Разработка новых моделей и алгоритмов интеллектуального анализа данных и оптимального управления динамическими процессами

Проект направлен на разработку новых математических моделей и эффективных алгоритмов решения прямых и обратных задач для описания мультимасштабных взаимосвязанных эпидемиологических, экономических, экологических и социальных процессов в регионах РФ и их воздействия на человека с целью оценки степени влияния исследуемых процессов друг на друга, установления новых свойств процессов, определения оптимального управления указанными процессами и построения сценариев развития эпидемиологических, экономических, экологических и социальных процессов для разработки плана мероприятий по сдерживанию распространения негативных воздействий.

Руководитель проекта: Ольга Игоревна Криворотько, руководитель научной группы I категории, Научный центр информационных технологий и искусственного интеллекта Университета «Сириус».

Основу проекта будут составлять:

• o методы искусственного интеллекта обработки, анализа и классификации статистических данных эпидемиологических, экономических, экологических (климатических, гидрология рек и др.) и социальных процессов;
• o прямые и обратные задачи для систем дифференциальных уравнений, агентно-ориентированных моделей, моделей игры среднего поля Mean Field Games и Mean Field Control для описания свойств исследуемых процессов, а также разработка гибридных моделей исследуемых процессов на основе подходов ИИ;
• o алгоритмы построения сценариев развития и управления исследуемыми взаимосвязанными процессами на основе методов машинного обучения, байесовских подходов, природоподобных алгоритмов, градиентных методов и их комбинаций;
• o интеллектуальная платформа, объединяющая в себе обработанные данные и разработанные алгоритмы исследуемых процессов, настроенная на регионы Российской Федерации.

• комбинацию классических дифференциальных и агентных моделей с моделями глубокого обучения;
• обоснование комбинированных моделей и развитие моделей объяснимого ИИ;
• исследование взаимосвязи мультимасштабных разнородных динамических процессов с целью построения эффективных надежных сценариев их развития, аналогов которого нет в мире.

• Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт системного программирования им. В.П. Иванникова Российской академии наук (ИСП РАН).
• Институт вычислительного моделирования Сибирского отделения Российской академии наук – обособленное подразделение Федерального исследовательского центра «Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук» (ИВМ СО РАН).
• Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт математики им. С.Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук (ИМ СО РАН).
• Новосибирский государственный университет (НГУ).
• Роспотребнадзор.

Актуальность проекта

Необходимость реализации проекта состоит в значимости разработки новых моделей для выявления свойств и построения эффективных сценариев развития эпидемиологических, социально-экономических и экологических процессов с использованием современных подходов анализа и алгоритмов ИИ, а также стратегий оптимального управления указанными процессами.
Актуальность проекта также заключается в развитии объяснимого ИИ для решения прикладных задач в области биологии, медицины, экологии, экономики.

Научная и практическая значимость проекта

Научная и практическая значимость проекта заключается в необходимости ускоренной цифровизации на основе искусственного интеллекта сбора и анализа информации (большие данные мультимасштабных процессов, данные изображений) по эпидемиологическим, экономическим, экологическим и социальным процессам с учётом их влияния на человека и оперативного анализа и построения сценариев развития исследуемых процессов.

Разработанная по результатам проекта ИИ-платформа позволит оперативно обрабатывать большие данные по исследуемым динамическим процессам и поможет представителям органов власти ознакомиться с необходимой информацией, возможными сценариями развития процессов и методами их управления с целью обеспечения безопасности и комфорта населения.

Ожидаемые результаты

1. Будут созданы базы обработанных данных эпидемиологических (COVID-19, туберкулёз, ВИЧ, ОРВИ), социально-экономических (безработица, инфляция, изоляция, ВРП, плотность населения в районах города, медицинская мощность, вакцинация, социальные новости, финансовая экономика и другие) и экологических (выбросы CO2, климат, гидрология рек) процессов по регионам РФ.
2. Будут разработаны новые математические модели описания взаимосвязанных мультимасштабных неоднородных эпидемиологических, экономических, экологических и социальных процессов с учётом особенностей регионов РФ, основанных на дифференциальных уравнениях (обыкновенные, уравнения в частных производных, стохастические, модели среднего поля), агентном подходе (в том числе марковские модели) и методах искусственного интеллекта (генеративно-состязательные, рекуррентные нейронные сети, трансформеры, автоэнкодер) с целью оценки степени влияния исследуемых процессов друг на друга, установления новых свойств процессов, определения оптимального управления указанными процессами и построения сценариев развития эпидемиологических, экономических, экологических и социальных процессов.
3. Будут созданы новые эффективные численные алгоритмы решения возникающих прямых и обратных задач для систем обыкновенных дифференциальных уравнений, дифференциальных уравнений в частных производных, стохастических дифференциальных уравнений и агентно-ориентированных моделей на основе природоподобных алгоритмов, баейсовских методов, методов машинного обучения, градиентных методов и их комбинаций.
4. Будет создана интеллектуальная платформа сбора, обработки данных и построения сценариев и управления в режиме реального времени, взаимосвязанными эпидемиологическими, экономическими, экологическими и социальными процессами в регионах РФ, которая будет включать: 

• o обработанные базы данных изучаемых процессов, пополняемые в режиме реального времени, их графическая визуализация, размеченные медицинские снимки головного мозга; 
• o блок описания используемых математических моделей, методов их анализа, обработки данных и области применения моделей (включая ограничения моделей); 
• o модуль математического моделирования и построения сценариев развития эпидемиологических, экономических, экологических и социальных процессов в регионах РФ с возможностью выбора компонент взаимосвязанных процессов и используемых данных в режиме реального времени. Также будет дополнительный модуль расчёта оптимального управления выбранного процесса.