Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В Пермском Политехе разработали нейросеть, которая предупредит российские компании о риске попадания под санкции
В последние годы западные страны проводят активную санкционную политику против целого списка государств, в том числе и России. Под действия санкций попадают крупные объекты банковской сферы, предприятия добывающей отрасли и промышленного сектора, а также отдельные физические лица и компании. Такая ситуация требует от Правительства России не только быстрых ответных мер экономического регулирования, но и долгосрочного прогнозирования и анализа развития возможных событий. Ученые Пермского Политеха разработали интеллектуальную систему на основе нейросети для выявления отечественных компаний, которые в будущем подвержены риску попадания в санкционные списки. Программа полезна как для отдельных инвесторов и частных компаний, так и для государственных организаций и регулирующих органов.
Статья опубликована в журнале «Вестник ПНИПУ. Master’s journal». Разработка проведена в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Сегодня санкции имеют глобальное экономическое воздействие на Россию. Как следствие, необходима разработка эффективных стратегий управления рисками попадания в санкционные списки. Сейчас активно изучается влияние ограничений на различные отрасли промышленности и отдельные компании, анализируются экономические последствия для страны. Но все подобные исследования – это лишь описание и статистика. Они не позволяют выработать конкретные научные методы для прогноза и корректировки ситуации.
Применение нейросетевого подхода в данной области может быть эффективно для точного выявления компаний, в наибольшей мере подверженных санкциям. Модели на основе искусственного интеллекта автоматически определяют сложные закономерности и взаимосвязи в огромных объемах данных, что существенно влияет на корректность прогноза. Ученые Пермского Политеха разработали интеллектуальную систему на основе нейросети, которая по ряду экономических факторов, уникальных для каждой из компаний российского рынка, прогнозирует угрозы их попадания в санкционные списки.
«Мы создали эффективный инструмент для предсказания факта попадания или непопадания организации под санкции в будущем. Поскольку любая нейросеть учится на большом количестве данных, в первую очередь мы собрали крупную базу данных по компаниям РФ. Причем требовались предприятия под санкциями и свободные от них. Для этого мы воспользовались рейтингом, определяющим топ-600 российских компаний, и SSI List – санкционным списком правительства США. Он содержит названия организаций, на которые распространяются ограничения в таких секторах как финансы, энергетика и оборонная промышленность», – объясняет кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Прикладная математика» ПНИПУ Дарья Владимирова.
Все собранные данные политехники разбили на обучающее и тестовое множества в соотношении 80/20. Нейросеть работает со следующими входными параметрами: отрасль деятельности компании, количество упоминаний в СМИ, прибыль до и после налогообложения, объемы реализации компании за последние два года, темпы роста, тип отчетности. На выходе ученые получают информацию о наличии санкций в виде интервальных значений (0-100). Меньше 50 означает, что риски попадания компании под санкции в ближайшем будущем минимальны, а больше 50 – высоки.
Работоспособность разработанной системы политехники проверили на трех контрольных организациях, не участвовавших в исследовании. Так, для Московского метрополитена нейросеть рассчитала большую угрозу попадания под санкции в ближайшее время. Для авиакомпании Azur Air подтвердила факт наложения ограничений, а для нефтяной компании «Полярное сияние» определила минимальный риск попадания в будущем.
Исследование ученых ПНИПУ полезно для крупных игроков рынка, организаций, инвесторов и регулирующих органов, которые могут использовать эти прогнозы для принятия решений в свою пользу. Инвесторам поможет корректно оценивать риски своих инвестиций. Регулирующим органам России эффективнее контролировать компании, подверженные угрозе санкций. Предприятиям – оценивать возможные последствия ограничений на финансовые показатели.
«Параметры нейронной сети подобраны таким образом, чтобы минимизировать ошибку как на обучающем, так и на тестовом множествах. Так, нам удалось привести работу нейросети к достоверности около 90 процентов, что считается достаточно высоким результатом», – поделилась Дарья Владимирова.
Интеллектуальная система ученых Пермского Политеха позволяет по ряду экономических факторов, уникальных для каждой компании российского рынка, прогнозировать угрозы их попадания в санкционные списки. Предсказание риска санкций с помощью нейросетей может быть важным фактором при разработке финансовых государственных планов и принятии стратегических политических и экономических решений.
Telegram 
Дзен 
VK Принято считать, что люди с развитыми когнитивными способностями отличаются высокими моральными принципами. Ученые из Великобритании решили проверить этот тезис научными методами и пришли к противоположному выводу.
Для принятия верных решений необходимо точно оценивать вероятность того или иного исхода в условиях неопределенности. В новом исследовании профессор экономики и поведенческих наук из Университета Бата (Великобритания) Крис Доусон установил, что обладатели развитого интеллекта гораздо меньше, чем индивидуумы с более низким IQ, ошибаются в предвидении будущего. По мнению ученого, именно это позволяет умным людям выбирать правильные решения и добиваться больших успехов в жизни.
Новое исследование показало, что учащиеся вузов с более выраженными чертами нарциссизма, макиавеллизма, психопатии, а также материализма могут быть сильнее предрасположены к академическому обману и злоупотреблению нейросетями при выполнении учебных заданий.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Новое исследование показало, что учащиеся вузов с более выраженными чертами нарциссизма, макиавеллизма, психопатии, а также материализма могут быть сильнее предрасположены к академическому обману и злоупотреблению нейросетями при выполнении учебных заданий.
Исследование НовГУ показало, что атлетическая гимнастика — один из самых эффективных способов борьбы с ожирением, в отличие, например, от бега. Тренировки с отягощениями не только помогают сжечь жир, но и укреплять мышцы, при этом щадя суставы и сердечно-сосудистую систему. Назван и оптимальный комплекс упражнений для таких людей: три силовые тренировки в неделю по 40–90 минут.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно