Данный термин был введен в 2002 г. М. Роко и У. Бейнбриджем [Roco, Bainbridge, 2004] в отчете Всемирного центра оценки технологий. На рис. 2 показана так называемая карта пересечений новейших технологий [Прайд, Медведев, 2008].

Сеть пересечения технологий построена на основе научных публикаций, взаимного цитирования и кластерного анализа. За основу были взяты материалы нескольких тысяч научных журналов, где исследовалось более миллиона статей. Близкие по тематике журналы были сгруппированы с помощью кластерного анализа на основе частоты взаимного цитирования. Пространство взаимных пересечений – использование наработок одной области для продвижения другой; стрелки – технология есть инструментарий и теоретическая основа для развития другой технологии. На пересечениях возникают междисциплинарные области научного знания (вычислительная биология, наномедицина и др.). Стоит заметить, что взаимодействие между технологиями носит двусторонний синергетический и самоподобно взаимоусиливающийся характер. Сторонники гипотезы NBIC-конвергенции отмечают перспективу слияния NBIC-областей в единую область знания, предмет которой – все уровни организации материи: от молекулярной природы вещества (нано), до природы жизни (био), природы разума (когно) и процессов информационного обмена (инфо) [Прайд, Медведев, 2008].

Рис. 2. Карта пересечений новейших технологий***Переработка схемы из доклада Mapping the Structure and Evolution of Science (Borner 2006). Черные точки – научные журналы. Серые линии – связи между близкими по тематике журналами.

Как представляется, включение темы конвергенции в развитии технологий в имеющиеся концепции в рамках теоретического направления, исследующего долгосрочные циклы, способно трансформировать указанное теоретическое направление.

Исследования инновационного процесса. Значительное число работ в рамках современной теории циклов посвящено детальному исследованию самого характера инновационных процессов. В работе Э. Мэнсфилда [Мэнсфилд, 1970] было показано, что процесс диффузии инноваций описывается логистической S-образной нелинейной кривой. В 1985 г. Робертом Фостером была предложена модель разрывов S-образной кривой для описания процессов смены технологий на микроуровне [Фостер, 1987]. Рассматриваемая закономерность включает характеристику двух взаимосвязанных понятий: во-первых, собственно самой логистической S-образной кривой и, во-вторых, понятия «технологических разрывов (пределов)» [Фостер, 1987]. Движение по логистической кривой означает последовательное повышение эффективности технологии, оцениваемой по какому-либо базовому параметру либо по интегральному комплексному показателю. Переход от одной логистической кривой к другой означает и переход от одного поколения технологии к другому. Поскольку большинство нововведений постепенно реализуют потенциал, заложенный базисным новшеством, то существует возможность априорной идентификации возможных изменений. Важнейшим моментом для управления является наличие в характере S-образных кривых предела развития каждой данной технологии. Близость к нему (принцип «переломных точек») означает, что возможности роста на основе данной технологии исчерпаны [Фостер, 1987, с. 57–65].

На современном этапе развития теории процессы жизненного цикла нововведений были подробно рассмотрены в фундаментальной работе М. Хирооки [Hirooka 2006]. В первой части работы автор исследует логистическую природу диффузии инноваций. Кроме того, идентифицируются «стволовые» инновации, жизненный цикл которых составляет от 70 до 100 лет, лежащие в основе так называемых «инфратраекторий». Во второй части, являющейся ключевой в работе, подробно исследуются механизмы движения технологии задолго до коммерциализации: выделяется «технологическая траектория» (продолжительностью около 30 лет), далее следует «траектория развития» и «траектория диффузии». В третьей части природа траектории диффузии инноваций описывается через аппарат математических функций и проверяется гипотеза о том, является ли логистическое уравнение наиболее подходящим для описания данного процесса. Кроме того, подчеркивается дискретный характер инноваций, отмечается тот факт, что инновации представляют собой серии малых фракталов, а также обозначается самоорганизация инноваций внутри кластеров. В заключительной, четвертой, части подводятся итоги рассмотрения инноваций через призму нелинейной динамики [Hirooka, 2006].