В Якутии запустили ИИ-систему для прогнозирования показателей госуправления
Главное
-
14 октября в 15:45График отключения электроэнергии и водоснабжения в Якутске на 15 октября
-
14 октября в 15:15В Якутске проходит вакцинация животных против бешенства
-
14 октября в 15:01Оперштаб Якутии сообщает данные по отпуску топлива на АЗС по состоянию на 21:00 14 октября
-
14 октября в 14:50Технологии нового поколения. В заполярном поселке Усть-Куйга ввели в работу уникальный гибридный энергокомплекс
Министерством экономики Якутии создан интеллектуальный инструмент для анализа и прогнозирования показателей деятельности региона. Проект реализован при поддержке Лаборатории искусственного интеллекта и при содействии Якутского отделения ПАО Сбербанк. Он нацелен на повышение эффективности управленческих решений за счет передовых технологий, сообщили в министерстве.
"Подход министерства строится на опережающем управлении. Мы моделируем возможные сценарии и заранее прорабатываем соответствующие решения. С новой системой мы получаем возможность строить прогнозы оперативнее, заранее замечать зоны риска и гибко подстраиваться под меняющиеся условия. Интеграция с действующими информационными системами и работа в защищенном контуре позволяют использовать решение в ежедневной практике органов власти", — подчеркнул министр экономики Якутии Петр Попов.
Система позволяет комплексно управлять ключевыми показателями: она анализирует данные, прогнозирует динамику, выявляет отклонения и риски, а также моделирует сценарии развития событий. Инструмент формирует дашборд, аналитические тезисы, объяснение факторов влияния, карту рисков и рекомендации по реагированию.
С помощью статистических показателей с еженедельной и ежемесячной периодичностью сбора и метода Градиентный бустинг (XGBoost) осуществляется влияние факторов на показатели эффективности. Автоматически учитывается как прямое, так и обратное влияние факторов для принятия соответствующего управленческого решения.
Методом Sarima осуществляется прогноз показателей на основе подходящих факторов, автоматически подбираются оптимальные параметры сезонности и обеспечивается высокая точность краткосрочных прогнозов. Система автоматически показывает коэффициент детерминации и среднюю абсолютную процентную ошибку (MAPE) прогнозируемых показателей.
Как отметил инициатор проекта, заместитель руководителя Департамента стратегического управления Петр Сергучев, в решении задействована нейросеть ГигаЧат, в том числе ее локально развернутая версия, обеспечивающая работу с данными в защищенном контуре.
"Система интегрирована с действующими информационными системами министерства экономики и других органов власти республики, что обеспечивает бесшовную передачу данных и единый контур аналитики. Проект пилотировался с марта по июнь текущего года. За это время были протестированы ключевые сценарии использования и подтвержден практический результат проекта", — отметил Петр Сергучев.