информационно-телекоммуникационной сетью "Интернет". Востребованы перспективные приложения бесконечномерного анализа к вопросам экономики, задачам оптимального распределения ресурсов и управления транспортными потоками.
Дифференциальные уравнения необходимы в моделировании всех физических, технических или биологических процессов от небесных движений до проектирования мостов и взаимодействия между нейронами. Центральной проблемой данной области остается задача глобального существования гладких решений трехмерной системы Навье - Стокса, которая описывает движение вязкой ньютоновской жидкости и является основой гидродинамики. Она также является одной из семи проблем тысячелетия.
Важнейшими в математической физике являются задачи теоретической механики, динамики жидкости, газа и плазмы (в том числе гиперзвуковые течения) , а также математические задачи теории упругости и электродинамики.
Фундаментальным направлением является динамика классических и квантовых сложных систем. Центральные проблемы в этой области связаны с построением и исследованием решений уравнений Ньютона или Шредингера для системы многих частиц, развитием теории геометрического квантования классических фазовых многообразий и динамических систем, исследованием свойств квантово-полевых моделей, а также задачами теории гравитации. Перспективным направлением является развитие математических методов, ориентированных на создание квантовых технологий. Математические методы квантовых технологий представляют высокий теоретический и прикладной интерес. Важным направлением является развитие теории Янга - Миллса.
Актуальными научными задачами вычислительной математики являются обратные и некорректно поставленные задачи, развитие методов тензорных и разреженных аппроксимаций, методов статистического моделирования и анализа данных, методов оптимизации и управления, численных методов и гибридных технологий для широкого круга задач математического моделирования, где необходимо решать дифференциальные, интегральные, функциональные и другие уравнения. К новым задачам и развитию данного направления относятся применение алгоритмов на высокопроизводительных вычислительных системах, внедрение современных методов анализа данных, методов машинного обучения и искусственного интеллекта.
Перспективным в развитии математического моделирования является моделирование сложных явлений и процессов в физике, химии, биологии (в том числе в физике элементарных частиц, физике плазмы, квантовой химии, при прямом расчете турбулентных течений, процессов горения, молекулярной динамики) . Применение математического моделирования актуально в медицине и сельском хозяйстве, при изучении экономических и социальных процессов, задач государственного и корпоративного управления, разработке новых промышленных технологий, в аэрокосмической индустрии, энергетике (в том числе атомной, а также при добыче и разведке природных ресурсов) , робототехники. К сверхактуальным задачам математического моделирования относится изучение среды обитания, включая районы Крайнего Севера, моделирование атмосферы и океана, изучение климата.
Применение высокопроизводительных вычислений окажет большое влияние на развитие фундаментальных наук (физики, химии, биологии, медицины и др.) , аэрокосмической индустрии, энергетики, промышленности и многих других сфер деятельности. Создание вычислительных алгоритмов и прикладного математического обеспечения, позволяющего эффективно использовать вычислительные системы с производительностью выше 10 экзафлопс, - основная задача этого направления. Вычислительные системы субэкзафлопсной производительности найдут применение в области предсказательного моделирования во всех сферах хозяйственной деятельности.
Важнейшими задачами теоретической информатики и дискретной математики являются исследования в области искусственного интеллекта, а также создание и внедрение новых методов и алгоритмов для обработки и анализа больших данных. К перспективным направлениям относятся анализ временных рядов, сигналов, изображений и видеоданных, а также текстов и символьных последовательностей. Актуальными остаются исследования в области дискретного анализа, комбинаторики, теории графов, дискретной оптимизации, теории сложности кодирования, сжатия, защиты и передачи информации.
Задачами мирового уровня в области системного программирования являются создание и развитие методов и соответствующих технологий для разработки, сопровождения и анализа программ и информационно-коммуникационных систем, а также совершенствование существующих и создание новых видов системного и инфраструктурного программного обеспечения. Возникающие новые виды приложений (облачные среды, искусственный интеллект, интернет вещей и др.) , существенное усложнение аппаратуры предъявляют возрастающие требования к системному программному обеспечению.
В ближайшие десятилетия в связи с переходом к цифровой экономике ставятся задачи в области информационно-вычислительных систем и сред. Необходимо развитие математических методов для эффективного управления распределенными вычислительными средами на основе технологий распределенного реестра (блокчейн и смарт-контрактов) .
Перечень приоритетных направлений фундаментальных и поисковых научных исследований на 2021 - 2030 годы
Направление фундаментальных и поисковых научных исследований | Раздел фундаментальных и поисковых научных исследований |
| 1.1.1. Теоретическая математика | 1.1.1.1. Алгебраическая геометрия, алгебра и теория чисел |
| 1.1.1.2. Геометрия и топология | |
| 1.1.1.3. Математический анализ | |
| 1.1.1.4. Дифференциальные уравнения (в том числе обыкновенные дифференциальные уравнения и уравнения с частными производными) , динамические системы, теория управления в том числе, оптимальное управление, приложения к задачам математической физики | |
| 1.1.1.5. Теория вероятностей и математическая статистика | |
| 1.1.1.6. Математическая логика | |
| 1.1.1.7. Математическая физика | |
| 1.1.2. Вычислительная математика | 1.1.2.1. Теоретические основы вычислительных методов и алгоритмы для компьютерных систем высокой производительности |
| 1.1.2.2. Обратные и некорректно поставленные задачи, методы усвоения данных | |
| 1.1.2.3. Методы статистического моделирования и анализа данных | |
| 1.1.2.4. Методы оптимизации и управления | |
| 1.1.2.5. Численные методы решения задач математического моделирования | |
| 1.1.3. Математическое моделирование | 1.1.3.1. Методология математического моделирования |
| 1.1.3.2. Моделирование среды обитания, включая районы Крайнего Севера, и обеспечение связности территории Российской Федерации | |
| 1.1.3.3. Моделирование в задачах медицины и сельского хозяйства | |
| 1.1.3.4. Моделирование в задачах государственного и корпоративного управления | |
| 1.1.3.5. Моделирование в задачах исследования космоса | |
| 1.1.3.6. Моделирование в задачах фундаментальной науки | |
| 1.1.3.7. Моделирование в задачах создания промышленных производств, аэрокосмической техники, машиностроения, разведки, добычи и транспортировки углеводородного сырья, атомной энергетики, робототехники и вычислительной техники | |
| 1.1.3.8. Моделирование социально-экономических процессов | |
| 1.1.3.9. Моделирование транспортных потоков | |
| 1.1.4. Высокопроизводительные вычисления | 1.1.4.1. Создание методов, алгоритмов, инструментальных средств и пакетов прикладных программ для вычислительных систем сверхвысокой производительности |
| 1.1.5. Искусственный интеллект | 1.1.5.1. Общематематические основания и проблемы обработки и анализа данных, искусственного интеллекта и поддержки принятия решений |
| 1.1.5.2. Специализированные по видам и типам данных методы их обработки и анализа | |
| 1.1.5.3. Математические основы методов обработки и интеллектуального (в том числе глубокого) анализа данных для отдельных прикладных областей и направлений | |
| 1.1.5.4. Математические основы технологий и программных средств для реализации методов и алгоритмов теоретической информатики | |
| 1.1.5.5. Когнитивные системы и технологии, нейроинформатика и биоинформатика, системный анализ | |
| 1.1.5.6. Квантовое глубокое машинное обучение на основе квантовых поисковых алгоритмов, квантового программирования, квантовых нейронных сетей и квантовых генетических алгоритмов | |
| 1.1.6. Теоретическая информатика и дискретная математика | 1.1.6.1. Дискретный анализ, комбинаторика и теория графов |
| 1.1.6.2. Дискретная оптимизация | |
| 1.1.6.3. Теории сложности, кодирования, сжатия, защиты и передачи информации | |
| 1.1.6.4. Проблемно-ориентированные методы дискретного анализа | |
| 1.1.7. Системное программирование | 1.1.7.1. Анализ, трансформация и моделирование программ |
| 1.1.7.2. Управление данными | |
| 1.1.7.3. Операционные системы | |
| 1.1.7.4. Кибербезопасность | |
| 1.1.7.5. Сетевая поддержка науки и образования; структуризация и визуализация больших данных в науке и образовании | |
| 1.1.7.6. Алгоритмы и программные системы в космическом мониторинге Земли и экологии | |
| 1.1.7.7. Архитектура, системные решения, программное обеспечение, стандартизация и информационная безопасность информационно-вычислительных комплексов | |
| 1.1.7.8. Сети нового поколения (в том числе когнитивные, гибридные, гетерогенные) для передачи экзабайтных объемов | |
| 1.1.8. Информационно-вычислительные системы и среды в науке и образовании | 1.1.8.1. Сетевая поддержка науки и образования; структуризация и визуализация больших данных в науке и образовании |
| 1.1.8.2. Алгоритмы и программные системы в космическом мониторинге Земли и экологии |
Направление науки: 1.2. Компьютерные и информационные науки
Основные научные задачи и ожидаемые прорывные результаты на 2021 - 2030 годы
К основным научным задачам в области компьютерных, информационных наук относятся исследования от создания теоретико-методологических основ, методов, модельного инструментария и информационных технологий системного анализа для исследования и оценки предпосылок, хода и последствий социально-экономических процессов до комплексов математических методов, алгоритмов и программ выявления и нейтрализации вредоносного кода и скрытых каналов. Используя только эмпирический подход, невозможно создавать такие высокотехнологичные технические средства, как подобные ядерные реакторы, лазеры, компьютеры, роботы. Условием их создания является изучение физических, химических и иных явлений и процессов, лежащих в основе принципа их действия, создание математических моделей этих устройств, изучение взаимодействия их с человеком и развитие биоинформатики.
Важнейшими направлениями являются создание систем искусственного интеллекта, извлечения и анализа текстов, развития методов и информационных технологий системного анализа и управления в условиях неопределенности и риска, разработки методов поиска областей с хаотической динамикой, методов анализа, стабилизации и управления для семейств систем, описываемых как непрерывными, так и дискретными уравнениями.
Перспективным направлением является создание и развитие новой аналитико-компьютерной технологии исследования, анализа и управления хаотической динамикой решений сложных нелинейных систем дифференциальных уравнений, описывающих многочисленные естественно-научные и социально-экономические процессы и явления.
Перечень приоритетных направлений фундаментальных и поисковых научных исследований на 2021 - 2030 годы
Направление фундаментальных и поисковых научных исследований | Раздел фундаментальных и поисковых научных исследований |
| 1.2.1. Компьютерные, информационные науки и биоинформатика | 1.2.1.1. Теория информации, научные основы информационно-вычислительных систем и сетей, информатизации общества, квантовые методы обработки информации |
| 1.2.1.2. Квантовая информатика и криптография | |
| 1.2.1.3. Локационные системы, геоинформационные технологии и системы | |
| 1.2.1.4. Системы автоматизации, CALS-технологии (технологии непрерывной информационной поддержки поставок и жизненного цикла продукции, изделий и др.) , математические модели и методы исследования сложных управляющих систем и процессов | |
| 1.2.1.5. Цифровые машиностроительные комплексы и их компонентная база | |
| 1.2.1.6. Научные основы и применения информационных технологий в медицине | |
| 1.2.1.7. Глобальные и интегрированные информационно-вычислительные и телекоммуникационные системы и сети, облачные и грид-технологии | |
| 1.2.1.8. Научные основы исследования глобальных рынков полупроводников, радиоэлектроники и информационных технологий |
Направление науки: 1.3. Физические науки
Основные научные задачи и ожидаемые прорывные результаты на 2021 - 2030 годы
В области астрономии и астрофизики фундаментальные задачи будущего десятилетия связаны с вопросами происхождения и эволюции Вселенной, синтеза химических элементов, возникновения и развития жизни в космосе, природы и эволюции темной материи и темной энергии, появления первых объектов во Вселенной и формирования химических элементов. К важным задачам относится изучение планетных систем вокруг других звезд нашей Галактики и поиск иных форм жизни.
В кооперации с международными институтами будут продолжены работы по регистрации гравитационно-волновых сигналов от сливающихся черных дыр и нейтронных звезд, в том числе в электромагнитном диапазоне длин волн. Принципиальную роль в решении проблем эволюции Вселенной сыграет рентгеновская космическая обсерватория "Спектр-РГ". Значительное продвижение в понимании природы объектов со сверхвысокими плотностями будут иметь проводимые совместно с мировым сообществом исследования в области нейтринной астрономии и физики космических лучей сверхвысоких энергий, при использовании астрономических методов в совокупности с методами ядерной физики. Российские ученые будут принимать участие в исследовании планет Солнечной системы, в первую очередь Венеры и Марса. Значительные усилия будут направлены на развитие технических средств для изучения Луны. Российским ученым и инженерам предстоит решить задачи освоения инфракрасного и миллиметрового диапазонов длин волн, которые позволят изучать физические свойства холодной материи во Вселенной. Для решения наиболее важных задач естествознания потребуется вступление России в крупнейшие международные организации, такие как Европейская южная обсерватория, консорциум Сети радиотелескопов площадью квадратный километр, консорциум по программе