Авторы подчеркивают, что их модели в принципе отличаются от многих применяемых систем прогнозов, скажем, с применением очень модного сегодня искусственного интеллекта.
«Они строятся на основе старых статистических данных, на которых ИИ обучают, прежде чем его выпустят в “люди”. Наша модель сама создает разные варианты новой реальности, в которой ей предстоит оказаться и, рассчитав каждый, всегда выбирает из них оптимальный», — говорит профессор Терентьев.
Казалось бы, при таком подходе, да еще и неопределенности большинства параметров вы получите «огромное дерево вариантов». Обсчет только каждой «ветви» — это гигантское количество итераций.
По словам авторов, в этом и заключается уникальность их разработки. Ими создан алгоритм, который позволяет во много раз сократить число итераций, отсекая все не лучшие решения. При этом результаты модели на 10% лучше, чем используемые сегодня методики.
«Для наглядности приведу самый простой пример, — говорит Терентьев. — Скажем, руководству региона надо решить, какое с учетом его специфики топливо здесь лучше — газ, нефть, уголь. Критериев для оценки множество — цена, экология, доставка
Алексей Терентьев подчеркнул, что эти модели можно использовать в любых сферах — в экономике, медицине, информационных системах и даже в политике.
Сегодня они применяются, например, при разработке системы рейтингового оценивания транспортно-логистических предприятий. Исследователи выяснили, какие виды транспорта в том или регионе наиболее эффективны и требует дальнейшего развития, а какие направления являются излишними.
