Новости

23.07.2020 05:39
Рубрика: Общество

Нейросеть подсчитала

Искусственный интеллект спрогнозировал будущее постковидной экономики
В школе цифровой экономики Дальневосточного федерального университета разработали прогнозную модель ситуации в России после окончания пандемии коронавирусной инфекции. В своей работе магистранты использовали искусственный интеллект и машинное обучение.
В современном мире предсказать развитие ситуации без помощи машин становится все труднее  и труднее. Фото: РИА Новости В современном мире предсказать развитие ситуации без помощи машин становится все труднее  и труднее. Фото: РИА Новости
В современном мире предсказать развитие ситуации без помощи машин становится все труднее и труднее. Фото: РИА Новости

"РГ" спросила у директора школы Ильи Мирина, как полученные данные соотносятся с оценками экспертов и что еще способны просчитать машины.

Илья Геннадьевич, почему в школе решили заняться этой темой?

Илья Мирин: Мы участвовали в конкурсе, который организовали международное сообщество Open Data Science, Sberbank Artificial Intelligence и ПАО "Сбербанк". Исходными данными для программистов были подтвержденные случаи заражения COVID-19 на основе исследования Johns Hopkins University CSSE. Несколько сотен участников строили алгоритмы для наиболее точного прогнозирования на следующие семь дней, и в конце каждого периода решения проверялись. Мы выставили несколько команд и в итоге попали в десятку лучших.

А потом нам стало интересно, для каких прогнозов подобные алгоритмы можно использовать еще, поскольку вопрос ведь очень животрепещущий - как мы будем жить дальше.

И как же?

Илья Мирин: Для начала небольшой ликбез. Как прогнозируется количество заболевших? Мы берем данные по числу случаев COVID-19 по странам и датам за предыдущие несколько дней и предлагаем машине их обработать. Это не алгоритм, принцип работы которого мы понимаем, а именно обучение. Есть данные на вход и на выход, и, много раз повторяя простые операции подборки, в итоге получаем результат. Чем больше данных и чем они точнее, тем он ближе к реальности.

Но здесь важно учитывать несколько моментов: такие прогнозы хорошо работают в конкретных случаях. Кроме того, они основаны на том, что уже имело место, а если возникает нечто непредвиденное - война, волевые решения правительства, машина неспособна предсказать развитие ситуации. Соответственно, будущее экономики уже можно прогнозировать, потому что восстановительные процессы в разных странах начались и появляются данные для использования.

Мы решили не брать глобальные экономические показатели - ВВП, ВРП и подобные им, потому что на жизнь рядовых граждан они особо не влияют и больше интересны экономистам, чем простым людям.

А что волнует обычных россиян?

Илья Мирин: Есть базовые вещи, с которыми большинство людей ассоциируют свое благосостояние. Например, стоимость бензина - первый показатель. Мы взяли 95-й, потому что именно на него рассчитаны двигатели автомобилей Lada или Renault, на которых ездят многие. Да, на Дальнем Востоке ситуация иная, но, согласно статистике, в большинстве российских регионов самый ходовой все-таки АИ-95.

Второй показатель - приобретение новых автомобилей. Разумно предположить, что это покупка, которую человек совершает, имея запас денег. Рынок довольно большой - в пиковые годы в России продается до двух миллионов новых машин, в кризисные уровень падает, так что по нему можно четко прослеживать экономическую ситуацию.

Третий - покупка смартфонов, еще одного товара длительного пользования, который стал предметом первой необходимости. Как показывают исследования, все чаще человек сначала покупает новый гаджет, а затем новую одежду, более того, 25 - 30 процентов смартфонов приобретается в кредит.

На первоначальном этапе мы брали несколько источников и верифицировали их с официальной статистикой, смотрели, насколько они стыкуются между собой и какой имеют разлет, чтобы давать машине наиболее приближенные к реальности цифры.

Какой прогноз выдала нейросеть?

Илья Мирин: Мы видим снижение продаж новых автомобилей - на 300 - 400 тысяч в год в России. Это вполне соотносится с прогнозами минэкономразвития. По данным министерства, в январе было продано 105 тысяч машин из салонов, в феврале - 126, в марте - 176, а в апреле, когда были сильные панические настроения, люди сидели в самоизоляции, - 38 тысяч. Надо заметить: наши оценки практически совпали с этими данными. Минэконом-развития прогнозирует значительное снижение продаж во втором квартале по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, что, в принципе, ожидаемо. Июньские цифры появятся в июле, и мы сможем сопоставить их с нашими прогнозами, а также оценить, насколько правильную методику выбрали для прогнозирования.

По расчетам наших магистрантов, в ближайшие месяцы вырастут на один-два процента цены на бензин, они могут достичь 47 рублей за литр АИ-95. Курс доллара прогнозируется на уровне до 75 рублей. Продажи смартфонов увеличатся примерно на два миллиона устройств. Оборот интернет-ритейла возрастет на 8 - 12 процентов.

У нас есть прогноз примерно до конца года, но он будет корректироваться по мере выхода стран из ограничений.

На что еще способен ваш электронный эксперт?

Илья Мирин: Что касается прогнозов, можно вспомнить программу обеспечения жильем детей-сирот, которой в предыдущие лет пять в Приморье уделялось недостаточно внимания. Упущение привело к ситуации, когда массированные финансовые вливания, начавшиеся сейчас, не помогут оперативно решить проблему. В начале года в Приморском крае было 7,8 тысячи человек этой категории, годом раньше - на 400 меньше. Порядка 17 процентов очередников сосредоточено во Владивостоке. В то же время на середину февраля в краевом центре насчитывалось всего 611 квартир, подходящих под параметры программы - определенной площади, года постройки, с определенной стоимостью "квадрата".

Учитывая рост количества детей-сирот, скорость появления на рынке подходящего жилья и другие параметры, нейросети сделали вывод, что, если условия останутся прежними, этот "квартирный вопрос" решится к 2045 году. Просто добавить денег - не вариант, потому что в нашем случае это может привести к увеличению стоимости жилья, и мы получим еще одну проблему - недовольство граждан. Необходим ряд управленческих решений. К слову, есть дальневосточные регионы, например, Сахалинская область, где успешно справляются с этой задачей.

Вообще, мы так много занимались государственными и муниципальными проектами, что, похоже, у нас появилось новое направление по анализу государственных и муниципальных данных. Думаю, оно будет развиваться. Этому способствует в том числе и действующая в ДВФУ образовательная программа Chief Data Officer, основная идея которой в том, что каждый чиновник теперь прежде всего инженер, работающий с данными, и его задача - просчитать проблему и стоимость ее решения.

Кроме того, мы заинтересованы в том, чтобы продолжить заниматься прогнозами привязанных к уровню жизни вещей, делать их как можно более точными.

В регионах Общество Наука Филиалы РГ Дальний Восток ДФО Приморский край Владивосток Дальневосточный федеральный университет Пандемия коронавируса COVID-19