Анализ научного и патентного ландшафтов в сфере современных технологий глубокой переработки зерна

В мировой экономике происходит становление и развитие рынков продуктов глубокой переработки зерна пшеницы. Использование технологий переработки позволяет производить продукцию с высокой добавленной стоимостью и расширяет возможности наращивания потенциала несырьевого экспорта. Предложена авторская методика для выявления этих возможностей на основании анализа патентной и публикационной активностей по технологиям, используемым в производстве продуктов глубокой переработки зерна пшеницы. В основе методики лежит совместное использование поисково-аналитических систем ИАС «Приоритеты», LexisNexis и наукометрической базы данных Scopus. В результате исследования выявлены направления, по которым у России существуют научно-технические заделы по технологиям глубокой переработки пшеницы, которые позволят производить продукты, конкурентоспособные на международном рынке. Выявлены центры компетенции в области технологий производства продуктов глубокой переработки пшеницы, а также сделаны выводы о перспективных направлениях исследований (лизин, кормовые добавки, треонин, триптофан и метионин), благодаря которым появятся возможности для расширения экспортного и внутреннего потенциала зернового рынка

Ключевые слова: патентный ландшафт, семантический поиск, центры компетенций, экспортный потенциал, технологии переработки зерна пшеницы

Список использованных источников

  1. P. Oldham, S. Hall, G. Burton. Synthetic biology: Mapping the scientific landscape//PLoS One. Vol. 7. № 4. 2012. P. e34368.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22539946.

  1. А. Н. Петров, А. В. Сартори, А. В. Филимонов. Комплексная оценка состояния научно-технических проектов через уровень готовности технологий//Экономика науки. Т. 2. № 4. 2016.
  2. D. Devyatkin, E. Nechaeva, R. Suvorov, I. Tikhomirov. Mapping the Research Landscape of Agricultural Sciences//Foresight and STI Governance. Vol. 12. № 1. 2018. P. 69-78.
  3. О. А. Еремченко. Технологические барьеры развития зерновой отрасли России//Экономика науки. 2017. Т. 3. № 2.
  4. И. В. Зибарева, Н. С. Солошенко. Тематическая структура российского сегмента научных журналов в глобальных и национальных информационных ресурсах//Материалы Третьей международной конференции НЭИКОН «Электронные научные и образовательные ресурсы: создание, продвижение и использование». М.: НП НЭИКОН, 2015. С. 255-259.
  5. Д. А. Усанов, Н. В. Романова, Е. А. Салдина. Перспективы и тенденции развития терагерцовых технологий: патентный ландшафт//Экономика науки. 2017. Т. 3. № 3.
  6. С. В. Кортов, Д. Б. Шульгин, Д. Е. Толмачев, А. Д. Егармина. Анализ технологических трендов на основе построения патентных ландшафтов//Экономика региона. 2017. Т. 13. № 3. С. 935-947.
  7. С. Л. Парфенова, Е. Г. Гришакина, Д. В. Золотарев, В. В. Богатов. Публикационный ландшафт российской науки//Наука. Инновации. Образование. 2017. № 1 (23). С. 53-79.
  8. К. Эпаминондас, М. Ставрос. Китай-2025: научный и инновационный ландшафт//Форсайт. 2016. Т. 10. № 3.
  9. Р. Е. Суворов, Д. А. Девяткин, Н. И. Усенко, Ю. С. Отмахова. Обзор методов выявления точек роста экспортного потенциала с применением интеллектуального анализа данных //Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2017. Т. 67. № 3. С. 75-85.
  10. Д. А. Девяткин, Р. Е. Суворов, И. А. Тихомиров. О методике выявления центров компетенции на примере предметной области «искусственный интеллект»//Информация в современном мире. 2017. С. 107.
  11. Н. Г. Куракова, Л. А. Цветкова, В. Г. Зинов. Патентный ландшафт РФ, созданный резидентами страны: анализ выявленных проблем//Экономика науки. 2016. № 1.
  12. D. G. Frisio, V. Ventura. Exploring the Patent Landscape of RNAi-based Innovation for Plant Breeding//Recent patents on biotechnology. 2019. Vol. 13. № 3. P. 207-216.
  13. A. W. K. Yeung, N. T. Tzvetkov, O. S. El-Tawil et al. Antioxidants: scientific literature landscape analysis//Oxidative medicine and cellular longevity. 2019. Vol. 2019.
  14. И. А. Тихомиров, Н. В. Тоганова, М. И. Ананьева. Инструменты анализа научно-технологических заделов России//Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2016. Т. 66. № 3. С. 98-104.
  15. Н. Попов. Составление и анализ патентных ландшафтов//Патенты и лицензии. Интеллектуальные права. 2016. № 12. С. 39-46.
  16. H. Schьtze, C. D. Manning, P. Raghavan. Introduction to information retrieval. Vol. 39. Cambridge University Press, 2008.
  17. А. Стрелецкий, В. Забавников, Э. Асланов, Д. Котлов. Патентный ландшафт сферы нанотехнологий//Форсайт. 2015. Т. 9. № 3. С. 40-53.
  18. А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. Патентный ландшафт спутниковой навигации//Cloud of science. 2016. Т. 3. № 3.
  19. A. Shvets, D. Devyatkin, I. Sochenkov et al. Detection of current research directions based on full-text clustering /2015 Science and Information Conference (SAI). IEEE, 2015. P. 483-488.
  20. Р. Е. Суворов, И. В. Соченков. Определение связанности научно-технических документов на основе характеристики тематической значимости//Искусственный интеллект и принятие решений. 2013. № 1. С. 33-40.
  21. S. S. Volkov, D. Devyatkin, I. Sochenkov et al. Towards Automated Identification of Technological Trajectories//Russian Conference on Artificial Intelligence. Springer, Cham, 2019. P. 143-153.
  22. https://www.trademap.org/Country_SelProduct.aspx?nvpm=1%7c%7c%7c%7c%7c1001%7c%7c%7c4%7c1%7c1%7c2%7c1%7c1%7c2%7c1%7c1.
  23. http://priorities.isa.ru.

Авторы