Роль природоподобных технологий в реализации устойчивого развития промышленных систем

В условиях санкционных ограничений современная макроэкономическая система России направлена на технологическое развитие, цифровизацию, устойчивое развитие и экологизацию производственно-экономических систем. Ключевая проблема функционирования экономических систем заключается в ограниченности ресурсов, которая определяет возникновение «узких» мест и очередей. Как следствие, это отражается на эффективности всей системы и ее конкурентоспособности. Одним из ключевых условий для достижения целей устойчивого развития видится освоение природоподобных технологий и их внедрение в промышленность. Целью исследования является определение теоретических аспектов природоподобных технологий, выявление их потенциала внедрения для достижения устойчивого развития промышленности. Проанализированы научные истоки концепции развития темы природоподобных технологий, даны определения категориям «природоподобные технологии», «природовдохновленные алгоритмы», «природовдохновленные системы». Обобщены принципы природоподобных технологий, способствующих достижению решения экологических проблем, ресурсной независимости, экономической эффективности, технологического развития. Рассмотрена трансформация традиционных производственных систем в мезосистемы по аналогии с природными экосистемами. Обосновано, что именно такой подход, лежащий в основе экономики замкнутого цикла, позволяет выйти за рамки внедрения отдельных «зеленых» технологий и добиться синергетического эффекта. В целях систематизации анализа предложена классификация природоподобных технологий и определены основные направления их использования в промышленности. Сделаны следующие выводы: внедрение природоподобных технологий дает измеримый и существенный эффект по трем направлениям устойчивого развития: 1) экономики – снижение затрат, создание новой стоимости; 2) экологии – сокращение выбросов, оптимизация ресурсов; 3) социальной сферы – создание безопасных условий труда и благоприятной среды для жизни и здоровья человека. Экономический эффект от внедрения природоподобных технологий является одним из ключевых драйверов их масштабирования. При принятии управленческих решений необходимо учесть, что внедрение природоподобных технологий – это стратегическая инвестиция в обеспечение конкурентоспособности мезосистемы и ее ресурсной независимости. На уровне высшего руководства страны необходимо разработать и внедрить меры стимулирования для проектов, реализующих принципы природоподобных технологий на системном уровне.

1. Вернадский В.И. Научная мысль как планетное явление. Отв. ред. А.Л. Яншин. М.: Наука; 1991. 270 с.

2. Казначеев В.П. Учение В.И. Вернадского о ноосфере в связи с современными проблемами экологии человека. Ноосферные исследования. 2023;(4):6–16. https://doi.org/10.46724/NOOS.2023.4.06-16

3. Benyus J.M. Biomimicry: Innovation Inspired by Nature. New York: William Morrow; 1997. 288 p.

4. McDonough W., Braungart M. Cradle to Cradle: Remaking the Way We Make Things. New York: North Point Press; 2002. 193 p.

5. Chin M.H.W., Linke J., Coppens M.-O. Nature-inspired sustainable medical materials. Current Opinion in Biomedical Engineering. 2023;28:100499. https://doi.org/10.1016/j.cobme.2023.100499

6. Dao V.-D., Nguyen H.T.K. Nature-inspired design for high-efficiency solar-driven water evaporation. Journal of Power Sources. 2024;609:234676. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2024.234676

7. Gaitan N.C., Ungurean I., Corotinschi G., Roman C. An intelligent energy management system solution for multiple renewable energy sources. Sustainability. 2023;15(3):2531. https://doi.org/10.3390/su15032531

8. Bertaglia T., Costa C.M., Lanceros-Méndez S., Crespilho F.N. Eco-friendly, sustainable, and safe energy storage: a nature-inspired materials paradigm shift. Materials Advances. 2024;5(19):7534–7547. https://doi.org/10.1039/d4ma00363b

9. Meshalkin V., Akhmetov A., Lenchenkova L., Nzioka A., Politov A., Strizhnev V., Telin A., Fakhreeva A. Application of renewable natural materials for gas and water shutoff processes in oil wells. Energies. 2022;15(23):9216. https://doi.org/10.3390/en15239216

10. Selvam D.C., Devarajan Y. Bio-inspired hybrid materials for sustainable energy: Advancing bioresource technology and efficiency. Materials Today Communications.2025;46:112647. https://doi.org/10.1016/j.mtcomm.2025.112647

11. Oguntona O. Developing a nature-inspired sustainability assessment tool: The role of materials efficiency. Materials Proceedings. 2025;22(1):3. https://doi.org/10.3390/materproc2025022003

12. Lebdioui A. Nature-inspired innovation policy: Biomimicry as a pathway to leverage biodiversity for economic development. Ecological Economics. 2022;202:107585. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2022.107585

13. Prathumrat P., Likitaporn C., Rimdusit S., Nikzad M., Wongsalam T., Tanalue N., Okhawilai M. Deep Insights into the design of next-generation water-based stimuli-responsive shape memory polymers: From fundamentals to nature-inspired innovations. Applied Materials Today. 2025;44:102754. https://doi.org/10.1016/j.apmt.2025.102754

14. Huang Z., Hwang Y., Radermacher R. Review of nature-inspired heat exchanger technology. International Journal of Refrigeration. 2017;78:1–17. https://doi.org/10.1016/j.ijrefrig.2017.03.006

15. Xu Y., Zhang Q., Liang Y., Huang L. A review of solar interfacial distillation water purification technology inspired by nature. Journal of Water Process Engineering. 2023;55:104156. https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2023.104156

16. Gertsen M.M., Perelomov L.V., Arlyapov V.A., Atroshchenko Y.M., Meshalkin V.P., Chistyakova T.B., Reverberi A.P. Degradation of oil and petroleum products in water by bioorganic compositions based on humic acids. Energies. 2023;16(14):5320. https://doi.org/10.3390/en16145320

17. Trubetskoi K.N., Galchenko Y.P. Naturelike mining technologies: Prospect of resolving global contradictions when developing mineral resources of the lithosphere. Herald of the Russian Academy of Sciences. 2017;87:378–384. https://doi.org/10.1134/S1019331617040050

18. Quintero A., Zarzavilla M., Tejedor-Flores N., Mora D., Chen Austin M. Sustainability assessment of the anthropogenic system in panama city: Application of biomimetic strategies towards regenerative cities. Biomimetics. 2021;6(4):64. https://doi.org/10.3390/biomimetics6040064

19. Musango J.K., Currie P., Robinson B. Urban metabolism for resource efficient cities: From theory to implementation. Paris: UN Environment; 2017.

20. Tan X., Jiao J., Jiang M., Chen M., Wang W., Sun Y. Digital policy, green innovation, and digital-intelligent transformation of companies. Sustainability. 2024;16(16):6760. https://doi.org/10.3390/su16166760

21. Luo S., Yimamu N., Li Y., Wu H., Irfan M., Hao Y. Digitalization and sustainable development: How could digital economy development improve green innovation in China? Business Strategy and the Environment. 2023;32(4):1847–1871. https://doi.org/10.1002/bse.3223

22. Zhu Y., Zhang H., Siddik A.B., Zheng Y., Sobhani F.A. Understanding corporate green competitive advantage through green technology adoption and green dynamic capabilities: Does green product innovation matter? Systems. 2023;11(9):461. https://doi.org/10.3390/systems11090461

23. Yang J.Y., Roh T. Open for green innovation: From the perspective of green process and green consumer innovation. Sustainability. 2019;11(12):3234. https://doi.org/10.3390/su11123234

24. Sun Y., Sun H. Green innovation strategy and ambidextrous green innovation: The mediating effects of green supply chain integration. Sustainability. 2021;13(9):4876. https://doi.org/10.3390/su13094876

25. Ozgul B. Does green transformational leadership develop green absorptive capacity? The role of internal and external environmental orientation. Systems. 2022;10(6):224. https://doi.org/10.3390/systems10060224

26. Shinkevich A.I., Barsegyan N.V., Galimulina F.F. Measuring and forecasting the development concept of the “Green” macrosystem using data analysis technologies. Sustainability. 2024;16(24):11152. https://doi.org/10.3390/su162411152

27. Momenikorbekandi A., Kalganova T. Intelligent scheduling methods for optimisation of job shop scheduling problems in the manufacturing sector: A systematic review. Electronics. 2025;14(8):1663. https://doi.org/10.3390/electronics14081663

28. Rao R.V., Davim J.P. Single, multi-, and many-objective optimization of manufacturing processes using two novel and efficient algorithms with integrated decision-making. Journal of Manufacturing and Materials Processing. 2025;9(8):249. https://doi.org/10.3390/jmmp9080249

29. Galimulina F.F., Barsegyan N.V. Application of mass service theory to economic systems optimization problems – A review. Mathematics. 2024;12:403. https://doi.org/10.3390/math12030403

30. Zhang L., Hu Y., Tang Q., Li J., Li Z. Data-driven dispatching rules mining and real-time decision-making methodology in intelligent manufacturing shop floor with uncertainty. Sensors. 2021;21(14):4836. https://doi.org/10.3390/s21144836

31. Bányai T. Optimization of material supply in smart manufacturing environment: A metaheuristic approach for matrix production. Machines. 2021;9(10):220. https://doi.org/10.3390/machines9100220

32. Massim Y., Yalaoui F., Chatelet E., Yalaoui A., Zeblah A. Efficient immune algorithm for optimal allocations in series-parallel continuous manufacturing systems. Journal of Intelligent Manufacturing. 2012;23:1603–1619. https://doi.org/10.1007/s10845-010-0463-7

33. Para J., Del Ser J., Nebro A.J. Energy-aware multi-objective job shop scheduling optimization with metaheuristics in manufacturing industries: A critical survey, results, and perspectives. Applied Sciences. 2022;12(3):1491. https://doi.org/10.3390/app12031491

34. Gao K., Huang Y., Sadollah A., Wang L. A review of energy-efficient scheduling in intelligent production systems. Complex & Intelligent Systems. 2020;6:237–249. https://doi.org/10.1007/s40747-019-00122-6

35. Islam J., Mamo Negash B., Vasant P.M., Ishtiaque Hossain N., Watada J. Quantum-based analytical techniques on the tackling of well placement optimization. Applied Sciences. 2020;10(19):7000. https://doi.org/10.3390/app10197000

36. Kumar A., Jaiswal A. A deep swarm-optimized model for leveraging industrial data analytics in cognitive manufacturing. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2021;17(4):2938–2946. https://doi.org/10.1109/TII.2020.3005532

37. Guneshwor L., Eldho T.I., Vinod Kumar A. Identification of groundwater contamination sources using meshfree rpcm simulation and particle swarm optimization. Water Resources Management. 2018;32:1517–1538. https://doi.org/10.1007/s11269-017-1885-1

38. Goulart D.A., Pereira R.D. Autonomous pH control by reinforcement learning for electroplating industry wastewater. Computers & Chemical Engineering. 2020;140:106909. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2020.106909

39. Sakharov M., Koledina K., Gubaydullin I., Karpenko A. Studying the efficiency of parallelization in optimal control of multistage chemical reactions. Mathematics. 2022;10(19):3589. https://doi.org/10.3390/math10193589

40. Chertow M.R. Industrial symbiosis: Literature and taxonomy. Annual Review of Energy and the Environment. 2000;25(1):313–337. https://doi.org/10.1146/annurev.energy.25.1.313

41. Jacobsen N.B. Industrial symbiosis in Kalundborg, Denmark: A quantitative assessment of economic and environmental aspects. Journal of Industrial Ecology. 2006;10(1-2):239–255. https://doi.org/10.1162/108819806775545411

42. Gamage A., Dayaratne R. Learning from nature: towards a research-based biomimicry approach to ecologically sustainable design (ESD). Conference: Sustainability through biomimicry: Discovering a world of solutions inspired by nature: College of Design, Dammam University. 2012;17.

43. Benachio G.L.F., Freitas M.C.D., Tavares S.F. Circular economy in the construction industry: A systematic literature review. Journal of Cleaner Production. 2020;260:121046. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121046