В настоящее время проблема внедрения нейросетевых технологий заключается в том, что нейронные сети порой настолько сложные, что могут быть непонятны пользователю, и поэтому теряется возможность объяснения, как они работают. Например, данное обстоятельство является принципиальным препятствием для внедрения интеллектуальных систем в области медицины, где устоялась практика: пока модель не получит медико-биологического объяснения, она не может использоваться в качестве системы поддержки принятия врачебных решений. Ученые Пермского Политеха разрабатывают удобную виртуальную среду для интеллектуального анализа данных, которая станет помощником для бизнес-аналитиков и аналитиков данных.

Технология была представлена 11 августа на конкурсе Фонда содействия инновациям «Старт-1», а также попала в конкурс-акселератор инновационных проектов «Большая разведка». Разработка выполнена в рамках Программы академического стратегического лидерства «Приоритет-2030». В создании виртуальной среды принял участие выпускник аспирантуры кафедры прикладной математики Пермского Политеха Леонид Кожемякин, а также специалист по высокоэффективным вычислительным технологиям, старший системный проектировщик ЗАО ЦФТ Александр Маккавеев.

– Новшество технологии обработки данных заключается в том, что теперь не нужно перебирать сотни и тысячи вариантов возможных структур нейронной сети при поиске подходящей, оптимальная структура определяется на основе предварительной обработки данных с помощью специально разработанных методов. Пользователь сможет загрузить свои данные и на выходе получить ответ на вопрос, – есть в его данных закономерности или нет. Если закономерности обнаружены, то откроется возможность поиска управленческих решений, опираясь на найденные в исходных данных причинно-следственные связи, – рассказал кандидат экономических наук, доцент, начальник управления организации научных исследований Александр Алексеев.

Пользователю не нужно будет устанавливать себе на компьютер дополнительное программное обеспечение, поскольку система будет реализована по клиент-серверной архитектуре, благодаря чему вся обработка информации будет осуществляться на сервере.

– Проектируемая система не имеет привязки к какой-либо предметной области, поэтому разрабатываемый в рамках проекта программный продукт может быть использован как универсальная платформа для создания прикладных решений в сфере медицины, финансов, промышленности, нефтегазодобычи и других секторах экономики, – сообщил кандидат физико-математических наук, доцент кафедры вычислительной математики, механики и биомеханики Владислав Никитин.

По словам политехников, важным преимуществом данной технологии является объяснимость – можно дать четкую интерпретацию каждому нейрону на каждом скрытом слое. Это расширяет возможности для внедрения нейросетевых технологий.

Проект получил поддержку со стороны крупной IT-компании, готовой купить лицензию на использование программного продукта после завершения всех этапов НИОКР.

Поддержать редакцию