Эволюция Автоматизированных Систем Научных Исследований (АСНИ): От Классической АСУТП-Архитектуры к Цифровым Исследовательским Платформам (Data Science-driven Platforms)

В 2024 году, согласно отчету AI Index Report, искусственный интеллект автоматизировал до 57% задач по генерации идей в науке о материалах и почти втрое увеличил производительность диагностических систем в медицине по сравнению с 2019 годом. Эти ошеломляющие цифры — не просто статистика, а наглядное свидетельство тектонических сдвигов, происходящих в самой основе научного процесса. Автоматизированные системы научных исследований (АСНИ), некогда вершина инженерной мысли, сегодня переживают глубокую трансформацию, переходя от локальных, иерархических комплексов к распределенным, интеллектуальным цифровым платформам. Этот переход обусловлен экспоненциальным ростом объемов данных, появлением прорывных технологий Big Data, искусственного интеллекта и облачных вычислений. Осознание этих изменений критически важно для понимания того, как современные научные исследования ускоряют открытия и расширяют границы возможного.

Актуальность Проблемы и Структура Работы

Концепция Автоматизированных Систем Научных Исследований (АСНИ), заложенная в советских ГОСТах прошлого века, представляла собой революционный шаг к оптимизации научного эксперимента. Однако мир изменился: объемы данных, генерируемых в современных лабораториях, ускорителях частиц и телескопах, исчисляются терабайтами в секунду, а методы анализа требуют не просто автоматизации рутинных операций, но и интеллектуальной обработки, способной выявлять скрытые закономерности. Классические архитектуры АСНИ, построенные по принципам АСУ ТП 70-80-х годов, оказались не готовы к таким вызовам, что неизбежно вело к «бутылочным горлышкам» в обработке информации и замедляло прогресс.

Данная работа ставит своей целью деконструировать устаревшую концепцию АСНИ, обновить ее до уровня современных информационных технологий и разработать структурированный план для создания академической работы, которая свяжет классическую концепцию с парадигмами Big Data, искусственного интеллекта (ИИ) и облачных вычислений. Мы исследуем, как традиционные, зачастую проприетарные, интерфейсы уступили место открытым, унифицированным протоколам, и как некогда централизованные вычислительные комплексы трансформировались в распределенные экосистемы данных. В процессе анализа мы перебросим мост между фундаментальными определениями ГОСТ и передовыми архитектурными решениями, лежащими в основе современных цифровых исследовательских платформ, уделяя особое внимание вопросам Data Governance и кибербезопасности, включая вызовы квантовой эры.

Классическая Парадигма АСНИ: Истоки и Ограничения

Для того чтобы понять масштабы трансформации, необходимо обратиться к истокам. Что же такое АСНИ в ее классическом понимании? Согласно Межгосударственному стандарту ГОСТ 34.003-90, Автоматизированная система (АС) определяется как «система, состоящая из персонала и комплекса средств автоматизации его деятельности, реализующая информационную технологию выполнения установленных функций». В этом же ГОСТе Автоматизированная система научных исследований (АСНИ) выделяется как один из видов АС, классифицируемый по виду деятельности — «исследования», наряду с автоматизированными системами управления (АСУ) и системами автоматизированного проектирования (САПР). Таким образом, классическая АСНИ изначально позиционировалась как комплекс средств и людей, объединенных для повышения эффективности научного процесса через автоматизацию сбора, обработки и представления данных. Это обеспечивало единообразие и предсказуемость, что было критически важно в доцифровую эпоху.

Традиционная Трехуровневая Архитектура

Исторически, типовая архитектура АСНИ развивалась по образцу систем автоматизации технологических процессов (АСУ ТП) и традиционно представляла собой строгую иерархическую, трехуровневую структуру. Эта модель была логична и эффективна для своего времени, обеспечивая четкое разделение функций и управляемость:

1. Нулевой (Полевой) Уровень: Самый нижний уровень, непосредственно взаимодействующий с физическим миром. Здесь находятся датчики, измеряющие параметры (температуру, давление, влажность, электрические сигналы) и исполнительные устройства (актуаторы), которые воздействуют на объект исследования (например, регулируют нагрев, перемещают образец).
2. Второй (Управляющий) Уровень: Промежуточный уровень, служащий связующим звеном между полевым уровнем и верхним уровнем. Он включает в себя контроллеры, программируемые логические контроллеры (ПЛК) или универсальные вычислительные комплексы (УВК), которые осуществляют сбор данных с датчиков, первичное преобразование и фильтрацию, а также выполняют алгоритмы регулирования и управления исполнительными устройствами в реальном времени.
3. Третий (Операторский/Аналитический) Уровень: Верхний уровень, предназначенный для взаимодействия с оператором-исследователем и углубленного анализа данных. Здесь располагаются рабочие станции, серверы, на которых выполняется программное обеспечение для визуализации текущих параметров, архивирования данных, построения отчетов и проведения последующего анализа.

Эта архитектура, хоть и кажется базовой с позиций сегодняшнего дня, была краеугольным камнем автоматизации, позволяя централизованно управлять сложными экспериментами и собирать данные. Однако, как показала практика, ее жесткость стала препятствием для дальнейшего развития.

Ограничения и Устаревшие Интерфейсы

Именно эта иерархическая структура и методы связи между уровнями стали ключевыми ограничениями классической АСНИ в быстро меняющемся мире. Для связи между уровнями традиционные системы часто использовали:

• Морально устаревшие аналоговые интерфейсы: Такие как токовая петля 4–20 мА или напряжение 0–10 В, которые обеспечивали передачу одного параметра по двум проводам и были подвержены помехам, имели ограниченную пропускную способность и требовали сложного масштабирования. Это означало, что для каждого нового измеряемого параметра требовались дополнительные физические линии, что делало систему громоздкой и дорогой в расширении.
• Проприетарные и локальные протоколы: Наиболее распространенными из них были Modbus (RTU/ASCII), PROFIBUS (DP/PA), DeviceNet и HART. Хотя они были надежны и широко применялись в промышленных системах управления, их основным недостатком была закрытость и отсутствие нативной кросс-платформенной интеграции. Каждый производитель оборудования имел свой набор протоколов, что затрудняло создание комплексных систем из компонентов разных вендоров и практически исключало возможность бесшовной интеграции с информационными системами верхнего уровня или облачными платформами. Передача больших объемов данных или данных сложной структуры (например, многомерных массивов из спектрометров) была неэффективной или вовсе невозможной. Это приводило к фрагментации данных и создавало «информационные силосы».

Эти ограничения не только тормозили интеграцию АСНИ с общекорпоративными или общенаучными информационными системами, но и делали невозможным эффективную обработку постоянно растущих объемов разнородных данных, генерируемых современными научными экспериментами. Классическая АСНИ, будучи эффективной для автоматизации отдельных экспериментов, не могла стать частью глобальной цифровой экосистемы научных исследований, что замедляло прогресс в целом.

Драйверы Архитектурной Трансформации: Big Data, Data Science и Облачные Решения

Конец XX и начало XXI века ознаменовались бурным развитием информационных технологий, которые кардинально изменили ландшафт научных исследований. Классическая АСНИ оказалась неспособной ответить на вызовы новой эры, где информация стала не просто вспомогательным инструментом, а центральным объектом исследования. Основными драйверами этой архитектурной трансформации стали концепции Big Data, Наука о данных (Data Science) и Облачные вычисления, которые предложили новые парадигмы для работы с информацией.

Концепция Big Data (4V) как Основной Драйвер

Пожалуй, наиболее фундаментальным фактором, сделавшим классическую АСНИ нежизнеспособной, является экспоненциальный рост объемов данных, получивший название Big Data (Большие данные). Эта концепция, описываемая «4 V» характеристиками, ярко демонстрирует масштаб проблемы:

• Volume (Объем): Беспрецедентные объемы данных, которые уже не могут быть эффективно обработаны и сохранены традиционными реляционными базами данных. Например, в экспериментах физики высоких энергий (ФВЭ) на Большом адронном коллайдере (БАК) скорость генерации данных может достигать 1 Терабайт/сек. Такие цифры требуют не просто больших хранилищ, а распределенных вычислительных систем и облачных технологий для их эффективной обработки и анализа, иначе ценная информация будет просто теряться или оставаться неиспользованной.
• Velocity (Скорость): Высокая скорость генерации и поступления данных, требующая обработки в реальном или почти реальном времени. В научных экспериментах это означает необходимость моментальной реакции системы на изменения параметров, непрерывный сбор данных с высокоскоростных датчиков и оперативную первичную обработку. Задержки в этом процессе могут привести к потере критически важных моментов эксперимента.
• Variety (Разнообразие): Невероятное разнообразие форматов и типов данных. Это могут быть структурированные данные (таблицы), полуструктурированные (JSON, XML), неструктурированные (текст, изображения, видео, аудио), потоки сенсоров, данные из научных приборов с различными форматами вывода. Традиционные системы, ориентированные на строгие схемы реляционных БД, не справляются с таким хаосом, что делает их неэффективными для комплексного анализа.
• Veracity (Достоверность): Необходимость обеспечения достоверности и качества данных, особенно в условиях их большого объема и разнообразия. В научных исследованиях это критически важно для получения воспроизводимых и надежных результатов, ведь недостоверные данные ведут к ошибочным выводам.

Именно эти характеристики Big Data стали катализатором для перехода от локальных иерархических систем к распределенным, масштабируемым платформам, способным управлять этим информационным потоком, что является фундаментальным требованием для современных научных открытий.

Роль Data Science и Облачных Вычислений

Наряду с Big Data, две другие парадигмы сыграли ключевую роль в формировании новой архитектуры АСНИ:

• Наука о данных (Data Science): Это междисциплинарный раздел информатики, объединяющий методы статистического анализа, обработки данных больших объемов, интеллектуального анализа данных (ИИ) и проектирования баз данных. Data Science стала основой для аналитического уровня современных исследовательских платформ. Она предоставляет инструментарий для извлечения ценных знаний из огромных, сложных массивов данных, что ранее было невозможно. Если классическая АСНИ фокусировалась на сборе и первичной обработке данных, то Data Science переводит акцент на глубокий анализ, моделирование и прогнозирование, используя весь арсенал современных алгоритмов. Это смещение акцента от простого сбора к активному извлечению знаний является ключевым для инноваций.
• Облачные вычисления (Cloud Computing): Концепции IaaS (Infrastructure as a Service), PaaS (Platform as a Service) и SaaS (Software as a Service) позволили предоставлять масштабируемые вычислительные ресурсы, хранилища и программное обеспечение по требованию. Это стало прямым ответом на ограничения локальных, ограниченных по мощности УВК классической АСНИ. Облака позволяют ученым получить доступ к практически неограниченным ресурсам, не заботясь о покупке, обслуживании и обновлении дорогостоящего оборудования. Более того, облачные решения значительно повышают энергоэффективность: исследования показывают, что переход на облачные вычисления позволяет достичь экономии энергии от 22% до 93% по сравнению с традиционными корпоративными центрами обработки данных, что является важным фактором в условиях роста вычислительных потребностей и экологической ответственности.

Дополнительным, но не менее значимым фактором стало появление Лабораторного Интернета вещей (IoT). Эта концепция расширяет измерительный уровень, интегрируя огромное количество распределенных, разнородных (в том числе беспроводных) датчиков и научного оборудования. IoT позволяет создавать сети сенсоров, охватывающие обширные территории или большое количество объектов исследования, что требует унифицированных и эффективных протоколов связи, способных работать в условиях ограниченных ресурсов и нестабильных каналов. Таким образом, совокупность этих технологических драйверов полностью переосмыслила подходы к созданию автоматизированных систем для научных исследований, проложив путь к современным цифровым платформам, способным решать задачи нового поколения.

Современная Архитектура Цифровой Исследовательской Платформы

Под влиянием описанных выше драйверов, архитектура автоматизированных систем научных исследований претерпела радикальные изменения. Если классическая АСНИ была иерархичной и централизованной, то современная цифровая исследовательская платформа (Data Science-driven Research Platform) является распределенной, событийно-ориентированной и построена на принципах гибкости и масштабируемости. Ключевым элементом этой трансформации стало изменение подходов к хранению и обработке данных, а также стандартизации протоколов обмена информацией, что радикально повысило эффективность и адаптивность систем.

Озеро Данных (Data Lake) и Принцип Schema-on-Read

Вместо строго структурированных реляционных баз данных, характерных для классических систем, центральным элементом хранения в современных платформах стало Озеро данных (Data Lake). Это фундаментальное изменение парадигмы:

• Что это? Озеро данных представляет собой репозитарий для хранения огромного объема сырых, неструктурированных или полуструктурированных данных в их первоначальном формате. В отличие от традиционных хранилищ данных (Data Warehouses), где данные очищаются, преобразуются и структурируются перед загрузкой (Schema-on-Write), Data Lake использует принцип Schema-on-Read. Это означает, что схема данных (структура, связи, типы) определяется не при их сохранении, а при их чтении или запросе.
• Почему это критически важно для науки? Принцип Schema-on-Read критически важен для научного анализа, поскольку он позволяет хранить данные в их необработанном виде, сохраняя всю полноту информации. В научных исследованиях часто невозможно заранее предсказать, какие аспекты данных окажутся важными или какие методы анализа будут применены в будущем. Сырые данные дают максимальную гибкость для проведения непредсказуемого, эволюционного анализа, позволяя исследователям экспериментировать с различными моделями и гипотезами без необходимости каждый раз переформатировать данные. Озеро данных предотвращает потерю информации, которая могла бы быть отброшена при предварительной структуризации, тем самым сохраняя потенциал для будущих открытий.

OT-IT Интеграция: Протокол OPC UA

Одной из самых острых проблем классической АСНИ была разрозненность и проприетарность коммуникационных протоколов. Современные платформы преодолевают этот барьер благодаря протоколам, обеспечивающим бесшовную интеграцию Operational Technology (OT) и Information Technology (IT). Ключевую роль здесь играет OPC UA (Unified Architecture), который стал золотым стандартом.

• Что это? OPC UA — это унифицированный, платформенно-независимый и безопасный стандарт обмена данными, разработанный OPC Foundation. Он пришел на смену устаревшим протоколам, таким как OPC DA, которые были привязаны к платформе Microsoft Windows. OPC UA обеспечивает единый механизм для связи между датчиками, контроллерами, управляющим ПО и IT-системами, эффективно интегрируя полевой (OT) и аналитический (IT) уровни.
• Технические преимущества:
  • Платформенная независимость: Работает на любой операционной системе и аппаратной платформе (Linux, Windows, встроенные системы), что обеспечивает максимальную гибкость в развертывании.
  • Масштабируемость: Поддерживает связь как между отдельными устройствами, так и между крупными распределенными системами, что позволяет легко расширять инфраструктуру.
  • Унифицированная информационная модель: Позволяет не просто передавать данные, но и метаданные, описывающие их семантику, что критически важно для понимания и автоматической интерпретации научных данных без ручного вмешательства.
  • Встроенные механизмы безопасности: Это одна из важнейших особенностей OPC UA, которая отсутствовала у его предшественников. Безопасность обеспечивается за счет встроенных механизмов аутентификации, авторизации и шифрования, поддерживающих три режима безопасности сообщений:
    • None: без защиты.
    • Sign: подписание сообщений для аутентификации источника, гарантирующее, что данные не были изменены в пути и отправлены доверенным источником.
    • SignAndEncrypt: подписание и шифрование, использующее асимметричную криптографию на основе сертификатов приложения. Этот режим обеспечивает конфиденциальность данных, предотвращая их перехват и прочтение неавторизованными сторонами.

OPC UA фактически стал стандартом для безопасного и эффективного горизонтального и вертикального обмена данными в промышленных и лабораторных средах, обеспечивая надежный фундамент для интеграции научного оборудования в глобальные цифровые платформы и позволяя строить по-настоящему интегрированные системы.

Интеграция IoT и Облака: Протокол MQTT

Для легкой и эффективной передачи телеметрии от многочисленных IoT-устройств и взаимодействия с облачными сервисами, часто в связке с OPC UA, используется протокол MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), который обеспечивает высокую производительность при минимальных затратах ресурсов.

• Архитектура «Издатель-Подписчик»: В отличие от традиционной клиент-серверной модели, MQTT использует асинхронную архитектуру «Издатель-Подписчик». Устройства (издатели) отправляют сообщения на центральный брокер, а другие устройства или приложения (подписчики) получают эти сообщения, если они подписаны на соответствующую тему. Это позволяет снизить зависимость между отправителем и получателем и обеспечивает высокую гибкость и масштабируемость системы.
• Легковесность и Эффективность: MQTT разработан специально для сред с ограниченными ресурсами и низкой пропускной способностью сети. Его легковесный характер обеспечивается минимальными накладными расходами: минимальный размер фиксированного заголовка пакета MQTT составляет всего 2 байта, что значительно меньше, чем у многих других протоколов. Это делает его оптимальным для передачи телеметрии и данных IoT в облачные сервисы, где каждое сообщение может генерироваться тысячами устройств, что критически важно для экономии трафика и ресурсов.
• Совместное использование с OPC UA (через PubSub): OPC UA сам по себе может использовать модель PubSub для широковещательной рассылки данных. Это позволяет эффективно комбинировать OPC UA для надежной и безопасной связи внутри OT-среды с MQTT для легкой и масштабируемой передачи данных в облако или на другие IoT-сервисы, создавая мощный гибридный подход к сбору и распространению научных данных, который сочетает в себе надёжность и гибкость.

Применение Микросервисной Архитектуры

Еще одним ключевым элементом современной архитектуры является микросервисная архитектура, которая обеспечивает гибкость и устойчивость к отказам.

• Гибкость и Масштабируемость: Микросервисы представляют собой набор небольших, независимо развертываемых сервисов, каждый из которых выполняет определенную бизнес-функцию (например, сервис сбора данных, сервис анализа спектров, сервис визуализации результатов). Это резко контрастирует с монолитными приложениями классической АСНИ, которые было сложно изменять и масштабировать.
• Преимущества для научных платформ:
  • Независимая разработка и развертывание: Разные команды могут работать над разными сервисами параллельно, используя разные технологии, что значительно ускоряет процесс разработки и внедрения.
  • Изоляция отказов: Отказ одного микросервиса не приводит к отказу всей системы, что повышает общую надежность и доступность исследовательской платформы.
  • Точечное масштабирование: Можно масштабировать только те сервисы, которые испытывают высокую нагрузку (например, сервис обработки данных с ускорителя), не затрагивая другие части системы. Это оптимизирует использование ресурсов и снижает затраты.
  • Технологическая агностика: Позволяет использовать наиболее подходящие технологии для каждой конкретной задачи, не ограничиваясь одним стеком.

Применение микросервисной архитектуры в облачной среде позволяет создавать гибкие, устойчивые и легко расширяемые цифровые исследовательские платформы, способные адаптироваться к постоянно меняющимся требованиям научного сообщества и быстро внедрять новые функциональные возможности.

Новые Функциональные Возможности и Требования к Управлению Данными

Трансформация АСНИ в современные цифровые платформы не только изменила архитектуру, но и значительно расширила функциональные возможности, особенно в области анализа данных. Эти изменения сопровождаются появлением новых, критически важных требований к управлению данными и их безопасности, без которых невозможно обеспечить достоверность и надежность научных результатов.

AI-Driven Анализ и Прогнозирование

Если классическая АСНИ фокусировалась на автоматизации сбора и первичной обработки данных, то современные платформы, движимые парадигмой Data Science, ставят в центр внимания AI-driven анализ и прогнозирование. Методы Искусственного интеллекта (ИИ), включая машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL), используются для автоматизации этапа анализа в АСНИ, выявляя скрытые закономерности в огромных массивах данных, которые невозможно обнаружить человеком. Это значительно ускоряет процесс получения новых знаний.

Применение ИИ для прогнозирования в научных исследованиях открывает совершенно новые горизонты:

• Ускорение открытий: В материаловедении ИИ позволяет автоматизировать до 57% задач по генерации идей, что значительно ускоряет процесс открытия новых веществ и материалов с заданными свойствами. Например, ИИ может предсказывать стабильность кристаллов или свойства полимеров на основе молекулярной структуры, минуя дорогостоящие и трудоемкие лабораторные эксперименты, тем самым сокращая время и ресурсы на исследования.
• Оптимизация экспериментов в реальном времени: ИИ-алгоритмы могут анализировать потоковые данные с экспериментальных установок и в реальном времени предлагать оптимальные параметры для продолжения эксперимента, минимизируя расход ресурсов и время. Это применимо в химических реакциях, физических экспериментах и биологических процессах, повышая их эффективность.
• Построение сложных прогностических моделей: В астрономии ИИ используется для выявления слабых сигналов от удаленных галактик или прогнозирования поведения космических объектов. В науке о климате — для создания более точных моделей изменения климата, обрабатывая гигантские объемы данных о температуре, осадках, ледовом покрове и океанских течениях. В медицине производительность ИИ-систем (например, GPT-4 Medprompt) на профильных тестах выросла почти в три раза с 2019 года, что позволяет автоматизировать диагностику и прогнозирование исходов лечения, спасая жизни и улучшая качество медицинской помощи.

ИИ становится не просто инструментом, а полноценным соавтором научных открытий, способным обрабатывать информацию в масштабах и со скоростью, недостижимой для человека, что фундаментально меняет методологию исследований.

Data Governance: Предотвращение «Болота Данных» (Data Swamp)

С переходом к концепции Озера данных (Data Lake), где хранятся огромные объемы сырых, неструктурированных данных, появилась острая необходимость в эффективном управлении этими данными. Без надлежащего контроля Data Lake быстро превращается в так называемое «болото данных» (Data Swamp) — неорганизованный репозитарий, из которого невозможно извлечь ценную информацию. Для предотвращения этого вводится концепция Data Governance (Управление данными), которая обеспечивает порядок и ценность данных.

• Что это? Data Governance — это всеобъемлющий фреймворк, включающий в себя набор политик, стандартов, процессов и процедур, которые обеспечивают качество, безопасность, целостность, доступность и соответствие нормативным требованиям на протяжении всего жизненного цикла научных данных.
• Критическая необходимость для Data Lake: В условиях Data Lake Data Governance жизненно необходим. Он определяет, как данные должны быть собраны, как они хранятся, кто имеет к ним доступ, как они должны быть преобразованы и как долго они должны храниться. Это включает:
  • Управление метаданными: Создание и поддержание актуальных метаданных, описывающих каждый набор данных (источник, формат, содержание, история изменений, принадлежность, уровень качества). Без метаданных сырые данные становятся бессмысленным набором байтов, что обесценивает их.
  • Управление доступом: Строгое разграничение прав доступа к различным наборам данных, обеспечивая конфиденциальность и предотвращая несанкционированное использование. Это критически важно для защиты интеллектуальной собственности и персональных данных.
  • Качество данных: Процедуры для проверки, очистки и валидации данных, чтобы обеспечить их точность и надежность. Некачественные данные могут привести к ошибочным научным выводам.
  • Соответствие нормативным требованиям: Обеспечение соответствия национальным и международным стандартам и законодательству (например, в области обработки персональных данных или публикации научных результатов).

Эффективный Data Governance гарантирует, что Data Lake остается ценным ресурсом, а не беспорядочной свалкой информации, тем самым поддерживая воспроизводимость и достоверность научных исследований, что является залогом их успешности.

Кибербезопасность и Квантовая Устойчивость

В условиях, когда научные исследования все больше зависят от цифровых платформ, вопрос кибербезопасности приобретает первостепенное значение. Утечки данных, кибератаки на экспериментальные установки или искажение научных результатов могут иметь катастрофические последствия, подрывая доверие к науке и приводя к значительным финансовым потерям.

• Общие требования кибербезопасности: В Российской Федерации требования к защите информации в Государственных информационных системах (ГИС), к которым могут относиться Центры коллективного пользования (ЦКП) и другие масштабные научные платформы, устанавливаются Приказом ФСТЭК России от 11.02.2013 г. № 17. Этот документ определяет необходимость защиты не составляющей государственную тайну информации от несанкционированного доступа, несанкционированных воздействий на нее, а также от ее уничтожения, модификации, блокирования, копирования, предоставления, распространения и иных неправомерных действий. Это включает использование сертифицированных средств защиты информации, внедрение систем контроля доступа, мониторинг событий безопасности и регулярные аудиты, что является базовым уровнем защиты.
• Квантовая устойчивость: Одной из самых актуальных и передовых проблем в кибербезопасности цифровых платформ является достижение «квантовой устойчивости». С развитием квантовых компьютеров появляется угроза того, что существующие криптографические алгоритмы, на которых основана безопасность большинства современных систем (например, RSA, ECC), могут быть взломаны за приемлемое время. Для защиты данных от атак, использующих будущие квантовые компьютеры, ведется активная разработка и стандартизация постквантовых криптографических алгоритмов (Post-Quantum Cryptography — PQC).
  • Например, NIST (Национальный институт стандартов и технологий США) выбрал для международной стандартизации такие PQC-алгоритмы, как CRYSTALS-Kyber (для обмена ключей) и CRYSTALS-Dilithium (для цифровых подписей). Внедрение этих алгоритмов в современные АСНИ и ЦКП является стратегической задачей, обеспечивающей долгосрочную защиту критически важных научных данных и предотвращающей утечки информации, которые могут иметь далекоидущие последствия.

Таким образом, современные цифровые исследовательские платформы должны не только быть функционально богатыми и масштабируемыми, но и отвечать строжайшим требованиям к управлению данными и их кибербезопасности, предвосхищая даже будущие угрозы и обеспечивая надежную защиту ценной научной информации на десятилетия вперед.

Заключение и Перспективы

Автоматизированные системы научных исследований, изначально задуманные как комплексы для оптимизации эксперимента, прошли путь от иерархических, локальных АСУТП-подобных структур к распределенным, интеллектуальным цифровым платформам. Мы стали свидетелями фундаментального архитектурного перехода: от строго регламентированных трехуровневых систем с проприетарными протоколами к гибким, событийно-ориентированным экосистемам, использующим Озера данных, открытые стандарты OPC UA и легковесные протоколы MQTT, дополненные микросервисной архитектурой. Этот переход не просто эволюция, а революция в подходе к организации научного процесса.

Этот переход был продиктован экспоненциальным ростом объемов данных, характеризуемым «4 V» Big Data, и появлением новых парадигм, таких как Data Science и Облачные вычисления, которые обеспечили беспрецедентные возможности для масштабирования и анализа. Современная исследовательская платформа — это не просто инструмент для сбора показаний, это мощный аналитический хаб, где искусственный интеллект выступает в роли соавтора научных открытий, автоматизируя анализ и прогнозирование с эффективностью, недоступной человеку. Это меняет саму суть научного поиска, делая его более быстрым и эффективным.

Однако с новыми возможностями приходят и новые вызовы. Для того чтобы «Озеро данных» не превратилось в «болото», критически важен фреймворк Data Governance, обеспечивающий качество, целостность и доступность информации. Более того, в условиях нарастающих киберугроз и предвосхищая появление квантовых компьютеров, вопросы кибербезопасности выходят на передний план, требуя внедрения передовых PQC-алгоритмов для защиты научных данных. Это означает, что безопасность должна быть интегрирована в архитектуру с самого начала.

Таким образом, современная автоматизированная система научных исследований — это сложный симбиоз классической метрологии и автоматики, обеспечивающей точность измерения и управляемость эксперимента, и передовых информационных технологий — Data Science, ИИ и Cloud Computing, которые трансформируют сырые данные в знания и открытия. Именно этот симбиоз определяет успех современных научных проектов.

Перспективы для дальнейших исследований в этой области обширны. Они включают разработку этических принципов использования ИИ в научном процессе, создание национальных и международных центров коллективного пользования с унифицированной цифровой инфраструктурой, дальнейшую стандартизацию протоколов обмена данными для обеспечения максимальной интероперабельности научного оборудования, а также исследование новых архитектурных паттернов для обработки данных на границе сети (Edge Computing) для снижения задержек и повышения отказоустойчивости в распределенных экспериментах. Очевидно одно: будущее научных открытий неразрывно связано с дальнейшим развитием и совершенствованием цифровых исследовательских платформ, которые будут становиться все более интеллектуальными и интегрированными.

Список использованной литературы

1. Велихов, Е. П., Выставкин, А. Н. Проблемы развития работ по автоматизации научных исследований // УС и М. – 1984. – № 4. – С. 3-12.
2. Египко, В. М., Акимов, А. П., Горни, Ф. И. Процедуры и методы проектирования автоматизированных систем в научных исследованиях. – Киев: Наук. думка, 1982.
3. Египко, В. М. Организация и проектирование систем автоматизации научно-технических экспериментов. – Киев: Наук. думка, 1978.
4. Египко, В. М., Погосян, И. А. Вопросы теории проектирования систем автоматизации экспериментов. – Киев: Наук. думка, 1973.
5. Кузмичев, Д. А., Радкевич, П. А., Смирнов, А. Д. Автоматизация экспериментальных исследований. – М.: Наука, 1983.
6. Локальные сети для автоматизации научных исследований, проектирования, производства и управления / В. М. Пономарев, А. Н. Домарацкий, А. А. Торгашев, В. И. Шкиртиль. – Л.: ЛНИВЦ АН СССР, 1982.
7. Автоматизированные системы научных исследований. Принципы построения / Сост. Фомичев Н.И. — Ярославль: ЯрГУ, 1997. — 11 с.
8. Автоматизированные системы научных исследований. Техническое обеспечение / Сост. Фомичев Н.И. — Ярославль: ЯрГУ, 1997. — 17 с.
9. Автоматизированные системы научных исследований. Програмное обеспечение / Сост. Фомичев Н.И. — Ярославль: ЯрГУ, 1997. — 15 с.
10. ГОСТ 34.003-90. Информационная технология (ИТ). Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения. Доступно по: https://docs.cntd.ru/document/9002570 (дата обращения: 05.10.2025).
11. ГОСТ 24402-88. Телеобработка данных и вычислительные сети. Термины и определения. Доступно по: https://docs.cntd.ru/document/gost-24402-88 (дата обращения: 05.10.2025).
12. Проект Постановления Правительства Российской Федерации «О государственной информационной системе «Единая цифровая платформа научного и научно-технического взаимодействия исследователей». Доступно по: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/50170046/ (дата обращения: 05.10.2025).
13. Центр коллективного пользования научным оборудованием «Исследовательский центр компьютерных технологий, систем управления и комплексной безопасности». Доступно по: https://ckp-rf.ru/ckp/2418/ (дата обращения: 05.10.2025).
14. Спецвыпуск журнала «Вопросы кибербезопасности» о квантовой безопасности России. Доступно по: https://npo-echelon.ru/press-centr/novosti/specvypusk-zhurnala-voprosy-kiberbezopasnosti-o-kvantovoy-bezopasnosti-rossii/ (дата обращения: 05.10.2025).
15. Data Governance — инструменты для управления данными в организации. Доступно по: https://datasapience.ru/data-governance-tools-for-data-management-in-an-organization (дата обращения: 05.10.2025).
16. DataLake (озеро данных) — TAdviser. Доступно по: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:DataLake_(озеро_данных) (дата обращения: 05.10.2025).
17. Наука о данных — Википедия. Доступно по: https://ru.wikipedia.org/wiki/Наука_о_данных (дата обращения: 05.10.2025).
18. Использование AI для анализа данных и прогнозов. Доступно по: https://hitechfuture.ru/blog/ispolzovanie-ai-dlya-analiza-dannyh-i-prognozov (дата обращения: 05.10.2025).
19. ИИ в науке: трансформация научных открытий. Доступно по: https://julienflorkin.com/ai-in-science/ (дата обращения: 05.10.2025).
20. ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АНАЛИЗЕ ДАННЫХ: ОБЗОР ТЕКУЩЕГО СОСТОЯНИЯ И БУДУЩИХ НАПРАВЛЕНИЙ. Доступно по: https://7universum.com/ru/tech/item/16016 (дата обращения: 05.10.2025).
21. Развитие методов обработки данных в экспериментах физики высоких энергий. Доступно по: https://indico.cern.ch/event/1283307/contributions/5392576/attachments/2622728/4531475/2023_08_28_LIT_LHEP_seminar_O.P.S.pdf (дата обращения: 05.10.2025).
22. ВЛИЯНИЕ ОБЛАЧНЫХ РЕШЕНИЙ НА МАСШТАБИРУЕМОСТЬ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ ТЕХНОЛОГИЙ BIG DATA. Доступно по: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-oblachnyh-resheniy-na-masshtabiruemost-i-effektivnost-tehnologiy-big-data (дата обращения: 05.10.2025).
23. Инструменты для преобразования и анализа Big Data. Доступно по: https://aereview.ru/2025/03/19/instrumenty-dlya-preobrazovaniya-i-analiza-big-data/ (дата обращения: 05.10.2025).
24. OPC UA + MQTT = A Popular Combination for IoT Expansion. Доступно по: https://opcfoundation.org/news/opc-ua-plus-mqtt-a-popular-combination-for-iot-expansion/ (дата обращения: 05.10.2025).
25. OPC UA and MQTT: Guide to Protocols, Python Implementations. Доступно по: https://dzone.com/articles/opc-ua-and-mqtt-guide-to-protocols-python-implemen (дата обращения: 05.10.2025).
26. A Comparison of OPC UA and MQTT Sparkplug. Доступно по: https://www.hivemq.com/blog/opc-ua-vs-mqtt-sparkplug/ (дата обращения: 05.10.2025).
27. Data Governance: внедрение инструментов управление данными. Доступно по: https://ibs-analytics.ru/insights/data-governance-vnedrenie-instrumentov-upravleniya-dannymi/ (дата обращения: 05.10.2025).
28. Многоуровневая архитектура АСУТП. Доступно по: https://bstudy.net/670357/tehnika/mnogourovlnevaya_arhitektura_asutp (дата обращения: 05.10.2025).