Высшая школа государственного администрирования МГУ имени М.В. Ломоносова и Центральный экономико-математический институт РАН выбрали Калужскую область в качестве площадки для создания агент-ориентированной модели, разработанной совместно с Правительством региона. Модель, основанная на технологиях искусственного интеллекта и нейронных сетей, предназначена для прогнозирования демографических и социально-экономических изменений.
Агент-ориентированное моделирование (АОМ) — метод имитационного моделирования на основе логико-математических моделей. Алгоритм, описывающий структуру и логику взаимодействия элементов системы, служит основой для реализации модели на компьютере. Программная реализация алгоритма и есть модель, созданная с помощью средств автоматизации моделирования. Вычислительный эксперимент на модели собирает и обрабатывает информацию для принятия решений и воздействия на реальную систему.
АОМ активно развивается в сфере социальных и социально-экономических процессов, особенно в государственном администрировании, мониторинге и анализе. Оно позволяет создать искусственное общество, имитирующее общество граждан в любом регионе на основе реальных статистических данных. Такое общество позволяет прогнозировать сценарии развития социально-экономических процессов в зависимости от управленческих решений и реакций на них.
«АОМ как инструмент прогнозирования и планирования может качественно повысить эффективность процесса принятия управленческих решений, что показал опыт разработки и использования АОМ для Вологодской области и Санкт-Петербурга. АОМ является эффективным инструментом подготовки и принятия решений на всех уровнях государственной власти», — отметил директор ВШГАдм МГУ академик Валерий Макаров.
Исследователи ЦЭМИ РАН, ВШГАдм МГУ и представители органов исполнительной власти Калужской области в разработке концепции модели региона использовали статистический анализ, эконометрический анализ и агент-ориентированное моделирование. В процессе создания концепции имитационной модели Калужской области использовались два основных модуля: демографии и занятости и труда. Целевыми показателями модуля демографии стали: численность населения, общий коэффициент рождаемости, коэффициент естественного прироста населения и др. Целевыми показателями модуля занятости и труда стали: численность рабочей силы, численность занятых в экономике, реальная заработная плата работников организаций, индекс производительности труда и др. Расчет показателей производился как в разрезе отраслей, так и для всего региона (района, города в зависимости от предоставляемой информации).
Разработанная модель использует сложные алгоритмы машинного обучения для анализа больших объемов данных, что позволяет государственным органам и местным властям делать обоснованные и своевременные управленческие решения. Применение таких технологий значительно повышает прозрачность и эффективность планирования, обеспечивая лучшее понимание потенциальных последствий различных решений.
Разработка модели подчеркивает стремление Калужской области к внедрению передовых технологий в управление и может стать важным шагом в развитии цифрового государственного управления в России.
«Для ВШГАдм МГУ этот проект — шаг вперёд в применении цифровых технологий в государственном управлении. Мы не только разрабатываем модели, но и закладываем основу для будущих решений, которые могут быть масштабированы на всю страну», — подытожила заместитель директора ВШГАдм МГУ Мария Вареник.
Информация предоставлена пресс-службой МГУ
Источник фото: ru.123rf.com
