В сентябре российские технологические команды вывели в продажу линейку квантовых компьютеров, запустили корпоративного ИИ-агента и подключили городскую видеоаналитику к поиску пропавших людей. Ученые получили патент на более щадящую технологию производства катодного материала, опубликовали работу о сверхстабильном катализаторе и проверили беспилотный автомобиль в одном заезде с профессиональными водителями. Редакция «Компьютерры» выбрала лидеров месяца и оценила их результаты по единой системе критериев.
Что такое рейтинг лидеров «Компьютерры»
Каждый месяц в российской технологической повестке появляются десятки новостей о продуктах, исследованиях, испытаниях и профессиональных достижениях. За потоком сообщений легко потерять людей, которые отвечают за переход от идеи к проверяемому результату, и сложно сопоставить проекты с очень разным жизненным циклом.
В ежемесячном «Рейтинге лидеров» редакция выбирает участников, чья работа за прошедший месяц заметно повлияла на развитие технологий, науки или отдельной отрасли. Как и в августовском выпуске, список разделен на две независимые категории: «Технологический бизнес» и «Наука».
Для нас важно, чтобы материал не заканчивался объявлением победителей — мы приглашаем лидеров из рейтинга, с которыми еще не общалась редакция, на индивидуальное интервью. Пишите на почту news@computerra.ru.
Технологический бизнес
1 место. Илья Родионов, «Квантум Парк»
Первое место в категории занял руководитель кластера «Квантум Парк» МГТУ имени Н. Э. Баумана и ФГУП «ВНИИА» Илья Родионов. 15 сентября кластер начал продажи первой линейки российских квантовых компьютеров SnowDrop для исследовательских центров, университетов и корпоративных заказчиков.
В линейку вошли четыре модели с четырьмя, восемью и десятью вычислительными кубитами. Покупатель получает полный аппаратно-программный комплекс — квантовый сопроцессор, криогенную систему считывания, криостат сверхнизких температур YARANGA, управляющую электронику и среду для запуска алгоритмов. Платформа предусматривает последующую модернизацию с увеличением размерности сопроцессора до 48 кубитов.
Илья Родионов получил по пять баллов за значимость, доказанность результата, технологическую новизну и потенциал масштабирования. В сентябре SnowDrop перешел от облачных испытаний к коммерческой линейке с полным стеком, а наличие первых заказчиков дополнительно подтверждает рыночный статус разработки. Личная роль оценена в четыре балла — Родионов руководит кластером и представляет платформу публично, однако квантовый компьютер создан большой командой МГТУ имени Баумана и ВНИИА. Итоговая оценка — 97 баллов.
2 место. Артур Самигуллин, Yandex AI Studio
Второе место занял руководитель Yandex AI Studio Артур Самигуллин. 24 сентября Yandex B2B Tech представила Алису AI Про для бизнеса — корпоративного ИИ-агента, рассчитанного на компании с повышенными требованиями к хранению и обработке данных.
Систему можно развернуть в инфраструктуре заказчика, подключить к внутренним приложениям и настроить под конкретные рабочие процессы. Компания получает возможность самостоятельно выбирать базовую модель и создавать специализированные навыки без программирования. Для сложного поручения агент формирует команду вспомогательных агентов, распределяет между ними задачи, проверяет и объединяет результаты.
Максимальные баллы за значимость, доказанность и масштаб связаны с тем, что Алиса AI Про вышла как доступный корпоративный продукт, допускает локальное развертывание и охватывает задачи разных подразделений. Новизна получила четыре балла: многоагентные ассистенты активно развивают и другие участники рынка, однако сочетание локального размещения, навыков и интеграций делает запуск заметным для российского корпоративного сегмента. Личная роль Самигуллина также оценена в четыре балла, поскольку он возглавляет направление и формулирует продуктовую концепцию, но за разработкой стоит большая команда. Итог — 93 балла.
3 место. Алексей Паламарчук, NtechLab
Третье место занял генеральный директор NtechLab Алексей Паламарчук. 23 сентября компания внедрила видеоаналитику на базе ИИ в систему «Безопасный город» Калужской области.
Нейросеть анализирует потоки с городских камер и помогает правоохранительным органам искать пропавших людей и находящихся в розыске. К системе подключены десятки камер на основных улицах Калуги, в парках и скверах. По данным разработчика, точность распознавания лиц превышает 99,9%, а сопоставление занимает доли секунды.
Следующим этапом может стать распознавание автомобильных номеров, чтобы выявлять машины, находящиеся в розыске или замеченные на месте преступления. Для рейтинга важен именно сентябрьский переход к действующему региональному внедрению: технология уже обрабатывает реальные городские видеопотоки и решает социально значимую задачу.
Алексей Паламарчук получил по пять баллов за значимость, доказанность и потенциал масштабирования. Система запущена в городской инфраструктуре, а ее назначение напрямую связано с безопасностью людей; архитектуру можно распространять на другие территории и сценарии. Новизна оценена в три балла, поскольку распознавание лиц стало зрелым классом технологий. Такой же балл получила личная роль. Паламарчук отвечает за компанию и продуктовую стратегию, но открытые источники не выделяют его непосредственный вклад в калужское внедрение. Итоговая оценка — 86 баллов.
4 место. Марина Пак, «Лиганд Про»
Четвертое место заняла сооснователь и генеральный директор стартапа «Лиганд Про» Марина Пак. В сентябре проект, созданный специалистами Сколтеха, представил ИИ-платформу для ранних этапов разработки лекарственных молекул.
Платформа объединяет молекулярное моделирование и ИИ-инструменты в единой рабочей среде. Исследователь может сформулировать гипотезу, сгенерировать и оптимизировать структуры, спрогнозировать их взаимодействие с белком-мишенью, оценить физико-химические свойства, патентное окружение и синтетическую доступность, а затем сформировать короткий список кандидатов для лабораторной проверки.
Марина Пак получила по четыре балла за значимость, доказанность и новизну. Платформа уже доступна тестовой группе и собирает несколько этапов молекулярного дизайна в одном продукте, однако ее влияние на сроки разработки конкретных препаратов еще предстоит подтвердить. Максимальные оценки за личную роль и масштаб связаны с позицией Пак как сооснователя и генерального директора и с возможностью применять систему в фармацевтических и академических проектах разного профиля. Итог — 85 баллов.
5 место. Максим Соколов, АО «АВТОВАЗ»
Пятое место занял президент АО «АВТОВАЗ» Максим Соколов. 25 сентября на главном конвейере предприятия стартовало серийное производство кроссовера LADA Azimut.
Для отработки конструкции компания задействовала новые мощности инженерного центра: стенд настройки двигателей под экологический стандарт «Евро-6», роботизированные установки для проверки кузова и его механизмов на долговечность, а также вибростенд, объединенный с климатической камерой. Автомобиль получил разработанную для модели мультимедийную платформу с навигацией «2ГИС», голосовым ассистентом на базе GigaChat и рядом онлайн-сервисов.
Включение Соколова в рейтинг связано с завершением длинного производственного цикла — в сентябре новый продукт вышел на серийный конвейер. Для автомобильной отрасли это более сильное подтверждение результата, чем презентация прототипа или объявление будущих характеристик.
Максимальные оценки за значимость и доказанность отражают масштаб серийного автомобильного проекта и состоявшийся запуск производства. Новизна получила три балла: Azimut объединяет новые для модели инженерные и цифровые решения, однако остается развитием существующих автомобильных технологий. Личная роль Соколова также оценена в три балла, поскольку он отвечает за предприятие и вывод продукта в серию, а техническая разработка принадлежит большому коллективу. Потенциал масштабирования получил четыре балла — конвейер запущен, но реальный объем выпуска и распространение модели еще должны проявиться на рынке. Итог — 84 балла.
Наука
1 место. Эльвира Стюф и Артем Абакумов, Сколтех и «Рустор»
Первое место в научной категории разделили младший научный сотрудник Центра энергетических технологий Сколтеха Эльвира Стюф и директор центра Артем Абакумов. 18 сентября Сколтех и созданный на его базе стартап «Рустор» сообщили о получении патента № 2868315 на соединение-предшественник катодного материала для литий-ионных аккумуляторов и способ его производства.
Предложенная технология проводит синтез прекурсора при пониженной температуре и близком к нейтральному pH. Наноразмерные первичные частицы сокращают путь диффузии ионов лития, благодаря чему температуру финального обжига можно снизить до 800–890 °C вместо традиционных 950–1000 °C. Процесс не образует сильнощелочных маточных растворов, которым потребовалась бы отдельная нейтрализация.
Разработчики связывают новую морфологию материала с более высокой плотностью упаковки порошка и устойчивой работой при высоких напряжениях заряда и больших разрядных токах. У команды уже есть опытно-промышленная установка для отработки режимов, а индустрии предлагается готовый технологический пакет.
Стюф и Абакумов получили максимальные оценки за значимость, доказанность, личную роль и потенциал масштабирования. Решение защищено патентом, испытано на опытно-промышленной установке и адресует производство аккумуляторов для портативной техники, электротранспорта и беспилотников. Новизна оценена в четыре балла: патент подтверждает оригинальность способа, а дальнейшее сравнение с промышленными технологиями потребует полноценного внедрения. Итоговая оценка — 96 баллов.
2 место. Сергей Беленов, ЮФУ
Второе место занял ведущий научный сотрудник химического факультета Южного федерального университета Сергей Беленов. В сентябре команда ЮФУ, Сколтеха, Института катализа СО РАН и МГТУ имени Н. Э. Баумана представила сверхстабильный катализатор для низкотемпературных топливных элементов. Научная статья вышла в Journal of Alloys and Compounds.
Катализатор состоит из наночастиц высокоэнтропийного сплава платины, палладия, меди, никеля и кобальта на углеродном носителе. Ученые проследили, как при нагреве от 300 до 600 °C меняются структура частиц и распределение металлов. Моделирование показало, что при 600 °C около 75% атомов платины концентрируется в верхнем слое, тогда как палладий смещается вглубь частицы.
Лучший результат показал материал, обработанный при 350 °C. После 10 тыс. циклов его активность снизилась на 22%, тогда как коммерческий платиновый катализатор потерял 40%. После длительного испытания новый материал оставался в четыре раза активнее коммерческого аналога. Такая стабильность важна для топливных элементов в транспорте, стационарной энергетике и портативных источниках питания.
Беленов получил по пять баллов за значимость, доказанность и потенциал масштабирования. Работа опубликована в рецензируемом журнале, а характеристики подтверждены десятью тысячами циклов и сравнением с коммерческим материалом. Новизна оценена в четыре балла за пятикомпонентный состав и сочетание эксперимента с атомистическим моделированием. Личная роль получила четыре балла — Беленов является первым автором и представляет экспериментальную часть. Итог — 93 балла.
3 место. Илья Заливако, ФИАН и РКЦ
Третье место занял научный сотрудник Физического института имени П. Н. Лебедева РАН и ведущий научный сотрудник Российского квантового центра Илья Заливако. Команда ФИАН и РКЦ реализовала обобщенный гейт Тоффоли на десяти ионах иттербия. На момент публикации это был самый большой подобный гейт, зафиксированный в научной литературе.
Гейт Тоффоли — логическая операция, нужная для таких квантовых алгоритмов, как поиск Гровера и факторизация Шора. При обычном кубитном подходе его разложение быстро увеличивает число двухкубитных операций или требует вспомогательных кубитов. Российские физики использовали ионы как трехуровневые кудиты — дополнительный уровень играет роль вспомогательного состояния и снижает ресурсоемкость схемы.
Подход был экспериментально проверен на задаче поиска в неупорядоченной базе данных. Исследователи показали рост точности алгоритма и контролировали утечку из кубитного подпространства. Предложенная декомпозиция не требует сложного индивидуального управления вспомогательными уровнями, поэтому метод можно адаптировать и к другим квантовым платформам.
Илья Заливако получил по пять баллов за доказанность, технологическую новизну и личную роль. Рекорд подтвержден экспериментом и рецензируемой публикацией, а равный авторский вклад отдельно зафиксирован в статье. Значимость и потенциал масштабирования оценены в четыре балла: подход снижает ресурсные издержки важной квантовой операции, однако его практическое преимущество еще предстоит показать в более крупных вычислениях и на разных аппаратных платформах. Итог — 92 балла.
4 место. Андрей Дроздов, Университет «Сириус»
Четвертое место занял кандидат химических наук, старший научный сотрудник Научного центра генетики и наук о жизни Университета «Сириус» Андрей Дроздов. Исследователи Университета «Сириус» вместе с коллегами из Москвы и Скопье представили стабильную магнитную жидкость на основе воды и наночастиц оксидов кобальта и железа. В тот же день работа была опубликована в журнале Surfaces and Interfaces.
Обычные магнитные наночастицы склонны слипаться, поэтому их покрывают полимерами, кислотами или другими стабилизаторами. Такие добавки могут повышать токсичность и мешать последующей модификации материала. Команда получила устойчивые при нейтральном pH гидрозоли без добавленных диспергаторов, меняя соотношение железа и кобальта и используя ультразвуковую обработку.
Материал показал способность нагреваться в переменном магнитном поле, низкую цитотоксичность в проведенных экспериментах и пероксидазоподобную активность. Эти свойства создают основу для дальнейших исследований в области магнитной гипертермии, биосенсоров и диагностических систем. Клиническая эффективность материала в этой работе не оценивалась.
Дроздов получил по пять баллов за доказанность и технологическую новизну. Состав и свойства материала описаны в рецензируемой статье, а стабильный гидрозоль без дополнительных стабилизаторов решает сложную материаловедческую задачу. Значимость и масштабирование оценены в четыре балла — у разработки несколько потенциальных биомедицинских применений, но впереди испытания в конкретных диагностических и терапевтических сценариях. Личная роль получила четыре балла, ведь Дроздов руководил проектом, а эксперимент выполнил международный коллектив. Итог — 89 баллов.
5 место. Дмитрий Юдин, МФТИ
Пятое место занял заведующий Лабораторией интеллектуального транспорта Центра робототехники и беспилотных технологий Института искусственного интеллекта МФТИ Дмитрий Юдин. 12 сентября команда МФТИ и МАДИ провела показательный заезд беспилотной «Газели» на межрегиональном конкурсе водительского мастерства «Мострансавто» в Коломне.
Автомобиль самостоятельно прошел участок с препятствиями и не получил штрафных баллов. После заезда гости мероприятия смогли испытать машину в качестве пассажиров. В официальном сообщении отдельно отмечается маневр «гараж», где точность движения измеряется сантиметрами.
Команда МФТИ разработала высокоточную систему локализации и алгоритмы распознавания препятствий. Решение не зависит от GPS или ГЛОНАСС: положение машины определяется по данным лидаров, причем заявленная ошибка не превышает 10 см, а система работает днем и ночью. Юдин руководил командой разработчиков со стороны МФТИ.
Дмитрий Юдин получил максимальные оценки за доказанность и личную роль. Беспилотник выполнил публичный заезд без штрафных баллов. Значимость, новизна и потенциал масштабирования получили по четыре балла — автономная локализация без спутниковой навигации важна для транспорта, но сентябрьское событие остается демонстрацией на ограниченном участке, а не эксплуатацией на дорогах общего пользования. Итоговая оценка — 88 баллов.
Как составлялся рейтинг
Рейтинг отражает выбор редакции. Сначала мы сформировали список людей, чьи проекты в сентябре получили проверяемый результат, перешли на новый этап или заметно повлияли на технологическую повестку. Для исследований и инфраструктурных инициатив с длинным циклом учитывалась работа предыдущих месяцев, однако основанием для включения служило событие, состоявшееся с 1 по 30 сентября 2026 года.
Список разделен на две категории: «Технологический бизнес» и «Наука». Места присваиваются внутри каждой категории, поскольку запуск продукта, городское внедрение, научную публикацию и полевое испытание некорректно сводить в одну турнирную таблицу. При этом система оценки для всех одинакова.
Каждый участник получил от одного до пяти баллов по пяти критериям:
| Критерий | Вес | Что оценивается |
| Значимость | 30% | Возможное влияние на пользователей, отрасль, общество или научное направление |
| Доказанность результата | 25% | Наличие работающего продукта, внедрения, проведенного эксперимента, опубликованной работы, выданного патента или официально подтвержденной победы |
| Технологическая новизна | 20% | Оригинальность подхода и сложность решенной задачи |
| Личная роль | 15% | Насколько вклад участника подтверждается открытыми источниками |
| Потенциал масштабирования | 10% | Возможность распространить решение, продолжить исследование или повлиять на развитие отрасли |
Итоговый результат рассчитывался по формуле: Σ (балл ÷ 5 × вес критерия). Максимальная оценка составляет 100 баллов. Например, пять баллов по критерию «Значимость» с весом 30% приносят участнику 30 итоговых баллов, а четыре балла по критерию с весом 10% — восемь. Если участники набирают одинаковое количество баллов, выше располагается результат с большей доказанностью, затем учитывается значимость.
Балльная система показывает логику расстановки мест, но не превращает экспертный выбор в точное измерение заслуг. Финансовые показатели отдельно не оцениваются: они могут подтверждать масштаб продукта, однако сами по себе не являются технологическим достижением.
В категории «Технологический бизнес» преимущество получали участники, чьи проекты в сентябре дошли до продаж, внедрения, закрытого тестирования с внешними пользователями или серийного производства. Руководящая должность не приравнивалась к доказанной личной роли: для высокой оценки требовались открытые подтверждения участия в продуктовой или технологической части проекта.
| Место | Участник | Значимость | Результат | Новизна | Личная роль | Масштаб | Итог |
| 1 | Илья Родионов, «Квантум Парк» | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 97 |
| 2 | Артур Самигуллин, Yandex AI Studio | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 93 |
| 3 | Алексей Паламарчук, NtechLab | 5 | 5 | 3 | 3 | 5 | 86 |
| 4 | Марина Пак, «Лиганд Про» | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 85 |
| 5 | Максим Соколов, «АВТОВАЗ» | 5 | 5 | 3 | 3 | 4 | 84 |
В научной категории учитывались исследования и инженерные разработки, получившие в сентябре внешнее подтверждение. Им могли стать публикация в рецензируемом журнале, патент, официально описанные испытания или демонстрация работающей системы. Для материалов с медицинским потенциалом лабораторные свойства отделялись от доказанной диагностической или клинической эффективности.
| Место | Участник | Значимость | Результат | Новизна | Личная роль | Масштаб | Итог |
| 1 | Эльвира Стюф и Артем Абакумов, Сколтех и «Рустор» | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 96 |
| 2 | Сергей Беленов, ЮФУ | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 93 |
| 3 | Илья Заливако, ФИАН и РКЦ | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 92 |
| 4 | Андрей Дроздов, Университет «Сириус» | 4 | 5 | 5 | 4 | 4 | 89 |
| 5 | Дмитрий Юдин, МФТИ | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 88 |
Сентябрьский список объединяет проекты на разных стадиях, но у большинства есть общая черта: результат вышел за пределы внутренней разработки. Квантовый компьютер стал товарной линейкой, корпоративный агент открылся клиентам, видеоаналитика вошла в городскую систему, химические работы получили патентное и журнальное подтверждение, а беспилотный автомобиль прошел публичное испытание. Именно этот переход к внешней проверке сильнее всего повлиял на итоговые места.
Читайте также: Рейтинг лидеров за август 2026 года: от стратосферы до онковакцины.