Экономическая составляющая постулатов построения синтетических нервных систем

Введение. Цифровая экономика, курс на строительство которой взяла Российская Федерация, состоит из набора автоматизированных систем управления, от эффективности каждой из которых зависит эффективность всей цифровой экономики. Поэтому одной из главных задач, которые нужно решить на пути к ее построению, является создание принципиально новой, экономически эффективной архитектуры построения автоматизированных систем управления.

Настоящая научная работа преследует фундаментальную цель – систематизировать и четко сформулировать постулаты конструирования систем автоматизированного управления на базе синтетических нервных систем. Это логическое продолжение цикла публикаций авторов, посвященных всесторонней оценке экономической эффективности указанного подхода к разработке систем автоматизированного сбора данных и управления всевозможными процессами. Достижение заявленных экономических преимуществ, детально проанализированных в предшествующих исследованиях, становится возможным исключительно при строгом и неукоснительном соблюдении этих постулатов; их нарушение полностью нивелирует или существенно снижает положительный экономический эффект от внедрения концепции синтетических нервных систем.

Методы. Методологическая основа исследования включает систематический и всеобъемлющий анализ обширного массива технической и научной литературы, посвященной разработке и оптимизации автоматизированных систем управления, а также информационных источников по строению нервных систем живых организмов. На базе этого анализа авторы консолидировали выявленные принципы в унифицированную номенклатуру «постулаты построения синтетических нервных систем», обеспечивая детальное описание каждого постулата с примерной оценкой сопутствующего экономического воздействия. Подход опирается на простые, но универсальные инженерные практики, которые, несмотря на их очевидность для специалистов, ранее отсутствовали в четкой и консолидированной формулировке в доступных публикациях.

Результаты. В качестве ключевого результата сформулированы постулаты, позиционируемые как фундаментальные директивы и императивы проектирования. Тщательное усвоение и применение постулатов объявляется обязательным для каждого инженера-интегратора автоматизированных систем управления, гарантируя достижение экономической эффективности систем автоматизации. Сформулированные постулаты не вызовут удивления среди квалифицированных специалистов благодаря их очевидной логической простоте и практической обоснованности.

Выводы. Синтетические нервные системы являются новым направлением развития автоматизированных систем управления. РФ могла бы стать лидером в их производстве и родиной данной технологии. Очевидно, что экономика будущего – это не цифровая экономика и даже не экономика знаний, а прежде всего – экономика высоких, наукоемких технологий. Один из способов, как РФ может добиться успеха в мире экономического будущего – это находить новые, более эффективные методы использования доступных ей технологий, пусть даже иностранных. Развитие технологии синтетических нервных систем – один из таких путей.

1. Абашкин В. Л. [и др.]. Индикаторы цифровой экономики: 2025: статистический сборник [Электронный ресурс] / В. Л. Абашкин, Г. И. Абдрахманова, К. О. Вишневский, Л. М. Гохберг и др.; Нац. исслед. ун-т "Высшая школа экономики", Ин-т статистических исследований и экономики знаний. – М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2025. – 296 с. – Режим доступа: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/1026726402.pdf (дата обращения: 21.12.2025). https://doi.org/10.17323/978-5-7598-3029-0. ISBN: 978-5-7598-3029-0

2. Бодрова Е. В., Калинов В. В., Красивская В. Н. О развитии советской вычислительной техники в 1960-е гг. (на основе рассекреченных архивных документов) // Локус: люди, общество, культуры, смыслы. 2024. Т. 15. №3. С. 68–81. https://doi.org/10.31862/2500-2988-2024-15-3-68-81. EDN: CDRHLQ

3. Лугачев М. И. Еще раз по поводу научно-технического прогресса и преимуществах социализма // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. 2021. № 6. С. 247–263. EDN: UKALAJ

4. Пузанова И. А. Ключевые элементы цифровой трансформации бизнеса // Russian Journal of Management. 2023. Т. 11. № 2. С. 160–174. https://doi.org/10.29039/2409-6024-2023-11-2-160-174. EDN: KXRCJL

5. Жердин Д. А., Дмитриев А. Г. Основы автоматизации на базе синтетических нервных систем // Инновации и инвестиции. 2024. № 11. С. 388–393. https://doi.org/10.24412/2307-180X-2024-11-388-393. EDN: QWFLLD

6. Жердин Д. А., Дмитриев А. Г. Экономика автоматизации на основе синтетических нервных систем // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2025. № 1. С. 280–289. EDN: QXPBMV

7. Жердин Д. А., Дмитриев А. Г. Стоимостное преимущество физических нейронных сетей // Modern Economy Success. 2024. № 4. С. 44–54. https://doi.org/10.58224/2500-3747-2024-4-44-54. EDN: FZWHZM

8. Ripoll-Sánchez L, Watteyne J, Sun H, Fernandez R, Taylor SR, Weinreb A, Bentley BL, Hammarlund M, Miller DM 3rd, Hobert O, Beets I, Vértes PE, Schafer WR. The neuropeptidergic connectome of C. elegans. Neuron. 2023 Nov 15;111(22):3570-3589.e5. Epub 2023 Nov 6. PMID: 37935195; PMCID: PMC7615469. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2023.09.043

9. Dupré C., Yuste R. Non-overlapping neural networks in Hydra vulgaris // Current Biology. 2017. Vol. 27. № 8. P. 1085–1097. https://doi.org/10.1016/j.cub.2017.02.049

10. Goulty, M., Botton-Amiot, G., Rosato, E. et al. The monoaminergic system is a bilaterian innovation. Nature communications. 2023. 14(1):3284. https://doi.org/10.1038/s41467-023-39030-2. EDN: UZNQWJ

11. Davies, M. Benchmarks for progress in neuromorphic computing. Nat Mach Intell 1, 386-388 (2019). https://doi.org/10.1038/s42256-019-0097-1. EDN: LFGFMH

12. Liu X., Lu Y., Iseri E., Shi Y., Kuzum D., A compact closed-loop optogenetics system based on artifactfree transparent graphene electrodes / X. Liu, Y. Lu, E. Iseri [et al.] // Frontiers in Neuroscience. 2018. Vol. 12. No. MAR. P. 132. https://doi.org/10.3389/fnins.2018.00132. EDN: YFWJJJ

13. Ерохин И. С., Скобеева В. А., Чернов Т. А. Введение в функциональную морфологию нервной системы: Методические материалы по биологии. – Долгопрудный: МФТИ, 2018. 46 с.

14. Жердин Д. А. Синтетические нервные системы. Введение в основы: монография / Д. А. Жердин. – Текстовое (символьное) электронное издание. –Новокузнецк: Издательство «Знание-М», 2025. – 204 с. – ISBN 987-5-00255-415-7. https://doi.org/10.38006/00255-415-7.2025.1.204. ISBN: 978-5-00255-415-7. EDN: JHMPLR

15. Азизов Б. Ё. Повышение энергоэффективности за счет снижения потерь энергии в высоковольтных сетях передачи и устройствах, работающих в течение длительного времени // Экономика и социум. 2025. № 5-1 (132). С. 997–1001. EDN: QJSAOJ

16. Перевозникова Т. В., Шляхтин Г. В. Функциональная организация нервной системы: гистология, анатомия, эмбриогенез, эволюция (межпредметные аспекты). I часть. Строение, функционирование и эмбриональное развитие нервной ткани. Учебно-методическое пособие для студентов биологических факультетов. Саратов: ООО Амирит, 2021. 96 с. ISBN 978-5-00140-928-1

17. Диндяев С. В., Виноградов С. Ю. Иллюстрированный практикум по частной гистологии нервной системы и органов чувств: электронное обучающе-контролирующее учебное пособие / С.В. Диндяев, С.Ю. Виноградов; Гос. образоват. учреждение высш. проф. образования "Иванов. гос. мед. акад. Федер. агентства по здравоохранению и социал. развитию", Каф. гистологии, эмбриологии и цитологии. Иваново: ИвГМА Росздрава, 2010.

18. Ortega, A. Neurons and Glia Cells in Marine Invertebrates: An Update / A. Ortega, T. N. Olivares-Bañuelos // Frontiers in Neuroscience. 2020. Vol. 14. No. APR. P. 121. https://doi.org/10.3389/fnins.2020.00121. EDN: DLVFTM

19. Шульман Э. Неофициальная Windows 95 Руководство разработчика, посвящ. исслед. основ Windows ™95 "Chicago", [Пер.]. Киев, М.: Кн. ред. фирмы "Диалектика", Информейшн Компьютер Энтерпрайз, 1995. 455 с.

20. Дьяконова В. Е., Сахаров Д. А. Пострефлекторная нейробиология поведения. М.: Издательский Дом ЯСК, 2019. 588 с. ISBN 978-5-907117-52-5

21. Галанов Е. К. Cобственный потенциал действия нейрона с модельной мембраной // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2018. № 5-2. С. 312–317. EDN: XUEIVV

22. Карелов А.Е. Современные представления о механизмах боли. Анестезиология и реаниматология. 2020;(6):88-95. https://doi.org/10.17116/anaesthesiology202006188. EDN: IGJGPW

23. Honeycutt SE, N'Guetta PY, O'Brien LL. Innervation in organogenesis. Curr Top Dev Biol. 2022;148:195-235. Epub 2022 Mar 12. PMID: 35461566; PMCID: PMC10636594. https://doi.org/10.1016/bs.ctdb.2022.02.004. EDN: CHBOQE

24. Gebicke-Haerter PJ. The computational power of the human brain. Frontiers in Cellular Neuroscience. 2023 Aug 7;17:1220030. 10.3389/fncel.2023.1220030. PMID: 37608987; PMCID: PMC10441807. https://doi.org/10.3389/fncel.2023.1220030. EDN: XQHMBB

25. Krotov V, Agashkov K, Romanenko S, Halaidych O, Andrianov Y, Safronov BV, Belan P, Voitenko N. Elucidating afferent-driven presynaptic inhibition of primary afferent input to spinal laminae I and X. Frontiers in Cellular Neuroscience. 2023 Jan 11;16:1029799. PMID: 36713779; PMCID: PMC9874151. https://doi.org/10.3389/fncel.2022.1029799. EDN: CXONER

26. Lidierth M. Local and diffuse mechanisms of primary afferent depolarization and presynaptic inhibition in the rat spinal cord. The Journal of Physiology. 2006 Oct 1;576(Pt 1):309-327. Epub 2006 Jul 27. PMID: 16873417; PMCID: PMC1995647. https://doi.org/10.1113/jphysiol.2006.110577. EDN: XSRBMF

27. Делягин В. М. Вегетативная нервная система и ее нарушения // Эффективная фармакотерапия. 2024. Т. 20. № 17. С. 22–29. https://doi.org/10.33978/2307-3586-2024-20-17-22-28. EDN: ZHBKTI

28. Goldstein D., Robertson D., Essler M., et al. Dysautonomias: clinical disorders of the autonomic nervous system. Ann.Int. Med. 2002;137(9):753–763. https://doi.org/10.7326/0003-4819-137-9-200211050-00011

29. Chelimsky Th., Chelimsky G. Disorders of the autonomic nervous system. In: Jancovic J., Mazziotta J., Pommeroy S., et al. (Eds.) Newman Bradley and Daroff's neurology in clinical practice. Elsevier, 2021; 1930-1957.

30. Сидоров А. В. Функциональная активность нервных центров беспозвоночных. Минск: БГУ, 2011. 247 с. ISBN: 978-985-518-304-5. EDN: FTDOVT

31. Shimizu H. Feeding and wounding responses in Hydra suggest functional and structural polarization of the tentacle nervous system. Comp Biochem Physiol A Mol Integr Physiol. 2002 Mar;131(3):669-74. PMID: 11867292. https://doi.org/10.1016/s1095-6433(01)00516-5

32. Калинникова Т. Б., Тимошенко А. Х., Колсанова Р. Р., Захаров С. В., Гайнутдинов М. Х., Шагидуллин Р. Р. Действие ацетальдегида на организмы свободноживущих почвенных нематод Caenorhabditis Elegans линий №2 и IPE1 // Токсикологический вестник. 2012. № 4 (115). C. 45–48.

33. Амамчян А. Э., Гафиятуллина Г. Ш. Нейропластичность как основа двигательной реабилитации // Медицинский вестник Юга России. 2023. № 14(4). С. 122–128. https://doi.org/10.21886/2219-8075-2023-14-4-122-128. EDN: HSHVUJ

34. Бушов Ю. В., Ушаков В. Л., Светлик М. В., Карташов С. И., Орлов В. А. Роль зеркальных нейронов в интерпретации действий и намерений // Вестник Томского государственного университета. Биология. 2021. № 56. С. 86–107. https://doi.org/10.17223/19988591/56/4. EDN: FCQOHZ

35. Goggins E, Mitani S, Tanaka S. Clinical perspectives on vagus nerve stimulation: present and future. Clinical Science. 2022 May 13;136(9):695-709. PMID: 35536161; PMCID: PMC9093220. https://doi.org/10.1042/CS20210507. EDN: SYIPWY

36. Jung S, Pak S, Lee K, Kang C. Classification of Human Failure in Chemical Plants: Case Study of Various Types of Chemical Accidents in South Korea from 2010 to 2017. Int J Environ Res Public Health. 2021 Oct 26;18(21):11216. PMID: 34769734; PMCID: PMC8583617. https://doi.org/10.3390/ijerph182111216. EDN: TEEZBQ

37. E. Palazzi, F. Currò, B. Fabiano, A critical approach to safety equipment and emergency time evaluation based on actual information from the Bhopal gas tragedy. Process Safety and Environmental Protection. Volume 97. 2015. P. 37-48. https://doi.org/10.1016/j.psep.2015.06.009

38. Медведев Д. Л. Создание сети ARPANET // Электросвязь. 2008. № S1. С. 23–28. EDN: IUMOWD

39. Гохберг Л. М. Индикаторы науки: 2025: статистический сборник / Л. М. Гохберг, К. А. Дитковский, Е. И. Евневич [и др.]; Нац. исслед. ун-т "Высшая школа экономики". М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2025. 396 с. – Режим доступа: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/1013106714.pdf (дата обращения: 21.12.2025). ISBN: 978-5-7598-3032-0