Введение

В марте 2025 года Siemens AG завершила приобретение Altair Engineering Inc. — одного из ведущих мировых поставщиков программного обеспечения для промышленного моделирования и анализа [1, 2, 9]. Стоимость сделки составила приблизительно 10 млрд долларов США (по другим данным — 10,6 млрд) [2, 3, 8, 9], что делает её крупнейшим приобретением в истории Siemens [1, 6, 7, 11]. Предыдущий рекорд принадлежал покупке нефтегазового оборудования Dresser-Rand Group в 2015 году за 7,6 млрд долларов [0]. Для инженерного сообщества это событие ознаменовало начало новой эры — эры, в которой генеративный дизайн, высокопроизводительные вычисления (HPC) и инструменты искусственного интеллекта перестали существовать изолированно.

Настоящий обзор посвящён анализу стратегических мотивов сделки, процессу интеграции технологий, влиянию на рынок промышленного ПО и перспективам развития объединённого портфеля решений.

1. Стратегические мотивы сделки

1.1. Укрепление лидерства в промышленном ПО

Приобретение Altair — не просто расширение портфеля, а реализация стратегии Siemens по созданию «самого полного в мире ИИ-ориентированного портфеля промышленного ПО» [1, 9]. Как отметил председатель правления и CEO Siemens AG Роланд Буш: «Приобретение Altair знаменует собой важную веху для Siemens. Добавление компетенций Altair в области моделирования, высокопроизводительных вычислений, науки о данных и искусственного интеллекта вместе с Siemens Xcelerator создаст самый полный в мире портфель проектирования и моделирования на базе ИИ» [1, 8].

Сделка стала краеугольным камнем программы ONE Tech Company, направленной на рост цифровой выручки и расширение рыночного присутствия Siemens [6, 9]. По словам Роланда Буша: «Через программу ONE Tech Company мы расширим наше лидерство в области промышленного ПО. Это позволит всем отраслям воспользоваться преимуществами революции, движимой данными и искусственным интеллектом» [9, 10].

1.2. Крупнейшая сделка в истории Siemens

Приобретение Altair стало самой масштабной сделкой в истории компании [0, 1, 6, 7]. Как сообщает Manufacturing Dive, Роланд Буш назвал это приобретение «крупнейшим в истории Siemens» [6, 7]. По данным ряда источников, сумма сделки составила 106 млрд долларов [0, 2, 8], что превысило предыдущий рекорд — покупку Dresser-Rand Group за 7,6 млрд долларов в 2015 году [0][1†L23]. Согласно информации Morningstar, это крупнейшее приобретение в истории группы [1].

1.3. Дополняющий характер портфелей

Продуктовые линейки Siemens и Altair оказались в высокой степени дополняющими [1, 8]. Altair признана лидером в области вычислительных наук с сильными компетенциями в моделировании, искусственном интеллекте и машинном обучении, а также в высокопроизводительных вычислениях через такие решения, как HyperWorks, RapidMiner и HPCWorks [1, 9]. Siemens, в свою очередь, обладает мощными позициями в области механического проектирования и EDA (электронного проектирования) [8].

Как пояснил Жан-Клод Эрколанелли, старший вице-президент Siemens Digital Industries Software по решениям для моделирования и испытаний: «Altair была привлекательной целью для приобретения, потому что она привносит технологии, которые идеально дополняют то, что мы уже предлагаем в Simcenter» [5]. Объединение этих компетенций позволяет закрыть существовавшие ранее технологические пробелы и предложить клиентам сквозные рабочие процессы — от концептуального проектирования до виртуальных испытаний [1].

1.4. Финансовые ожидания

Согласно заявлению Siemens, сделка должна увеличить выручку цифрового бизнеса на 8% (приблизительно на 600 млн евро к выручке 2023 финансового года в 7,3 млрд евро) [1]. Ожидается, что в среднесрочной перспективе сделка принесёт Siemens около 500 млн долларов дополнительной годовой выручки, а в долгосрочной — более 1 млрд долларов [1, 9].

2. Детали сделки

2.1. Условия приобретения

Соглашение о приобретении было подписано 30 октября 2024 года [2, 8]. Акционеры Altair получили 113 долларов за акцию, что представляет собой 19-процентную премию к цене закрытия 21 октября 2024 года (последний торговый день до появления сообщений СМИ о возможной сделке) [2, 4, 8]. Предприятие оценено в приблизительно 10 млрд долларов (по данным Altair — 10,6 млрд) [2, 3, 9].

2.2. Регуляторные одобрения

В декабре 2024 года Федеральное картельное ведомство Германии (Bundeskartellamt) одобрило сделку, отметив, что после слияния Siemens продолжит конкурировать с другими поставщиками PLM- и CAE-решений [12].

2.3. Закрытие сделки

Сделка была закрыта 26 марта 2025 года [1, 3, 9]. Как отмечалось в пресс-релизе Siemens, завершение приобретения Altair знаменует собой важный этап в реализации стратегии компании по укреплению лидерства в области промышленного программного обеспечения и ИИ [1, 9]. Закрытие сделки произошло значительно раньше запланированного срока (вторая половина 2025 года) [0, 8].

3. Интеграция технологий

3.1. Ребрендинг и унификация портфеля

После завершения сделки Siemens приступила к планомерной интеграции продуктов Altair в экосистему Siemens Xcelerator [1, 9]. Большая часть портфеля Altair была интегрирована под бренд Simcenter, что позволило расширить его возможности и укрепить позиции в качестве ведущей сквозной экосистемы моделирования и испытаний [11].

Ключевые продукты Altair получили новые наименования [11]: Altair HyperMesh стал Simcenter Hypermesh, Altair Inspire — Simcenter Inspire, Altair OptiStruct интегрирован в портфель Simcenter. Продукты линейки Altair HPCWorks сохранили наименование HPCWorks, а решения в области науки о данных и ИИ, включая RapidMiner, также вошли в портфель Siemens Xcelerator [11].

3.2. Культурная совместимость

По словам Жан-Клода Эрколанелли, ключевым фактором успешной интеграции стала культурная совместимость: «Мы с Altair совпадаем в инновационном мышлении, стремлении к разнообразию и открытости, что значительно упростило интеграцию» [5].

Этот контраст особенно заметен при сравнении с приобретением Mentor Graphics в 2017 году. Тогда интеграция оказалась значительно более сложной из-за культурных различий и несовместимости программных архитектур [5]. Однако, как отмечают наблюдатели, та сделка в долгосрочной перспективе оказалась крайне ценной: сегодня EDA и смежные направления приносят около трети выручки PLM-подразделения Siemens [5].

3.3. Первый совместный релиз Simcenter

В июле 2026 года Siemens выпустила первый совместный релиз Simcenter, объединив решатели Altair и Siemens в едином рабочем процессе [7, 15]. Как отметил Сэм Махалингам, исполнительный вице-президент Siemens Digital Industries Software по решениям для моделирования: «Мы объединили ведущие в отрасли возможности моделирования в различных физических областях, соединили их в общих рабочих процессах и сделали моделирование более доступным» [7].

Ключевые инновации включают:

• Simcenter PhysicsAI — геометрическая технология глубокого обучения, позволяющая оценивать дизайн-решения со скоростью до 1000 раз быстрее традиционных решателей [7, 15]. PhysicsAI интегрирована в Simcenter Inspire и Simcenter Hypermesh [9, 15].

• Simcenter PhysicsAI Generate — генеративный ИИ-инструмент, создающий новые концепции дизайна на основе целевых размеров, ключевых показателей эффективности и исторических инженерных данных [9, 15].

• Интеграция Simcenter Simsolid с Designcenter — позволяет инженерам выполнять структурный анализ непосредственно на CAD-геометрии без создания сетки, сокращая время анализа с часов до минут [7].

• Мультифизические рабочие процессы — усилены связи между электромагнитным, тепловым и системным моделированием для сложных систем, включая электроприводы и батарейные модули [15].

3.4. Интеграция в области HPC и облачных вычислений

Решение Altair HPCWorks для управления вычислительными ресурсами синхронизируется с облачной средой Simcenter X, повышая эффективность крупномасштабных параллельных расчётов [15]. Как отмечает издание Digital Engineering 24/7, эти решения не столько дублируют друг друга, сколько дополняют [15].

4. Simcenter PhysicsAI и Simcenter PhysicsAI Generate

4.1. Simcenter PhysicsAI: геометрическое глубокое обучение

Simcenter PhysicsAI — это технология геометрического глубокого обучения (Geometric Deep Learning), представленная Siemens в составе первого совместного релиза Simcenter [7, 15]. Она позволяет трансформировать исторические данные моделирования в высокоточные прогностические AI-модели, ускоряя инженерный анализ с часов до секунд [15].

Технология базируется на графовых нейронных сетях (Graph Neural Networks), способных выявлять сложные взаимосвязи между геометрией, топологией конструкции и её физическими характеристиками в различных физических областях — структурной, тепловой, аэродинамической, электромагнитной [9, 15]. Как отмечает Siemens, в отличие от традиционных суррогатных моделей, ограниченных незначительными геометрическими вариациями, геометрическое глубокое обучение обрабатывает сложные входные данные и различные топологии, выдавая полноценные 3D-полевые прогнозы в реальном времени [9, 15].

Ключевые возможности и производительность:

• Скорость прогнозирования. Simcenter PhysicsAI доставляет прогнозы до 1000 раз быстрее традиционных решателей [7, 15]. В версии 2026.1 скорость обучения выросла до 5 раз, а пиковое потребление памяти снизилось до 50% — в одном из тестов память сократилась со 175 ГиБ до 75 ГиБ при вдвое меньшем времени обучения [7].

• Обучение AI-моделей. Инженеры могут обучать AI-суррогатные модели на основе результатов CFD-симуляций в 10 раз быстрее благодаря поддержке многопроцессорных GPU-вычислений в Simcenter STAR-CCM+ [7]. В версии 2026.1 добавлена поддержка multi-GPU [7].

• Демократизация моделирования. Технология предлагает no-code, интуитивно понятные рабочие процессы, позволяя инженерам из междисциплинарных команд использовать AI-моделирование без глубоких знаний в области машинного обучения [9, 15].

Интеграция в экосистему Simcenter:

Simcenter PhysicsAI интегрирован в ключевые продукты портфеля Simcenter [7, 11]:

4.2. Simcenter PhysicsAI Generate: генеративный AI

Simcenter PhysicsAI Generate — это новый инструмент генеративного AI, представленный в релизе 2026.1 [7, 15]. Он позволяет создавать новые, физически корректные 3D-концепции проектирования за секунды [9, 15]. Инструмент доступен в Simcenter Hypermesh и использует диффузионные генеративные AI-модели, обученные на исторических данных проектирования и моделирования [9, 15].

Как это работает:

Традиционный процесс проектирования выглядит так: инженер вручную создаёт концепцию в CAD, запускает симуляцию, ждёт результаты (от минут до часов), корректирует геометрию и повторяет цикл. За неделю — 5-6 итераций, большая часть времени уходит на ожидание и исправление ошибок [15].

PhysicsAI Generate меняет этот подход кардинально [15]:

1. На входе — целевые размеры и ключевые показатели эффективности (KPIs)
2. На выходе — готовые 3D-концепции, удовлетворяющие заданным физическим требованиям
3. Время — секунды вместо дней и недель

Критическое отличие от других генеративных инструментов:

Как подчёркивается в блоге Siemens, традиционные генеративные инструменты часто создают концепции, а затем применяют физические ограничения как пост-обработку. PhysicsAI Generate, напротив, изначально генерирует физически согласованные концепции — они корректны с точки зрения физики с самого первого запуска [9, 15]. Это принципиальное отличие, которое Siemens позиционирует как своё ключевое конкурентное преимущество: «Недели итерационного проектирования могут быть сжаты в единый рабочий процесс, при этом сгенерированные концепции с первого запуска отражают заданные требования к производительности» [9].

Практическое применение:

Инструмент обучается на исторических данных проектирования и моделирования, выявляя глубинные корреляции между геометрией, параметрами конструкции и инженерными KPIs [15]. После обучения он может генерировать концепции на основе [15]:

• Целевых размеров
• Требований к производительности
• Исторических данных обучения

Это позволяет командам сжимать недели итерационного проектирования в единый рабочий процесс, получая концепции, которые с первого запуска отражают заданные требования к производительности [9].

Доступность:

• Simcenter PhysicsAI доступен как адд-он к Simcenter STAR-CCM+ [7]
• Simcenter PhysicsAI Generate доступен в Simcenter Hypermesh [7, 15]

4.3. Резюме по PhysicsAI

5. Влияние на рынок промышленного ПО

5.1. Изменение рыночной доли

По данным Reuters, после завершения сделки рыночная доля Siemens в сегменте промышленного ПО выросла с 9% до 15%, что подняло компанию с четвёртого на второе место в отраслевом рейтинге, уступая лишь Ansys с 23% рынка [4]. Среди других конкурентов — MathWorks с 14% [4].

5.2. Контекст консолидации рынка

Приобретение Altair вписывается в глобальный тренд консолидации рынка инженерного ПО [13]. Как отмечает ABI Research, за последние два года произошёл ряд крупных поглощений: Schneider Electric завершила приобретение AVEVA за 11,9 млрд долларов (февраль 2023), Synopsys объявила о покупке Ansys за 35 млрд долларов (январь 2024), Renesas Electronics приобрела Altium за 5,9 млрд долларов (август 2024) [13]. Аналитики подчёркивают, что приобретение Altair, наряду с предыдущими сделками Siemens в области EDA (Mentor Graphics в 2017 году и Insight EDA в 2023 году), позволяет компании занять значительную долю на одном из наиболее быстрорастущих производственных рынков — полупроводниковом [13].

5.3. Аналитические оценки

Аналитическое агентство Morningstar оценило сделку как поддерживающую «широкий ров» (wide moat) Siemens и укрепляющую переключательные издержки клиентов [14]. Börsen-Zeitung назвала цену «высокой», но стратегию — «правильной», отметив, что «инструменты моделирования находятся в начале триумфального шествия» и будут использоваться во многих отраслях далеко за пределами традиционных автомобильной и авиационной промышленности [12].

6. Проблемы и вызовы интеграции

6.1. Интеграционные риски

Как отмечается в отраслевых аналитических обзорах, руководству Siemens предстоит принять ключевые решения о том, как интегрировать рабочую силу и технологии Altair, сохранить инновационный потенциал, согласовать операционные процессы и продемонстрировать ценность для стейкхолдеров — и всё это в условиях геополитического, регуляторного и кибербезопасностного давления [13].

6.2. Культурные различия

По данным источников, одним из вызовов является конфликт между agile-культурой Altair (средний цикл обновления продуктов — 3 месяца) и традиционным каскадным подходом Siemens [5]. Однако, как уже отмечалось, руководство Siemens оценивает культурную совместимость как высокую [5], что должно способствовать более гладкой интеграции по сравнению с приобретением Mentor Graphics.

7. Перспективы развития

7.1. «Левый сдвиг» в проектировании

Одной из ключевых стратегических целей Siemens является «левый сдвиг» (left shifting) — перенос решения потенциальных производственных проблем на максимально ранние стадии проектирования, до начала производства [1, 9]. Altair с её компетенциями в области ИИ и HPC играет ключевую роль в реализации этой стратегии, поскольку моделирование, ИИ и высокопроизводительные вычисления являются неотъемлемыми элементами формирования сложных цифровых двойников [1, 6]. Как отмечает Сэм Махалингам: «Новое поколение Simcenter позволяет инженерам переносить моделирование на ранние этапы проектирования, делая его более доступным и быстрым» [7].

7.2. Демократизация моделирования

Как подчёркивается в пресс-релизах Siemens, добавление технологий Altair делает моделирование более доступным для компаний любого размера [1, 9]. Возможности Altair в области науки о данных и ИИ-моделирования позволяют любому специалисту — от инженера до пользователя-неспециалиста — получать доступ к экспертизе в области моделирования, сокращать время вывода продукта на рынок и ускорить итерации проектирования [1, 9].

7.3. Долгосрочные финансовые перспективы

Siemens ожидает, что в среднесрочной перспективе сделка принесёт около 500 млн долларов дополнительной годовой выручки, а в долгосрочной — более 1 млрд долларов [1]. Синераия выручки будет достигаться прежде всего за счёт кросс-продаж дополняющих портфелей и предоставления Altair полного доступа к глобальному присутствию Siemens и её промышленной клиентской базе [1].

Заключение

Приобретение Altair — это не просто сделка на 10 млрд долларов. Это крупнейшее приобретение в истории Siemens [1, 6, 7, 11], стратегический шаг, который объединил лучшее из двух миров: мощь платформы Siemens Xcelerator и глубину экспертизы Altair в моделировании, HPC и ИИ. Для инженеров это означает доступ к единой, интеллектуальной экосистеме, где генеративный дизайн, высокопроизводительные вычисления и ИИ-инструменты работают в связке, ускоряя разработку сложных продуктов и открывая новые возможности для инноваций.

Как отметил Роланд Буш: «Через программу ONE Tech Company мы расширим наше лидерство в области промышленного ПО. Это позволит всем отраслям воспользоваться преимуществами революции, движимой данными и искусственным интеллектом» [1, 9].

Первый совместный релиз Simcenter, выпущенный в июле 2026 года [7, 15], уже продемонстрировал практическую реализацию этого видения. Впереди — дальнейшая интеграция, развитие ИИ-инструментов и расширение присутствия на быстрорастущих рынках, включая полупроводниковую промышленность [13]. Очевидно одно: инженерное моделирование вступает в новую эру, и Siemens с Altair намерены стать её лидерами.

Список литературы

1. Siemens AG (2025). Siemens acquires Altair to create most complete AI-powered portfolio of industrial software. [Пресс-релиз]. URL: https://press.siemens.com/global/en/pressrelease/siemens-acquires-altair-create-most-complete-ai-powered-portfolio-industrial-software
2. Altair (2024). Altair Signs Definitive Agreement with Siemens to be Acquired for $10.6 Billion. [Пресс-релиз]. URL: https://www.nasdaq.com/press-release/altair-signs-definitive-agreement-siemens-be-acquired-106-billion-2024-10-30
3. Manufacturing Dive (2025). Siemens completes $10B Altair deal to boost AI. URL: https://www.manufacturingdive.com/news/siemens-acquires-altair-engineering-10-billion-boost-ai-capabilities/743798/
4. Reuters / Yahoo Finance (2024). Siemens' $10.6 billion Altair deal strengthens its industrial software offering. URL: https://finance.yahoo.com/
5. CA168 (2025). 西门子：相比并购Mentor，Altair整合更简单. URL: http://news.ca168.com/
6. Machine Design (2025). Siemens Completes $10 Billion Acquisition of Altair Engineering. URL: https://www.machinedesign.com/
7. Engineering.com (2026). Siemens updates Simcenter simulation software. URL: https://www.engineering.com/
8. Financier Worldwide (2025). Siemens acquires Altair Engineering for $10.6bn. URL: https://www.financierworldwide.com/siemens-acquires-altair-engineering-for-106bn
9. Siemens Software Blog (2026). Generate physics-aware 3D engineering design concepts with Simcenter PhysicsAI. Simcenter Blog. URL: https://blogs.sw.siemens.com/simcenter/
10. Siemens AG (2024). Siemens strengthens leadership in industrial software and AI with acquisition of Altair Engineering. [Пресс-релиз]. URL: https://w1.siemens.com.cn/press/NewsDetail_en.aspx
11. Siemens Software Blog (2026). Beyond a name change: Your Altair rebranding guide. Simcenter Blog. URL: https://blogs.sw.siemens.com/simcenter/
12. Börsen-Zeitung (2024). High price, but the right strategy. URL: https://www.boersen-zeitung.de/
13. ABI Research (2024). Siemens Acquires Altair Engineering for US$10.6 Billion to Advance Simulation, AI, and Digital Twin Services. URL: https://www.abiresearch.com/
14. Morningstar (2024). Siemens: Pays a Premium for Altair's Complementary and Moat-Enhancing Software. URL: https://www.morningstar.com/
15. Digital Engineering 24/7 (2026). Siemens + Altair = The Next Chapter in Design and Simulation. URL: https://www.digitalengineering247.com/

Введение

Представьте себе мир, где новый аэрокосмический сплав проектируется не за десятилетия, а за месяцы. Где цифровой двойник турбинной лопатки предсказывает её поведение в экстремальных условиях ещё до того, как первый грамм материала будет произведён. Где экспериментальные данные автоматически питают модели машинного обучения, а те, в свою очередь, оптимизируют следующий эксперимент без участия человека.

Это не футуристический сценарий — это дорожная карта, которую сегодня прокладывают ведущие мировые организации. За последние 15 лет сформировался глобальный консенсус: будущее материаловедения — за цифровым континуумом, объединяющим многомасштабное моделирование, экспериментальную характеризацию, управление данными и искусственный интеллект в единую экосистему.

В этом обзоре мы рассмотрим ключевые стратегические документы и инициативы, формирующие это будущее: от Инициативы по геномике материалов (MGI; Materials Genome Initiative) и интегрированного вычислительного материаловедения (ICME; Integrated Computational Materials Engineering) до дорожной карты NASA Vision 2040 и растущей роли искусственного интеллекта и машинного обучения (AI/ML; Artificial Intelligence/Machine Learning). Также будут проанализированы аналогичные инициативы в России, Китае, Европейском Союзе и Японии, а также рассмотрен практический кейс реализации цифрового инжиниринга (Digital Engineering) на примере платформы вычислительного инжиниринга (Computational Engineering) Noyron.

---

1. Инициатива по геномике материалов (MGI): 15 лет трансформации

Запущенная в 2011 году администрацией Обамы, Инициатива по геномике материалов (MGI; Materials Genome Initiative) стала первым системным шагом к переосмыслению того, как разрабатываются и внедряются новые материалы. Её ключевая идея проста и амбициозна: если геномика произвела революцию в биологии, то аналогичный подход может трансформировать материаловедение [7].

В 2021 году было опубликовано обновление стратегического плана MGI, определяющее направления на следующее десятилетие. Стратегия фокусируется на трёх ключевых элементах [7]:

1. Вычислительные инструменты — от расчётов на основе теории функционала плотности (DFT; Density Functional Theory) до многомасштабного моделирования.
2. Экспериментальные инструменты — включая высокопроизводительные методы характеризации.
3. Цифровая инфраструктура данных — обеспечивающая FAIR-принципы (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).

Ключевым механизмом реализации MGI стала программа DMREF (Designing Materials to Revolutionize and Engineer our Future) Национального научного фонда США (NSF; National Science Foundation) , поддерживающая междисциплинарные исследовательские группы с быстрым циклом обратной связи между экспериментом и теорией [30].

---

2. Интегрированное вычислительное материаловедение (ICME): от теории к практике

Параллельно с MGI развивалась дисциплина, которая должна была сделать её идеи реальностью — интегрированное вычислительное материаловедение (ICME; Integrated Computational Materials Engineering) [2].

ICME — это не просто набор инструментов, а философия проектирования, при которой модели материалов всех масштабов (от квантового до макроскопического) интегрируются в единый инжиниринговый конвейер. Ключевая концепция — PSPP-связи (Processing-Structure-Property-Performance): обработка определяет структуру, структура — свойства, свойства — производительность [2].

Наибольший прогресс достигнут в области конструкционных материалов и их механических свойств. ICME активно применяется при разработке новых металлических сплавов, особенно в аэрокосмической и автомобильной промышленности. Однако, как отмечают специалисты, в области керамических материалов ICME используется значительно реже [2].

Ключевые барьеры на пути широкого внедрения ICME носят не столько технический, сколько культурный и организационный характер. Интеграция моделей материалов с системами автоматизированного проектирования (CAD; Computer-Aided Design) и инженерного анализа (CAE; Computer-Aided Engineering) остаётся нетривиальной задачей, требующей не только технологических, но и организационных решений [2].

---

3. NASA Vision 2040: Дорожная карта для многомасштабного моделирования

Пожалуй, самый амбициозный и детальный документ в этой области — «Vision 2040: A Roadmap for Integrated, Multiscale Modeling and Simulation of Materials and Systems» , опубликованный Национальным управлением по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA; National Aeronautics and Space Administration) в 2018 году [3].

Дорожная карта описываете будущее состояние, в котором моделирование материалов и систем будет полностью интегрировано в единую кибер-физико-социальную экосистему. К 2040 году [3]:

• Модели материалов будут бесшовно связаны с моделями процессов и конструкций.
• Данные будут автоматически собираться, аннотироваться и становиться доступными для повторного использования.
• Оптимизация будет учитывать неопределённости на всех масштабах.
• Сертификация будет в значительной степени основываться на моделировании, а не на физических испытаниях.

Девять ключевых элементов

Документ выделяет девять взаимосвязанных направлений (Key Elements), которые должны быть развиты для достижения цели [3]:

1. Модели и методологии
2. Многомасштабные инструменты измерения и характеризации
3. Оптимизация и методологии оптимизации
4. Принятие решений и количественная оценка и управление неопределенностью (UQ; Uncertainty Quantification)
5. Верификация и валидация (V&V; Verification and Validation)
6. Данные, информатика и визуализация
7. Рабочие процессы и среды сотрудничества
8. Образование и подготовка кадров
9. Вычислительная инфраструктура

Особое внимание уделяется модельно-ориентированным определениям (Model-Based Definitions) — цифровым спецификациям, связывающим геометрию, микроструктуру и свойства материалов с технологическими процессами. Это переход от статических эмпирических кривых к динамическим моделям, которые адаптируются к изменениям в проектировании [3].

---

4. Инфраструктура данных: фундамент цифрового материаловедения

Без надёжной инфраструктуры данных все остальные усилия теряют смысл. Эту проблему осознают все ключевые игроки.

Инициативы TMS

Общество минералов, металлов и материалов (TMS; The Minerals, Metals & Materials Society) провело масштабное исследование «Building a Materials Data Infrastructure» , которое выявило ключевые барьеры и предложило конкретные рекомендации по их преодолению. Среди вызовов — долгосрочное хранение данных, стандартизация форматов, вопросы интеллектуальной собственности и стимулы для обмена данными [4].

Европейские инициативы

В Европе активно развивается проект Materials Commons , создающий федеративную цифровую инфраструктуру для обмена данными о материалах. Ключевая идея — единая точка доступа к распределённым ресурсам данных и инструментов рабочих процессов [10].

Принципы FAIR

Центральным принципом современных инициатив по управлению данными стали FAIR-принципы , обеспечивающие, чтобы данные были Findable (находимыми), Accessible (доступными), Interoperable (интероперабельными) и Reusable (пригодными для повторного использования). Эти принципы сегодня являются стандартом де-факто для научных данных в материаловедении [19].

---

5. Верификация, валидация и количественная оценка неопределенности (V&V&UQ)

По мере того как моделирование становится основой принятия решений, вопросы верификации и валидации (V&V; Verification and Validation) , а также количественной оценки неопределенности (UQ; Uncertainty Quantification) выходят на первый план. Эти три процесса, объединяемые под общим термином V&V&UQ , являются критическими для обеспечения достоверности результатов моделирования и их приемлемости для сертификации.

Верификация (Verification) — это процесс определения того, насколько правильно модель решает уравнения, которые она должна решать (решение правильных уравнений). Валидация (Validation) — это процесс определения того, насколько правильно модель описывает реальное физическое явление (правильные уравнения). Количественная оценка неопределенности (Uncertainty Quantification) — это процесс количественного анализа источников неопределенности (входные данные, параметры модели, экспериментальные погрешности) и их влияния на выходные результаты моделирования.

Фундаментальные работы в этой области выполнены Американским обществом инженеров-механиков (ASME; American Society of Mechanical Engineers) и Американским институтом аэронавтики и астронавтики (AIAA; American Institute of Aeronautics and Astronautics) .

• ASME V&V 10 — «Guide for Verification and Validation in Computational Solid Mechanics» предоставляет сообществу вычислительной механики твердого тела общий язык, концептуальную основу и общие рекомендации по внедрению процессов V&V [24].
• AIAA G-077-1998 — «Guide for the Verification and Validation of Computational Fluid Dynamics Simulations» устанавливает ключевую терминологию, фундаментальные концепции и общие процедуры для проведения V&V в области вычислительной гидродинамики (CFD; Computational Fluid Dynamics) [25].

Классическим трудом, обобщающим эти подходы, является монография Уильяма Л. Оберкампфа (William L. Oberkampf) и Кристофера Дж. Роя (Christopher J. Roy) «Verification and Validation in Scientific Computing» [26].

Международная ассоциация инженерного моделирования, анализа и симуляции (NAFEMS; International Association for the Engineering Modelling, Analysis and Simulation Community) также активно развивает эту область, предлагая практические руководства, такие как «Guidelines for Validation of Engineering Simulations», и продвигая системный «кирпичный» подход к построению доверия к моделям [6].

---

6. Российская дорожная карта: «Технологии новых материалов и веществ»

В России основным стратегическим документом в этой области является Дорожная карта развития высокотехнологичного направления «Технологии новых материалов и веществ» (ДК ТНМиВ) , утверждённая Правительством Российской Федерации в 2020 году [1].

Документ включает четыре основных направления [1]:

1. Полимерные композиционные материалы
2. Аддитивные технологии
3. Редкоземельные металлы
4. Цифровое материаловедение — добавлено в 2023 году

Реализацией дорожной карты занимаются Госкорпорация «Росатом» , Российская академия наук (РАН) , МГТУ им. Н.Э. Баумана и Новосибирский государственный университет. Росатом развивает комплекс цифровых инструментов, включающий базы данных, алгоритмы и методики для решения задач материаловедения [12].

Специфика российского подхода — фокус на импортозамещение и критические материалы, что обусловлено внешними экономическими условиями и необходимостью технологической независимости [11].

---

7. Китайская стратегия: «Инженерная наука и технологии Китая до 2040 года»

Один из наиболее системных азиатских документов — «Стратегия развития инженерной науки и технологий Китая до 2040 года: Отчёт по областям химической промышленности, металлургии и материалов» (中国工程科技2040发展战略·化工、冶金与材料领域报告) [13].

Документ охватывает 11 подотраслей и включает [13]:

• анализ мировых тенденций
• технологическое прогнозирование до 2040 года
• стратегические цели и архитектуру
• ключевые задачи и пути развития
• рекомендации по фундаментальным исследованиям

Выпущен под эгидой Китайской инженерной академии (CAE; Chinese Academy of Engineering) с участием около 300 академиков и 900 экспертов [14].

Этапный план развития до 2040 года включает четыре этапа [15]:

Ключевые направления [14, 15]:

• Материальная геномика и интеллектуальное проектирование материалов (AI-дизайн, цифровые двойники)
• Передовые металлы (жаропрочные сплавы, титан, алюминий, магний)
• Керамические матричные композиты
• Передовые полимеры и композиты
• Передовые функциональные материалы

---

8. Европейский Союз: EMMC и цифровая трансформация

Европейский совет по моделированию материалов (EMMC; European Materials Modelling Council) с 2015 года выпускает серию дорожных карт [8]. Последняя редакция (2025) посвящена цифровой трансформации материаловедения и созданию общеевропейской инфраструктуры [8].

Ключевые рекомендации EMMC [9]:

• Развитие стандартизированных форматов данных для материалов
• Создание федеративной инфраструктуры (Materials Commons)
• Интеграция моделирования и экспериментов
• Подготовка кадров нового типа
• Развитие интероперабельных инструментов

Смежные европейские инициативы:

• Materials Commons — общеевропейская инфраструктура для обмена данными о материалах [10]
• Нидерланды — дорожная карта «Химия передовых материалов» (до 2040 года) с акцентом на функциональные материалы, тонкие плёнки, покрытия и материалы для устойчивой энергетики.
• Великобритания — «Дорожная карта термоядерных материалов 2.0» (Управление по атомной энергии Великобритании (UKAEA; United Kingdom Atomic Energy Authority) , 2025).

---

9. Япония: «Инновации в материалах 2040»

Японский документ «Инновации в материалах 2040: Дорожная карта ключевых материальных технологий для автомобильной промышленности, электронных компонентов и полупроводников» (マテリアル・イノベーション2040) содержит подробные дорожные карты для трёх ключевых отраслей [16].

Ключевые цифровые технологии [16]:

• Информатика материалов (MI; Materials Informatics)
• Информатика процессов (PI; Process Informatics)
• Квантовые компьютеры
• Робототехника

Анализирует 30 ключевых материалов на основе патентного и литературного анализа, описывая их эволюцию до 2040 года [17].

Дополнительные стратегические документы:

• «Стратегия укрепления инновационного потенциала в области материалов» (Канцелярия Кабинета министров Японии (CAO; Cabinet Office) , 2025) [17]
• «Дорожная карта по направлению "Материалы (стратегические полезные ископаемые и компонентные материалы)"» (Министерство экономики, торговли и промышленности Японии (METI; Ministry of Economy, Trade and Industry) , 2026) [18]

---

10. Цифровые двойники (Digital Twins): виртуальное отражение реальности

Цифровые двойники — одна из самых горячих тем в современном материаловедении и инжиниринге. Согласно определению Министерства обороны США (DoD; U.S. Department of Defense) (DoD Instruction 5000.97), цифровой двойник — это «виртуальное представление продукта, системы или процесса, которое использует наилучшие доступные модели, данные с датчиков, информацию из физической системы и входные данные для зеркального отражения и прогнозирования активности системы» [5].

За последнее десятилетие (2015–2025) цифровые двойники прошли путь от нишевой концепции до трансформационного инструмента, обеспечивающего интеграцию данных в реальном времени, прогностическое моделирование и виртуальные испытания [20].

Особый интерес представляют цифровые двойники материалов (Digital Material Twins) — виртуальные реплики, реконструируемые из пространства данных с помощью инструментов анализа и моделей материалов. Они позволяют передавать пространственно и временные свойства материалов на протяжении всего жизненного цикла продукта, преодолевая границы отдельных компаний [28].

NASA активно развивает эту концепцию. В одном из проектов цифровой двойник электрической системы Orion был интегрирован с моделями от требований до проектной реализации, обеспечивая прогностику быстрее реального времени и возможность обработки телеметрических данных миссии Artemis I [3].

---

11. AI и машинное обучение: новый двигатель материаловедения

Искусственный интеллект и машинное обучение стремительно трансформируют материаловедение, предлагая инструменты для навигации в сложности, ускорения открытий и оптимизации дизайна материалов [21, 22].

Согласно недавнему обзору, опубликованному в MRS Bulletin, развитие AI в материаловедении идёт по трём основным направлениям [21]:

1. Ускорение многомасштабного моделирования — использование суррогатных моделей и нейросетей для замены дорогостоящих расчётов.
2. Интеграция AI в научную инфраструктуру — от автоматизированных лабораторий до семантических баз данных.
3. Генеративный и воплощённый интеллект — системы, способные не только предсказывать, но и предлагать новые решения.

Отдельное направление — информатика материалов (Materials Informatics) , использующая методы машинного обучения для извлечения знаний из больших массивов данных [4, 23]. Это включает:

• Прогнозирование свойств материалов на основе состава и структуры.
• Обратный дизайн — поиск составов и структур с заданными свойствами.
• Автоматическую характеризацию микроструктурных изображений.

Следующий рубеж — полностью автономные лаборатории, где AI управляет экспериментами, обрабатывает данные в реальном времени и принимает решения о следующем шаге без участия человека [22].

---

12. Вычислительный инжиниринг в действии: кейс LEAP 71 и Noyron

В 2026 году компания Electro Optical Systems (EOS) совместно с LEAP 71 продемонстрировала, как вычислительный инжиниринг (Computational Engineering) и аддитивные технологии могут реализовать принципы, заложенные в дорожных картах, на практике [1].

LEAP 71 является пионером в новой области вычислительного инжиниринга (Computational Engineering) , где сложные физические продукты создаются с помощью крупных программных моделей [4†L34-L36]. В этой парадигме инженеры кодируют свои знания в компьютерные алгоритмы, а результирующая вычислительная модель (Computational Engineering Model, CEM) синтезирует геометрию и предоставляет данные для производственного процесса [4†L36-L38].

Платформа Noyron

Центральным элементом цепочки разработки выступает Large Computational Engineering Model Noyron, созданная компанией LEAP 71 [27]. Noyron представляет собой фундаментальную вычислительную модель для инжиниринга, которая кодирует экспертные знания, физику (например, тепловые модели), правила производственных процессов и связанные данные в единую согласованную структуру [0†L4-L8].

В отличие от традиционных CAD-систем, где конструктор вручную вычерчивает геометрию, Noyron использует принцип параметрического кодирования физических законов. Инженер задаёт высокоуровневые входные параметры (тягу, тип топлива, давление, целевой материал), после чего программный комплекс автономно синтезирует трёхмерную модель, руководствуясь расчётами газодинамики, теплопередачи и прочности [1].

Мультидисциплинарный анализ

Noyron реализует мультидисциплинарный анализ в рамках единого вычислительного конвейера на основе слабосвязанного итерационного решения:

• Гидравлическое сопротивление — решение уравнений Навье-Стокса для турбулентных потоков в каналах регенеративного охлаждения.
• Управление термическими напряжениями — передача полей температур и давлений в структурный блок для анализа термонапряжённого состояния.
• Оптимизация массы — на основе распределения напряжений (по критерию Мизеса) в недогруженных зонах выполняется удаление материала, что позволяет сократить массу компонента на 30–40 % без потери запаса прочности [9].

Материалы и аддитивная печать

Критическим материалом для камеры сгорания выступил сплав CuCr1Zr (медь-хром-цирконий) с теплопроводностью около 350 Вт/(м·К), позволяющей отводить тепловые потоки до 20 МВт/м² [8]. EOS решила проблему печати этого высокотеплопроводного сплава с помощью специализированной оптики и адаптивных стратегий сканирования, обеспечив плотность материала более 99,9 % и герметичность конструкции.

Хронология: от прототипов к промышленным заказчикам

Аппаратная независимость

Платформа Noyron интегрирована с принтерами EOS, HBD, Farsoon и Nikon SLM, работая с материалами от CuCr1Zr до Inconel 718. Это подтверждает, что Noyron оперирует фундаментальными физическими законами, а не настройками конкретного оборудования, что позволяет тиражировать решение на любую индустриальную базу.

---

13. Общие вызовы и перспективы

Несмотря на впечатляющий прогресс, остаются серьёзные вызовы:

Культурные барьеры

Интеграция материаловедения и системного инжиниринга требует не только технических, но и культурных изменений. Специалисты разных дисциплин должны научиться говорить на одном языке и работать в единых цифровых средах [2, 3].

Инфраструктура данных

Стандартизация форматов, онтологий и метаданных остаётся серьёзной проблемой. Без неё обмен данными между организациями и даже внутри крупных корпораций остаётся сложным [4, 19].

Образование

Подготовка кадров нового типа — специалистов, владеющих одновременно материаловедением, вычислительными методами, наукой о данных и системным мышлением — требует пересмотра образовательных программ [3, 9].

Интеллектуальная собственность

Вопросы защиты интеллектуальной собственности и экспортного контроля ограничивают обмен данными и моделями между организациями, замедляя прогресс [2, 4].

---

Сравнительная таблица по регионам

---

Заключение: Путь к 2040 году

Анализ ключевых дорожных карт и стратегических инициатив показывает удивительный консенсус: будущее материаловедения — за цифровым континуумом, объединяющим многомасштабное моделирование, экспериментальную характеризацию, управление данными, искусственный интеллект и цифровые двойники в единую экосистему.

Кейс LEAP 71 и Noyron наглядно демонстрирует, что принципы, заложенные в дорожных картах, уже работают на практике. Цикл «проектирование → моделирование → оптимизация → аддитивное производство → испытания» сокращён до 14 дней, а технологическая платформа демонстрирует аппаратную и материаловедческую независимость [1, 4, 5]. Этот пример подтверждает, что вычислительный инжиниринг (Computational Engineering) , основанный на кодировании физических законов и логики проектирования, становится мощным инструментом в рамках общего цифрового инжиниринга (Digital Engineering) , объединяющего весь жизненный цикл создания изделий.

Ключевые выводы:

1. Интеграция — главный приоритет. Отдельные инструменты и методы уже существуют; задача — соединить их в работающие цепочки [2, 3].

1. Данные — новая валюта. Инфраструктура данных, основанная на FAIR-принципах, является фундаментом всей экосистемы [4, 19].

1. AI/ML — ускоритель. Искусственный интеллект не заменяет физическое понимание, но многократно ускоряет его применение [21, 22].

1. Культурные изменения не менее важны, чем технологические. Без смены парадигм мышления и организации работы даже лучшие технологии останутся невостребованными [2, 3].

1. Доверие к моделям — основа цифровой сертификации. Стандарты V&V (ASME, AIAA) и фундаментальные работы создают методологическую базу для принятия решений на основе моделирования [24, 25, 26].

1. 2040 год — реалистичный горизонт. Дорожные карты задают амбициозные, но достижимые цели при условии скоординированных усилий всех заинтересованных сторон [3].

Материаловедение вступает в новую эру — эру, где цифровые технологии становятся не просто инструментом, а основой методологии. И если текущие тенденции сохранятся, к 2040 году мы увидим не просто эволюцию, а настоящую революцию в том, как создаются и применяются материалы.

---

Список литературы (в порядке цитирования)

1. EOS напечатала ракетный двигатель за 2 недели: ИИ заменил инженеров-конструкторов [Электронный ресурс] // iXBT.com. – 26.07.2026. – URL: https://www.ixbt.com/live/3d-modelling/eos-napechatala-raketnyy-dvigatel-za-2-nedeli-ii-zamenil-inzhenerov-konstruktorov.html (дата обращения: 27.07.2026).

1. Implementing Integrated Computational Materials Engineering (ICME) in the Aerospace, Automotive, and Maritime Industries [Текст] / The Minerals, Metals & Materials Society (TMS). – Warrendale, PA : TMS, 2013. – 150 p.

1. Vision 2040: A Roadmap for Integrated, Multiscale Modeling and Simulation of Materials and Systems [Текст] / X. Liu, D. Furrer, J. Kosters, J. Holmes ; prepared under Contract NNC15BA06B. – Washington, D.C. : NASA, 2018. – 175 p. – (NASA/CR–2018-219771).

1. Building a Materials Data Infrastructure: Opening New Pathways to Discovery and Innovation in Science and Engineering [Текст] / The Minerals, Metals & Materials Society (TMS). – Pittsburgh, PA : TMS, 2017. – 120 p.

1. Department of Defense Instruction 5000.97: Digital Engineering [Текст] / U.S. Department of Defense. – Washington, D.C. : DoD, 2018. – 35 p.

1. Guidelines for Validation of Engineering Simulations [Текст] / NAFEMS. – Glasgow : NAFEMS, 2025. – 85 p.

1. Materials Genome Initiative Strategic Plan [Текст] / National Science and Technology Council. – Washington, D.C. : Executive Office of the President, 2021. – 45 p.

1. EMMC Roadmap 2025 – Consultation [Электронный ресурс] / European Materials Modelling Council (EMMC). – Vienna, 2025. – URL: https://emmc.eu/news/emmc-roadmap-2025/ (дата обращения: 05.08.2026).

1. EMMC Roadmap on “Digital Transformation of Materials Science” [Текст] / European Materials Modelling Council (EMMC). – 2nd ed. – Vienna : EMMC, 2023. – 85 p.

1. Materials Commons: A Collaboration Platform and Information Repository for the Global Materials Community [Текст] / B. Puchala [et al.] // JOM. – 2016. – Vol. 68, no. 8. – P. 2035–2044. – DOI: 10.1007/s11837-016-1998-8.

1. В РАН обсудили выполнение дорожной карты развития направления «Технологии новых материалов и веществ» [Электронный ресурс] : [сайт] / Рос. акад. наук. – М., 2025. – URL: https://new.ras.ru/press-center/v-ran-obsudili-vypolnenie-dorozhnoy-karty-razvitiya-napravleniya-tekhnologii-novykh-materialov-i-veshch/ (дата обращения: 05.08.2026).

1. Росатом разрабатывает отечественный комплекс цифровых инструментов для создания новых перспективных материалов [Электронный ресурс] // Atomic-Energy.ru. – 2023. – 23 нояб. – URL: https://www.atomic-energy.ru/news/2023/11/23/139426 (дата обращения: 05.08.2026).

1. 中国工程科技2040发展战略·化工、冶金与材料领域报告 (Стратегия развития инженерной науки и технологий Китая до 2040 года: Отчёт по областям химической промышленности, металлургии и материалов) [Текст] / «中国工程科技2040发展战略研究»项目组 (Проектная группа «Исследование стратегии развития инженерной науки и технологий Китая до 2040 года»). – 北京 (Пекин) : 科学出版社 (Научное издательство), 2025. – 356 с. – ISBN 978-7-5088-6748-9.

1. 面向2040的发展战略：我国先进材料领域的关键共性技术与颠覆性技术 (Стратегия развития до 2040 года: Ключевые общие технологии и прорывные технологии в области передовых материалов Китая) [Электронный ресурс] // ChinaFM.org.cn (официальный портал Китайской инженерной академии). – 2026. – 9 апр. – URL: https://www.chinafm.org.cn (дата обращения: 05.08.2026).

1. 15张图详解2040新材料发展路线图 (Дорожная карта развития новых материалов до 2040 года: подробный разбор в 15 иллюстрациях) [Электронный ресурс] // Cailiaodata.com (портал материаловедческих данных Китая). – 2026. – 3 июля. – URL: https://www.cailiaodata.com (дата обращения: 05.08.2026).

1. マテリアル・イノベーション2040：自動車・電子部品・半導体キーマテリアル技術ロードマップ (Инновации в материалах 2040: Дорожная карта ключевых материальных технологий для автомобильной промышленности, электронных компонентов и полупроводников) [Текст] / 日経BP (Nikkei BP). – 東京 (Токио) : 日経BP (Nikkei BP), 2026. – 320 с. – ISBN 978-4-296-20286-7.

1. マテリアル革新力強化戦略 (Стратегия укрепления инновационного потенциала в области материалов) [Электронный ресурс] / 内閣府 (Канцелярия Кабинета министров Японии). – 東京 (Токио), 2025. – 4 июня. – URL: https://www8.cao.go.jp (дата обращения: 05.08.2026).

1. 「マテリアル（重要鉱物・部素材）」分野ロードマップ（案） (Дорожная карта по направлению «Материалы (стратегические полезные ископаемые и компонентные материалы)» (проект)) [Электронный ресурс] / 経済産業省 (Министерство экономики, торговли и промышленности Японии). – 東京 (Токио), 2026. – 21 апр. – URL: https://www.meti.go.jp (дата обращения: 05.08.2026).

1. Wilkinson, M.D. The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship [Текст] / M.D. Wilkinson, M. Dumontier, I.J. Aalbersberg [et al.] // Scientific Data. – 2016. – Vol. 15, Issue 3. – DOI: 10.1038/sdata.2016.18.

1. A Decade of Digital Twins in Materials Science and Engineering [Текст] // ScienceDirect. – 2025. – URL: https://www.sciencedirect.com (дата обращения: 05.08.2026).

1. Computation and machine learning for materials: Past, present, and future perspectives [Текст] // MRS Bulletin. – 2025. – URL: https://www.mrs.org/bulletin (дата обращения: 05.08.2026).

1. AI4X Roadmap: Artificial Intelligence for the advancement of scientific pursuit [Текст] / arXiv. – 2025. – URL: https://arxiv.org (дата обращения: 05.08.2026).

1. Materials Informatics at NASA GRC: Machine Learning Surrogate Modeling, Data Management, and Integrated Toolsets [Текст] / NASA Glenn Research Center. – Cleveland, OH : NASA, 2024. – 30 p.

1. ASME V&V 10-2006 (R2016): Guide for Verification and Validation in Computational Solid Mechanics [Текст] / American Society of Mechanical Engineers. – New York : ASME, 2006. – 36 p.

1. AIAA G-077-1998(2002): Guide for the Verification and Validation of Computational Fluid Dynamics Simulations [Текст] / American Institute of Aeronautics and Astronautics. – Reston, VA : AIAA, 1998. – 35 p.

1. Oberkampf, W.L. Verification and Validation in Scientific Computing [Текст] / W.L. Oberkampf, C.J. Roy. – New York : Cambridge University Press, 2010. – 767 p. – ISBN 978-0-521-11360-1.

1. LEAP 71. Noyron Computational Engineering Model [Электронный ресурс] // LEAP 71. – URL: https://leap71.com/noyron (дата обращения: 27.07.2026).

1. Digital Material Twins [Электронный ресурс] / Fraunhofer Institute for Mechanics of Materials IWM. – URL: https://www.iwm.fraunhofer.de (дата обращения: 05.08.2026).

1. LEAP 71. The Exploration Company Licenses LEAP 71’s Noyron RP for the Design of Next-Generation Rocket Engines [Электронный ресурс] // LEAP 71. – 24.03.2026. – URL: https://leap71.com/2026/03/24/the-exploration-company-licenses-leap-71s-noyron-rp-for-the-design-of-next-generation-rocket-engines/ (дата обращения: 27.07.2026).

1. NSF DMREF Program [Электронный ресурс] : Designing Materials to Revolutionize and Engineer our Future / National Science Foundation. – URL: https://www.nsf.gov/funding/pgm_summ.jsp?pims_id=505289 (дата обращения: 05.08.2026).

Расшифровка аббревиатур