«Наш подход пополняет спектр инструментов, которые делают сложную, многогранную, с большим количеством разнообразных связей систему экономики более предсказуемой, управляемой и тем самым более понятной для человека», - заявил заведующий лабораторией информационно-управляющих систем Института проблем машиноведения РАН (Санкт-Петербург), руководитель проекта по гранту РНФ Николай Кузнецов.
Кузнецов опирается в своей работе на разработанную российскими исследователями теорию скрытых колебаний, а также на эволюционные алгоритмы и машинное обучение с подкреплением. Используя этот подход, ученые попытались выявить скрытые тренды в двух популярных макроэкономических моделях, в концепции перекрывающихся поколений, разработанной нобелевскими лауреатами Полом Самуэльсоном и Питером Даймондом, а также в пространственно-временной модели глобального рынка товаров.
Расчеты на суперкомпьютерах показали, что созданные российскими и зарубежными исследователями системы ИИ, адаптированные под работу с каждой из двух макроэкономических концепций, могли эффективно раскрывать скрытые тренды в этих экономических моделях. В перспективе это позволит использовать их не только для прогнозирования трендов, но и для подбора оптимальных решений во время кризисов, подытожили ученые.
Если вы хотите стать героем публикации и рассказать о своем исследовании, заполните форму на сайте РНФ
