В статье представлены результаты применения метода визуализации долгосрочного прогнозирования трендовых тем исследований в области обеспечения безопасности АЭС. Значимые темы были определены среди слов, включенных в названия научных статей. Формулировки заголовков, которые несколько раз встречаются в цитируемых статьях анализируемой коллекции, рассмотрены как трендовые темы исследования. Длительность роста тренда цитирования была целью для алгоритмов машинного обучения. Использовался метод машинного обучения CatBoost. Для визуализации прогноза были использованы методы t-SNE и Word2Vec. Кластеры трендовых ключевых слов на семантической карте помогли точно определить перспективные направления в области обеспечения безопасности АЭС.