Учёные БФУ достигли значительного прорыва в области прогнозирования поведения сложных систем, разработав новую нейронную сеть. Эта нейросеть обладает способностью предсказывать изменения в различных системах, подверженных случайным воздействиям. Такие системы включают в себя транспортные потоки, финансовые рынки и погодные условия, информирует RT.
Учёные провели обширные исследования, чтобы разработать эту нейросеть, и результаты их работы обещают значительные преимущества в различных областях, включая экономику, управление транспортными потоками и изучение биологических систем.
В отличие от классических методов прогнозирования, которые часто сталкиваются с проблемой неопределённости из-за случайных факторов, эта нейросеть способна учитывать их влияние. Это открывает новые возможности для точного прогнозирования и улучшения понимания поведения систем в условиях неопределённости.
Не менее важно, что нейросеть имеет широкий потенциал для применения в различных сферах. Например, в экономике она может помочь предсказывать изменения на финансовых рынках, что позволит инвесторам и компаниям принимать более обоснованные решения. В сфере управления транспортными потоками эта технология поможет оптимизировать движение транспорта и уменьшить транспортные заторы, что в свою очередь приведет к улучшению общей эффективности транспортной инфраструктуры и снижению времени в пути для пассажиров и грузов.
Кроме того, в области науки о биологических системах нейросеть может использоваться для прогнозирования изменений в биологических процессах, таких как изменения климата и популяционные динамики, что поможет биологам и экологам принимать меры для сохранения биоразнообразия и управления экосистемами.
Нейросеть, разработанная российскими учёными, представляет собой мощный инструмент для анализа и прогнозирования поведения сложных систем. Её успешное применение может привести к значительному улучшению в различных областях человеческой деятельности, сокращению времени и ресурсов, затрачиваемых на принятие решений, и повышению эффективности процессов управления.
