В Пермском Политехе разрабатывают виртуальную среду для интеллектуального анализа данных
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. 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 Маккавеев Александр.
"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 Алексеев Александр.
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.
