Главная / Промышленность / Черный ящик расшифрован

Екатеринбургские ученые-математикисоздали нейросетевую систему моделирования экономических объектовна основе метода группового учета аргументов (МГУА). Суть системы,разработанной для министерства экономики и труда Свердловской области,изложил на конференции «Конкурентоспособность уральских товаров и ВТО»генеральный директор ОАО «Областной центр информатизации и конъюнктурырынков» Анатолий Кенин. Центр организованпостановлением свердловского областного правительства, его задача— информационное обеспечение продвижения продукции предприятий СреднегоУрала на мировой рынок.



Анатолий Кенин
Анонс был мистическим:«Впервые будет представлен метод, позволяющий снизить издержкипроизводства, определить параметры, способные сделать продукциюконкурентоспособной, и многое другое. Метод относится к областиискусственного интеллекта, успешно зарекомендовал себя в ракетно-космической технике»…

— Математический метод предложил в 70-х годах прошлоговека академик киевского Института кибернетики им. Глушкова АлександрИвахненко. Эта чисто научная работа почти не нашла тогда практическогоприменения, поскольку на обработку данных требовались большие затраты(вычислительная техника была неразвита). Тем не менее при полетеамериканского «Аполлона-12»на Луну с доступного всем радиоканала наши специалисты записалителеметрическую информацию и по результатам расшифровки и обработкипо МГУА определили алгоритмы управления космическим аппаратом. На этопотребовалось четыре часа машинного времени. С того временивычислительная техника очень изменилась, и способы реализации МГУАтеперь, конечно, другие.

— Анатолий Михайлович, расскажите об истории создания метода.

— В чем суть системы?

Основные идеи метода заложены в фундамент созданнойнашим центром нейросетевой системы моделирования экономическихобъектов. Работа проведена в 2003 — 2004 годах под научным руководствомшироко известного специалиста по нейронным сетям — профессораУральского государственного университета, доктора наук ВладимираМазурова в рамках НИОКР, финансируемых правительством Свердловскойобласти.

На входы сети подаются массивы информации, взятыеиз жизни. А на выходе сравниваются два результата — реальныйи вычисленный сетью. Чтобы минимизировать разницу между ними, начинаемменять коэффициенты входящей информации. Этот процесс называетсяобучением нейронной сети. В случае полного описания системы эту разницутеоретически можно свести к нулю, но мы не знаем всех воздействийна объект. Минимальная разница на выходе, которая у нас однаждыполучилась, 0,2%. Обычно 5 — 7%.

— Любой объект можно представить в виде «черногоящика», имеющего входы и выходы. Что внутри ящика, мы не знаем,но входная информация всегда влияет на выходную. Возьмем предприятие.Оно описывается многими параметрами, самая доступная выборка — стат-отчетность,хотя есть масса других показателей. Это входная информация.А в качестве выходной возьмем, например, объем реализованной продукции.Этот выход можно представить в виде суммы всех известных входныхпоказателей с какими-топогрешностями (весовыми коэффициентами), поскольку абсолютно всювходную информацию учесть невозможно. Если имеются результатыдостаточно длительного наблюдения за величинами входов и выходов,существуют математические методы нахождения значений этих весовыхкоэффициентов. Получается система уравнений, которая в принциперазрешима.

— Получив такую модель, мы можем проиграть на нейвозможные ситуации и численно оценить значения выходных параметров.Например: увеличили тарифы на электроэнергию — посмотрели, как этоскажется на цене продукции, прибыли и так далее. Можно понять, какиеиз входных параметров оказывают существенное влияние, а какие нет.Можно сделать прогноз на определенный период при условии отсутствиясингулярностей (в математическом описании — скачки, разрывы; в жизни— дефолты, реформы, кризисы, войны, то есть то, что не заложенов обучении нейронной сети).

— Какой результат дает применение модели?

— Мы делаем расчеты по заказам отдельных предприятий.При этом нам надо получить как можно больше входных параметров: этофинансовая отчетность, оборудование, число сотрудников, их зар-платы,затраты на реконструкцию… Все идет в дело. Потом смотрим, что влияетна выходные параметры, а что — нет. При этом выявляются самыеневероятные зависимости. Например, на одном из предприятий выяснялипричину большого объема брака в производстве интегральных микросхем.Кривая брака на диаграмме чудесным образом совпала с графиком уходав декретный отпуск работниц этого предприятия, висевшим в кабинетеначальника отдела кадров. Оказалось, что заготовки для микросхемпереносились с одной технологической линии на другую вручную.А во время беременности у женщин менялся биохимический состав пота,и это влияло на качество продукции. Ввели технологические перчатки— проблема брака исчезла.

Была бы база данных— Где уже применялась нейросетевая система?

— Насколько реально с помощью вашего методарассчитать уровень конкурентоспособности конкретного предприятияв случае вступления России в ВТО?

Еще одна интересная закономерность, выявленная нашимцентром: практически нигде не существует корреляции между социальнымизатратами и эффективностью работы предприятия, как будто это две разныежизни.

— Где еще может применяться нейросетевая система?

— Если в качестве выходного показателяконкурентоспособности взять фактическую долю рынка, занятого даннымвидом продукции, то можно выявить все существенные входные показатели,влияющие на изменение доли рынка, сделать прогноз на несколько летвперед, определить, что надо в первую очередь менять на предприятии.

— Можно ли таким образом получить математическую модель развития общества?

— Практически везде, где объект исследованияне поддается аналитическому описанию. Как правило, это системы,в которых задействованы люди. Описать одного человека модельюпрактически невозможно, поскольку необходимо учитывать великоемножество индивидуальных данных. Но когда собираются десятки, сотни,тысячи людей, их частные характеристики нивелируются и они выступаютв модели как общность, которую можно описать с необходимой точностьюограниченным числом параметров.

Сегодня в России сложно найти полные и достоверные базыданных предприятий, товаров, услуг. У нас отсутствуют механизмынаблюдения за рынком, мы не знаем точно, что и где выпускается, какогоуровня и качества. На Западе информационная инфраструктура экономикисложилась 50 лет назад, мы же, уничтожив планирование, учет и контроль,сократив госсектор до 3%, опять начинаем изобретать велосипед. ХотяНобелевскую премию 2001 года по экономике получили три американцаза обоснование необходимости государственного регулирования рынка.

— Для этого нужно иметь описание социальных параметров,а это тысячи самых разных данных. Причем нужно, чтобы они были полученыдостаточно объективно. Потому что всякие рейтинги, методики экспертногоопроса и прочее часто делаются с ориентиром на заранее определенныйрезультат. Допустим, если мне нужно поднять рейтинг потребления паленойводки, я подберу для опроса такую аудиторию и такую методику, что этотнапиток окажется лучшим в мире. Исследования ведь кто-то финансирует, и не обязательно из желания приблизиться к истине.

— На мой взгляд, сейчас для наших предприятий оченьудачное время. Большинство арабских стран отшатнулись от США и ЗападнойЕвропы. Там практически не видно американцев, немцев, англичан. Многоарабов в свое время училось в Советском Союзе, они знают русский языки занимают высокие должности. Они хотели бы работать с Россией.В арабских странах идет процесс индустриализации под руководствомгосударства. Проводится очень грамотная экономическая политика. В Сирииактивно работает Уральская трубная компания, но другие крупныепроизводители нашего региона пока не слишком заметны в арабскихстранах. Объединенные Арабские Эмираты предложили ежемесячно поставлятьим 2,5 тыс. кубов леса, но у нас нет ни одного лесхоза, которыйбы справился с такими большими объемами. Аналогичная ситуацияпо металлопродукции, удобрениям.

Уроки арабского— Недавно вы побывали на Ближнем Востоке. Насколько успешно там идет продвижение продукции предприятий Свердловской области?

— В отличие от российских, эта зона находитсяне в центре страны, а на берегу Красного моря. Под нее выделено 475 кв.км, она функционирует уже третий год, ее существование не ограниченово времени. Там запрещено строить промышленные объекты, будут развиватьтолько туристический бизнес и высокие технологии. В Акабе дажеиностранцам можно на льготных условиях свободно купить или взятьв долгосрочную аренду (до 50 лет) землю и начать строиться, этимактивно пользуются соседние богатые арабские страны. Государствопредоставляет льготы по налогообложению, содержит администрацию зоны,развивает инфраструктуру — строит дороги, электросети, другиекоммуникации.

— В Иордании вы посещали особую экономическую зону Акаба. Как она организована?

— В арабском мире существует интересный финансовыйинститут, способствующий развитию инновационных технологий — «исламскийбанк». На Ближнем Востоке он получил широкое распространение. Коранзапрещает ростовщичество, в мусульманском мире нельзя давать деньги подпроценты. Поэтому исламские банки (как государственные, так и частные)кредиты выдают на беспроцентной основе. Но проект вы реализуете вместес банком и делите с ним прибыль, исламский банк выступает равноправнымпартнером в реализации проекта.

— Как еще в арабских странах способствуют внедрению инноватики?


Лучший метод оборонки Старые цифры, новые образы Отдам дело в рабочие руки Семь кандидатов на место Проблемный актив Слова без букв Русский дом на «исламской улице» «Нет языка… Нет зада» Буйных мало

Главная / Промышленность