Доцент департамента программной инженерии и искусственного интеллекта Института математики и компьютерных технологий ДВФУ, кандидат экономических наук Родион Рогулин создал проект для повышения эффективности российской лесной отрасли. Он предложил решать проблемы обширных территорий и сезонности, осложняющие логистику и поставки сырья, с помощью нового цифрового инструмента.
Суть интеллектуальной разработки
Ученый разработал систему, которая объединяет точные математические методы, анализ сетевых структур (графов), учет случайных факторов и передовые вычислительные алгоритмы. Это позволяет находить оптимальные решения даже в условиях высокой неопределенности.
Технологическая основа и преимущества
Разработка представляет собой многоуровневую интеллектуальную систему, адаптированную для лесопромышленных предприятий, включая компании Приморского края. Она базируется на теории управления цепями поставок, логистики и принципах устойчивого развития. Практическую основу составляют методы анализа данных и прогнозирования с применением технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.
Использование этих подходов дает возможность обрабатывать большие массивы информации, выявлять устойчивые закономерности в динамике поставок и принимать более обоснованные управленческие решения.
Ключевые функции и решения
"Ядро проекта – алгоритмы машинного обучения, анализирующие архивные и текущие данные товарно-сырьевых бирж для прогнозирования цен и спроса. Искусственный интеллект позволяет моделировать различные сценарии и находить оптимальные решения по закупкам", — пояснил Родион Рогулин.
Проект также включает создание математических моделей цепей поставок, учитывающих особенности разных производственных технологий, таких как измельчение с прессовкой и раскрой круглого леса.
"Одна из ключевых задач – точный учет коэффициента полезного объема сырья, фактически поступающего на склад. На него влияют сезонные условия, регион произрастания и логистические риски. Наши модели прогнозируют этот коэффициент, превращая неопределенность из угрозы в управляемый параметр, что напрямую повышает рентабельность предприятий", — подчеркнул ученый.
Перспективы внедрения и признание
Ожидается, что в первый год работы проект позволит классифицировать региональные цепи поставок по уровню их эффективности. Разработанные модели универсальны и могут применяться в различных регионах страны, включая лесные и арктические территории, с использованием данных дистанционного зондирования Земли.
Работа поддержана грантом "Иммануил Кант", а ее научная основа легла в кандидатскую диссертацию, успешно защищенную в 2022 году. Результаты исследований опубликованы в более чем 50 статьях в международных изданиях и ведущих российских научных журналах, включая издания НИУ ВШЭ и Российской академии наук. Разработка ученого была высоко оценена правительством Приморского края и отмечена премией губернатора в размере 500 тысяч рублей.
Источник: primamedia.ru
