Российские ученые разработали гиперсетевой ИИ для точного прогнозирования данных

Отечественные исследователи представили инновационный метод анализа многомерных временных рядов, который базируется на использовании гиперсетевых моделей. Технология предназначена для оперативного и высокоточного прогнозирования процессов в динамических системах. Ожидается, что разработка станет востребованной в таких стратегически важных отраслях, как энергетика, финансы, городское планирование, экология и здравоохранение.

Особенности архитектуры нейросети

В основе большинства экономических и природных процессов лежат временные ряды — наборы данных, зафиксированные в последовательные моменты времени. Это могут быть показатели потребления ресурсов, биржевые котировки или параметры транспортных потоков. Традиционные методы прогнозирования часто сталкиваются с трудностями из-за сложности взаимосвязей между факторами и дефицита качественных обучающих выборок.

Новый подход исключает необходимость создания громоздких и ресурсозатратных моделей. Российские специалисты применили комбинацию из двух нейронных сетей. Компактная гиперсеть выполняет роль «настройщика»: она анализирует специфику конкретного информационного потока и мгновенно адаптирует под него основную, более легкую прогнозную модель. Такая архитектура позволяет учитывать скрытые зависимости между переменными и эффективно функционировать даже в условиях ограниченного объема данных.

Практическое применение и эффективность

По оценкам экспертов, использование гиперсетевого подхода повышает точность предсказаний до 20%. При этом система сохраняет высокую скорость обработки информации, что критически важно для принятия решений в реальном времени. В энергетическом секторе это позволит точнее рассчитывать нагрузку на электросети и оптимизировать использование генерирующих мощностей.

В сфере городского хозяйства внедрение ИИ поможет оптимизировать работу транспортных систем. Анализ плотности трафика позволит внедрять адаптивное управление светофорными объектами, что напрямую влияет на пропускную способность дорог и сокращение заторов. Финансовый сектор получит инструмент для более глубокого мониторинга рыночных индикаторов, а экологи и медики смогут моделировать сложные биологические и природные трансформации с минимальной погрешностью. Технология уже полностью подготовлена к практическому внедрению в эксплуатацию.