Российские разработчики представили систему Fedot для моделирования процессов

Фреймворк упростит моделирование технологических, экономических, социальных и природных процессов, повысит их точность и воспроизводимость

Специалисты центра компетенций НТИ на базе ИТМО разработали конструктор для автоматизированного создания математических моделей. Он упростит моделирование технологических, экономических, социальных и природных процессов, повысит их точность и воспроизводимость. Исходный код программного обеспечения открыт для всех желающих – как для использования, так и для внесения доработок.

Фреймворк получил название Fedot. Его цель — «разгрузить» человека, взяв на себя поиск наилучшего способа воспроизвести тот или иной происходящий в реальности процесс. Другими словами, построить его математическую модель так, чтобы минимизировать «ручное управление» и участие человека, но при этом сохранить возможность учитывать экспертные знания специалистов, их предпочтения или указания по поводу определенных ограничений и условий.

На основе входных данных Fedot подбирает одну, атомарную или композитную (составленную из нескольких) модель процесса с применением алгоритмов на основе генетического программирования. Алгоритмы Fedot вынуждают разные математические модели конкурировать между собой, повторяя логику естественного отбора. В результате выживает модель с самыми благоприятными для решения поставленных задач признаками, причем не всегда самая сложноорганизованная. Например, платежеспособность заемщиков, в отличие от гидрометеорологических феноменов, быстрее и надежнее предскажет именно атомарная, простая модель — из-за однородности и небольшого числа критериев оценки.

По замыслу разработчиков, Fedot как генеративный, то есть способный порождать новые модели, фреймворк направлен на работу над тремя недостатками автоматического машинного обучения: зависимость от типов данных и возможность оперировать только сравнительно простыми методами МО; неразвитые возможности взаимной интеграции современных достижений в области автоматического машинного обучения; низкая интерпретируемость и воспроизводимость результатов.

Фреймворк поддерживает тонкую преднастройку модели, возможность ее упаковки для повторного использования, интеграцию со сторонними решениями в области машинного обучения на языке Python. Кроме того, Fedot восполняет межотраслевой пробел: до сих пор конструкторы моделей под задачу использовали в основном для распознавания образов — изображений, речи и текста. Теперь же организации могут конструировать модели системной динамики, имитационного моделирования, прогнозирования широкого круга явлений и процессов. Решение уже используется в ряде российских банков.

Fedot является частью проекта центра компетенций по разработке платформы для управления интеллектуальными системами. Платформа позволит организациям оцифровать большинство бизнес-процессов и автоматизировать их моделирование, что упростит принятие решений в условиях высокотехнологичной и высокорисковой деятельности: подготовке противоэпидемиологических мероприятий, планировании логистических операций, прогнозировании цен и пр. Серьезные навыки программирования пользователям платформы не потребуются.