Технологии будущего

13-14 декабря в стенах Донбасской государственной машиностроительной академии прошла Четвертая международная научная конференция "Нейросетевые технологии и их применение". Ученые из России и Украины пытались решить самые различные вопросы: от методики построения нейросетей до оценки кредитных рисков банков и нормирования труда. Организаторами и координаторами конференции стали молодые ученые кафедры технологии и управления производством ДГМА.

Подробнее о новых технологиях и их значении для науки и практики нам рассказал председатель оргкомитета, проректор по учебной работе профессор Сергей Ковалевский.

- Сергей Вадимович, как вы оцениваете проведение конференции, что реально может дать она современной науке и практике?

- На конференции рассматривались результаты нашей работы в области нейросетевых технологий по двум основным направлениям - теория и практика решения прикладных задач. Надо сказать, уже прослеживается определенная преемственность результатов - от первой конференции до сегодняшнего дня.

Отличием четвертой конференции стало то, что в ее материалах представлены работы сильнейших научных школ России. В частности, очень интересные исследования представлены в работах профессора, вице-президента Российской академии наук по вопросам кибернетики Александра Галушкина, в докладах учеников школы профессора Горбаня из Красноярска. Вообще нужно отметить, что Россия выбрала нейросетевые технологии как стратегическое направление развития государства.

Также очень хорошо была представлена киевская школа в лице профессора Академии наук Украины Новотарского. Приехала целая группа из Запорожья во главе с проректором по науке Запорожского университета Юрием Внуковым. Традиционно ведет работу в этом направлении коллега из Донецка Олег Федяев.

Достаточно интересными были и работы наших ученых.

В принципе, все работы, представленные в докладах, перекликаются друг с другом. Разные научные школы по-своему решают одни и те же задачи. И в результате получается эффективный тандем ученых с мировым именем.

Лично мы заявили о том, что уже можем решать классическую задачу исключающего или с помощью одного нейроподобного элемента. Это дает возможность создать новый алгоритм построения нейросети, исключая классические проблемы подбора структуры, обучения системы. В результате ускоряется создание модели, которая полностью отражает свойства объекта. Это может быть модель предприятия, рынка ценных бумаг, рынка валют. Таким образом можно решать экономические, государственные, да, в общем-то, любые проблемы.

Кроме того, мы разрабатываем вопросы прогнозирования временных рядов. Здесь растущие динамические сети дают возможность отслеживать все: от температуры окружающей среды до показателей работы любого предприятия.

- Динамика и показатели дают количественное представление о проблеме. А можно ли с помощью нейросети оценить качество объекта?

- Конечно. Ведь само создание нейросети - это создание модели, образа объекта. То есть объемное, всестороннее представление объекта. Даже часть такого представления может быть восстановлена до целого, причем все качественные и количественные параметры обязательно сохраняются.

Мало того, мы доказали и решили ряд задач по связи характеристик объекта. Это дает уникальный эффект. Для того чтобы проанализировать объект, вместо огромного количества показателей и характеристик, мы можем взять минимум. То есть необходимо контролировать не все подряд, а только приоритетные признаки качества, которые связывают между собой все остальные. И в масштабе массового производства трудоемкость контрольных операций значительно снижается.

- Каковы перспективы развития этого направления науки?

- Перспективы прекрасные. В частности, работы по прогнозированию надежности кранового хозяйства, прогнозированию параметров проектируемых изделий, прогнозированию поведения экономических систем для малого и среднего бизнеса могут приносить не только научные результаты, но и реальные доходы. Много задач еще находится в стадии решения. А эффект от применения нейросетей очевиден.

Поэтому мы хотим выйти с предложением о создании Центра нейросетевых технологий для решения прикладных задач.

К началу нашей конференции мы подготовили электронный сборник публикаций всех материалов и вручили его нашим гостям. Это не только приятный сюрприз для всех участников, но и хороший фундамент для последующих работ.

Пятую конференцию мы планируем провести на базе одной из активных научных школ, в Академии наук Украины. Возможно, в свое время дойдем и до Москвы.

Алина Остафийчук